Przybliżone metody rozwiązywania równań nieliniowych

Slides:



Advertisements
Podobne prezentacje
Zakład Mechaniki Teoretycznej
Advertisements

PROGRAM OPERACYJNY KAPITAŁ LUDZKI Priorytet III, Działanie 3.2
Modelowanie i symulacja
Rozwiązywanie równań różniczkowych metodą Rungego - Kutty
Metody numeryczne część 1. Rozwiązywanie układów równań liniowych.
FALOWODY Pola E i H spełniają następujące warunki brzegowe na ściankach falowodu: Falowody prostokątne Zakłada się:  a > b falowód jest bezstratny (ścianki.
IV Tutorial z Metod Obliczeniowych
dr Przemysław Garsztka
Zakład Mechaniki Teoretycznej
Metody Numeryczne wykład no 6.
Problemy nieliniowe Rozwiązywanie równań nieliniowych o postaci:
„METODA FOURIERA DLA JEDNORODNYCH WARUNKÓW BRZEGOWYCH f(0)=f(a)=0”
Rozwiązywanie układów
Analiza matematyczna - Funkcje jednej zmiennej wykład II
Analiza matematyczna - Badanie przebiegu zmienności funkcji wykład IV
ROZWIĄZYWANIA PROBLEMÓW ELEKTROMAGNETYCZNYCH
Zagadnienia do egzaminu z wykładu z Technicznej Mechaniki Płynów
Zagadnienia do egzaminu z wykładu z Technicznej Mechaniki Płynów
Metoda różnic skończonych I
Biomechanika przepływów
AUTOMATYKA i ROBOTYKA (wykład 6)
Metody numeryczne SOWIG Wydział Inżynierii Środowiska III rok
Zadanie programowania liniowego PL dla ograniczeń mniejszościowych
II Zadanie programowania liniowego PL
ALGORYTMY OPTYMALIZACJI
Zadanie programowania liniowego PL dla ograniczeń mniejszościowych
Zakładamy a priori istnienie rozwiązania α układu równań.
Metoda elementów skończonych dla problemów nieliniowych
Dane INFORMACYJNE Nazwa szkoły:
METODY NUMERYCZNE I OPTYMALIZACJA
Modelowanie matematyczne jako podstawa obliczeń naukowo-technicznych:
Technika optymalizacji
Metody iteracyjne rozwiązywania układów równań liniowych
II. Matematyczne podstawy MK
Analiza matematyczna III. Funkcje Twierdzenia o funkcjach z pochodnymi
Dana jest sieć dystrybucji wody w postaci: Ø      m- węzłów,
Wprowadzenie do ODEs w MATLAB-ie
Stabilność metod numerycznych
FUNKCJA KWADRATOWA
Rozwiązywanie liniowych układów równań metodami iteracyjnymi.
II Zadanie programowania liniowego PL
Metody numeryczne szukanie pierwiastka metodą bisekcji
PROGRAM OPERACYJNY KAPITAŁ LUDZKI Priorytet III, Działanie 3.2
Metody matematyczne w Inżynierii Chemicznej
Metody Numeryczne Ćwiczenia 3
Tematyka zajęć LITERATURA
Prezentacja dla klasy II gimnazjum
Ćwiczenia 7 Interpolacja za pomocą ilorazów różnicowych
Ćwiczenia 8 Aproksymacja funkcji
Wstęp do metod numerycznych
Wstęp do metod numerycznych
Metody rozwiązywania układów równań nieliniowych
Metody nieinkluzyjne: Metoda iteracji prostej.
Analiza numeryczna i symulacja systemów
Prezentacja dla klasy II gimnazjum
Wydział Elektroniki PWr AiR III r. Metody numeryczne i optymalizacja Dr inż. Ewa Szlachcic Wykład 3 Właściwe minimum lokalne: Funkcja f(x) ma w punkcie.
ALG - wykład 3. LICZBY ZESPOLONE MACIERZE. Powtórzenie z = a+bi, z  C Re z = Re(a+bi) = a Im z = Im(a+bi) = b.
Wybrane zagadnienia inteligencji obliczeniowej Zakład Układów i Systemów Nieliniowych I-12 oraz Katedra Mikroelektroniki i Technik Informatycznych proponują.
ELEMENTY METOD NUMERYCZNYCH
PROGRAM OPERACYJNY KAPITAŁ LUDZKI Priorytet III, Działanie 3.2 Rozwój systemu egzaminów zewnętrznych Projekt współfinansowany przez Unię Europejską w ramach.
© Prof. Antoni Kozioł, Wydział Chemiczny Politechniki Wrocławskiej MATEMATYCZNE MODELOWANIE PROCESÓW BIOTECHNOLOGICZNYCH Temat – 5 Modelowanie różniczkowe.
Treść dzisiejszego wykładu l Metoda Najmniejszych Kwadratów (MNK) l Współczynnik determinacji l Koincydencja l Kataliza l Współliniowość zmiennych.
Miłego Poniedziałku.
Czyli wzory Viete’a. Jeżeli funkcja kwadratowa ma pierwiastki (miejsca zerowe), to zachodzą następujące wzory Viete’a:
Metody matematyczne w Inżynierii Chemicznej
Analiza numeryczna i symulacja systemów
Prawa ruchu ośrodków ciągłych
Prawa ruchu ośrodków ciągłych
Metody Numeryczne Ćwiczenia 4
Zapis prezentacji:

