Numerické metody a programování



Podobné dokumenty
Numerické metody a programování. Lekce 1

Numerické metody a programování

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

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

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

aneb jiný úhel pohledu na prvák

Numerická matematika Písemky

Numerické metody a programování. Lekce 7

Čebyševovy aproximace

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

Praktické využití Mathematica CalcCenter. Ing. Petr Kubín, Ph.D. Katedra elektroenergetiky, ČVUT v Praze, FEL

Kombinatorická minimalizace

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI Fakulta mechatroniky, informatiky a mezioborových studií

Robustní statistické metody

Robustní odhady statistických parametrů

Matematický ústav UK Matematicko-fyzikální fakulta

Matematický ústav UK Matematicko-fyzikální fakulta

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 a interpolace

Aplikovaná numerická matematika

Vlastnosti členů regulačních obvodů Osnova kurzu

Numerické metody a programování. Lekce 4

Grafy III. ContourPlot. Parametry funkce ContourPlot

ÚSTAV MATEMATIKY A DESKRIPTIVNÍ GEOMETRIE. Matematika 0A4. Cvičení, letní semestr DOMÁCÍ ÚLOHY. Jan Šafařík

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

Rejstřík - A - - B - - E - - C - - F - - D - Rejst ík

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

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

VYUŽITÍ MATLABU PRO VÝUKU NUMERICKÉ MATEMATIKY Josef Daněk Centrum aplikované matematiky, Západočeská univerzita v Plzni. Abstrakt

Vybrané partie z obrácených úloh. obrácených úloh (MG452P73)

D - Přehled předmětů studijního plánu

Interpolace a aproximace dat.

Katedra geotechniky a podzemního stavitelství

Základy numerické matematiky. Interpolace a aproximace funkcí

Modelování systémů a procesů (11MSP) Bohumil Kovář, Jan Přikryl, Miroslav Vlček. 8. přednáška 11MSP pondělí 20. dubna 2015

MATLAB a numerické metody

Numerické metody a programování. Lekce 8

Wolfram Mathematica. Mgr. Jindřich Soukup

Numerické metody a statistika

Předmluva 9 Obsah knihy 9 Typografické konvence 10 Informace o autorovi 10 Poděkování 10

POŽADAVKY K SOUBORNÉ ZKOUŠCE Z MATEMATIKY

Transformace obrazu Josef Pelikán KSVI MFF UK Praha

Parciální diferenciální rovnice

Bonn, Rheinischen Friedrich-Wilhelms-Universität

Modelování polohových servomechanismů v prostředí Matlab / Simulink

MATEMATIKA PRO INŽENÝRY 21. STOLETÍ

Co je obsahem numerických metod?

VÝUKOVÝ SOFTWARE PRO ANALÝZU A VIZUALIZACI DIFRAKČNÍCH JEVŮ V OPTICE

(K611MSAP) prof. Miroslav Vlček. 24. února Ústav aplikované matematiky Fakulta dopravní ČVUT

VÝUKA MOŽNOSTÍ MATLABU

Zájezd do CERNu Obsah. Jakub Šerých,

MATEMATIKA III. Olga Majlingová. Učební text pro prezenční studium. Předběžná verze

Řešení diferenciálních rovnic v MATLABu

Princip gradientních optimalizačních metod

Základy algoritmizace a programování

Užití software Wolfram Alpha při výuce matematiky

Popis plnění balíčku WP08: Snižování mechanických ztrát pohonných jednotek

Řešení diferenciálních rovnic

Geometrické transformace

Projekty do předmětu MF

Zpracování biologických signál

Popis metod CLIDATA-GIS. Martin Stříž

DISKRÉTNÍ PROCESY V ELEKTROTECHNICE

APROXIMACE KŘIVEK V MATLABU TRIGONOMETRICKÉ POLYNOMY CURVE FITTING IN MATLAB TRIGONOMETRIC POLYNOMIAL

U Úvod do modelování a simulace systémů

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

MATrixLABoratory letný semester 2004/2005

Numerické metody optimalizace - úvod

Numerické metody: aproximace funkcí

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

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

1. Číselné posloupnosti - Definice posloupnosti, základní vlastnosti, operace s posloupnostmi, limita posloupnosti, vlastnosti limit posloupností,

VĚTY Z LINEÁRNÍ ALGEBRY

Požadavky a podmínky zkoušky z Numerických metod I (2NU)

Matematika I. dvouletý volitelný předmět

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

Maturitní okruhy z matematiky - školní rok 2007/2008

Optimalizace provozních podmínek. Eva Jarošová

Speciální numerické metody 4. ročník bakalářského studia. Cvičení: Ing. Petr Lehner Přednášky: doc. Ing. Martin Krejsa, Ph.D.

