11. Navadne diferencialne enačbe Začetni problem prvega reda Iščemo funkcijo y(x), ki zadošča diferencialni enačbi y = f(x, y) in začetnemu pogo

Podobni dokumenti
FGG13

C:/Users/Matevž Èrepnjak/Dropbox/FKKT/testi in izpiti/ /IZPITI/FKKT-februar-14.dvi

Velika logična pošast Eulerjeva metoda reševanja diofantskih enačb Dana je diofantska enačba ax+by=c. Enačbo rešujemo samo v primeru, če sta a in b me

Matematika Diferencialne enačbe prvega reda (1) Reši diferencialne enačbe z ločljivimi spremenljivkami: (a) y = 2xy, (b) y tg x = y, (c) y = 2x(1 + y

C:/Users/Matevz/Dropbox/FKKT/TESTI-IZPITI-REZULTATI/ /Izpiti/FKKT-januar-februar-15.dvi

Poglavje 3 Reševanje nelinearnih enačb Na iskanje rešitve enačbe oblike f(x) = 0 (3.1) zelo pogosto naletimo pri reševanju tehničnih problemov. Pri te

Osnove matematicne analize 2018/19

Matematika II (UN) 2. kolokvij (7. junij 2013) RE ITVE Naloga 1 (25 to k) ƒasovna funkcija f je denirana za t [0, 2] in podana s spodnjim grafom. f t

Slide 1

UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA KEMIJO IN KEMIJSKO TEHNOLOGIJO Petra Žigert Pleteršek MATEMATIKA III Maribor, september 2017

resitve.dvi

FAKULTETA ZA STROJNIŠTVO Matematika 2 Pisni izpit 9. junij 2005 Ime in priimek: Vpisna št: Zaporedna številka izpita: Navodila Pazljivo preberite bese

resitve.dvi

Microsoft Word - UP_Lekcija04_2014.docx

C:/Users/Matevž Èrepnjak/Dropbox/FKKT/TESTI-IZPITI-REZULTATI/ /Izpiti/FKKT-avgust-17.dvi

Uvod v diferencialne enačbe, kompleksno in Fourierovo analizo Bojan Magajna Fakulteta za matematiko in fiziko, Univerza v Ljubljani

C:/Users/Matevž Èrepnjak/Dropbox/FKKT/TESTI-IZPITI-REZULTATI/ /Izpiti/FKKT-junij-17.dvi

Ime in priimek: Vpisna št: FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Statistika Pisni izpit 31. avgust 2018 Navodila Pazljivo preberite

FGG14

2. izbirni test za MMO 2017 Ljubljana, 17. februar Naj bosta k 1 in k 2 dve krožnici s središčema O 1 in O 2, ki se sekata v dveh točkah, ter

FGG02

UNIVERZA V LJUBLJANI FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Katja Ciglar Analiza občutljivosti v Excel-u Seminarska naloga pri predmetu Optimizacija v fina

Vrste

(Microsoft PowerPoint - vorsic ET 9.2 OES matri\350ne metode 2011.ppt [Compatibility Mode])

3. Metode, ki temeljijo na minimalnem ostanku Denimo, da smo z Arnoldijevim algoritmom zgenerirali ON bazo podprostora Krilova K k (A, r 0 ) in velja

DN5(Kor).dvi

5 SIMPLICIALNI KOMPLEKSI Definicija 5.1 Vektorji r 0,..., r k v R n so afino neodvisni, če so vektorji r 1 r 0, r 2 r 0,..., r k r 0 linearno neodvisn

Uvodno predavanje

UM FKKT, Bolonjski visoko²olski program Kemijska tehnologija Vpisna ²tevilka Priimek, ime 3. test pri predmetu MATEMATIKA II Ra unski del

GeomInterp.dvi

NEKAJ VPRAŠANJ IZ MATEMATIKE 2 1. Katero točko evklidskega prostora R n imenujemo notranjo (zunanjo, robno) točko množice M R n? 2. Za poljubno množic

Poslovilno predavanje

resitve.dvi

Matematika 2

P181C10111

NAVADNA (BIVARIATNA) LINEARNA REGRESIJA O regresijski analizi govorimo, kadar želimo opisati povezanost dveh numeričnih spremenljivk. Opravka imamo to

NAVODILA AVTORJEM PRISPEVKOV

Statistika, Prakticna matematika, , izrocki

RAČUNALNIŠKA ORODJA V MATEMATIKI

Kazalo 1 DVOMESTNE RELACIJE Operacije z dvomestnimi relacijami Predstavitev relacij

6.1 Uvod 6 Igra Chomp Marko Repše, Chomp je nepristranska igra dveh igralcev s popolno informacijo na dvo (ali vec) dimenzionalnem prostoru

