Numerikus módszerek beugró kérdések

Hasonló dokumentumok
NUMERIKUS MÓDSZEREK I. BEUGRÓ KÉRDÉSEK

Numerikus módszerek 1.

alakú számot normalizált lebegőpontos számnak nevezik, ha ,, és. ( : mantissza, : mantissza hossza, : karakterisztika) Jelölés: Gépi számhalmaz:

Tétel: Ha,, akkor az ábrázolt szám hibája:

NUMERIKUS MÓDSZEREK I. TÉTELEK

Numerikus matematika. Irodalom: Stoyan Gisbert, Numerikus matematika mérnököknek és programozóknak, Typotex, Lebegőpontos számok

1 Lebegőpontos számábrázolás

Numerikus matematika vizsga

Numerikus Analízis. Király Balázs 2014.

Gauss-Seidel iteráció

Táblán. Numerikus módszerek 1. előadás (estis), 2017/2018 ősz. Lócsi Levente. Frissült: december 1.

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

Gyakorló feladatok. Agbeko Kwami Nutefe és Nagy Noémi

Numerikus módszerek 1.

NUMERIKUS MÓDSZEREK PÉLDATÁR

Numerikus módszerek 1.

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

Numerikus módszerek I. zárthelyi dolgozat, 2009/10. I. félév, A. csoport, MEGOLDÁSOK

Numerikus módszerek 1.

Norma Determináns, inverz Kondíciószám Direkt és inverz hibák Lin. egyenletrendszerek A Gauss-módszer. Lineáris algebra numerikus módszerei

Tárgymutató I Címszavak jegyzéke

Numerikus módszerek példatár

A CSOPORT 4 PONTOS: 1. A

Gauss-eliminációval, Cholesky felbontás, QR felbontás

Analízis II. Analízis II. Beugrók. Készítette: Szánthó József. kiezafiu kukac gmail.com. 2009/ félév

NUMERIKUS MÓDSZEREK PÉLDATÁR

Gauss-Jordan módszer Legkisebb négyzetek módszere, egyenes LNM, polinom LNM, függvény. Lineáris algebra numerikus módszerei

Saj at ert ek-probl em ak febru ar 26.

Numerikus módszerek 1.

Eötvös Loránd Tudományegyetem Természettudományi Kar

Lineáris algebra és mátrixok alkalmazásai

12. Mikor nevezünk egy részhalmazt nyíltnak, illetve zártnak a valós számok körében?

Kvadratikus alakok és euklideszi terek (előadásvázlat, október 5.) Maróti Miklós, Kátai-Urbán Kamilla

KÖZELÍTŐ ÉS SZIMBOLIKUS SZÁMÍTÁSOK FELADATGYŰJTEMÉNY

ANALÍZIS III. ELMÉLETI KÉRDÉSEK

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

A fontosabb definíciók

Differenciálegyenletek numerikus megoldása

Numerikus Analízis I.

Vektorterek. =a gyakorlatokon megoldásra ajánlott

6. gyakorlat. Gelle Kitti. Csendes Tibor Somogyi Viktor. London András. jegyzetei alapján

Matematika A2 vizsga mgeoldása június 4.

NUMERIKUS MÓDSZEREK PÉLDATÁR

Lineáris algebra numerikus módszerei

Legkisebb négyzetek módszere, Spline interpoláció

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

Normák, kondíciószám

1. előadás. Lineáris algebra numerikus módszerei. Hibaszámítás Számábrázolás Kerekítés, levágás Klasszikus hibaanalízis Abszolút hiba Relatív hiba

Numerikus módszerek példatár

Numerikus módszerek 1.

