Explicit hibabecslés Maxwell-egyenletek numerikus megoldásához

Méret: px
Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "Explicit hibabecslés Maxwell-egyenletek numerikus megoldásához"

Átírás

1 Explicit hibabecslés Maxwell-egyenletek numerikus megoldásához Izsák Ferenc szeptember 17.

2 Explicit hibabecslés Maxwell-egyenletek numerikus megoldásához 1 Vázlat Bevezetés: a vizsgált egyenlet, a hibabecslés feladata. A megadott explicit hibabecslés lokális alsó korlát. A megadott explicit hibabecslés globális felső korlát. Az egyszerűbb alakú explicit hibabecslés nem használható felső korlátként.

3 Explicit hibabecslés Maxwell-egyenletek numerikus megoldásához 2 Végeselem-közeĺıtés Az alábbi PDE-t Lu = f, D(L) H = [L 2 (Ω)] k, f H variációs (gyenge) alakba írva (Lu, v) = B(u, v) = (f, v), ahol D(B) = V V H H (1) olyan u V függvényt keresünk (gyenge megoldás), amelyre minden v V esetén (1) teljesül. Végeseselem - közeĺıtés: Olyan u h V h V függvényt keresünk, amelyre B(u h, v h ) = (f, v h ) v V h.

4 Explicit hibabecslés Maxwell-egyenletek numerikus megoldásához 3 A hiba becslése Hiba: e h = u u h. Cél: e h becslése az adatokból, azaz olyan η h konstrukciója, hogy Explicit hibabecslés: η h képlettel adott. Ideális eset: η h lokálisan is jól becsül, azaz minden K Ω résztartományon. C 1 e h V η h C 2 e h V. C 1 e h K V η h K C 2 e h K V. Alkalmazás: Ω adaptív finomítása pontosabb közeĺıtéshez. Éles becslés: C 1 C 2 1.

5 Explicit hibabecslés Maxwell-egyenletek numerikus megoldásához 4 A vizsgált egyenlet Idő-harmonikus Maxwell egyenlet tökéletes vezető peremfeltétellel: curl curl E k 2 E = J, in Ω R 3 E ν = 0, on Ω. (2) curl(e 1, E 2, E 3 ) = ( y E 3 z E 2, z E 1 x E 3, x E 2 y E 1 ). Ω korlátos Lipschitz-tartomány, ν kifelé mutató normális Ω-n. J [L 2 (Ω)] 3 adott (forrás).

6 Explicit hibabecslés Maxwell-egyenletek numerikus megoldásához 5 A használt függvényterek Variációs alak H(curl, Ω) = {u [L 2 (Ω)] 3 : curl u [L 2 (Ω)] 3 }, V = H 0 (curl, Ω) = {u H(curl, Ω) : ν u Ω = 0} az energia-normával ellátva: u = u curl,ω = ( u 2 [L 2 (Ω)] 3 + curl u 2 [L 2 (Ω)] 3 ) 1/2. Feladat: Keresünk olyan E H 0 (curl, Ω) függvényt, amelyre (curl E, curl v) k 2 (E, v) = (J, v), v H 0 (curl, Ω).

7 Explicit hibabecslés Maxwell-egyenletek numerikus megoldásához 6 Végeselem-közeĺıtés: E h kiszámítása A végeselem-megoldás olyan E h H h 0 (curl, Ω) H 0(curl, Ω) függvény, amelyre minden v h H h 0 (curl, Ω) esetén B(E h, v h ) := curl E h, curl v h ) k 2 (E h, v h ) = (J, v h ), ahol pl. V h = H h 0 (curl, Ω) az első rendű Nédélec-féle végeselem-tér: a T h -val jelölt nem-degenerált tetraéder-felosztáson definiált, az egységszimplexen az alábbi bázisfüggvényekkel (ξ, ζ, η jelöli a koordinátákat): (1 η ζ, ξ, ξ) T, (η, 1 ξ ζ, η) T, (ζ, ζ, 1 ξ η) T 2( η, ξ, 0) T, 2(ζ, 0, ξ) T, 2(0, ζ, η) T. Tetszőleges tetraéderen: affin transzformációval definiáljuk. V h = H h 0 : Az egyes tetraédereken a fenti, a közós lapokon az érintő irányú komponens folytonos, Ω-n az érintő irányú komponens nulla.

8 Explicit hibabecslés Maxwell-egyenletek numerikus megoldásához 7 A hibabecslés, jelölések Az e h = (E E h ) K hibára teljesül: B(e h, v h ) = B(E, v h ) B(E h, v h ) = (J, v h ) (J, v h ) = 0. (3) Dekompozíció: H 0 (curl, Ω) v = φ + z curl v = curl z Green-formula: (curl E, curl v) K = (curl curl E, v) K X (ν j curl E, v) lj. l j K K és K j szomszédos tetraéderek; l j = K K j a közös lapjuk, ν j : a K-ról l j -n kifelé mutató normális.

9 Explicit hibabecslés Maxwell-egyenletek numerikus megoldásához 8 A hibára vonatkozó bilineáris forma

10 Explicit hibabecslés Maxwell-egyenletek numerikus megoldásához 9 B(e h, v) = (J, v) ((curl E h, curl v) k 2 (E h, v)) = X K Th(J, Φ + z) K ((curl E h, curl z) K k 2 (E h, Φ + z) K ) = K Th(J, X Φ + z) K (curl curl E h k 2 E h, z) K k 2 (E h, Φ) K + X X (ν j curl E h, z) lj K Th l j K = K Th(J X (curl curl E h k 2 E h ), z) K (div (J + k 2 E h ), Φ) K + X X (ν j curl E h, z) lj + (ν j (J + k 2 E h ), Φ) lj. K Th l j K

11 Explicit hibabecslés Maxwell-egyenletek numerikus megoldásához 10 A peremtagok összege Jelölés az elemek közti ugrásra : [[g]](x) = lim g(x x n x n ) lim g(x x n x n ), (x n ) K i (x n ) K j ahol x K i K j, és x Ω esetén nulla a külső oldalról vett limesz. A tetraéder-lapokon (ezek únióját jel. Γ) kapott tagokat összevonva: X K T h l j K X (ν j curl E h, π τ z) lj + (ν j (J + k 2 E h ), Φ) lj = X l Γh(ν [[curl E h ]], π τ z) l + (ν [[J + k 2 E h ]], Φ) l, ahol ν az ugrás irányának megfelelő l-en.

12 Explicit hibabecslés Maxwell-egyenletek numerikus megoldásához 11 Jelölések az egyes reziduálisokra r 1 K = r 1,K = J E h + k 2 E h K, r 2 K = r 2,K = div (J + k 2 E h ) K, R 1 K = R 1,K = X R 1,lj = X ν j [[curl E h ]] lj, l j K l j K R 2 K = R 2,K = X R 2,lj = X ν j [[J + k 2 E h ]] lj. l j K l j K Reziduális jelentése: E h = E r 1 = R 1 = 0, r 2 = R 2 = 0.

13 Explicit hibabecslés Maxwell-egyenletek numerikus megoldásához 12 A bilineáris alak a reziduálisokkal B(e h, v) = X K Th (r 1,K, z) K + (r 2,K, Φ) K + X l Γh(R 1,l, z) l + (R 2,l, Φ) l, (4) és az alábbi hibaindikátort vezetjük be: η 2 K = h2 ( r 1 2 [L 2 (K)] 3 + r 2 2 L 2 (K) ) + h( R 1 2 [L 2 (K)] 3 + R 2 2 L 2 (K)), (5) valamint a következő globális hibaindikátort: η 2 T h = X K Th η 2 K. (6) Ld. a hiba becslése.

14 Explicit hibabecslés Maxwell-egyenletek numerikus megoldásához 13 A hibaindikátor lokális alsó korlát Alapgondolat: (4)-ben válasszuk meg jól a v komponenst! Becsüljük így az egyes tagokat külön-külön! Példák: Ha w H 1 0 (K), akkor (4) így egyszerűsödik: B(e h, w) = (r 2,K, w) K. (7) Ha w H 1 0 ( K) és supp w K K j, akkor (4) így egyszerűsödik: B(e h, w) = (r 2,K, w) K + (R 2, w) lj. (8)

15 Explicit hibabecslés Maxwell-egyenletek numerikus megoldásához 14 Az alsó becslés pontos alakja Jelölések: K = { K j T j : Kj K } r 1, r 2, R 1, R 2 a reziduálisok végeselem-approximációi. Tétel 1 η h lokális alsó korlátja a hibának, azaz η 2 K (1 C + k 2 ) 2 e h 2 curl, K + h2 ( r 1 r 1 2 [L 2 ( K)] 3 + r 2 r 2 2 L 2 ( K) ) + h( R 1 R 1 2 [L 2 ( K)] 3 + R 2 R 2 2 L 2 ( K) ), (9) ahol h K = diam K és C egy h K -tól k-tól független konstans. Megjegyzés: C más és más lehet az egyes becslésekben, h-tól nem függ, csak K alakjától..

