Luku 3 Johdatus elementtimenetelmään
|
|
- Viljo Pakarinen
- 7 vuotta sitten
- Katselukertoja:
Transkriptio
1 Luku 3 Johdatus elementtimenetelmään Luvun tarkoituksena on esitellä elementtimenetelmän perusosat ja tarkastella interpolaatiofunktioiden muodostamista yksidimensioisessa tapauksessa. Elementtimenetelmän h- ja p-version perusperiaatteet esitetään. Tavanomaisen elementtimenetelmän ongelmista käsitellään esimerkkinä diffuusio-konvektioyhtälön tapaus. Luvun lopussa annetaan lyhyt johdatus stabiloituihin formulaatioihin. 3. Malliprobleema Elementtimenetelmä voidaan johtaa edellä esitetyistä periaatteista, eli painotettujen jäännösten menetelmästä tai sen eri muunnoksista. Ainoa ero klassisten variaatiomenetelmien ja elementtimenetelmän välillä on se, että klassisissa menetelmissä interpoloivat kantafunktiot ovat määritellyt koko tarkasteltavassa alueessa, kun taas elementtimenetelmässä interpoloivat funktiot määritellään paikallisesti osa-alueen eli elementin sisällä, josta myös menetelmän nimi äärellisten elementtien menetelmä. Ratkaisu saadaan kokoamalla kunkin elementin osuudet globaaliin yhtälösysteemiin. Tarkastellaan asiaa yksidimensioisen lämmönjohtumisyhtälön (tai aksiaalisesti kuormitetun sauvan) tapauksessa. Olkoon ratkaistavana probleema (ku ) = f (3.) alueessa Ω = {x x (,L)} reunaehdoilla u() = u(l) =. Valitaan yhtälöiden muodostamistavaksi Galerkinin menetelmä, jolloin malliprobleeman (3.) heikko muoto eli variaatiomuoto saadaan kun kyseinen differentiaaliyhtälö kerrotaan puolittain testifunktioilla û ja integroidaan ratkaisualueen ylitse û(ku ) dx = ûfdx. (3.) Osittaisintegroimalla vasemmanpuoleinen termi saadaan L û ku dx ûku = ûfdx. (3.3) 4
2 4 LUKU 3. Johdatus elementtimenetelmään φ φ φ 3 φ i φ n () () (3) (i ) (i) (n) 3 4 i i i+ n n+ x = x = L Kuva 3. Elementtimenetelmän paloittain lineaariset kantafunktiot. φ i x i x i x i+ φ i φ i φ i+ x i x i x i x i+ x i+ Kuva 3. Solmuun i liittyvä painofunktio φ i, ja välille (x i,x i+ ) liittyvät yritefunktion kantapolynomit. Koska variaation û on toteutettava homogeeniset reunaehdot, päädytään muotoon û ku dx = ûfdx. (3.4) Elementtimenetelmä poikkeaa klassisista painotetun jäännösten menetelmän variaatioista ainoastaan siinä, että kantafunktiot määritellään vain osassa aluetta Ω. Yhtälöstä (3.4) havaitaan, että testifunktioille û ja itse ratkaisuyritteelle ũ riittää valita funktiot jotka ovat vain C -jatkuvia. Toisin sanoen edes ensimmäisen derivaatan jatkuvuudelle ei aseteta ehtoja. Tälläisten interpolaatiofunktioiden muodostaminen onnistuu mutkattomasti jopa useammassa kuin yhdessä dimensiossa. Kuvassa 3. on käytetty paloittain lineaarisia kantafunktioita, ja ratkaisuyrite voidaan kirjoittaa muodossa n+ ũ(x) = α i φ i (x). (3.5) i= Huomaa, että tuntemattomilla parametreilla on suureen u arvot solmuissa i, joten voidaan kirjoittaa α i = u i. Galerkinin menetelmässä testi- eli painofunktioille valitaan myös sama kanta φ i. Kuten kuvasta 3. voidaan havaita, on solmuun i liittyvää testifunktiota û = φ i û i Versio: kevät 4
3 3.. Elementtimenetelmän perusosat 43 vastaava osa integraalia (3.4): xi dφ i û i x i dx kdφ i dx dxu i +û i xi+ x i dφ xi+ i dx kdφ i dx dxu dφ i i +û i x i dx kdφ i+ dx dxu i+ xi+ = û i φ i fdx. (3.) x i Koska painofunktion arvo solmussa û i on mielivaltainen, on se voitu supistaa pois yllä olevasta yhtälöstä. Merkitään osavälin (i) = {x x (x i,x i+ )} pituutta symbolilla h (i) = x i+ x i, jolloin dφ i dx = h (i ) kun x (x i,x i ), dφ i dx = h (i ) kun x (x i,x i ), dφ i dx = h (i) kun x (x i,x i+ ), dφ i+ dx = h (i) kun x (x i,x i+ ). Olettamalla lähdetermin vakioisuus integraalista (3.) saadaan [ k ( h (i )u i + h + ) u (i ) h (i) i ] h (i)u i+ = f ( h (i ) +h (i)). (3.7) Käytettäessä paloittain lineaarisia kantafunktioita kytkeytyvät yksidimensioisessa ongelmassa ainoastaan tuntemattomatu i,u i jau i+ toisiinsa. Tämä johtaa nauhamaiseen kerroinmatriisiin, joka kyseisessä tehtävässä on tridiagonaalinen. Edellä kuvattu ratkaisutapa on kätevä käsinlaskussa. Vielä systemaattisempi tietokonelaskentaan soveltuva lähestymistapa elementtimenetelmään saadaan kokoamalla systeemiyhtälön { alkiot elementeittäin. Merkitään alueen Ω toisistaan eriäviä osa-alueita Ω (e) = x x (x (e),x(e) }. ) Mikäli jako suoritetaan n:ään elementtiin, katso kuva 3., niin integraalin additiivisuuteen nojautuen yhtälö (3.4) saa muodon n e= Ω (e) û ku dx = n e= Ω (e) ûfdx. (3.8) Tämä muoto toimii elementtimenetelmän perustana. Tarkastellaan seuraavassa hieman yksityiskohtaisemmin ja systemaattisemmin elementtimenetelmän interpolaatiofunktioita ja elementtikohtaista kokoamisprosessia. 3. Elementtimenetelmän perusosat 3.. Yleistä Tietyn elementtityypin määrittely vaatii kolmen perusasian selventämistä:. elementin muodon eli geometrian (jana, kolmio, nelikulmio, tetraedri, särmiö, jne.), Versio: kevät 4
4 44 LUKU 3. Johdatus elementtimenetelmään h (e) + x x c x ξ x Kuva 3.3 Janaelementti.. interpoloivien funktioiden ja 3. elementin vapaiden parametrien eli vapausasteiden määrittelyn. Nämä kolme seikkaa määräävät ns. solmujen lukumäärän ja sijainnin. Riippuen siitä, millaiset kantafunktiot ja vapausasteet on valittu, ei kaikkia vapausasteita voi välttämättä assosioida tiettyihin solmuihin tai paikkaan yksikäsitteisesti. Tähän seikkaan tullaan palaamaan vielä myöhemmin. 3.. Interpolaatiofunktiot Elementin alueella kuvataan haluttua suuretta interpolaatiofunktioilla, joita kutsutaan myös muotofunktioiksi. Interpolaatiofunktiot voidaan jakaa ainakin kahteen ryhmään:. tavanomaisiin, eli solmuihin sidottuihin ja. hierarkisiin interpolaatiofunktioihin. Interpolaation muodostavat kantafunktiot voitaisiin periaatteessa valita miltei mielivaltaisesti. Tavallisesti käytetään kuitenkin yksinkertaisia polynomeja. Tavanomaisille interpolaatiofunktioille on ominaista, että kaikki kantafunktiot muuttuvat polynomin asteen p kasvaessa. Hierarkisessa kantajärjestelmässä interpolaatiopolynomin asteen kasvattaminen ei muuta vanhoja alhaisempaa astetta olevia kantafunktioita. Aloitetaan tarkastelu yksidimensioisesta janaelementistä. Otetaan käyttöön paikallinen koordinaatisto, jonka koordinaattia merkitään kirjaimella ξ ja joka määritellään alueessa ξ (, ). Täten muunnos rakennekoordinaatistosta eli globaalista x koordinaatistosta paikalliseen eli elementin lokaaliin ξ koordinaatistoon voidaan ilmaista yhtälönä ξ = x x c, (3.9) h jossax c on elementin keskipisteen globaali rakennekoordinaatti jahon janaelementin pituus, katso kuva 3.3. Yksinkertaisin mahdollinen polynomimuotoinen kantafunktiojärjestelmä on varmastikin φ i = x i, i =,,... (3.) Versio: kevät 4
