NUMERICKÉ METODY. Problematika num. řešení úloh, chyby, podmíněnost, stabilita algoritmů. Aproximace funkcí.

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "NUMERICKÉ METODY. Problematika num. řešení úloh, chyby, podmíněnost, stabilita algoritmů. Aproximace funkcí."

Transkript

1 NUMERICKÉ METODY. Problematika num. řešení úloh, chyby, podmíněnost, stabilita algoritmů. Aproximace funkcí. RNDr. Radovan Potůček, Ph.D., K-15, FVT UO, KŠ 5B/11, tel

2 ----- M4B-K Problematika numerického řešení úloh, aproximace funkcí /18 Základní literatura: 1. Jevický, J., Kovařík, P. : Vybrané numerické metody. S vyd., Brno: Vojenská akademie v Brně, Jevický, J., Kovařík, P. : Numerické metody algebry. S vyd., Brno: Vojenská akademie Antonína Zápotockého, Jevický, J., Kovařík, P. :. Numerické metody analýzy. S vyd., Brno: Vojenská akademie Antonína Zápotockého, Doporučená literatura: 4. Jevický, J.: Fourierovy řady, Fourierova transformace. S vyd., Brno: Vojenská akademie v Brně, Míka, S.: Numerické metody algebry. S-670/4. Praha, SNTL, Přikryl, P.: Numerické metody matematické analýzy. S-670/4. Praha, SNTL, Další odkazy a materiály: 7. Čermák, L., Hlavička, R.: Numerické metody Aproximace funkcí. FSI VUT v Brně, 006. Matematika online. Dostupné z:

3 ----- M4B-K Problematika numerického řešení úloh, aproximace funkcí /18 NUMERICKÉ METODY A. Problematika numerického řešení úloh, chyby, podmíněnost, stabilita algoritmů. Aproximace funkcí. B. Řešení nelineárních rovnic. Numerické řešení obyčejných diferenciálních rovnic 1. řádu a jejich soustav. C. Numerické metody užití systému počítačové algebry Mathcad. Zadání sady D.ú. (1 příkladů) z numerických metod:

4 ----- M4B-K Problematika numerického řešení úloh, aproximace funkcí /18 Z historie numerické matematiky Jednou z nejstarších památek numerické matematiky je babylonská hliněná destička (cca př.n.l.) obsahující aproximace čísel a 1 čtyřmi a třemi ciframi v šedesátkové soustavě: = 1, ( = 1, ) = 0, (1 = 0, ) Za důležité milníky v numerické matematiky lze považovat vývoj a zavedení těchto metod: 63 - Gaussova eliminace (Liu, Lagrange, Gauss, Jacobi) Newtonova metoda (Newton, Simpson) Metoda nejmenších čtverců (Gauss, Legendre) Rungova Kuttova metoda (Runge, Heun, Kutta) Metoda konečných prvků (Courant, Feng) Simplexový algoritmus (Kantorovich, Dantzig) Rychlá Fourierova transformace (Cooley, Tukey) Rozklad funkce vlnkovou transformací (wavelety)

5 ----- M4B-K Problematika numerického řešení úloh, aproximace funkcí /18 Problematika numerického řešení úloh Numerická matematika se zabývá řešením numerických úloh a problémů a tvoří jeden z mostů mezi teorií a praxí matematiky. Ve skutečnosti lze jen málo problémů vzniklých matematizací reálných situací vyřešit přesně i tehdy, jsou-li přesně zadána vstupní data, což také často není splněno. Pak je třeba užít numerické matematiky. Numerická matematika zahrnuje následující základní oblasti a metody: Numerické řešení soustav lineárních rovnic, interpolace a aproximace funkcí, metoda nejmenších čtverců, numerická derivace a integrace, numerické řešení nelineárních rovnic a jejich soustav, numerické řešení obyčejných a parciálních diferenciálních rovnic, Numerické řešení dané úlohy probíhá podle schématu Algoritmem je jasný a jednoznačný popis konečné posloupnosti aritmetických a logických operací realizovatelných na PC, jejichž prostřednictvím se vstupním datům přiřadí výstupní data. Výsledek numerického řešení dané úlohy není prakticky nikdy zcela přesný. Během řešení vznikají chyby, které se mohou kumulovat a výrazně tak zkreslit požadovaný výsledek.

6 ----- M4B-K Problematika numerického řešení úloh, aproximace funkcí /18 Chyby a jejich druhy 1. Chyby vstupních dat vznikají měřením a zaokrouhlováním hodnot vstupních veličin.. Chyby metody vznikají, když danou metodu nahradíme úlohou aproximující, kterou umíme řešit. Výchozí úloha a její matematický model reálného problému většinou zjednodušuje skutečnost (tzv. chyba úlohy). Při řešení matematické úlohy často nahrazujeme spojité problémy diskrétními nebo nekonečné procesy konečnými (tzv. zbytkové chyby). 3. Chyby zaokrouhlovací vznikají tak, že v počítači lze zaznamenávat reálná čísla jen pomocí konečného počtu cifer, takže např. čísla 1 3, 3, π nahrazujeme přibližnými hodnotami. Celkovou chybu řešení lze zmenšit na zanedbatelnou nebo alespoň přijatelnou míru přesnějším měřením vstupních dat, volbou vhodné metody a výběrem vhodného PC a softwaru. Kromě výše uvedených chyb, tedy nepřesností (nikoliv hrubých chyb), kterých se dopustíme, užíváme pojmy absolutní a relativní chyba. Označme x přesnou hodnotu čísla a x jeho přibližnou hodnotu. Absolutní chybou přibližného čísla x nazýváme číslo x = x x a odhadem absolutní hodnoty číslo ε x. Relativní chybou nazýváme číslo x x, x 0, a odhadem relativní chyby číslo δ. x x

7 ----- M4B-K Problematika numerického řešení úloh, aproximace funkcí /18 Numerické aspekty řešené úlohy a užitého algoritmu Při řešení dané úlohy numerické matematiky nás zajímají tyto vlastnosti úlohy: 1. Existence a jednoznačnost řešení tj. zda úloha má řešení nebo nemá řešení, a pokud řešení má, zda existuje jediné řešení nebo více řešení.. Podmíněnost úlohy tj. zda úloha je dobře podmíněná nebo špatně podmíněná, přičemž u špatně podmíněné úlohy malé změny ve vstupních datech vyvolají velké změny v řešení, tj. ve výstupních datech. Např. řešením soustavy x 1 + 4,001x = 0, x 1 + x = 1 je vektor x = (4001, 000) T, avšak řešením soustavy x 1 + 3,999x = 0, x 1 + x = 1 je vektor x = ( 3999, 000) T. 3. Stabilita nestabilní algoritmy, na rozdíl od stabilních, jsou citlivé na zaokrouhlovací chyby, které mohou vést k velké chybě v konečném výsledku. 4. Rychlost tj. zda je algoritmus rychlý nebo pomalý, měříme zpravidla počtem pouze aritmetických operací, potřebných k řešení úlohy, případně dobou výpočtu na počítači. 5. Složitost logická stavba algoritmu může být jednoduchá nebo složitá. Při výběru algoritmu často neexistuje nejlepší algoritmus pro širší třídu úloh. Rychlé algoritmy bývají méně stabilní a stabilní algoritmy bývají pomalejší a stabilnější, takže je třeba při volbě algoritmu používat kompromisy.

