Mátrixok és lineáris egyenletrendszerek

Hasonló dokumentumok
Vektorok. Octave: alapok. A fizika numerikus módszerei I. mf1n1a06- mf1n2a06 Csabai István

Normák, kondíciószám

Gauss elimináció, LU felbontás

A MATLAB alapjai. Kezdő lépések. Változók. Aktuális mappa Parancs ablak. Előzmények. Részei. Atomerőművek üzemtana

Gauss-eliminációval, Cholesky felbontás, QR felbontás

Sajátértékek és sajátvektorok. mf1n1a06- mf1n2a06 Csabai István

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

Numerikus matematika vizsga

41. Szimmetrikus mátrixok Cholesky-féle felbontása

Problémás regressziók

Példa: Tartó lehajlásfüggvényének meghatározása végeselemes módszer segítségével

Numerikus módszerek 1.

Matlab alapok. Baran Ágnes. Baran Ágnes Matlab alapok Elágazások, függvények 1 / 15

Robotok inverz geometriája

A MATLAB alapjai. Kezdő lépések. Változók. Aktuális mappa Parancs ablak. Előzmények. Részei

Legkisebb négyzetek módszere, Spline interpoláció

Lineáris algebra Gyakorló feladatok

Mátrixhatvány-vektor szorzatok hatékony számítása

LINEÁRIS EGYENLETRENDSZEREK október 12. Irodalom A fogalmakat, definíciókat illetően két forrásra támaszkodhatnak: ezek egyrészt elhangzanak

Algoritmusok Tervezése. 1. Előadás MATLAB 1. Dr. Bécsi Tamás

1. Feladatlap. Függvények. Mőveletek Matlab nyelvben. Példa inverz osztásra >>d=2\1 d= Információkérési lehetıségek help utasítás

Ismerkedés a Matlabbal

Bázistranszformáció és alkalmazásai 2.

A digitális képfeldolgozás alapjai. Készítette: Dr. Antal Péter

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

1. zárthelyi,

MATLAB alapismeretek I.

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

. Typeset by AMS -TEX 0

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

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I.

1. Transzformációk mátrixa

Matematikai programok

Mátrixok 2017 Mátrixok

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

12. előadás. Egyenletrendszerek, mátrixok. Dr. Szörényi Miklós, Dr. Kallós Gábor

9. Előadás. Megyesi László: Lineáris algebra, oldal. 9. előadás Mátrix inverze, mátrixegyenlet

4.A 4.A. 4.A Egyenáramú hálózatok alaptörvényei Ohm és Kirchhoff törvények

A számok kiíratásának formátuma

Lineáris egyenletrendszerek

Baran Ágnes. Gyakorlat Vektorok, mátrixok, lineáris egyenletrendszerek. Baran Ágnes Matematika Mérnököknek

Vektorterek. =a gyakorlatokon megoldásra ajánlott

Baran Ágnes. Gyakorlat Függvények, Matlab alapok

Lineáris algebra zárthelyi dolgozat javítókulcs, Informatika I márc.11. A csoport

Gingl Zoltán, Szeged, :14 Elektronika - Hálózatszámítási módszerek

NEMLINEÁRIS EGYENLETRENDSZEREK MEGOLDÁSA

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

Jelek és rendszerek Gyakorlat_02. A gyakorlat célja megismerkedni a MATLAB Simulink mőködésével, filozófiájával.

Lineáris egyenletrendszerek

1. Mátrixösszeadás és skalárral szorzás

Matematika elméleti összefoglaló

Matematikai programok

Numerikus módszerek 1.

4_Gnuplot1. October 11, Jegyzetben az 3. fejezet (36-től 52.-ig oldalig).

Kijelző...P.27 Kezdeti Lépések Statisztikai Számítások Kifejezések és Értéket Bevitele Haladó Tidp,ányos Számítások Beviteli Tartományok...P.

