1.3. Rješavanje nelinearnih jednadžbi

Σχετικά έγγραφα
1.4 Tangenta i normala

2 tg x ctg x 1 = =, cos 2x Zbog četvrtog kvadranta rješenje je: 2 ctg x

Numerička matematika 2. kolokvij (1. srpnja 2009.)

3.1 Granična vrednost funkcije u tački

INTEGRALNI RAČUN. Teorije, metodike i povijest infinitezimalnih računa. Lucija Mijić 17. veljače 2011.

Matematička analiza 1 dodatni zadaci

7 Algebarske jednadžbe

a M a A. Može se pokazati da je supremum (ako postoji) jedinstven pa uvodimo oznaku sup A.

Veleučilište u Rijeci Stručni studij sigurnosti na radu Akad. god. 2011/2012. Matematika. Monotonost i ekstremi. Katica Jurasić. Rijeka, 2011.

TRIGONOMETRIJSKE FUNKCIJE I I.1.

Riješeni zadaci: Limes funkcije. Neprekidnost

(P.I.) PRETPOSTAVKA INDUKCIJE - pretpostavimo da tvrdnja vrijedi za n = k.

radni nerecenzirani materijal za predavanja R(f) = {f(x) x D}

TRIGONOMETRIJA TROKUTA

Linearna algebra 2 prvi kolokvij,

6. Nelinearne jednadžbe i sustavi

IZVODI ZADACI (I deo)

18. listopada listopada / 13

1 Promjena baze vektora

Neka je a 3 x 3 + a 2 x 2 + a 1 x + a 0 = 0 algebarska jednadžba trećeg stupnja. Rješavanje ove jednadžbe sastoji se od nekoliko koraka.

Numerička matematika 12. predavanje

Linearna algebra 2 prvi kolokvij,

ELEKTROTEHNIČKI ODJEL

π π ELEKTROTEHNIČKI ODJEL i) f (x) = x 3 x 2 x + 1, a = 1, b = 1;

PARCIJALNI IZVODI I DIFERENCIJALI. Sama definicija parcijalnog izvoda i diferencijala je malo teža, mi se njome ovde nećemo baviti a vi ćete je,

( ) ( ) Zadatak 001 (Ines, hotelijerska škola) Ako je tg x = 4, izračunaj

KVADRATNA FUNKCIJA. Kvadratna funkcija je oblika: Kriva u ravni koja predstavlja grafik funkcije y = ax + bx + c. je parabola.

Osnovni primer. (Z, +,,, 0, 1) je komutativan prsten sa jedinicom: množenje je distributivno prema sabiranju

( , 2. kolokvij)

M086 LA 1 M106 GRP. Tema: Baza vektorskog prostora. Koordinatni sustav. Norma. CSB nejednakost

UNIVERZITET U NIŠU ELEKTRONSKI FAKULTET SIGNALI I SISTEMI. Zbirka zadataka

PRAVA. Prava je u prostoru određena jednom svojom tačkom i vektorom paralelnim sa tom pravom ( vektor paralelnosti).

Ispitivanje toka i skiciranje grafika funkcija

IZVODI ZADACI ( IV deo) Rešenje: Najpre ćemo logaritmovati ovu jednakost sa ln ( to beše prirodni logaritam za osnovu e) a zatim ćemo

2. Ako je funkcija f(x) parna onda se Fourierov red funkcije f(x) reducira na Fourierov kosinusni red. f(x) cos

16 Lokalni ekstremi. Definicija 16.1 Neka je A R n otvoren, f : A R i c A. Ako postoji okolina U(c) od c na kojoj je f(c) minimum

- pravac n je zadan s točkom T(2,0) i koeficijentom smjera k=2. (30 bodova)

9. GRANIČNA VRIJEDNOST I NEPREKIDNOST FUNKCIJE GRANIČNA VRIJEDNOST ILI LIMES FUNKCIJE

Funkcije dviju varjabli (zadaci za vježbu)

radni nerecenzirani materijal za predavanja

( x) ( ) ( ) ( x) ( ) ( x) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )

4.1 Elementarne funkcije

2.7 Primjene odredenih integrala

( , treći kolokvij) 3. Na dite lokalne ekstreme funkcije z = x 4 + y 4 2x 2 + 2y 2 3. (20 bodova)

Trigonometrija 2. Adicijske formule. Formule dvostrukog kuta Formule polovičnog kuta Pretvaranje sume(razlike u produkt i obrnuto

Riješeni zadaci: Realni brojevi i realne funkcije jedne realne varijable

DISKRETNA MATEMATIKA - PREDAVANJE 7 - Jovanka Pantović

POVRŠINA TANGENCIJALNO-TETIVNOG ČETVEROKUTA

Pismeni ispit iz matematike Riješiti sistem jednačina i diskutovati rješenja sistema u zavisnosti od parametra: ( ) + 1.

