ALA-a Innehåll RÄKNEÖVNING VECKA 7. 1 Lite teori Kapitel Kapitel Kapitel Kapitel 14...

Relevanta dokument
Fixpunktsiteration. Kapitel Fixpunktsekvation. 1. f(x) = x = g(x).

Bisektionsalgoritmen. Kapitel Kvadratroten ur 2

Icke-linjära ekvationer

Prov 1 2. Ellips 12 Numeriska och algebraiska metoder lösningar till övningsproven uppdaterad a) i) Nollställen för polynomet 2x 2 3x 1:

Icke-linjära ekvationer

För teknologer inskrivna H06 eller tidigare. Skriv GAMMAL på omslaget till din anomyna tentamen så att jag kan sortera ut de gamla teknologerna.

TMV225+TMV176 Inledande matematik M, TD Sammanfattning. Läsanvisningar inför tentamen.

Numerisk Analys, MMG410. Lecture 10. 1/17

Block 5: Ickelineära. ekvationer? Läroboken. Löpsedel: Icke-lineära. ekvationer. Vad visade laborationen? Vad visade laborationen?

Material till kursen SF1679, Diskret matematik: Lite om kedjebråk. 0. Inledning

R AKNE OVNING VECKA 1 David Heintz, 31 oktober 2002

Kontinuitet och gränsvärden

Lösandet av ekvationer utgör ett centralt område inom matematiken, kanske främst den tillämpade.

Meningslöst nonsens. November 19, 2014

Polynom över! Till varje polynom hör en funktion DEFINITION. Grafen till en polynomfunktion

Analys 360 En webbaserad analyskurs Analysens grunder. Om de reella talen. MatematikCentrum LTH

Analys o Linjär algebra.. p.1/106

Ickelinjära ekvationer

Mer om reella tal och kontinuitet

Lipschitz-kontinuitet

Om konvergens av serier

Existens och entydighet

Matematisk kommunikation för Π Problemsamling

SF1625 Envariabelanalys

Euklides algoritm för polynom

Teknisk Beräkningsvetenskap I Tema 3: Styvhetsmodellering av mjuk mark med icke-linjära ekvationer

Envariabelanalys: Vera Koponen. Envariabelanalys, vt Uppsala Universitet. Vera Koponen Föreläsning 5-6

LMA515 Matematik, del B Sammanställning av lärmål

2. (a) Skissa grafen till funktionen f(x) = e x 2 x. Ange eventuella extremvärden, inflektionspunkter

Konvergens för iterativa metoder

(A B) C = A C B C och (A B) C = A C B C. Bevis: (A B) C = A C B C : (A B) C = A C B C : B C (A B) C A C B C

Kapitel 4. Iterativ lösning av ekvationer

Linjärisering, Jacobimatris och Newtons metod.

Matematiska strukturer - Satser

LABORATION 2. Trapetsregeln, MATLAB-funktioner, ekvationer, numerisk derivering

Matematisk kommunikation för Π Problemsamling

Om existens och entydighet av lösningar till ordinära differentialekvationer

SF1625 Envariabelanalys Lösningsförslag till tentamen DEL A

Institutionen för Matematik, KTH Lösningar till tentamen i Analys i en variabel för I och K (SF1644) 1/ e x h. (sin x) 2 1 cos x.

Några viktiga satser om deriverbara funktioner.

Kursens Kortfrågor med Svar SF1602 Di. Int.

FULLSTäNDIGHETSAXIOMET, SATSEN OM MELLANLIGGANDE VäRDE OCH SATSEN OM STöRSTA OCH MINSTA VäRDE

x f (x) dx 1/8. Kan likhet gälla i sistnämnda relation. (Torgny Lindvall.) f är en kontinuerlig funktion på 1 x sådan att lim a

TATA42: Föreläsning 6 Potensserier

SF1625 Envariabelanalys Lösningsförslag till tentamen DEL A

TATM79: Föreläsning 1 Notation, ekvationer, polynom och summor

SF1625 Envariabelanalys Lösningsförslag till tentamen DEL A

1 Föreläsning 12, Taylors formel, och att approximera en funktion med ett polynom

1 Att läsa matematik.

Beräkningsmatematik. Niklas Ericsson och Stig Larsson

ÖVN 6 - DIFFERENTIALEKVATIONER OCH TRANSFORMMETODER - SF Nyckelord och innehåll. a n (x x 0 ) n.