8 ----- M4B-K Problematika numerického řešení úloh, aproximace funkcí /18 Aproximace funkcí Při řešení různých úloh často nahrazujeme danou funkci f jinou jednodušší funkcí φ. Zpravidla požadujeme, aby se nová funkce φ snadněji matematicky zpracovávala (vyčíslovala, derivovala, integrovala) nebo modelovala na počítači. Funkci φ nazýváme aproximací (přiblížením) funkce f a píšeme f φ. Při výběru aproximace postupujeme takto: Nejprve zvolíme systém jednoduchých základních funkcí φ 0, φ 1,, φ n. Danou funkci f pak aproximujeme lineární kombinací φ těchto funkcí φ t = c 0 φ 0 t + c 1 φ 1 t + + c n φ n t. Úloha aproximace je převedena na úlohu vhodně vybrat koeficienty c 0, c 1,, c n. Za základní funkce nejčastěji volíme mocniny, goniometrické a exponenciální funkce: 1, t, t,, t n, resp. 1, t t 0, t t 0,, t t 0 n, 1, cos π p t, sin π p t, cos π p t, sin π p t, cos L π p t, sin L π p t, p > 0 je perioda, n = L, 1, e jπ p t e jπ p t,, e jnπ p t, p > 0. První dva systémy jsou polynomy (nejvýše) n-tého stupně, další dva systémy jsou tzv. trigonometrické polynomy.

9 ----- M4B-K Problematika numerického řešení úloh, aproximace funkcí /18 Chybou aproximace f t φ t, t a, b, nazýváme funkci ε t = f t φ t, t a, b. Při výběru aproximační funkce φ(t), tedy při výběru koeficientů c 0, c 1,, c n, se snažíme minimalizovat chybu aproximace ε(t). Pro výběr aproximace φ lze stanovit i další kritéria, která definují čtyři základní typy aproximací: 1. Aproximace Taylorovým polynomem funkce f(t) a aproximující polynom φ(t) mají ve zvoleném bodě t 0 stejnou funkční hodnotu a stejné hodnoty prvních n derivací: φ t = f t 0 + f (t 0) 1! t t 0 + f (t 0)! (t t 0 ) + + f n (t 0 ) n! (t t 0 ) n.. Interpolace funkce f(t) a aproximace φ(t) mají v pevně zvolených bodech t 0, t 1,, t n stejné funkční hodnoty (případně i hodnoty některých derivací). 3. Aproximace metodou nejmenších čtverců aproximaci φ vybíráme tak, aby měla ze všech funkcí φ t = c 0 φ 0 t + c 1 φ 1 t + + c n φ n t, t a, b, nejmenší velikost (normu) chyby aproximace, která je ve spojitém případě tvaru b f φ = f t φ(t) dt a,

10 ----- M4B-K Problematika numerického řešení úloh, aproximace funkcí /18 a v diskrétním případě, kdy je funkce f(t) dána tabulkou funkčních hodnot v bodech t 0, t 1,, t N, veličinou N f φ = f t i φ(t i ) i=0. 4. Čebyševova aproximace funkci φ vybíráme tak, abychom minimalizovali maximální chybu, tj. minimalizujeme veličinu f φ = max t a,b f t φ(t), resp. f φ = max i=0,1,,n f t i φ(t i ). Volba typu aproximace: Je-li funkce f dána tabulkou s přesnými hodnotami, volíme interpolaci, jsou-li tabulkové hodnoty zatíženy chybami, volíme metodu nejmenších čtverců. Je-li funkce dána analyticky, volíme metodu nejmenších čtverců, případně Čebyševovu aproximaci.

11 ----- M4B-K Problematika numerického řešení úloh, aproximace funkcí /18 Aproximace polynomem 1. stupně φ pro jednotlivé typy aproximace znázorňuje následující obrázek:

12 ----- M4B-K Problematika numerického řešení úloh, aproximace funkcí /18 Interpolace funkcí Předpokládejme, že známe n + 1 funkčních hodnot funkce f(t) v bodech (uzlech) t 0, t 1,, t n, které jsou navzájem různé. Máme tedy k dispozici tabulku t t 0 t 1 t n f(t) f 0 f 1 f n Funkce φ se nazývá interpolační funkcí funkce f, rovnají-li se funkční hodnoty φ(t) a f(t) v uzlech t 0, t 1,, t n, tj. platí-li interpolační podmínky φ t i = f t i, i = 0,1,, n. Pro interpolační funkci φ ve tvaru φ t = c 0 φ 0 t + c 1 φ 1 t + + c n φ n t dostáváme z interpol. podmínek soustavu n + 1 lin. algebr. rovnic o n + 1 neznámých c 0, c 1,, c n : c 0 φ 0 t 0 + c 1 φ 1 t c n φ n t 0 = f 0 c 0 φ 0 t 1 + c 1 φ 1 t c n φ n t 1 = f 1 c 0 φ 0 t n + c 1 φ 1 t n + + c n φ n t n = f n Tato soustava má jediné řešení, je-li matice soustavy regulární, tj. má-li nenul. determinant. To nastane právě tehdy, když sloupce matice, tj. jsou-li vektory funkčních hodnot φ 0 t 0, φ 0 t 1,, φ 0 t n T,, φ n t 0, φ n t 1,, φ n t n T lin. nezáv. v R n+1 (C n+1 ).

13 ----- M4B-K Problematika numerického řešení úloh, aproximace funkcí /18 Mezi nejpoužívanější interpolační polynomy φ t patří Lagrangeův interpolační vzorec který je po rozepsání tvaru n φ t = f k k=0 n i=0 i k t t i t k t i = c 0 + c 1 t + c t + + c n t n φ t = f 0 t t 1 t t t t n t 0 t 1 t 0 t t 0 t n + f 1 t t 0 t t t t n t 1 t 0 t 1 t t 1 t n + + f n t t 0 t t 1 t t n 1 t n t 0 t n t 1 t n t n 1. Příklad: Určete interpolační polynom φ(t) pro funkci f(t) danou tabulkou t f t 3 6, φ t = 3 t 1 t t 0 t t 0 t , odkud φ t = t 1 t 3 t t 3 + t t 1 = 3 t + t a mj. f = 3.

14 ----- M4B-K Problematika numerického řešení úloh, aproximace funkcí /18 Metoda nejmenších čtverců Předpokládejme, že známe N + 1 funkčních hodnot funkce f(t) v bodech t 0, t 1,, t N, které jsou navzájem různé a dané tabulkou Funkci f(t) budeme aproximovat metodou nejmenších čtverců funkcí φ(t) tvaru φ t = c 0 φ 0 t + c 1 φ 1 t + + c n φ n t, n N. Budeme přitom pracovat s (N + 1)-rozměrnými vektory funkčních hodnot zvolených bázových funkcí φ k (t), k = 0,1,, n a s vektorem hodnot funkce f: φ 0 = φ 0 (t 0 ) φ 0 (t 1 ) φ 0 (t N ), φ 1 = t t 0 t 1 t N f(t) f 0 f 1 f N φ 1 (t 0 ) φ 1 (t 1 ) φ 1 (t N ),, φ n = φ n t 0 φ n t 1, f = φ n t N f t 0 f t 1 f t N. Vynásobíme-li aproximační vektorovou rovnici f = c 0 φ 0 + c 1 φ c n φ n postupně skalárně vektory φ 0, φ 1,, φ n, obdržíme soustavu n + 1 rovnic o n + 1 neznámých koeficientech c 0, c 1,, c n.