Sume kvadrata. mn = (ax + by) 2 + (ay bx) 2.

SISTEMI NELINEARNIH JEDNAČINA

Matematika 1 - vježbe. 11. prosinca 2015.

Riješeni zadaci: Nizovi realnih brojeva

Osnovne teoreme diferencijalnog računa

Pismeni ispit iz matematike GRUPA A 1. Napisati u trigonometrijskom i eksponencijalnom obliku kompleksni broj, zatim naći 4 z.

Strukture podataka i algoritmi 1. kolokvij 16. studenog Zadatak 1

( ) ( ) 2 UNIVERZITET U ZENICI POLITEHNIČKI FAKULTET. Zadaci za pripremu polaganja kvalifikacionog ispita iz Matematike. 1. Riješiti jednačine: 4

RIJEŠENI ZADACI I TEORIJA IZ

Matematičke metode u marketingumultidimenzionalno skaliranje. Lavoslav ČaklovićPMF-MO

KVADRATNA FUNKCIJA. Kvadratna funkcija je oblika: Kriva u ravni koja predstavlja grafik funkcije y = ax + bx + c. je parabola.

IspitivaƬe funkcija: 1. Oblast definisanosti funkcije (ili domen funkcije) D f

41. Jednačine koje se svode na kvadratne

5. PARCIJALNE DERIVACIJE

MJERA I INTEGRAL 2. kolokvij 30. lipnja (Knjige, bilježnice, dodatni papiri i kalkulatori nisu dozvoljeni!)

2. KOLOKVIJ IZ MATEMATIKE 1

2log. se zove numerus (logaritmand), je osnova (baza) log. log. log =

MATEMATIKA 2. Grupa 1 Rexea zadataka. Prvi pismeni kolokvijum, Dragan ori

Zavrxni ispit iz Matematiqke analize 1

Ĉetverokut - DOMAĆA ZADAĆA. Nakon odgledanih videa trebali biste biti u stanju samostalno riješiti sljedeće zadatke.

Teorijske osnove informatike 1

ISPITNI ZADACI FORMULE. A, B i C koeficijenti (barem jedan A ili B različiti od nule)

VJEŽBE IZ MATEMATIKE 1

Funkcija gustoće neprekidne slučajne varijable ima dva bitna svojstva: 1. Nenegativnost: f(x) 0, x R, 2. Normiranost: f(x)dx = 1.

Elementi spektralne teorije matrica

Kaskadna kompenzacija SAU

VJEŽBE 3 BIPOLARNI TRANZISTORI. Slika 1. Postoje npn i pnp bipolarni tranziostori i njihovi simboli su dati na slici 2 i to npn lijevo i pnp desno.

5 Ispitivanje funkcija

Iterativne metode - vježbe

Uvod u teoriju brojeva

BIPOLARNI TRANZISTOR Auditorne vježbe

6 Polinomi Funkcija p : R R zadana formulom

METODA SEČICE I REGULA FALSI

Dvanaesti praktikum iz Analize 1

x + t x 2 x t x 2 t x = + x + = + x + = t 2. 3 y y [x množi cijelu zagradu] y y 2 x [na lijevu stranu prebacimo nepoznanicu y] [izlučimo 3 y ] x x x

Determinante. a11 a. a 21 a 22. Definicija 1. (Determinanta prvog reda) Determinanta matrice A = [a] je broj a.

Operacije s matricama

MATEMATIKA Pokažite da za konjugiranje (a + bi = a bi) vrijedi. a) z=z b) z 1 z 2 = z 1 z 2 c) z 1 ± z 2 = z 1 ± z 2 d) z z= z 2

III VEŽBA: FURIJEOVI REDOVI

IZVODI ZADACI (I deo)

Apsolutno neprekidne raspodele Raspodele apsolutno neprekidnih sluqajnih promenljivih nazivaju se apsolutno neprekidnim raspodelama.