SF1625 Envariabelanalys Lösningsförslag till tentamen

Meningslöst nonsens. December 14, 2014

Tentamensuppgifter, Matematik 1 α

TATM79: Föreläsning 3 Komplexa tal

M0038M Differentialkalkyl, Lekt 15, H15

Armin Halilovic: EXTRA ÖVNINGAR

Institutionen för Matematik. SF1625 Envariabelanalys. Lars Filipsson. Modul 1

Övningshäfte 3: Polynom och polynomekvationer

5B1147. Envariabelanalys. MATLAB Laboration. Laboration 1. Gränsvärden och Summor

LABORATION cos (3x 2 ) dx I =

SF1625 Envariabelanalys Tentamen Lördagen den 11 januari, 2014

Sekantmetoden Beräkningsmatematik TANA21 Linköpings universitet Caroline Cornelius, Anja Hellander Ht 2018

Metriska rum, R och p-adiska tal

Modul 1: Funktioner, Gränsvärde, Kontinuitet

Modul 1: Funktioner, Gränsvärde, Kontinuitet

Polynomekvationer (Algebraiska ekvationer)

MAA7 Derivatan. 2. Funktionens egenskaper. 2.1 Repetition av grundbegerepp

Läsanvisningar till kapitel 4

Kapitel 7. Kontinuitet. 7.1 Definitioner

SF1625 Envariabelanalys

Mer om kontinuitet. Kapitel K. K.1 Övre och undre gräns

Svar till S-uppgifter Endimensionell Analys för I och L

Enklare matematiska uppgifter

Svar till S-uppgifter Endimensionell Analys för I och L

MA2047 Algebra och diskret matematik

1 Att läsa matematik.

Existens och entydighet för ordinära differentialekvationer

Exempel. Komplexkonjugerade rotpar

POLYNOM OCH POLYNOMEKVATIONER

TMV225 Kapitel 3. Övning 3.1

TATM79: Föreläsning 1 Notation, ekvationer, polynom och olikheter

TMV225 Inledande Matematik M

Ansvariga lärare: Yury Shestopalov, rum 3A313, tel (a) Problem 1. Använd Eulers metod II (tre steg) och lös begynnelsevärdesproblemet

III. Analys av rationella funktioner

x +y +z = 2 2x +y = 3 y +2z = 1 x = 1 + t y = 1 2t z = t 3x 2 + 3y 2 y = 0 y = x2 y 2.

Serier. egentligen är ett gränsvärde, inte en summa: s n, där s n =

MATEMATIKPROV, LÅNG LÄROKURS BESKRIVNING AV GODA SVAR

Lösningsanvisningar till de icke obligatoriska workoutuppgifterna

Modul 1 Mål och Sammanfattning

Maclaurins och Taylors formler. Standardutvecklingar (fortsättning), entydighet, numerisk beräkning av vissa uttryck, beräkning

En matematiklärarkollega hade tillsammans med sin klass noterat att talet

MER TOPOLOGI OCH KONVERGENS

Något om Taylors formel och Mathematica

DERIVATA. = lim. x n 2 h h n. 2

Fel- och störningsanalys

ÄNDLIGT OCH OÄNDLIGT AVSNITT 4

LÖSNINGSFÖRSLAG TILL TENTAMEN 2 SF1664

Denna föreläsning. DN1212 Numeriska metoder och grundläggande programmering FN Felfortplantning och kondition

Fel- och störningsanalys

Transkript:

