Icke-linjära ekvationer

Relevanta dokument
Icke-linjära ekvationer

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

Ickelinjära ekvationer

Sammanfattninga av kursens block inför tentan

Tentamen i Beräkningsvetenskap I och KF, 5.0 hp,

Numerisk Analys, MMG410. Lecture 10. 1/17

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

Konvergens för iterativa metoder

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

LABORATION cos (3x 2 ) dx I =

Föreläsning 1. Numeriska metoder grundkurs II, DN1240. Carina Edlund Mottagningstid i rum 4516: onsdagar kl.

Lösningsförslag Tentamen i Beräkningsvetenskap I, 5.0 hp,

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

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

Kapitel 4. Iterativ lösning av ekvationer

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

Gruppuppgifter 1 MMA132, Numeriska metoder, distans

Intervallhalveringsmetoden, GKN sid 73. Sekantmetoden, GKN sid 79

Varning!!! Varning!!!

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

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

Facit Tentamen i Beräkningsvetenskap I (1TD393) STS ES W K1

Lösningsanvisningar till de icke obligatoriska workoutuppgifterna

Linjärisering, Jacobimatris och Newtons metod.

Linjärisering och Newtons metod

SF1625 Envariabelanalys Lösningsförslag till tentamen

Lösningsanvisningar till de icke obligatoriska workoutuppgifterna

Tentamen i Beräkningsvetenskap I (nya versionen), 5.0 hp, Del A

Del I: Lösningsförslag till Numerisk analys,

Tentamen del 1 SF1511, , kl , Numeriska metoder och grundläggande programmering

Lösningsanvisningar till de icke obligatoriska workoutuppgifterna

Envariabel SF1625: Föreläsning 11 1 / 13

Sammanfattning (Nummedelen)

Tentamen i Beräkningsvetenskap I/KF, 5.0 hp,

Armin Halilovic: EXTRA ÖVNINGAR

Newtons metod. 1 Inledning. 2 Newtons metod. CTH/GU LABORATION 6 MVE /2013 Matematiska vetenskaper

Modul 4 Tillämpningar av derivata

5B1134 Matematik och modeller Lösningsförslag till tentamen den 29 augusti 2005

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

Kurs DN1215, Laboration 3 (Del 1): Randvärdesproblem för ordinära differentialekvationer

Numeriska metoder, grundkurs II. Dagens program. Hur skriver man en funktion? Administrativt. Hur var det man gjorde?

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.

6 Derivata och grafer

MA2001 Envariabelanalys

Från förra gången: Newton-Raphsons metod

SF1625 Envariabelanalys Lösningsförslag till tentamen DEL A. e 50k = k = ln 1 2. k = ln = ln 2

Labb 3: Ekvationslösning med Matlab (v2)

Kort sammanfattning av Beräkningsvetenskap I. Varning!!! Varning!!!

Teorifrågor. 6. Beräkna konditionstalet för en diagonalmatris med diagonalelementen 2/k, k = 1,2,...,20.

Något om Taylors formel och Mathematica

SF1625 Envariabelanalys Lösningsförslag till tentamen DEL A

SF1625 Envariabelanalys

Kontinuerliga funktioner. Ytterligare en ekvivalent formulering av supremumaxiomet

Newtons metod. 1 Inledning. CTH/GU LABORATION 3 MVE /2014 Matematiska vetenskaper

Interpolation Modellfunktioner som satisfierar givna punkter

TATA42: Föreläsning 6 Potensserier

LÖSNINGSFÖRSLAG TILL TENTAMEN 2 SF1664

Kap Inversfunktion, arcusfunktioner.

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

En matematiklärarkollega hade tillsammans med sin klass noterat att talet

I punkten x = 1 fås speciellt. Taylorpolynomet blir. f(x) = f(a) + f (a)(x a) + f (a)

Matematisk analys för ingenjörer Matlabövning 2 Numerisk ekvationslösning och integration

Lösningsförslag till inlämningsuppgift 3 i Beräkningsprogrammering Problem 1) function condtest format compact format long

