NUMERICKÁ MATEMATIKA. x n ( 1) x 2n+1 2n + 1., 1 < x < 1, ( 1) n x2n+1. 2n + 1. a(a 1)(a 2) x 3 + = 3! 1 3 (2n 1) 2 4 (2n)



Podobné dokumenty
Geometrická posloupnost a její užití, pravidelný růst a pokles, nekonečná geometrická řada. 1 n. r s. [ a)22 ; b)31,5 ; c)-50 ; d)0 ; e)

Úvod do zpracování měření

u, v, w nazýváme číslo u.( v w). Chyba! Chybné propojení.,

Soustava kapalina + tuhá látka Izobarický fázový diagram pro soustavu obsahující vodu a chlorid sodný

KOMPLEXNÍ ČÍSLA (druhá část)

5.1. Pojem posloupnosti čísel Grafické znázornění posloupnosti Některé vlastnosti posloupností 155 Kontrolní otázky 157

STEJNOMĚRNÁ KONVERGENCE POSLOUPNOSTI A ŘADY FUNKCÍ

OBCHODNÍ AKADEMIE ORLOVÁ MATEMATICKÝ SEMINÁŘ U Č EBNÍ TEXT PRO DISTANČ NÍ FORMU VZDĚ LÁVÁNÍ ALENA Š T Ě RBOVÁ PAVEL KVĚ TOŇ

Numerická integrace. 6. listopadu 2012

Seriál XXVII.III Aplikační

Konzultace z předmětu MATEMATIKA pro první ročník dálkového studia

Matematická analýza KMA/MA2I 3. p edná²ka Primitivní funkce

8.1 Úvod. Definice: [MA1-18:P8.1] výpočet obsahu plochy pod grafem funkce. (nejdříve jen pro a < b ) a = x 0 < x 1 <... < x n = b.

2. část: Základy matematického programování, dopravní úloha. Ing. Michal Dorda, Ph.D.

3. Polynomy Verze 338.

POLYNOM. 1) Základní pojmy. Polynomem stupně n nazveme funkci tvaru. a se nazývají koeficienty polynomu. 0, n N. Čísla. kde

z možností, jak tuto veličinu charakterizovat, je určit součet

matematika vás má it naupravidl

1 HRA V EXPLICITNÍM TVARU

ij m, velikosti n je tvořen (n m) rozměr-ným polem dat x x x 22 x n1 ... x n2 7.1 Druhy korelačních koeficientů

17 t. Analytická geometrie přímky rovnice přímky, vzájemná poloha přímek, odchylka přímek, průsečík přímek, vzdálenost přímky od roviny

Studium termoelektronové emise:

Exponenciála matice a její užití. fundamentálních matic. Užití mocninných řad pro rovnice druhého řádu

Úvod do numerické matematiky. Přednáška pro posluchače informatiky. Zimní resp. Letní semestr 2/2

Vlastnosti posloupností

Definice z = f(x,y) vázané podmínkou g(x,y) = 0 jsou z geometrického hlediska lokálními extrémy prostorové křivky k, Obr Obr. 6.2.

Přímá úměrnost

11.1 Úvod. Definice : [MA1-18:P11.1] definujeme pro a C: nedefinujeme: Posloupnosti komplexních čísel

5.2.3 Kolmost přímek a rovin I

Téma 9 Těžiště Těžiště rovinných čar Těžiště jednoduchých rovinných obrazců Těžiště složených rovinných obrazců

Asymptoty grafu funkce

Periodicita v časové řadě, její popis a identifikace

FINANČNÍ MATEMATIKA. Jarmila Radová KBP VŠE Praha

Základní elementární funkce.

MATEMATIKA I VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ FAKULTA STAVEBNÍ JIŘÍ NOVOTNÝ ZÁKLADY LINEÁRNÍ ALGEBRY

2.1 Pokyny k otevřeným úlohám. 2.2 Pokyny k uzavřeným úlohám TESTOVÝ SEŠIT NEOTVÍREJTE, POČKEJTE NA POKYN!

Katedra elektrotechniky Fakulta elektrotechniky a informatiky, VŠB - TU Ostrava

Úvod do lineárního programování

a m1 a m2 a mn zobrazení. Operaci násobení u matic budeme definovat jiným způsobem.

5. Geometrické transformace

Univerzita Karlova v Praze Pedagogická fakulta

c sin Příklad 2 : v trojúhelníku ABC platí : a = 11,6 dm, c = 9 dm, α = Vypočtěte stranu b a zbývající úhly.

ZÁKLADY MATEMATIKY SÉRIE: URƒITÝ INTEGRÁL, APLIKACE

PŘÍKLAD NA VÁŽENÝ ARITMETICKÝ PRŮMĚR Z INTERVALOVÉHO ROZDĚLENÍ ČETNOSTI

LINEÁRNÍ DIFERENCIÁLNÍ ROVNICE 2.ŘÁDU

1 Měření kapacity kondenzátorů

Goniometrie trigonometrie

Předmět: Ročník: Vytvořil: Datum: MATEMATIKA TŘETÍ MGR. JÜTTNEROVÁ Název zpracovaného celku: KOMBINACE, POČÍTÁNÍ S KOMBINAČNÍM ČÍSLY

M - Posloupnosti VARIACE

1 Tyto materiály byly vytvořeny za pomoci grantu FRVŠ číslo 1145/2004.

Text m ºe být postupn upravován a dopl ován. Datum poslední úpravy najdete u odkazu na staºení souboru. Veronika Sobotíková

2.3. DETERMINANTY MATIC

Seznámíte se s další aplikací určitého integrálu výpočtem délky křivky.