5 3.. Elementtimenetelmän perusosat 45 Tämä ei ole sellaisenaan kuitenkaan käyttökelpoinen, sillä näin muodostettu kanta on numeerisesti mahdollisimman pahanlaatuinen ja äärellisellä laskentatarkkuudella operoitaessa pyöristysvirheet hyvin äkkiä saastuttavat tulokset kelvottomiksi. Havainnollistetaan tätä esimerkillä. Esimerkki 3. Approksimoidaan funktiota f(x) = +x+x +x 3 +x 4 +x 5 +x välillä (, ) käyttäen polynomikantaa (3.) ja pienimmän neliön keinoa. Mikä on virhe tuloksissa, kun käytetään kuudennen asteen interpolaatiota ja reaaliluvuille käytetään 3-bittistä esitystä, mikä merkitsee operoimista seitsemälläkahdeksalla merkitsevällä numerolla. Approksimaatio on siis f(x) = n φ i (x)f i, (3.) i= jossa f i :t ovat vielä määräämättömiä kertoimia. Minimoitava virhefunktio on E(f i ) = [ f(x) f(x)] dx = Kertoimien f i ratkaisuyhtälöt ovat E f j = [ f(x) [ f(x) ] n φ i f i dx. (3.) i= n φ i f i ]φ j dx =, j =,...,n, (3.3) i= joka kirjoitettuna matriisimuodossa on (φ,φ ) (φ,φ )... (φ,φ n ) (φ,φ ) (φ,φ )... (φ,φ n ) (φ n,φ ) (φ n,φ )... (φ n,φ n ) f f. f n = (f,φ ) (f,φ ). (f,φ n ), (3.4) jossa on merkitty integraalimuotoista sisätuloa kaarisulkeilla (, ). Suorittamalla integroinnit saadaan tulokseksi A = 3. n. n n n+ n+... n, b = n n+. n + n n, (3.5) jossa kerroinmatriisi A on surullisenkuuluisa Hilbertin matriisi. Ratkaisu on esitetty seuraavassa taulukossa. Versio: kevät 4
6 4 LUKU 3. Johdatus elementtimenetelmään tarkka arvo numeerinen arvo suhteellinen virhe % f f f f f f f Solmuihin sidotut Lagrangen kantapolynomit Suositeltavia tapoja estää edellisen esimerkin kaltainen pyöristysvirheräjähdys on käyttää esimerkiksi Lagrangen polynomeja tai ns. ortogonaalipolynomijärjestelmiä interpolaatiofunktioina. Lagrangen astetta p oleva polynomi määritellään l p k (ξ) = (ξ ξ )(ξ ξ ) (ξ ξ k )(ξ ξ k+ ) (ξ ξ p ) (ξ k ξ )(ξ k ξ ) (ξ k ξ k )(ξ k ξ k+ ) (ξ k ξ p ), (3.) joka antaa yksikköarvon pisteessä ξ = ξ k ja leikkaa koordinaattiakselin p:ssä pisteessä ξ i,i =,,...,p (i k). Lineaarinen interpolaatio välillä (ξ =,ξ = ) saadaan, kun asetetaanξ k = ξ ja ξ k = ξ vuoron perään, eli N (ξ) = l (ξ) = ( ξ), N (ξ) = l(ξ) = (+ξ). (3.7) Paraboliseksi interpolaatioksi saadaan (ξ =,ξ =,ξ = ) N (ξ) = l (ξ) = ξ(ξ ), N (ξ) = l(ξ) = ξ, N 3 (ξ) = l (ξ) = ξ(+ξ), (3.8) ja kuubiset Lagrangen polynomit ovat (ξ =,ξ = /3,ξ = /3,ξ 3 = ) N (ξ) = l(ξ) 3 = 9 (ξ + )(ξ )(ξ ), 3 3 N (ξ) = l(ξ) 3 = 7(ξ +)(ξ )(ξ ), 3 N 3 (ξ) = l 3 (ξ) = 7 (ξ +)(ξ + )(ξ ), 3 N 4 (ξ) = l3(ξ) 3 = 9 (ξ +)(ξ + )(ξ ). (3.9) 3 3 Lineaariset, paraboliset ja kuubiset interpolaatiopolynomit on piirretty kuvaan 3.4. Kuten havaitaan, voidaan Lagrangen polynomien avulla muodostaa kokonainen perhe interpolaatiofunktioita. Jos näitä funktioita käytetään elementtimenetelmässä, puhutaan Lagrangen elementtiperheestä. Versio: kevät 4
7 3.. Elementtimenetelmän perusosat 47.5 N N ξ N N N 3.5 N N N 3 N ξ ξ Kuva 3.4 Lineaariset, paraboliset ja kuubiset Lagrangen interpolaatiopolynomit Hierarkinen kantapolynomijärjestelmä Uudempi tapa konstruoida interpolaatiofunktioita on käyttää hierarkisia kantafunktioita [33]. Eräs mahdollinen järjestelmä saadaan kun valitaan N (ξ) = ( ξ), N (ξ) = (+ξ), N i(ξ) = ψ i (ξ), i = 3,4,...,p+, (3.) jossa ψ j määritellään Legendren polynomien P j integraalien avulla: ψ j (ξ) = ξ j P j (t)dt, j =,3,... (3.) Legendren polynomit P n (ξ) ovat Legendren differentiaaliyhtälön ( ξ )y ξy +n(n+)y =, < ξ < (3.) ratkaisuja, kun n =,,,... ja jossa pilkku tarkoittaa derivointia ξ:n suhteen. Kaksi ensimmäistä polynomia ovat P (ξ) = ja P (ξ) = ξ, (3.3) Versio: kevät 4
8 48 LUKU 3. Johdatus elementtimenetelmään josta korkeamman asteen polynomit voidaan generoida Bonnetin rekursiokaavan (n+)p n+ (ξ) = (n+)ξp n (ξ) np n (ξ), n =,,... (3.4) avulla, josta seuraa P (ξ) = (3ξ ), P 3 (ξ) = (5ξ3 3ξ), P 4 (ξ) = 8 (35ξ4 3ξ +3), P 5 (ξ) = 8 (3ξ5 7ξ 3 +5ξ) jne.. (3.5) Erittäin hyödyllisiä ovat myös palautuskaavat derivaatoille: np n+ (ξ) = (n+)ξp n (ξ) (n+)p n (ξ), (n+)p n (ξ) = P n+(ξ) P n (ξ). (3.a) (3.b) Yllä olevien Legendren polynomien rekursiokaavojen perusteella on helppo johtaa rekursiokaava interpolaatiofunktioille ψ(ξ) ψ j (ξ) = (j ) [P j (ξ) P j (ξ)]. (3.7) Hierarkisen järjestelmän (3.) ensimmäiset ns. solmuttomat kantafunktiot ovat siis N 3 (ξ) = ψ (ξ) = 4 (ξ ), (3.8a) N 4 (ξ) = ψ 3 (ξ) = 4 (ξ3 ξ), (3.8b) N 5 (ξ) = ψ 4 (ξ) = 4 (5ξ4 ξ +), (3.8c) N (ξ) = ψ 5 (ξ) = 8 (7ξ5 ξ 3 +3ξ), jne.. (3.8d) jotka ovat piirrettyinä kuvassa 3.5. Kantafunktioita N ja N kutsutaan solmuinterpolaatiofunktioiksi tai ulkoisiksi interpolaatiofunktioiksi tai ulkoisiksi muodoiksi, kun taas kantafunktioita N i,i = 3,4,... kutsutaan sisäisiksi interpolaatiofunktioiksi tai sisäisiksi muodoiksi tai kuplamuodoiksi. Kantafunktiot (3.) ovat erityisen sopivia elementtimenetelmän interpolaatiofunktioiksi erityisesti tietokoneimplementointia silmälläpitäen, sillä ne muodostavat numeerisesti stabiilin kantafunktioiden joukon ja niiden ohjelmointi onnistuu kätevästi rekursiokaavan avulla mielivaltaiselle asteluvulle p. Legendren polynomien yksi mielenkiintoisista ominaisuuksista on ortogonaalisuus P i (ξ)p j (ξ)dξ = i+, jos i = j (3.9), jos i j. Tästä aiheutuen on yhtälön (3.) avulla määritellyillä interpolaatiofunktioilla seuraavanlainen sovellutuksia silmälläpitäen tärkeä ortogonaalisuusominaisuus: dψ i dξ dψ j dξ dξ = {, jos i = j,, jos i j. (3.3) Versio: kevät 4
9 3.3. Malliprobleema elementtimenetelmällä 49.5 N 4.5 N -.5 N N ξ ξ Kuva 3.5 Hierarkisen järjestelmän (3.) sisäisiä interpolaatiofunktioita. 3.3 Malliprobleema elementtimenetelmällä Palataan uudestaan esimerkkiongelmaan (3.) ja sen variaatiomuotoon (3.4), joka on perusta elementtimenetelmän diskreeteille yhtälöille. Kirjoitetaan heikko muoto uudelleen näkyviin: ku û dx = fûdx. (3.3) Otetaan käyttöön yksinkertaisin mahdollinen C -interpolaatio eli lineaariset polynomit N (ξ) = ( ξ), N (ξ) = (+ξ). (3.3) Ratkaisua siis approksimoidaan kunkin elementin alueella kaavalla ũ(x) (e) = ũ(ξ(x)) (e) = N i (ξ(x))u i i= = N (ξ)u +N (ξ)u = ( ξ)u + (+ξ)u, (3.33) jossa u i :t ovat tuntemattomia parametreja eli u:n approksimaation arvoja solmupisteissä. Kun painofunktioille û valitaan myös samat kantafunktiot (3.3) ja jaetaan alue N:ään elementtiin, saadaan heikon muodon (3.3) diskreetti vastine kirjoitettua muotoon N e= j= x (e) x (e) k dn i dx dn j dx dxu j = N e= x (e) x (e) fn i dx, i =,. (3.34) Integroinnit voidaan suorittaa elementtikohtaisesti paikallisessa ξ-koordinaatistossa, jolloin yhtälössä (3.34) olevissa integraaleissa suoritetaan muuttujan vaihto x ξ, Versio: kevät 4
