A CSOPORT 4 PONTOS: 1. A

Hasonló dokumentumok
Numerikus módszerek beugró kérdések

Numerikus módszerek 1.

Gyakorló feladatok. Agbeko Kwami Nutefe és Nagy Noémi

1. Fourier-sorok. a 0 = 1. Ennek a fejezetnek a célja a 2π szerint periodikus. 1. Ha k l pozitív egészek, akkor. (a) cos kx cos lxdx = 1 2 +

1 Lebegőpontos számábrázolás

Numerikus Analízis. Király Balázs 2014.

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

Lineáris algebra numerikus módszerei

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

NUMERIKUS MÓDSZEREK I. BEUGRÓ KÉRDÉSEK

Legkisebb négyzetek módszere, Spline interpoláció

GPK M1 (BME) Interpoláció / 16

I. A PRIMITÍV FÜGGVÉNY ÉS A HATÁROZATLAN INTEGRÁL

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

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

Numerikus matematika vizsga

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

NUMERIKUS MÓDSZEREK I. TÉTELEK

LNM folytonos Az interpoláció Lagrange interpoláció. Lineáris algebra numerikus módszerei

Gauss elimináció, LU felbontás

Matematika A2 vizsga mgeoldása június 4.

Gauss-Seidel iteráció

Kiegészítő részelőadás 2. Algebrai és transzcendens számok, nevezetes konstansok

Dr. Tóth László, Kombinatorika (PTE TTK, 2007)

Állapottér modellek tulajdonságai PTE PMMK MI BSc 1

Lineáris algebra Gyakorló feladatok

Függvények hatványsorba fejtése, Maclaurin-sor, konvergenciatartomány

Mechanizmusok vegyes dinamikájának elemzése

Polinomok, Lagrange interpoláció

Lineáris algebra 2. Filip Ferdinánd december 7. siva.banki.hu/jegyzetek

Lineáris egyenletrendszerek

Diszkrét matematika I., 12. előadás Dr. Takách Géza NyME FMK Informatikai Intézet takach november 30.

Vektorok, mátrixok, lineáris egyenletrendszerek

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

Numerikus integrálás

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

Matematika gyógyszerészhallgatók számára. A kollokvium főtételei tanév

Bevezetés az algebrába 2

Gauss-eliminációval, Cholesky felbontás, QR felbontás

Gyakorlo feladatok a szobeli vizsgahoz

Alap-ötlet: Karl Friedrich Gauss ( ) valószínűségszámítási háttér: Andrej Markov ( )

Mátrixok 2017 Mátrixok

Ipari matematika 2. gyakorlófeladatok

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

1. Egyensúlyi pont, stabilitás

Kiegészítő részelőadás 2. Algebrai és transzcendens számok, nevezetes konstansok

Tartalomjegyzék 1 BEVEZETÉS 2

1. Interpoláció. Egyértelműség Ha f és g ilyen polinomok, akkor n helyen megegyeznek, így a polinomok azonossági tétele miatt egyenlők.

3. Előadás. Megyesi László: Lineáris algebra, oldal. 3. előadás Lineáris egyenletrendszerek

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

Tétel: Ha,, akkor az ábrázolt szám hibája:

Drótos G.: Fejezetek az elméleti mechanikából 4. rész 1

First Prev Next Last Go Back Full Screen Close Quit. Matematika I

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

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

Matematika (mesterképzés)

1. Polinomfüggvények. Állítás Ha f, g C[x] és b C, akkor ( f + g) (b) = f (b) + g (b) és ( f g) (b) = f (b)g (b).

NUMERIKUS MÓDSZEREK PÉLDATÁR

9. Előadás. (9. előadás) Lineáris egyr.(3.), Sajátérték április / 35

Vektorterek. =a gyakorlatokon megoldásra ajánlott

YBL - SGYMMAT2012XA Matematika II.

Feladatok megoldásokkal a 9. gyakorlathoz (Newton-Leibniz formula, közelítő integrálás, az integrálszámítás alkalmazásai 1.

Lineáris leképezések (előadásvázlat, szeptember 28.) Maróti Miklós, Kátai-Urbán Kamilla

1. Mátrixösszeadás és skalárral szorzás

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

Numerikus módszerek 1.

Numerikus integrálás április 20.