15 ----- M4B-K Problematika numerického řešení úloh, aproximace funkcí /18 Tato soustava se nazývá normální soustava rovnic a je tvaru c 0 φ 0, φ 0 + c 1 φ 1, φ c n φ n, φ 0 = f, φ 0 c 0 φ 0, φ 1 + c 1 φ 1, φ c n φ n, φ 1 = f, φ 1 c 0 φ 0, φ n + c 1 φ 1, φ n + + c n φ n, φ n = f, φ n Soustava má právě jedno řešení, pokud jsou vektory φ 0, φ 1,, φ n lin. nezávislé. Velikost chyby aproximace je v tomto diskrétním případě (tabulka hodnot) N f φ = f t i φ t i i=0. Ve spojitém případě, tj. v případě funkce f t, t a, b, dané nikoliv tabulkou, ale analytickým předpisem, je skalární součin funkcí g(t) a h(t), t a, b, dán určitým integrálem b g(t), h(t) = g(t) h t dt. a

16 ----- M4B-K Problematika numerického řešení úloh, aproximace funkcí /18 Příklad: Aproximujte funkci f t = t, t 0,, polynomem 1. stupně metodou nejm. čtverců. Hledáme aproximaci ve tvaru f t φ t = c c 1 t, takže bázovými funkcemi (vektory) jsou funkce φ 0 t = 1 a φ 1 t = t. Normální soustava rovnic je tvaru c 0 φ 0 (t), φ 0 (t) + c 1 φ 1 (t), φ 0 (t) = f(t), φ 0 (t) c 0 φ 0 (t), φ 1 (t) + c 1 φ 1 (t), φ 1 (t) = f(t), φ 1 (t). Vypočteme skalární součiny funkcí a dostaneme soustavu s neznámými koeficienty c 0 a c 1, kterou vyřešíme a obdržíme tak hledanou aproximaci: φ 0 t, φ 0 (t) = 1 1dt = t 0 = 0, φ 1 t, φ 1 (t) = t tdt = t3 3 φ 1 t, φ 0 (t) = φ 0 t, φ 1 (t) = 1 tdt = t f t, φ 0 (t) = t 1dt = t3 3 0 normální soustava je (po vynásobení rovnic číslem 3) tvaru =, 0 = 8, f t, φ 3 1 (t) = t tdt = t4 4 6c 0 + 6c 1 = 8 6c 0 + 8c 1 = 1, odkud c 0 = /3, c 1 =, takže hledaná aproximace t 0,667 + t, t 0,. 0 0 = 8, 3 0 = 4,

17 ----- M4B-K Problematika numerického řešení úloh, aproximace funkcí /18 Příklad: Funkci f(t), která je zadána tabulkou, aproximujte a) polynomem φ t = c c 1 t + c t, b) exponenciální funkcí φ t = c 0 e c 1t. a) Vektory funkčních hodnot bázových funkcí φ 0 t = 1, φ 1 t = t, φ t = t a funkce f(t) jsou: φ 0 =, φ 1 1 =, φ 3 =, f = Normální soustava je tvaru c 0 φ 0, φ 0 + c 1 φ 1, φ 0 + c φ, φ 0 = f, φ 0 c 0 φ 0, φ 1 + c 1 φ 1, φ 1 + c φ, φ 1 = f, φ 1 c 0 φ 0, φ + c 1 φ 1, φ + c φ, φ = f, φ. Protože skalární součiny vektorů jsou: φ 0, φ 0 = 4, φ 1, φ 0 = φ 0, φ 1 = 10, φ, φ 0 = φ 0, φ = 30, φ, φ 1 = φ 1, φ = 100, φ 1, φ 1 = 30, φ, φ = 354, f, φ 0 = 17, f, φ 1 = 5, f, φ = 178, je normální soustava tvaru 4c c c = 17 takže f t 3,5 1,85t + 0,75t. t f(t) c c c = 5 30c c c = 178,

18 ----- M4B-K Problematika numerického řešení úloh, aproximace funkcí /18 b) Aproximační funkci φ t = c 0 e c 1t nejprve zlinearizujeme tak, že ji, stejně jako tabulkové hodnoty zadané funkce zlogaritmujeme. Dostaneme tak funkci ln φ t = ln c 0 + c 1 t, tj. funkci Φ t = a1 + bt, kde a = ln c 0, b = c 1. K tabulce připojíme řádek se zlogaritmovanými funkčními hodnotami: t f(t) ln f(t) ln ln 3 ln 3 ln Vektory funkčních hodnot bázových funkcí φ 0 t = 1, φ 1 t = t a funkce F t = ln f(t) jsou: φ 0 = , φ 1 = 1 3 4, F = ln ln 3 ln 3 ln Normální soustava je tvaru a φ 0, φ 0 + b φ 1, φ 0 = F, φ 0 a φ 0, φ 1 + b φ 1, φ 1 = F, φ 1. Protože skalární součiny vektorů jsou: φ 0, φ 0 = 4, φ 1, φ 0 = φ 0, φ 1 = 10, φ 1, φ 1 = 30, F, φ 0 = 6 ln + ln 3, F, φ 1 = 19 ln + ln 3, je normální soustava tvaru 4a + 10b = 5,575 10a + 30b = 15,3670, tedy Φ t = 0, ,44465t, odkud c 0 = 1,48, takže hledaná funkce je tvaru φ t = 1,48e 0,44465t..

Numerická matematika Písemky

Numerická matematika Písemky Numerická matematika Písemky Bodování Každá písemka je bodována maximálně 20 body. Celkem student může získat za písemky až 40 bodů, pro udělení zápočtu musí získat minimálně 20 bodů. Písemka č. 1 Dva

Více

Čebyševovy aproximace

Čebyševovy aproximace Čebyševovy aproximace Čebyševova aproximace je tzv hledání nejlepší stejnoměrné aproximace funkce v daném intervalu Hledáme funkci h x, která v intervalu a,b minimalizuje maximální absolutní hodnotu rozdílu

Více

Co je obsahem numerických metod?

Co je obsahem numerických metod? Numerické metody Úvod Úvod Co je obsahem numerických metod? Numerické metody slouží k přibližnému výpočtu věcí, které se přesně vypočítat bud nedají vůbec, nebo by byl výpočet neúměrně pracný. Obsahem

Více

Typy příkladů na písemnou část zkoušky 2NU a vzorová řešení (doc. Martišek 2017)

Typy příkladů na písemnou část zkoušky 2NU a vzorová řešení (doc. Martišek 2017) Typy příkladů na písemnou část zkoušky NU a vzorová řešení (doc. Martišek 07). Vhodnou iterační metodou (tj. metodou se zaručenou konvergencí) řešte soustavu: x +x +4x 3 = 3.5 x 3x +x 3 =.5 x +x +x 3 =.5

Více

Interpolace, ortogonální polynomy, Gaussova kvadratura

Interpolace, ortogonální polynomy, Gaussova kvadratura Interpolace, ortogonální polynomy, Gaussova kvadratura Petr Tichý 20. listopadu 2013 1 Úloha Lagrangeovy interpolace Dán omezený uzavřený interval [a, b] a v něm n + 1 různých bodů x 0, x 1,..., x n. Nechť

Více

Interpolace Uvažujme třídu funkcí jedné proměnné ψ(x; a 0,..., a n ), kde a 0,..., a n jsou parametry, které popisují jednotlivé funkce této třídy. Mějme dány body x 0, x 1,..., x n, x i x k, i, k = 0,

Více

Interpolace pomocí splajnu

Interpolace pomocí splajnu Interpolace pomocí splajnu Interpolace pomocí splajnu Připomenutí U interpolace požadujeme, aby graf aproximující funkce procházel všemi uzlovými body. Interpolační polynom aproximující funkce je polynom

Více

Numerické řešení diferenciálních rovnic

Numerické řešení diferenciálních rovnic Numerické řešení diferenciálních rovnic Omezení: obyčejné (nikoli parciální) diferenciální rovnice, Cauchyho počáteční úloha, pouze jedna diferenciální rovnice 1. řádu 1/1 Numerické řešení diferenciálních

Více

Aplikovaná numerická matematika

Aplikovaná numerická matematika Aplikovaná numerická matematika 6. Metoda nejmenších čtverců doc. Ing. Róbert Lórencz, CSc. České vysoké učení technické v Praze Fakulta informačních technologií Katedra počítačových systémů Příprava studijních

Více

Aproximace funkcí. x je systém m 1 jednoduchých, LN a dostatečně hladkých funkcí. x c m. g 1. g m. a 1. x a 2. x 2 a k. x k b 1. x b 2.