10 5 LUKU 3. Johdatus elementtimenetelmään jolloin rajat muuttuvat x (e) ja x (e) + ja saadaan lausekkeet x (e) x (e) k dn i dx x (e) x (e) dn j dx dx = fn i dx = k dn i dξ fn i Jdξ, dn j dξ J dξ, (3.35a) (3.35b) jossa J = dx/dξ = h(e) = (x(e) x (e) d dx = dξ dx ). Huomaa, että derivaatoille pätee d dξ = J d dξ = d h (e) dξ. (3.3) Yhtälö (3.34) voidaan kirjoittaa matriisimuodossa seuraavasti: Ku = f, (3.37) jossa globaali rakennekoordinaatiston jäykkyysmatriisi K ja kuormitusvektori f kootaan paikallisista elementtien osuuksista K (e) = K = N A e= K (e), f = N A e= f (e). (3.38) Elementtimatriisin K (e) ja vektoreiden u (e) ja f (e) komponenttiesitykset ovat [ ] { } { } K (e) K (e) joissa K (e) K (e), u (e) = u (e) u (e), f (e) = f (e) f (e), (3.39) K (e) ij = k dn idn j h (e) dξ dξ dξ, f i = h(e) fn i dξ. (3.4) Ottamalla käyttöön matriisimerkinnät u = Nu (e), N = [ ] d N N, B = N, D = k (3.4) dx voidaan elementin jäykkyysmatriisi ja kuormitusvektori kirjoittaa yleisessä muodossa K (e) = B T DBdV, f (e) = fn T dv. (3.4) Ω (e) Ω (e) Yllä olevasta jäykkyysmatriisin esityksestä havaitaan yhteys aivan alussa mainittuun fysikaalisten ilmiöiden matemaattisen mallin perusstruktuuriin, katso kuva.. Tässä siis matriisi B välittää diskreetissä muodossa kinemaattisen yhteyden; matriisi D vastaavasti materiaalilain ja koska kyseessä on itseadjungoitu yhtälö B T on tasapaino-operaattorin diskreetti vastine. Versio: kevät 4
11 3.3. Malliprobleema elementtimenetelmällä 5 Mikäli otaksutaan k vakioksi elementin alueella ja käytetään lineaarisia interpolaatiopolynomeja (3.3), saadaan jäykkyysmatriisiksi (tai johtavuusmatriisiksi) K (e) = k [ h (e) Kvadraattista interpolaatiota (3.8) ũ(x) (e) = ũ(ξ(x)) (e) = ]. (3.43) 3 N i (ξ(x))u i = N (ξ)u +N (ξ)u +N 3 (ξ)u 3 i= = ξ(ξ )u +( ξ )u + ξ(+ξ)u 3 (3.44) käytettäessä saadaan jäykkyysmatriisiksi K (e) = k 3h (e) (3.45) Mikäli käytetään hierarkista kantaa (3.) saadaan yksinkertainen jäykkyysmatriisi, jossa ensimmäinen lohko on identtinen matriisin (3.43) kanssa ja ortogonaalisuuden (3.3) perusteella tulee sisäisten muotojen kontribuutioksi vain diagonaalitermit K (e) = k h (e) (3.4) Esimerkki 3. Mikäli kuormitustermi on f(x) = f c (x/l)ln(x/l) (f c on vakio) ja lämmönjohtavuus k on vakio koko alueessa (, L), niin määritä lämpötilajakauma malliprobleemalle, kun alue jaetaan tasavälisesti kolmeen lineaariseen elementtiin. Määritä likiratkaisusta myös lämpövuon arvot. Kaikkien elementtien jäykkyysmatriisit ovat samanlaisia, koska k on vakio ja elementit ovat yhtä pitkiä. Ne saadaan yhtälöstä (3.43) sijoittamalla h (e) = L/3. Systeemin globaali jäykkyysmatriisi kootaan, kun ensin identifioidaan paikallisia vapausasteita vastaavat globaalit vapausastenumerot: elem. elem. elem. 3 paikalliset vapausasteet globaalit vapausasteet - - Versio: kevät 4
12 5 LUKU 3. Johdatus elementtimenetelmään Globaalin eli rakennekoordinaatiston jäykkyysmatriisin alkiot ovat siten: K = K () +K(), K = K (), K = K () +K(3), (3.47) johon sijoittamalla arvot saadaan K = 3k L [ + + ] = 3k L [ ]. (3.48) Kuormitusvektorin termit ovat jossa yksittäiset alkiot ovat f = f () +f (), f = f () +f (3), (3.49) f () = f cl f () = f cl f () = f cl f (3) = f cl jossa on käytetty yhtälön (3.9) käänteistä muotoa ( ξ + ) ( ln ξ + ) (+ξ)dξ, (3.5a) ( ξ + ) ( ln ξ + ) ( ξ)dξ, (3.5b) ( ξ + ) ( ln ξ + ) (+ξ)dξ, (3.5c) ( ξ + 5 ) ( ln ξ + 5 ) ( ξ)dξ, (3.5d) x = h(e) ξ +x (e) c. (3.5) Suorittamalla integroinnit saadaan kuormitusvektoriksi ja ratkaisuksi { }.97 f = f c L (3.5).8539 [ ]{ } u = K f = L.97 f c L 9k.8539 { }.3437 f c L =.347 k. (3.53) Tarkka ratkaisuhan on u(x) = f cl k ( x L ) [ ( ( x ln L) x L 5 ) + 5 ], (3.54) ja alla olevassa taulukossa on vertailtu analyyttisen ja elementtimenetelmän antamia tuloksia tietyissä pisteissä (kerrottava tekijällä f c L /k), katso myös kuvaa 3.. Versio: kevät 4
13 3.3. Malliprobleema elementtimenetelmällä uk f c L x/l Kuva 3. Esimerkkiongelman tarkka ratkaisu (yhtenäinen viiva) ja elementtimenetelmällä laskettu (katkoviiva) käyttäen kolmea lineaarista elementtiä. solmu (x/l = /3) keskipiste (x/l = /) solmu (x/l = /3) tarkka FEM Havaitaan, että elementtimenetelmän antamat tulokset yhtyvät solmupisteissä tarkkaan ratkaisuun, eli elementtiapproksimaatio on tarkan ratkaisun interpolantti. Tämän paremmin ei voisi käydä. Tietenkin asia herättää heti kysymyksen: Miksi näin?". Ratkaisu on yksinkertainen, kun havaitaan käytettyjen interpolaatiofunktioiden olevan ratkaistavan differentiaaliyhtälön homogeenisen osan yleinen ratkaisu. Lineaariset funktiot toteuttavat siis yhtälön ku =. (3.55) Tämä havainto pätee yleisemminkin. Mikäli elementin interpolaatiofunktioiksi valitaan funktiot, joista voidaan konstruoida ratkaistavan differentiaaliyhtälön homogeenisen osan täydellinen ratkaisu, saadaan solmupisteissä tarkan ratkaisun arvot riippumatta siitä millainen kuormitustermi f on. Tuloksen on ensimmäisenä havainnut ja todistanut tiettävästi P. Tong julkaisussaan [5] vuonna 99. Selitys miksi homogeenisen osan tarkkan ratkaisun toteutuminen riittää yritefunktioille on seuraava. Koska kuorma/lähdetermi diskretoitaessa siirretään pistekuormiksi solmuihin, on elementtimenetelmäratkaisu oikeastaan homogeenisen osan ratkaisua kussakin elementissä erikseen. Mikäli nyt homogeenisen osan tarkka ratkaisu pystytään konstruoimaan interpolaatiofunktioilla, saadaan myös ratkaistavalle ongelmalle tarkat arvot juuri solmupisteissä, eli elementin interpolaatiofunktiot ovat myös tarkan ratkaisun interpolantteja. Versio: kevät 4
14 54 LUKU 3. Johdatus elementtimenetelmään.5 q f c L x/l Kuva 3.7 Esimerkkiongelman lämpövuon tarkka ratkaisu (yhtenäinen viiva) ja elementtimenetelmällä laskettu (katkoviiva) käyttäen kolmea lineaarista elementtiä. Valitettavasti tätä strategiaa voidaan menestyksellisesti soveltaa vain yksidimensioisiin ongelmiin ja niissäkin usein vain vakiokertoimisiin tapauksiin. Tarkastellaan vielä lämpövuon q = ku jakautumista. Käytetyssä elementtimenetelmäapproksimaatiossahan tämä suure on nyt vakio kunkin elementin sisällä, eli q (e) = k (e) ( ) h (e) u (e) u (e) = k(e) ( ) h (e) u (e) u (e) (3.5) Analyyttisestä ratkaisusta saadaan lämpövuolle lauseke [ 5 q(x) = f c L 3 + ( x ) ( ln x L L )]. (3.57) Elementtimenetelmän antamaa approksimaatiota lämpövuolle on verrattu analyyttiseen kuvassa 3.7. Esimerkki 3.3 Ratkaistaan luvun.3 esimerkkiongelma, eli probleema (ku ) = f, (3.58) reunaehdoilla u() = u ja q(l) = ku (L) = ja jossa k = k(x) = k ( + x/l) ja kuormitustermi f = βuk L on vakio (β on dimensioton vakio). Materiaaliparametrille k voidaan ottaa elementin alueella lineaaristen interpolaatiofunktioiden avulla ilmaistu lauseke k(ξ) = k N (ξ)+k N (ξ) = [k +k +(k k )ξ], (3.59) Versio: kevät 4
