Digitální učební materiál

Podobné dokumenty
Digitální učební materiál

Digitální učební materiál

Digitální učební materiál

Digitální učební materiál

Digitální učební materiál

Digitální učební materiál

Digitální učební materiál

Aplikovaná numerická matematika

Digitální učební materiál

Citlivost kořenů polynomů

Digitální učební materiál

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

Numerická stabilita algoritmů

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

Základy algoritmizace

Algoritmus. Přesné znění definice algoritmu zní: Algoritmus je procedura proveditelná Turingovým strojem.

Gymnázium Vysoké Mýto nám. Vaňorného 163, Vysoké Mýto

Digitální učební materiál

Číslo projektu: CZ.1.07/1.4.00/ Název DUM: Lom světla II.část Číslo DUM: III/2/FY/2/3/18 Vzdělávací předmět: Fyzika Tematická oblast: Optika

EXPERIMENTÁLNÍ MECHANIKA 2 Přednáška 5 - Chyby a nejistoty měření. Jan Krystek

Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologíı Ústav automatizace a měřicí techniky v Brně

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

VYBRANÉ PARTIE Z NUMERICKÉ MATEMATIKY

VÝUKOVÝ MATERIÁL. Bratislavská 2166, Varnsdorf, IČO: tel Číslo projektu

Číslo projektu: CZ.1.07/1.4.00/ Název DUM: Měření délky Číslo DUM: III/2/FY/2/1/2 Vzdělávací předmět: Fyzika Tematická oblast: Fyzikální

Zdroje chyb. Absolutní a relativní chyba. Absolutní chyba. Absolutní chyba přibližného čísla a se nazývá absolutní hodnota rozdílu přesného

Číslo projektu: CZ.1.07/1.4.00/ Název DUM: Skládání a rozkládání sil Číslo DUM: III/2/FY/2/1/17 Vzdělávací předmět: Fyzika Tematická oblast:

Numerická matematika 1

Polynomy. Mgr. Veronika Švandová a Mgr. Zdeněk Kříž, Ph. D. 1.1 Teorie Zavedení polynomů Operace s polynomy...

Číslo projektu: CZ.1.07/1.4.00/ Název DUM: Hustota Číslo DUM: III/2/FY/2/1/9 Vzdělávací předmět: Fyzika Tematická oblast: Fyzikální veličiny a

Exponent. Integer 4 bajty až Double Integer 8 bajtů až

Chyby měření 210DPSM

Gymnázium a Střední odborná škola, Rokycany, Mládežníků 1115

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

Výukový materiál zpracován v rámci projektu EU peníze školám

Iterační metody řešení soustav lineárních rovnic. 27. prosince 2011

UMÍ POČÍTAČE POČÍTAT?

Posouzení přesnosti měření

ANOTACE K VÝUKOVÉ SADĚ č. VY_32_INOVACE_01_03_MAT_Pr

Číslo projektu: CZ.1.07/1.4.00/ Název DUM: Teplota Číslo DUM: III/2/FY/2/1/13 Vzdělávací předmět: Fyzika Tematická oblast: Fyzikální veličiny

Střední odborná škola a Střední odborné učiliště, Hořovice

Obchodní akademie a Jazyková škola s právem státní jazykové zkoušky Písek

Vzdělávací materiál. vytvořený v projektu OP VK. Název školy: Gymnázium, Zábřeh, náměstí Osvobození 20. Číslo projektu: CZ.1.07/1.5.00/34.

Numerické integrace některých nediferencovatelných funkcí

Operační systém. Mgr. Renáta Rellová. Výukový materiál zpracován v rámci projektu EU peníze školám

Čebyševovy aproximace

Aplikovaná numerická matematika

PRÁVNÍ ZÁKLADY STÁTU- ÚSTAVA

Metoda nejmenších čtverců Michal Čihák 26. listopadu 2012

Matematika. Kamila Hasilová. Matematika 1/34

Obchodní akademie a Jazyková škola s právem státní jazykové zkoušky Písek

Tematická oblast: Programování 2 (VY_32_INOVACE_08_2_PR) Anotace: Využití ve výuce: Použité zdroje:

1 0 0 u 22 u 23 l 31. l u11

INVESTICE DO ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ. Modernizace studijního programu Matematika na PřF Univerzity Palackého v Olomouci CZ.1.07/2.2.00/28.

