DRN: Kořeny funkce numericky

Podobné dokumenty
Numerické řešení nelineárních rovnic

1a. Metoda půlení intervalů (metoda bisekce, Bisection method) Tato metoda vychází z vlastnosti mezihodnoty pro spojité funkce.

Numerické řešení nelineárních rovnic

Numerické řešení nelineárních rovnic

3. Přednáška: Line search

DRN: Soustavy linárních rovnic numericky, norma

Numerická matematika 1

METODA PŮLENÍ INTERVALU (METODA BISEKCE) METODA PROSTÉ ITERACE NEWTONOVA METODA

metoda Regula Falsi 23. října 2012

Newtonova metoda. 23. října 2012

Numerické metody a programování. Lekce 7

Matematika 5 FSV UK, ZS Miroslav Zelený

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

Nelineární rovnice. Numerické metody 6. května FJFI ČVUT v Praze

Numerické metody řešení nelineárních rovnic

Projekty - Úvod do funkcionální analýzy

Univerzita Karlova v Praze Matematicko-fyzikální fakulta. Eva Havelková. Katedra numerické matematiky

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

17. Posloupnosti a řady funkcí

Fakt. Každou soustavu n lineárních ODR řádů n i lze eliminací převést ekvivalentně na jednu lineární ODR

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

Numerické metody I. Jaro Normy vektorů a matic 1. 2 Nelineární rovnice Metoda bisekce (půlení intervalu) Iterační metody...

Primitivní funkce a Riemann uv integrál Lineární algebra Taylor uv polynom Extrémy funkcí více prom ˇenných Matematika III Matematika III Program

BAKALÁŘSKÁ PRÁCE. Numerické metody jednorozměrné minimalizace

DMA Přednáška Rekurentní rovnice. takovou, že po dosazení odpovídajících členů do dané rovnice dostáváme pro všechna n n 0 + m pravdivý výrok.

Numerické metody a programování. Lekce 8

Numerické řešení rovnice f(x) = 0

Diferenˇcní rovnice Diferenciální rovnice Matematika IV Matematika IV Program

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

LDF MENDELU. Simona Fišnarová (MENDELU) LDR druhého řádu VMAT, IMT 1 / 22

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

VIII. Primitivní funkce a Riemannův integrál

Definice globální minimum (absolutní minimum) v bodě A D f, jestliže X D f

2. přednáška 8. října 2007

Přednáška 6, 6. listopadu 2013

IX. Vyšetřování průběhu funkce

Učební texty k státní bakalářské zkoušce Matematika Diferenciální rovnice. študenti MFF 15. augusta 2008

Kapitola 10: Diferenciální rovnice 1/14

Soustavy lineárních rovnic-numerické řešení. October 2, 2008

Moderní numerické metody

Kapitola 4: Průběh funkce 1/11

MASARYKOVA UNIVERZITA V BRNĚ NELINEÁRNÍCH ROVNIC

MATLAB a numerické metody

Matematika V. Dynamická optimalizace

Matematika pro informatiku 4

I. Diferenciální rovnice. 3. Rovnici y = x+y+1. převeďte vhodnou transformací na rovnici homogenní (vzniklou


FREDHOLMOVA ALTERNATIVA

Matematika 4 FSV UK, LS Miroslav Zelený

Důvodů proč se zabývat numerickou matematikou je více. Ze základní školy si odnášíme znalost, že číslo

18 Fourierovy řady Úvod, základní pojmy

Kapitola 4: Průběh funkce 1/11

Princip řešení soustavy rovnic

1 Posloupnosti a řady.

Základy matematické analýzy

Kapitola 11: Lineární diferenciální rovnice 1/15

Interpolace, ortogonální polynomy, Gaussova kvadratura

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

Numerická matematika Banka řešených příkladů

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

Spojitost funkce. Spojitost je nejdůležitější obecná vlastnost funkcí. Umožňuje aproximace různých řešení.

Přijímací zkouška na navazující magisterské studium 2018

Nelineární optimalizace a numerické metody (MI NON)

Libovolnou z probraných metod najděte s přesností na 3 desetinná místa kladný kořen rovnice. sin x + x 2 2 = 0.

Kapitola 7: Integrál.