Eddig csak a polinom x-ben felvett értékét kerestük

Lineáris leképezések. 2. Lineáris-e az f : R 2 R 2 f(x, y) = (x + y, x 2 )

x 2 e x dx c) (3x 2 2x)e 2x dx x sin x dx f) x cosxdx (1 x 2 )(sin 2x 2 cos 3x) dx e 2x cos x dx k) e x sin x cosxdx x ln x dx n) (2x + 1) ln 2 x dx

Konjugált gradiens módszer

2012. október 2 és 4. Dr. Vincze Szilvia

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

3. Lineáris differenciálegyenletek

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

Numerikus Matematika

Legfontosabb bizonyítandó tételek

Ezt kell tudni a 2. ZH-n

Lineáris algebra. (közgazdászoknak)

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

Tizenegyedik gyakorlat: Parciális dierenciálegyenletek Dierenciálegyenletek, Földtudomány és Környezettan BSc

k n k, k n 2 C n k k=[ n+1 2 ] 1.1. ábra. Pascal háromszög

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

1. zárthelyi,

A feladatok megoldása

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

Normák, kondíciószám

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

Feladatok a Gazdasági matematika II. tárgy gyakorlataihoz

Nagy Gábor compalg.inf.elte.hu/ nagy

Matematika szigorlat június 17. Neptun kód:

Differenciálegyenletek numerikus megoldása

Matematika II. 1 sin xdx =, 1 cos xdx =, 1 + x 2 dx =

Lineáris egyenletrendszerek Műveletek vektorokkal Geometriai transzformációk megadása mátrixokkal Determinánsok és alkalmazásaik

MÉSZÁROS JÓZSEFNÉ, NUMERIKUS MÓDSZEREK

y = y 0 exp (ax) Y (x) = exp (Ax)Y 0 A n x n 1 (n 1)! = A I + d exp (Ax) = A exp (Ax) exp (Ax)

Matematika alapjai; Feladatok

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

1. A Horner-elrendezés

1.1. Definíció. Azt mondjuk, hogy a oszója b-nek, vagy más szóval, b osztható a-val, ha létezik olyan x Z, hogy b = ax. Ennek jelölése a b.

Átírás:

A CSOPORT 4 PONTOS:. A szám: pí= 3,459265, becslése: 3,4626 abszolút hiba: A szám és a becslés özti ülönbség abszolút értée Pl.: 0.000033 Relatív hiba: Az abszolút hiba osztva a szám abszolút értéével Pl.: 0.00000 Képlethiba: A számítási módszer tévedéséből származó eltérés neve. Örölött hiba: Ha már a beolvasott adato is hibása, aor beszélün erről. 2. Definiálja a természetes intervallum iterjesztését, és mutasson rá példát! A valós művelete azon iterjesztése, amelyere: [a, b]+[c, d]=[a+c, b+d] [a, b]-[c, d]= [a-d, b-c] [a, b]*[c, d]= [min (ac, ad, bc, bd), ma (ac, ad, bc, bd)] [a, b]/[c, d]= [a, b]*[/d, /c] 0 [c, d] Az alapműveleteen túl a standard függvényeet is i lehet terjeszteni intervallumora. Azt az eljárást, amelyne során egy valós függvény műveleteit és standard függvényeit rendre intervallumos megfelelőjüre cseréljü, természetes intervallum iterjesztésne nevezzü. Pl.:[, 2]+[2, 3]= [3, 5] [, 2]- [2, 3]= [-2, 0] [, 2]* [2, 3]= [2, 6] [, 2]/ [[2, 3]= [, 2]*[/3, /2]=[/3, ] 3. Mior nevezün ét lineáris egyenletrendszert evivalensne? Mi a megengedett transzformáció? Két egyenletrendszert aor teintün evivalensne, ha a megoldásai halmaza megegyezi. A megengedett transzformáció: egy egyenletne egy nem nulla számmal való beszorzása, és egy egyenlet onstans-szorosána hozzáadása egy mási egyenlethez. Az átalaításoal háromszögmátriot, vagy diagonálismátriot hozun létre. 4. cond (A) = cond(a T ) A definícióból övetezi a ét vizsgálandó megoldása. A végtelen cond a soro absozlút értééne összege, míg az első cond az oszlopo értééne összege, ha ezt transzponálju, aor ész. A = F A T F A F = n i= n j= a ij 2 A = 5. Adja meg a hatványmódszer iterációs épletét, és jellemezze a onvergencia sebességét! Mi mindenne a meghatározására való ez az eljárás? A gyaorlatban so esetben csa bizonyos sajátértée meghatározására van szüség. A hatványmódszer a legnagyobb abszolút értéű sajátérté meghatározására szolgál. Az alapalgoritmus a övetező iteráción alapul: F A T F

y y A y /, = = + Ha 2 λ a másodi legnagyobb abszolút értéű sajátérté, aor a onvergencia sebességére érvényes: + = + i i 2 λ λ σ λ, illetve ( ) ( ) + = + T T 2 2 λ λ σ λ Ez a módszer a mátri legnagyobb abszolút értéű sajátértéét özelíti. 5 PONTOS: 6. Mondja i és igazolja az általános- és az interpolációs vadratúra-formulá rendjével apcsolatban tanult 3 tételt!