Numerikus módszerek II. zárthelyi dolgozat, megoldások, 2014/15. I. félév, A. csoport. x 2. c = 3 5, s = 4

Lineáris algebrai egyenletrendszerek direkt és iterációs megoldási módszerei

Ipari matematika 2. gyakorlófeladatok

Vektorok, mátrixok, lineáris egyenletrendszerek

Összeállította: dr. Leitold Adrien egyetemi docens

Konjugált gradiens módszer

MÉSZÁROS JÓZSEFNÉ, NUMERIKUS MÓDSZEREK

Bevezetés az algebrába 2

Analízis I. beugró vizsgakérdések

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

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

1. zárthelyi,

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

LNM folytonos Az interpoláció Lagrange interpoláció. Lineáris algebra numerikus módszerei

10. Előadás. Megyesi László: Lineáris algebra, oldal. 10. előadás Sajátérték, Kvadaratikus alak

Tartalomjegyzék 1 BEVEZETÉS 2

Hatványsorok, Fourier sorok

LINEÁRIS ALGEBRAI EGYENLETRENDSZEREK

Lineáris algebra numerikus módszerei

Modellek és Algoritmusok - 2.ZH Elmélet

Analízis I. Vizsgatételsor

2. előadás. Lineáris algebra numerikus módszerei. Mátrixok Mátrixműveletek Speciális mátrixok, vektorok Norma

A Matematika I. előadás részletes tematikája

41. Szimmetrikus mátrixok Cholesky-féle felbontása

Fourier-sorok. néhány esetben eltérhetnek az előadáson alkalmazottaktól. Vizsgán. k=1. 1 k = j.

Számsorok. 1. Definíció. Legyen adott valós számoknak egy (a n ) n=1 = (a 1, a 2,..., a n,...) végtelen sorozata. Az. a n

Lineáris algebrai egyenletrendszerek iteratív megoldási módszerei

Számítási módszerek a fizikában 1. (BMETE90AF35) tárgy részletes tematikája

MODELLEK ÉS ALGORITMUSOK ELŐADÁS

b) Ábrázolja ugyanabban a koordinátarendszerben a g függvényt! (2 pont) c) Oldja meg az ( x ) 2

2. Hogyan számíthatjuk ki két komplex szám szorzatát, ha azok a+bi alakban, illetve trigonometrikus alakban vannak megadva?

9. gyakorlat Lineáris egyenletrendszerek megoldási módszerei folyt. Néhány kiegészítés a Gauss- és a Gauss Jordan-eliminációhoz

2014. november 5-7. Dr. Vincze Szilvia

Numerikus integrálás április 20.

Feladatok a Gazdasági matematika II. tárgy gyakorlataihoz

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK KÖZÉP SZINT Függvények

NUMERIKUS MÓDSZEREK FARAGÓ ISTVÁN HORVÁTH RÓBERT. Ismertet Tartalomjegyzék Pályázati támogatás Gondozó

Szinguláris értékek. Wettl Ferenc április 12. Wettl Ferenc Szinguláris értékek április / 35

11. Előadás. 11. előadás Bevezetés a lineáris programozásba

Szinguláris értékek. Wettl Ferenc április 3. Wettl Ferenc Szinguláris értékek április 3. 1 / 28

Bevezetés az algebrába 2 Vektor- és mátrixnorma

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

Gauss elimináció, LU felbontás

Szinguláris érték felbontás Singular Value Decomposition

FELVÉTELI VIZSGA, szeptember 12.

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

ANALÍZIS III. ELMÉLETI KÉRDÉSEK

2012. október 2 és 4. Dr. Vincze Szilvia

Lineáris algebra Gyakorló feladatok

Átírás:

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: Gépi számhalmaz: ( : mantissza, : mantissza hossza, : karakterisztika) 2. Írja le a gépi számhalmaz nevezetes számait! (3 pont) Legnagyobb pozitív szám: Legkisebb pozitív szám: Relatív hibakorlát: az 1-et követő gépi szám 1 3. Definiálja az input függvény fogalmát írja le a hibájára vonatkozó tételt! (5 pont) Az -t input függvénynek nevezzük, ha Input hiba: esetén Következmény: ha. Azaz az ábrázolt szám relatív hibakorlátja, vagyis csak -től, a mantissza méretétől függ. 4. Adja meg a hibaszámítás alapfogalmait: hiba, abszolút-, relatív hiba korlátjaik! (5 pont) : pontos érték, : közelítő érték A közelítő érték (pontos) hibája: A közelítő érték abszolút hibája: A közelítő érték egy abszolút hibakorlátja: A közelítő érték relatív hibája: A közelítő érték relatív hibakorlátja: 1