ASIMPTOTE FUNKCIJA. Dakle: Asimptota je prava kojoj se funkcija približava u beskonačno dalekoj tački. Postoje tri vrste asimptota:

Funkcija (, ) ima ekstrem u tocki, ako je razlika izmedju bilo koje aplikate u okolini tocke, i aplikate, tocke, : Uvede li se zamjena: i dobije se:

4.7. Zadaci Formalizam diferenciranja (teorija na stranama ) 343. Znajući izvod funkcije x arctg x, odrediti izvod funkcije x arcctg x.

MATEMATIKA I 1.kolokvij zadaci za vježbu I dio

1 Obične diferencijalne jednadžbe

Kontrolni zadatak (Tačka, prava, ravan, diedar, poliedar, ortogonalna projekcija), grupa A

( x) ( ) dy df dg. =, ( x) e = e, ( ) ' x. Zadatak 001 (Marinela, gimnazija) Nađite derivaciju funkcije f(x) = a + b x. ( ) ( )

Cauchyjev teorem. Postoji više dokaza ovog teorema, a najjednostvniji je uz pomoć Greenove formule: dxdy. int C i Cauchy Riemannovih uvjeta.

APROKSIMACIJA FUNKCIJA

1 / 79 MATEMATIČKA ANALIZA II REDOVI

Transcript:

1.3. Rješavanje nelinearnih jednadžbi Rješavanje nelinearnih jednadžbi sastoji se od dva bitna koraka: nalaženja intervala u kojem se nalazi nultočka (analizom toka), što je teži dio posla, nalaženja nultočke na traženu točnost. Kod traženja nultočke na zadanu točnost, u ocjenama grešaka pojavljuju se simboli M k i m k, pri čemu oni označavaju M k = max x [a,b] f(k) (x), m k = min x [a,b] f(k) (x), gdje je f (k) oznaka za k-tu derivaciju funkcije f. Gdje se mogu nalaziti M k i m k : u bilo kojem lokalnom ekstremu funkcije f (k) (čak i u lokalnom minimumu), pri čemu ne treba pokazivati da se radi o lokalnom ekstremu (ne treba provjeravati više derivacije), u rubovima intervala, m k može biti i u nultočki f (k). Na primjer, za zadane grafove funkcije f (k) a b a b m k m k M k M k označeni su minimumi i maksimumi apsolutne vrijednosti. Nadalje, treba uočiti da se uvijek umjesto M k može koristiti M k, M k M k, a umjesto m k broj m k takav da vrijedi 0 < m k m k. Ako umjesto M k i m k iskoristimo veličine s tildama, onda ćemo imati samo malo više iteracija, tj. dobit ćemo samo nešto točniji rezultat. Zašto posebna napomena o M k i m k? Katkad su derivacije funkcije vrlo komplicirane i teško im je naći maksimum/minimum, ali ga je lako ocijeniti. 17

Zadatak 1.6 Ako je nadite ili ocijenite M k. f (k) (x) = x sin x + x cosx, x [1, ], Rješenje: Deriviranjem funkcije f (k), dobili bismo još kompliciraniju funkciju, kojoj je teško naći nultočku. Stoga ocijenimo M k, tj. nadimo M k, korištenjem poznatih relacija koje vrijede za apsolutne vrijednosti x y = x y, x + y x + y, (relacija trokuta). (Posljednja relacija, zapravo, kaže da je zbroj duljina dvije stranice trokuta uvijek veći od treće). Imamo M k = max x [1,] x sin x + x cosx (relacija trokuta) = max x [1,] ( x sin x + x cos x ) = (upotrijebimo x y = x y ) = max x [1,] ( x sin x + x cosx ) = max x [1,] ( x sin x + x cosx ) 1 + 4 1 = 6. Prema tome, M k = 6. 1.3.1. Metoda bisekcije (raspolavljanja) Metoda bisekcije je najjednostavnija metoda za nalaženje nultočaka. Ona će sigurno konvergirati prema nultočki α, ako je funkcija f kojoj tražimo nultočku neprekidna na [a, b] i vrijedi f(a) f(b) < 0. Kako se radi metoda bisekcije? Nalazi se srednja točka x 0 početnog intervala [a 0, b 0 ] = [a, b], a zatim se nastavlja raditi na onom od intervala [a 0, x 0 ] ili [x 0, b 0 ] u kojem je ostala nultočka. Da bismo našli gdje je ostala nultočka, dovoljno je provjeriti predznak f(a 0 ) f(x 0 ). Ako je on negativan, nultočka je u [a 0, x 0 ], a ako je pozitivan, nultočka je u [x 0, b 0 ]. Ako je predznak nula, to znači da je x 0 nultočka. Postupak ponavljamo s intervalom koji je dvostruko kraći od početnog. Njegovu srednju točku označimo s x 1... 18