7. Mondja i és igazolja a Newton-módszer hibabecsléséről tanult tételt!

B CSOPORT 4 PONTOS:. Iterációs módszere használata; Jacobi iteráció Aor használju, amior nagy, vagy rita mátrioal szeretnén számolni. Valamint, ha az eliminációs eljárással apott, ereítési hibáal terhelt özelítő megoldást ell pontosítani. Jacobi iteráció: 2. Milyen összefüggéseet ismer a polinomo és a gyöö viszonyában? 3. Mior ell a szelő módszert használni a Newton-módszer helyett? Adjon meg egy gyaorlati példát erre!! Amior a függvény deriváltja nem ismert, vagy az f() függvény iválasztásána módja adott. Pl: f()= e 2 4. Mi a hatása a >> p = polyfit(, y, 3) Matlab utasításna? A legisebb négyzete módszere szerint özelíti az ( i, y i ) oordinátájú pontoat. és y azonos hosszú vetoro. A polinom foszáma legalább 3. 5. Meora lehet egy n alappontos vadratúra formula rendje legfeljebb? Min múli a bizonyítás?

5 PONTOS 5. Lagrange interpolációs polinom egyértelmű létezéséről szóló tétel + biz! 6. Iterált Horner elrendezés segédtétele és anna övetezményei!

C CSOPORT 4 PONTOS. Mi a hibaszámítás alapfeladata? Példa 2. Intervallum artitmetia néhány, a valós aritmetiától eltérő tulajdonsága! 3. Mennyi a Gauss-elimináció, alsó- felső háromszögmátriú, és általános lin.e.r. műveletigénye? Ө(n 2 ) az alsó és felső háromszögmátriú lineáris egyenletrendszer megoldásána műveletigénye. A Gauss eliminációé 2/3n 3. Az általános lineáris egyenletrendszer megoldásána műveletigénye ezen ettő összege. 4. Írni egy 22 mátriot, amire az egyes,végtelen és Frobenius norma ülönböző 2 értéet ad! 3 4 A = 6, A = 7, A F = 30 5. Gersgorin tétel. Hogyan használható a sajátértée orlátaina megadásához? A => ρ(a)

5 PONTOS 6. LR felbontásra vonatozó segédtétel imondása és bizonyítása 7. gradiens módszer

D CSOPORT 4 PONTOS. Soroljon fel néhány polinomora vonatozó műveletet a Matlabban és adjon ezere példát! y = 5-4 3 +2 2 -+25 >> p= [ 0-4 2-25]; >> roots (p) - Kiírja a polinom gyöeit! >>poly (y) - Adott gyööhöz megadja a polinom együtthatóit >>polyfit (, y, n) - Az ( i, y i ) pontora illeszedő legalább harmadfoú polinomot adja meg >>polyval (p, ) - A p polinom iértéelése az helyen. 2. Mire jó a Newton-módszer? Hogyan jellemezhető a onvergenciája, és min alapul a bizonyítás? Nem lineáris egyenlete megoldásána özelítésére. f ( ) + = f ( ) Fejtsü f()-et örül Taylor-sorba és helyettesítsü be az * értéet. 3. Definiálja a numerius integrálás, a vadratura-formula, a súlyo és az alapponto fogalmát! A vadratura a numerius integrálás szinonimája, amioraz határozott integrál özelítése a feladat. A határozott integráloat szoás b n f ) d Qn ( f ) = a i= ( ω f ( ) b a f ( ) d = F( b) F( a) alaban özelíteni, ahol Qn(f)-et vadratura formulána nevezzü. Általában feltesszü, hogy i eleme [a, b] zárt intervallumna teljesül az i alappontora, és eze páronént ülönböző. A ω i számoat súlyona nevezzü. 4. Mi a Horner-elrendezés, mire jó, és mi a hátrány? A Horner-elrendezés az n-ed foú polinom n db szorzásból és n+ összeadásból álló a tényező sorrendjétől elteintve egyértelműen meghatározott alaja. 5. f()=( ((a 0 *+a )*+a 2 )*+ +a n- )*+a n. A polinom gyors iértéelésére szolgál adott pontban. Hátránya: Nem optimális ha ugyanazt a polinomot nagyon so helyen ell iértéelni. i i

5 PONTOS 6. Tetszőleges mátrira létezi az ortogonális felbontás 7. Az iterációs módszer onvergenciája

E CSOPORT 4 PONTOS. Lebegőpontos számo, mantissza, eponens, rövid jellemzés 2. Kis- és nagy-ordó 3. Definiálja a mátrio ondíciószámát, jól és rosszul ondícionáltságot!

4. Eliminációs mátrio, szorzatu, inverzü 5. Mior hasonló A B-hez? Mi a transzformációs mátri? Sajátértéel apcsolata. 5 PONTOS 6. Sajátértée és sajátvetoro ondícionáltsága

7. Vezesse le a Lagrange interpoláció hibáját!