Aproximace funkcí. x je systém m 1 jednoduchých, LN a dostatečně hladkých funkcí. x c m. g 1. g m. a 1. x a 2. x 2 a k. x k b 1. x b 2. Aproximace funkcí Aproximace je výpočet funkčních hodnot funkce z nějaké třídy funkcí, která je v určitém smyslu nejbližší funkci nebo datům, která chceme aproximovat. Třída funkcí, ze které volíme aproximace

Více

Diferenciální rovnice 3

Diferenciální rovnice 3 Diferenciální rovnice 3 Lineární diferenciální rovnice n-tého řádu Lineární diferenciální rovnice (dále jen LDR) n-tého řádu je rovnice tvaru + + + + = kde = je hledaná funkce, pravá strana a koeficienty

Více

Pozn. 1. Při návrhu aproximace bychom měli aproximační funkci vybírat tak, aby vektory ϕ (i) byly lineárně

Pozn. 1. Při návrhu aproximace bychom měli aproximační funkci vybírat tak, aby vektory ϕ (i) byly lineárně 9. Řešení typických úloh diskrétní metodou nejmenších čtverců. DISKRÉTNÍ METODA NEJMENŠÍCH ČTVERCŮ použití: v případech, kdy je nevhodná interpolace využití: prokládání dat křivkami, řešení přeurčených

Více

Vektorový prostor. Př.1. R 2 ; R 3 ; R n Dvě operace v R n : u + v = (u 1 + v 1,...u n + v n ), V (E 3 )...množina vektorů v E 3,

Vektorový prostor. Př.1. R 2 ; R 3 ; R n Dvě operace v R n : u + v = (u 1 + v 1,...u n + v n ), V (E 3 )...množina vektorů v E 3, Vektorový prostor Příklady: Př.1. R 2 ; R 3 ; R n...aritmetický n-rozměrný prostor Dvě operace v R n : součet vektorů u = (u 1,...u n ) a v = (v 1,...v n ) je vektor u + v = (u 1 + v 1,...u n + v n ),

Více

FP - SEMINÁŘ Z NUMERICKÉ MATEMATIKY. Katedra matematiky a didaktiky matematiky Technická univerzita v Liberci

FP - SEMINÁŘ Z NUMERICKÉ MATEMATIKY.   Katedra matematiky a didaktiky matematiky Technická univerzita v Liberci FP - SEMINÁŘ Z NUMERICKÉ MATEMATIKY Dana Černá http://www.fp.tul.cz/kmd/ Katedra matematiky a didaktiky matematiky Technická univerzita v Liberci OBSAH A CÍLE SEMINÁŘE: Opakování a procvičení vybraných

Více

Digitální učební materiál

Digitální učební materiál Digitální učební materiál Číslo projektu: CZ.1.07/1.5.00/34.0548 Název školy: Gymnázium, Trutnov, Jiráskovo náměstí 325 Název materiálu: VY_32_INOVACE_143_IVT Autor: Ing. Pavel Bezděk Tematický okruh:

Více

Připomenutí co je to soustava lineárních rovnic

Připomenutí co je to soustava lineárních rovnic Připomenutí co je to soustava lineárních rovnic Příklad 2x 3y + z = 5 3x + 5y + 2z = 4 x + 2y z = 1 Soustava lineárních rovnic obecně Maticový tvar: a 11 x 1 + a 12 x 2 + + a 1n x n = b 1 a 21 x 1 + a

Více

Kombinatorická minimalizace

Kombinatorická minimalizace Kombinatorická minimalizace Cílem je nalézt globální minimum ve velké diskrétní množině, kde může být mnoho lokálních minim. Úloha obchodního cestujícího Cílem je najít nejkratší cestu, která spojuje všechny

Více

Aproximace a interpolace

Aproximace a interpolace Aproximace a interpolace Aproximace dat = náhrada nearitmetické veličiny (resp. složité funkce) pomocí aritmetických veličin. Nejčastěji jde o náhradu hodnot složité funkce g(x) nebo funkce zadané pouze

Více

POŽADAVKY K SOUBORNÉ ZKOUŠCE Z MATEMATIKY

POŽADAVKY K SOUBORNÉ ZKOUŠCE Z MATEMATIKY POŽADAVKY K SOUBORNÉ ZKOUŠCE Z MATEMATIKY Bakalářský studijní program B1101 (studijní obory - Aplikovaná matematika, Matematické metody v ekonomice, Aplikovaná matematika pro řešení krizových situací)

Více

VYBRANÉ PARTIE Z NUMERICKÉ MATEMATIKY

VYBRANÉ PARTIE Z NUMERICKÉ MATEMATIKY VYBRANÉ PARTIE Z NUMERICKÉ MATEMATIKY Jan Krejčí 31. srpna 2006 jkrejci@physics.ujep.cz http://physics.ujep.cz/~jkrejci Obsah 1 Přímé metody řešení soustav lineárních rovnic 3 1.1 Gaussova eliminace...............................

Více

Matematika I A ukázkový test 1 pro 2014/2015

Matematika I A ukázkový test 1 pro 2014/2015 Matematika I A ukázkový test 1 pro 2014/2015 1. Je dána soustava rovnic s parametrem a R x y + z = 1 x + y + 3z = 1 (2a 1)x + (a + 1)y + z = 1 a a) Napište Frobeniovu větu (existence i počet řešení). b)

Více

Numerická matematika Banka řešených příkladů

Numerická matematika Banka řešených příkladů Numerická matematika Banka řešených příkladů Radek Kučera, Pavel Ludvík, Zuzana Morávková Katedra matematiky a deskriptivní geometrie Vysoká škola báňská Technická Univerzita Ostrava K D M G ISBN 978-80-48-894-6

Více

a vlastních vektorů Příklad: Stanovte taková čísla λ, pro která má homogenní soustava Av = λv nenulové (A λ i I) v = 0.

a vlastních vektorů Příklad: Stanovte taková čísla λ, pro která má homogenní soustava Av = λv nenulové (A λ i I) v = 0. Výpočet vlastních čísel a vlastních vektorů S pojmem vlastního čísla jsme se již setkali například u iteračních metod pro řešení soustavy lineárních algebraických rovnic. Velikosti vlastních čísel iterační

Více

2.6. VLASTNÍ ČÍSLA A VEKTORY MATIC

2.6. VLASTNÍ ČÍSLA A VEKTORY MATIC .6. VLASTNÍ ČÍSLA A VEKTORY MATIC V této kapitole se dozvíte: jak jsou definována vlastní (charakteristická) čísla a vektory čtvercové matice; co je to charakteristická matice a charakteristický polynom

Více

Matematika 1 Jiˇr ı Fiˇser 19. z aˇr ı 2016 Jiˇr ı Fiˇser (KMA, PˇrF UP Olomouc) KMA MAT1 19. z aˇr ı / 19

Matematika 1 Jiˇr ı Fiˇser 19. z aˇr ı 2016 Jiˇr ı Fiˇser (KMA, PˇrF UP Olomouc) KMA MAT1 19. z aˇr ı / 19 Matematika 1 Jiří Fišer 19. září 2016 Jiří Fišer (KMA, PřF UP Olomouc) KMA MAT1 19. září 2016 1 / 19 Zimní semestr KMA MAT1 1 Úprava algebraických výrazů. Číselné obory. 2 Kombinatorika, základy teorie

Více

Numerické metody: aproximace funkcí

Numerické metody: aproximace funkcí Numerické metody: aproximace funkcí Mirko Navara http://cmp.felk.cvut.cz/~navara/ Centrum strojového vnímání, katedra kybernetiky FEL ČVUT Karlovo náměstí, budova G, místnost 104a http://math.feld.cvut.cz/nemecek/nummet.html

Více

APROXIMACE FUNKCÍ. Jedním ze základních úkolů numerických metod matematické analýzy je studium aproximací