SF1625 Envariabelanalys

MMA132: Laboration 2 Matriser i MATLAB

Kurvanpassning. Kurvanpassning jfr lab. Kurvanpassning jfr lab

LÖSNINGSFÖRSLAG TILL TENTAMEN 2 SF1664

SAMMANFATTNING TATA41 ENVARIABELANALYS 1

20 Gamla tentamensuppgifter

Lipschitz-kontinuitet

Fel- och störningsanalys

Funktionsstudier med derivata

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

SF1625 Envariabelanalys Lösningsförslag till tentamen DEL A

Tentamen del 1 SF1546, , , Numeriska metoder, grundkurs

FÖRSÄTTSBLAD TILL TENTAMEN. ELLER (fyll bara i om du saknar tentamenskod): Datum: 16 januari Bordsnummer:

Fel- och störningsanalys

SF1625 Envariabelanalys Lösningsförslag till tentamen DEL A

SF1625 Envariabelanalys

SF1625 Envariabelanalys

5B1134 Matematik och modeller Uppgifter från kontrollskrivningar och tentamina under läsåren och

x 2 5x + 4 2x 3 + 3x 2 + 4x + 5. d. lim 2. Kan funktionen f definieras i punkten x = 1 så att f blir kontinuerlig i denna punkt? a.

Några viktiga satser om deriverbara funktioner.

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

= x 2 y, med y(e) = e/2. Ange även existens-

SF1664 Tillämpad envariabelanalys med numeriska metoder Lösningsförslag till tentamen DEL A

Teknisk beräkningsvetenskap I 5DV154

TENTAMEN I GRUNDKURS I NUMERISKA METODER - DEL 20

Bisektionsalgoritmen. Kapitel Kvadratroten ur 2

VÄXANDE OCH AVTAGANDE FUNKTIONER. STATIONÄRA(=KRITISKA) PUNKTER. KONVEXA OCH KONKAVA FUNKTIONER. INFLEXIONSPUNKTER

Uppsala Universitet Matematiska Institutionen Thomas Erlandsson, Sebastian Pöder

Tentamen, del 2 Lösningar DN1240 Numeriska metoder gk II F och CL

TMV225 Kapitel 3. Övning 3.1

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

Lösningar tentamen i kurs 2D1210,

TATA42: Föreläsning 3 Restterm på Lagranges form

Tentamensuppgifter, Matematik 1 α

Omtentamen i DV & TDV

där x < ξ < 0. Eftersom ξ < 0 är högerledet alltid mindre än Lektion 4, Envariabelanalys den 30 september 1999 r(1 + 0) r 1 = r.

x 2 5x + 4 2x 3 + 3x 2 + 4x + 5. d. lim 2. Kan funktionen f definieras i punkten x = 1 så att f blir kontinuerlig i denna punkt? a.

Transkript:

stefan@it.uu.se Exempel x f ( x = e + x = 1 5 3 f ( x = x + x x+ 5= 0 f ( x, y = cos( x sin ( x + y = 1 Kan endast i undantagsfall lösas exakt Kan sakna lösning, ha en lösning, ett visst antal lösningar eller oändligt många lösningar Löses genom att formulera om till f ( x = ex + x 1= 0 f ( x, y = cos( x sin( x + y 1= 0 och beräkna nollställen Direkta och iterativa metoder En direkt metod är en metod där man med ändligt antal steg hittar exakt lösning om man räknar för hand (i exakt aritmetik När man räknar på dator blir det exakt upp till noggrannhet i indata eller ε M Exempel på en direkt är Gausselimination 1

Direkta och iterativa metoder För icke-linjära ekvationer finns inga direkta metoder! Istället iterativa metoder Börja med en startgissning x 0 och använd någon metod för att successivt leta sig fram närmare och närmare lösningen x Ger en sekvens av approximationer 1, x, x3, till den exakta lösningen x Om x k närmar sig lösningen och x = x så säger man att lösningen konvergerar, annars divergerar den Ickelinjära ekvationer => iterativa metoder Felet vid iteration k e = x x k k eller x x e = k k x absolut fel relativt fel Problem Exakta lösningen x inte känd! Istället används vanligen ek = x x k 1 eller e k k = 1 dvs man använder två på varandra följande steg Viktigt med snabb konvergens. Konvergenshastighet definieras e r lim k+ 1 = C lim e r k+ 1 = C ek, C konstant k ek k - r = 1, C<1 => linjär konvergens - r > 1 => superlinjär konvergens - r = => kvadratisk konvergens -