ALA-a 2005 Innehåll 1 Lite teori 3 RÄKNEÖVNING VECKA 7 1.1 Kapitel 7....................................... 3 1.2 Kapitel 12....................................... 3 1.3 Kapitel 13....................................... 4 1.4 Kapitel 14....................................... 5 1.5 Kapitel 15....................................... 6 1.6 Kapitel 16....................................... 7 1.7 Kapitel 19....................................... 8 1.8 Kapitel 22....................................... 10 1.9 Kapitel 23....................................... 10 1.10 Kapitel 25....................................... 11 David Heintz, 14 oktober 2005 ii

1 Lite teori 1.1 Kapitel 7 Visa att en periodisk decimalutveckling är ett rationellt tal. Vi skriver en oändlig n-periodisk decimalutveckling som p =.q 1 q 2 q n q 1 q 2 q n, (1) där varje period utgörs av siffrorna q 1 q 2 q n. Trunkeras (1) efter m perioder fås p m = q 1q 2 q n 10 n + q 1q 2 q n 10 2n + + q 1q 2 q n 10 mn, (2) med varje term motsvarande n decimaler i utvecklingen. Faktorisera (2) och utnyttja att vi har en geometrisk summa p m = q 1q 2 q ( n 10 n 1 + q 1q 2 q n 10 n + + q 1q 2 q ) n 10 (m 1)n dvs. att = q 1q 2 q n 10 n = q 1q 2 q n 10 n 1 1 10 mn 1 10 n ( 1 10 mn ), = q 1q 2 q n 10 n 10 n 10 n 1 q 1 q 2 q n 10 n 1 p m = q 1 q 2 q n 10 n 1 10 mn 10 mn. ( 1 10 mn ) Men det innebär att för fixt n > 0 kan skillnaden mellan q1q2 qn 10 n 1 och p m göras godtyckligt liten genom att välja större m. Alltså motsvarar decimalexpansionen det rationella talet p = q 1q 2 q n 10 n 1. Därmed har det visats att alla periodiska decimalexpanisoner är lika med ett rationellt tal. 1.2 Kapitel 12 Definiera begreppet Lipschitzkontinuitet. En funktion f är Lipschitzkontinuerlig på ett intervall I om där L > 0 kallas Lipschitzkonstanten. f(x) f(y) L x y, x, y I, (3) Visa att summan av två Lipschitzkontinuerliga funktioner är Lipschitzkontinuerlig. 3 Vi har att funktionerna f 1 (x) och f 2 (x) är Lipschitzkontinuerliga med Lipschitzkonstanter L 1 resp. L 2. Utifrån (3) bildar vi (f 1 (x) + f 2 (x)) (f 1 (y) + f 2 (y)) = (f 1 (x) f 1 (y)) + (f 2 (x) f 2 (y)) f 1 (x) f 1 (y) + f 2 (x) f 2 (y) L 1 x y + L 2 x y = (L 1 + L 2 ) x y, genom användning av TO (samt att f 1 och f 2 var för sig är Lipschitzkontinuerliga). Alltså är summafunktionen f 1 (x) + f 2 (x) Lipschitzkontinuerlig med L = L 1 + L 2. Minns följande: linjärkombinationen c 1 f 1 + + c n f n, för Lipschitzkontinuerliga funktioner f 1,..., f n med L 1,..., L n, är Lipschitzkontinuerlig med L = c 1 L 1 + + c n L n ; produkten f 1 f 2 av två Lipschitzkontinuerliga funktioner med L 1 resp. L 2 är Lipschitzkontinuerlig med (åtminstone) L = M(L 1 + L 2 ) för M = max { f 1 (x), f 2 (x) }; kvoten f 1 /f 2 mellan två Lipschitzkontinuerliga funktioner är Lipschitzkontinuerlig om f 2 (x) m för något m > 0; den sammansatta funktionen f 1 f 2 av två Lipschitzkontinuerliga funktioner, med L 1 resp. L 2 på intervallen I 1 resp. I 2, är Lipschitzkontinuerlig på I 1 med L = L 1 L 2. Vad menas med begränsad funktion? En funktion f är begränsad på ett intervall I om det existerar en konstant M så att f(x) M, x I. (4) Lipschitzkontinuerliga funktioner är alltid begränsade: Låt I = [a, b] med I = b a. Det följer för fixt y att f(x) f(y) L x y = f(x) f(y) + L x y f(y) + L I, ty x y I. Alltså är f(x) begränsad för alla x (även om vi inte känner f(y) vet vi att konstanten är begränsad). 1.3 Kapitel 13 Definiera begreppen gränsvärde och konvergens. Gränsvärdet för en följd {a n } n=1 är lika med A, vilket betecknas lim a n = A, (5) n 4