16 Explicit hibabecslés Maxwell-egyenletek numerikus megoldásához 15 Megjegyzés a tételhez, egyenlőtlenségek a bizonyításhoz Ha az alábbiak teljesülnek r 1 r 1 2 [L 2 ( K)] 3 = O(h 3 ), r 2 r 2 2 L 2 ( K) = O(h3 ), R 1 R 1 2 [L 2 ( K)] 3 = O(h 2 ), R 2 R 2 2 L 2 ( K) = O(h3 ), akkor a (9) becslés jól használható: a jobb oldal (1 + k 2 ) 2 e h 2 curl, K. Használjuk a bizonyításhoz a következő egyenlőtlenségeket rögzített Ψ K esetén: r 2 2 L 2 (K) C( r 2, Ψ K r 2 ) K (10) Ψ K r 2 L2 (K) C r 2 L2 (K) (11) (Ψ K r 2 ) L2 (K) Ch 1 r 2 L2 (K) (12) Bizonyítás: kihasználjuk, hogy T h nem-degenerált.

17 Explicit hibabecslés Maxwell-egyenletek numerikus megoldásához 16 A bizonyítás egy része r 2 2 L 2 (K) C( r 2, Ψ K r 2 ) K = C (( r 2 r 2, Ψ K r 2 ) K + (r 2, Ψ K r 2 ) K ) C( Ψ K r 2 L2 (K) r 2 r 2 L2 (K) B(e h, Ψ K r 2 )) C( Ψ K r 2 L2 (K) r 2 r 2 L2 (K) + (1 + k 2 ) e h curl,k Ψ K r 2 L2 (K)) (13) C( r 2 L2 (K) r 2 r 2 L2 (K) + (1 + k 2 ) e h curl,k h 1 r 2 L2 (K)) r 2 L2 (K) C( r 2 r 2 L2 (K) + (1 + k 2 )h 1 e h curl,k ) h 2 r 2 2 L 2 (K) C(h2 r 2 r 2 2 L 2 (K) + (1 + k2 ) 2 e h 2 curl,k ) (14)

18 Explicit hibabecslés Maxwell-egyenletek numerikus megoldásához 17 A bizonyítás egy része (folytatás) Hasonló technikával kapjuk az R 2 L2 (l) C( R 2 R 2 L2 (l) + h 1 2(1 + k 2 ) e h curl, K + h2 r 1 2 L2 ( amiből (14) segítségével K) ), R 2 L2 (l) C( R 2 R 2 L2 (l) + h 1 2(1 + k 2 ) e h curl, K + h1 2 r 2 r 2 L2 ( K) ). Hasonlóan az r 1 és R 1 reziudálisokra is; összeadva a becsléseket kapjuk (9)-t.

19 Explicit hibabecslés Maxwell-egyenletek numerikus megoldásához 18 Egy egyszerűbb bilineáris forma a hibára B(e h, v) = (J, v) ((curl E h, curl v) k 2 (E h, v)) = (J, v) K Th(curl X curl E h k 2 E h, v) K k 2 (E h, v) K + X X (ν j curl E h, v) lj K Th l j K = X (J (curl curl E h k 2 E h ), v) K + X X (ν j curl E h, v) lj K Th K Th = X (r 1,K, v) K + X 1,l, v) l. K Th l Γh(R l j K

20 Explicit hibabecslés Maxwell-egyenletek numerikus megoldásához 19 Egy egyszerűbb alsó hibabecslés Felhasználva a tagonkénti becsléseket, (9) bal oldalát csökkentve ismét alsó hibabecslést kapunk összhangban a (15) formulával: ζ 2 K := h2 r 1 2 [L 2 (K)] 3 + h R 1 2 [L 2 (K)] 3 C((1 + k 2 ) 2 e h 2 curl, K + h2 r 1 r 1 2 [L 2 ( K)] 3 + h R 1 R 1 2 [L 2 ( K)] 3 ). Ez nem használható hibabecslésként?

21 Explicit hibabecslés Maxwell-egyenletek numerikus megoldásához 20 Felső hibakorlát Tétel 2 η h felső korlátja is a hibának, azaz e h curl Cη 2 K. (15) Próbálkozás - elliptikus problémákra jó: Inf-sup becslés + (3) + interpolációs becslés: e h curl v curl B(e h, v) = B(e h, v v h ) = X (r 1,K, v v h ) K + X 1,l, v v h ) l K Th l Γh(R X K Th r 1,K [L2 (K)] 3 v v h [L2 (K)] 3 + X l Γh R 1,l [L2 (l)] 3 v v h [L2 (l)] 3 X K Th r 1,K [L2 (K)] 3 h s 1 v curl,k + X l Γh R 1,l [L2 (l)] 3 h s 1 v curl,k.

22 Explicit hibabecslés Maxwell-egyenletek numerikus megoldásához 21 Módosítás - interpolációs tétel Lokális becslés ( Pasciak & Zhao 02): Tetszőleges v H(curl, Ω) H(div, Ω) esetén alakba írható, ahol z H 1 0 (Ω), továbbá v = z + Φ z + Φ 1 C v és z 1 C curl v. (16) Globális becslés ( Schöberl 07): Létezik olyan Π curl : v H(curl, Ω) H(div, Ω) H h (curl, Ω), hogy minden v H(curl, Ω) H(div, Ω) esetén Π h v v = z h + Φ h

23 Explicit hibabecslés Maxwell-egyenletek numerikus megoldásához 22 alakba írható, ahol z H 1 0 (Ω), továbbá h 1 K Φ h L2 (K) + Φ h [L2 (K)] 3 C v K (17) és h 1 K z h [L2 (K)] 3 + z h [L2 (K)] 3 3 C curl v [L2 ( K)] 3. (18) Megjegyzés: A bizonyítás hosszadalmas; konkrét konstrukció. Lehet egyszerűbben? Egy nyom-tétel: v lj L2 (l j ) Ch 1 2 K ( 1 v 2 h 2 L 2 (K) + h K v 2 [L 2 (K)] 3 ) 1 2. (19) K

24 Explicit hibabecslés Maxwell-egyenletek numerikus megoldásához 23 A 2. tétel bizonyítása (kivonat) e h curl v curl X K Th B K (e h, v v h ) = X K Th (r 1, z h ) K + (r 2, Φ h ) K + X l Γh(R 1,l, z h ) l + (R 2,l, Φ h ) l = X K Th r 1 [L2 (K)] 3 z h [L2 (K)] 3 + r 2 L2 (K) Φ h L2 (K) + X l Γh R 1 [L2 (l)] 3 z h [L2 (l)] 3 + R 2,l L2 (l) Φ h L2 (l) X K Th 1 1 h K r 1 [L2 (K)] 3 z h h [L2 (K)] 3 + h K r 2 L2 (K) Φ h L2 (K) K h K

25 Explicit hibabecslés Maxwell-egyenletek numerikus megoldásához 24 + X l Γh h 1 2 K R 1 [L2 (l)] 3 ( 1 z h 2 h 2 [L 2 (K)] 3 + z h 2 [L 2 (K)] 3 3 ) 1 2 K + h 1 2 K R 2,l L2 (l)( 1 Φ 2 h 2 L 2 (K) + Φ 2 [L 2 (K)] 3 ) 2 1 K ( 1 z h 2 h 2 [L 2 (K)] 3 + z h 2 [L 2 (K)] 3 3 ) 2 1 K ( X l Γh h 1 2 K R 1 [L2 (l)] 3 + X K Th h k r 1 [L2 (K)] 3 ) + ( 1 Φ 2 h 2 L 2 (K) + Φ 2 [L 2 (K)] 3 ) 2( 1 X h 1 2 K R 2 L2 (l) + X h k r 2 L2 (K)) K l Γh K Th C curl v [L2 (K)] 3 ( X l Γh h 1 2 K R 1 [L2 (l)] 3 + X K Th h k r 1 [L2 (K)] 3 )

