Iterativno reševanje sistemov linearnih enačb. Numerične metode, sistemi linearnih enačb. Numerične metode FE, 2. december 2013

Σχετικά έγγραφα
matrike A = [a ij ] m,n αa 11 αa 12 αa 1n αa 21 αa 22 αa 2n αa m1 αa m2 αa mn se števanje po komponentah (matriki morata biti enakih dimenzij):

13. Jacobijeva metoda za računanje singularnega razcepa

Problem lastnih vrednosti 1 / 20

Reševanje sistema linearnih

Zbirka rešenih izpitnih nalog iz numeričnih metod

11.5 Metoda karakteristik za hiperbolične PDE

Funkcijske vrste. Matematika 2. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 2. april Gregor Dolinar Matematika 2

8. Posplošeni problem lastnih vrednosti

Reševanje sistemov linearnih enačb

Tretja vaja iz matematike 1

Osnove linearne algebre

Analiza 2 Rešitve 14. sklopa nalog

Zaporedja. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 22. oktober Gregor Dolinar Matematika 1

Podobnost matrik. Matematika II (FKKT Kemijsko inženirstvo) Diagonalizacija matrik

Poglavje 2. Sistemi linearnih enačb

Diferencialna enačba, v kateri nastopata neznana funkcija in njen odvod v prvi potenci

V tem poglavju bomo vpeljali pojem determinante matrike, spoznali bomo njene lastnosti in nekaj metod za računanje determinant.

Programi v Matlabu za predmet numerične metode

Problem lastnih vrednosti

3.1 Reševanje nelinearnih sistemov

11. Posplošeni problemi lastnih vrednosti

Lastne vrednosti in lastni vektorji

Splošno o interpolaciji

Funkcije. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 14. november Gregor Dolinar Matematika 1

Odvod. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 5. december Gregor Dolinar Matematika 1

IZPIT IZ ANALIZE II Maribor,

Oznake in osnovne definicije

Uporabna matematika za naravoslovce

Matematika vaja. Matematika FE, Ljubljana, Slovenija Fakulteta za Elektrotehniko 1000 Ljubljana, Tržaška 25, Slovenija

Numerične metode 2 (finančna matematika)



PONOVITEV SNOVI ZA 4. TEST

INŽENIRSKA MATEMATIKA I

Zaporedja. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 15. oktober Gregor Dolinar Matematika 1

Kvadratne forme. Poglavje XI. 1 Definicija in osnovne lastnosti

Matrike. Poglavje II. Matrika je pravokotna tabela realnih števil. Na primer: , , , 0 1

DISKRETNA FOURIERJEVA TRANSFORMACIJA

Funkcije. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 21. november Gregor Dolinar Matematika 1

22. Kdaj sta dva vektorja vzporedna? FGG geodezija UNI Matematika I, 2005/ Kdaj so vektorji a 1, a 2,..., a n linearno neodvisni?

Numerično reševanje. diferencialnih enačb II

Numerične metode. laboratorijske vaje octave. Blaž Vizjak

Elementi spektralne teorije matrica

primer reševanja volumskega mehanskega problema z MKE

Matematika. BF Lesarstvo. Zapiski ob predavanjih v šolskem letu 2009/2010

Matematika 1. Gregor Dolinar. 2. januar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. Gregor Dolinar Matematika 1

ZBIRKA REŠENIH NALOG IZ MATEMATIKE II

Matematično modeliranje 3. poglavje Dinamično modeliranje: diferencialne enačbe, sistemi diferencialnih enačb

*M * Osnovna in višja raven MATEMATIKA NAVODILA ZA OCENJEVANJE. Sobota, 4. junij 2011 SPOMLADANSKI IZPITNI ROK. Državni izpitni center

Dodatna poglavja iz linearne algebre za 1. letnik finančne matematike na FMF. Primož Moravec

Realne funkcije. Elementarne funkcije. Polinomi in racionalne funkcije. Eksponentna funkcija a x : R R + FKKT Matematika 1

UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA KEMIJO IN KEMIJSKO TEHNOLOGIJO MATEMATIKA II

Univerza v Mariboru. Uporaba matematičnih metod v logistiki 1 Priročnik

MATRICE I DETERMINANTE - formule i zadaci - (Matrice i determinante) 1 / 15


Integralni račun. Nedoločeni integral in integracijske metrode. 1. Izračunaj naslednje nedoločene integrale: (a) dx. (b) x 3 +3+x 2 dx, (c) (d)

K r i t i k i P u b l i s h i n g - d r a f t

Bor Plestenjak. Numerične metode. delovna verzija. verzija: 4. marec 2010

Linearna algebra. Bojan Orel Fakulteta za računalništvo in informatiko

KODE ZA ODKRIVANJE IN ODPRAVLJANJE NAPAK

ΑΡΙΘΜΗΤΙΚΗ ΑΝΑΛΥΣΗ, 2004, 3 Ο ΕΞΑΜΗΝΟ ΕΡΓΑΣΙΑ #4: ΠΑΡΕΜΒΟΛΗ

SISTEMI NELINEARNIH JEDNAČINA

Enačba, v kateri poleg neznane funkcije neodvisnih spremenljivk ter konstant nastopajo tudi njeni odvodi, se imenuje diferencialna enačba.