Gyakorló feladatok. Agbeko Kwami Nutefe és Nagy Noémi

A KroneckerCapelli-tételb l következik, hogy egy Bx = 0 homogén lineáris egyenletrendszernek

1.4 fejezet. RGB színrendszerek

Számítási feladatok a Számítógépi geometria órához

Feladat: megoldani az alábbi egyenletrendszert: A x = b,

rank(a) == rank([a b])

15. LINEÁRIS EGYENLETRENDSZEREK

MATLAB OKTATÁS 1. ELŐADÁS ALAPOK. Dr. Bécsi Tamás Hegedüs Ferenc

3. Lineáris egyenletrendszerek megoldása február 19.

Elektromos áramerősség

Adatsor feldolgozása Scilab-bal

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

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

Jelek és rendszerek MEMO_03. Pletl. Belépő jelek. Jelek deriváltja MEMO_03

Összetett hálózat számítása_1

5. Előadás. (5. előadás) Mátrixegyenlet, Mátrix inverze március 6. 1 / 39

MATLAB. 3. gyakorlat. Mátrixműveletek, címzések

Utoljára mentve: BME-MIT, :22:00, sorsz.: 3

Szinkronizmusból való kiesés elleni védelmi funkció

SZÍNES KÉPEK FELDOLGOZÁSA

Általánosan, bármilyen mérés annyit jelent, mint meghatározni, hányszor van meg

4. Használati útmutatás

Gyártórendszerek modellezése: MILP modell PNS feladatokhoz

Vektorok, mátrixok, lineáris egyenletrendszerek

VIK A2 Matematika - BOSCH, Hatvan, 3. Gyakorlati anyag. Mátrix rangja

Lineáris algebra. (közgazdászoknak)

Baran Ágnes. Gyakorlat Halmazok, függvények, Matlab alapok. Baran Ágnes Matematika Mérnököknek Gyakorlat 1 / 34

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

Lineáris algebra és mátrixok alkalmazása a numerikus analízisben

TEXTÚRA ANALÍZIS VIZSGÁLATOK LEHETŐSÉGEI A RADIOLÓGIÁBAN

A MATLAB programozása. Féléves házifeladat. RGBdialog

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I.

KIEGYENLÍTŐ SZÁMÍTÁSOK II.

Függvények Megoldások

MA1143v A. csoport Név: december 4. Gyak.vez:. Gyak. kódja: Neptun kód:.

FIZIKA II. Egyenáram. Dr. Seres István

1 Lebegőpontos számábrázolás

NUMERIKUS MÓDSZEREK I. TÉTELEK

= Y y 0. = Z z 0. u 1. = Z z 1 z 2 z 1. = Y y 1 y 2 y 1

Gingl Zoltán, Szeged, szept. 1

3. el adás: Determinánsok

A gyakorlatban az (1)-beli szumma a technológiai korlátok következtében csak véges t értékig mehet, ami ábrázolási pontatlansághoz vezethet.

Lineáris algebra és a rang fogalma (el adásvázlat, szeptember 29.) Maróti Miklós

Síkbarajzolható gráfok, rúdszerkezetek, transzformátorok

17/1. Négypólusok átviteli függvényének ábrázolása. Nyquist diagram.

Átírás:

Mátrixok és lineáris egyenletrendszerek A fizika numerikus módszerei I. mf1n1a06- mf1n2a06 Csabai István Mátrixok megadása octave:##> A=[5 7 9-1 3-2] A = 5 7 9-1 3-2 Javasolt kiírni a,-t és ;-t octave:##> B=[2, 0; 0, -1; 1, 0] B = 2 0 0-1 1 0

Mátrixok megadása soronként octave:##> D=[1 2 3]; octave:##> D=[D; 4 5 6]; octave:##> D=[D; 7 8 9] D = 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Mőveletek octave:##> A*B 19-7 -4-3 A mátrix szorzás nem felcserélhetı! octave:##> B*A 10 14 18 1-3 2 5 7 9