26 Explicit hibabecslés Maxwell-egyenletek numerikus megoldásához 25 + v [L2 (K)] 3 ( X l Γh h 1 2 K R 2 L2 (l) + X K Th h k r 2 L2 (K)) C( curl v [L2 (K)] 3 + v [L2 (K)] 3 ) 2 1 X h K ( R 1 2 [L 2 (l)] 3 + R 2 2 L 2 (l) ) + X h 2 k ( r 1 2 [L 2 (K)] 3 + r 2 2 [L 2 (K)] 3 ) A l Γh K Th C v curl X h K ( R 1 2 [L 2 (l)] 3 + R 2 2 L 2 (l) ) + X h 2 k ( r 1 2 [L 2 (K)] 3 + r 2 2 [L 2 (K)] 3 ) A l Γh K Th

27 Explicit hibabecslés Maxwell-egyenletek numerikus megoldásához 26 Egy egyszerűbb hibaindikátor Az egyszerűbb alsó korlát (ζ K ) nem lesz felső hibakorlát is? Valamilyen α, β > 0 esetén lehet felső hibakorlát az alábbi? ζ 2 K,α,β := h2α K r 1 2 [L 2 (K)] 3 + X l j K h β K R 1 2 [L 2 (l j )] 3. (20) Negatív válasz: Tétel 3 A (20) hibaindikátor nem lehet felső korlát semmilyen α, β > 0 esetén sem.

28 Explicit hibabecslés Maxwell-egyenletek numerikus megoldásához 27 A hiba alakja egy speciális esetben Lemma 1 Ha J = p és E h = p valamilyen p, p H 1 0 (Ω) esetén, akkor e h K 2 curl = 1 k 2 r K 2 [L 2 (Ω)] 3, (21) valamint η 2 h,α,β = X K Th h 2α K r K 2 [L 2 (Ω)] 3. (22) Cél a továbbiakban: A fenti lemmának megfelelő J konstrukciója.

29 Explicit hibabecslés Maxwell-egyenletek numerikus megoldásához 28 A végeselem-tér dekompozíciója és tulajdonságai H h 0 (curl, Ω) = H 1,h H 2,h, (23) H 1,h = { p h : p h H 1 0 (Ω), p h K P p,k }, ahol P p,k a K-n értelemezett p-ed rendű polinomok halmaza. H 2,h az (curl vagy L 2 -) ortogonális komplementer: és teljesülnek az alábbiak: H 1,h1 H 1,h2 minden h 1 h 2 esetén. dim H 1,h n, ha h n 0. H 2,h = {u N p,h : u H 1,h },

30 Explicit hibabecslés Maxwell-egyenletek numerikus megoldásához 29 Az ellenpélda konstrukciója Lemma 2 Létezik olyan J H(curl, Ω) H(div, Ω), amelyre J H 1,h minden h H esetén, de J H 2,h minden h H-re. Bizonyítás: 1. Tetsz. 0 ˆq 1 H 1,h1 esetén legyen q 1 = 1 ˆq 1 H 2,h1. 2 ˆq 1 curl + ˆq 1 div 2. Legyen h 2 olyan, hogy dim H 1,h2 > dim H 1,h1 + dim H 2,h1,

31 Explicit hibabecslés Maxwell-egyenletek numerikus megoldásához 30 és valamilyen ˆq 2 H 1,h1, ˆq 2 H 2,h1 esetén: q 2 = ˆq 2 ˆq 2 curl + ˆq 2 div. 3. Legyen h n olyan, hogy dim H 1,h n > dim H 1,hn 1 + dim H 2,hn 1 ; ekkor ˆq 2 H 1,h1, ˆq 2 H 2,h1 esetén: q n := 1 2 n A keresett J-t az alábbi sor adja meg: ˆq n ˆq n curl + ˆq n div. J = X q i. i=1

32 Explicit hibabecslés Maxwell-egyenletek numerikus megoldásához 31 A 3. tétel bizonyítása H 1 0 (Ω) zárt a curl normában J H 1 0 (Ω). q i H 1,hj, ha i > j (J, v hj ) Ω = (q 1 + q q j, v hj ), ezért az alábbi probléma (curl E hj, curl v hj ) Ω k 2 (E hj, v hj ) Ω = (J, v hj ) Ω (24) megoldása (amely egyértelmű) E hj = 1 k 2(q 1 + q q j ).

33 Explicit hibabecslés Maxwell-egyenletek numerikus megoldásához 32 Ezért curl E hj = 0, és az 1. Lemma szerint lim h j 0 η 2 h j,α,β e hj 2 curl = lim hj 0 max K Thj h 2α K PK T hj h 2α K r K 2 [L 2 (Ω)] 3 e hj 2 [L 2 (Ω)] 3 P lim hj 0 k2 max h 2α K T e h K 2 hj [L 2 (Ω)] 3 K K T hj e hj 2 [L 2 (Ω)] 3 = lim hj 0 max K T hj h 2α K = 0.

Differenciálegyenletek numerikus megoldása

Differenciálegyenletek numerikus megoldása a Matematika mérnököknek II. című tárgyhoz Differenciálegyenletek numerikus megoldása Fokozatos közeĺıtés módszere (1) (2) x (t) = f (t, x(t)), x I, x(ξ) = η. Az (1)-(2) kezdeti érték probléma ekvivalens

Részletesebben

GPK M1 (BME) Interpoláció / 16

GPK M1 (BME) Interpoláció / 16 Interpoláció Matematika M1 gépészmérnököknek 2017. március 13. GPK M1 (BME) Interpoláció 2017 1 / 16 Az interpoláció alapfeladata - Példa Tegyük fel, hogy egy ipari termék - pl. autó - előzetes konstrukciójának

Részletesebben

Parabolikus feladatok dinamikus peremfeltétel mellett

Parabolikus feladatok dinamikus peremfeltétel mellett Parabolikus feladatok dinamikus peremfeltétel mellett Kovács Balázs és Christian Lubich University of Tübingen SFB 1173 BME Alkalmazott Analízis Szeminárium 2016. november 10., Budapest Kovács B. (Tübingen)

Részletesebben

Analízis előadás és gyakorlat vázlat

Analízis előadás és gyakorlat vázlat Analízis előadás és gyakorlat vázlat Készült a PTE TTK GI szakos hallgatóinak Király Balázs 2010-11. I. Félév 2 1. fejezet Számhalmazok és tulajdonságaik 1.1. Nevezetes számhalmazok ➀ a) jelölése: N b)

Részletesebben

Fraktálok. Kontrakciók Affin leképezések. Czirbusz Sándor ELTE IK, Komputeralgebra Tanszék. TARTALOMJEGYZÉK Kontrakciók Affin transzformációk

Fraktálok. Kontrakciók Affin leképezések. Czirbusz Sándor ELTE IK, Komputeralgebra Tanszék. TARTALOMJEGYZÉK Kontrakciók Affin transzformációk Fraktálok Kontrakciók Affin leképezések Czirbusz Sándor ELTE IK, Komputeralgebra Tanszék TARTALOMJEGYZÉK 1 of 71 A Lipschitz tulajdonság ÁTMÉRŐ, PONT ÉS HALMAZ TÁVOLSÁGA Definíció Az (S, ρ) metrikus tér

Részletesebben

Diszkrét Matematika. zöld könyv ): XIII. fejezet: 1583, 1587, 1588, 1590, Matematikai feladatgyűjtemény II. (

Diszkrét Matematika. zöld könyv ): XIII. fejezet: 1583, 1587, 1588, 1590, Matematikai feladatgyűjtemény II. ( FELADATOK A LEKÉPEZÉSEK, PERMUTÁCIÓK TÉMAKÖRHÖZ Diszkrét Matematika 4. LEKÉPEZÉSEK Értelmezési tartomány és értékkészlet meghatározása : Összefoglaló feladatgyűjtemény matematikából ( zöld könyv ): XIII.