Posloupnosti a řady. Obsah

Přijímací řízení akademický rok 2013/2014 NavMg. studium Kompletní znění testových otázek matematika a statistika

8. Elementární funkce

UŽIVATELSKÁ PŘÍRUČKA K INFORMAČNÍMU SYSTÉMU O STÁTNÍ PODPOŘE STAVEBNÍHO SPOŘENÍ

1. LINEÁRNÍ ALGEBRA. , x = opačný vektor

Jan Březina. Technical University of Liberec. 17. března 2015

5.1. Posloupnosti. Posloupnost je funkce, jejímž definičním oborem je množina všech přirozených čísel.

10 je 0,1; nebo taky, že 256

Zobrazení v rovině je předpis, který každému bodu X roviny připisuje právě jeden bod X roviny. Bod X se nazývá vzor, bod X se nazývá obraz.

CHEMOMETRIKA a STATISTIKA. Prozatímní učební text (srpen 2012) Miloslav Suchánek

Obr. Z1 Schéma tlačné stanice

11 Soustavy rovnic a nerovnic, Determinanty a Matice

6. Matice. Algebraické vlastnosti

Seznámíte se s pojmem Riemannova integrálu funkce jedné proměnné a geometrickým významem tohoto integrálu.

INSTITUT FYZIKY. Měření voltampérové charakteristiky polovodičové diody

M-10. AU = astronomická jednotka = vzdálenost Země-Slunce = přibližně 150 mil. km. V následující tabulce je závislost doby

odvodit vzorec pro integraci per partes integrovat sou in dvou funkcí pouºitím metody per partes Obsah 2. Odvození vzorce pro integraci per partes

Kapitola 1. Nekonečné číselné řady. Definice 1.1 Nechť {a n } n=1 je posloupnost reálných čísel. Symbol. a n nebo a 1 + a 2 + a

2.1 Pokyny k otevřeným úlohám. 2.2 Pokyny k uzavřeným úlohám TESTOVÝ SEŠIT NEOTVÍREJTE, POČKEJTE NA POKYN!

Seznámíte se s použitím určitého integrálu při výpočtu hmotnosti, statických momentů, souřadnic těžiště a momentů setrvačnosti.

období: duben květen - červen

2.1. Pojem funkce a její vlastnosti. Reálná funkce f jedné reálné proměnné x je taková

1.8.1 Mnohočleny, sčítání a odčítání mnohočlenů

Statistika ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE FAKULTA DOPRAVNÍ. Jiří Volf, Adam Kratochvíl, Kateřina Žáková. Semestrální práce - 0 -

Fyzikální praktikum FJFI ČVUT v Praze

Skupina Testování obsahuje následující moduly: Síla a rozsah výběru, Testy a Kontingenční tabulka.

OPTIMÁLNÍ FILTRACE METALURGICKÝCH SIGNÁLŮ POMOCÍ INFORMAČNÍCH KRITÉRIÍ

Nejistoty v mìøení II: nejistoty pøímých mìøení

M - Příprava na čtvrtletní písemnou práci

ZEMNÍ ODPOR ZEMNIČE REZISTIVITA PŮDY

Matematika pro chemické inženýry. Drahoslava Janovská

ROZCVIČKY. (v nižší verzi může být posunuta grafika a špatně funkční některé odkazy).

4 DVOJMATICOVÉ HRY. Strategie Stiskni páku Sed u koryta. Stiskni páku (8, 2) (5, 3) Sed u koryta (10, 2) (0, 0)

Předmět: Ročník: Vytvořil: Datum: ŠČERBOVÁ M. PAVELKA V. VZPĚR VZPĚR

Diamantová suma - řešení příkladů 1.kola

1. POLOVODIČOVÁ DIODA 1N4148 JAKO USMĚRŇOVAČ

15.Smlouvy o hmotné odpovědnosti


Příloha č. 7. ročník 9. 1h 1x za 14 dní. dotace. nepovinný. povinnost

FAKULTA STAVEBNÍ MATEMATIKA II MODUL 2 STUDIJNÍ OPORY PRO STUDIJNÍ PROGRAMY S KOMBINOVANOU FORMOU STUDIA

R O Z S U D E K J M É N E M R E P U B L I K Y

5.2.2 Rovinné zrcadlo

Matematický model kamery v afinním prostoru

SBÍRKA PŘÍKLADŮ PRO OPAKOVÁNÍ NA PŘIJÍMACÍ ZKOUŠKY 2

Předmět: Ročník: Vytvořil: Datum: ŠČERBOVÁ M. PAVELKA V. NOSNÍKY NOSNÍKY

8.2.7 Geometrická posloupnost

1.7. Mechanické kmitání

Transkript:

NUMERICKÁ MATEMATIKA JAN MALÝ. Aproximce ísel K proximci ísel se pouºívá moho metod limití p echod, iter í metody, et zové zlomky, ejzám j²í je metod rozvoje v du. Záme Tylorovy dy elemetárích fukcí, p. e x = + x + x! + x3 3! + = = =0 l + x = x x + x3 3 + = x!, + x, < x, l + x x = x + x3 3 + x5 5 + = x +, < x <, + =0 rctg x = x x3 3 + x5 5 + = + x = + x + rcsi x = x + =0 x +! x 3 3 + 3 4 x+, x, + x 3 + = 3! x 5 5 + = =0 3 4 =0 x,, < x < x + +. Vzorec pro + x se zývá biomická d, doszeím = dosteme vzorec pro + x. Horerovo schém usd uje výpo et proxim ího polyomu. Je to vzorec 0 + x + x + = 0 + x + x. 0 Pozmeejme, ºe kovergece Tylorovy dy hrici koverge ího itervlu, pokud v bec stává, m ºe být velmi pomlá. Pro efektiv j²í výpo ty je t eb vyuºít rozvoj v bod blízkém ule týká se vý²e uvedeých vzorc, coº jsou vesm s rozvoje se st edem v ule. Úlohy. P i srováváí rychlosti proximce je uºite é p edepst chybu, zstvit výpo et p i dosºeé p esosti porovt po et provedeých úko p. se teých s ítc dy. K odhdu chyby je moºé vyuºít zámé hodoty po íté kostty, le je to esportoví. Kdyº v²k zstvíme výpo et podle vzdáleosti po sob jdoucích proximcí, skute á chyb m ºe být dleko v t²í.. Spo t te proximce ísl e zákld vzorce + i zákld vzorce m k=0. Prove te m! srováí, berte v úvhu prcost výpo tu moci je opkové ásobeí p esost proximce. Pro výpo et dy pouºijte Horerovo schém.. Jk proximovt l? Dosdit do vzorce l + x hodotu x = pro > ejde v bec pro = je trgicky pomlé. Pro =, 3, je pouºitelé l = l = l + x, kde x =. Ale mohem lep²í je l = l +x + x pro x =. Zkuste pro =, 3. 3. K výpo tu π lze pouºít rozvoje rctg x v Tylorovu du. Doszeí x = dává jedoduchý vzorec, le kovergece je trgická. Lep²í je π 4 = rctg = rctg + rctg 3. V litertu e p. [DI, kp. XII.5] lze lézt rovou formuli π 4 = rctg = 4 rctg 5 rctg 39.

Zkuste r zé vzorce porovejte rychlost kovergece. 4. Pomocí rozvoje fukce rcsi x v Tylorovu du v bodech x =, x = po ítejte proximci ísl π. Porovejte rychlost proximce. 5. Po ítejte pomocí iter í metody y + = y + y pomocí Tylorov rozvoje fukce + x. Porovejte rychlost proximce. Je-li, volíme x < 0 tk, by bylo + x = pouºijeme vzorec =.. Aproxim í polyomy N²im úkolem je hrdit fukci f fukcí P f, která je blízká f sáze se po ítá. Pomocí zákldích po etích opercí lze p es vy íslit pouze rcioálí fukce. Teorie rcioálí proximce p eshuje rámec kurzu, zde se budeme zbývt polyomiálí proximcí. P edpokládáme zlost Tylorov polyomu: f k x 0 T fx = x x 0 k, k! k=0 kde st ed x 0 volíme ej st ji rove ule, le p. íºe u odvozeí Newtoovy metody budeme pot ebovt obecý tvr. Aby Tylor v polyom dob e proximovl zdou fukci, je t eb hlídt derivce vysokých ád. Dl²í evýhodou je ubývjící p esost s rostoucí vzdáleostí od st edu. P esto p. pro proximci elemetárích fukcí má zásdí výzm poskytuje ejelegt j²í vzorce. V dl²ím budeme e²it úlohu, jk sestrojit proximující polyom, záme-li hodoty fukce v koe moh tzv. uzlových bodech. Uvºujme d leí = x 0 < x < < x m = b itervlu, b body x i budeme zývt uzlovými. Obecý vzorec bude P fx = fx j p j x, kde polyomy p j ezávisí f. j=0.. Lgrgeovy iterpol í polyomy. P irozeá my²lek je volit polyomy p i tk, by hodoty p f v uzlových bodech splývly. Zvolme pro pevé i {0,,, m} fukci f i tk, ºe f i x j = δ ij, kde symbol δ ij tzv. Kroeckerovo delt je deová p edpisem { 0, i j, δ ij =, i = j, Pk musí pltit δ ki = f k x i = P f k x i = f k x j p j x i = δ kj p j x i = p k x i, k, i = 0,,, m. j=0 Hledáme tedy polyomy p i tk, bychom dostli p i x j = δ ij, i, j = 0,,, m. Volme je tk, by stupe byl co ejiº²í. Máme m + d licích bod, z toho m bod mjí být ko ey hledého polyomu p i. Jelikoº p i má být eulový, stupe je spo m. Sdo se p esv d íme, ºe polyom m-tého stup s p edepsými vlstostmi je pro kºdé i práv jede, to j=0 p 0 x = x x x x m x 0 x x 0 x m, p x = x x 0x x x x m x x 0 x x x x m, p m x = x x 0 x x m x m x 0 x m x m, Lgrgeovy polyomy proximují dou fukci p es v uzlových bodech, le mimo uzlové body jsou t ºko ukotrolovtelé. I pro omezeou fukci m ºe mximálí chyb jít k ekoe u, jk ukzuje ásledující p íkld. Dá fukce je sice espojitá, le to je je pro jedoduchost výpo tu. Efekt lze pozorovt i ekoe krát diferecovtelých fukcích.