Interpolace pomocí splajnu

EXPERIMENTÁLNÍ METODY I. 2. Zpracování měření

Bakalářské a diplomové práce. katedra matematiky

Matematika drsně a svižně -- nekonvenční projekt výuky a učebnice

Integrace funkcí více proměnných, numerické metody

Globální matice konstrukce

Základy algoritmizace

#(, #- #(!!$!#$%!! [2], studiu difraktivních. #!$$&$.( &$/#$$ oblasti holografie a difraktivní!# '!% #!!$#!'0!!*#!(#!! #!!! $ % *! $! (!

DERIVACE. ln 7. Urči, kdy funkce roste a klesá a dále kdy je konkávní a

Hledání extrémů funkcí

Úvod do programování. Lekce 7

Autor by chtìl podìkovat všem svým spolupracovníkùm a kolegùm, kteøí mu pomohli s pøípravou textu. K vydání knihy pøispìla firma Newport Electronics s

Pro tvorbu samostatně spustitelných aplikací je k dispozici Matlab library.

Fourierovské metody v teorii difrakce a ve strukturní analýze

Základy matematiky pracovní listy

Program SMP pro kombinované studium

Ukázka závěrečného testu

VYUŽITÍ MATLABU PRO PODPORU VÝUKY A PŘI ŘEŠENÍ VÝZKUMNÝCH ÚKOLŮ NA KATEDŘE KOMUNIKAČNÍCH A INFORMAČNÍCH SYSTÉMŮ

OPTIMALIZACE. (přehled metod)

Pracovní text a úkoly ke cvičením MF002

Numerické metody 6. května FJFI ČVUT v Praze

Transkript:

Projekt: Inovace výuky optiky se zaměřením na získání experimentálních dovedností Registrační číslo: CZ.1.07/2.2.00/28.0157 Numerické metody a programování Lekce 1 Tento projekt je spolufinancován Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem České republiky.

Numerické metody a programování Obsah přednášky 1. Mathematica: základy programování, symbolické výpočty, vizualizace dat. 2. Programování v prostředích Matlab/Octave: srovnání s jazykem C, knihovny funkcí, vytváření uživatelských funkcí. 3. Úvod do numerických metod: přesnost, zaokrouhlovací chyby, stabilita. 4. Algebra: práce s vektory a maticemi, řešení algebraických rovnic, SVD, Choleského dekompozice. 5. Aproximace funkcí: interpolace, extrapolace, interpolační mnohočleny, spliny. 6. Numerická integrace/derivace: elementární a pokročilé algoritmy, multi dimenzionální integrace, integrace obyčejných diferenciálních rovnic. 7. Řešení soustav nelineárních rovnic: bisekce, Newtonova Raphsonova metoda. 8. Optimalizace: gradientní metody, downhill simplex ve více dimenzích, metoda konjugovaného gradientu, lineární programování. 9. Modelování: metoda nejmenších čtverců, teorie odhadu, nelineární modely, konfidenční intervaly. 10. Fourierova transformace: spojitá a diskrétní transformace, FFT algoritmus a jeho použití, Nyquistova frekvence, diskrétní Fourierova transformace 2D a 3D. 11. Aplikace I: numerická simulace šíření optického signálu, Fresnelova difrakce, požadavky na vzorkování, aliasing. 12. Aplikace II: analýza zobrazovacích systémů a aberací, šíření v turbulentním prostředí, rekonstrukce vlnoplochy. Doporučená literatura E. Vitásek, Numerické metody (SNTL, Praha, 1987). W.H. Press, S.A. Teukolsky, W.T. Vetterling, B.P. Flannery, Numerical Recipes in C, (Cambridge University Press, Cambridge, 1992); dostupné online na http://www.nr.com J.D. Schmidt, Numerical Simulation of Optical Wave Propagation (SPIE Press, 10) Manuály Matlab/Octave (http://www.octave.cz), Mathematica, Oslo (http://www.lambdares.com) Mathematica (Wolfram Research) http://www.wolfram.com/mathematica/ symbolické výpočty numerické výpočty vizualizace dat a výsledků

prirazeni, relace a 1 1 a 1 a. a a a 1 1 a a 1 2 a ; a 3 a 5 8 b 1 1 a b True a b False komplexni cisla x 2 I 2 x^2 3 4 Re x 2 1 math_tisk.nb