15 3.3. Malliprobleema elementtimenetelmällä 55 jossa k,k ovat k:n arvot elementin päätepisteissä. Sijoitettaessa tämä elementtimatriisin lausekkeeseen saadaan K (e) ij = h (e) [k +k +(k k )ξ] dn i dξ dn j dξ. (3.) dξ Käytetään aluksi kahta lineaarista elementtiä. Elementin jäykkyysmatriisiksi saadaan siten [ ] K (e) = k +k h (e). (3.) Sijoittamalla arvot saadaan kyseisen ongelman elementtien osuuksiksi [ ] [ ] K () = 5k, K () = 7k, (3.) L L { } f () = f () = 4 fl. (3.3) Kokoamalla yhtälöt saadaan systeemi 5 5 k u 5 7 u L 7 7 u = 4 3 josta ratkaisu on { u u 3 } [ = ]( 4 { Ratkaisu on piirretty kuvaan 3.8. } β + 5 fl = 4 { }) u = { βu k L, (3.4) + 3 β β } u. (3.5) Ratkaistaan tehtävä vielä käyttäen yhtä kvadraattista elementtiä. Elementtimatriisin alkiot ovat K (e) = K (e) = K (e) 3 = K (e) = K (e) 3 = K (e) 33 = h (e) h (e) h (e) h (e) h (e) h (e) [k +k +(k k )ξ] [ (ξ )] dξ = k +3k h (e), [k +k +(k k )ξ] (ξ )( ξ)dξ = k +k 3h (e), [k +k +(k k )ξ] (ξ ) (+ξ)dξ = k +k h (e), [k +k +(k k )ξ]4ξ dξ = 8(k +k ) 3h (e), (3.) [k +k +(k k )ξ]( ξ) (+ξ)dξ = k +k 3h (e), [k +k +(k k )ξ] [ (+ξ)] dξ = 3k +k h (e), Versio: kevät 4
16 5 LUKU 3. Johdatus elementtimenetelmään u ū.8..4 analyyttinen kvadr. elem. lin. elem x/l Kuva 3.8 Esimerkkiongelman tarkka ratkaisu (yhtenäinen viiva) ja elementtimenetelmällä laskettu (katkoviiva) käyttäen kahta lineaarista tai yhtä kvadraattista elementtiä. Ratkaisut vakion β arvolla β =. jossa k ja k ovat k:n arvot elementin päätepisteissä. Elementin kuormitusvektori on vastaavasti f (e) = fh(e) f (e) ξ(ξ )dξ = fh(e), (3.7a) = fh(e) ( ξ )dξ = 3 fh(e), f (e) 3 = fh(e) Yhtälösysteemiksi saadaan 7 k 3 L josta ratkaisu on { } u = 9 u [ ]( u u u 3 = { (3.7b) ξ(+ξ)dξ = fh(e). (3.7c) } 4 fl = }) 4 { βu k L, (3.8) 4 β +{ u = 3 β β u. (3.9) Tämäkin ratkaisu on piirretty kuvaan 3.8. Ratkaisu on tietenkin identtinen kuvassa. olevan Galerkinin menetelmän ratkaisun kanssa. Huomaa, että yhdellä kvadraattisella elementillä laskettaessa saatiin parempi tulos kuin kahdella lineaarisella elementillä. Lasketaan tehtävä vielä käyttäen yhtä elementtiä ja hierarkista menettelyä. } Versio: kevät 4
17 3.3. Malliprobleema elementtimenetelmällä 57 Demonstroidaan asiaa käyttämällä vain kvadraattista kuplamuotoa. Interpolaatiopolynomit ovat siten N = ( ξ), N = (+ξ), N 3 = 4 (ξ ), (3.7) ja niiden derivaatat ξ:n suhteen dn dξ =, dn dξ =, dn 3 dξ = ξ. (3.7) Koska materiaalivakio (lämmönjohtavuus) k on paikkakoordinaatin funktio, ei hierarkisen muodon ortogonaalisuus (3.3) toteudu. Laskettavana on siten termejä K (e) 3 = K (e) 3 = K (e) 33 = h (e) h (e) h (e) f (e) 3 = fh(e) [k +k +(k k )ξ]( ) ξdξ = (k k ) h (e), [k +k +(k k )ξ] ξdξ = (k k ) h (e), ( ) dξ [k +k +(k k )ξ] ξ k +k = h (e), 4 (ξ )dξ = fh(e). (3.7) Mikäli k muuttuu lineaarisesti, on jäykkyysmatriisi hierarkista kvadraattista muotoa käyttävälle elementille seuraava K (e) = k 3 +k α h (e) 3 α jossa α = k k, (3.73) 3 α 3 α k +k vastaten solmupisteparametreja u (e),u(e). Sijoittamalla probleeman arvot saadaan josta ratkaisu on { } u u () 3 3 [ = 3 3 { = u u u () β 3 β } 3, u(e) = ]({ 3 } βu, (3.74) β +{ 3 }) u u. (3.75) Elementin solmun arvo yhtyy tavanomaisella parabolisella elementillä laskettuun tulokseen, kuten pitääkin. Tarkistetaan vielä elementin keskipistessä u:n arvo, joka tulee nyt olemaan ũ( L) = N ()u +N ()u +N 3 () u () = u + (+ 5 3 β)u 3 βu ( 4 ) = (+ 4 3 β)u. (3.7) Versio: kevät 4
18 58 LUKU 3. Johdatus elementtimenetelmään Tämäkin tulos on sama kuin tavanomaisella parabolisella elementillä laskettaessa saatu keskisolmun arvo. Mainittakoon vielä, että koska interpolaatiopolynomeista ei nyt voida konstruoida ratkaistavan ongelman homogeenisen osan yleistä ratkaisua, eivät solmupistearvot ole tarkkoja. Esimerkki 3.4 Ratkaise elementtimenetelmällä stationäärinen -dimensioinen diffuusio-konvektioyhtälö ku +ρcvu = f, u() =, u(l) =, (3.77) kun k, ρ, c, v ja f ovat positiivisia vakioita. Käytä kolmea lineaarista elementtiä ja suorita ratkaisu Pécletin luvun P = ρcvl/k arvoilla P = ja P =. Kerrotaan differentiaaliyhtälö painofunktiolla û ja integroidaan alueen yli. Painofunktioiden on toteutettava homogeeniset reunaehdot, sillä funktion u arvot on annettu kummassakin päässä. Suoritetaan ns. diffuusiotermin osittaisintegrointi, jossa sijoitustemi häviää painofunktiolta vaadittavien reunaehtojen perusteella, eli k k û(x)u (x)dx+ρcv û (x)u (x)dx+ρcv û(x)u (x)dx = û(x)u (x)dx = û(x)f dx, Elementtimenetelmässä otaksutaan elementin alueella interpolaatio û(x)f dx.(3.78) u = i N i u i, (3.79) ja Galerkinin keinossa painofunktioille valitaan sama kanta, eli û i = N i. Tehtävän variaatiomuodossa on korkeintaan ensimmäisen kertaluvun derivaattoja, joten C -jatkuvuus on riittävä. Lineaariset interpolaatiofunktiot ovat N (ξ) = ( ξ), N (ξ) = (+ξ). (3.8) Siirretään tarkastelu elementin alueella paikalliseen ξ-koordinaatistoon, jolloin on huomattava, että dx = h d dξ ja dx = d hdξ, (3.8) missä h on elementin pituus. Täten elementin jäykkyysmatriisille ja kuormavektorille saadaan kaavat Versio: kevät 4 K (e) ij x x = k N i,x N j,x dx+ρcv N i N j,x dx (3.8) x x = k N i h N j dξ +ρcv N i N j dξ, (3.83) f (e) i = h N i fdξ, (3.84)
19 3.3. Malliprobleema elementtimenetelmällä 59 jossa pilkku symbolin oikeassa yläkulmassa merkitsee nyt derivointia paikallisen ξ-koordinaatin suhteen. Merkitään jäykkyysmatriisin osia A ij = k h N i N j dξ, B ij = ρcv N i N j dξ. (3.85) A matriisi on jo entuudestaan tuttu, ja se on [ ] A = k. (3.8) h Matriisi B saadaan integroimalla termit B = ρcv B = ρcv B = ρcv B = ρcv ( ξ)( )dξ = ρcv 4 ( ξ) dξ = ρcv, (+ξ)( )dξ = ρcv 4 Elementin jäykkyysmatriisi on siten [ ] K (e) = k h ( ξ)dξ = ρcv, (+ξ)dξ = ρcv, (+ξ) dξ = ρcv. (3.87) + ρcv [ ]. (3.88) Huomaa, että kulkeutumistermiä vastaava elementtimatriisi B ei riipu elementin pituudesta. Tehtävässa pyydettiin jakamaan alue kolmeen yhtäpitkään elementtiin, joten h = L/3 ja kaikilla elementeilla on sama jäykkyysmatriisi [ ] [ ] K (e) = 3k + ρcv, e =,,3. (3.89) L Otetaan käyttöön dimensioton Pécletin luku P = ρcvl/k, josta k/l = ρcv/p, jolloin elementtien jäykkyysmatriisiksi saadaan [ ] [ ] K (e) = 3ρcv + ρcv, e =,,3. (3.9) P Koko rakenteen yhtälöryhmäksi saadaan [ ]{ K () +K() K () K () K () +K(3) u u 3 } = { f () +f () f () +f (3) }. (3.9) Ratkaistaan tehtävä ensin Pécletin luvulla P=. Yhtälöryhmäksi saadaan [ ]{ } { } 5 ρcv u 7 = u 3 fl, (3.9) 3 Versio: kevät 4