P íkld. Pokusíme se o odhd mximálí chyby p i proximci fukce f, která je itervlu, v²ude rov 0 krom po átku, kde má hodotu. Pro uzlové body k, k {,,,, 0,,,, }, má proxim í polyom, který si pro te oz me L f, tvr L fx = + x + x + x x x x. Uvºujme 3 zvolme x >. Potom x > proto Dále máme odhd x x + x x + x + x > =. = x x x + x + x! 3 x + x! x + x =. Fukce x + x bývá itervlu, mxim v bod t :=, doszeím + dosteme + t + t = > + +, odtud L ft +.. Bersteiovy polyomy. Nep íjemé vlstosti Lgrgeových polyom jsou zp sobey tím, ºe polyomy p i hod kmitjí. Výhodé je, kdyº proxim í p edpis operátor P z p i dí ezáporé fukci tké ezáporou fukci. Je-li víc P =, em ºe se stát, ºe by fukci f, f, p i dil P f s mximálí chybou v t²í eº. Jelikoº operátor je lieárí, máme P f 0, P f = P P f P =, podob P f P =. Polyomy p i, které proximují ezáporá vstupí dt, by m ly být téº ezáporé. Toho se dá docílit jedi tím, ºe v²echy ko ey leºí v dého itervlu. Omezme se yí itervl 0, hledejme polyom -tého stup, který má ejvý²e k ko e v itervlu, 0, ejvý²e k ko e v itervlu,, kde bývá hodoty v osttích bodech itervlu 0, je co ejme²í. Heuristickými úvhmi dojdeme k záv ru, ºe povoleý po et reálých ko e je t eb vyuºít ºe tyto ko ey je t eb strkt co ejblíºe k bod m 0,. Poloºme tedy q k x = c k x k x k. Chytrá volb koeciet c k vede k Bersteiovým polyom m, které jsou dáy vzorcem B fx = f k b,k x, kde k=0 b,k x = Pro fx = dosteme z biomické v ty B x = k k=0 x k x k. k x k x k = x + x =. Bersteiovy polyomy sice eproximují p es v uzlových bodech, le jik dávjí mohem lep²í proximci eº Lgrgeovy polyomy. Pro dou fukci f mximálí chybu σ = mx x fx B fx lze dokázt, ºe f je spojitá = σ 0. Tto vlstost je teoreticky velmi výzmá Bersteiovy polyomy poskytují jede z ejjedodu²²ích d kz moºosti tkové tzv. stejom ré proximce. Chceme-li v²k miimlizovt mximálí chybu p i dém stupi polyomu, existují mohem lep²í proximce, dobré výsledky dávjí tzv. ƒeby²evovy 3

polyomy. Problém ejlep²í stejom ré polyomiálí proximce je obtíºý edá se e²it jedoduchou formulkou..3. L proximce Metod ejme²ích tverc I. Místo miimlizce mximálí chyby m ºeme chtít miimlizovt pr m rou chybu. Nejp iroze j²í je miimlizovt pr m r kvdrátu chyby tzv. metod ejme²ích tverc. Ve skute osti ejde o metodu, le o zdáí úlohy, proto vhod j²í by byl pojem L proximce. ƒíslo b / fx gx dx se ve vy²²í mtemtice zývá L -vzdáleost fukcí f g. Hledáme ejme²í hodotu fukce c 0,, c b fx c 0 c x c x c x dx. Tto fukce je kvdrtický polyom prom ých miim bývá tm, kde jsou ulové v²echy prciálí derivce. Derivováím dosteme podmíky 0 = 0 = 0 = 0 = b b b b fx c 0 c x c x c x dx, xfx c 0 c x c x c x dx, x fx c 0 c x c x c x dx, x fx c 0 c x c x c x dx, které se djí uprvit soustvu lieárích rovic o ezámých c 0,, c. P itom je pot eb vy íslit itegrály b xk fx dx, coº m ºe p sobit potíºe..4. Metod ejme²ích tverc II. Nmísto itegrálí vzdáleosti m ºeme v metod ejme²ích tverc m it blízkost fukcí ve vybrých uzlových bodech. Máme-li d leí = x 0 < x < < x m = b itervlu, b ísl κ 0,, κ m > 0 váhy, m ºeme hledt k dé fukci f :, b R polyom p = c 0 + c x + + c x stup ejvý²e tk, by výrz κ i px i fx i i=0 byl co ejme²í. Podob jko v p edchozím p ípd, úloh op t vede soustvu lieárích lgebrických rovic o + ezámých c 0,, c +, kterou odvodíme derivováím podle t chto prom ých. V p ípd m jdeme polyom, který má v bodech x i hodoty fx i, pro = m je teto polyom jedoz ur e je to Lgrge v iterpol í polyom. Úloh z e být ová zjímvá pro < m. T eb v p ípd = pro κ i = lieárí regrese dosteme rovice c 0 + x i c = fx i, x i c 0 + i i i x i c = i i x i fx i..5. Splie pproximtio. V prxi ás ikdo eutí, bychom pouºili jedotý proxim í polyom celém dém itervlu. Tzv. proximce pomocí spli je zloºe my²lece, ºe proximující polyom se m í v kºdém uzlovém bod. Zdáme-li hodoty v sousedích bodech, m ºeme je spojit lieárím polyomem. K dosºeí vy²²í p esosti je kdy vhodé zdt tm i derivce jedoho ebo více ád. ƒím více derivcí p edepí²eme, tím pot ebujeme vy²²í stupe proximujícího polyomu. Hledáí proxim ího polyomu vede soustvu lieárích lgebrických rovic. Uvºujme fukci f :, b R d leí = x 0 < x < < x m = b itervlu, b. Lieárí splie je po ástech lieárí fukce g splývá s fukcí f v uzlových bodech. Tedy itervlu x i, x i je gx = x i x fx i + x x i fx i. x i x i x i x i 4