M

Ravninski grafi Tina Malec 6. februar 2007 Predstavili bomo nekaj osnovnih dejstev o ravninskih grafih, pojem dualnega grafa (k danemu grafu) ter kako

STAVKI _5_

Ime in priimek: Vpisna št: FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Verjetnost Pisni izpit 5. februar 2018 Navodila Pazljivo preberite

Rešene naloge iz Linearne Algebre

Zgledi:

Mladi za napredek Maribora srečanje DOLŽINA»SPIRALE«Matematika Raziskovalna naloga Februar 2015

PowerPoint Presentation

Ime in priimek: Vpisna št: FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Statistika Pisni izpit 6. julij 2018 Navodila Pazljivo preberite be

OdvodFunkcijEne11.dvi

Vaje: Matrike 1. Ugani rezultat, nato pa dokaži z indukcijo: (a) (b) [ ] n 1 1 ; n N 0 1 n ; n N Pokaži, da je množica x 0 y 0 x

glava.dvi

1 Diskretni naklju ni vektorji 1 1 Diskretni naklju ni vektorji 1. Dopolni tabelo tako, da bosta X in Y neodvisni. X Y x x x x x

Namesto (x,y)R uporabljamo xRy

Brownova kovariancna razdalja

resitve.dvi

PowerPoint Presentation

Mrežni modeli polimernih verig Boštjan Jenčič 22. maj 2013 Eden preprostejših opisov polimerne verige je mrežni model, kjer lahko posamezni segmenti p

PRIPRAVA NA 1. Š. N.: KVADRATNA FUNKCIJA IN KVADRATNA ENAČBA 1. Izračunaj presečišča parabole y=5 x x 8 s koordinatnima osema. R: 2 0, 8, 4,0,,0

MATEMATIKA – IZPITNA POLA 1 – OSNOVNA IN VIŠJA RAVEN

Matematika 2 - ustna vprašanja 1) Determinanta, poddeterminanta (1,3)...3 2) Lastnosti determinante (5)...3 3) Cramerjevo pravilo (9)...3 4) Računanje

ANALITIČNA GEOMETRIJA V RAVNINI

RAM stroj Nataša Naglič 4. junij RAM RAM - random access machine Bralno pisalni, eno akumulatorski računalnik. Sestavljajo ga bralni in pisalni

Diapozitiv 1

Univerza v Mariboru Fakulteta za naravoslovje in matematiko Oddelek za matematiko in računalništvo Enopredmetna matematika IZPIT IZ VERJETNOSTI IN STA

Srednja šola za oblikovanje

Microsoft Word - A-3-Dezelak-SLO.doc

Popravki nalog: Numerična analiza - podiplomski študij FGG : popravljena naloga : popravljena naloga 14 domače naloge - 2. skupina

Del 1 Limite

Poglavje 1 Plavajoča vejica Slika 1.1: Plavajoča vejica Zapis je oblike ( 1) o (1 + m)2 e 1023, mantisa je v normalizirani obliki, eksponent je podan

EKVITABILNE PARTICIJE IN TOEPLITZOVE MATRIKE Aleksandar Jurišić Politehnika Nova Gorica in IMFM Vipavska 13, p.p. 301, Nova Gorica Slovenija Štefko Mi

Bojan Magajna Uvod v diferencialne enačbe, kompleksno in Fourierovo analizo sin πz = πz n=1 (1 z2 n 2 ) DMFA založništvo

Bojan Kuzma ZBIRKA IZPITNIH VPRAŠANJ PRI PREDMETIH ANALIZA I IN ANALIZA II (Zbirka Izbrana poglavja iz matematike, št. 1) Urednica zbirke: Petruša Mih

10. Meritev šumnega števila ojačevalnika Vsako radijsko zvezo načrtujemo za zahtevano razmerje signal/šum. Šum ima vsaj dva izvora: naravni šum T A, k

P182C10111

POPOLNI KVADER

Funkcije in grafi

ZveznostFunkcij11.dvi

resitve.dvi

Urejevalna razdalja Avtorji: Nino Cajnkar, Gregor Kikelj Mentorica: Anja Petković 1 Motivacija Tajnica v posadki MARS - a je pridna delavka, ampak se

Predmet: Course title: UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS Numerična integracija in navadne diferencialne enačbe Numerical integration and ordinary

Microsoft Word - ELEKTROTEHNIKA2_ junij 2013_pola1 in 2

Microsoft PowerPoint - Mocnik.pptx

(Microsoft Word - 3. Pogre\232ki in negotovost-c.doc)

Univerza na Primorskem FAMNIT, MFI Vrednotenje zavarovalnih produktov Seminarska naloga Naloge so sestavni del preverjanja znanja pri predmetu Vrednot