om det för varje ɛ > 0 finns ett N N så att a n A ɛ, n N. (6) En konvergent följd är en följd som har gränsvärde. Motsatsen kallas divergent följd. Visa att om {a n } är ( konvergent ) och f Lipschitzkontinuerlig så måste {f(a n )} vara konvergent med lim f(a n) = f lim a n. n n En given följd är konvergent och vi undrar huruvida den Lipschitzkontinuerliga funktionen är detsamma med talen från följden som input? Svaret är Ja! eftersom f(a m ) f lim a am n L lim a n, n n där HL kan göras godtyckligt litet genom val av större m. Alltså följer från (5) (6) att gränsvärdet för {f(a m )} existerar som lim f(a n) = f lim a n. n n Bisektionsalgoritmen används för att lösa ekvationer på formen f(x) = 0 genom instängning av nollställen. Givet ett startintervall, som säkert har ett nollställe (se Kapitel 16 och Bolzanos sats) evalueras funktionen i dess mittpunkt. Finner på så sätt vilken hälft av intervallet som har nollstället. Förkastar den andra och bildar ett nytt sökintervall. Upprepar proceduren tills dess att instängningen hamnat tillräckligt nära roten. Bisektionsschema 1. välj startintervall I 0 = [x 0, X 0 ] så att f(x 0 )f(x 0 ) < 0. Låt i = 1; 2. evaluera f i mittpunkten x i = (x i 1 + X i 1 )/2. Om f(x i ) < TOL avbryt, f(x i ) < 0 sätt x i = x i och X i = X i 1, f(x i ) > 0 sätt x i = x i 1 och X i = x i ; 3. uppdatera i = i + 1 och fortsätt från 2. Vi säger bisektion därför att instängningen sker genom successiv halvering av intervallet. Definiera begreppet Cauchyföljd. 1.4 Kapitel 14 Visa att kvadratroten ur 2 inte är ett rationellt tal. Vi vet att ett godtyckligt heltal N kan primtalfaktoriseras N = p a 1 p b 2 p c 3, för p i primtal och a, b, c,... heltalsexponenter. Genomför ett motsägelsebevis: Antar först att 2 är ett rationellt tal, dvs. att det kan skrivas 2 = r s, för heltal r, s sådana att alla gemensamma faktorer i kvoten förkortats bort. Men då är 2r = s = 2r 2 = s 2, vilket innebär att HL måste innehålla åtminstone en faktor 2 (annars kan inte likheten gälla). Det finns faktiskt minst två faktorer 2 (s innehöll från början endast heltal), dvs. att vi kan skriva s = 2s. Följer att 2r 2 = 4s 2 = r 2 = 2s 2, varför även r via samma resonemang som förut innehåller minst en faktor 2. Men det strider mot antagandet (r, s har gemensamma faktorer trots allt)! Har därmed visat att 2 inte är ett rationellt tal. Redogör för hur bisektionsalgoritmen fungerar. 5 En följd {x i } är en Cauchyföljd om det för varje ɛ > 0 finns ett N N så att x i x j ɛ, i, j N. (7) Med andra ord ska talen x 1, x 2,... i följden bli mer och mer lika varandra ju längre bort vi tittar. Exempel. För följden { } 1 n, om vi antar j i, fås 2 1 i 2 1 j 2 = j 2 i 2 i 2 j 2 j2 i 2 j 2 = 1 i 2, som vi inser blir godtyckligt litet när i. Särskilt är skillnaden mellan talen i följden mindre än ɛ när 1 N 2 ɛ = N 1 ɛ. Alltså satisfierar följden (7) för (åtminstone) j i N = 1/ ɛ och är en Cauchyföljd. 1.5 Kapitel 15 Cauchyföljder och reella tal? Vet att en oändlig periodisk decimalutveckling motsvarar ett rationellt tal, men alla utvecklingar är inte periodiska. Vi kallar en icke-periodisk decimalutveckling x = ±p m p 0.q 1 q 2 för ett reellt tal och skriver x = lim i x i, 6