Chceme-li, by fukce g m l s fukcí f v uzlových bodech spole é téº derivce do ádu k, hledáme g jko polyom stup k + coº vede spliy lichého stup. Kubický splie je itervlu x i, x i polyom px = c 0 + c x + c x + c 3 x 3 t etího stup, jehoº koeciety jdeme jko e²eí soustvy ty lieárích rovic px i = fx i, px i = fx i, p x i = f x i, p x i = f x i. Úlohy.. Npi²te progrm grf proximujícího polyomu, mº by k zdým uzlovým bod m hodotám byl vid t sou s Berstei v polyom Lgrge v iterpol í polyom. Zkoumejte citlivost zm u zdé hodoty v jedom bod.. Npi²te progrm grf proximujícího polyomu, mº by bylo vid t srováí Tylorov polyomu polyomu ejlep²í L -proximce pro fukci e x. V²im te si, jk chyb Tylorov polyomu vzr stá s rostoucí vzdáleostí u po átku, ztímco u polyomu ejlep²í L proximce je rovom r ji rozprost e. 3. Npi²te progrm grf proximujícího polyomu, který s dou fukcí itervlu má spole é hodoty derivce v krjích bodech. Porovejte p esost s lieárí iterpolcí p. pro fx = cos x 0,. 3. Soustvy lgebrických rovic Pro dé obec elieárí fukce f i prom ých x,, x máme e²it soustvu rovic f x,, x = 0, f x,, x = 0, f x,, x = 0. Problém zpí²eme ve vektorovém tvru 3 fx = 0. 3.. Metod postupých proximcí. Máme dáu rovici ve vektorovém tvru 4 x = gx. N teto tvr lze p evést rovici 3 p. trikem x = x + fx. Metod postupých proximcí je iter í metod podle vzorce x + = gx, V t Bchov o pevém bodu. Nech F R je uzv eá moºi g : F F je zobrzeí. Pokud existuje κ 0, tk, ºe 5 gy gx κ y x, x, y F, potom e²eí rovice 4 existuje, je jedoz é metod postupých proximcí k mu koverguje. Uv domme si, ºe p edpokldy v ty ejsou je formálí je t eb ov it, kdy jsou spl y! Podívejme se yí odhd chyby. Máme Odtud pro m > x x = gx gx 0 κ x x 0, x 3 x = gx gx κ x x κ x x 0, x + x = gx gx κ x x 0. x m x x + x + + x m x m κ + + κ m x x 0. 5

Prvou strou m ºeme odhdout zbytkem geometrické dy, tkºe Limití p echod m dává x m x κ κ x x 0. x x Cκ, kde C = x x 0 κ. Tedy ím κ je me²í, tím je rychlost kovergece v t²í. Je dobré si uv domit, ºe metod prcuje pro soustvy, le demostrovt si ji budeme pro jedoduchost stej jedé rovici o jedé ezámé. M jme rovici fx = 0 p edpokládejme, ºe f je diferecovtelá itervlu I s eulovou derivcí. Poloºme gx = x + λfx, kde λ 0 si m ºeme zvolit, ho zvolíme jkkoli, fx = 0 gx = x. Abychom dostli podmíku 5, pot ebujeme st í ám g κ <. Jelikoº g x = + λf x, ejlep²í výsledky dostáváme pro λ blízké hodotám f x. Úlohy.. Npi²te progrm e²eí rovice x = gx metodou postupých proximcí s istruktivím grckým výstupem. N fukci gx = cos x demostrujte kovergeci. Jk to dopde pro gx = x, gx = 3x x? 4. Algebrické rovice o jedé ezámé 4.. Metod p leí itervl. Nech f je spojitá fukce itervlu, b. e²me rovici fx = 0. Zjistíme-li, ºe f < 0 < fb, m ºeme postupovt tkto: Chceme rekuret kostruovt body k, b k tk, by bylo f k 0 fb k, itervly k, b k byly do sebe zo eé rychle se zme²ovly. Pk bude existovt spole á limit c = lim k = lim b k, která bude ko eem fukce f. Poloºme 0 =, b 0 = b. Máme-li k, b k, oz me c k = k + b k bod, který d lí itervl k, b k p l. Jestliºe fc k < 0, poloºme k+ = c k, b k+ = b k. Jestliºe fc k > 0, poloºme k+ = k, b k+ = c k. Jestliºe fc k = 0, m ºeme si svobod vybrt z vý²e uvedeých moºostí, le uv domme si, ºe ko e uº jsme v tom p ípd ²li. Sdo spo ítáme, ºe chybu metody lze odhdout erovostí c k b k k = k b, podob pro c b k. Lze vymyslet rychlej²í metody, le tto je prosto spolehlivá. 4.. Newtoov metod. Nech f je spojit diferecovtelá fukce itervlu, b. e²me rovici fx = 0. Zvolíme po áte í proximci x 0 hledého ko ee. Fukci f hrdíme Tylorovým polyomem prvého stup se st edem v x 0 dosteme p ibliºý vzorec fx f x := fx 0 + f x 0 x x 0. Fukci f hrdíme tímto jejím p iblíºeím f sdo e²íme rovici f x = 0. e²eí zveme x opkujeme proces: f x := fx + f x x x, x je e²eí rovice f x = 0. Dosteme obecý vzorec 6 fx = f x x + x iter í metodu x + = x fx f x Pokusme se odhdout chybu. P edpokládejme, ºe itervlu I, kde hledáme e²eí, je f x /K, f x L. Potom máme f y f x L y x, x, y I. P edpokládejme, ºe x + i x leºí v I. Z v ty o st edí hodot dosteme ξ mezi x x + tk, ºe s vyuºitím 6 tkºe fx + = fx + f ξx + x = f ξ f x x + x, fx + L ξ x x + x L x + x. 6