Im x 1 Abs x 5 Arg x ArcTan 1 2 Conjugate x 2 x. f x^2 Abs x ^2 x 2 Abs x 2 Simplify f x 2 Abs x 2 Simplify f, Im x 0 0 ridici struktury a 2; b 4; If a b, mensi a, mensi b ; mensi 2 For i 1, i 10, i, Print i 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 2 math_tisk.nb

suma 0 0 For i 1, i 10, i, suma i Print suma 55 suma 0; i 1; While i 10, suma i; i 2 Print suma 25 min a_, b_ : If a b, a, b min 1, 2 1 min 3, 4 3 vektory, matice v 1, 2, 3 1, 2, 3 Sqrt v 1, 2, 3 v.v 14 v Table Cos x, x, 0, 2 Π, Π 2 1, 0, 1, 0, 1 v2 Table x, x, 0, 2 Π, Π 2 0, Π 2, Π, 3 Π Cos v2 2, 2 Π 1, 0, 1, 0, 1 m 2, 1, 1, 3 2, 1, 1, 3 MatrixForm m 2 1 1 3 3 math_tisk.nb

m 1, 2 1 v 1, 1 1, 1 MatrixForm v 1 1 MatrixForm m.v 3 2 a a11, a12, a21, a22 a11, a12, a21, a22 b b11, b12, b21, b22 b11, b12, b21, b22 c a.b; c MatrixForm a11 b11 a12 b21 a11 b12 a12 b22 a21 b11 a22 b21 a21 b12 a22 b22 Det a a12 a21 a11 a22 Tr a a11 a22 linearni algebra a 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0 ; a MatrixForm 0 1 1 1 1 1 1 1 0 eig Eigenvalues a 1 2, 1, 1 2 vec Eigenvectors a 1, 2, 1, 1, 0, 1, 1, 2, 1 a.vec 1 1 2, 2 2, 1 2 4 math_tisk.nb

eig 1 vec 1 1 2, 2 1 2, 1 2 b Inverse a ; b MatrixForm 1 1 0 1 1 1 0 1 1 a.b MatrixForm 1 0 0 0 1 0 0 0 1 prava 1, 2, 3 1, 2, 3 x b.prava 1, 2, 1 a.x prava True vyrazy a.; b.; c.; x.; f1 x x f2 Exp x x f f1 f2 x x derivace D f, x x x x D f, x, x 2 x x x integrace 5 math_tisk.nb

integral Integrate f, x x 1 x tem D integral, x x x 1 x simp Simplify tem x x simp f True Integrate Exp x^2, x, Infinity, Infinity Π vysl Integrate Exp a x^2, x, Infinity, Infinity If Re a 0, Π a, Integrate a x2, x,,, Assumptions Re a 0 Simplify vysl, a 0 Π a Plot Cos x^2, x, 0, 5 1.0 0.5 1 2 3 4 5 0.5 1.0 Integrate Cos x^2, x, 0, Α Π 2 2 FresnelC Π Α 6 math_tisk.nb

Plot Integrate Cos x^2, x, 0, Α, Α, 0, 10, PlotRange 0, 1, PlotPoints 5 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0 2 4 6 8 10 Integrate Cos x^2, x, 0, 1 N 0.904524 NIntegrate Cos x^2, x, 0, 1 0.904524 i1 Integrate Cos x^2, x, 0, 100 N 0.625129 NIntegrate Cos x^2, x, 0, 100 NIntegrate::ncvb : NIntegrate failed to converge to prescribed accuracy after 9 recursive bisections in x near x 0.. NIntegrate obtained 0.4808197282114536` and 0.0116887984970139` for the integral and error estimates. 0.48082 i2 NIntegrate Cos x^2, x, 0, 100, MaxRecursion 10 0.625129 i1 i2 8.54872 10 15 soucty rad Sum n^2, n, 1, 3 14 Sum 1 n^2, n, 1, Infinity Π 2 6 7 math_tisk.nb