Przybliżone metody rozwiązywania równań nieliniowych I Metoda bisekcji II Metoda siecznych III Metoda stycznych ( Newtona) Zakładają one, że funkcja jest ciągła na przedziale, w którym znajduje się pierwiastek pojedynczy (przedział izolacji pierwiastka), a rozwiązanie polega na poprawianiu kolejnych przybliżeń pierwiastka. Metody te stosuje się najczęściej, gdy przedział izolacji pierwiastka jest znany. Metody numeryczne i optymalizacji Dr inż. Ewa Szlachcic

Przybliżone metody rozwiązywania równań nieliniowych Twierdzenie Bolzano-Cauchy’ ego Jeżeli funkcja f(x) jest ciągła w przedziale domkniętym [a,b] i To między punktami a i b znajduje się co najmniej jeden pierwiastek równania Twierdzenie o przedziale izolacji pierwiastka Jeżeli w przedziale [a,b] są spełnione założenia twierdzenia Bolzano-Cauchy’ego i dodatkowo sgn f’(x)=const dla , to przedział ten jest przedziałem izolacji pierwiastka równania f(x)=0. Metody numeryczne i optymalizacji Dr inż. Ewa Szlachcic

Przebieg funkcji w przedziale [a,b] – ustalanie przedziału izolacji pierwiastka równania nieliniowego f(x)=0 Sprawdzić, czy podany przedział [a,b] jest przedziałem izolacji jednego pierwiastka równania f(x)=0 Co najmniej jeden pierwiastek gdy f(a)*f(b)<0 ? Czy funkcja f’(x) ma stały znak? Metody numeryczne i optymalizacji Dr inż. Ewa Szlachcic

I Metoda bisekcji (połowienia) Przedział izolacji pierwiastka [a,b] dla równania . Kolejne przybliżenia: Liczba iteracji k powinna być dobierana tak, aby: Metody numeryczne i optymalizacji Dr inż. Ewa Szlachcic

I Metoda bisekcji (połowienia) Dokładność i-tego przybliżenia: Przykład: dla d1=0 i d2=7 oblicz pierwiastek równania f(d)=0 Pochodna funkcji f(d) w przedziale jest ujemna czyli ma stały znak Metody numeryczne i optymalizacji Dr inż. Ewa Szlachcic

Metoda bisekcji – zbieżność metody Kolejne punkty należą do przedziału izolacji pierwiastka oraz zachodzi: Metoda bisekcji jest metodą zbieżną. Metoda bisekcji jest zbieżna liniowo z wykładnikiem lokalnej zbieżności ρ=1 Zbieżność ma miejsce dla rzeczywistych funkcji ciągłych w przedziale [a,b], dla których Interpretacja geometryczna metody bisekcji Metody numeryczne i optymalizacji Dr inż. Ewa Szlachcic

Metoda siecznych (metoda cięciw) – metoda zbieżna Rozwiązanie równania f(x) = 0 jest przybliżone ciągiem miejsc zerowych cięciw (siecznych) poprowadzonych między punktami stanowiącymi końce kolejnych przedziałów izolacji. Założenie: funkcja f(x) klasy C2 w przedziale izolacji pierwiastka. Ciąg miejsc zerowych cięciw, poprowadzonych między punktami i stanowiącymi końce kolejnych przedziałów izolacji Metody numeryczne i optymalizacji Dr inż. Ewa Szlachcic