där {x i } får vara den trunkerade utvecklingen av x. Följden är en Cauchyföljd eftersom x i x j 10 i, j > i, (8) då i betecknar antalet lika decimaler mellan det i:te talet i följden och samtliga efterföljande. Alla Cauchyföljder kan, eventuellt efter strykning av termer (för att garantera konvergenshastigheten) och omindexering, göras om till en decimalexpansion som uppfyller (8). Talen i en Cauchyföljd blir ju successivt mer och mer lika varandra! Trots att den nya och den gamla följden är olika har de ändå samma gränsvärde. Att ett sådant existerar inses från att talen i följden, oavsett om de blir större eller mindre när nya decimaler tillkommer (beroende på om x är positivt eller negativt), alltid är begränsade. Därmed kan inte följden vara divergent (måste istället vara konvergent). Slutsats: Cauchyföljder kan skrivas som decimalutvecklingar vars gränsvärden är reella tal. Anmärkning. Alla decimalutvecklingar, antingen periodiska eller icke-periodiska, är reella tal. De reella talen omfattar alltså såväl rationella som irrationella tal. Exempel. Vi har att 2 är gränsvärdet för {1.000000, 1.250000, 1.375000, 1.406250, 1.414184, 1.414199, 1.414207,...} (9) där successivt fler och fler decimaler i utvecklingen överensstämmer. Följden (9) är den som genereras i undre gräns när bisektionsalgoritmen tillämpas på ekvationen f(x) = x 2 2 = 0 [AMBS, sek. 14.3]. Notera att dubbla förekomster av tal strukits. Vi kan stryka ännu fler tal för att skriva {1.406250, 1.414184, 1.414199, 1.414207,...} och skillnaden mellan x 2 = 1.414184 och senare tal i följden är aldrig större än 10 2. Exempelvis är x 2 x 4 = 1.414184 1.414207 = 0.000023 < 10 2, Sedan x 3 x 4 = 0.000008 10 3. Gränsvärdet är fortfarande 2. Visa att om {x i } är en Cauchyföljd och f är Lipschitzkontinuerlig så är f(x i ) en Cauchyföljd. Har att f(x i ) f(x j ) L x i x j, men då HL kan göras godtyckligt litet, innebär det att differensen i VL uppfyller (7). Alltså är {f(x i )} också en Cauchyföljd. Bevis. Söker x med bisektion. Efter i iterationer har vi 0 x i X i 2 i x 0 X 0, p.g.a. algoritmens konstruktion (halverar sökintervallet i varje steg). Vet att x i x j X j X i för j i. Därför måste även x i x j 2 i x 0 X 0, vilket ger {x i } som en Cauchyföljd. Alltså konvergerar bisektionsalgoritmen mot ett reellt tal x så att x i x 2 i x 0 X 0, X i x 2 i x 0 X 0. Måste också visa att gränsvärdet är ett nollställe, dvs. att x löser ekvationen f(x) = 0. Känner till f(x) = f lim x i = lim f(x i ), i i eftersom f är Lipschitzkontinuerlig, så om lim i f(x i ) = 0 är vi i hamn. Men om f(x i ) f(x i ) L x i X i L2 i x 0 X 0, och f(x i )f(x i ) < 0 (faktorerna har olika tecken), vilket medför att f(x i ) f(x i ) f(x i ), fås f(x i ) L2 i x 0 X 0. Då kan ju HL göras godtyckligt litet, varför lim i f(x i ) = 0, och vi är klara. Sats 1.2 (MELLANLIGGANDE VÄRDEN). Om f : [a, b] R är Lipschitzkontinuerlig antar f alla värden mellan f(a) och f(b) (åtminstone en gång). Bevis. Tillämpa Bolzanos sats på funktionen g(x) = f(x) y = 0, där y antar alla värden mellan f(a) och f(b) (genom y väljs alla mellanliggande värden till nollställen för g, som enligt Bolzanos sats kan hittas via bisektion). 1.7 Kapitel 19 Sats 1.3 (KONTRAKTIONSAVBILDNING). Om g : R R är Lipschitzkontinuerlig med L < 1 (kontraktion), har g en unik fixpunkt x R, och varje följd {x i } som genereras via fixpunktsiteration konvergerar mot x. 1.6 Kapitel 16 Bevis. Beviset utförs i tre steg: Sats 1.1 (BOLZANO). Om f : [a, b] R är Lipschitzkontinuerlig och f(a)f(b) < 0 existerar ett reellt tal x [a, b] så att f(x) = 0. (Alternativt: Med f som ovan hittas säkert ett nollställe via bisektion.) 7 1. visar att {x i } från fixpunktsiteration är en Cauchyföljd (så att schemat konvergerar och ett gränsvärde x existerar); 2. visar att x = lim i x i är en fixpunkt; 8