Sum 1 2^n, n, 0, Infinity 2 Simplify Sum n, n, 1, a 1 a 1 a 2 rovnice Solve 2 x 5 0, x x 5 2 Solve 2 x y 1, x y 2, x, y x 1, y 1 Solve a x^2 b x c 0, x x b b2 4 a c 2 a, x b b2 4 a c 2 a f Expand x 2 x 1 x 2 4 4 x x 2 x 3 Solve f 0, x x 2, x 1, x 2 f Cos x x x Cos x Solve f 0, x Solve::tdep : The equations appear to involve the variables to be solved for in an essentially non algebraic way. Solve x Cos x 0, x vysl FindRoot f, x, 1 x 0.739085 Cos vysl 1, 2 0.739085 diferencialni rovnice 8 math_tisk.nb

DSolve y' x y x a Sin x, y x, x y x x C 1 1 a Cos x Sin x 2 DSolve y'' x k^2 y x 0, y x, x y x C 1 Cos k x C 2 Sin k x DSolve y'' x k^2 y x 0, y 0 1, y x, x y x Cos k x C 2 Sin k x DSolve y'' x k^2 y x 0, y 0 1, y' 0 0, y x, x y x Cos k x trigonometricke funkce Cos x y Cos x y vysl TrigExpand Cos x y Cos x Cos y Sin x Sin y TrigFactor vysl Cos x y f n1 Cos Α 2 n2 Cos Α 1 n1 Cos Α 2 n2 Cos Α 1 n2 Cos Α 1 n1 Cos Α 2 n2 Cos Α 1 n1 Cos Α 2 n1 n2 Sin Α 2 Sin Α 1 n2 Csc Α 1 Sin Α 2 f2 Simplify f Sin 2 Α 1 Sin 2 Α 2 Sin 2 Α 1 Sin 2 Α 2 TrigFactor f2 Cot Α 1 Α 2 Tan Α 1 Α 2 TrigToExp Sin x 1 2 x 1 2 x 9 math_tisk.nb

ExpToTrig Exp I x Cos x Sin x rozvoj v radu Series Exp x, x, 0, 3 1 x x2 2 x3 6 O x 4 Series Sqrt 1 x, x, 0, 3 1 x 2 x2 8 x3 16 O x 4 Series n 2 n 3, n, Infinity, 3 1 1 n 3 n 2 9 n 3 O 1 n 4 Normal 1 9 n 3 3 n 2 1 n grafy funkci plot1 Plot Sin x, x, 5, 5 1.0 0.5 4 2 2 4 0.5 1.0 10 math_tisk.nb

plot2 Plot Sin x 1, x, 5, 5 1.0 0.5 4 2 2 4 0.5 1.0 Show plot1, plot2, AxesLabel x, y y 1.0 0.5 4 2 2 4 x 0.5 1.0 f Sin Sqrt x^2 y^2 Sqrt x^2 y^2 Sin x 2 y 2 x 2 y 2 11 math_tisk.nb

Plot3D f, x, 30, 30, y, 30, 30 0.1 0.0 0.1 0 0 Plot3D f, x, 30, 30, y, 30, 30, PlotRange 0.2, 1 1.0 0.5 0.0 0 0 12 math_tisk.nb

Plot3D@f, 8x, - 30, 30<, 8y, - 30, 30<, PlotRange 8-0.1, 1<, PlotPoints 50D 1.0 0.5 0.0 0-0 - DensityPlot@f, 8x, -, <, 8y, -, <, PlotRange 8-0.22, 0.7<, PlotPoints 100D 10 0-10 - - -10 0 10 H* vizualizace dat *L a = Table@Sin@xD, 8x, - 5, 5, 0.1<D; 13 math_tisk.nb

ListPlot a 1.0 0.5 40 60 80 100 0.5 1.0 a Table x, Sin x, x, 5, 5, 0.1 ; ListPlot a 1.0 0.5 4 2 2 4 0.5 f 1.0 Sin x 2 y 2 x 2 y 2 a Table Sin x, x, 0, 5, 0.5 ; BarChart a 1.0 0.5 0.5 1.0 a Table f, x, 10.001, 10, y, 10.001, 10 ; 14 math_tisk.nb