Részletesebben

Megoldott feladatok november 30. n+3 szigorúan monoton csökken, 5. n+3. lim a n = lim. n+3 = 2n+3 n+4 2n+1

Megoldott feladatok november 30. n+3 szigorúan monoton csökken, 5. n+3. lim a n = lim. n+3 = 2n+3 n+4 2n+1 Megoldott feladatok 00. november 0.. Feladat: Vizsgáljuk az a n = n+ n+ sorozat monotonitását, korlátosságát és konvergenciáját. Konvergencia esetén számítsuk ki a határértéket! : a n = n+ n+ = n+ n+ =

Részletesebben

Differenciálegyenlet rendszerek

Differenciálegyenlet rendszerek Differenciálegyenlet rendszerek (A kezdeti érték probléma. Lineáris differenciálegyenlet rendszerek, magasabb rendű lineáris egyenletek.) Szili László: Modellek és algoritmusok ea+gyak jegyzet alapján

Részletesebben

Diszkrét Matematika MSc hallgatók számára. 4. Előadás

Diszkrét Matematika MSc hallgatók számára. 4. Előadás Diszkrét Matematika MSc hallgatók számára 4. Előadás Előadó: Hajnal Péter Jegyzetelő: Szarvák Gábor 2012. február 28. Emlékeztető. A primál feladat optimális értékét p -gal, a feladat optimális értékét

Részletesebben

Numerikus módszerek I. zárthelyi dolgozat (2017/18. I., A. csoport) Megoldások

Numerikus módszerek I. zárthelyi dolgozat (2017/18. I., A. csoport) Megoldások Numerikus módszerek I. zárthelyi dolgozat (2017/18. I., A. csoport) Megoldások 1. Feladat. (6p) Jelöljön. egy tetszőleges vektornormát, ill. a hozzá tartozó indukált mátrixnormát! Igazoljuk, hogy ha A

Részletesebben

Matematika A2 vizsga mgeoldása június 4.

Matematika A2 vizsga mgeoldása június 4. Matematika A vizsga mgeoldása 03. június.. (a (3 pont Definiálja az f(x, y függvény határértékét az (x 0, y 0 helyen! Megoldás: Legyen D R, f : D R. Legyen az f(x, y függvény értelmezve az (x 0, y 0 pont

Részletesebben

17. előadás: Vektorok a térben

17. előadás: Vektorok a térben 17. előadás: Vektorok a térben Szabó Szilárd A vektor fogalma A mai előadásban n 1 tetszőleges egész szám lehet, de az egyszerűség kedvéért a képletek az n = 2 esetben szerepelnek. Vektorok: rendezett

Részletesebben

Peremérték-feladatok numerikus megoldása Galjorkin-módszerekkel

Peremérték-feladatok numerikus megoldása Galjorkin-módszerekkel Peremérték-feladatok numerikus megoldása Galjorkin-módszerekkel Habilitációs dolgozat Izsák Ferenc adjunktus Alkalmazott Analízis és Számításmatematikai Tanszék Eötvös Loránd Tudományegyetem, Természettudományi

Részletesebben

Tartalomjegyzék. Typotex Kiadó, 2010

Tartalomjegyzék. Typotex Kiadó, 2010 Tartalomjegyzék 15. Elliptikus egyenletek 7 15.1. Bevezetés: Elliptikus egyenletek alkalmazott feladatokban... 7 15.2. Elméleti háttér.......................... 9 15.3. Véges dierencia eljárások II...................

Részletesebben

LNM folytonos Az interpoláció Lagrange interpoláció. Lineáris algebra numerikus módszerei

LNM folytonos Az interpoláció Lagrange interpoláció. Lineáris algebra numerikus módszerei Legkisebb négyzetek módszere, folytonos eset Folytonos eset Legyen f C[a, b]és h(x) = a 1 φ 1 (x) + a 2 φ 2 (x) +... + a n φ n (x). Ekkor tehát az n 2 F (a 1,..., a n ) = f a i φ i = = b a i=1 f (x) 2

Részletesebben

1/1. Házi feladat. 1. Legyen p és q igaz vagy hamis matematikai kifejezés. Mutassuk meg, hogy

1/1. Házi feladat. 1. Legyen p és q igaz vagy hamis matematikai kifejezés. Mutassuk meg, hogy /. Házi feladat. Legyen p és q igaz vagy hamis matematikai kifejezés. Mutassuk meg, hogy mindig igaz. (p (( p) q)) (( p) ( q)). Igazoljuk, hogy minden A, B és C halmazra A \ (B C) = (A \ B) (A \ C) teljesül.

Részletesebben

Összeállította: dr. Leitold Adrien egyetemi docens

Összeállította: dr. Leitold Adrien egyetemi docens Skaláris szorzat az R n vektortérben Összeállította: dr. Leitold Adrien egyetemi docens 2008.09.08. 1 Vektorok skaláris szorzata Két R n -beli vektor skaláris szorzata: Legyen a = (a 1,a 2,,a n ) és b

Részletesebben

f(x) vagy f(x) a (x x 0 )-t használjuk. lim melyekre Mivel itt ɛ > 0 tetszőlegesen kicsi, így a a = 0, a = a, ami ellentmondás, bizonyítva

f(x) vagy f(x) a (x x 0 )-t használjuk. lim melyekre Mivel itt ɛ > 0 tetszőlegesen kicsi, így a a = 0, a = a, ami ellentmondás, bizonyítva 6. FÜGGVÉNYEK HATÁRÉRTÉKE ÉS FOLYTONOSSÁGA 6.1 Függvény határértéke Egy D R halmaz torlódási pontjainak halmazát D -vel fogjuk jelölni. Definíció. Legyen f : D R R és legyen x 0 D (a D halmaz torlódási

Részletesebben

Modellek és Algoritmusok - 2.ZH Elmélet

Modellek és Algoritmusok - 2.ZH Elmélet Modellek és Algoritmusok - 2.ZH Elmélet Ha hibát elírást találsz kérlek jelezd: sellei_m@hotmail.com A fríss/javított változat elérhet : people.inf.elte.hu/semsaai/modalg/ 2.ZH Számonkérés: 3.EA-tól(DE-ek)

Részletesebben

Egyváltozós függvények 1.

Egyváltozós függvények 1. Egyváltozós függvények 1. Filip Ferdinánd filip.ferdinand@bgk.uni-obuda.hu siva.banki.hu/jegyzetek 015 szeptember 1. Filip Ferdinánd 015 szeptember 1. Egyváltozós függvények 1. 1 / 5 Az el adás vázlata

Részletesebben

Végeselem modellezés alapjai 1. óra

Végeselem modellezés alapjai 1. óra Végeselem modellezés alapjai. óra Gyenge alak, Tesztfüggvény, Lagrange-féle alakfüggvény, Stiness mátrix Kivonat Az óra célja, hogy megismertesse a végeselem módszer (FEM) alkalmazását egy egyszer probléma,

Részletesebben

Kalkulus 2., Matematika BSc 1. Házi feladat

Kalkulus 2., Matematika BSc 1. Házi feladat . Házi feladat Beadási határidő: 07.0.. Jelölések x = (x,..., x n, y = (y,..., y n, z = (z,..., z n R n esetén. x, y = n i= x iy i, skalárszorzat R n -ben. d(x, y = x y = n i= (x i y i, metrika R n -ben

Részletesebben

Mátrixhatvány-vektor szorzatok hatékony számítása

Mátrixhatvány-vektor szorzatok hatékony számítása Mátrixhatvány-vektor szorzatok hatékony számítása Izsák Ferenc ELTE TTK, Alkalmazott Analízis és Számításmatematikai Tanszék & ELTE-MTA NumNet Kutatócsoport munkatárs: Szekeres Béla János Alkalmazott Analízis

Részletesebben

Fourier transzformáció

Fourier transzformáció a Matematika mérnököknek II. című tárgyhoz Fourier transzformáció Fourier transzformáció, heurisztika Tekintsük egy 2L szerint periodikus függvény Fourier sorát: f (x) = a 0 2 + ( ( nπ ) ( nπ )) a n cos

Részletesebben

Algebra es sz amelm elet 3 el oad as Nevezetes sz amelm eleti probl em ak Waldhauser Tam as 2014 oszi f el ev

Algebra es sz amelm elet 3 el oad as Nevezetes sz amelm eleti probl em ak Waldhauser Tam as 2014 oszi f el ev Algebra és számelmélet 3 előadás Nevezetes számelméleti problémák Waldhauser Tamás 2014 őszi félév Tartalom 1. Számok felbontása hatványok összegére 2. Prímszámok 3. Algebrai és transzcendens számok Tartalom

Részletesebben

A Föld középpontja felé szabadon eső test sebessége növekszik, azaz, a

A Föld középpontja felé szabadon eső test sebessége növekszik, azaz, a a Matematika mérnököknek I. című tárgyhoz Függvények. Függvények A Föld középpontja felé szabadon eső test sebessége növekszik, azaz, a szabadon eső test sebessége az idő függvénye. Konstans hőmérsékleten

Részletesebben

Fourier sorok február 19.