Postupak zaustavljamo ili kad je duljina intervala dovoljno mala (ispod zadane točnosti ε), tj. ako vrijedi α x n 1 n+1(b a) ε, ili ako funkcija ima neprekidnu prvu derivaciju i slučajno smo pogodili blizu nultočke, tj. ako vrijedi α x n f(x n) m 1 ε. Iz prethodne dvije ocjene mogu se dobiti kriteriji zaustavljanja. Zaustavljamo se ili kad smo obavili n raspolavljanja, n log(b a) log ε log 1, n cijeli broj ili ako se u nekoj iteraciji dogodilo da je f(x n ) m 1 ε. Zadatak 1.7 Metodom bisekcije (raspolavljanja) riješite jednadžbu x 3 1.5 = 0 s točnošću ε = 10 3. Rješenje: Očito je da tražimo 3 1.5. Da bismo izolirali nultočku skicirajmo graf funkcije f(x) = x 3 1.5. Graf ćemo skicirati (slika 1.1) tako da prvo nacrtamo graf funkcije x 3 (na slici označen crtkano), a onda ga za 1.5 translatiramo nadolje duž osi y (puni crveni graf). Iz slike je odmah vidljivo da funkcija f siječe os x izmedu 1 i. Budući da se radi o polinomu, on je neprekidna funkcija, koja ima sve derivacije neprekidne, možemo upotrijebiti obje ocjene greške. Nadalje, nultočka α je jedina nultočka funkcije f, jer funkcija f strogo raste na, 0 (gdje je svugdje manja od 0) i, 0. Pokažimo da je [1, ] dobar startni interval: f(1) = 0.5 < 0 f() = 6.5 > 0, f(1) f() < 0. Ocijenimo grešku, tj. prvo nadimo potreban broj raspolavljanja (a = 1, b =, ε = 10 3 ): log( 1) log 10 3 n 1 = 3 log log 1 8.96578, 19

1 1 pa je Slika 1.1: Grafovi funkcija x 3 i x 3 1.5. n 9, jer mora biti cijeli broj. Nadimo sad i dinamičku ocjenu greške. Za to nam treba minimum apsolutne vrijednosti prve derivacije funkcije f: f (x) = 3x. Prvo, uočimo da je f (x) > 0 za x [1, ], tj. funkcija ne mijenja predznak na [1, ]. Nadalje, funkcija f strogo raste na [1, ], što se pokazuje deriviranjem, jer je f (x) = 6x > 0 za x [1, ]. Zbog toga što funkcija ne mijenja predznak i strogo raste, minimum apsolutne vrijednosti te funkcije može biti samo u jednom od rubova (u ovom slučaju zato što je 0

pozitivna, u lijevom, tj. u 1) m 1 = min x [1,] 3x = min x [1,] 3x = f (1) = 3, pa dinamička ocjena glasi f(x n ) 3 10 3. Sad možemo formirati tablicu n a n b n x n f(x n ) f(a n ) f(x n ) 0 1.00000000.00000000 1.50000000 1.87500000 < 0 1 1.00000000 1.50000000 1.5000000 0.4531500 < 0 1.00000000 1.5000000 1.1500000 0.07617187 > 0 3 1.1500000 1.5000000 1.18750000 0.17456055 < 0 4 1.1500000 1.18750000 1.1565000 0.04580688 < 0 5 1.1500000 1.1565000 1.1406500 0.01601791 > 0 6 1.1406500 1.1565000 1.14843750 0.0146840 < 0 7 1.1406500 1.14843750 1.1445315 0.0007195 > 0 Dalje nije potrebno računati jer je f(x 7 ) = 0.0007195 = 7.195 10 4 3 10 3. Aproksimacija nultočke je x 7 = 1.1445315. Upotrebom kalkulatora, lako je vidjeti da je α = 3 1.5 = 1.14447144, pa je prava greška α x 7 = 0.0001899 < 10 4, što znači da smo u raspolavljanju slučajno pogodili vrlo blizu nultočke. Zadatak 1.8 Metodom bisekcije (raspolavljanja) riješite jednadžbu s točnošću ε = 10. e x + x = 0 Rješenje: Za izolaciju nultočke, ponovno skicirajmo graf funkcije f(x) = e x + x. Taj graf je dosta kompliciran da bi se odmah nacrtao. Umjesto toga, bolje je funkciju zapisati u formi x = e x, 1