ListPlot3D a, InterpolationOrder 0 0.4 0.2 0.0 0.2 15 5 10 10 15 5 ListPlot3D a 0.4 0.2 0.0 0.2 15 5 10 10 15 5 15 math_tisk.nb

ListDensityPlot a, InterpolationOrder 0 15 10 5 5 10 15 ListDensityPlot a, InterpolationOrder 3 15 10 5 5 10 15 a Table Exp i j, i, 1, 4, j, 1, 4 1, 1, 1 2, 1 3,, 1, 1, 1 2, 2,, 1, 1, 3, 2,, 1 16 math_tisk.nb

BarChart3D a, ChartLayout "Grid", Boxed False, ChartStyle Directive EdgeForm Black, Blue, ChartLabels 1, 2, 3, 4, Method "Canvas" None, Ticks None, ViewPoint 10, 30, 15, PlotRange Max a, Max a 1 2 3 4 cteni dat ze souboru data ReadList "data.txt", Number, RecordLists True ; Max data 232. Min data 35. 17 math_tisk.nb

obr1 = ListDensityPlot@data, PlotRange All, Frame False, InterpolationOrder 0D obr2 = ListPlot3D@data, Mesh False, Ticks FalseD H* export grafiky do souboru *L Export@"obrazek1.jpg", obr1d obrazek1.jpg 18 math_tisk.nb

Export "obrazek2.jpg", obr2 obrazek2.jpg cviceni prvocisla prvocisla max_ : Print 2 ; For i 3, i max, i 2, prvoc True; For del 3, del Sqrt i, del 2, If Divisible i, del, prvoc False If prvoc, Print i prvocisla 100 19 math_tisk.nb

2 3 5 7 11 13 17 19 23 29 31 37 41 43 47 53 59 61 67 71 73 79 83 89 97 prvocisla max_ : list 2 ; For i 3, i max, i 2, prvoc True; For del 3, del Sqrt i, del 2, If Divisible i, del, prvoc False If prvoc, list Append list, i ; list prvocisla 100 2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29, 31, 37, 41, 43, 47, 53, 59, 61, 67, 71, 73, 79, 83, 89, 97 statistika d ReadList "statistika.txt", Number ; math_tisk.nb

pocet Length d 10 000 Mean d N 3.9678 Variance d N 3.94736 plot1 Histogram d 00 1500 1000 500 5 10 15 p Table pocet PDF PoissonDistribution 4, i, i, 0, 15 ; plot2 ListPlot p 00 1500 1000 500 5 10 15 21 math_tisk.nb

Show plot1, plot2 00 1500 1000 500 5 10 15 p2 Table i 0.5, pocet PDF PoissonDistribution 4, i, i, 0, 15 ; plot3 ListPlot p2 00 1500 1000 500 Show plot1, plot3 5 10 15 00 1500 1000 500 5 10 15 difrakce z. 22 math_tisk.nb

u Integrate Exp I x Ξ ^2 z, Ξ, 1, 1 z 1 2 2 Π Erf 1 1 4 1 x 2 z z Erf 1 1 4 1 x z z 0.01 0.01 Plot Abs u, x, 2, 2, AxesOrigin 0, 0, PlotRange All 15 10 5 2 1 1 2 z 0.3 0.3 Plot Abs u, x, 10 z, 10 z, AxesOrigin 0, 0, PlotRange All 4 3 2 1 3 2 1 1 2 3 z 100 100 23 math_tisk.nb

Plot Abs u, x, 10 z, 10 z, AxesOrigin 0, 0, PlotRange All 0.0 0.015 0.010 0.005 1000 500 500 1000 z. u 1 2 2 Π Erf 1 1 4 1 x 2 z z Erf 1 1 4 1 x z fresnel x_, z_ : 1 2 2 Π 2 Erf 1 1 4 1 x z z Erf 1 1 4 1 x z 24 math_tisk.nb

Animate Plot Abs fresnel x, z, x, 10 z, 10 z, AxesOrigin 0, 0, PlotRange All, z, 0.1, 1, AnimationRunning False z 1.0 0.5 1.0 0.5 0.5 1.0 0.5 1.0 25 math_tisk.nb