20 LUKU 3. Johdatus elementtimenetelmään josta ratkaisuksi saadaan u = fl/ρcv.4fl/ρcv ja u 3 = 4 37 fl/ρcv.3f L/ρcv. Vastaavasti Pécletin luvulla P = yhtälöryhmä on ρcv [ 8 ]{ u u 3 } = 3 { } fl, (3.93) josta ratkaisuksi saadaanu = 39 fl/ρcv.54fl/ρcv jau 3 = fl/ρcv.8974f L/ρcv. Pécletin luvulla P = kulkeutuminen eli konvektio dominoi ratkaisua ja yhtälöryhmäksi saadaan [ ρcv ]{ u u 3 } = 3 { } fl, (3.94) josta ratkaisuksi saadaan u = fl/ρcv.548fl/ρcv ja u 3 = fl/ρcv.7783fl/ρcv Ratkaisu alkaa siten heittelehtiä, eli numeerinen ratkaisumenetelmä on epästabiili kyseiselle tehtävälle suurilla Pécletin luvun arvoilla. Edellä esitetyt elementtimenetelmäratkaisut on piirretty analyyttisten ratkaisujen kanssa kuvaan 3.9. Ratkaisun epästabiilius voidaan välttää käyttämällä reunahäiriön luona tiheämpää elementtiverkkoa, tai ottamalla käyttöön erilaiset painofunktiot, jotka ottavat huomioon tehtävän luonteen. Tätä selvitetään seuraavassa kappaleessa. 3.4 Diffuusio-konvektioyhtälön numeerinen ratkaisu Kuten esimerkkinä lasketusta yksidimensioisesta diffuusio-konvektiyhtälöstä havaitaan, toimii standardi elementtimenetelmäformulaatio (eli Galerkinin menetelmä) huonosti, kun konvektion osuus on hallitseva diffuusioon verrattuna. Ongelmalle on esitetty useita parannusehdotuksia ja seuraavassa tarkastellaan esimerkinomaisesti keinotekoisen diffuusion lisäämistä yhtälöön, joka on ekvivalentti toispuoleisen (ylävirta) differenssimenetelmän soveltamiseen ongelman aiheuttavaan konvektiotermiin. Samalla tuodaan esille elementtimenetelmän ja differenssimenetelmän välinen yhteys kyseisessä esimerkkitehtävässä. Tarkastellaan nyt elementtimenetelmällä muodostettuja diskreettejä yhtälöitä. Otaksutaan, että ratkaisualue on jaettu yhtäpitkiin lineaarisesti interpoloituihin ele- Versio: kevät 4
21 3.4. Diffuusio-konvektioyhtälön numeerinen ratkaisu uρcv fl Kuva x/l Tasavälisellä kolmen lineaarisen elementin verkolla ratkaistu diffuusio-konvektioyhtälö Pécletin luvun arvoilla P = ρcvl/k =,,. Analyyttiset ratkaisut on piirretty kuvaan yhtenäisellä viivalla. + mentteihin, joiden pituus olkoon h. Systeemin tasapainoyhtälö on siten muotoa u k h + ρcv u u 3 = fh. u (3.95) Täten mielivaltaista sisäpistettä i vastaava yhtälö on muotoa k h ( u i+ +u i u i )+ ρcv h (u i+ u i ) = f, (3.9) jossa vasemmanpuoleinen sulkulauseke on operaattorin d /dx keskeisdifferenssiapproksimaatio ja oikeanpuoleinen sulkulauseke vastaavasti keskeisdifferenssiapproksimaatio operaattorille d/dx. Johtopäätöksenä voitaisiin siten todeta tavanomaisen elementtimenetelmän ottavan huonosti huomioon kyseisen ongelman erityispiirteen, eli kulkeutumisen. Kun kulkeutuminen eli konvektio on hallitseva johtumiseen eli diffuusioon verrattuna (ρcv k/h), ei alavirran puolella olevien pisteiden i+,i+,... merkitys ratkaisuun ole tietenkään sama kuin ylävirran puoleisten pisteiden...i,i, sillä informaatio tulee ylävirran suunnasta. Jotta asia korjaantuisi ja numeeriseen ratkaisumenetelmään saataisiin enemmän painotusta ylävirran puolelle, lienee soveliasta käyttää konvektiotermille toispuoleista differenssilauseketta d dx h (u i u i ), (3.97) Versio: kevät 4
22 LUKU 3. Johdatus elementtimenetelmään tai jollain tavalla kombinoitua versiota keskeis- ja ylävirtadifferenssilausekkeista d dx α h (u i u i )+ α h (u i+ u i ), (3.98) jossa α [, ] on parametri, jonka optimaalinen arvo arvattavastikin riippuu Pécletin luvusta P. Optimaalisella arvolla voidaan tässä yhteydessä tarkoittaa arvoa, joka tekee numeerisesta menetelmästä stabiilin (ei heilahteluja) sekä on kyseisellä interpolaatiolla mahdollisimman tarkka. Ylävirtadifferenssilauseke (3.97) voidaan kirjoittaa muotoon h (u i u i ) = h (u i+ u i )+ h ( u i+ +u i u i ), (3.99) eli ensimmäisen derivaatan keskeisdifferenssilausekkeeksi ja verkkoparametrista h riippuvan toisen kertaluvun differentiaalioperaattorin h d dx (3.) keskeisdifferenssilausekkeiden summaksi. Differenssikaava (3.98) voidaan vastaavasti kirjoittaa muodossa d dx h (u i+ u i )+ α h ( u i+ +u i u i ), (3.) jolloin alkuperäinen differenssiyhtälö (3.9) muuntuu muotoon k + αρcvh ( u h i+ +u i u i )+ ρcv h (u i+ u i ) = f, (3.) joka siis vastaisi keskeisdifferenssimenetelmän tai tavanomaisen elementtimenetelmän soveltamista yhtälöön (k + αρcvh)u +ρcvu = f. (3.3) Toisin sanoen ylävirtapainotus metkitsee tavanomaisen elementtimenetelmän painofunktioilla keinotekoisen diffuusion lisäämistä, eli lämmönjohtavuuden lauseketta kasvatetaan verkkoparametrista h riippuvalla lausekkeella: k k + αρcvh. Yhtälöstä (3.3) voidaan havaita siihen perustuvan numeerisen menetelmän olevan konsistentti alkuperäisen differentiaaliyhtälön ku +ρcvu = f (3.4) kanssa, eli elementtiverkkoa tihennettäessä (h ) yhtälö (3.3) lähestyy yhtälöä (3.4). Versio: kevät 4
23 3.4. Diffuusio-konvektioyhtälön numeerinen ratkaisu 3 Analysoidaan nyt hieman differenssilausekkeita (3.9) ja (3.98). Aloitetaan lausekkeesta (3.9) johon sijoitetaan yrite u i = λ i. Kahden vierekkäisen pisteen i ja i+ lausekkeet ovat siten λ i+ +λ i λ i + ρcvh k (λi+ λ i ) = fh k, λ i+ +λ i+ λ i + ρcvh k (λi+ λ i ) = fh k. (3.5) Vähennetään alempi lauseke ylemmästä ja merkitään diskreettiä Pécletin lukua P h = ρcvh/k, jolloin jakamalla puolittain termillä λ i saadaan yhtälö ( P h)λ 3 +( P h 3)λ +( P h +3)λ (+ P h) =. (3.) Helposti havaitaan yhden juurista olevan λ =, jolloin jäljelle jää polynomiyhtälö ( P h)λ λ++ P h =, (3.7) jonka juuret ovat λ = ja λ = (+ P h)/( P h). Jotta numeerisessa ratkaisussa ei esiintyisi epäfysikaalista oskillointia on kaikkien juurien oltava positiivisia, joten saadaan ehtoyhtälö P h < = h < k ρcv = h L < k ρcvl = P. (3.8) Esimerkkimme tapauksessa P = saavutettaisiin heilahtelematon ratkaisu käyttämällä vahintään viittä elementtiä. Ylävirtapainotteisen differenssilausekkeen (3.98) tapauksessa analyysi on aivan vastaava; korvataan vain P h lausekkeella P h /(+ αp h), jolloin saadaan ehtoyhtälö P h + αp h < = α > P h, α cr = P h. (3.9) Mikäli nyt α-parametri valitaan oheisen epäyhtälön mukaisesti, saadaan kaikilla verkontiheyksillä stabiili ratkaisu. Voidaan osoittaa, että valitsemalla α opt = coth( P h) P h (3.) saadaan kyseisen vakiokertoimisen yksidimensioisen diffuusio-konvektioyhtälön (3.4) tapauksessa u:lle solmupisteissä tarkka ratkaisu. Parametrin α kriittinen (3.9) ja optimaalinen arvo (3.) on piirretty kuvaan 3. diskreetin Pécletin luvun funktiona. Useampiulotteisessa tapauksessa on keinotekoista diffuusiota lisättävä vain virtauksen suunnassa. Tällöin ei numeeriseen menetelmään aiheuteta ns. valediffuusiota virtausta vastaan kohtisuorassa suunnassa. Galerkinin menetelmää voidaan systemaattisesti soveltaa, mikäli painofuntiot valitaan ylävirtapainotteisesti kuvan 3. Versio: kevät 4