4.Racionalna števila Ulomek je zapis oblike. Sestavljen je iz števila a (a ), ki ga imenujemo števec, in iz števila b (b, b 0), ki ga imenujemo imenov

Študij AHITEKTURE IN URBANIZMA, šol. l. 2016/17 Vaje iz MATEMATIKE 9. Integral Določeni integral: Določeni integral: Naj bo f : [a, b] R funkcija. Int

Microsoft Word - CNC obdelava kazalo vsebine.doc

Microsoft Word - 2. Merski sistemi-b.doc

6.6 Simetrični problem lastnih vrednosti Če je A = A T, potem so lastne vrednosti realne, matrika pa se da diagonalizirati. Schurova forma za simetrič

Microsoft Word - 9.vaja_metoda porusnih linij_17-18

Slide 1

Geometrija v nacionalnih preverjanjih znanja

Podatkovni model ER

Microsoft PowerPoint - 14 IntrerspecifiOna razmerja .ppt

Ime in priimek

ACAD-BAU-Analiza-prostorov

Microsoft Word - 9.vaja_metoda porusnih linij.docx

Transkripcija:

11. Navadne diferencialne enačbe 11.1. Začetni problem prvega reda Iščemo funkcijo y(x), ki zadošča diferencialni enačbi y = f(x, y) in začetnemu pogoju y(x 0 ) = y 0, kjer je f dana dovolj gladka funkcija x in y. Numerična rešitev je sestavljena iz zaporedja x 0 < x 1 < x 2 <... in pripadajočega zaporedja y 0, y 1, y 2,..., tako da je vsak y n približek za rešitev v x n, oziroma y n y(x n ), n = 0, 1.... Moderne metode avtomatično določajo velikosti korakov h n = x n+1 x n tako, da napake približkov y n ostanejo v vnaprej določenih mejah.

Osnovna delitev metod Rešujemo začetni problem y = f(x, y) pri začetnemu pogoju y(x 0 ) = y 0. Računamo približke y 0, y 1, y 2,... za vrednosti y(x 0 ), y(x 1 ), y(x 2 ),... v točkah x 0 < x 1 < x 2 <. Označimo y(x i ) : točna vrednost rešitve v x i, y i : izračunani približek za y(x i ). Metode za reševanje začetnega problema delimo na: enokoračne metode: y n+1 izračunamo iz y n, večkoračne metode: y n+1 izračunamo iz y n, y n 1,..., y n k. Metode ločimo še na: eksplicitne metode: imamo direktno formulo za y n+1, implicitne metode: y n+1 dobimo tako, da rešimo nelinearno enačbo.

Zgled rešitve in vej Rešitve za y = cos(3x 2 )+sin(4x)y pri začetnih pogojih y(0) = 0.3, 0.2,..., 0.3.

Obstoj rešitve Funkcija f(x, y), kjer je f : R 2 R, na območju D = [a, b] Ω R 2 zadošča Lipschitzovemu pogoju na y s konstanto L, če za poljubna (x, y 1 ), (x, y 2 ) D velja f(x, y 1 ) f(x, y 2 ) L y 1 y 2. Zadostni pogoj, da je f Lipschitzova je, da je f odvedljiva po y, saj je potem lahko L = max f y(x, y). (x,y) D Če f ustreza Lipschitzovemu pogoju, potem za vsak (x 0, y 0 ) D obstaja podinterval [a, b], ki vsebuje x 0, na katerem rešitev začetnega problema y = f(x, y), y(x 0 ) = y 0, obstaja in je enolična.

Občutljivost začetnega problema Naj f ustreza Lipschitzovemu pogoju s konstanto L. Točna rešitev začetnega problema y = f(x, y), y(x 0 ) = y 0, je y(x). Če je ey(x) rešitev začetnega problema z zmotenim začetnim pogojem y = f(x, y), y(x 0 ) = ey 0, potem za poljuben x x 0 velja ey(x) y(x) e L(x x 0 ) ey 0 y 0. Če namesto začetnega problema y = f(x, y), y(x 0 ) = y 0, rešujemo bližnji problem by = b f(x, by), b f(x 0 ) = by 0, velja by(x) y(x) e L(x x 0 ) by 0 y 0 + el(x x 0 ) 1 f b f, L kjer je b f f = max (x,y) D b f(x, y) f(x, y).