Vzdělávací materiál. vytvořený v projektu OP VK CZ.1.07/1.5.00/ Anotace. Výpočty v elektrických obvodech VY_32_INOVACE_F0208.

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

Digitální učební materiál

Úvod do numerické matematiky

Vzdělávací materiál. vytvořený v projektu OP VK. Název školy: Gymnázium, Zábřeh, náměstí Osvobození 20. Číslo projektu: CZ.1.07/1.5.00/34.

Náhodné chyby přímých měření

Numerické metody a programování

úloh pro ODR jednokrokové metody

Soustavy lineárních rovnic-numerické řešení. October 2, 2008

Číslo projektu: CZ.1.07/1.4.00/ Název DUM: Měření teploty Číslo DUM: III/2/FY/2/1/14 Vzdělávací předmět: Fyzika Tematická oblast: Fyzikální

Data v počítači. Informační data. Logické hodnoty. Znakové hodnoty

Řešení nelineárních rovnic

DUM 19 téma: Digitální regulátor výklad

0.1 Úvod do lineární algebry

Dobývání znalostí. Doc. RNDr. Iveta Mrázová, CSc. Katedra teoretické informatiky Matematicko-fyzikální fakulta Univerzity Karlovy v Praze

Pojem algoritmus. doc. Mgr. Jiří Dvorský, Ph.D. Katedra informatiky Fakulta elektrotechniky a informatiky VŠB TU Ostrava

Projekt OPVK - CZ.1.07/1.1.00/ Matematika pro všechny. Univerzita Palackého v Olomouci


Střední odborná škola a Střední odborné učiliště, Hořovice

SEZNAM ANOTACÍ. CZ.1.07/1.5.00/ III/2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT VY_32_INOVACE_MA1 Základní poznatky z matematiky

Soustavy lineárních rovnic-numerické řešení

Diferenciál a Taylorův polynom

Tematická oblast: Tabulkové procesory (VY_32_INOVACE_10_3_AP) Anotace: Využití ve výuce: Autor: Ing. Jan Roubíček Vytvořeno: únor až květen 2013

)(x 2 + 3x + 4),

1. Chyby vstupních dat metody převedení úlohy na numerickou (řád použité metody) zaokrouhlovací reprezentace čísel v počítači

Digitální učební materiál

Pavel Klavík. Katedra aplikované matematiky, Matematicko-fyzikální fakulta, Univerzita Karlova v Praze

VÝUKOVÝ MATERIÁL. 3. ročník učebního oboru Elektrikář Přílohy. bez příloh. Identifikační údaje školy

SOŠ Benešov, Černoleská 1997

Čas potřebný k prostudování učiva kapitoly: 1,25 hodiny

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

VY_32_INOVACE_MIK_I-1_1. Šablona č. I, sada č. 1. Ročník 6. Materiál slouží k procvičení a upevnění učiva o procentech.

Gymnázium Vysoké Mýto nám. Vaňorného 163, Vysoké Mýto

Aplikovaná numerická matematika - ANM

Vzdělávací materiál. vytvořený v projektu OP VK CZ.1.07/1.5.00/ Anotace. Diferenciální počet VY_32_INOVACE_M0216.

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI

Úvod do teorie měření. Eva Hejnová

Projekt OPVK - CZ.1.07/1.1.00/ Matematika pro všechny. Univerzita Palackého v Olomouci

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

Vzdělávací materiál. vytvořený v projektu OP VK. Název školy: Gymnázium, Zábřeh, náměstí Osvobození 20. Číslo projektu: CZ.1.07/1.5.00/34.