3. visar att x är unik. ty för fixpunktsiteration blir x i+1 = g(x i ) och givetvis är Fixpunktsiteration genererar Cauchyföljd Nya gissningar vid fixpunktsiteration bildas som x k+1 = g(x k ). Därför blir x k+1 x k = g(x k ) g(x k 1 ) L x k x k 1, (10) när g är Lipschitzkontinuerlig. På samma sätt måste och med (11) insatt i (10) Upprepas argumentet fås till slut x k x k 1 L x k 1 x k 2, (11) x k+1 x k L 2 x k 1 x k 2. x k+1 x k L k x 1 x 0, (12) vilket visar sig vara ett användbart resultat. Men först konstateras att för j > i gäller eller, via TO, att x i x j = x i x i+1 + x i+1 x i+2 + x i+2 + + x j 1 x j, x i x j x i x i+1 + x i+1 x i+2 + + x j 1 x j = x k x k+1. Nu, genom (12), fås x i x j L k x 1 x 0 = x 1 x 0 L k, där HL är en geometrisk summa. Vet då L k = L i ( 1 + L + L 2 + + L j i 1) = L i 1 Lj i 1 L, och med L < 1 måste 0 1 L j i 1, eller L i (1 L j i ) L i, så att x i x j Li 1 L x 1 x 0. Men eftersom L i kan göras godtyckligt liten när i väljs större följer att {x i } är en Cauchyföljd med ett gränsvärde. Vi kallar det x. Gränsvärdet är en fixpunkt När g är Lipschitzkontinuerlig ( ) följer g(x) = g lim x i = lim g(x i ) = lim x i+1 = x, i i i 9 lim x i+1 = lim x i. i i Med andra ord måste x vara en fixpunkt för g. Entydighet Antag att det finns två fixpunkter x och y så att g(x) = x samt g(y) = y. Men eftersom g är en kontraktion måste x y = g(x) g(y) L x y, (13) så att enda möjligheten är x = y (annars kan (13) inte vara sant för L < 1). Alltså blir fixpunkten unik. Äntligen är vi klara! 1.8 Kapitel 22 Sats 1.4 (FAKTORSATSEN). Om x är ett nollställe till polynomekvationen f(x) = 0 så är polynomet x x en faktor i f(x), dvs. för något polynom g(x). f(x) = (x x)g(x), Sats 1.5 (ALGEBRANS FUNDAMENTALSATS). Om grad p = n har (den möjligt komplexa) polynomekvationen p(z) = 0 precis n nollställen, när varje nollställe räknas så många gånger som dess multiplicitet anger. 1.9 Kapitel 23 Definiera begreppet derivata. Funktionen f(x) är deriverbar på ett intervall I, om f är deriverbar för alla punkter x I, så att för x nära x f(x) = f(x) + m(x)(x x) + E f (x, x), (14) där E f (x, x) K f (x)(x x) 2. I så fall är derivatan f (x) = m(x). Vi känner igen tangenten f x (x) = f(x) + f (x)(x x), som linjäriseringen av f i punkten x. Alltså säger (14) att felet E f (x, x) = f(x) f x (x) avvikelsen mellan funktionsgrafen och tangenten ska vara kvadratiskt litet i x x. Särskilt är den linjära approximationen god för x nära x (däremot behöver den inte vara det på längre avstånd). 10