5. Írja le az alapműveletek abszolút hibakorlátjaira vonatkozó képleteket! (3 pont) 6. Írja le az alapműveletek relatív hibakorlátjaira vonatkozó képleteket! (3 pont) 7. Írja le a függvényérték abszolút hibakorlátjára vonatkozó összefüggt! (3 pont), ekkor, ahol 8. Írja le a függvényérték abszolút- relatív hibakorlátjára vonatkozó összefüggt (a függvényről kétszer folytonosan deriválhatóságot feltételezve)! (5 pont), ekkor, ahol 9. Definiálja az függvény pontbeli kondíciószámát! (2 pont) A mennyiséget az függvény -beli kondíciószámának nevezzük. 10. Mennyi a Gauss-elimináció illetve a visszahelyettesít műveletigénye? (2 pont) GE: VH: 11. Írja fel az mátrixot, melyet -re alkalmazva a Gauss-elimináció egy lépét kapjuk! (3 pont) 1 1 0 1 0 0 1 1 12. Adjon elégséges feltételt az LU-felbontás létezére egyértelműségére! (Gauss-eliminációval) (1 pont) Az LU felbontás GE végrehajtható sor oszlopcsere nélkül. 13. Adjon elégséges feltételt az LU-felbontás létezére egyértelműségére! (Gauss-elimináció nélkül) (3 pont) Jelöljük -val a. főminort. Ha, akkor felbontás 2

14. Mennyi az LU-felbontás illetve egy háromszög mátrixú LER megoldásának műveletigénye? LU: (2 pont) LER: 15. Mikor nevezzük -t szimmetrikus pozitív definit mátrixnak? (2 pont) szimmetrikus, ha. pozitív definit, ha. 16. Mikor nevezzük -t a soraira (oszlopaira) nézve szigorúan diagonálisan dominánsnak? (2 pont) soraira nézve szigorúan diagonálisan domináns, ha oszlopaira nézve szigorúan diagonálisan domináns, ha 17. Definiálja fél sávszélességét! (2 pont) fél sávszélessége, ha, de. 18. Definiálja profilját! (2 pont) profilja a (sorra) (oszlopra) számok, ha rögzített,, de rögzített,, de. 19. Definiálja az mátrix -re vonatkozó Schur-komplementerét! (2 pont) Tfh invertálható. Ekkor az az mátrix -re vonatkozó Schur-komplementere. 20. Mondja ki a Gauss-elimináció (legalább) 4 tulajdonságának megmaradási tételét! (4 pont) szimmetrikus is szimmetrikus 2) pozitív definit is pozitív definit 4) fél sávszélessége fél sávszélessége 5) -ben az értékek nem csökkennek. 21. Definiálja a Cholesky-felbontást! (2 pont) 0, ahol szimmetrikus. 22. Milyen tételt tanult a Cholesky-felbontásról? (3 pont) Ha szimmetrikus pozitív definit, akkor felbontás. 23. Mennyi a Cholesky-felbontás műveletigénye? (2 pont) 24. Milyen tételt tanult a QR-felbontásról? (3 pont) Ha oszlopai lineárisan függetlenek, akkor felbontás. Ha feltesszük, hogy -ra, akkor egyértelmű is. 3