2. Schurova věta. Petr Tichý. 3. října 2012

Základy matematické analýzy

opravdu považovat za lepší aproximaci. Snížení odchylky o necelá dvě procenta

Opakovací test. Komlexní čísla A, B

Numerické řešení diferenciálních rovnic

Mgr. Renáta Rellová. Výukový materiál zpracován v rámci projektu EU peníze školám

Transkript:

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: Algoritmy Datum tvorby: červenec 2013 Ročník: 4. ročník a oktáva Anotace: Algoritmus III. Numerický algoritmus a jeho stabilita Metodický pokyn: Při výuce nutno postupovat individuálně. Části DUM Pro hloubavé jsou určeny pro zájemce o studium na technických a matematicko-fyzikálních oborech vysokých škol. Pokud není uvedeno jinak, je použitý materiál z vlastních zdrojů autora DUM.

Autor Ing. Pavel Bezděk Vytvořeno dne 9. 7. 2013 Odpilotováno dne 25. 11. 2013 ve třídě 8. Y Vzdělávací oblast Vzdělávací obor Tematický okruh Téma Klíčová slova Informatika a informační a komunikační technologie Informatika a výpočetní technika Algoritmus Algoritmus III. - Numerický algoritmus Numerická matematika, algoritmus, chyby Autorem materiálu a všech jeho částí, není-li uvedeno jinak, je Pavel Bezděk. Dostupné z Metodického portálu www.rvp.cz ; ISSN 1802-4785. Provozuje Národní ústav pro vzdělávání, školské poradenské zařízení a zařízení pro další vzdělávání pedagogických pracovníků (NÚV).

Numerické úlohy a numerický algoritmus

Metody převádějící úlohu na úlohu jednodušší (nebo systém úloh) 1. Exaktní (teoretické) - přesné metody, matematické modely 2. Přibližné - aproximace (přibližné vyjádření), - iterace (krok přiblížení se k výsledku) 3. Numerické

Reálný problém Experimenty, měření Řešení problému Schéma převodu reálného problému na numerickou úlohu Matematická úloha (matematický model reálného problému) Exaktní metody Teoretické (přesné) řešení úlohy Analýza modelu Přibližná metoda Analýza metody Jednodušší matematická úloha Numerická úloha Numerické řešení úlohy Přibližná metoda Numerická metoda algoritmus

Numerická úloha Numerickou úlohou rozumíme jasný a jednoznačný popis funkčního vztahu mezi konečným počtem vstupních a výstupních dat, tj. mezi danými a hledanými objekty numerické úlohy. Pro numerické úlohy je požadavek konečnosti souborů vstupních a výstupních dat podstatný. Data numerické úlohy musí být vyjádřena konečným počtem (reálných) čísel. Numerická úloha je tedy takovým matematickým modelem reálného problému, který může být realizován na počítači v konečném čase. Základní matematickou disciplínou, která konstruuje a analyzuje metody a postupy pro realizaci numerických úloh na počítačích je numerická matematika. Algoritmem numerické metody rozumíme jasný a jednoznačný popis (specifikaci) konečné posloupnosti operací, jejichž prostřednictvím je m-tici čísel z určité množiny vstupních dat jednoznačně přiřazena n-tice výsledků. Operacemi rozumíme aritmetické a logické operace, které může provádět počítač.

Numerická matematika 1) Převádí matematické úlohy na numerické, případně převádí numerické úlohy na jednodušší numerickou úlohu. 2) Udává algoritmy pro řešení numerických úloh a vyšetřování vlastností těchto algoritmů Termín numerický algoritmus zdůrazňuje, že nás zajímají pouze aritmetické operace s čísly (nikoliv logické operace). V počítači se však aritmetické operace nerealizují přesně. Při zavádění vstupních dat do počítače se dopouštíme jistých vstupních chyb. Takže algoritmus realizovaný počítačem je tzv. strojový algoritmus. Mezivýsledky a pak konečný výsledek se proto může lišit od teoretického výsledku. Reálné číslo je možné zapsat jen na určitý počet platných míst, proto zapisujeme čísla do PC dvěma způsoby 1. Řezáním všechny číslice za poslední platnou číslicí se smažou. 2. Zaokrouhlováním předposlední platná číslice se zaokrouhlí podle poslední platné číslice.