Sats 1.6. Om f(x) är likformigt differentierbar på intervallet I = [a, b] och det finns en konstant L så att f (x) L, x I, är f Lipschitzkontinuerlig med Lipschitzkonstant L. Bevis. Vet från definitionen av likformigt differentierbar funktion att f(x) = f(y) + f (y)(x y) + E f (x, y), där E f (x, y) K f (x y) 2 (för någon konstant K f ). Kan då skriva f(x) = f(y) + (L + K f x y ) x y, vilket visserligen ger att f är Lipschitzkontinuerlig, fast med den större Lipschitzkonstanten L = L + K f b a. Men vad händer om vi istället betraktar f på ett mindre delintervall I δ av I med längden δ? Här gäller ju f(x) = f(y) + (L + K f x y ) x y f(y) + (L + K f δ) x y, (15) ty x y δ på I δ. Om δ 0 fås att L + K f δ L. Alltså är Lipschitzkonstanten L på I δ. Låt nu I delas in i N delintervall genom x = x 0 < x 1 < < x N 1 < X N = y, vars längder x i x i 1 δ. Får att f(x) f(y) = (f(x i ) f(x i 1 )) N f(x i ) f(x i 1 ), via TO. Utnyttja sedan (15) på varje delintervall ty f(x i ) f(x i 1 ) (L + K f δ) x i x i 1 = (L + K f δ) x y, x i x i 1 = x y (summan av delintervallens längder motsvarar hela intervallets längd). Men eftersom indelningen av I kan göras godtyckligt tät (när δ 0) måste f(x) f(y) L x y, och det följer att f är Lipschitzkontinuerlig överallt med Lipschitzkonstant L. 1.10 Kapitel 25 Newtons metod. Antar att g(x) är en Lipschitzkontinuerlig funktion på I = [a, b] med L < 1 (kontraktion). Då har g en unik fixpunkt x I så att g(x) = x (kontraktionsavbildningssatsen). Kan bestämmas via fixpunktsiteration: x i+1 = g(x i ), i = 1, 2,... (givet en startgissning x 1 ). Hur snabbt konvergerar fixpunktsiteration? För x nära x har vi följande kvadratiska approximation av g: g(x) = g(x) + g (x)(x x) + 1 2 g (x)(x x) 2 + E f (x, x), där E f (x, x) K g (x) x x 3. Låt nu x = x i samt e i = x i x (rotfelet för fixpunktsiteratet x i ) och vi får e i+1 = x i+i x = g(x i ) g(x) = g (x)(x i x) + 1 2 g (x)(x i x) 2 + E g (x i, x). Men för g (x) 0 kan vi uppskatta e i+1 g (x) e i, eftersom den linjära termen blir dominant. Vi säger därför att fixpunktsiteration har linjär konvergens 1 (upp till en faktor g (x) ). Kan vi få bättre? Ja om g (x) = 0 blir istället e i+1 g (x) e i 2, ty den kvadratiska termen är dominant. Det innebär kvadratisk konvergens. Frågeställning: Vill lösa f(x) = 0 som ett fixpunktsproblem via omskrivningen Idé: g(x) = x α(x)f(x) = x. Välj α(x) så att g (x) = 0 för att få kvadratisk konvergens. Vi prövar och eftersom f(x) = 0 fås för f (x) 0. Slutsats: g (x) = 1 α (x)f(x) α(x)f (x) = 0, α(x) = 1 f (x), 1 Konvergenshastigheten är egentligen lokal då vi antagit x nära x. 11 12