24 4 LUKU 3. Johdatus elementtimenetelmään. α P h Kuva 3. Keinotekoisen diffuusion voimakkuuden määräävän parametrin kriittisen (α cr ) ja optimaalisen arvon (α opt ) riippuvuus diskreetistä Pécletin luvusta P h. mukaisesti, jolloin puhutaan Petrovin-Galerkinin menetelmästä erotukseksi tavanomaisesta Galerkinin menettelystä, jota nimitetään Bubnovin-Galerkinin menetelmäksi. Konvektio-diffuusioyhtälön tapauksessa hyvin toimivan menettelyn nimi koko komeudessaan olisi: virtaviiva-ylävirta-petrov-galerkin (engl. SUPG = Streamline- Upwind-Petrov-Galerkin) menetelmä. Kuvassa keskellä esiintyvät painofunktiot voidaan laskentateknisesti korvata helpommilla epäjatkuvilla painofunktioilla. Tällöin joudutaan elementtien reunoilla tapahtuvat painofunktioiden hypyt ottamaan huomioon ratkaisuyhtälöissä. Asiasta kiinnostuneelle lukijalle suositellaan tutustumista artikkeleihin [43], [54] ja niiden lähdeviitteisiin. Epäyhtälöstä (3.9) havaitaan, että menetelmä on aina stabiili mikäli valitaan α =. Tämä on järkevää ainoastaan hyvin suurilla Pécletin luvun arvoilla, sillä kyseinen tapaus vastaa toispuoleisen differenssiosamäärän käyttöä, joka on tarkkuudeltaan vain ensimmäistä kertalukua (keskeisdifferenssimenetelmän tarkkuus on toista kertalukua) Tämän voi lukija todeta laskemalla esimerkkitehtävän Pécletin luvun arvolla P = käyttämällä keinotekoista diffuusiota ja parametrin arvoa α = ja vertaamalla laskettuihin standardin Galerkinin menetelmän antamiin tuloksiin. Mainittakoon vielä, että diffuusio-konvektioyhtälöön, jonka vakiokertoiminen yksidimensioinen muoto on esitetty yhtälössä (3.4), ei voida liittää fysikaalisesti mielekästä funktionaalia, jolla olisi minimiominaisuus ja jonka Eulerin yhtälö se olisi. I.G. Bubnov (879-99): Venäläinen insinööri, joka sovelsi painotettujen jäännösten menettelyä elastisuusteorian yhtälöiden likiratkaisuun 93 ja menettelyn yleisti Pietarissa vaikuttanut B.G. Galerkin (87-945) vuonna 95. G.I. Petrov (9-?) yleisti Galerkinin menettelyä 94 siten, että painofunktioina voidaan käyttää eri funktioita kuin interpolaatiofunktioina. Kutsutaan myös virtaviivadiffuusiomenetelmäksi. Versio: kevät 4
25 3.5. Stabiloidut formulaatiot 5 (a) i i i+ virtaussuunta (b) (c) Kuva 3. Solmuun i liittyvät (a) tavanomaisen Galerkinin menetelmän painofunktiot, (b) Petrovin-Galerkinin menetelmän optimaaliset painofunktiot ja (c) laskentateknisesti edulliset Petrovin-Galerkinin menetelmän epäjatkuvat painofunktiot. 3.5 Stabiloidut formulaatiot Petrovin-Galerkinin keinossa painofunktioita muuttamalla saadaan diffuusio-konvektioyhtälön numeerinen ratkaisu stabiiliksi. Toinen tapa on täydentää standardi Galerkinin (Bubnov-Galerkin) menetelmää sopivilla funktioilla, jotka tässä esityksessä rajataan vain lokaaleiksi, kunkin elementin sisällä vaikuttaviksi polynomeiksi. Diffuusio-konvektioyhtälön numeerisen ratkaisun ongelmat esiintyvät, kun ratkaisun luonnetta hallitsee konvektio. Tällöin ratkaisussa voi esiintyä hyvin pienille alueille keskittyviä reunahäiriöitä. Toisin sanoen ratkaisun luonnetta karakterisoi kaksi mittaskaalaa, pitkän skaalan pituus on ratkaisualueen dimension luokkaa L ja lyhyen, reunahäiriön leveys vain L ln P/P, katso esimerkkiä.. Voidaankin päätellä, että mikäli elementin koko on paljon ratkaisulle olennaista reunahäiriön mittaskaalaa pienempi, ei standardi Galerkinin keino pysty sitä kunnolla ratkaisemaan. Stabiloiduissa formulaatioissa tuo ratkaisematon mittaskaala pyritään vangitsemaan paikallisesti elementin alueella määritellyillä kuplamuodoilla. Tarkastellaan stationääristä diffuusio-konvektioyhtälöä (.4): ku +ρcvu = f, u() = u(l) =, (3.) ja symbolien merkitys on kuten esimerkeissä. ja 3.4. Merkitään kenttäyhtälön jäännöstä eli residuaalia symbolilla R, eli R(u) ku +ρcvu f, (3.) joka tietenkin häviää identtisesti mikäli u on yhtälön (.4) ratkaisu. Stabiloitu Versio: kevät 4
26 LUKU 3. Johdatus elementtimenetelmään formulaatio saadaan kun alkuperäiseen heikkoon muotoon k û ũ dx+ρcv ûũ dx = lisätään sopivasti painotettu jäännös- eli residuaalitermi, esimerkiksi ûf dx, (3.3) n k û ũ dx+ρcv ûũ dx+ τ ( kû +ρcvû )R(ũ)dx = ûfdx, e= I (e) (3.4) missä τ on ns. stabilointi tai viritysparametri. Summalauseke korostaa termien elementtikohtaisuutta ja käytettäessä esimerkiksi lineaarisia interpolaatiofunktioita on û = ũ kunkin elementin alueella. Ottamalla käyttöön lyhennysmerkintä L(u) = ku +ρcvu (3.5) diffuusio-konvektioyhtälön operaattorille, voidaan variaatioformulaation (3.4) stabilointitermi kirjoittaa muodossa S = n e= Toinen yhtä mahdollinen vaihtoehto olisi S = n e= I (e) τl(û)r(ũ)dx. (3.) I (e) τl (û)r(ũ)dx, (3.7) missäl tarkoittaa operaattorinladjunganttia, eli diffuusio-konvektioyhtälön (.4) tapauksessa L (u) = ku ρcvu. Variaatiomuoto (3.4) voidaan kirjoittaa muodossa k û ũ dx+ρcv ûũ dx+s = ûf dx, (3.8) missä stabilointitermi S on joko yhtälön (3.) tai (3.7) mukainen. Täten standardi Galerkinin menetelmään vain lisätään sopivia termejä. Tarkastellaan seuraavassa miten edellä esitettyihin stabiloituihin formulaatioihin päädytään rikastuttamalla elementtiapproksimaatiota ũ elementtikohtaisilla kuplamuodoilla, sekä miten stabilointiparametrin τ arvo voidaan määrittää. Lisätään lineaariseen interpolaatiofunktioiden muodostamaan yritefunktioon elementtikohtaiset kuplamuodot, joten approksimaatio on ũ = u L +u B, (3.9) Versio: kevät 4