Fourier sorok február 19. Fourier sorok. 1. rész. 2018. február 19. Függvénysor, ismétlés Taylor sor: Speciális függvénysor, melynek tagjai: cf n (x) = cx n, n = 0, 1, 2,... Állítás. Bizonyos feltételekkel minden f előállítható

Részletesebben

Normális függvénycsaládok. Alkalmazások harmonikus függvényekre.

Normális függvénycsaládok. Alkalmazások harmonikus függvényekre. XI. Erdélyi Tudományos Diákköri Konferencia Kolozsvár, 2008. május 23 24. Normális függvénycsaládok. Alkalmazások harmonikus függvényekre. Szerző: Darvas Tamás Matematika-Informatika szak, IV. év Babeş-Bolyai

Részletesebben

Megoldások. ξ jelölje az első meghibásodásig eltelt időt. Akkor ξ N(6, 4; 2, 3) normális eloszlású P (ξ

Megoldások. ξ jelölje az első meghibásodásig eltelt időt. Akkor ξ N(6, 4; 2, 3) normális eloszlású P (ξ Megoldások Harmadik fejezet gyakorlatai 3.. gyakorlat megoldása ξ jelölje az első meghibásodásig eltelt időt. Akkor ξ N(6, 4;, 3 normális eloszlású P (ξ 8 ξ 5 feltételes valószínűségét (.3. alapján számoljuk.

Részletesebben

T obbv altoz os f uggv enyek integr alja. 3. r esz aprilis 19.

T obbv altoz os f uggv enyek integr alja. 3. r esz aprilis 19. Többváltozós függvények integrálja. 3. rész. 2018. április 19. Kettős integrál Kettős integrál téglalap alakú tartományon. Ismétlés Ha = [a, b] [c, d] téglalap-tartomány, f : I integrálható függvény, akkor

Részletesebben

Boros Zoltán február

Boros Zoltán február Többváltozós függvények differenciál- és integrálszámítása (2 3. előadás) Boros Zoltán 209. február 9 26.. Vektorváltozós függvények differenciálhatósága és iránymenti deriváltjai A továbbiakban D R n

Részletesebben

Diszkréten mintavételezett függvények

Diszkréten mintavételezett függvények Diszkréten mintavételezett függvények A függvény (jel) értéke csak rögzített pontokban ismert, de köztes pontokban is meg akarjuk becsülni időben mintavételezett jel pixelekből álló műholdkép rácson futtatott

Részletesebben

4. Előadás: Erős dualitás

4. Előadás: Erős dualitás Optimalizálási eljárások/operációkutatás MSc hallgatók számára 4. Előadás: Erős dualitás Előadó: Hajnal Péter 2018. Emlékeztető. A primál feladat optimális értékét p -gal, a feladat optimális értékét d

Részletesebben

ANALÍZIS III. ELMÉLETI KÉRDÉSEK

ANALÍZIS III. ELMÉLETI KÉRDÉSEK ANALÍZIS III. ELMÉLETI KÉRDÉSEK Szerkesztette: Balogh Tamás 2014. május 15. Ha hibát találsz, kérlek jelezd a info@baloghtamas.hu e-mail címen! Ez a Mű a Creative Commons Nevezd meg! - Ne add el! - Így

Részletesebben

Hatványsorok, Fourier sorok

Hatványsorok, Fourier sorok a Matematika mérnököknek II. című tárgyhoz Hatványsorok, Fourier sorok Hatványsorok, Taylor sorok Közismert, hogy ha 1 < x < 1 akkor 1 + x + x 2 + x 3 + = n=0 x n = 1 1 x. Az egyenlet baloldalán álló kifejezés

Részletesebben

Kalkulus I. gyakorlat Fizika BSc I/1.

Kalkulus I. gyakorlat Fizika BSc I/1. . Ábrázoljuk a következő halmazokat a síkon! {, y) R 2 : + y < }, b) {, y) R 2 : 2 + y 2 < 4}, c) {, y) R 2 : 2 + y 2 < 4, + y < }, {, y) R 2 : + y < }. Kalkulus I. gyakorlat Fizika BSc I/.. gyakorlat

Részletesebben

2. Reprezentáció-függvények, Erdős-Fuchs tétel

2. Reprezentáció-függvények, Erdős-Fuchs tétel 2. Reprezentáció-függvények, Erdős-Fuchs tétel A kör-probléma a következőképpen is megközelíthető: Jelölje S a négyzetszámok halmazát. Jelölje r S (n) azt az értéket, ahány féleképpen n felírható két pozitív

Részletesebben

Funkcionálanalízis. n=1. n=1. x n y n. n=1

Funkcionálanalízis. n=1. n=1. x n y n. n=1 Funkcionálanalízis 2011/12 tavaszi félév - 2. előadás 1.4. Lényeges alap-terek, példák Sorozat terek (Folytatás.) C: konvergens sorozatok tere. A tér pontjai sorozatok: x = (x n ). Ezen belül C 0 a nullsorozatok

Részletesebben

Lineáris algebra numerikus módszerei

Lineáris algebra numerikus módszerei Hermite interpoláció Tegyük fel, hogy az x 0, x 1,..., x k [a, b] különböző alappontok (k n), továbbá m 0, m 1,..., m k N multiplicitások úgy, hogy Legyenek adottak k m i = n + 1. i=0 f (j) (x i ) = y

Részletesebben

1. Házi feladat. Határidő: I. Legyen f : R R, f(x) = x 2, valamint. d : R + 0 R+ 0

1. Házi feladat. Határidő: I. Legyen f : R R, f(x) = x 2, valamint. d : R + 0 R+ 0 I. Legyen f : R R, f(x) = 1 1 + x 2, valamint 1. Házi feladat d : R + 0 R+ 0 R (x, y) f(x) f(y). 1. Igazoljuk, hogy (R + 0, d) metrikus tér. 2. Adjuk meg az x {0, 3} pontok és r {1, 2} esetén a B r (x)

Részletesebben

MÉSZÁROS JÓZSEFNÉ, NUMERIKUS MÓDSZEREK

MÉSZÁROS JÓZSEFNÉ, NUMERIKUS MÓDSZEREK MÉSZÁROS JÓZSEFNÉ, NUmERIKUS módszerek 9 FÜGGVÉNYKÖZELÍTÉSEK IX. SPLINE INTERPOLÁCIÓ 1. SPLINE FÜGGVÉNYEK A Lagrange interpolációnál említettük, hogy az ún. globális interpoláció helyett gyakran célszerű

Részletesebben

1.9. B - SPLINEOK B - SPLINEOK EGZISZTENCIÁJA. numerikus analízis ii. 34. [ a, b] - n legfeljebb n darab gyöke lehet. = r (m 1) n = r m + n 1

1.9. B - SPLINEOK B - SPLINEOK EGZISZTENCIÁJA. numerikus analízis ii. 34. [ a, b] - n legfeljebb n darab gyöke lehet. = r (m 1) n = r m + n 1 numerikus analízis ii 34 Ezért [ a, b] - n legfeljebb n darab gyöke lehet = r (m 1) n = r m + n 1 19 B - SPLINEOK VOLT: Ω n véges felosztás S n (Ω n ) véges dimenziós altér A bázis az úgynevezett egyoldalú

Részletesebben

Miért fontos számunkra az előző gyakorlaton tárgyalt lineáris algebrai ismeretek

Miért fontos számunkra az előző gyakorlaton tárgyalt lineáris algebrai ismeretek Az november 23-i szeminárium témája Rövid összefoglaló Miért fontos számunkra az előző gyakorlaton tárgyalt lineáris algebrai ismeretek felfrissítése? Tekintsünk ξ 1,..., ξ k valószínűségi változókat,

Részletesebben

DIFFERENCIÁLEGYENLETEK. BSc. Matematika II. BGRMA2HNND, BGRMA2HNNC

DIFFERENCIÁLEGYENLETEK. BSc. Matematika II. BGRMA2HNND, BGRMA2HNNC BSC MATEMATIKA II. MÁSODRENDŰ LINEÁRIS DIFFERENCIÁLEGYENLETEK BSc. Matematika II. BGRMAHNND, BGRMAHNNC MÁSODRENDŰ DIFFERENCIÁLEGYENLETEK Egy explicit közönséges másodrendű differenciálegyenlet általános

Részletesebben

1. feladatsor: Vektorterek, lineáris kombináció, mátrixok, determináns (megoldás)

1. feladatsor: Vektorterek, lineáris kombináció, mátrixok, determináns (megoldás) Matematika A2c gyakorlat Vegyészmérnöki, Biomérnöki, Környezetmérnöki szakok, 2017/18 ősz 1. feladatsor: Vektorterek, lineáris kombináció, mátrixok, determináns (megoldás) 1. Valós vektorterek-e a következő

Részletesebben

Integr alsz am ıt as. 1. r esz aprilis 12.

