plik


Metody numeryczne Instytut Sterowania i Systemw Informatycznych WydziaB Elektrotechniki, Informatyki i Telekomunikacji Uniwersytet Zielonogrski Elektrotechnika stacjonarne-dzienne pierwszego stopnia z tyt. in|yniera Informatyka stacjonarne-dzienne drugiego stopnia z tyt. magistra in|yniera Przybli|one metody rozwizywania rwnaD nieliniowych Laboratorium, prowadzcy: mgr in|. BBa|ej Cichy Rok akademicki 2010/2011 1 Wstp Czsto istnieje potrzeba rozwizania rwnania postaci f(x) = 0. Dla niektrych funkcji (np. f(x) = x2 - 4x + 1) znane s sposoby analitycznego wyznaczenia pierwiastkw tego rwnania. przypadku wikszo[ci funkcji rozwizanie analityczne jest trudne, czasochBonne lub nawet niemo|liwe. W wielu przypadkach zadowalajce okazuje si u|ycie szybszych metod przybli|onych. Pierwiastek rwnania odnaleziony przy ich pomocy obarczony jest jednak pewnym (z reguBy mo|liwym do oszacowania) bBdem. Istnieje wiele metod przybli|onego rozwizywania rwnaD nieliniowych. Do najpopu- larniejszych nale| metody iteracyjne: " bisekcji, " siecznych (oparte o reguB falsi), " stycznych (Newtona), " punktu staBego 1.1 Metoda bisekcji Niech funkcja f(x) bdzie funkcj cigB w przedziale [a, b] i f(a)f(b) < 0. Oznacza to, |e warto[ funkcji f zmienia znak w tym przedziale. Ponadto rwnanie f(x) = 0 ma w przedziale [a, b] co najmniej jedno rozwizanie. Idea metody polega na poBowieniu prze- dziaBu poszukiwaD, za ka|dym razem biorc t cz[ przedziaBu, na ktrej warto[ funkcji zmienia znak. PoBowienie takie jest kontynuowane tak dBugo, a| nie zostanie osignita okre[lona dokBadno[ obliczeD (oznaczana zwykle lub eps). Prowadzi to do nastpujcego algorytmu, znanego jako metoda bisekcji lub metoda poBowienia: 1 Przybli|one metody rozwizywania rwnaD nieliniowych 2 1) c :=( a+b )/2 2) j e [ l i b-c<=eps , to przyjmij , |e p i e r w i a s t k i e m rwnania f ( x)=0 j e s t warto[ c , a wic f ( c)=0 i zakoDcz program . 3) j e [ l i znak ( f ( b ) ) " znak ( f ( c))<=0 to a:= c w przeciwnym r a z i e b:= c 4) skocz do punktu 1 . Funkcja znak(x) zwraca warto[ 1 je[li x > 0, -1 je[li x < 0 oraz 0 dla x = 0. Szczegln zalet metody bisekcji jest fakt, i| jest ona zawsze zbie|na do rozwizania. GBwn wad tej metody jest wolna zbie|no[ do rozwizania. 1.1.1 Oszacowanie bBdu Niech an, bn, cn oznaczaj n-t obliczon warto[ odpowiednio a, b i c. Ponadto niech  oznacza prawdziw warto[ pierwiastka rwnania f(x) = 0. BBd popeBniony w n-tym kroku w metodzie bisekcji | - cn| jest okre[lony wzorem: 1 | - cn| d" (b - a) (1) 2n 1.2 Metoda Newtona Metoda Newtona, zwana te| metod stycznych, nale|y do metod iteracyjnych. W metodzie tej korzysta si z zaBo|enia, |e funkcja f posiada cigB co najmniej pierwsz pochodn (oznaczon f ). Ponadto zakBada si, |e znane jest pierwsze przybli|enie x0 pierwiastka rwnania f(x) = 0. W metodzie tej iteracyjnie wyznacza si warto[ wyra|e- nia: f(x0) x1 = x0 - (2) f (x0) w pierwszym kroku oraz f(xn) xn+1 = xn - (3) f (xn) dla n > 1. Program koDczy si, gdy bBd metody jest zadowalajco maBy: xn - xn-1 d" lub wykonano zadan ilo[ iteracji nmax. Uwaga: bBdny dobr warto[ci pocztkowej x0 mo|e spowodowa brak zbie|no[ci metody. 