APROXIMACE FUNKCÍ. Jedním ze základních úkolů numerických metod matematické analýzy je studium aproximací APROXIMACE FUNKCÍ Jedním ze základních úkolů numerických metod matematické analýz je studium aproimací funkcí. Při numerickém řešení úloh matematické analýz totiž často nahrazujeme danou funkci f, vstupující

Více

Matematika I A ukázkový test 1 pro 2011/2012. x + y + 3z = 1 (2a 1)x + (a + 1)y + z = 1 a

Matematika I A ukázkový test 1 pro 2011/2012. x + y + 3z = 1 (2a 1)x + (a + 1)y + z = 1 a Matematika I A ukázkový test 1 pro 2011/2012 1. Je dána soustava rovnic s parametrem a R x y + z = 1 a) Napište Frobeniovu větu. x + y + 3z = 1 (2a 1)x + (a + 1)y + z = 1 a b) Vyšetřete počet řešení soustavy

Více

Obsah. Aplikovaná matematika I. Gottfried Wilhelm Leibniz. Základní vlastnosti a vzorce

Obsah. Aplikovaná matematika I. Gottfried Wilhelm Leibniz. Základní vlastnosti a vzorce Neurčitý integrál Aplikovaná matematika I Dana Říhová Mendelu Brno Obsah Primitivní funkce, neurčitý integrál Základní vlastnosti a vzorce Základní integrační metody Úpravy integrandu Integrace racionálních

Více

Státní závěrečná zkouška z oboru Matematika a její použití v přírodních vědách

Státní závěrečná zkouška z oboru Matematika a její použití v přírodních vědách Státní závěrečná zkouška z oboru Matematika a její použití v přírodních vědách Ústní zkouška z oboru Náročnost zkoušky je podtržena její ústní formou a komisionálním charakterem. Předmětem bakalářské zkoušky

Více

ÚSTAV MATEMATIKY A DESKRIPTIVNÍ GEOMETRIE. Matematika 0A1. Cvičení, zimní semestr. Samostatné výstupy. Jan Šafařík

ÚSTAV MATEMATIKY A DESKRIPTIVNÍ GEOMETRIE. Matematika 0A1. Cvičení, zimní semestr. Samostatné výstupy. Jan Šafařík Vysoké učení technické v Brně Stavební fakulta ÚSTAV MATEMATIKY A DESKRIPTIVNÍ GEOMETRIE Matematika 0A1 Cvičení, zimní semestr Samostatné výstupy Jan Šafařík Brno c 2003 Obsah 1. Výstup č.1 2 2. Výstup

Více

Požadavky k písemné přijímací zkoušce z matematiky do navazujícího magisterského studia pro neučitelské obory

Požadavky k písemné přijímací zkoušce z matematiky do navazujícího magisterského studia pro neučitelské obory Požadavky k písemné přijímací zkoušce z matematiky do navazujícího magisterského studia pro neučitelské obory Zkouška ověřuje znalost základních pojmů, porozumění teorii a schopnost aplikovat teorii při

Více

1 Polynomiální interpolace

1 Polynomiální interpolace Polynomiální interpolace. Metoda neurčitých koeficientů Příklad.. Nalezněte polynom p co nejmenšího stupně, pro který platí p() = 0, p(2) =, p( ) = 6. Řešení. Polynom hledáme metodou neurčitých koeficientů,

Více

Numerické metody: aproximace funkcí

Numerické metody: aproximace funkcí Numerické metody: aproximace funkcí Mirko Navara http://cmp.felk.cvut.cz/ navara/ Centrum strojového vnímání, katedra kybernetiky FEL ČVUT Karlovo náměstí, budova G, místnost 104a http://math.feld.cvut.cz/nemecek/nummet.html

Více

Aplikovaná matematika I

Aplikovaná matematika I Metoda nejmenších čtverců Aplikovaná matematika I Dana Říhová Mendelu Brno c Dana Říhová (Mendelu Brno) Metoda nejmenších čtverců 1 / 8 Obsah 1 Formulace problému 2 Princip metody nejmenších čtverců 3

Více

úloh pro ODR jednokrokové metody

úloh pro ODR jednokrokové metody Numerické metody pro řešení počátečních úloh pro ODR jednokrokové metody Formulace: Hledáme řešení y = y() rovnice () s počáteční podmínkou () y () = f(, y()) () y( ) = y. () Smysl: Analyticky lze spočítat

Více

7. Derivace složené funkce. Budeme uvažovat složenou funkci F = f(g), kde některá z jejich součástí

7. Derivace složené funkce. Budeme uvažovat složenou funkci F = f(g), kde některá z jejich součástí 202-m3b2/cvic/7slf.tex 7. Derivace složené funkce. Budeme uvažovat složenou funkci F = fg, kde některá z jejich součástí může být funkcí více proměnných. Předpokládáme, že uvažujeme funkce, které mají

Více

1 Linearní prostory nad komplexními čísly

1 Linearní prostory nad komplexními čísly 1 Linearní prostory nad komplexními čísly V této přednášce budeme hledat kořeny polynomů, které se dále budou moci vyskytovat jako složky vektorů nebo matic Vzhledem k tomu, že kořeny polynomu (i reálného)

Více

5. Interpolace a aproximace funkcí

5. Interpolace a aproximace funkcí 5. Interpolace a aproximace funkcí Průvodce studiem Často je potřeba složitou funkci f nahradit funkcí jednodušší. V této kapitole budeme předpokládat, že u funkce f známe její funkční hodnoty f i = f(x

Více

INTERPOLAČNÍ POLYNOM. F (x)... hledaná funkce (polynom nebo funkce vytvořená z polynomů), pro kterou platí

INTERPOLAČNÍ POLYNOM. F (x)... hledaná funkce (polynom nebo funkce vytvořená z polynomů), pro kterou platí 8 Řešení Lagrangeovy a Hermiteovy úlohy interpolace Kateřina Konečná/1 INTERPOLAČNÍ POLYNOM aproximace zadaných hodnot nebo hledané funkce f funkcí F (x) (polynomem) F musí být k f co nejblíže značení:

Více

Aproximace a interpolace

Aproximace a interpolace Aproximace a interpolace Matematické algoritmy (11MAG) Jan Přikryl 12. přednáška 11MAG pondělí 15. prosince 2014 verze:2014-12-15 11:10 Obsah 1 Úlohy 2 1.1 Aproximace funkcí...................................

Více

Integrace. Numerické metody 7. května FJFI ČVUT v Praze

Integrace. Numerické metody 7. května FJFI ČVUT v Praze Integrace Numerické metody 7. května 2018 FJFI ČVUT v Praze 1 Úvod Úvod 1D Kvadraturní vzorce Gaussovy kvadratury Více dimenzí Programy 1 Úvod Úvod - Úloha Máme funkci f( x) a snažíme se najít určitý integrál

Více

4. Aplikace matematiky v ekonomii

4. Aplikace matematiky v ekonomii 4. Aplikace matematiky v ekonomii 1 Lineární algebra Soustavy 1) Na základě statistických údajů se zjistilo, že závislost množství statku z poptávaného v průběhu jednoho týdne lze popsat vztahem q d =

Více

1 Projekce a projektory

1 Projekce a projektory Cvičení 3 - zadání a řešení úloh Základy numerické matematiky - NMNM20 Verze z 5. října 208 Projekce a projektory Opakování ortogonální projekce Definice (Ortogonální projekce). Uvažujme V vektorový prostor

Více

Matematika (CŽV Kadaň) aneb Úvod do lineární algebry Matice a soustavy rovnic

Matematika (CŽV Kadaň) aneb Úvod do lineární algebry Matice a soustavy rovnic Přednáška třetí (a pravděpodobně i čtvrtá) aneb Úvod do lineární algebry Matice a soustavy rovnic Lineární rovnice o 2 neznámých Lineární rovnice o 2 neznámých Lineární rovnice o dvou neznámých x, y je

Více

Aproximace funkcí. Numerické metody 6. května FJFI ČVUT v Praze

Aproximace funkcí. Numerické metody 6. května FJFI ČVUT v Praze Aproximace funkcí Numerické metody 6. května 2018 FJFI ČVUT v Praze 1 Úvod Dělení Interpolace 1D Více dimenzí Minimalizace Důvody 1 Dělení Dělení - Získané data zadané data 2 Dělení - Získané data Obecně

Více

Wolfram Alpha. v podobě html stránky, samotný výsledek je často doplněn o další informace (např. graf, jiné možné zobrazení výsledku a

Wolfram Alpha. v podobě html stránky, samotný výsledek je často doplněn o další informace (např. graf, jiné možné zobrazení výsledku a Wolfram Alpha jde o výpočetní prostředí z nejrůznějších oborů (matematika, fyzika, chemie, inženýrství... ) přístupné online: http://www.wolframalpha.com/ Jaké matematické výpočty Wolfram Alpha zvládá?

