Numerikus módszerek 1.

Hasonló dokumentumok
Numerikus módszerek beugró kérdések

NUMERIKUS MÓDSZEREK I. BEUGRÓ KÉRDÉSEK

Numerikus Analízis. Király Balázs 2014.

Tétel: Ha,, akkor az ábrázolt szám hibája:

Gyakorló feladatok. Agbeko Kwami Nutefe és Nagy Noémi

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

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

Numerikus matematika vizsga

1 Lebegőpontos számábrázolás

Tárgymutató I Címszavak jegyzéke

NUMERIKUS MÓDSZEREK I. TÉTELEK

Gauss-Seidel iteráció

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

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

NUMERIKUS MÓDSZEREK PÉLDATÁR

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

Legkisebb négyzetek módszere, Spline interpoláció

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

KÖZELÍTŐ ÉS SZIMBOLIKUS SZÁMÍTÁSOK FELADATGYŰJTEMÉNY

Ipari matematika 2. gyakorlófeladatok

NUMERIKUS MÓDSZEREK PÉLDATÁR

Numerikus módszerek 1.

Normák, kondíciószám

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

A CSOPORT 4 PONTOS: 1. A

Lineáris algebra numerikus módszerei

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

Tartalomjegyzék 1 BEVEZETÉS 2

Gauss-eliminációval, Cholesky felbontás, QR felbontás

Numerikus integrálás április 20.

YBL - SGYMMAT2012XA Matematika II.

Numerikus módszerek 1.

A TANTÁRGY ADATLAPJA

MÉSZÁROS JÓZSEFNÉ, NUMERIKUS MÓDSZEREK

A TANTÁRGY ADATLAPJA

NUMERIKUS MÓDSZEREK PÉLDATÁR

Lineáris algebra és mátrixok alkalmazásai

LNM folytonos Az interpoláció Lagrange interpoláció. Lineáris algebra numerikus módszerei

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

Numerikus Analízis I.

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

Numerikus integrálás április 18.

NÉVMUTATÓ. Beke Manó, 17 Bellman, R., 310, 398 Bevilacqua, R., 93 Boros Tibor, 459, 464 Boullion, T. L., 109 Bunyakovszkij, V. J.

Numerikus módszerek példatár

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

Numerikus Matematika

14. fejezet. Tárgymutató Címszavak jegyzéke

GPK M1 (BME) Interpoláció / 16

Matematika A2 vizsga mgeoldása június 4.

TANTÁRGYFELELŐS INTÉZET: Építőmérnöki Intézet. címe:

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

Lineáris algebra Gyakorló feladatok

1. feladatsor Komplex számok

Numerikus integrálás

Numerikus módszerek 1.

Numerikus módszerek 1.

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

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

41. Szimmetrikus mátrixok Cholesky-féle felbontása

Numerikus módszerek: Nemlineáris egyenlet megoldása (Newton módszer, húrmódszer). Lagrange interpoláció. Lineáris regresszió.

Interpolációs eljárások

Konjugált gradiens módszer

1. Az euklideszi terek geometriája

Polinomok, Lagrange interpoláció

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

Feladatok a Gazdasági matematika II. tárgy gyakorlataihoz

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

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

Vektorterek. =a gyakorlatokon megoldásra ajánlott

A fontosabb definíciók

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

PTE PMMFK Levelező-távoktatás, villamosmérnök szak

Numerikus módszerek példatár

Vektorok, mátrixok, lineáris egyenletrendszerek

Newton módszer. az F(x) = 0 egyenlet x* gyökének elég jó közelítése. Húzzuk meg az F(x) függvény (x 0. )) pontbeli érintőjét, és jelölje x 1

A Matematika I. előadás részletes tematikája

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

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

Eötvös Loránd Tudományegyetem Természettudományi Kar

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

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI KÖZÉP SZINT Függvények

Numerikus módszerek. Labor gyakorlatok. Muszaki és Társadalotudományi Kar Marosvásárhely

Matematika elméleti összefoglaló

Totális Unimodularitás és LP dualitás. Tapolcai János

A) 1. Számsorozatok, számsorozat torlódási pontja, határértéke. Konvergencia kritériumok.

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

Numerikus módszerek 1.