Med α(x) = 1 f (x) ges iterationsschemat x i+1 = g(x i ) = x i f(x i) f, i = 1, 2,..., (16) (x i ) givet en startgissning x 1. Newtons metod är alltså ett specialfall av fixpunktsiteration (väljer ett smart α(x)) som ger förbättrade konvergensegenskaper. BEVIS (kvadratisk konvergens) Givet f (x i ) 0 har vi från (16) x i+1 = x i f(x i) f (x i ) = x i+1 x = x i f(x i) f (x i ) x, och vet från linjäriseringen av f(x) = 0 kring x i så att med f(x) = f(x i ) + f (x i )(x x i ) + E f (x, x i ) = 0, f(x i ) = f (x i )(x x i ) E f (x, x i ), x i+1 x = x i + f (x i )(x x i ) + E f (x, x i ) f (x i ) x = E f (x, x i ) f, (x i ) x i+1 x = E f (x, x i ) f (x i ) K f (x i ) f (x i ) (x i x) 2, ty E f (x, x i ) K f (x i )(x i x) 2 enligt derivatans definition. Med en startgissning x 1 tillräckligt nära x fås m.a.o. kvadratisk konvergens. Ett bra x 1 kan t.ex. hittas via bisektionsalgoritmen. och med f (x) 0 fås x i x f(x i) f (x), (17) upp till en restterm E f (x i, x)/f (x) (som vi vet är kvadratisk liten i x i x). Alltså är rotfelet proportionellt mot residualen för x i nära x. Anmärkning. Märk att om f (x) 0 så kan rotfelet vara stort trots att residualen är liten (vi kan bli lurade). Problemet sägs i så fall vara illa konditionerat (ill-conditioned). Används (17) i (16) ges x i+1 x i (x i x) = x i+1 x i x i x, (18) dvs. att rotfelet i x i x kan uppskattas m.h.a. efterföljande iterat som x i+1 x i. När avbryts iterationsschemat? Då den approximativa lösningen är tillräckligt bra! Två naturliga stoppkriterier är f(x i ) f (x i ) TOL, x i+1 x i TOL, från (17) resp. (18). Alternativt kan residualen utnyttjas. TOL är en given tolerans. Geometrisk tolkning Vi bildar tangenten f xi (x) till f(x) i x i som f xi (x) = f(x i ) + f (x i )(x x i ), och låter x i+1 vara x-värdet för tangenten skärning med x-axeln varpå det följer f xi (x i+1 ) = f(x i ) + f (x i )(x i+1 x i ) = 0, x i+1 = x i f(x i) f (x i ). Men detta är ju Newtons metod! Alltså motsvaras (16) geometriskt av att lösa det linjäriserade problemet f xi (x) = 0 iterativt (istället för det ursprungliga f(x) = 0). Hur stort är felet? Kan vi säga något om rotfelet x i x givet residualen f(x i )? (Minns att f(x i ) = 0 för x i = x.) Ja, det kan man, ty f(x i ) = f(x i ) f(x) = f (x)(x i x) + E f (x i, x), 13 14