Více

0.1 Úvod do lineární algebry

0.1 Úvod do lineární algebry Matematika KMI/PMATE 1 01 Úvod do lineární algebry 011 Vektory Definice 011 Vektorem aritmetického prostorur n budeme rozumět uspořádanou n-tici reálných čísel x 1, x 2,, x n Definice 012 Definice sčítání

Více

6. Vektorový počet Studijní text. 6. Vektorový počet

6. Vektorový počet Studijní text. 6. Vektorový počet 6. Vektorový počet Budeme se pohybovat v prostoru R n, což je kartézská mocnina množiny reálných čísel R; R n = R R. Obvykle nám bude stačit omezení na případy n = 1, 2, 3; nicméně teorie je platná obecně.

Více

(Cramerovo pravidlo, determinanty, inverzní matice)

(Cramerovo pravidlo, determinanty, inverzní matice) KMA/MAT1 Přednáška a cvičení, Lineární algebra 2 Řešení soustav lineárních rovnic se čtvercovou maticí soustavy (Cramerovo pravidlo, determinanty, inverzní matice) 16 a 21 října 2014 V dnešní přednášce

Více

FOURIEROVA ANAL YZA 2D TER ENN ICH DAT Karel Segeth

FOURIEROVA ANAL YZA 2D TER ENN ICH DAT Karel Segeth FOURIEROVA ANALÝZA 2D TERÉNNÍCH DAT Karel Segeth Motto: The faster the computer, the more important the speed of algorithms. přírodní jev fyzikální model matematický model numerický model řešení numerického

Více

Matematika B101MA1, B101MA2

Matematika B101MA1, B101MA2 Matematika B101MA1, B101MA2 Zařazení předmětu: povinný předmět 1.ročníku bc studia 2 semestry Rozsah předmětu: prezenční studium 2 + 2 kombinované studium 16 + 0 / semestr Zakončení předmětu: ZS zápočet

Více

Aplikovaná numerická matematika

Aplikovaná numerická matematika Aplikovaná numerická matematika 1. Úvod do ANM doc. Ing. Róbert Lórencz, CSc. České vysoké učení technické v Praze Fakulta informačních technologií Katedra počítačových systémů Příprava studijních programů

Více

Arnoldiho a Lanczosova metoda

Arnoldiho a Lanczosova metoda Arnoldiho a Lanczosova metoda 1 Částečný problém vlastních čísel Ne vždy je potřeba (a někdy to není ani technicky možné) nalézt celé spektrum dané matice (velké řídké matice). Úloze, ve které chceme aproximovat

Více

Faculty of Nuclear Sciences and Physical Engineering Czech Technical University in Prague

Faculty of Nuclear Sciences and Physical Engineering Czech Technical University in Prague 1 / 21 Faculty of Nuclear Sciences and Physical Engineering Czech Technical University in Prague 2 / 21 Řešíme následující úlohu: differencovatelnou funkci f : R R známe jen v konečném počtu bodů x 0,

Více

Numerické metody a programování

Numerické metody a programování Projekt: Inovace výuky optiky se zaměřením na získání experimentálních dovedností Registrační číslo: CZ.1.7/2.2./28.157 Numerické metody a programování Lekce 4 Tento projekt je spolufinancován Evropským

Více

České vysoké učení technické v Praze Fakulta jaderná a fyzikálně inženýrská OKRUHY. ke státním závěrečným zkouškám BAKALÁŘSKÉ STUDIUM

České vysoké učení technické v Praze Fakulta jaderná a fyzikálně inženýrská OKRUHY. ke státním závěrečným zkouškám BAKALÁŘSKÉ STUDIUM OKRUHY ke státním závěrečným zkouškám BAKALÁŘSKÉ STUDIUM Obor: Studijní program: Aplikace přírodních věd 1. Vektorový prostor R n 2. Podprostory 3. Lineární zobrazení 4. Matice 5. Soustavy lineárních rovnic

Více

INTERPOLAČNÍ POLYNOM.... hledaná funkce (polynom nebo funkce vytvořená z polynomů), pro kterou platí

INTERPOLAČNÍ POLYNOM.... hledaná funkce (polynom nebo funkce vytvořená z polynomů), pro kterou platí 8 Řešení Lagrangeovy a Hermiteovy úlohy interpolace 1 INTERPOLAČNÍ POLYNOM aproximace zadaných hodnot nebo hledané funkce f funkcí F (x) (polynomem) F musí být k f co nejblíže značení: P (n) množina všech

Více

Soustavy lineárních rovnic-numerické řešení

Soustavy lineárních rovnic-numerické řešení Soustavy lineárních rovnic-numerické řešení November 9, 2008 Soustavy lineárních rovnic-numerické řešení 1 / 52 (Systém lin. rovnic) Systém rovnic a 11 x 1 + a 12 x 2 + + a 1n x n = b 1 a 21 x 1 + a 22

Více

Dnešní látka: Literatura: Kapitoly 3 a 4 ze skript Karel Rektorys: Matematika 43, ČVUT, Praha, Text přednášky na webové stránce přednášejícího.

Dnešní látka: Literatura: Kapitoly 3 a 4 ze skript Karel Rektorys: Matematika 43, ČVUT, Praha, Text přednášky na webové stránce přednášejícího. Předmět: MA4 Dnešní látka: Od okrajových úloh v 1D k o. ú. ve 2D Laplaceův diferenciální operátor Variačně formulované okrajové úlohy pro parciální diferenciální rovnice a metody jejich přibližného řešení

Více

Numerická stabilita algoritmů

Numerická stabilita algoritmů Numerická stabilita algoritmů Petr Tichý 9. října 2013 1 Numerická stabilita algoritmů Pravidla v konečné aritmetice Pro počítání v konečné aritmetice počítače platí určitá pravidla, která jsou důležitá

Více

Úlohy k přednášce NMAG 101 a 120: Lineární algebra a geometrie 1 a 2,

Úlohy k přednášce NMAG 101 a 120: Lineární algebra a geometrie 1 a 2, Úlohy k přednášce NMAG a : Lineární algebra a geometrie a Verze ze dne. května Toto je seznam přímočarých příkladů k přednášce. Úlohy z tohoto seznamu je nezbytně nutné umět řešit. Podobné typy úloh se

Více

14. přednáška. Přímka

14. přednáška. Přímka 14 přednáška Přímka Začneme vyjádřením přímky v prostoru Přímku v prostoru můžeme vyjádřit jen parametricky protože obecná rovnice přímky v prostoru neexistuje Přímka v prostoru je určena bodem A= [ a1

Více

1 Mnohočleny a algebraické rovnice

1 Mnohočleny a algebraické rovnice 1 Mnohočleny a algebraické rovnice 1.1 Pojem mnohočlenu (polynomu) Připomeňme, že výrazům typu a 2 x 2 + a 1 x + a 0 říkáme kvadratický trojčlen, když a 2 0. Číslům a 0, a 1, a 2 říkáme koeficienty a písmenem