27 3.5. Stabiloidut formulaatiot 7 missä alaindeksi L viittaa interpolaation lineaariseen ja B kuplamuoto-osaan. Sijoitetaan yrite (3.9) Galerkinin variaatiomuotoon (3.3), jolloin saadaan k (û +û )(u +u )dx+ρcv (û L B L B L +û B )(u +u )dx = (û L B L +û B )fdx. (3.) Koska testifunktiot ovat mielivaltaisia homogeeniset reunaehdot toteuttavia funktioita, valitaan ensin û L =, jolloin ryhmittelemällä saadaan n e= I (e) ( kû B u B +ρcvû B u B ) n dx = f kû (ûb u ρcvû e= I (e) B L Bu L n ( = û B f +ku e= I (e) L L) ρcvu dx n = û B R(u L )dx. I (e) e= ) dx (3.) Tämä voidaan ratkaista kuplamuotojen u B suhteen, ja merkitään ratkaisua symbolisesti u B = M B (f Lu L ), (3.) missä M B on lineaarinen operaattori. Sijoittamalla ratkaisu (3.) heikkoon muotoon (3.) ja asettamalla nyt û B = saadaan k û u dx+ρcv û L L L u dx = û L L dx = = = û L fdx+ û L fdx û L fdx+ n e= (û u +ρcvû I (e) L B L B) u dx n ( kû +ρcvû I (e) L L) ub dx n L (û L )M B [f L(u L )]dx I (e) n L (û L )M B [R(u L )]dx. I (e) e= e= e= (3.3) Havaitaan, että saadaan muotoa (3.7) oleva stabilointitermi ja että stabilointiparametri τ määräytyy jollain tavalla operaattorista M B. Mikä on operaattori M B? Tarkastelemalla kuplamuodon ratkaisuyhtälöä (3.), joka on siis ku B +ρcvu B = (L(u L ) f), alueessa I(e) (3.4) reunaehdoilla u B (x (e) ) = u B (x(e) ) =. Havaitaan, että M määrittelee diffuusiokonvektioyhtälön Greenin funktion G(x,ξ) elementin B alueella. Versio: kevät 4
28 8 LUKU 3. Johdatus elementtimenetelmään Elementtikohtaisen kuplamuodon ratkaisu voidaan siten kirjoittaa Greenin funktion G(x, ξ) avulla seuraavasti u (e) B (x) = I (e) G (e) (x,ξ)[f L(u L (ξ))]dξ. (3.5) Elementtikohtainen Greenin funktio on taas diffuusio-konvektioyhtälön ratkaisu pistemäiselle lämmönlähteelle kohdassa ξ I (e) : kg (x,ξ)+ρcvg (x,ξ) = δ(x ξ), alueessa I (e) (3.) homogeenisin reunaehdoin G (e) (x (e),ξ) = G(e) (x (e),ξ) =. Tarkastellan elementin (e) osuutta stabilointitermiin S = n e= I (e) L (û L )M B [R(u L )]dx (3.7) yksityiskohtaisesti. Käytettäessä lineaarisia interpolaatiofunktioita pätee R(u L ) = ρcvu L f = f = vakio, L (û L ) = ρcvû L = f = vakio, (3.8a) (3.8b) jolloin stabilointitermistä saadaan S (e) = f M B (f )dx = f dx I M (e) I h (e) (e) B (f )dx (3.9) I (e) jolloin vertaamalla tätä muotoon (3.7) saadaan τ = M h (e) B (f )dx. (3.3) I (e) Yhtälön (3.4) mukaan seuraa siis missä b (e) on ratkaisu elementtikohtaiselle probleemalle M B (f ) = b (e), (3.3) k(b (e) ) +ρcv(b (e) ) = f, b (e) (x (e) ) = b(e) (x (e) ) =. (3.3) Stabilointiparametrin arvo saadaan siten kuplan b (e) integaalina τ = b (e) dx. (3.33) h (e) I (e) Ensi näkemältä stabilointiparametrin (3.33) ratkaisu tuntuu yhtä työläältä kuin alkuperäisen ongelman ratkaisukin. On kuitenkin huomattava, että stabilointiparametrin arvon laskennassa tarvittaan vain kuplamuodon integraalia, ja sitä varten voidaan elementtikohtainen ongelma (3.3) ratkaista likimääräisesti. Yhtälön (3.4) Versio: kevät 4
29 3.5. Stabiloidut formulaatiot 9 b(e) b(e) (a) (b) x (e) x b x (e) x (e) x (e) Kuva 3. Näennäisesti jäännöksetön kuplamuotoehdokas. toteuttavaa kuplamuotoa sanotaan jäännöksettömäksi kuplamuodoksi ja sen yhtälön (3.3) likimääräistä kuplamuotoa b näennäisesti jäännöksettömäksi (englanniksi pseudo residual-free bubble ). Ongelmana on nyt miten valita sopiva kuplamuoto. Otetaan kuplamuodoksi hattufunktio b, jonka huippu asetetaan pisteeseen x b (x (e),x() ), katso kuvaa 3.. Määritellään b = βb, missä B on hattufunktio, joka saa arvon pisteessä x b. Ongelmana on nyt määrittää parametri β ja kuplamuodon huipun paikkakoordinaatti x b. Tarkastellan nyt vain konvektion dominoimaa tilannetta jolloin elementin Pécletin luku on suuri: P h = ρcvh/k. Tällöin voidaan yhtälöstä (.4) diffuusiotermi pudottaa pois miltei koko aluessa. Rajatapauksenahan saadaan puhdas konvektioyhtälö, jonka ratkaisu reunaehdolla u(x (e) ) = on u(x) = fx/(ρcv), ja tätä vastaava kuplamuoto olisi kolmio, jossa reunalla x (e) on hyppy, katso kuvaa 3.b. Stabilointiparametrin (3.33) arvoksi saadaan τ = b (e) dx = f h (e) I ρcv. (3.34) (e) Tutkitaan nyt millaisen muutoksen variaatiomuodon (3.8) stabilointitermi (3.7) S = n e= I (e) L (û L )M B [R(u L )]dx (3.35) tuottaa standardiformulaatioon nähden. Kirjoitetaan residuaalin ja adjungantin lausekkeet (3.8a) uudelleen näkyviin: R(u L ) = ρcvu f = f L = vakio = ρcv u(e) u (e) f, (3.3) h (e) L (û L ) = ρcvû = f L = vakio = ρcv u(e) u (e). (3.37) h (e) Elementtikohtainen stabilointitermi on siten ( ) ( ) S (e) = û (e) û (e) ρcv u(e) u (e) f h (e) (3.38) h (e) Versio: kevät 4
30 7 LUKU 3. Johdatus elementtimenetelmään Stabilointitermillä on täten vaikutus niin elementin jäykkyysmatriisiin kuin elementin kuormavektoriinkin: ( )( ) ( ) S (e) = ρcv û (e) û (e) u (e) u (e) + h(e) f û (e) u (e) { } = ρcv û (e) T [ ] { } u (e) ( ) û (e) u (e) + h(e) f û (e) u (e), (3.39) missä P h = ρcvh (e) /k elementin Pécletin luku. Täten tulos vastaa toispuoleisen differenssimenetelmän käyttöä konvektiotermille, eli α parametrin arvoa α = yhtälöissä (3.98) ja (3.3). Menetelmä on siten hyvin stabiili, mutta mikäli diffuusion osuus on merkitsevä, ei tarkkuus ole paras mahdollinen. Tällöin kuplamuodon ratkaisussa ei diffuusiotermiä voi unohtaa. Yhtälö (3.3) voidaan yksidimensioisessa ja vakiokertoimisessa tapauksessa ratkaista analyyttisesti. Tällöin stabilointiparametrille saadaan lauseke τ = h(e) α ( cothα α ) missä tai elementin Pécletin luvun P h avulla ilmaistuna ) τ = (coth h(e) P P h Ph missä h 3. Yhteenveto α = ρcvh(e), (3.4) k P h = ρcvh(e) k (3.4) Luvussa käsiteltiin yksidimensioisessa tapauksessa elementtimenetelmän rakenneosat. Elementtimenetelmän perustana olevan interpolaation konstruoimiseksi esitetään sekä tavanomainen solmuihin sidottu- että hierarkinen kantafunktiojärjestelmä. Solmuihin sidottu kantafunktiojärjestelmä toimii perustana ns. elementtimenetelmän h-versiossa, jossa ratkaisun parantaminen tapahtuu elementtien lukumäärää lisäämällä, eli pienentämällä elementn kokoa h. Hierarkinen kantafunktiojärjestelmä on pohjana p-elementtimenetelmässä, jossa ratkaisun paraneminen tapahtuu pääsääntöisesti interpolaatiopolynomin astetta p korottamalla. Hierarkisessa kantafunktiojärjestelmässä interpolaation asteen korottaminen ei vaikuta alhaisasteisempiin kantafunktioihin, toisin kuin solmuihin sidotussa järjestelmässä. Elementtimenetelmän ongelmatapauksista esitellään diffuusio-konvektioyhtälö, jossa toimiva elementtiaproksimaatio saadaan muuttamalla painofunktioita siten, että probleeman luonne tulee paremmin huomioon otetuksi. Lisäksi esitetään stabiloitujen elementtimenetelmien perusteet. 3.7 Harjoitustehtäviä. Suorita esimerkin funktion f(x) = + x + x + x 3 + x 4 + x 5 + x interpolaation etsintä käyttäen Legendren polynomeja P n (x). Versio: kevät 4