1.2.1 Oszacowanie bBdu Niech pierwsza (f ) i druga (f ) pochodna funkcji f bdzie cigBa oraz warto[ pierw- szej pochodnej f () = 0, gdzie  jest pierwiastkiem rwnania f(x) = 0, tzn. f() = 0. Mo|na wykaza, |e bBd metody Newtona wynosi  - xn H" xn+1 - xn (4) Przybli|one metody rozwizywania rwnaD nieliniowych 3 1.3 Metoda siecznych ZakBadajc, |e znane s dwa pocztkowe oszacowania (x0 oraz x1) warto[ci  pierwiast- ka rwnania f(x) = 0. Przy takich zaBo|eniach mo|liwe jest u|ycie metody siecznych: xn - xn-1 xn+1 = xn - f(xn) (5) f(xn) - f(xn-1) dla n = 1, 2, 3, nmax. Program koDczy si, gdy bBd metody jest zadowalajco maBy: xn - xn-1 d" lub wykonano zadan ilo[ iteracji nmax. Metoda siecznych mo|e by uwa|ana za przybli|enie metody Newtona bazujce na fakcie, i| f(xn) - f(xn-1) f (xn) H" xn - xn-1 1.3.1 Oszacowanie bBdu Oszacowanie bBdu w metodzie siecznych odbywa si podobnie do metody Newtona. BBd metody wynosi w przybli|eniu  - xn-1 H" xn - xn-1 (6) 1.4 Porwnanie metody siecznych i Newtona Nale|y podkre[li, i| metoda siecznych w oglnym przypadku wymaga bdzie wikszej liczby iteracji od metody Newtona. WspBczynnik zbie|no[ci (informujcy, jak bBd w kroku n + 1 zale|y od bBdu w kroku n) dla metody siecznych wynosi ok. 1.62: | - xn+1| H" c | - xn+1|1.62 za[ w metodzie Newtona  dokBadnie 2: -f (cn)  - xn+1 = ( - xn+1)2 2f (xn) Nie nale|y jednak zapomina, |e metoda Newtona wymaga wyliczenia zarwno warto[ci funkcji, jak i warto[ci pochodnej tej funkcji. Z tego powodu, pomimo mniejszej liczby iteracji, w porwnaniu z metod siecznych, mo|e ona w praktyce dziaBa wolniej. Zale|y to od trudno[ci w wyznaczeniu pochodnej funkcji w punkcie xn. 1.5 Metody punktu staBego Teoria punktu staBego stanowi uoglnienie iteracyjnych metod wymagajcych podania jednego punktu startowego. Teoria ta mo|e wic zosta u|yta do analizy metody Newtona. Wszystkie metody iteracyjne wymagajce podania jednego punktu startowego mo|na zapisa jako: xn+1 = g(xn) (7) Je[li lim xn+1 = lim g(xn) (8) n!" n!" to  = g() (9) Przybli|one metody rozwizywania rwnaD nieliniowych 4 Std  jest rozwizaniem rwnania x = g(x). Warto[  nazywana jest punktem staBym funkcji g. Mo|na dowie[, |e metoda iteracyjna oparta na wzorze (7) jest zbie|na, gdy |g ()| < 1 Je[li |g ()| = 1, wtedy zbie|no[ metody nale|y bada innymi metodami. Gdy natomiast |g ()| > 1, to metoda jest rozbie|na. 2 Zestaw zadaD I Poni|sze zadanie s przeznaczone do wykonania bez udziaBy metod implementowanych w komputerze. Mo|na jednak wykorzysta program Matlab w roli kalkulatora. 1. Wyznaczy wzr na minimaln liczb iteracji n w metodzie bisekcji, ktra zapewni bBd oszacowania pierwiastka rwnania f(x) = 0 nie wikszy, ni| zaBo|ona warto[ . Wskazwka: skorzysta z wzoru (1). " 2. Za pomoc metody Newtona wyznaczy przybli|on warto[: 2, czyli pierwiastka rwnania x2 = 2. 3. Wiadomo, |e rwnanie x3 - x + 1 = 0 posiada tylko jeden pierwiastek rzeczywisty (wyja[ni, dlaczego tak jest?). Znalez w pierwiastek metod bisekcji (poBowienia). 4. Metod siecznych zastosowa do funkcji f(x) = x2 - 2, gdzie x0 = 0 i x1 = 1 oznaczaj kolejne przybli|enia jednego z pierwiastkw rwnania f(x) = 0. Wyliczy warto[ x2. 