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK KÖZÉP SZINT Függvények

karakterisztikus egyenlet Ortogonális mátrixok. Kvadratikus alakok főtengelytranszformációja

Tartalomjegyzék. Typotex Kiadó, 2010

Mátrixok 2017 Mátrixok

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI KÖZÉPSZINT Függvények

Meghirdetés féléve 2 Kreditpont Összóraszám (elm+gyak) 2+0

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

Számítógépes geometria (mester kurzus)

Az érintőformula A Simpson formula Gauss-kvadratúrák Hiba utólagos becslése. Numerikus analízis

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK KÖZÉP SZINT Függvények

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

Problémás regressziók

Átírás:

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 (LER) megoldása: direkt módszerek (Gauss-elimináció, LU felbontás, Cholesky felbontás, QR felbontás) és iterációs módszerek (Jacobi, Gauss-Seidel, Richardson, ILU algoritmus). Nemlineáris egyenletek megoldása. Banach-féle fixpont tétel. Newton-módszer, húrmódszer, szelımódszer. Becslés a polinom gyökeinek elhelyezkedésére. Az egyes elıadások tematikái 1. elıadás A lebegıpontos számábrázolás egy modellje. Az input függvény (fl) fogalma, tétel az ábrázolt szám hibájáról. A hibaszámítás elemei. Az abszolút és relatív hiba ill. hibakorlát fogalma. Tétel az alapmőveletek abszolút és relatív hibájáról. A függvényérték abszolút és relatív hibája. A függvény a pontbeli kondíciószámának fogalma. 2. elıadás Lineáris egyenletrendszerek (LER) megoldása Gauss-eliminációval. Az elimináció és a visszahelyettesítés mőveletigénye. A sor-, illetve oszlopcsere szükségessége. A részleges és teljes fıelemkiválasztás. A GE alkalmazásai: determináns számítása, azonos mátrixú lineáris egyenletrendszerek megoldása, mátrix inverz számítás. A GE felírása speciális mátrix szorzással. Kapcsolata az LU felbontással. 3. elıadás Az LU felbontás, tétel az! -rıl. A fıminorok és az LU felbontás kapcsolata. L és U elemeinek meghatározásának menete, sorrendek az elemek kifejezésére. Mőveletigénye. Fogalmak: A szimmetrikus, pozitív definit, szigorúan diagonálisan domináns a sorokra ill. oszlopokra, fél sávszélesség, profil, Schur-komplementer. A GE (LU felbontás) megmaradási tételei. 4. elıadás Az LDU felbontás és a Cholesky-féle felbontás, kapcsolatuk az LU felbontással. Tétel a Cholesky-féle felbontásról. QR felbontás Gram-Schmidt ortogonalizációval. 5. elıadás QR felbontás Householder transzformációval. A transzformáció tulajdonságai, alkalmazása LER megoldására. A vektor- és mátrix norma fogalma, példák. Normák ekvivalenciája. 6. elıadás

Az indukált mátrix norma konstrukciója, az illeszkedés fogalma. Az 1-es,, Frobenius mátrix norma. A 2-es mátrix norma és kapcsolata a spektrálsugárral. 7. elıadás A lineáris egyenletrendszer érzékenységére vonatkozó tételek. A kondíciószám fogalma és tulajdonságai. A LER megoldásának iterációs módszerei. Banach-féle n fixpont tétel IR -re. 8. elıadás n A LER megoldásának iterációs módszerei. Banach-féle fixpont tétel IR -re. Elégséges feltétel a konvergenciára. Szükséges és elégséges feltétel a konvergenciára. Speciális iterációs módszerek: Jacobi-iteráció, a koordinátákra felírt alakja és a konvergencia tétele. A szigorúan diagonálisan domináns (sorokra ill. oszlopokra) mátrix fogalma. 9. elıadás A csillapított Jacobi-iteráció, a koordinátákra felírt alakja és konvergencia tétele. A Gauss-Seidel-iteráció, a koordinátákra felírt alakja. A Gauss-Seidel relaxáció, a koordinátákra felírt alakja és a konvergencia tételei speciális mátrix osztályokra. 10. elıadás A Richardson-típusú iteráció, konvergencia tétele. Kerekítési hibák hatása az iterációkra. A részleges LU felbontás és az ILU algoritmus. 11. elıadás Nemlineáris egyenletek megoldása. Bolzano tétel, intervallum-felezés. A konvergencia rend fogalma. Brouwer-féle fixpont tétel, Banach-féle fixpont tétel [ a; b] IR -en. Elégséges feltételek a kontrakcióra. Az m-edrendő konvergenciára vonatkozó tétel. 12. elıadás A Newton-módszer és konvergencia tételei (monoton, lokális). Húrmódszer, szelımódszer, többváltozós Newton-módszer. 13. elıadás A Horner algoritmus polinom helyettesítési értékeinek gyors számolására. Becslés a polinom gyökeinek elhelyezkedésére. Az egyes gyakorlatok tematikái 1. gyakorlat Egyszerő hibaszámításos feladatok. A függvényérték hibájára példa. Állandó együtthatós kétlépéses rekurziók esetén a hibaterjedés számolása. Pl. Fibonacci sorozat. Gépi számhalmazra példa. Valós számnak megfeleltetett gépi szám keresése. Pl. 1/12, 1/3, 3,123 stb. Hibakorlát számolások, a számábrázolásból adódóan. 2. gyakorlat