Metoda siecznych – metoda zbieżna Wstawiając y=0 i x=xi wyznaczamy i-te przybliżenia pierwiastka równania nieliniowego Punkt, w którym wartość funkcji f(x) ma taki sam znak jak i druga pochodna funkcji: f”(x) – pozostaje nieruchomy. Przypadki: ciąg rosnący ciąg malejący Metody numeryczne i optymalizacji Dr inż. Ewa Szlachcic

Zbieżność metody siecznych Ciąg {xi} jest monotoniczny i ograniczony, zatem posiada granicę g. Z granicy wynika zatem Współczynnik lokalnej zbieżności ρ1,618 Metody numeryczne i optymalizacji Dr inż. Ewa Szlachcic

Oszacowanie pierwiastka z niedomiarem Metody numeryczne i optymalizacji Dr inż. Ewa Szlachcic

Oszacowanie pierwiastka z nadmiarem Metody numeryczne i optymalizacji Dr inż. Ewa Szlachcic

Metoda siecznych – metoda zbieżna Błąd bezwzględny przybliżenia xi C jest zawarte w przedziale o końcach xi i α. Ponieważ f(α)=0 Gdzie: Oszacowanie błędu w niewielkim otoczeniu pierwiastka α można aproksymować: Metody numeryczne i optymalizacji Dr inż. Ewa Szlachcic

Metoda siecznych - przykład Wykorzystując metodę siecznych znaleźć pierwiastek równania Jako punkt nieruchomy – punkt Jako przybliżenie zerowe x0 punkt Wyniki obliczeń: Przykładowo dla drugiej iteracji xi f(xi) 1,150796 -1,570796 O,879802 -0,0522793 0,861163 -0,002272 0,860369 -0,000098 0,860335 -0,000004 0,860334 -0,000001 Uproszczone wersje metody siecznych: reguła falsi i metoda Steffensena posiadają złe własności numeryczne i aktualnie są rzadko stosowane. Metody numeryczne i optymalizacji Dr inż. Ewa Szlachcic

Metoda stycznych (metoda Newtona) – metoda zbieżna Rozwiązanie równania f(x) = 0 jest przybliżone ciągiem miejsc zerowych stycznych do funkcji f(x) w przedziale izolacji pierwiastka [a,b]. Założenie: funkcja f(x) klasy C2 w przedziale izolacji pierwiastka. Równanie stycznej w punkcie o odciętej xi-1 Wstawiając y=0 i x=xi wyznaczamy i-te przybliżenia pierwiastka równania nieliniowego Metody numeryczne i optymalizacji Dr inż. Ewa Szlachcic

Twierdzenie o stycznych Jeżeli dany jest przedział <a,b> taki, że: wartości f(a) i f(b) mają przeciwne znaki, funkcja f”(x) jest ciągła i nie zmienia znaku na <a,b> Styczne do krzywej y=f(x) poprowadzone w punktach o odciętych a i b przecinają oś X wewnątrz przedziału <a,b>, wówczas równanie Ma dokładnie jeden pierwiastek α w przedziale <a,b> i metoda Newtona jest zbieżna do α dla dowolnego punktu startowego Metody numeryczne i optymalizacji Dr inż. Ewa Szlachcic

Metoda Newtona (stycznych) – metoda zbieżna Rozwinięcie w szereg Taylora wokół przybliżonego pierwiastka równania Oszacowanie błędu w niewielkim otoczeniu pierwiastka α można aproksymować: Metody numeryczne i optymalizacji Dr inż. Ewa Szlachcic

Metoda stycznych cd. Wybór pierwszego przybliżenia x1 zapewniający zbieżność metody Metoda Newtona jest lokalnie zbieżna kwadratowo (ρ=2) ze współczynnikiem C Proces iteracyjny metody Newtona może być rozbieżny, jeżeli druga pochodna nie ma stałego znaku w przedziale izolacji. Metody numeryczne i optymalizacji Dr inż. Ewa Szlachcic

Wybór pierwszego przybliżenia w metodzie stycznych Metody numeryczne i optymalizacji Dr inż. Ewa Szlachcic

Wybór pierwszego przybliżenia w metodzie stycznych cd. Metody numeryczne i optymalizacji Dr inż. Ewa Szlachcic

Metoda stycznych wariant uproszczony Przyjęto stały współczynnik kierunkowy obliczony dla pierwszej stycznej: Kolejne iteracje zbiegają wolniej do punktu x* Kryteria doboru punktu startowego są takie same Metody numeryczne i optymalizacji Dr inż. Ewa Szlachcic