Dragi polinom, kje so tvoje ničle?

Odvod. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 10. december Gregor Dolinar Matematika 1

INTELIGENTNO UPRAVLJANJE

Tadeja Kraner Šumenjak MATEMATIKA. Maribor, 2010

Funkcije. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 12. november Gregor Dolinar Matematika 1

5.1 Predpogojevanje. K 1 Ax = K 1 b,

Definicija. definiramo skalarni produkt. x i y i. in razdaljo. d(x, y) = x y = < x y, x y > = n (x i y i ) 2. i=1. i=1


Metoda glavnih komponent

Inverzni problem lastnih vrednosti evklidsko razdaljnih matrik

Matematika 1. Gabrijel Tomšič Bojan Orel Neža Mramor Kosta

1. Trikotniki hitrosti

8. Diskretni LTI sistemi

1 Promjena baze vektora

MATEMATIKA II TEORIJA

α i y n i + h β i f n i = 0, Splošni nastavek je k

Uvod v numerične metode (matematika)

Afina in projektivna geometrija

Matematika 2. Diferencialne enačbe drugega reda

Iterativne metode - vježbe

ZBIRKA REŠENIH NALOG IZ MATEMATIKE I

ΚEΦΑΛΑΙΟ 1. Πίνακες. Από τα παραπάνω γίνεται αντιληπτό ότι κάθε γραµµή και στήλη ενός πίνακα A ορίζει µονοσήµαντα τη θέση κάθε στοιχείου A

ΜΕΜ251 Αριθμητική Ανάλυση

Termovizijski sistemi MS1TS

Uvod v numerične metode

Najprej zapišemo 2. Newtonov zakon za cel sistem v vektorski obliki:

Sistem normalnih ena b in metoda me²anega modela

Verjetnost 2. Oktober Verjetnost 2 Šesto poglavje. Obratna pot do markovskih verig. Od diskretnega časa proti zveznemu. Stabilnost in eksplozije

Postavitev hipotez NUJNO! Milena Kova. 10. januar 2013

SKUPNE PORAZDELITVE VEČ SLUČAJNIH SPREMENLJIVK

Izmenični signali metode reševanja vezij (21)

Linearne preslikave. Poglavje VII. 1 Definicija linearne preslikave in osnovne lastnosti

ΑΡΙΘΜΗΤΙΚΗ ΑΝΑΛΥΣΗ, 2004, 3 Ο ΕΞΑΜΗΝΟ ΕΡΓΑΣΙΑ #5: ΑΡΙΘΜΗΤΙΚΗ ΟΛΟΚΛΗΡΩΣΗ

MATEMATIKA 1 UNIVERZITETNI ŠTUDIJSKI PROGRAM BIOKEMIJA 1. LETNIK

Delovna točka in napajalna vezja bipolarnih tranzistorjev

UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA SANDRA BOLTA LASTNE VREDNOSTI GRAFA DIPLOMSKO DELO

MATRIČNI ZAPIS MODELA IN OSNOVE MATRIČNE OPERACIJE

Transcript:

Numerične metode, sistemi linearnih enačb B. Jurčič Zlobec Numerične metode FE, 2. december 2013

1

Vsebina 1

z n neznankami. a i1 x 1 + a i2 x 2 + + a in = b i i = 1,..., n V matrični obliki zapišemo: A x = b Matrika A = (a ij ) n n je matrika sistema, (koeficieti pred nezanakami). Vektor x = (x i ) n je vektor neznank in vector b = (b i ) n je vektor svobodnih členov na desni strani.

Vsebina 1

Splošno Razcepimo matriko A na razliko matrik A = M N. Razcep je smiselen, če lahko na preprost način izračunamo inverzno matrtiko M 1. Zapišemo sistem (M N) x = b M x = N x + b x = M 1 N x + M 1 b

Iteracija Označimo matriko S = M 1 N, ki ji rečemo iteracijska matrika in vektor c = M 1 b. Sistem zapišemo z novimi oznakami: x = S x + c. Izberemo začetni približek x (0) in sprožimo iteracijo x (k+1) = S x (k) + c, k = 0, 1,...

Vsebina 1

Spektralni radij Spektralni radij matrike je enak absolutno največji lastni vrednosti matrike. Spektralni radij matrike S označimo z ρ(s). Spektralni radij matrike je manjši ali enak normi matrike, ρ(s) S. Zaporedje x (k) je konvergentno, ko je ρ(s) < 1.