Více

I. 7. Diferenciál funkce a Taylorova věta

I. 7. Diferenciál funkce a Taylorova věta I. 7. Diferenciál funkce a Taylorova věta 343 I. 7. Diferenciál funkce a Taylorova věta Věta 26. Funkce f má v bodě x 0 diferenciál (je diferencovatelná v x 0 ) právě tehdy, když existuje vlastní derivace

Více

Lineární algebra : Metrická geometrie

Lineární algebra : Metrická geometrie Lineární algebra : Metrická geometrie (16. přednáška) František Štampach, Karel Klouda LS 2013/2014 vytvořeno: 6. května 2014, 10:42 1 2 Úvod Zatím jsme se lineární geometrii věnovali v kapitole o lineárních

Více

Hledání kořenů rovnic jedné reálné proměnné metoda půlení intervalů Michal Čihák 23. října 2012

Hledání kořenů rovnic jedné reálné proměnné metoda půlení intervalů Michal Čihák 23. října 2012 Hledání kořenů rovnic jedné reálné proměnné metoda půlení intervalů Michal Čihák 23. října 2012 Problém hledání kořenů rovnice f(x) = 0 jeden ze základních problémů numerické matematiky zároveň i jeden

Více

Aplikovaná numerická matematika - ANM

Aplikovaná numerická matematika - ANM Aplikovaná numerická matematika - ANM 3 Řešení soustav lineárních rovnic iterační metody doc Ing Róbert Lórencz, CSc České vysoké učení technické v Praze Fakulta informačních technologií Katedra počítačových

Více

Seznámíte se s principem integrace metodou per partes a se základními typy integrálů, které lze touto metodou vypočítat.

Seznámíte se s principem integrace metodou per partes a se základními typy integrálů, které lze touto metodou vypočítat. .. Integrace metodou per partes.. Integrace metodou per partes Průvodce studiem V předcházející kapitole jsme poznali, že integrování součtu funkcí lze provést jednoduše, známe-li integrály jednotlivých

Více

0.1 Úvod do lineární algebry

0.1 Úvod do lineární algebry Matematika KMI/PMATE 1 01 Úvod do lineární algebry 011 Lineární rovnice o 2 neznámých Definice 011 Lineární rovnice o dvou neznámých x, y je rovnice, která může být vyjádřena ve tvaru ax + by = c, kde

Více

ÚSTAV MATEMATIKY A DESKRIPTIVNÍ GEOMETRIE. Matematika I/1 BA06. Cvičení, zimní semestr

ÚSTAV MATEMATIKY A DESKRIPTIVNÍ GEOMETRIE. Matematika I/1 BA06. Cvičení, zimní semestr Vysoké učení technické v Brně Stavební fakulta ÚSTAV MATEMATIKY A DESKRIPTIVNÍ GEOMETRIE Matematika I/1 BA06 Cvičení, zimní semestr DOMÁCÍ ÚLOHY Jan Šafařík Brno c 2014 1 (1) Určete rovnici kručnice o

Více

Derivace funkcí více proměnných

Derivace funkcí více proměnných Derivace funkcí více proměnných Pro studenty FP TUL Martina Šimůnková 16. května 019 1. Derivace podle vektoru jako funkce vektoru. Pro pevně zvolenou funkci f : R d R n a bod a R d budeme zkoumat zobrazení,

Více

MOORE-PENROSEOVA INVERZE MATICE A JEJÍ APLIKACE. 1. Úvod

MOORE-PENROSEOVA INVERZE MATICE A JEJÍ APLIKACE. 1. Úvod Kvaternion 1/2013, 7 14 7 MOORE-PENROSEOVA INVERZE MATICE A JEJÍ APLIKACE LADISLAV SKULA Abstrakt V článku je uvedena definice pseudoinverzní matice, ukázána její existence a jednoznačnost a zmíněny dvě

Více

Soustavy lineárních rovnic

Soustavy lineárních rovnic Přednáška MATEMATIKA č 4 Katedra ekonometrie FEM UO Brno kancelář 69a, tel 973 442029 email:jirineubauer@unobcz 27 10 2010 Soustava lineárních rovnic Definice Soustava rovnic a 11 x 1 + a 12 x 2 + + a

Více

f (k) (x 0 ) (x x 0 ) k, x (x 0 r, x 0 + r). k! f(x) = k=1 Řada se nazývá Taylorovou řadou funkce f v bodě x 0. Přehled některých Taylorových řad.

f (k) (x 0 ) (x x 0 ) k, x (x 0 r, x 0 + r). k! f(x) = k=1 Řada se nazývá Taylorovou řadou funkce f v bodě x 0. Přehled některých Taylorových řad. 8. Taylorova řada. V urzu matematiy jsme uázali, že je možné funci f, terá má v oolí bodu x derivace aproximovat polynomem, jehož derivace se shodují s derivacemi aproximované funce v bodě x. Poud má funce

Více

Aproximace funkcí. Polynom Φ m (x) = c 0 + c 1 x + c 2 x c m x m. Φ m (x) = c 0 g 0 (x) + c 1 g 1 (x) + c 2 g 2 (x) +...

Aproximace funkcí. Polynom Φ m (x) = c 0 + c 1 x + c 2 x c m x m. Φ m (x) = c 0 g 0 (x) + c 1 g 1 (x) + c 2 g 2 (x) +... Aproximace funkcí 1 Úvod Aproximace funkce - výpočet funkčních hodnot nejbližší (v nějakém smyslu) funkce v určité třídě funkcí (funkce s nějakými neznámými parametry) Příklady funkcí používaných pro aproximaci

Více

Matematika 1 MA1. 2 Determinant. 3 Adjungovaná matice. 4 Cramerovo pravidlo. 11. přednáška ( ) Matematika 1 1 / 29

Matematika 1 MA1. 2 Determinant. 3 Adjungovaná matice. 4 Cramerovo pravidlo. 11. přednáška ( ) Matematika 1 1 / 29 Matematika 1 11. přednáška MA1 1 Opakování 2 Determinant 3 Adjungovaná matice 4 Cramerovo pravidlo 5 Vlastní čísla a vlastní vektory matic 6 Zkouška; konzultace; výběrová matematika;... 11. přednáška (15.12.2010

Více

Hledání extrémů funkcí

Hledání extrémů funkcí Hledání extrémů funkcí Budeme se zabývat téměř výhradně hledáním minima. Přes nost nalezeného extrému Obecně není hledání extrému tak přesné jako řešení rovnic. Demonstrovat to můžeme na příkladu hledání

Více

Co jsme udělali: Au = f, u D(A)

Co jsme udělali: Au = f, u D(A) Předmět: MA4 Dnešní látka: Od okrajových úloh v 1D k o. ú. ve 2D Laplaceův diferenciální operátor Variačně formulované okrajové úlohy pro parciální diferenciální rovnice a metody jejich přibližného řešení

Více

Matematika. Kamila Hasilová. Matematika 1/34

Matematika. Kamila Hasilová. Matematika 1/34 Matematika Kamila Hasilová Matematika 1/34 Obsah 1 Úvod 2 GEM 3 Lineární algebra 4 Vektory Matematika 2/34 Úvod Zkouška písemná, termíny budou včas vypsány na Intranetu UO obsah: teoretická a praktická

Více

Soustavy linea rnı ch rovnic

Soustavy linea rnı ch rovnic [1] Soustavy lineárních rovnic vlastnosti množin řešení metody hledání řešení nejednoznačnost zápisu řešení a) soustavy, 10, b) P. Olšák, FEL ČVUT, c) P. Olšák 2010, d) BI-LIN, e) L, f) 2009/2010, g)l.