Mátrix és vektor szorzata octave:##> x=[1; 0; 3] x = 1 0 3 octave:##> A*x 32-7 Téves sor/oszlop szám octave:##> x=[1 0 3] x = 1 0 3 octave:##> A*x error: operator *: nonconformant arguments (op1 is 2x3, op2 is 1x3) error: evaluating binary operator * near line 12, column 2

Transzponálás octave:##> A A = 5 7 9-1 3-2 octave:##> A' 5-1 7 3 9-2 Komplex mátrixoknál komplex konjugálással együtt A = 5 + 0i 7 + 0i 9 + 0i -1 + 0i 3 + 0i 0 + 1i octave:48> A' 5-0i -1-0i 7-0i 3-0i 9-0i 0-1i

Speciális mátrixok octave:##> I = eye(4) I = 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 Összetett mátrixok octave:##> comp = [eye(3), B; A, zeros(2,2)] comp = 1 0 0 2 0 0 1 0 0-1 0 0 1 1 0 5 7 9 0 0-1 3-2 0 0

A mátrix mint adat-táblázat octave:##> t=0:0.2:1; octave:##> freq=[sin(t) sin(2*t), sin(3*t) ] freq = 0 0 0 0.1987 0.3894 0.5646 0.3894 0.7174 0.9320 0.5646 0.9320 0.9738 0.7174 0.9996 0.6755 0.8415 0.9093 0.1411 A mátrix elemei octave:##> J = [ 1 2 3 4 5 6 7 8 11 13 18 10]; octave:##> J(1,1) 1 octave:##> J(2,3) 7 Teljes 3. sor octave:##> J(3,:) 11 13 18 10 Elemek változtatása octave:##> J(3, 2:3) = [-1 0] J = 1 2 3 4 5 6 7 8 11-1 0 10 1-2 sorok, 4. oszlop octave:##> J(1:2, 4) 4 8

Lineáris egyenletrendszerek Milyen áramok folynak az áramkörben adott és ε 2 telepfeszültségek és r ellenállás esetén? ε 1 Lineáris egyenletrendszerek Élesítsük ki a képet!

Lineáris egyenletrendszerek A Röntgen-mérésekbıl állapítsuk meg, a páciens agyában lévı vérrög helyzetét! Lineáris egyenletrendszerek Kirchoff-törvények Egy csomópontba befolyó áramok összege megegyezik az onnan elfolyó áramok összegével (töltésmegmaradás) Bármely zárt hurokban a hálózati elemeken adott körüljárási irány mellett a rajtuk lévı feszültségek elıjelhelyesen vett összege nulla.

Lineáris egyenletrendszerek octave:##> r = 100; octave:##> ep1=1.5; octave:##> ep2=3.0; octave:##> A= [ 1-1 -1 0 0 0; 0 0 1 0 1-1; -1 0 0 1 0 1; 0 1 0-1 -1 0; 0-2*r r 0 -r 0; 0 0 0-2*r r r]; octave:##> E=[0 0 0 0 ep1 -ep2] ; octave:##> currents=inv(a)*e currents = -2.8599e-02-2.9840e-03-1.3470e-02 3.7622e-04-9.0000e-03-1.5186e-02 Lineáris egyenletrendszerek : tomográfia Egy szeletben NxN pixel A sugár-irányba esı pixel(részlet)ek összegét mérjük Ha elég sok mérés van, az összegekbıl visszaszámolható az eloszlás Inverz probléma: lineáris egyenletrendszer

Konvolúció-dekonvolúció y r x r T i r xt = T 1r y = r y r x Dekonvolúció 2 dimenzióban

Lineáris egyenletrendszerek Élesítsük ki a képet! Lineáris egyenletrendszer Szinte minden feladat (paraméter-becslés, függvényillesztés, interpoláció, bizonyos differenciál egyenletek ) erre vezet Sok speciális módszer sok algoritmus A numerikus módszerek egyik fı kihívása: gyorsabb, pontosabb algoritmusok tervezése Most nem vesszük részletesen: csak használjuk