Stabilnost rešitve začetnega problema Rešitev začetnega problema y = f(x, y), y(x 0 ) = y 0, je stabilna, če za vsak ɛ > 0 obstaja tak δ > 0, da za vsak ey(x), ki je rešitev ey = f(x, ey), ey(x 0 ) = ey 0, kjer je ey 0 y 0 < δ, velja ey(x) y(x) ɛ za vse x x 0. Če ima začetni problem stabilno rešitev, lahko pričakujemo, da rešitev pri zmotenem začetnem pogoju ostane blizu točne rešitve. Stabilna rešitev je asimptotično stabilna, če gre ey(x) y(x) proti 0, ko gre x proti neskončnosti. Pri asimptotični rešitvi lahko pričakujemo, da bo napaka zmotenega začetnega pogoja šla proti 0, ko gre x proti neskočnosti. Zgled: Rešitev diferencialne enačbe y (x) = λy, y(0) = y 0, kjer je λ = a + ib C, je y(x) = y 0 e λx = y 0 e ax (cos(bx) + i sin(bx)). Rešitev je asimptotično stabilna pri re(λ) < 0, stabilna pri re(λ) = 0, in nestabilna pri re(λ) > 0.

11.2. Eulerjeva metoda Najpreprostejša enokoračna metoda je eksplicitna Eulerjeva metoda z nastavkom y n+1 = y n + hf(x n, y n ) x n+1 = x n + h Uporablja fiksen premik h. Ideja je, da se v vsaki točki premaknemo v smeri tangente. Implicitna Eulerjeva metoda je y n+1 = y n + hf(x n+1, y n+1 ). Pri implicitni metodi je potrebno v vsakem koraku rešiti nelinearni sistem za y n+1.

Zgled Eksplicitna Eulerjeva metoda na primeru y = cos(3x 2 ) + sin(4x)y, y(0) = 1, h = 0.2

Zgled Primerjava eksplicitne Eulerjeve metode na primeru y = cos(3x 2 )+sin(4x)y, y(0) = 1, interval je [0, 4].

Taylorjeva vrsta Če y = f(x, y) odvajamo, dobimo y = f y = f x + f y y = f x + f y f y = f xx + 2f xy f + f yy f 2 + f y (f x + f y f). Po Taylorjevi vrsti izračunamo y(x 1 ) = y(x 0 + h) = y 0 + hy 0 + h2 2 y 0 +. Zgled y = xy + 1, y(0) = 0, y(0.2) =? y = xy + 1 = y (0) = 1 y = xy + y = y (0) = 0 y = xy + 2y = y (0) = 2 y(h) = h + 1 3 h3 +. Pri h = 0.2 dobimo y 1 = 0.2 + 0.00267 = 0.20267. Nadaljujemo s točko (0.2, 0.20267).

Red lokalne napake Definicija 1. Pravimo, da je ima metoda lokalno napako reda k, če se pri točni vrednosti y n = y(x n ) izračunani y n+1 ujema z razvojem y(x n + h) v Taylorjevo vrsto okrog x n do vključno člena h k. Lokalna napaka predstavlja napako v enem samem koraku. Metoda iz prejšnjega zgleda ima red 3, sicer pa z razvijanjem v Taylorjevo vrsto lahko dobimo metodo poljubnega reda. Eulerjeva metoda (eksplicitna in implicitna) ima red 1. V grobem velja, da ima metoda z lokalno napako reda k globalno napako reda k 1.

Globalna napaka Globalna napaka ni preprosto kar vsota lokalnih napak. Numerična metoda za reševanje začetnega problema je stabilna, kadar majhne motnje ne povzročijo divergence numerične rešitve. Vsaka enokoračna metoda se da zapisati v obliki y n+1 = y n + θ(x n, y n, h), kjer je θ(x, y, h) funkcija prirastka. Če θ(x, y, h) zadošča Lipschitzovemu pogoju na y s konstanto L, lokalna napaka v vsakem koraku pa je po absolutni vrednosti omejena z Dh p+1, potem za globalno napako velja y n y(x) Dh p e L(x x 0 ) 1 L + e L(x x 0 ) y 0 y(x 0 ).

Modelni problem Modelna enačba je y = λy, y(0) = y 0, ki ima rešitev y(x) = y 0 e λx. je rešitev asimptotično stabilna. Če je re(λ) < 0, Zgled 1: Če vzamemo eksplicitno Eulerjevo metodo, potem dobimo y 1 = (1 + λh)y 0 in y k = (1 + λh) k y 0. Če naj bo pri re(λ) < 0 Eulerjeva metoda stabilna, mora veljati 1 + λh < 1, torej mora biti h omejen (hλ mora ležati v krogu z radijem 1 okrog 1). Zgled 2: Če vzamemo implicitno Eulerjevo metodo, potem dobimo (1 λh)y 1 = y 0 in y k = k 1 1 λh y0. 1 Sedaj mora pri re(λ) < 0 veljati 1 λh 1, torej h ni omejen in za ta začetni problem je implicitna Eulerjeva metoda vedno stabilna.