25. Mennyi a QR-felbontás műveletigénye? (2 pont) 26. Definiálja a Householder mátrixot! (2 pont) Ha, melyre, akkor -t Householder mátrixnak nevezzük. Jelöl: 27. Írja le a Householder-transzformáció 4 tanult tulajdonságát! (4 pont) szimmetrikus mátrix 2) ortogonális mátrix 4) 28. Adja meg azt a Householder mátrixot, melyre az azonos hosszúságú vektorok esetén. (2 pont) 29. Írja le a vektornorma definiáló tulajdonságait! (3 pont) A fv-t vektornormának nevezzük, ha 2) 4) 30. Írja le a mátrixnorma definiáló tulajdonságait! (4 pont) A fv-t mátrixnormának nevezzük, ha 2) 4) 5) 31. Írja le az indukált mátrixnormáról tanult tételt! (2 pont) Legyen tetszőleges vektornorma. Ekkor az mennyiség mátrixnormát definiál. 32. Mit jelent az illeszked normák esetén? (2 pont) A mátrixnorma illeszkedik -hoz, ha 33. Írja le az Frobenius mátrixnormát! (4 pont) 4

34. Mit nevezünk egy mátrix spektrálsugarának? (2 pont) A mennyiséget az spektrálsugarának nevezzük, ahol az sajátértéke. 35. Definiálja a kondíciószámot mátrixok esetén! Mikor értelmezhető? (2 pont) A az kondíciószáma. Csak invertálható mátrixra értelmezhető. 36. Írja le a LER jobboldalának változásakor érvényes perturbációs tételt! (4 pont) Ha invertálható, indukált mátrixnorma, akkor 37. Írja le a LER mátrixának változásakor érvényes perturbációs tételt! (4 pont) Ha invertálható,, akkor 38. Írja le a kondíciószám (legalább) 4 tulajdonságát! (4 pont) invertálható: 2) ortogonális (unitér): 4) szimmetrikus: 5) szimmetrikus pozitív definit: 6) invertálható: 39. Írja le a kontrakció fogalmát függvény esetén! (2 pont) kontrakció, ha 40. Írja le a Banach-féle fixponttételt -re! (5 pont) Ha kontrakció, akkor 2) kezdővektorra: iterációs sorozat konvergál Hibabecslek: ( :. hiba, : kontrakciós együttható) 41. Adjon elégséges feltételt az alakú iterációk konvergenciájára! (2 pont) Ha, akkor kezdővektorra az iterációs sorozat konvergál az megoldásához. 42. Írja le az indukált normák a spektrálsugár kapcsolatáról tanult lemmát! (2 pont) azaz indukált norma: 43. Adjon szükséges elégséges feltételt az alakú iterációk konvergenciájára! (2 pont) kezdővektorra az iterációs sorozat konvergál az megoldásához 5

44. Írja le a Jacobi- a csillapított Jacobi-módszer iterációját! (3 pont) Jacobi ( ): Csillapított Jacobi ( ): 45. Adjon elégséges feltételt a Jacobi-módszer a csillapított Jacobi-módszer konvergenciájára! (2 pont) Ha szigorúan diagonálisan domináns a soraira (oszlopaira) nézve, akkor azaz a iteráció konvergens. Ha konvergens, akkor -re a is konvergens. 46. Írja le a Gauss-Seidel-iterációt (a koordinátás alakot is)! (2 pont) Koordinátás alak: 47. Írja le a Gauss-Seidel relaxációs módszert (a koordinátás alakot is)! (2 pont) Koordinátás alak: 48. Milyen szükséges elégséges feltételt tanult a Gauss-Seidel relaxáció konvergenciájáról? (3 pont) Ha szimmetrikus pozitív definit, akkor: konvergens 49. Szigorúan diagonálisan domináns mátrix esetén mit tud mondani a Jacobi- a Gauss-Seideliteráció konvergenciájáról? (2 pont) Ha szigorúan diagonálisan domináns a soraira (oszlopaira), akkor azaz az konvergens legalább olyan gyors, mint a Jacobi. 50. Milyen tételt tanult szimmetrikus, pozitív definit tridiagonális mátrixok esetén a,, módszerekről? (5 pont), -re konvergens. 2) -ra az optimális paraméter értéke: Ha, akkor 4) Ha, akkor 6