Z toho plyne, že existuje maximální a minimální číslo, se kterým mohu v počítači počítat. Pokud se dostaneme při výpočtu mimo interval <min. číslo; max.číslo> dojde k podtečení nebo přetečení. Další zdroje chyb: Chyba matematického modelu - rozdíl řešení idealizovaného problému a řešení reálného problému. Je-li chyba moc velká, je matematický model nevhodný. Chyba metody - metoda použitá k řešení nám neposkytne přesné (teoretické) řešení, tato odchylka od přesného řešení je chybou metody. Chyba aproximace řešíme matematickou úlohu tím, že ji nahradíme (aproximujeme) úlohou jednodušší (obvykle úlohou numerickou). Rozdíl v řešení matematické a aproximované úlohy je chyba aproximace. Je to druh chyby metody. Chyba ve vstupních datech - dané chybami měření a chybou zobrazení vstupních dat do počítače. Chyby zaokrouhlování - všechny nepřesnosti způsobené realizací algoritmu, včetně nepřesného provádění aritmetických operací.

Absolutní a relativní chyba Ve výpočtech jsme často nuceni přibližně nahradit číslo x číslem x. Číslo x se nazývá aproximací čísla x. Absolutní chyba aproximace x : Δx x- x =Δx Odhad absolutní chyby: ε(x ) 0 x- x ε(x ) Relativní chyba aproximace x : Δx/x (Δx/x)=(x- x )/x x 0 uvádí se často v procentech Odhad relativní chyby δ(x ) (x- x )/x ε(x )/ x = δ(x ) Př. Pro x = π =3,14159..., x = 3,14 Δx=+0,00159 ε(x )=2.10-3 Δx/x Δx/ x +0,00159/3,14= +0,000506=0,0506% Ve výpočtech se vyhýbáme rozdílům blízkých čísel, zvětšují relativní chybu, která se projeví ztrátou platných číslic. Malá relativní chyba nám udrží vyšší počet platných číslic.

Podmíněnost úloh a algoritmů Mezi matematickými úlohami, včetně úloh numerických, se setkáváme s úlohami, jejichž řešení jsou velmi citlivá na změny ve vstupních datech. Malé změny vstupních dat se projeví velkým rozptylem řešení. Musíme proto podrobit hlubší analýze závislost vstupních a výstupních dat. Algoritmy mohou být velmi citlivé na změny ve vstupních datech a musíme proto tomu věnovat velkou pozornost při volbě algoritmu pro řešení numerické úlohy.

Podmíněnost úloh Úloha je dobře podmíněná, jestli malá změna ve vstupních datech vyvolá malou změnu řešení Číslo podmíněnosti úlohy C p C p δ(y)/δ(x) C p 1 (velmi) dobře podmíněná C p blížící se 100 a větší - špatně podmíněná Příklad: Polynom p(x) = x 2 + x 1150 p(100/3) = 10000/9+300/9-10350/9= -50/9-5,56 změna na vstupu --> Δx=1/3, p(33) = 1089+33-1150= -28, Δy = -5,56 -(-28) =22,44 δ(x) Δx / x, δ(y) Δy / y Změně na vstupu Δx=1/3 odpovídá změna na výstupu Δy= 22,4 C p 400 ( Δy / y )/ (Δx / x )= (22,4/5,56)/((1/3)/(100/3))=403,6 Δy <66 Δx Úloha je špatně podmíněná. (Asi proto, že se pohybujeme v okolí kořene polynomu: 33,41533576) Často se pro špatně podmíněné úlohy používají speciální metody, které omezují růst zaokrouhlovacích chyb.