zatim nacrtati grafove funkcija x i e x. Ovaj posljednji nacrtat ćemo tako da prvo nacrtamo e x, zatim napravimo njegovu osnu simetriju oko osi x, da dobijemo e x i, konačno, translatiramo ga za jedinice nagore duž osi y da dobijemo e x. Gdje se grafovi funkcija x i e x sijeku, dobili smo nultočku funkcije f. Nadalje, funkcija f je neprekidna na R i ima neprekidne derivacije. Na slici 1. isprekidanim crtama nacrtan je graf e x, a traženi grafovi nacrtani su crveno i punom crtom. 1 1 1 Slika 1.: Grafovi funkcija x i e x. Prava skica funkcije prikazana je na slici 1.3. Odmah zaključujemo da jednadžba ima dva rješenja. Jedno od njih je pozitivno, u intervalu [1, ] f(1) 0.631 f() 0.13533, f(1) f() < 0. Drugo je negativno i nalazi se u intervalu [, 1] f( 1) 3.38906 f( ) 0.817, f( 1) f( ) < 0. Ocijenimo potreban broj koraka za nalaženje nultočke u intervalu [1, ] n log( 1) log 10 log 1 = log 1 5.64386,

1 1 1 1 Slika 1.3: Graf funkcije f(x) = e x + x. pa je n 6. Primijetite da ta ocjena vrijedi i za nultočku u intervalu [, 1], jer jedino što je može biti različito je b a (duljina intervala). Ako startamo s intervalima jednake duljine (ovdje duljine 1), a točnost ne mijenjamo, uvijek dobijemo isti broj koraka n, tj. on uopće ne ovisi o funkciji f. Nadimo i dinamičku ocjenu u oba slučaja. Za to nam je potrebna derivacija funkcije f (x) = e x + 1 = 1 e x. Tvrdimo da ta funkcija strogo raste. To se lako pokazuje deriviranjem, jer je f (x) = e x > 0 za svaki x R. Dakle, minimum mora biti u jednom od rubova intervala. Ako je x [1, ], onda je f (x) > 0, tj. funkcija f raste i pozitivna je, pa joj je minimum u lijevom rubu m 1 = min x [1,] 1 e x = min x [1,] (1 e x ) = f (1) = 1 e 1 0.6310559. Dakle, na intervalu [1, ], dinamička ocjena greške je f(x n ) 0.6310559 10 = 0.006310559. Ako je x [, 1], onda je f (x) < 0, tj. funkcija f raste i negativna je, pa joj je minimum u desnom rubu m 1 = min 1 x [, 1] e x = min x [, 1] (e x 1) = f ( 1) = e 1 1 1.7188188. 3