51. Vezesse le a Richardson-típusú iterációk alakját! (2 pont) 52. Milyen tételt tanult a Richardson-típusú iterációkról? (4 pont) szimmetrikus, pozitív definit a következő állítás igaz a sajátértékeire: Ekkor pontosan a paraméterekre konvergens az iteráció. Az optimális paraméter: 53. Definiálja a J pozíció halmazra illeszkedő rzleges LU-felbontást! (3 pont) A a mátrix elemek pozícióinak egy rzhalmaza, melyre -re, azaz a főátlót nem tartalmazza. Az mátrix pozíció halmazra illeszkedő rzleges LU felbontásán olyan felbontást értünk, melyre a szokásos -re, -re. 54. Írja le az ILU-felbontás algoritmusát (L,U Q előállításának felírása)! (5 pont),. lép: ( szétbontás, ahol -ban,,,. -ban,,,. (2), azaz elvégezzük a. Gauss-eliminációs lépt. Ekkor az felbontásra: 55. Adjon elégséges feltételt az ILU-felbontás létezére egyértelműségére! (1 pont) Ha szigorúan diagonálisan domináns, akkor az ILU felbontás egyértelműen létezik. 56. Vezesse le az ILU-algoritmust! A reziduum vektor bevezetével írja fel a gyakorlatban használt alakot is. (4 pont) alakból 7

Algoritmus: LER mo. 57. Írja le a Bolzano-tételt! (3 pont) 58. Írja le az intervallum-felez algoritmusát hibabecslét! (3 pont). lép: Hibabecsl: Spórolós megoldás: 59. Írja le a Brouwer-féle fixponttételt! (3 pont) 60. Írja le a fixponttételt az *a;b+ intervallumra! (5 pont) kontrakció -n. Ekkor 2) iterációs sorozat konvergens Hibabecsl: ( : kontrakciós együttható) 61. Adjon meg elégséges feltételt a kontrakcióra! (2 pont) kontrakció -n 62. Definiálja a konvergencia rend fogalmát! (2 pont) Az konvergens sorozat -adrendben konvergens, ha 8

63. Írja le az -ed rendű konvergenciára vonatkozó tételt! (4 pont) Tfh. az iteráció konvergál -hoz,, továbbá Ekkor az, de. sorozat -adrendben konvergens hibabecsle: Numerikus módszerek beugró kérdek ahol 64. Vezesse le a Newton-módszer képletét! (3 pont) -ra tetszőleges kezdőérték A. lépben az érintő: ponton átmenő érintővel közelítjük az -et. : az érintőnek az x tengellyel vett metszpontja. x tengellyel vett metszpont: 65. Írja le a Newton-módszer monoton konvergencia tételét! (5 pont) Tfh. 2) állandó előjelű (egymástól független) Ekkor az -ból indított Newton-módszer monoton konvergál -hoz. 66. Írja le a Newton-módszer lokális konvergencia tételét! (5 pont) Tfh. 2) állandó előjelű 4) 5) Ekkor az -ból indított Newton-módszer másodrendben konvergens hibabecsle: 67. Definiálja a húr-módszert! (2 pont) -ra,. lép: Az pontokon átmenő egyenessel közelítjük -et, ahol a legnagyobb indexű pont, melyre. : egyenes metszpontja az x tengellyel 9

68. Definiálja a szelő-módszert! (1 pont),. lép: pontokon átmenő egyenessel közelítjük -et. 69. Írja le a szelő-módszer lokális konvergencia tételét! (5 pont) Tfh. 2) állandó előjelű 4) 5) Ekkor a szelőmódszer konvergens rendben hibabecsle: 70. Vezesse le a többváltozós Newton-módszer képletét! (3 pont) -nek az elsőfokú Taylor-polinomja: : Taylor-polinom LER megoldása Ez a végrehajtása. Ahol a derivált mátrix. 71. Milyen becslt tanult polinomok gyökeinek elhelyezkedéről? (4 pont),, A polinom bármely gyökére, ahol 10

72. Írja le a polinom helyettesíti értékeinek gyors számolására tanult Horner-algoritmust! (2 pont) Algoritmus: 11