Více

Semestrální písemka BMA3 - termín varianta A13 vzorové řešení

Semestrální písemka BMA3 - termín varianta A13 vzorové řešení Semestrální písemka BMA3 - termín 6.1.9 - varianta A13 vzorové řešení Každý příklad je hodnocen maximálně 18 body, z toho část a) 1 body a část b) body. Mezivýsledky při výpočtech zaokrouhlujte alespoň

Více

Matice. Předpokládejme, že A = (a ij ) je matice typu m n: diagonálou jsou rovny nule.

Matice. Předpokládejme, že A = (a ij ) je matice typu m n: diagonálou jsou rovny nule. Matice Definice. Maticí typu m n nazýváme obdélníkové pole, tvořené z m n reálných čísel (tzv. prvků matice), zapsaných v m řádcích a n sloupcích. Značíme např. A = (a ij ), kde i = 1,..., m, j = 1,...,

Více

Řešíme tedy soustavu dvou rovnic o dvou neznámých. 2a + b = 3, 6a + b = 27,

Řešíme tedy soustavu dvou rovnic o dvou neznámých. 2a + b = 3, 6a + b = 27, Přijímací řízení 2015/16 Přírodovědecká fakulta Ostravská univerzita v Ostravě Navazující magisterské studium, obor Aplikovaná matematika (1. červen 2016) Příklad 1 Určete taková a, b R, aby funkce f()

Více

1 Determinanty a inverzní matice

1 Determinanty a inverzní matice Determinanty a inverzní matice Definice Necht A = (a ij ) je matice typu (n, n), n 2 Subdeterminantem A ij matice A příslušným pozici (i, j) nazýváme determinant matice, která vznikne z A vypuštěním i-tého

Více

SPECIÁLNÍCH PRIMITIVNÍCH FUNKCÍ INTEGRACE RACIONÁLNÍCH FUNKCÍ

SPECIÁLNÍCH PRIMITIVNÍCH FUNKCÍ INTEGRACE RACIONÁLNÍCH FUNKCÍ VÝPOČET PEIÁLNÍH PRIMITIVNÍH FUNKÍ Obecně nelze zadat algoritmus, který by vždy vedl k výpočtu primitivní funkce. Nicméně eistují jisté třídy funkcí, pro které eistuje algoritmus, který vždy vede k výpočtu

Více

s velmi malými čísly nevýhodou velký počet operací, proto je mnohdy postačující částečný výběr

s velmi malými čísly nevýhodou velký počet operací, proto je mnohdy postačující částečný výběr 1. Úvod 1.1. druhy chyb: ch. matematického modelu rozdíl mezi idealizovaným a reálným problémem ch. numerické metody výsledkem nepřesné řešení ch. zaokrouhlovací vystupují současaně 1.. chyba absolutní

Více

Podobnostní transformace

Podobnostní transformace Schurova věta 1 Podobnostní transformace a výpočet vlastních čísel Obecný princip: Úloha: Řešíme-li matematickou úlohu, je často velmi vhodné hledat její ekvivalentní formulaci tak, aby se řešení úlohy

Více

7. Aplikace derivace

7. Aplikace derivace 7. Aplikace derivace Verze 20. července 2017 Derivace funkce se využívá při řešení úloh technické praxe i teorie. Uvedeme několik z nich: vyčíslení hodnot funkce, výpočet limity, vyšetřování průběhu funkce

Více

Úvod do problematiky numerických metod. Numerické metody. Ústav matematiky. 6. února 2006

Úvod do problematiky numerických metod. Numerické metody. Ústav matematiky. 6. února 2006 Numerické metody Doc. RNDr. Libor Čermák, CSc. RNDr. Rudolf Hlavička, CSc. Ústav matematiky Fakulta strojního inženýrství Vysoké učení technické v Brně 6. února 2006 Obsah Úvod do problematiky numerických

Více

příkladů do cvičení. V textu se objeví i pár detailů, které jsem nestihl (na které jsem zapomněl) a(b u) = (ab) u, u + ( u) = 0 = ( u) + u.

příkladů do cvičení. V textu se objeví i pár detailů, které jsem nestihl (na které jsem zapomněl) a(b u) = (ab) u, u + ( u) = 0 = ( u) + u. Několik řešených příkladů do Matematiky Vektory V tomto textu je spočteno několik ukázkových příkladů které vám snad pomohou při řešení příkladů do cvičení. V textu se objeví i pár detailů které jsem nestihl

Více

Matematika 3. Úloha 1. Úloha 2. Úloha 3

Matematika 3. Úloha 1. Úloha 2. Úloha 3 Matematika 3 Úloha 1 Co lze říci o funkci imaginární část komplexního čísla která každému komplexnímu číslu q přiřazuje číslo Im(q)? a. Je to funkce mnohoznačná. b. Je to reálná funkce komplexní proměnné.

Více

Numerické řešení soustav lineárních rovnic

Numerické řešení soustav lineárních rovnic Numerické řešení soustav lineárních rovnic irko Navara Centrum strojového vnímání, katedra kybernetiky elektrotechnická fakulta ČVUT, Praha http://cmpfelkcvutcz/~navara 30 11 2016 Úloha: Hledáme řešení

Více

Integrace funkcí více proměnných, numerické metody

Integrace funkcí více proměnných, numerické metody Matematika III 6. přednáška Integrace funkcí více proměnných, numerické metody Michal Bulant Masarykova univerzita Fakulta informatiky 27. 10. 2010 Obsah přednášky 1 Literatura 2 Integrální počet více

Více

Soustavy lineárních rovnic

Soustavy lineárních rovnic Soustavy lineárních rovnic Základy vyšší matematiky LDF MENDELU Podpořeno projektem Průřezová inovace studijních programů Lesnické a dřevařské fakulty MENDELU v Brně (LDF) s ohledem na discipĺıny společného

Více

Drsná matematika III 6. přednáška Obyčejné diferenciální rovnice vyšších řádů, Eulerovo přibližné řešení a poznámky o odhadech chyb

Drsná matematika III 6. přednáška Obyčejné diferenciální rovnice vyšších řádů, Eulerovo přibližné řešení a poznámky o odhadech chyb Drsná matematika III 6. přednáška Obyčejné diferenciální rovnice vyšších řádů, Eulerovo přibližné řešení a poznámky o odhadech chyb Jan Slovák Masarykova univerzita Fakulta informatiky 23. 10. 2006 Obsah

Více

6. ANALYTICKÁ GEOMETRIE

6. ANALYTICKÁ GEOMETRIE Vektorová algebra 6. ANALYTICKÁ GEOMETRIE Pravoúhlé souřadnice bodu v prostoru Poloha bodu v prostoru je vzhledem ke třem osám k sobě kolmým určena třemi souřadnicemi, které tvoří uspořádanou trojici reálných

Více

Téma je podrobně zpracováno ve skriptech [1], kapitola 6, strany

Téma je podrobně zpracováno ve skriptech [1], kapitola 6, strany 3 Metoda nejmenších čtverců 3 Metoda nejmenších čtverců Břetislav Fajmon, UMAT FEKT, VUT Brno Téma je podrobně zpracováno ve skriptech [1], kapitola 6, strany 73-80. Jedná se o třetí možnou metodu aproximace,

Více

Požadavky ke zkoušce. Ukázková písemka

Požadavky ke zkoušce. Ukázková písemka Požadavky ke zkoušce Zkouška z předmětu MATEMATIKA 1 má dvě části Písemná část: Písemná část se ještě dále rozděluje na praktickou část písemku a teoretickou část test. Písemka trvá 90 minut a je v ní

Více

Soustavy lineárních rovnic

Soustavy lineárních rovnic Soustavy lineárních rovnic V této kapitole se budeme zabývat soustavami lineárních diferenciálních rovnic y = a (x)y + a (x)y + + a n (x)y n + f (x) y = a (x)y + a (x)y + + a n (x)y n + f (x). y n = a

Více