Integr alsz am ıt as. 1. r esz aprilis 12. Integrálszámítás. 1. rész. 2018. április 12. Területszámítás f : [a, b] IR + korlátos függvény. Mennyi a függvény grafikonja és az x tengely közti terület? Riemann integrál, ismétlés F: Az összes lehetséges

Részletesebben

A fontosabb definíciók

A fontosabb definíciók A legfontosabb definíciókat jelöli. A fontosabb definíciók [Descartes szorzat] Az A és B halmazok Descartes szorzatán az A és B elemeiből képezett összes (a, b) a A, b B rendezett párok halmazát értjük,

Részletesebben

Pere Balázs október 20.

Pere Balázs október 20. Végeselem anaĺızis 1. előadás Széchenyi István Egyetem, Alkalmazott Mechanika Tanszék 2014. október 20. Mi az a VégesElem Anaĺızis (VEA)? Mi az a VégesElem Anaĺızis (VEA)? Mi az a VégesElem Anaĺızis (VEA)?

Részletesebben

Lagrange és Hamilton mechanika

Lagrange és Hamilton mechanika Lagrange és 2010. október 17. Lagrange és Tartalom 1 Variáció Lagrange egyenlet Legendre transzformáció Hamilton egyenletek 2 3 Szimplektikus sokaság Hamilton mez Hamilton és Lagrange egyenletek ekvivalenciája

Részletesebben

3. Fuzzy aritmetika. Gépi intelligencia I. Fodor János NIMGI1MIEM BMF NIK IMRI

3. Fuzzy aritmetika. Gépi intelligencia I. Fodor János NIMGI1MIEM BMF NIK IMRI 3. Fuzzy aritmetika Gépi intelligencia I. Fodor János BMF NIK IMRI NIMGI1MIEM Tartalomjegyzék I 1 Intervallum-aritmetika 2 Fuzzy intervallumok és fuzzy számok Fuzzy intervallumok LR fuzzy intervallumok

Részletesebben

Utolsó el adás. Wettl Ferenc BME Algebra Tanszék, Wettl Ferenc (BME) Utolsó el adás / 20

Utolsó el adás. Wettl Ferenc BME Algebra Tanszék,   Wettl Ferenc (BME) Utolsó el adás / 20 Utolsó el adás Wettl Ferenc BME Algebra Tanszék, http://www.math.bme.hu/~wettl 2013-12-09 Wettl Ferenc (BME) Utolsó el adás 2013-12-09 1 / 20 1 Dierenciálegyenletek megoldhatóságának elmélete 2 Parciális

Részletesebben

A következő feladat célja az, hogy egyszerű módon konstruáljunk Poisson folyamatokat.

A következő feladat célja az, hogy egyszerű módon konstruáljunk Poisson folyamatokat. Poisson folyamatok, exponenciális eloszlások Azt mondjuk, hogy a ξ valószínűségi változó Poisson eloszlású λ, 0 < λ

Részletesebben

MODELLEK ÉS ALGORITMUSOK ELŐADÁS

MODELLEK ÉS ALGORITMUSOK ELŐADÁS MODELLEK ÉS ALGORITMUSOK ELŐADÁS Szerkesztette: Balogh Tamás 214. december 7. Ha hibát találsz, kérlek jelezd a info@baloghtamas.hu e-mail címen! Ez a Mű a Creative Commons Nevezd meg! - Ne add el! - Így

Részletesebben

MATE-INFO UBB verseny, március 25. MATEMATIKA írásbeli vizsga

MATE-INFO UBB verseny, március 25. MATEMATIKA írásbeli vizsga BABEŞ-BOLYAI TUDOMÁNYEGYETEM, KOLOZSVÁR MATEMATIKA ÉS INFORMATIKA KAR MATE-INFO UBB verseny, 218. március 25. MATEMATIKA írásbeli vizsga FONTOS TUDNIVALÓK: 1 A feleletválasztós feladatok,,a rész esetén

Részletesebben

1 Lebegőpontos számábrázolás

1 Lebegőpontos számábrázolás Tartalom 1 Lebegőpontos számábrázolás... 2 2 Vektornormák... 4 3 Indukált mátrixnormák és tulajdonságaik... 5 4 A lineáris rendszer jobboldala hibás... 6 5 A kondíciószám és tulajdonságai... 7 6 Perturbációs

Részletesebben

Gyakorló feladatok az II. konzultáció anyagához

Gyakorló feladatok az II. konzultáció anyagához Gyakorló feladatok az II. konzultáció anyagához 003/004 tanév, I. félév 1. Vizsgáljuk meg a következő sorozatokat korlátosság és monotonitás szempontjából! a n = 5n+1, b n = n + n! 3n 8, c n = 1 ( 1)n

Részletesebben

January 16, ψ( r, t) ψ( r, t) = 1 (1) ( ψ ( r,

January 16, ψ( r, t) ψ( r, t) = 1 (1) ( ψ ( r, Közelítő módszerek January 16, 27 1 A variációs módszer A variációs módszer szintén egy analitikus közelítő módszer. Olyan esetekben alkalmazzuk mikor ismert az analitikus alak amelyben keressük a sajátfüggvényt,

Részletesebben

Vektorterek. =a gyakorlatokon megoldásra ajánlott

Vektorterek. =a gyakorlatokon megoldásra ajánlott Vektorterek =a gyakorlatokon megoldásra ajánlott 40. Alteret alkotnak-e a valós R 5 vektortérben a megadott részhalmazok? Ha igen, akkor hány dimenziósak? (a) L = { (x 1, x 2, x 3, x 4, x 5 ) x 1 = x 5,

Részletesebben

Eddig csak a polinom x-ben felvett értékét kerestük

Eddig csak a polinom x-ben felvett értékét kerestük Interpolációs polinom együtthatói Eddig csak a polinom x-ben felvett értékét kerestük Ez jó, ha kevés x-re kell kiértékelni Ha sok ismeretlen f (x)-et keresünk, akkor jobb kiszámolni az együtthatókat,

Részletesebben

Numerikus módszerek 1.

Numerikus módszerek 1. Numerikus módszerek 1. 10. előadás: Nemlineáris egyenletek numerikus megoldása Lócsi Levente ELTE IK 2013. november 18. Tartalomjegyzék 1 Bolzano-tétel, intervallumfelezés 2 Fixponttételek, egyszerű iterációk

Részletesebben

1. Példa. A gamma függvény és a Fubini-tétel.

1. Példa. A gamma függvény és a Fubini-tétel. . Példa. A gamma függvény és a Fubini-tétel.. Az x exp x + t )) függvény az x, t tartományon folytonos, és nem negatív, ezért alkalmazható rá a Fubini-tétel. I x exp x + t )) dxdt + t dt π 4. [ exp x +

Részletesebben

1.7. Elsőrendű lineáris differenciálegyenlet-rendszerek

1.7. Elsőrendű lineáris differenciálegyenlet-rendszerek 7 Elsőrendű lineáris differenciálegyenlet-rendszerek Legyen n N, I R intervallum és A: I M n n (R), B: I R n folytonos függvények, és tekintsük az { y (x) = A(x)y(x) + B(x) y(ξ) = η kezdeti érték problémát,

Részletesebben

f(x) a (x x 0 )-t használjuk.

f(x) a (x x 0 )-t használjuk. 5. FÜGGVÉNYEK HATÁRÉRTÉKE ÉS FOLYTONOSSÁGA 5.1 Függvény határértéke Egy D R halmaz torlódási pontjainak halmazát D -vel fogjuk jelölni. Definíció. Legyen f : D R R és legyen x 0 D (a D halmaz torlódási