Dakle, na intervalu [, 1], dinamička ocjena greške je f(x n ) 1.7188188 10 = 0.017188188. Sad još treba napisati samo tablice n a n b n x n f(x n ) f(a n ) f(x n ) 0 1.000000.000000 1.500000 0.7686984 > 0 1 1.500000.000000 1.750000 0.076606 > 0 1.750000.000000 1.875000 0.0835497 < 0 3 1.750000 1.875000 1.81500 0.045449 > 0 4 1.81500 1.875000 1.843750 0.0019798 < 0 Dakle, rješenje je x 4 = 1.84375 jer je f(x 4 ) 0.0019798 < 0.006310559. Za manju nultočku imamo n a n b n x n f(x n ) f(a n ) f(x n ) 0.000000 1.000000 1.500000 0.98168907 > 0 1 1.500000 1.000000 1.50000 0.403496 > 0 1.50000 1.000000 1.15000 0.04478315 < 0 3 1.50000 1.15000 1.187500 0.09137377 > 0 4 1.187500 1.15000 1.15650 0.0174343 > 0 5 1.15650 1.15000 1.14065 0.01190179 < 0 Rješenje je x 5 = 1.14065 jer je f(x 5 ) 0.01190179 < 0.017188188. 1.3.. Newtonova metoda (metoda tangente) Kod Newtonove metode, funkciju f aproksimiramo njenom tangentom (u nekoj odabranoj točki (x 0, f(x 0 ))), pa nultočka tangente x 1 aproksimira nultočku funkcije. Postupak ponavljamo s točkom (x 1, f(x 1 )). Bitna razlika obzirom na metodu raspolavljanja je da Newtonova metoda ne mora konvergirati prema nultočki funkcije, ali kad konvergira prema jednostrukoj nultočki, konvergirat će brže nego metoda raspolavljanja (kvadratično). Pretpostavimo da funkcije f na [a, b] je neprekidna, ima neprekidnu prvu i drugu derivaciju (druga derivacija potrebna nam je za ocjenu pogreške), ili jednostavnije to se kaže da je f C [a, b] (klase C na [a, b]). Ako je ispunjeno i f(a) f(b) < 0 4

to znači da f ima nultočku u [a, b]. Newtonova metoda formira niz aproksimacija (x n+1, n N 0 ) oblika x n+1 = x n f(x n) f (x n ). Ocjena pogreške je oblika α x n M m 1 (x n x n 1 ). Želimo li da je pogreška u izračunatoj aproksimaciji nultočke manja ili jednaka ε, dovoljno je zatražiti da je desna strana prethodne nejednakosti manja ili jednaka ε, odakle izlazi dinamička ocjena pogreške x n x n 1 m1 ε M. U nekim će slučajevima Newtonova metoda sigurno konvergirati. Uvjeti koji moraju biti ispunjeni da Newtonova metoda sigurno konvergira su: f i f ne promijene predznak na [a, b] (četiri moguća slučaja), startamo sa strmijeg kraja intervala, tj. s onog ruba u kojem je ispunjeno f(x 0 ) f (x 0 ) > 0. Grafički te četiri mogućnosti su prikazane na slici 1.4, s tim da je krugom (crvenim) označane startna točka. a b a b a b a b Slika 1.4: Slučajevi sigurne konvergencije Newtonove metode. Katkad uvjete za sigurnu konvergenciju nije moguće ispuniti. Na primjer funkcije f(x) = x 3 ima nultočku u 0, a u toj točki druga derivacija mijenja predznak. Zadatak 1.9 Newtonovom metodom nadite realne korijene jednadžbe s točnošću ε = 10 4. x 5 + x + 1 = 0 5

Rješenje: Prvo, zadan je polinom koji je neprekidna funkcija i ima sve derivacije neprekidne. Nadalje, njegova je derivacija f (x) = 5x 4 + 1 > 0 za svaki x, tj. polinom f(x) = x 5 + x + 1 je strogo rastuća funkcija, pa ima samo jednu realnu nultočku. Pokušajmo locirati tu nultočku. Zbog f(0) = 1 (i strogog rasta), ne postoje pozitivne nultočke. Nadalje f( 1) = 1, pa je nultočka sigurno u intervalu [ 1, 0]. Budući da prva derivacija ne mijenja predznak na [ 1, 0], pogledajmo što se dogada s drugom derivacijom: f (x) = 0x 3. Druga je derivacija na [ 1, 0] ima negativan predznak, osim u točki 0. Zbog toga, interval [ 1, 0] treba suziti, tako da dobijemo interval gdje druga derivacija neće promijeniti predznak. Ispitajmo je li nultočka ostala u intervalu [ 1, 0.5]. Vrijedi f( 0.5) = 0.5 5 0.5 + 1 > 0, f( 1) f( 0.5) < 0. Dakle, na intervalu [ 1, 0.5] osigurali smo da druga derivacija ne mijenja predznak. Sad još samo treba odrediti strmiji kraj za start. Budući da je f (x) < 0 na [ 1, 0.5], onda treba startati iz onog ruba intervala gdje je funkcijska vrijednost, takoder negativna, da bi vrijedilo f(x 0 ) f (x 0 ) > 0, tj. treba startati iz x 0 = 1. Time smo osigurali konvergenciju. Preostaje samo napraviti dinamičku ocjenu pogreške i naći nultočku na zadanu točnost. Izračunajmo m 1 = M = min f (x) = min x [ 1, 0.5] x [ 1, 0.5] (5x4 + 1) = (zbog f (x) < 0 na [ 1, 0.5] f pada, ali je pozitivna, pa je min u desnom rubu) = f ( 0.5) = 1.315 max f (x) = x [ 1, 0.5] max x [ 1, 0.5] 0x3 = = (zbog ( 0x 3 ) = 60x < 0 na [ 1, 0.5], max x [ 1, 0.5] ( 0x3 ) ( 0x 3 ) pada i pozitivna je pa je max u lijevom rubu) = f ( 1) = 0. Dakle, dinamička ocjena greške glasi x n x n 1 m1 ε.65 10 4 = M 0 = 0.0036844. 6

