KEE/POE 8. přednáška Numerický výpočet derivace a integrálu

Slides:



Advertisements
Podobné prezentace
Statistická indukce Teorie odhadu.
Advertisements

tečna funkce y = f(x) T = [xt, yt] normála funkce y = f(x) ά
Neurčitý integrál. Příklad.
12.přednáška integrační metody per partes substituce
Matematické modelování aneb co se nepovedlo Petr Beremlijski Katedra aplikovaná matematiky Fakulta elektrotechniky a informatiky VŠB - Technická univerzita.
Programování numerických výpočtů - návrh písemky.
PA081 Programování numerických výpočtů Přednáška 2.
Téma 3 Metody řešení stěn, metoda sítí.
Lekce 1 Modelování a simulace
Metoda molekulární dynamiky II Numerická integrace pohybových rovnic
Lineární regresní analýza Úvod od problému
Genetické algoritmy. V průběhu výpočtu používají náhodné operace. Algoritmus není jednoznačný, může projít více cestami. Nezaručují nalezení řešení.
Mnohočleny a algebraické výrazy
Počítačová grafika III – Monte Carlo integrování
( Funkce se symbolickými proměnnými – limity,derivace,integrály )
Optimalizace v simulačním modelování. Obecně o optimalizaci  Optimalizovat znamená maximalizovat nebo minimalizovat parametrech (např. počet obslužných.
EU-8-52 – DERIVACE FUNKCE VIII
Funkce.
Získávání informací Získání informací o reálném systému
ANALÝZA KONSTRUKCÍ 6. přednáška.
ITERAČNÍ METODY DLOUHODOBÁ MATURITNÍ PRÁCE
CHYBY MĚŘENÍ.
KEE/POE 12. přednáška Model FV systému Ing. Milan Bělík, Ph.D.
Math Studio, Analyza, GraphDrawer, Graph
BRVKA Georg F.B. Riemann ( ). BRVKA Známe různé inverzní procesy (i matematické), integrování je inverzní proces k derivování. Definice: I je.
STANOVENÍ NEJISTOT PŘI VÝPOŠTU KONTAMINACE ZASAŽENÉHO ÚZEMÍ
TMF045 letní semestr 2005/2006 II Časová propagace vlnové funkce na mřížce I. (práce s momentovou reprezentací) (Lekce II)
( Numerická integrace )
Petr Beremlijski a Marta Jarošová Projekt SPOMECH Vysoká škola báňská – Technická univerzita Ostrava září Základy matematického.
Matematika II. KIG / 1MAT2 Přednáška 08
METODA KONEČNÝCH PRVKŮ
Fakulta životního prostředí Katedra informatiky a geoinformatiky
KEE/POE 8. přednáška Počítačové modelování Křivky Ing. Milan Bělík, Ph.D.
Příklad 1: Výpočet π podle Archiméda
Optimalizace versus simulace 9.přednáška. Obecně o optimalizaci  Maximalizovat nebo minimalizovat omezujících podmínkách.  Maximalizovat nebo minimalizovat.
Tato prezentace byla vytvořena
Str. 1 TMF045 letní semestr 2006 III Časová propagace vlnové funkce na mřížce II. (propagační metody) (Lekce III)
Experimentální fyzika I. 2
Numerické řešení počítačového modelu
Určení parametrů elektrického obvodu Vypracoval: Ing.Přemysl Šolc Školitel: Doc.Ing. Jaromír Kijonka CSc.
Prezentace příkladu 6.3 FIPV1 Jana Marcelová.
Hodnocení přesnosti měření a vytyčování
© Institut biostatistiky a analýz INVESTICE DO ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ SIGNÁLY A LINEÁRNÍ SYSTÉMY prof. Ing. Jiří Holčík, CSc.
© Institut biostatistiky a analýz ZPRACOVÁNÍ A ANALÝZA BIOSIGNÁL Ů FREKVENČNÍ SPEKTRUM SPOJITÝCH SIGNÁLŮ.
Program přednášky ,, Kalibrace “ - snímkové souřadnice
Sylabus V rámci PNV budeme řešit konkrétní úlohy a to z následujících oblastí: Nelineární úlohy Řešení nelineárních rovnic Numerická integrace Lineární.
Optimalizace versus simulace 8.přednáška. Obecně o optimalizaci  Maximalizovat nebo minimalizovat omezujících podmínkách.  Maximalizovat nebo minimalizovat.
Podobnost trajektorií Jiří Jakl Úvod - využití Rozpoznáváni ručně psaných textů GPS navigace Analýza pohybu pracovníku v budovách Predikce.
Fakulta stavební VŠB-TU Ostrava Miroslav Mynarz, Jiří Brožovský
Chyby při matematickém modelování aneb co se nepovedlo Petr Beremlijski Katedra aplikovaná matematiky Fakulta elektrotechniky a informatiky VŠB - Technická.
Stabillita numerické metody
Diference a diferenciál Způsoby vyčíslování termodynamických dat.
příklady použití základních reálných opcí
Stavová formulace v diskrétním čase důvody pro diskrétní interpretaci času některé dynamické jevy má smysl sledovat vždy jen ve zvláštních okamžicích,
Vyjádření neznámé ze vzorce
Přenos nejistoty Náhodná veličina y, která je funkcí náhodných proměnných xi: xi se řídí rozděleními pi(xi) → můžeme najít jejich střední hodnoty mi a.
Výpočet plochy obrazců
Ověření modelů a modelování Kateřina Růžičková. Posouzení kvality modelu Ověření (verifikace) ● kvalitativní hodnocení správnosti modelu ● zda model přijatelně.
Korelace. Určuje míru lineární vazby mezi proměnnými. r < 0
Populační odhady a projekce
Výpočet obsahu rovnoběžníku
R. Jakubíková J.Korbel J.Novák Monte Carlo.
Monte Carlo Typy MC simulací
Matematika pro ekonomy
Fergusonova kubika a spline křivky
Derivace složené funkce jedné proměnné
Počítáme do 100 procvičování I..
SPEKTRÁLNÍ ANALÝZA ČASOVÝCH ŘAD
Příklad 1: Výpočet π podle Archiméda
Výpočet obsahu rovnoběžníku
Transkript prezentace:

KEE/POE 8. přednáška Numerický výpočet derivace a integrálu Ing. Milan Bělík, Ph.D.

Numerická derivace Známe hodnoty y=f(x) - změřené, ale neznáme analytické vyjádření => „neumíme“ derivovat f(x) je složitá => pracná derivace Známe hodnoty ý=f(x) jen v několika bodech – diskrétní případ

Metody založené na na derivování Lagrangeova interpolačního polynomu Pn(x) Derivujeme na intervalu mezi uzly <a, b> Chyba aproximace v uzlovém bodě xs:

Pravidla numerického derivování Uzly xi jsou ekvidistantní s krokem h xi=x0+ih, h=1,2,3,… uzly se nečíslují, ale vyjadřují pomocí kroku h

1. derivace polynomu Pn(x)

2. Derivace polynomu Pn(x)

Parciální derivace Principiálně stejné jako derivace Derivujeme podle zvolené proměnné Ostatní proměnné „ignorujeme“ dopředná diference:

Zaokrouhlovací chyba Teoretická formule: Skutečnost: Výsledek:

Chování chyb 1. sčítanec = formule výpočtu 2. sčítanec = diskretizační chyba Velký vliv zaokrouhlovacích chyb: ve vstupních datech během výpočtu Pro malá h jde o špatně podmíněnou úlohu

Odhad chyby Celková chyba: E = Ed + Er Optimální délka kroku h – minimum funkce g(x): Při numerickém výpočtu derivace s optimálním krokem h dochází ke ztrátě přibližně poloviny platných číslic

Zpřesnění výpočtu Richardsonova extrapolace Příklad – výpočet derivace f(x) = cos(x), x = 1, h = 0,8, chyba = 10-5 (přesná hodnota = -0,84147098)

Numerická integrace Známe hodnoty y=f(x) - změřené, ale neznáme analytické vyjádření => „neumíme“ integrovat f(x) je složitá => pracná integrace Známe hodnoty ý=f(x) jen v několika bodech – diskrétní případ

Pravidla numerického integrování Integrujeme aproximaci „integrované“ funkce Za přibližnou hodnotu považujeme hodnotu tohoto integrálu Q(f) se nazývá kvadraturní formule Diskretizační chyba Q(f): Kvadraturní formule je řádu r, jestliže přesně integruje polynomy stupně r a nikoliv r+1

Základní formule obdélníková lichoběžníková Simpsonova Booleova Složené formule – dělení intervalu - ekvidistantní

Obdélníková formule Vzorec formule: Chyba metody:

Lichoběžníková formule Vzorec formule: Chyba metody:

Simpsonova formule Vzorec formule: Chyba metody:

Booleova formule Vzorec formule: Chyba metody:

Složené formule Ekvidistantní dělení intervalu Použití základních formulí (stejných) Obdélníková Lichoběžníková Simpsonova Booleova Délka dělení = krok dělení - h

Složená obdélníková formule Součet jednoduchých obdélníkových formulí na podintervalech Vzorec formule: Chyba metody:

Složená lichoběžníková formule Součet jednoduchých lichoběžníkových formulí na podintervalech Vzorec formule: Chyba metody:

Složená Simpsonova formule Sudý počet subintervalů Součet jednoduchých simpsonových formulí na „dvojitých“ intervalech 2h: <x0, x2>, <x2, x4> Vzorec formule: Chyba metody:

Přesnost výpočtu Zadaná (zvolená) chyba ε Odhad chyby složené obdélníkové formule: Odhad chyby složené lichoběžníkové formule: Odhad chyby složené Simpsonovy formule: Výpočet počtu subintervalů n = (b – a)/h: Takto zjištěný počet je zbytečně velký

Metoda polovičního kroku Výpočet integrálu s krokem h Výpočet integrálu s krokem h/2 Kombinací výsledků získáme odhad chyby

Další metody Rombergova metoda Adaptivní integrace Extrapolace složené lichoběžníkové formule Adaptivní integrace Nerovnoměrné dělení intervalu podle „hladkosti“ funkce Numerická integrace je dobře podmíněná úloha

Příklad algoritmu – lichoběžníková f.

Příklad algoritmu – Simpsonova f.