Vsebina 1

Razcepimo matriko A na vsoto A = L + D + U. Sumandi so strogo spodnjetrikotna, diagonalna in strogo zgornjetrikotna matrika matrike A. Jacobijeva iteracija Gauss-Seidlova iteracija M = D in N = L U M = D + L in N = U

Razcepimo matriko A na vsoto A = L + D + U. Sumandi so strogo spodnjetrikotna, diagonalna in strogo zgornjetrikotna matrika matrike A. Jacobijeva iteracija Gauss-Seidlova iteracija M = D in N = L U M = D + L in N = U

Razcepimo matriko A na vsoto A = L + D + U. Sumandi so strogo spodnjetrikotna, diagonalna in strogo zgornjetrikotna matrika matrike A. Jacobijeva iteracija Gauss-Seidlova iteracija M = D in N = L U M = D + L in N = U

Diagonalno dominantne matrike Matrika je diagonalno dominantna, če je absolutna vsota izvediagonalnih členov matrike majša od absolutne vrednosti diagonalnega člena. a ii > j i a ij, i = 1,..., n

Norma matrike S = sup x Sx x. Neskončna norma je maksimalna absolutna vrstična vsota. S = max i j s ij.

Če je matrika A diagonalno dominantna, potem je iteracijska matrika S Jacobijeve iteracije konvergentna. Njena neskončna norma je pod 1, S < 1. Elementi iteracijske matrike so { 0, i = j s ij = a, i, j = 1,..., n. ij a ii, i j Velja, (zaradi diagonalne dominantnosti matrike A): s ij < 1, i = 1,..., n. j

Vsebina 1

Jacobijeva iteracija a ii x i = j i a ij x j + b i, i = 1,..., n x (k+1) i = j i a ij x (k) j + b i a ii a ii x (k+1) i = j s ij x (k) j + c i

Gauss-Seidlova iteracija a ii x i + a ij x j = a ij x j + b i, j<i j>i i = 1,..., n a ii x (k+1) i + j<i a ij x (k+1) j = j>i a ij x (k) j + b i, i = 1,..., n x (k+1) i = j<i a ij x (k+1) j a ii j>i a ij x (k) j + b i a ii a ii

Program Dana je diagonalno dominantna matrika A in vektor b. Reši sistem Ax = b z Jacobijevo in Gauss-Seidlovo iteracijo. Priprava d=diag(a);s=-a;c=b./d;n=length(d); eps=1e-5;m=1000; for i=1:n S(i,i)=0; S(i,:)=S(i,:)/d(i); end;

Jacobijeva iteracija x=zeros(size(d)); for i=1:m xx=x; x=s*x+c; if abs(x-xx)<eps, break, end; end;

Gauss-Seidlova iteracija x=zeros(size(b)); for i=1:m xx=x; for j=1:n x(j)=s(j,:)*x+c(j); end; if abs(xx-x)<eps, break, end; end;

Vsebina 1

Razcep po Jacobiju d 1 x 1 = u 1 x 2 + b 1 d i x i = l i 1 x i 1 u i x i+1 + b i i = 2,... n 1 d n x n = l n 1 x n 1 + b n Jacobijeva iteracija x (k+1) 1 = u 1 /d 1 x (k) 2 + b 1 /d 1 x (k+1) i = l i 1 /d i x (k) i 1 u i/d i x (k) i+1 + b i/d i i = 2,... n 1 x (k+1) n = l n 1 /d n x (k) n 1 + b n/d n

Razcep po Gauss-Seidlu d 1 x 1 = u 1 x 2 + b 1 d i x i + l i 1 x i 1 = u i x i+1 + b i i = 2,... n 1 d n x n + l n 1 x n 1 = b n Gaus-Seidlova iteracija x (k+1) 1 = u 1 /d 1 x (k) 2 + b 1 /d 1 x (k+1) i = l i 1 /d i x (k+1) i 1 u i /d i x (k) i+1 + b i/d i i = 2,... n 1 x n (k+1) = l n 1 /d n x (k+1) n 1 + b n /d n

Program Podatki n=5; d=1.91*ones(1,n); u=ones(1,n-1); l=ones(1,n-1); b=2+sin(1:n); eps=1e-5; m=1000; Priprava c=b./d; u=u./d(1:end-1); l=l./d(2:end);

Jacobiejeva iteracija xx=zeros(size(c)); for k=1:m, x=xx; xx(1)=-u(1)*x(2)+c(1); for i=2:n-1, xx(i)=-l(i-1)*x(i-1)-u(i)*x(i+1)+c(i); end; xx(n)=-l(n-1)*x(n-1)+c(n); if abs(x-xx)<eps, break, x=xx; end; end;

Gaus-Seidlova iteracija x=zeros(size(c)); for k=1:m, xx=x; x(1)=-u(1)*x(2)+c(1); for i=2:n-1, x(i)=-l(i-1)*x(i-1)-u(i)*x(i+1)+c(i); end; x(n)=-l(n-1)*x(n-1)+c(n); if abs(x-xx)<eps, break, end; end;