Részletesebben

minden x D esetén, akkor x 0 -at a függvény maximumhelyének mondjuk, f(x 0 )-at pedig az (abszolút) maximumértékének.

minden x D esetén, akkor x 0 -at a függvény maximumhelyének mondjuk, f(x 0 )-at pedig az (abszolút) maximumértékének. Függvények határértéke és folytonossága Egy f: D R R függvényt korlátosnak nevezünk, ha a függvényértékek halmaza korlátos. Ha f(x) f(x 0 ) teljesül minden x D esetén, akkor x 0 -at a függvény maximumhelyének

Részletesebben

Megjegyzés: jelenti. akkor létezik az. ekkor

Megjegyzés: jelenti. akkor létezik az. ekkor . Hármas Integrál. Bevezetés és definíciók A bevezetés első részében egy feladaton keresztül jutunk el a hármasintegrál definíciójához. Feladat: Legyen R korlátos test, és a testnek legyen az f(x, y, z

Részletesebben

Sorozatok I. Brósch Zoltán (Debreceni Egyetem Kossuth Lajos Gyakorló Gimnáziuma)

Sorozatok I. Brósch Zoltán (Debreceni Egyetem Kossuth Lajos Gyakorló Gimnáziuma) Sorozatok I. DEFINÍCIÓ: (Számsorozat) A számsorozat olyan függvény, amelynek értelmezési tartománya a pozitív egész számok halmaza, értékkészlete a valós számok egy részhalmaza. Jelölés: (a n ), {a n }.

Részletesebben

Gazdasági matematika II. vizsgadolgozat megoldása, június 10

Gazdasági matematika II. vizsgadolgozat megoldása, június 10 Gazdasági matematika II. vizsgadolgozat megoldása, 204. június 0 A dolgozatírásnál íróeszközön kívül más segédeszköz nem használható. A dolgozat időtartama: 90 perc. Ha a dolgozat első részéből szerzett

Részletesebben

egyenletesen, és c olyan színű golyót teszünk az urnába, amilyen színűt húztunk. Bizonyítsuk

egyenletesen, és c olyan színű golyót teszünk az urnába, amilyen színűt húztunk. Bizonyítsuk Valószínűségszámítás 8. feladatsor 2015. november 26. 1. Bizonyítsuk be, hogy az alábbi folyamatok mindegyike martingál. a S n, Sn 2 n, Y n = t n 1+ 1 t 2 Sn, t Fn = σ S 1,..., S n, 0 < t < 1 rögzített,

Részletesebben

Matematika szigorlat, Mérnök informatikus szak I máj. 29.

Matematika szigorlat, Mérnök informatikus szak I máj. 29. Matematika szigorlat, Mérnök informatikus szak I. 2007. máj. 29. Megoldókulcs 1. Adott az S : 3x 6y + 2z = 6 sík a három dimenziós térben. (a) Írja fel egy tetszőleges, az S-re merőleges S síknak az egyenletét!

Részletesebben

Függvények növekedési korlátainak jellemzése

Függvények növekedési korlátainak jellemzése 17 Függvények növekedési korlátainak jellemzése A jellemzés jól bevált eszközei az Ω, O, Θ, o és ω jelölések. Mivel az igények általában nemnegatívak, ezért az alábbi meghatározásokban mindenütt feltesszük,

Részletesebben

Sorozatok, sorok, függvények határértéke és folytonossága Leindler Schipp - Analízis I. könyve + jegyzetek, kidolgozások alapján

Sorozatok, sorok, függvények határértéke és folytonossága Leindler Schipp - Analízis I. könyve + jegyzetek, kidolgozások alapján Sorozatok, sorok, függvények határértéke és folytonossága Leindler Schipp - Analízis I. könyve + jegyzetek, kidolgozások alapján Számsorozatok, vektorsorozatok konvergenciája Def.: Számsorozatok értelmezése:

Részletesebben

Numerikus módszerek 1.

Numerikus módszerek 1. Numerikus módszerek 1. Tantárgy kódja: IP-08bNM1E, IP-08bNM1G (2+2) Az elsajátítandó ismeretanyag rövid leírása: A lebegıpontos számábrázolás egy modellje. A hibaszámítás elemei. Lineáris egyenletrendszerek

Részletesebben

Tartalom. Algebrai és transzcendens számok

Tartalom. Algebrai és transzcendens számok Nevezetes számelméleti problémák Tartalom 6. Nevezetes számelméleti problémák Számok felbontása hatványok összegére Prímszámok Algebrai és transzcendens számok 6.1. Definíció. Az (x, y, z) N 3 számhármast

Részletesebben

Fraktálok. Hausdorff távolság. Czirbusz Sándor ELTE IK, Komputeralgebra Tanszék március 14.

Fraktálok. Hausdorff távolság. Czirbusz Sándor ELTE IK, Komputeralgebra Tanszék március 14. Fraktálok Hausdorff távolság Czirbusz Sándor ELTE IK, Komputeralgebra Tanszék 2015. március 14. TARTALOMJEGYZÉK 1 of 36 Halmazok távolsága ELSŐ MEGKÖZELÍTÉS Legyen (S, ρ) egy metrikus tér, A, B S, valamint

Részletesebben

1. Generátorrendszer. Házi feladat (fizikából tudjuk) Ha v és w nem párhuzamos síkvektorok, akkor generátorrendszert alkotnak a sík vektorainak

1. Generátorrendszer. Házi feladat (fizikából tudjuk) Ha v és w nem párhuzamos síkvektorok, akkor generátorrendszert alkotnak a sík vektorainak 1. Generátorrendszer Generátorrendszer. Tétel (Freud, 4.3.4. Tétel) Legyen V vektortér a T test fölött és v 1,v 2,...,v m V. Ekkor a λ 1 v 1 + λ 2 v 2 +... + λ m v m alakú vektorok, ahol λ 1,λ 2,...,λ

Részletesebben

Szélsőérték feladatok megoldása

Szélsőérték feladatok megoldása Szélsőérték feladatok megoldása A z = f (x,y) függvény lokális szélsőértékének meghatározása: A. Szükséges feltétel: f x (x,y) = 0 f y (x,y) = 0 egyenletrendszer megoldása, amire a továbbiakban az x =

Részletesebben

1. Komplex függvények dierenciálhatósága, Cauchy-Riemann egyenletek. Hatványsorok, elemi függvények

1. Komplex függvények dierenciálhatósága, Cauchy-Riemann egyenletek. Hatványsorok, elemi függvények 1. Komplex függvények dierenciálhatósága, Cauchy-Riemann egyenletek. Hatványsorok, elemi függvények 1.1. Dierenciálhatóság 1.1. deníció. Legyen a z 0 pont az f(z) függvény értelmezési tartományának torlódási

Részletesebben

Matematika (mesterképzés)

Matematika (mesterképzés) Matematika (mesterképzés) Környezet- és Településmérnököknek Debreceni Egyetem Műszaki Kar, Műszaki Alaptárgyi Tanszék Vinczéné Varga A. Környezet- és Településmérnököknek 2016/2017/I 1 / 29 Lineáris tér,

Részletesebben

10. Előadás. 1. Feltétel nélküli optimalizálás: Az eljárás alapjai

10. Előadás. 1. Feltétel nélküli optimalizálás: Az eljárás alapjai Optimalizálási eljárások MSc hallgatók számára 10. Előadás Előadó: Hajnal Péter Jegyzetelő: T. Szabó Tamás 2011. április 20. 1. Feltétel nélküli optimalizálás: Az eljárás alapjai A feltétel nélküli optimalizálásnál

Részletesebben

Sorozatok és Sorozatok és / 18

Sorozatok és Sorozatok és / 18 Sorozatok 2015.11.30. és 2015.12.02. Sorozatok 2015.11.30. és 2015.12.02. 1 / 18 Tartalom 1 Sorozatok alapfogalmai 2 Sorozatok jellemz i 3 Sorozatok határértéke 4 Konvergencia és korlátosság 5 Cauchy-féle

Részletesebben

Itô-formula. A sztochasztikus folyamatok egyik legfontosabb formulája. Medvegyev Péter Matematika tanszék

Itô-formula. A sztochasztikus folyamatok egyik legfontosabb formulája. Medvegyev Péter Matematika tanszék Itô-formula A sztochasztikus folyamatok egyik legfontosabb formulája Medvegyev Péter Matematika tanszék 2008 Medvegyev (Corvinus Egyetem) Itô-formula 2008 1 / 39 Az Itô-formula Theorem Ha F kétszer folytonosan