Dále x + x = fx f x K fx, tkºe fx + K L fx. Poloºme y = fx, C = K L ob stry rovice vyásobme C. Dosteme C y + C y, eboli pro z = Cy je z + z. Pod í-li se ám z 0 <, rychlost kovergece je ftstická. Musíme ov²em je²t pohlídt, by se posloupost {x } udrºel v I. Nech x je e²eí rovice. Z v ty o st edí hodot jdeme η tk, ºe y = fx f x = f η x x x x K, tkºe vzorec pro chybu je x x K y K C z. Newtoov metod koverguje velmi rychle, pokud f je dvkrát spojit diferecovtelá, f eí blízké ule pod í se ám uhodout x 0 dostte blízko x. Jik ov²em m ºe velmi sdo divergovt. Úlohy.. Npi²te progrmy e²eí rovice fx = 0 metodou postupých proximcí Newtoovou metodou s istruktivím grckým výstupem. N p íkldech p. fx = x c porovejte rychlost kovergece obou metod. 7 5. Soustvy lieárích rovic V této kpitole budeme e²it soustvy rovic x + + x = b, x + + x = b, m x + + x = b m, ve vektorovém zápisu Px = q. Vektory x q chápeme jko svislé ztotoºíme-li se s mticemi o jedom sloupci, m ºeme po etí úko Px = q iterpretovt jko mticové ásobeí. 5.. P ímé metody. Soustvy 7 se djí e²it p es. Jediým d vodem pro p ibliºé umerické metody je fkt, ºe pro velké soustvy je p ímý výpo et sto del²í, eº p ibliºý výpo et vedoucí k dostte é p esosti. P ipome me tzv. Gussovu elimi í metodu: P ipome me, ºe P se zývá mtice soustvy. Npi²me si je²t mtici o m ádcích + sloupcích, která vzike, kdyº vedle mtice P p ipí²eme zprv vektor q tzv. roz²í eá mtice soustvy. S ádky provádíme ekvivletí úprvy, coº jsou úprvy zchovávjící e²eí soustvy. Jmeovit, m ºeme prohodit po dí ádk, hrdit ádek jeho eulovým ásobkem, ebo hrdit ádek jeho sou tem s lieárí kombicí osttích ádk. M ºeme téº vyecht ádek, kterém jsou smé uly, ebo p idt ádek, který má posledí pozici volitelé íslo. Z hledisk posuzováí ekvivlece soustv tkový ádek vímáme jko podmíku levá str R, tkºe eobshuje ºádé omezeí e²eí soustvy. V kºdém kroku m íme koeciety prvou stru m íme tím výzm ísel ij, b i. Popí²eme yí obecý k-tý krok, k =,,. Rozli²íme dv p ípdy. A Nech existuje i {k,, m} tk, ºe i,k 0. Zvolíme tkové i. Máme-li více moºostí, z hledisk miimlizce zokrouhlovcí chyby je ejlépe volit i tk, by prvek i,q m l co ejv t²í bsolutí hodotu. Pokud jsme zvolili i k, prohodíme i-tý k-tý ádek, tkºe yí je k,k 0. Vyd líme k-tý ádek íslem k,k. Nyí je k,k =. Pro v²ech i = k+,, m uprvíme i-tý ádek tk, ºe od j ode teme ik - ásobek k-tého ádku. Nyí máme i,k = 0 pro i > k. Tím je k-tý krok uzv e. B Pokud i,k = 0 pro v²ech i k, posueme v²echy ádky od k-tého po íje o jedo místo dol k-tou pozici vsueme ádek, který má k-tý prvek, posledí prvek volitelé β k jik smé uly. Po provedeí v²ech krok zhodotíme výsledek. Smºeme p ípdé ulové ádky. Pokud ám zbude jký ádek, který má posledím míst eulu jik smé uly jelikoº kk = pro k, 7

tkový ádek musí být spo + -vý, je dá soustv ekvivletí soustv obshující rovici 0 = tudíº emá ºádé e²eí. V op ém p ípd má výsledá mtice ádk, je trojúhelíková, digoále má jedi ky pod digoálou uly. Odpovídjící soustv s ovými koeciety ovou prvou strou má tvr 8 eboli 9 x + x + 3 x 3 + + x = b, x = b, x + 3 x 3 + + x = b, x = b, x, x +, x = b, x = b 3 x 3 x, x = b, x = b x 3 x 3 x. Nyí v tzv. zp tém chodu z rovic 9 postup vypo ítáme x,, x. V²im me si, ºe prvé str kºdého ádku se vyskytují je ty ezámé, které uº jsou spo íté. Nech I je moºi idex k, pro º jsme v k-tém kroku lgoritmu postupovli podle vrity B. Potom v 8, 9 je b k = β k, tj. je to volitelé íslo. Pokud dá soustv má e²eí, moºi v²ech e²eí je í prostor, jehoº dimeze je po et prvk moºiy I. V tzv. regulárím p ípd je I prázdá moºi, do výpo tu e²eí evstupují volitelá ísl e²eí je práv jedo. 5.. Iter í metody obec. Budeme uvºovt je p ípd = m, tj. mtice soustvy je tvercová. Mtici soustvy si oz me A, prvou stru b. Rovici Ax = b uprvíme tvr 0 x = Px + q. Nejprimitiv j²í zp sob, jk to ud lt, je volb P = I A, q = b, kde I z í jedotkovou mtici, lle ikde eí e eo, ºe máme pouºít zrov teto p edpis. Úlohu pk e²íme postupými proximcemi x + = Px + q, = 0,, Tto metod emusí kovergovt. N pomezí lieárí lgebry lýzy stojí d leºitá v t, která je mticovou logií v ty o kovergeci geometrické dy. Nejprve le musíme p ipomeout které pojmy spektrálí teorie. ekeme, ºe íslo λ je vlstí íslo mtice P, jestliºe mtice P λi je sigulárí tj. eí ivertibilí. I kdyº P je reálá mtice, je bohuºel t eb se zobírt i komplexími vlstími ísly. Nech λ C. Následující podmíky jsou ekvivletí: i λ je vlstí íslo P, ii rovice Px = λx má eulové e²eí, iii existuje vektor q R tk, ºe rovice Px = λx + q emá e²eí, iv hodost mtice P λi je me²í eº, v detp λi = 0. Následující v tu lze dokázt metodmi lgebry ebo metodmi komplexí lýzy, ob d kzy jsou t ºké. V t 3. Nech pro kºdé vlstí íslo λ mtice P pltí λ <. Potom d =0 P je kovergetí sou et =0 P je iverzí mtice k I P. Iter í metod pk koverguje pro kºdou prvou stru q kºdou volbu po áte í podmíky x 0. 8