Prema tome, niz iteracija dobivamo iz Niz aproksimacija glasi x 0 = 1.000000000000000 x n+1 = x n x5 n + x n + 1 5x 4 n + 1, x 0 = 1. x 1 = x 0 1.00000e+00 6.00000e+00 = 0.833333333333333, x = x 1.3511e 01 3.4117e+00 = 0.76438115660107, x 3 = x.5393e 0.7069e+00 = 0.7550486731838, x 4 = x 3 3.8688e 04.6486e+00 = 0.75487770177018, x 1 x 0 = 1.66666667e 01 x x 1 = 6.8951177e 0 x 3 x = 9.3574843e 03 x 4 x 3 = 1.4716546e 04, pa možemo stati jer je x 4 x 3 manje od tražene dinamičke ocjene pogreške. Aproksimacija nultočke je x 4 = 0.75487770177018. Napomena: u razlomcima u prethodnoj tablici nisu ispisane sve decimale. Zadatak 1.10 Metodom tangente nadite pozitivni korijen jednadžbe s točnošću ε = 10 3. x sin x 0.5 = 0 Rješenje: Skicirajmo grafove funkcija sin x i x 0.5 da bismo približno odredili gdje se nalazi najmanja pozitivna nultočka (vidjeti sliku 1.5). [ Vidimo da jednadžba ima samo jedno rješenje α na cijelom R i to α 1, π ] f(1) 0.091470985 ( ) π f 0.3079637, ( ) π f(1) < 0. Za ocjenu greške potrebne su nam derivacije: [ f (x) = 1 cosx > 0 na 1, π ] [ f (x) = sin x > 0 na 1, π ], 7

1 1 1 π Slika 1.5: Grafovi funkcija sin x i x 0.5. pa će metoda sigurno konvergirati ako krenemo iz strmijeg ruba, a to je π, jer je ( ) ( ) π π f f > 0. Ocjene derivacija: m 1 = min x [1, π ] f (x) = min x [1, π ]f (x) = (zbog f (x) > 0 na [1, π ] f raste i pozitivna je, pa je min u lijevom rubu) = f (1) = 1 cosx 0.459697694 M = max x [1, π ] f (x) = max x [1, π ]f (x) = max x [1, π ] sin x = (jer sin x raste na [1, π ] i pozitivna je, pa je max u desnom rubu) ( ) π = f = 1. Dinamička ocjena greške glasi x n x n 1 Prema tome, niz iteracija dobivamo iz m1 ε M = 0.03031533. x n+1 = x n x n sin x n 0.5 1 cosx n, x 0 = π. 8

Niz aproksimacija glasi x 0 = 1.57079636794897 x 1 = x 0 3.0796e 01 1.00000e+00 = 1.50000000000000, x = x 1 5.10154e 0 6.84678e 01 = 1.17548997167936, x 3 = x.61131e 03 6.14909e 01 = 1.1714364467176, x 1 x 0 = 3.079637e 01 x x 1 = 7.4510078e 0 x 3 x = 4.466670e 03, pa možemo stati jer je x 3 x manje od tražene dinamičke ocjene pogreške. Aproksimacija nultočke je x 3 = 1.1714364467176. Napomena: u razlomcima u prethodnoj tablici nisu ispisane sve decimale. 9