Faster Gradient Descent Methods

Soustavy lineárních rovnic-numerické řešení

Jednou z nejdůležitějších funkcí, které se v matematice a jejích aplikacích používají je

Numerické řešení soustav lineárních rovnic

NUMERICKÉ METODY I Vít Vondrák, Lukáš Pospíšil

7.1 Extrémy a monotonie

Funkce v ıce promˇ enn ych Extr emy Pˇredn aˇska p at a 12.bˇrezna 2018

Definice 1.1. Nechť je M množina. Funkci ρ : M M R nazveme metrikou, jestliže má následující vlastnosti:

10 Funkce více proměnných

Věta 12.3 : Věta 12.4 (princip superpozice) : [MA1-18:P12.7] rovnice typu y (n) + p n 1 (x)y (n 1) p 1 (x)y + p 0 (x)y = q(x) (6)

Numerické metody. Ústav matematiky. 23. ledna 2006

1 Množiny, výroky a číselné obory

VYBRANÉ PARTIE Z NUMERICKÉ MATEMATIKY

K oddílu I.1 základní pojmy, normy, normované prostory

Obyčejnými diferenciálními rovnicemi (ODR) budeme nazývat rovnice, ve kterých

K oddílu VI.1 obecné slabé topologie Příklad 1. Necht X = C([0, 1]) s topologií bodové konvergence na [0, 1]. Popište všechny

Určete (v závislosti na parametru), zda daný integrál konverguje, respektive zda konverguje. dx = t 1/α 1 dt. sin x α dx =

Úvod. Integrování je inverzní proces k derivování Máme zderivovanou funkci a integrací získáme původní funkci kterou jsme derivovali

Numerické řešení soustav lineárních rovnic

Soustavy nelineárních rovnic pomocí systému Maple. Newtonova metoda.

22 Základní vlastnosti distribucí

Ohraničená Hessova matice ( bordered hessian ) je. Sestrojíme posloupnost determinantů (minorů):

Dělení. Demonstrační cvičení 8 INP

PRIMITIVNÍ FUNKCE. Primitivní funkce primitivní funkce. geometrický popis integrály 1 integrály 2 spojité funkce konstrukce prim.

l, l 2, l 3, l 4, ω 21 = konst. Proved te kinematické řešení zadaného čtyřkloubového mechanismu, tj. analyticky

Dnešní látka Opakování: normy vektorů a matic, podmíněnost matic Jacobiova iterační metoda Gaussova-Seidelova iterační metoda

Iterační metody řešení soustav lineárních rovnic. 27. prosince 2011

Základní spádové metody

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

LIMITA A SPOJITOST FUNKCE

Lineární klasifikátory

SOUSTAVY LINEÁRNÍCH ALGEBRAICKÝCH ROVNIC

M5170: Matematické programování

Diferenciální rovnice a jejich aplikace. (Brkos 2011) Diferenciální rovnice a jejich aplikace 1 / 36

PRIMITIVNÍ FUNKCE DEFINICE A MOTIVACE

Transkript:

DRN: Kořeny funkce numericky Kořenem funkce f rozumíme libovolné číslo r splňující f(r) = 0. Fakt. Nechť f je funkce na intervalu a, b. Jestliže f(a) f(b) < 0 (tj. f(a) a f(b) mají opačná znaménka) a f je spojitá na a, b, pak f musí mít v intervalu a, b kořen. Algoritmus (metoda bisekce pro hledání kořene funkce). Zadána funkce f spojitá na intervalu a, b a tolerance ε. Předpoklad: Znaménka f(a) a f(b) jsou různá. 0. Zavedeme a 0 = a, b 0 = b. Nechť k = 0. 1. Předpoklad: znaménka f(a k ) a f(b k ) jsou různá. Nechť m k = 1 2 (a k + b k ). 2. Jestliže f(m k ) = 0 nebo b k a k < ε, tak konec, výstup je m k. Jinak: Jestliže jsou znaménka f(a k ) a f(m k ) různá, nechť a k+1 = a k, b k+1 = m k, zvýšíme k o jedničku a jdeme zpět na krok 1. Jestliže jsou znaménka f(m k ) a f(b k ) různá, nechť a k+1 = m k, b k+1 = b k, zvýšíme k o jedničku a jdeme zpět na krok 1. Tradiční ukončovací podmínky: absolutní rozdíl x k+1 x k < ε, relativní rozdíl x k+1 x k x k < ε, funkční hodnota (reziduum) f(x k+1 ) < ε, Fakt. Nechť f je funkce a r je její kořen. Předpokládejme, že existuje okolí U bodu r a m 1 > 0 takové, že f je diferencovatelná na U a platí m 1 f na U. Pak pro ˆr U platí r ˆr 1 m 1 f(ˆr). 1