5.3. Guss-Seidelov metod. Abychom se vyhuli idex m, iter í metodu budeme psát ve tvru y = Px + q, tedy místo x budeme psát prost x místo x +. budeme psát y. M jme soustvu Ax = b. Mtici A si m ºeme rozepst jko A = L + D + U lower-digol-upper, kde L jsou prvky pod digoálou, D prvky digoále U prvky d digoálou. Rovici si uprvíme L + D + Ux = b L + Dx = Ux + b, eboli x = D + L Ux + D + L b Gussov-Seidelov metod je deová pomocí formule y = D + L Ux + D + L b Zdálo by se, ºe kv li pouºití Guss-Seidelovy metody je t eb ivertovt. mtici D + L, le p ekvpiv e. Metodu si p epí²eme zp t do tvru tedy odpovídjící soustv je L + Dy + Ux = b, y + x + 3 x 3 + + x = b, y + y + 3 x 3 + + x = b, y + y + 3 y 3 + + y = b m, e²íme-li úlohu postup shor, v kºdém ádku je tedy je rovice o jedé ové ezámá, která se sdo spo ítá. Následující v t se zbývá symetrickým p ípdem L = T, U = T. Miusy jsou tm proto, ºe se s tím pk lépe po ítá. Guss-Seidelov metod má celkem solidí pom r mezi prcostí výpo tu koverge ími vlstostmi. V t 4. Nech D je digoálí T je dolí trojúhelíková s ulovou digoálou. Je-li A = D T T pozitiv deití P = D T T, pk pro v²ech vlstí ísl λ mtice P pltí λ <. Guss- Seidelov metod pro Ax = b tedy v tomto p ípd koverguje. D kz. M jme x C, oz me y = Px, u = x y. Máme 3 D Ty = T x. k ob m strám 3 p i teme T y dosteme 4 Ay = T x T y = T u. K ob m strám 3 p i teme Ax + T Dy dosteme 5 Ax = D Tu. Rovosti 4 5 vyásobíme u, kºdou z jié stry, se teme. Dosteme 6 u Ax + Ay u = u T u + D Tu u = Tu u + Du u Tu u = Du u. Úprvou levé stry s vyuºitím symetrie A dosteme 7 u Ax + Ay u = x Ax y Ax + Ay x Ay y = Ax x Ay y. Z 6 7 máme 8 Ax x Ay y = Du u. Nech λ je vlstí íslo P x je odpovídjící vlstí vektor. Potom y = λx u = + λx. Máme λ, ebo jik by bylo y = x, z rovice 3 by plyulo Ax = D Tx T x = 0 mtice A by emohl být pozitiv deití. Podle 8 je 9 λ Ax x = Ax x λax λx = Ax x Ay y = Du u = + λdx + λx = + λ Dx x. 9

N prvé str 9 je kldý výrz, tedy levé str tké, tkºe λ <. Pozámk 5. M jme úlohu Qx = d s regulárí mticí soustvy. Rovici si vyásobíme mticí Q zlev dosteme Q Qx = Q d. Mtice A = Q Q je pk positiv deití m ºeme pouºít Guss- Seidelovu metodu. Zbývá je sigulárí p ípd, který ám tk sdo kovergetí metodu ebízí. To je celkem pochopitelé, má-li úloh ekoe moho e²eí v lep²ím p ípd!, pk p írod eví, které z ich si má vybrt. Úlohy.. Npi²te progrm e²eí soustvy lgebrických rovic Gussovou elimi í metodou.. Npi²te progrm e²eí soustvy lgebrických rovic Guss-Seidelovou metodou. Máme-li spo ítt itegrál 6. Numerická itegrce b fx dx, v podstt spole á my²lek v²ech metod je hrdit fukci f blízkou fukcí tuto zitegrovt. K tomu m ºeme pouºít výsledky kpitoly. Zde uvedeme metody, blízké my²lece deice Riemov itegrálu. 6.. Obdélíkové metody. M jme d leí = x 0 < x < < x m = b itervlu, b v kºdém itervlu x i, x i m jme je²t zvole bod ξ i. V obdélíkové metod hrdíme itegrál sou tem O = fξ i x i x i. i= N itervlu x i, x i tedy fukci f hrdíme kosttou fξ i po ítáme obsh obdélík o rozm rech x i x i fξ i. Speciálí volbou ξ i dosteme: Levou obdélíkovou metodu: ξ i = x i, prvou obdélíkovou metodu: ξ i = x i, cetrovou obdélíkovou metodu: ξ i = x i + x i. Odhd me yí chybu prvé obdélíkové metody. V t 6. Nech fukce f itervlu 0, spl uje f K. Potom, pouºijeme-li rovom ré d leí itervl, chyb ε prvé obdélíkové metody je odhdut 0 ε K. D kz. N jedotlivém itervlu máme odhd fx fx i Kx i x, tkºe xi xi fx dx fx i x i x i fx fx i dx x i x i Se teím p es v²echy d licí itervly dosteme 0. xi x i Kx i x dx = 0 Kx dx = K 6.. Lichob ºíková metod. M jme op t d leí = x 0 < x < < x m = b itervlu, b. V lichob ºíkové metod itervlu x i, x i fukci f hrdíme lieárím polyomem, který v krjích bodech bývá stejé hodoty jko f. po ítáme obsh lichob ºík o vrcholech [x i, 0], [x i, 0], [x i, fx i ], [x i, fx i ]. Pouºijeme-li vzorec pro obsh lichob ºíku, dosteme Odhd me yí chybu metody. L = i= [fx i + fx i ]x i x i. V t 7. Nech fukce f itervlu 0, spl uje f K. Potom, pouºijeme-li rovom ré d leí itervl, chyb ε lichob ºíkové metody je odhdut ε K 4. 0