Részletesebben

Rekurzív sorozatok. SZTE Bolyai Intézet nemeth. Rekurzív sorozatok p.1/26

Rekurzív sorozatok. SZTE Bolyai Intézet   nemeth. Rekurzív sorozatok p.1/26 Rekurzív sorozatok Németh Zoltán SZTE Bolyai Intézet www.math.u-szeged.hu/ nemeth Rekurzív sorozatok p.1/26 Miért van szükség közelítő módszerekre? Rekurzív sorozatok p.2/26 Miért van szükség közelítő

Részletesebben

Matematika szigorlat június 17. Neptun kód:

Matematika szigorlat június 17. Neptun kód: Név Matematika szigorlat 014. június 17. Neptun kód: 1.. 3. 4. 5. Elm. Fel. Össz. Oszt. Az eredményes szigorlat feltétele elméletből legalább 0 pont, feladatokból pedig legalább 30 pont elérése. A szigorlat

Részletesebben

2. SZÉLSŽÉRTÉKSZÁMÍTÁS. 2.1 A széls érték fogalma, létezése

2. SZÉLSŽÉRTÉKSZÁMÍTÁS. 2.1 A széls érték fogalma, létezése 2 SZÉLSŽÉRTÉKSZÁMÍTÁS DEFINÍCIÓ 21 A széls érték fogalma, létezése Azt mondjuk, hogy az f : D R k R függvénynek lokális (helyi) maximuma (minimuma) van az x 0 D pontban, ha van olyan ε > 0 hogy f(x 0 )

Részletesebben

KÉMIAI REAKCIÓRENDSZEREK

KÉMIAI REAKCIÓRENDSZEREK KÉMIAI REAKCIÓRENDSZEREK KINETIKAI TULAJDONSÁGAI Boros Balázs ELTE, Matematikai Intézet Formális reakciókinetikai szeminárium (BME) 2008. október 7. és 14. BOROS BALÁZS (ELTE, MATINT) KÉMIAI REAKCIÓRENDSZEREK

Részletesebben

Tartószerkezet-rekonstrukciós Szakmérnöki Képzés

Tartószerkezet-rekonstrukciós Szakmérnöki Képzés 1_5. Bevezetés Végeselem-módszer Végeselem-módszer 1. A geometriai tartomány (szerkezet) felosztása (véges)elemekre.. Lokális koordináta-rendszer felvétele, kapcsolat a lokális és globális koordinátarendszerek

Részletesebben

Gazdasági matematika II. vizsgadolgozat megoldása A csoport

Gazdasági matematika II. vizsgadolgozat megoldása A csoport Gazdasági matematika II. vizsgadolgozat megoldása A csoport Definiálja az alábbi fogalmakat!. Egy eseménynek egy másik eseményre vonatkozó feltételes valószínűsége. ( pont) Az A esemény feltételes valószínűsége

Részletesebben

Numerikus módszerek beugró kérdések

Numerikus módszerek beugró kérdések 1. Definiálja a gépi számok halmazát (a tanult modellnek megfelelően)! Adja meg a normalizált lebegőpontos szám alakját. (4 pont) Az alakú számot normalizált lebegőpontos számnak nevezik, ha Ahol,,,. Jelöl:

Részletesebben

Bevezetés. 1. fejezet. Algebrai feladatok. Feladatok

Bevezetés. 1. fejezet. Algebrai feladatok. Feladatok . fejezet Bevezetés Algebrai feladatok J. A számok gyakran használt halmazaira a következ jelöléseket vezetjük be: N a nemnegatív egész számok, N + a pozitív egész számok, Z az egész számok, Q a racionális

Részletesebben

Elhangzott tananyag óránkénti bontásban

Elhangzott tananyag óránkénti bontásban TTK, Matematikus alapszak Differenciálegyenletek (Előadás BMETE93AM03; Gyakorlat BME TE93AM04) Elhangzott tananyag óránkénti bontásban 2016. február 15. 1. előadás. Közönséges differenciálegyenlet fogalma.

Részletesebben

differenciálegyenletek

differenciálegyenletek Állandó együtthatójú lineáris homogén differenciálegyenletek L[y] = y (n) + a 1y (n 1) + + a ny = 0 a i R (1) a valós, állandó együtthatójú lineáris homogén n-ed rendű differenciálegyenlet Megoldását y

Részletesebben

LINEÁRIS ALGEBRA. matematika alapszak. Euklideszi terek. SZTE Bolyai Intézet, őszi félév. Euklideszi terek LINEÁRIS ALGEBRA 1 / 40

LINEÁRIS ALGEBRA. matematika alapszak. Euklideszi terek. SZTE Bolyai Intézet, őszi félév. Euklideszi terek LINEÁRIS ALGEBRA 1 / 40 LINEÁRIS ALGEBRA matematika alapszak SZTE Bolyai Intézet, 2016-17. őszi félév Euklideszi terek Euklideszi terek LINEÁRIS ALGEBRA 1 / 40 Euklideszi tér Emlékeztető: A standard belső szorzás és standard

Részletesebben

Nagyságrendek. Kiegészítő anyag az Algoritmuselmélet tárgyhoz. Friedl Katalin BME SZIT február 1.

Nagyságrendek. Kiegészítő anyag az Algoritmuselmélet tárgyhoz. Friedl Katalin BME SZIT február 1. Nagyságrendek Kiegészítő anyag az Algoritmuselmélet tárgyhoz (a Rónyai Ivanyos Szabó: Algoritmusok könyv mellé) Friedl Katalin BME SZIT friedl@cs.bme.hu 018. február 1. Az O, Ω, Θ jelölések Az algoritmusok

Részletesebben

Határérték. Wettl Ferenc el adása alapján és Wettl Ferenc el adása alapján Határérték és

Határérték. Wettl Ferenc el adása alapján és Wettl Ferenc el adása alapján Határérték és 2015.09.28. és 2015.09.30. 2015.09.28. és 2015.09.30. 1 / Tartalom 1 A valós függvén fogalma 2 A határérték fogalma a végtelenben véges pontban Végtelen határértékek 3 A határértékek kiszámítása A rend

Részletesebben

Simított részecskedinamika Smoothed Particle Hydrodynamics (SPH)

Simított részecskedinamika Smoothed Particle Hydrodynamics (SPH) Smoothed Particle Hydrodynamics (SPH) Áramlások numerikus modellezése II. Tóth Balázs BME-ÉMK Vízépítési és Vízgazdálkodási Tanszék Numerikus módszerek Osztályozás A numerikus sémák két csoportosítási

Részletesebben

Robotika. Kinematika. Magyar Attila

Robotika. Kinematika. Magyar Attila Robotika Kinematika Magyar Attila amagyar@almos.vein.hu Miről lesz szó? Bevezetés Merev test pozíciója és orientációja Rotáció Euler szögek Homogén transzformációk Direkt kinematika Nyílt kinematikai lánc

Részletesebben

Sajátértékek és sajátvektorok. mf1n1a06- mf1n2a06 Csabai István

Sajátértékek és sajátvektorok. mf1n1a06- mf1n2a06 Csabai István Sajátértékek és sajátvektorok A fizika numerikus módszerei I. mf1n1a06- mf1n2a06 Csabai István Lineáris transzformáció Vektorok lineáris transzformációja: általános esetben az x vektor iránya és nagysága

Részletesebben

Centrális határeloszlás-tétel

Centrális határeloszlás-tétel 13. fejezet Centrális határeloszlás-tétel A valószínűségszámítás legfontosabb állításai azok, amelyek független valószínűségi változók normalizált összegeire vonatkoznak. A legfontosabb ilyen tételek a

Részletesebben

Sorozatok. 5. előadás. Farkas István. DE ATC Gazdaságelemzési és Statisztikai Tanszék. Sorozatok p. 1/2

Sorozatok. 5. előadás. Farkas István. DE ATC Gazdaságelemzési és Statisztikai Tanszék. Sorozatok p. 1/2 Sorozatok 5. előadás Farkas István DE ATC Gazdaságelemzési és Statisztikai Tanszék Sorozatok p. 1/2 A sorozat definíciója Definíció. A természetes számok halmazán értelmezett valós értékű a: N R függvényt

Részletesebben