Tolkning? Exempel Iteration nr 1 3 4 5 Uppmätt fel e k Linjär konv Kvadratisk konv 10-1 0.05 0.05 0.015 0.0063 10-1 10-10 -4 10-8 10-16 Aldrig så rena siffror som i exemplet Gäller dessutom egentligen då k, dvs när man börjar närma sig roten. Kan ta lite tid innan metoden börjar konvergera alltså inte säkert det konvergerar på det sättet i början. Ett par metoder Bisektionsmetoden Exempel f ( x 0 < 0 Bestäm startintervall t ex x 0 =1 x 1 = Obs måste vara olika f ( x tecken på, 1 > 0 f ( x 0 f ( x 1 Vet då att det finns ett nollställe på intervallet x 1 3

x x 1 Halvera + x x 1 = = 1.5 Välj det intervall som innehåller teckenbyte: f ( x 1 > 0 f ( x < 0 Välj högra intervallet. Vet då att x [ x 1, x ] x x 3 x 1 Halvera x + x x 1 3 = = 1.75 Välj det intervall som innehåller teckenbyte: f ( x 3 > 0 f ( x < 0 Välj vänstra intervallet. Vet då att x [ x, x 3] x x 3 x 1 x 4 Halvera x + x x 3 4 = = 1.65 Välj det intervall som innehåller teckenbyte: f ( x 3 > 0 f ( x 4 < 0 Välj högra intervallet. Vet då att x [ x 3, x 4] 4

Upprepa tills tillräckligt nära Bisektionsmetoden är säker (hittar alltid en rot förutsatt att det finns en i startintervallet långsam Linjär konvergens med C = 1/ Newton-Raphsons metod Exempel f ( x 0 Börja med startgissning t ex x 0 =1. Beräkna nollstället till tangenten i f ( x 0 => x 1 x 1 f ( x 1 Beräkna nollstället till tangenten i f ( x 1 => x x x 1 5

f ( x Beräkna nollstället till tangenten i f ( x => x 3 Ligger nu mycket nära nollstället xx 3 x 1 Newton Raphsons metod säker? f ( x 0 x 0 Newton Raphsons metod är osäker Antag startgissning x 0 =1 Hamnar långt från roten snabb kvadratisk konvergens (ibland kubisk Härledning Newton-Raphsons metod Taylorutveckla kring x k och ta med termer upp till 1:a derivata (linjära termer Hitta nollstället till detta uttryck f ( + h = f ( + hf ( x + h k f ( x + = 0 k f ( + hf ( = 0 f ( + ( + 1 f ( = 0 h f ( x k + x 1 k+ 1= f ( f ( x k 6

Newton-Raphsons metod Ganska mycket kan gå fel Hamnar nära eller i extrempunkt => f ( x k blir 0 eller nästan 0 Svårt att förutse vilket nollställe som hittas, någon punkt hamnar på en plats så att tangenten skjuter iväg till ett annat nollställe Kan även hamna i cykliska förlopp studsar hela tiden mellan samma sekvens av värden f ( = 0 Newton-Raphsons metod Man kan visa att N-R konvergerar om är tillräckligt nära lösningen Hur kommer man tillräckligt nära? Koppla in Bisektionsmetoden: 1. Bestäm ett intervall där nollstället finns. Kör N-R 3. om konvergens så klart annars (N-R t ex hamnat utanför intervallet koppla in Bisektion några steg för att minska intervallet 4. Gå till punkt 1 med nytt intervall Kombinerar N-R snabbhet och Bisektions säkerhet Hur ska man avgöra konvergens? x Stoppvillkor vanligen k + 1 < tol x tol ges av användaren k+ 1 där Bör även kolla att fx ( k 0 I pseudokod blir det fel = 1; while (fel > tol utför f ( + 1 f ( fel = abs( + 1 end 7

Finns mer striktare uppskattningar av fel, t ex f ( x x x k k min f ( ζ på sin beräknade lösning, där ζ väljs i ett intervall där både x och x k ingår. Räcker vanligen med en grov uppskattning av f (ζ Uppskattningen säger att om diffus skärning så kan felet vara stort (derivatan blir liten Detta motsvarar stort konditionstal för linjära system 8