D kz. Nech g je po ástech lieárí fukce, kterou hrzujeme f. Fukce g m v bodech x i x i stejé hodoty jko f. Poloºme h = f g, s = x i, t = x i. Potom hs = ht = 0. Podle v ty o st edí hodot existuje ξ s, t tk, ºe h ξ 0. Pro derivci fukce h tedy máme odhd Fukce h je tedy odhdut h x K x ξ K. hx K x c, c = s, t. t hx dx s 0 Se teím p es v²echy d licí itervly dosteme. K x dx K 4 3. Pozámk 8. Lichob ºíková metod je tedy pro hldké fukce o ád p es j²í eº prvá i levá metod obdélíková. Je správé se toto porováí podívt kriticky. Co kdyº jsme ve v t 6 pouºili e²ikový odhd, který se dá vylep²it? N p íkldu fukce fx = x se sdo p esv d íme, ºe itegrál je + prvá obdélíková metod dává proximce, tkºe chyb je ádov. Máme-li rovom ré d leí p. itervlu 0, itervl, sdou úprvou dosteme pro -tý sou et tvr L = ztímco obdélíková metod je f0 + f + f + + f + f f + f + + f + f. O = Prcost výpo tu je tedy prkticky stejá. Vidíme, ºe zdáliv zedbtelá úprv metody m ºe p iést z é zlep²eí p esosti. Pozmeejme je²t, ºe cetrová obdélíková metod dává srovtel dobrou p esost jko metod lichob ºíková, otázk je, zd se epo ítjí hodoty fukce sáze v uzlových bodech eº uprost ed mezi imi. 6.3. Simpsoov metod. M jme op t d leí = x 0 < x < < x m = b itervlu, b. V kºdém itervlu x i, x i oz me ξ i jeho st ed, tedy ξ i = x i +x i. Potom itegrál proximujeme výrzem x i x i 6 fx i + 3 fξ i + 6 fx i. i= Výsledek odpovídá tomu, ºe kºdém itervlu hrdíme fukci f kvdrtickým polyomem, který souhlsí s fukcí f v bodech x i, x i ξ i tuto po ástech kvdrtickou fukci zitegrujeme. Tto metod je je²t o dv ády p es j²í eº metod lichob ºíková. Úlohy.. Npi²te progrm umerickou itegrci obdélíkovou lichob ºíkovou metodou porovejte p esost dosºeých výsledk. 7. Numerické e²eí oby ejých difereciálích rovic V této kpitole budeme vy²et ovt difereciálí rovici y = ϕx, y, kde ϕ je dá spojitá fukce prom ých x I, y R, I =, b. e²eím rovice itervlu I budeme rozum t diferecovtelou fukci f : I R, která v kºdém x I spl uje f x = ϕx, fx. v krjích bodech máme mysli jedostré derivce. V bod si víc zdáme tzv. po áte í podmíku 3 f = y 0.

7.. Eulerov metod. Uvºujme d leí = x 0 < x < < x m = b itervlu, b. P ibliºé e²eí rovice, 3 budeme hledt tk, ºe derivci hrdíme diferecí. Sestrojíme spojitou fukci g : I R, která bude lieárí itervlech d leí uvit kºdého itervlu x i, x i+ bude spl ovt difereciálí rovici g x = ϕx i, gx i. Tedy dopustíme se té chyby, ºe ϕ ebudeme vy íslovt v x, le v ejbliº²ím d licím bodu zlev x i. Oz me y i = gx i. Protoºe g je lieárí x i, x i+, spl uje zde rovici g x = gx i+ gx i x i+ x i = y i+ y i x i+ x i. Máme jiº zdou po áte í podmíku y 0. Záme-li y 0,, y i, z rovice vypo ítáme y i+ y i x i+ x i = ϕx i, y i y i+ = y i + ϕx i, y i x i+ x i. Odhd chyby budeme demostrovt rovom rém d leí itervlu 0, utoomí rovici y = ψy. V t 9. Nech fukce ψ : R R 0, R spl uje ψ K, ψ L. Potom, pouºijeme-li rovom ré d leí itervl, chyb ε Eulerovy metody mximálí odchylk fx gx, kde f je skute é e²eí je odhdut 4 ε KeL D kz. Uvºujeme d leí 0 = x 0 < < x =, kde x i = i. Oz me z i = fx i. N itervlu x i, x i+ máme g x K, tedy Oz me Potom gx gx i Kx x i, fx y i fx gx + gx gx i fx gx + K, f x g x = ψfx ψy i L fx y i L fx gx + KL hx = l fx gx + K K l h = f x g x fx gx + K L, to je velmi ep esé, protoºe derivce ob s emusí existovt, le dá se to sprvit h0 = 0. Tedy eboli hx Lx, tkºe fx gx + K K e Lx e L, fx gx KeL

7.. Iter í metod. Nejjedodu²²í difereciálí rovice je y = hx, e²eím je primitiví fukce k h. e²íme-li úlohu Eulerovou metodou, je to jko kdybychom provád li umerickou itegrci levou obdélíkovou metodou. Víme, ºe lep²í výsledky dává metod lichob ºíková. Alogie lichob ºíkové metody obecou rovici y = ϕx, y je metod zloºeá vzorci 5 y i+ y i x i+ x i = ϕx i, y i + ϕx i+, y i+ Záme-li y i, t ºko m ºeme z rovice 5 p ímo spo ítt y i+, protoºe rovice o ezámé y i+ je implicití. M ºeme le pouºít iter í umerickou metodu pro e²eí lgebrické rovice tím ur it p ibliº y i+, které je lep²í eº bychom dostli z Eulerovy metody. Njít optimálí pom r mezi tím, kolik provád t itercí p i hledáí y i+ jk jemé d leí itervlu pouºít, je velké um í. Tto úvh je je ázkem jk mohou z ít shy o ú i j²í metody e²eí difereciálích rovic. Úlohy.. Npi²te progrm umerické e²eí difereciálí rovice Eulerovou metodou s grckým výstupem.. 3