Még példák az elızı témakörre, összeadás, kivonás a gépi számok körében. Hibakorlát számolás. Gauss-eliminációval LER megoldás. 3. gyakorlat Példák LU felbontásra többféle módon is. A megmaradási tételekbıl az egyszerőbbek bizonyítása. 4. gyakorlat Példák LDU, Cholesky felbontásra, QR felbontásra Gram-Schmidt ortogonalizációval. 5. gyakorlat Példák Gram-Schmidt ortogonalizációra és Householder transzformációkra. Normás feladatok: Frobenius nem indukált norma, sajátérték és mátrix norma kapcsolata. 6. gyakorlat Zárthelyi dolgozat 7. gyakorlat A * A szimmetrikus, pozitív szemidefinit. Spektrálsugár és norma kapcsolata. A normális esetben a 2-es norma kifejezhetı a spektrálsugárral. 1-es vagy végtelen mátrix norma képletének bizonyítása. A 2-es vektor és mátrixnorma invariáns az ortogonális transzformációkra. Frobenius norma tulajdonságai, illeszkedik a 2-es vektornormához. 8. gyakorlat Kondíciószám számítása különbözı mátrix normákban. A QR- és a Cholesky felbontás kondicionáltsága. Példák LER iterációs módszereire, az elégséges feltétel és a szükséges és elégséges feltétel alkalmazása a konvergencia bizonyítására. Hibabecslések. 9. gyakorlat Példák a Jacobi-, csillapított Jacobi-, Gauss-Seidel-iterációra. A tanult konvergencia tételek alkalmazása. 10. gyakorlat Példa Richardson-típusú iterációra, lépésenkénti optimális paraméter választás. Példa részleges LU felbontásra, és az ILU algoritmus. 11. gyakorlat Példa az intervallum-felezés módszerére. A konvergencia rend fogalma egyszerő nullsorozatokon. A fixpont tétel alkalmazása konkrét feladatokon, hibabecslések. Az m-edrendő konvergenciára vonatkozó tétel alkalmazása. 12. gyakorlat A Newton-módszer és konvergencia tételeinek (monoton, lokális) alkalmazása. A Horner algoritmus konkrét polinomok esetén. Becslés a polinom gyökeinek elhelyezkedésére. 13. gyakorlat Zárthelyi dolgozat

Numerikus módszerek 2. Tantárgy kódja: IP-08bNM2EG (1+2) Az elsajátítandó ismeretanyag rövid leírása: A polinom interpoláció. Lagrange és Newton alak. Hermite interpoláció. Spline interpoláció (intervallumonként és B-spline-okkal). Mátrix szinguláris felbontása. Az általánosított inverz és általánosított megoldás. Legkisebb négyzetek módszere. Ortogonális polinomok. Numerikus integrálás. Newton-Cotes formulák (érintı-, trapéz- és Simpson formula, összetett formulák). Csebisev és Gauss típusú kvadratúrák. Az egyes elıadások tematikái 1. elıadás A polinom interpoláció feladata, az interpolációs polinom létezése, egyértelmősége, Lagrange alakja, a Lagrange alappolinomok. 2. elıadás Az interpolációs polinom Newton alakja, az osztott differenciák fogalma. Hibabecslések. 3. elıadás A Csebisev polinom fogalma, tulajdonságai. Alkalmazása az interpolációnál. Az interpolációs polinomok konvergenciája. Az inverz interpoláció. 4. elıadás Az Hermite interpoláció fogalma, létezése, egyértelmősége. Speciális esetek. Hibaformula. Az osztott differencia fogalom kiterjesztése, a Newton-alak felírása. 5. elıadás Az l-edfokú spline fogalma, peremfeltételei. Az elsı és másodfokú spline megadása intervallumonként. 6. elıadás A harmadfokú spline megadása intervallumonként. 7. Globális bázis spline-okra. A B-spline-ok fogalma, a lineáris spline elıállítása B- spline-okkal. 8. elıadás A köbös spline elıállítása B-spline-okkal. Hibabecslések.

9. elıadás Mátrix szinguláris felbontása. Az általánosított inverz és általánosított megoldás fogalma, approximációs tulajdonsága. Elıállítása a teljes rangú esetekben. 10. elıadás Legkisebb négyzetek módszere. A négyzetesen legjobban közelítı polinom elıállítása. 11. elıadás A négyzetesen legjobban közelítı polinom elıállítása az általánosított inverzzel és szélsıérték feladatként. 12. elıadás Ortogonális polinomok. Az 1 fıegyütthatós ortogonális polinom rekurziója, gyökeire vonatkozó tételek. Klasszikus ortogonális polinomok (intervallum, súlyfüggvény). 13. elıadás Numerikus integrálás, interpolációs kvadratúra formulák. Tétel a pontosságról. Newton-Cotes formulák jellemzése, a zárt és nyílt formulák megadása. Érintı-, trapézés Simpson formula és hibabecsléseik. Összetett formulák. 14. elıadás Csebisev típusú kvadratúra formulák jellemzése, elıállítása a momentumok segítségével. Gauss típusú kvadratúra formulák jellemzése. Tétel a pontosságról, hibaformula.