5. Sprawdzi, ktre z poni|szych wyra|eD u|yte w metodzie punktu staBego gwarantuj znalezienie rozwizania rwnania: x2 - 5 = 0: (a) xn+1 = 5 + xn - x2 n (b) xn+1 = 5/xn 1 (c) xn+1 = 1 + xn - x2 n 5 1 5 (d) xn+1 = xn + 2 xn 6. Korzystajc z metody siecznych odszuka obydwa pierwiastki poni|szego rwnania: x3 + x2 - 3x - 3 = 0 Wskazwka: pierwiastek znajduje si w przedziale (1, 2). 3 Zestaw zadaD II W poni|szym zbiorze wykorzystujemy metody wbudowane w Matlaba, metody z pa- kietu NCM1 oraz wBasnorcznie napisane funkcje. 1. Napisa funkcje implementujce nastpujce metody: 1 Pakiet jest dostpny pod adresem:http://www.mathworks.com/moler/ Przybli|one metody rozwizywania rwnaD nieliniowych 5 (a) bisekcji (b) falsi (c) Newtona (d) siecznych 2. Rozwiza nastpujce rwnanie: x3 - 2x - 5 = 0 za pomoc pakietu Symbolic Tools2, funkcji roots Matlaba a oraz funkcji fzerotx z pakietu NCM. 3. Stosujc funkcj fzerogui z pakietu NCM odszuka pierwiastki poni|szych rwnaD: (a) x3 - 2x - 5, [0, 3] (b) sin(x), [1, 4] 1 (c) , [0, 5] x- 4. Znalez metod poBowienia pierwiastek nastpujcego rwnania: x3 + x2 - 3x - 3 = 0 Poszukiwania pierwiastka najlepiej rozpocz w przedziale 1, 2 . 5. Rwnanie 2x4 + 24x3 + 61x2 - 16x + 1 = 0 ma dwa pierwiastki w otoczeniu punktu 0.1. PosBugujc si metoda Newtona znalez je. 6. Korzystajc z metody Newtona znalez przybli|enia nastpujcych warto[ci: " 3 (a) 8 " 3 (b) 20 Przyj dokBadno[  = 10-4. Zwrci uwag" szybko[ zbie|no[ci w zale|no[ci od na n dobranego punktu startowego. Wskazwka: c, c " R+ jest rozwizaniem rwnania nieliniowego xn - c = 0. 7. Korzystajc z metody siecznych, ciciw oraz reguBy falsi, wyznaczy rozwizania nastpujcych rwnaD: (a) cos x = 0.5 - sin(x), x " (1, 2) (b) x = e-x, x " (0, 2) ZaBo|y dokBadno[ rozwizaD na poziomie  = 10-6. Porwna skuteczno[ metod. 8. Wyznaczy (je[li to mo|liwe) pierwiastki poni|szych rwnaD za pomoc dowolnej z poznanych metod: (a) sin(x2) - x2 = 0 (b) x2 = 0 Wskazwka: dokBadna warto[ pierwiastka obu rwnaD wynosi  = 0. 2 Wskazwka: zastosowa funkcje solve oraz vpa. Przybli|one metody rozwizywania rwnaD nieliniowych 6 Literatura [1] Bjrck Ake i Dahlquist Germund. Metody numeryczne. PWN, Warszawa, 1987. [2] Jerzy Brzzka i Lech DorobczyDski. Programowanie w MATLAB. Warszawa, Wydanie I, 1998. [3] Zenon Fortuna, Bohdan Macukow i Janusz Wsowski. Metody numeryczne. WNT, Warszawa, 1995. [4] Jerzy Klamka i in. Metody numeryczne. Politechnika Zlska, Gliwice, 1998. [5] David Kincaid i Ward Cheney. Analiza numeryczna. WNT, Warszawa, 2006. [6] Anna KamiDska i Beata PaDczyk. Matlab. wiczenia z . . . , PrzykBady i zadania. Warszawa, Wydanie I, 2002. [7] Wanat Kazimierz. Algorytmy numeryczne. Helion, Gliwice, 1994. [8] BogumiBa Mrozek i Zbigniew Mrozek. MATLAB i Simulink. Poradnik u|ytkownika. Wydanie II, 2004. [9] Jurij Povstenko. Wprowadzenie do metod numerycznych. Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa, Wydanie drugie poprawione i uzupeBnione, 2005. [10] Rudra Pratap. MATLAB 7 dla naukowcw i in|ynierw. PWN, 2007. [11] WiesBawa Regel. Wykresy i obiekty graficzne w MATLAB. Warszawa, Wydanie I, 2003. [12] Marcin Stachurski. Metody numeryczne w programie Matlab. Warszawa, Wydanie I, 2003.

Wyszukiwarka