Příklad: Polynom p(x) = x 2 + x 1150 p(299/3) = 89401/9+897/9-10350/9= 79948/9 8883 x- x =Δx x=299/3 x =300/3 změna na vstupu --> Δx= -1/3, 300/3=100 p(100) = 10000+100-1150= 8950 Δy = 8883-8950 =67 δ(x) Δx / x, δ(y) Δy / y Změně na vstupu Δx= -1/3 odpovídá změna na výstupu Δy= 67 C p 2 ( Δy / y )/ (Δx / x )= (67/8883)/((1/3)/(299/3))=2,25 Δy <202 Δx Úloha je velmi dobře podmíněná, protože nejsme blízko kořene polynomu 33,41533576.

Test Zjistěte podmíněnost úlohy: Řešení polynomu p(x)=x 3 +x 2-100

Zjistěte podmíněnost úlohy: Polynom p(x)=x 3 +x 2-100 p(13/3)= (13/3) 3 +(13/3) 2-100= 0,148148148148 130/30-1/30 = 129/3 = 4,3 p(4,3)= (4,3) 3 +(4,3) 2-100= -2,003 Δy = 0,148148- (-2,003) =2,151148148 δ(x) Δx / x δ(y) Δy / y změna na vstupu: Δx=1/30 δ(x) 1/30 / 13/3 =0,0076923 δ(y) 2,151148148 / 0,148148 =14,520250 Cp δ(y)/δ(x) Cp= 14,520250/0,0076923=1887,63 1888 Úloha je špatně podmíněna (Pohybujeme se v okolí kořene polynomu 4,331053011264824) Řešení p(121/3)= (121/3) 3 +(121/3) 2-100=67140,1481481 1210/30-1/30 = 1209/30 = 40,3 p(40,3)= (40,3) 3 +(40,3) 2-100=66974,917 Δx=1/30 Δy = 67140,148148-66974,917 = 165,231148148 δ(x) Δx / x δ(x) 1/30 / 121/3 =0,00086446 δ(y) Δy / y δ(y) 165,231148 / 67140,148148 = 0,0024609887 Cp δ(y)/δ(x) Cp= 0,0024609887/0,00086446= 2,84685 3 Úloha je velmi dobře podmíněna. Jen v okolí kořene polynomu je špatně podmíněna.

Stabilita algoritmu Při realizaci konkrétního numerického algoritmu na počítači se dopouštíme chyb v aritmetických operacích, neboť počítač pracuje s čísly v intervalu <min. číslo; max. číslo>. Musíme také posoudit citlivost algoritmu na zaokrouhlovací chyby, včetně citlivosti na změny ve vstupních datech. Chceme-li se vyvarovat nesmyslných výsledků, musíme hledat algoritmy málo citlivé k těmto vlivům. Jsou to algoritmy stabilní. Stabilní algoritmus Dobře podmíněný - málo citlivý na poruchy v datech Numericky stabilní - málo citlivý na vliv zaokrouhlovacích chyb během výpočtu na počítači (přesněji, numerická realizace algoritmu na počítači, musí být numericky stabilní)

Pro hloubavé: Metody vyhodnocující stabilitu algoritmu Metoda počítačových experimentů: Řešíme několik stejných úloh s poněkud pozměněnými daty a sledujeme, jak se poruchy ve vstupních datech projeví ve výsledku (na výstupu) - metoda experimentálních pertubací Automatická kontrola přesnosti - intervalová analýza: Ztrátu přesnosti vlivem šíření chyby může registrovat samotný počítač, je to však za cenu zpomalení výpočtu a dostáváme maximální odhady chyb. Každé číslo, které vstupuje v libovolné fázi do algoritmu, nahradíme intervalem, který s jistotou obsahuje toto číslo. Celý algoritmus se provádí s těmito intervaly a výsledek celého výpočtu dostaneme opět jako interval. Algoritmus, který poskytne nejužší výsledný interval, je lepší.

Použité zdroje MÍKA, Stanislav. Numerické metody algebry. Vyd. 2. Praha: SNTL, 1985, 169 s. Matematika pro vysoké školy technické, sešit IV.