Futási idı Mátrix invertálás lineáris egyenletrendszer megoldás mőveletigénye (futási idı) T ~ N 3 Problémák Szinguláris mátrix nincs megoldás Alulhatározott mátrix több megoldás Matematikailag egzaktul megoldható probléma a numerikus kerekítések miatt Nincs megoldás Pontatlan, hibás eredmény

Megoldás invertálással és a \ operátorral octave:##>a=[1, 1; 2, -3]; octave:##> b=[3 5] ; octave:##> inv(a)*b 2.8000 0.2000 Ellenırzés: octave:##> A*ans 3.0000 5.0000 octave:##>a\b 2.8000 0.2000 Gyorsabb!! Szinguláris mátrix u + v + w = 2 2u + 3w = 5 3u + v + 4w = 6 octave:##>a=[1 1 1 2 0 3 3 1 4]; octave:##>b=[ 2 5 6] ; octave:##>x=a\b; warning: matrix singular to machine precision, rcond = 1.15648e-17 warning: attempting to find minimum norm solution x = 0.69048-0.11905 1.09524 octave:##>a*x 1.6667 4.6667 6.3333

Rosszul kondicionált mátrix octave:##>m=[1 1; 1 1.01]; b=[2; 2.01]; octave:##>x=m\b x = 1.00000 1.00000 Kis perturbáció octave:##>m(1,2)=1.005; octave:##>x=m\b x = -0.0100000 2.0000000 Nagyobb mátrixoknál könnyebben elıfordul! Futási idı mérése Octave-ban tic : stopper indítása toc : stopper leállítása octave:8> tic; x=a\x; toc 0.00046100

Adatok beolvasása/kiíratása octave:9> save mymatrix A bash-3.00$ cat mymatrix # Created by Octave 2.1.57, Tue Mar 06 11:10:01 2007 CET <csabai@evghumgmt.colbud> # name: A # type: matrix # rows: 2 # columns: 2 1 2 5 4 Adatok beolvasása/kiíratása octave:14> clear all octave:15> A error: `A' undefined near line 15 column 1 octave:15> load mymatrix octave:16> A A = 1 2 5 4

Adatok beolvasása/kiíratása bash-3.00$ cat matrix2.dat 3 5 7 1 2 3 2 7 1 octave:17> B = load matrix2.dat B = 3 5 7 1 2 3 2 7 1 További formátumok: Octave Manual 16. fejezet Adatok ábrázolása octave:##> angles=linspace(0,2*pi,100); octave:##> y=sin(angles); octave:##> plot(angles, y);

Adatok ábrázolása octave:##> angles=linspace(0,2*pi,100); octave:##> y=sin(angles); octave:##> title('graph of sin(x)') octave:##> xlabel('angle') octave:##> ylabel('value') octave:##> plot(angles, y, 'ro');

`-' `.' `@' `-@' `^' `L' `n' Vonal pontok szimbólumok Vonal + szimbólumok tüskék lépcsık n = 1 6 : színek `c' "k", "r", "g", "b", "m", "c", vagy "w : színek: black, red, green, blue, magenta, cyan, vagy white `+' `*' `o' `x További stílusok az Octave Manual-ban Több görbe egy ábrán octave:##> plot(angles,y,angles,cos(angles))

Gyakorlat Kötelezı elızı héten: Stoyan G. MATLAB könyv, 54-67.o. Kötelezı olvasandó gyakorlatig: Stoyan G. MATLAB könyv, 67-72.o. P.J.G. Long: Octave Tutorial, 38-44. o. 49-52. o. Ajánlott olvasmány: Stoyan G. MATLAB könyv, 72-86.o. Feladatok: weben A diary fájl-t kell elküldeni e-mailben a fiznum1 kukac gmail pont com címre