Uvažujme určitou iterační metodu pro hledání kořene. Řekneme, že je to metoda řádu q, nebo že má chybu řádu q, kde q > 0, jestliže splňuje jednu z následujících podmínek: Pro každou posloupnost {x k } generovanou touto metodou konvergující ke koření r existuje K > 0 takové, že platí r x k+1 K r x k q pro dostatečně velká k. Pro každou posloupnost {x k } generovanou touto metodou konvergující ke koření r existuje horní odhad e k pro r x k a K > 0 takové, že platí e k+1 K e q k pro dostatečně velká k. Druhému pojmu se někdy říká R-řád konvergence. Nechť spojitá funkce f na a, b splňuje f(a) f(b) < 0. Pak posloupnost {m k } generovaná metodou bisekce se vstupními hodnotami x 0 = a, y 0 = b konverguje ke kořeni r funkce f. Metoda bisekce je lineárního řádu. Algoritmus (metoda sečen pro hledání kořene funkce). Zadána funkce f spojitá na IR a tolerance ε. 0. Zvolíme x 0, x 1. Nechť k = 1. 1. Nechť x k+1 = x k 1f(x k ) x k f(x k 1 ) f(x k ) f(x k 1 ). Jestliže x k+1 r k < ε nebo f(x k+1 ) < ε, algoritmus končí, výstup je x k+1. Nechť je funkce f dvakrát spojitě diferencovatelná na nějakém okolí U svého kořene r. Nechť {x k } je posloupnost generovaná metodou sečen taková, že x k r. Jestliže je kořen r jednoduchý, pak existuje konstanta K a N IN takové, že r x k+1 K r x k α pro k N, kde α = 1+ 5 2. Jestliže má kořen r vyšší násobnost, pak je konvergence lineární. 2

Nechť f je funkce spojitá na intervalu a, b. Předpokládejme, že je konvexní či konkávní na a, b a f(a)f(b) < 0. Pak pro libovolné hodnoty x 0, x 1 zvolené tak, aby f(x 0 ) > 0, f(x 1 ) > 0 pro konvexní případ a f(x 0 ) < 0, f(x 1 ) < 0 pro konkávní případ, posloupnost {x k } generovaná metodou sečen konverguje ke kořeni r (a, b) funkce f. Algoritmus (Newtonova metoda pro hledání kořene funkce). Zadána funkce f diferencovatelná na IR a tolerance ε. 0. Zvolíme x 0. Nechť k = 0. 1. Nechť x k+1 = x k f(x k) f (x k ). Jestliže x k+1 x k < ε nebo také f(x k+1 ) < ε, tak skončíme, výstup je x k+1. Nechť je funkce f dvakrát spojitě diferencovatelná na nějakém okolí U svého kořene r. Nechť {x k } je posloupnost generovaná Newtonovou metodou taková, že x k r. Jestliže je kořen r jednoduchý, pak existuje konstanta K a N IN takové, že r x k+1 K r x k 2 pro k N. Jestliže má kořen r vyšší násobnost, pak je konvergence lineární. Nechť f je funkce na intervalu a, b taková, že f(a) f(b) < 0. Předpokládejme, že f je na (a, b) dvakrát spojitě diferencovatelná a f 0, f 0 na (a, b). Jestliže je x 0 (a, b) zvoleno tak, aby f(x 0 ) f (x 0 ) > 0, pak posloupnost {x n } generovaná Newtonovou metodou konverguje k nějakému kořeni r a, b funkce f. 3

Je-li dána funkce ϕ, pak jejím pevným bodem rozumíme libovolné číslo x f splňující ϕ(x f ) = x f. Algoritmus (iterační metoda pro hledání pevného bodu). Zadána funkce ϕ a tolerance ε. 0. Zvolíme x 0. Nechť k = 0. 1. Nechť x k+1 = ϕ(x k ). Jestliže x k+1 x k < ε, tak skončíme, výstup je x k+1. Nechť ϕ je funkce, x 0 IR a x k+1 = ϕ(x k ) pro k IN. Jestliže x k x f ϕ(x f ) = x f. a ϕ je spojitá v x f, pak Nechť ϕ je funkce na intervalu I. Řekneme, že je tam kontraktivní nebo že je to kontrakce, jestliže existuje q < 1 takové, že pro všechna x, y I platí ϕ(x) ϕ(y) q x y. (Banachova o pevném bodě) Nechť ϕ je kontraktivní funkce na I = a, b s koeficientem q taková, že ϕ[i] I. Pak v I existuje právě jedno řešení x f rovnice ϕ(x) = x, přičemž pro všechny volby x 0 I posloupnost daná x k+1 = ϕ(x k ) konverguje k x f a platí x f x k+1 q x f x k. 4

Nechť funkce ϕ definovaná na intervalu I má spojitou derivaci na vnitřku I O intervalu I. Jestliže existuje q < 1 takové, že ϕ (t) q na I O, pak je ϕ kontrakce na I s koeficientem q. Algoritmus (metoda relaxace pro hledání pevného bodu). Zadána funkce ϕ a tolerance ε. 0. Zadefinujeme ϕ λ (x) = λϕ(x) + (1 λ)x, kde λ je relaxační parametr. 1. Zvolíme nějakou hodnotu pro λ, typicky 0 < λ 1, a aplikujeme iterační metodu na příslušné ϕ λ. 2. Pokud jsme s průběhem iterace spokojeni, dokončíme ji a najdeme aproximaci x k pevného bodu x f. Jinak zopakujeme 1 s jiným λ. 5