31 3.7. Harjoitustehtäviä 7. Osoita interpolaatiofunktioiden rekursiokaava (3.7) paikkansa pitäväksi. 3. Totea polynomien ψ (ξ),ψ 3 (ξ),ψ 4 (ξ) (3.) ortogonaalisuusominaisuus (3.3). 4. Johda palautuskaava interpolaatiofunktioiden ψ j derivaatoille. 5. Ratkaise esimerkkitehtävä 3.4 käyttäen yhtä elementtiä ja hierarkisia interpolaatiofunktioita aina neljänteen asteeseen saakka.. Ratkaise esimerkkitehtävä 3.4 käyttäen kolmea lineaarista elementtiä. Konstruoi elementtiverkko siten, että reunahäiriökohtaan tulevan elementin pituus on häiriövyöhykkeen luokkaa, kaksi muuta elementtiä voivat olla yhtäpitkiä. 7. Ratkaise stationaarinen -dimensioinen diffuusio-reaktioyhtälö ku +cu =, u() =,u(l) = ū L, kun k,c ovat positiivisia vakioita c = β kl elementtimenetelmällä, jakamalla alue kolmeen yhtäpitkään lineaariseen elementtiin. Suorita laskelmat β:n arvoilla ja. Suorita laskelmat myös kayttäen jäykkyysmatriisin termille cûudx lumpattua muotoa. Matriisin lumppauksella tarkoitetaan seuraavaa: [ ] [ ] a a a +a. a a a +a Mitä voit sanoa tuloksista? 8. Ratkaise stationaarinen -dimensioinen diffuusio-konvektioyhtälö ku +ρcvu = f, u() = u(l) =, kun k,ρ,c,v ja f ovat positiivisia vakioita. Ratkaise tapaus jossa suhde P = ρcvl/k = seuraavilla keinoilla (käytä lineaarisia interpolaatiofunktioita): (a) Käytä standardi elementtimenetelmää (Bubnov-Galerkin) ja jaa alue kolmeen yhtäpitkään elementiin. (b) Kuten edellä, mutta jaa alue kolmeen elementiin siten, että reunahäiriön kohdalle oikeaan reunaan tulee kaksi 5L/:n pituista elementtiä. (c) Jaa alue kolmeen yhtäpitkään elementtiin ja käytä ylävirtapainotteisia painofunktioita eli ns. Petrovin-Galerkinin menetelmää. Petrovin-Galerkinin menetelmän painofunktiot määritellään seuraavasti: w PG = w+ αhw,x missä w on tavanomainen painofunktio ja vakio α määritellään lausekkeella α = { Ph / kun P h, kun P h >, P h = ρcvh k. Versio: kevät 4
32 7 LUKU 3. Johdatus elementtimenetelmään N N PG N PG N Mitä voit sanoa tuloksista? 9. Kuinka moneen tasapituiseen lineaariseen elementtiin ratkaisualue olisi jaettava jotta standardi Galerkinin menetelmällä saataisiin heilahtelematon tulos edellisessä tehtävässä?. Toista edelliset tehtävät käyttäen kvadraattista elementtiä.. Näytä, että ratkaisemalla kuplamuoto b (e) analyyttisesti yhtälöstä (3.3) päädytään stabilointitermiin, joka on ekvivalentti optimaalisen ylävirtapainotuksen kanssa (3.). Versio: kevät 4
Rakenteiden mekaniikan menetelmiä metallirakentajille OSA 1 Elementtimenetelmän alkeet
Rakenteiden mekaniikan menetelmiä metallirakentajille OSA Elementtimenetelmän alkeet Reijo Kouhia TKK Rakenteiden mekaniikka..25 Metallirakentamisen tutkimuskeskus, Seinäjoki MEKANIIKAN ONGELMIEN RAKENNE
Numeeriset menetelmät TIEA381. Luento 6. Kirsi Valjus. Jyväskylän yliopisto. Luento 6 () Numeeriset menetelmät / 33
Numeeriset menetelmät TIEA381 Luento 6 Kirsi Valjus Jyväskylän yliopisto Luento 6 () Numeeriset menetelmät 4.4.2013 1 / 33 Luennon 6 sisältö Interpolointi ja approksimointi Polynomi-interpolaatio: Vandermonden
Tampere University of Technology
Tampere University of Technology EDE- Introduction to Finite Element Method. Exercise 3 Autumn 3.. Solve the deflection curve v(x) exactly for the beam shown y,v q v = q z, xxxx x E I z Integroidaan yhtälö
Numeeriset menetelmät TIEA381. Luento 8. Kirsi Valjus. Jyväskylän yliopisto. Luento 8 () Numeeriset menetelmät / 35
Numeeriset menetelmät TIEA381 Luento 8 Kirsi Valjus Jyväskylän yliopisto Luento 8 () Numeeriset menetelmät 11.4.2013 1 / 35 Luennon 8 sisältö Interpolointi ja approksimointi Funktion approksimointi Tasainen
Reuna-arvotehtävien ratkaisumenetelmät
Reuna-arvotehtävien ratkaisumenetelmät Keijo Ruotsalainen Division of Mathematics Malliprobleema Kahden pisteen reuna-arvotehtävä u (x) = f (x) (1) u() = u(1) = Jos u C ([,1]) ratkaisu, niin missä x u(x)
13. Taylorin polynomi; funktioiden approksimoinnista. Muodosta viidennen asteen Taylorin polynomi kehityskeskuksena origo funktiolle
13. Taylorin polynomi; funktioiden approksimoinnista 13.1. Taylorin polynomi 552. Muodosta funktion f (x) = x 4 + 3x 3 + x 2 + 2x + 8 kaikki Taylorin polynomit T k (x, 2), k = 0,1,2,... (jolloin siis potenssien
Numeeriset menetelmät
Numeeriset menetelmät Luento 6 To 22.9.2011 Timo Männikkö Numeeriset menetelmät Syksy 2011 Luento 6 To 22.9.2011 p. 1/38 p. 1/38 Ominaisarvotehtävät Monet sovellukset johtavat ominaisarvotehtäviin Yksi
k=0 saanto jokaisen kolmannen asteen polynomin. Tukipisteet on talloin valittu
LIS AYKSI A kirjaan Reaalimuuttujan analyysi 1.6. Numeerinen integrointi: Gaussin kaavat Edella kasitellyt numeerisen integroinnin kaavat eli kvadratuurikaavat Riemannin summa, puolisuunnikassaanto ja
H5 Malliratkaisut - Tehtävä 1
H5 Malliratkaisut - Tehtävä Eelis Mielonen 30. syyskuuta 07 a) 3a (ax + b)3/ + C b) a cos(ax + b) + C a) Tässä tehtävässä päästään harjoittelemaan lukiosta tuttua integrointimenetelmää. Ensimmäisessä kohdassa
Numeeriset menetelmät TIEA381. Luento 12. Kirsi Valjus. Jyväskylän yliopisto. Luento 12 () Numeeriset menetelmät / 33
Numeeriset menetelmät TIEA381 Luento 12 Kirsi Valjus Jyväskylän yliopisto Luento 12 () Numeeriset menetelmät 25.4.2013 1 / 33 Luennon 2 sisältö Tavallisten differentiaaliyhtälöiden numeriikasta Rungen
Numeeriset menetelmät TIEA381. Luento 7. Kirsi Valjus. Jyväskylän yliopisto. Luento 7 () Numeeriset menetelmät / 43
Numeeriset menetelmät TIEA381 Luento 7 Kirsi Valjus Jyväskylän yliopisto Luento 7 () Numeeriset menetelmät 10.4.2013 1 / 43 Luennon 7 sisältö Interpolointi ja approksimointi Interpolaatiovirheestä Paloittainen
Numeeriset menetelmät TIEA381. Luento 11. Kirsi Valjus. Jyväskylän yliopisto. Luento 11 () Numeeriset menetelmät / 37
Numeeriset menetelmät TIEA381 Luento 11 Kirsi Valjus Jyväskylän yliopisto Luento 11 () Numeeriset menetelmät 24.4.2013 1 / 37 Luennon 11 sisältö Numeerisesta integroinnista ja derivoinnista Adaptiiviset
Diplomi-insinööri- ja arkkitehtikoulutuksen yhteisvalinta 2017 Insinöörivalinnan matematiikan koe , Ratkaisut (Sarja A)
Diplomi-insinööri- ja arkkitehtikoulutuksen yhteisvalinta 017 Insinöörivalinnan matematiikan koe 30..017, Ratkaisut (Sarja A) 1. a) Lukujen 9, 0, 3 ja x keskiarvo on. Määritä x. (1 p.) b) Mitkä reaaliluvut
Insinöörimatematiikka D
Insinöörimatematiikka D M. Hirvensalo mikhirve@utu.fi V. Junnila viljun@utu.fi Matematiikan ja tilastotieteen laitos Turun yliopisto 2015 M. Hirvensalo mikhirve@utu.fi V. Junnila viljun@utu.fi Luentokalvot
Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 (CHEM) MS-A0207 Hakula/Vuojamo Kurssitentti, 12.2, 2018, arvosteluperusteet
ifferentiaali- ja integraalilaskenta 2 (CHEM) MS-A27 Hakula/Vuojamo Kurssitentti, 2.2, 28, arvosteluperusteet T Moniosaisten tehtävien osien painoarvo on sama ellei muuta ole erikseen osoitettu. Kokeessa
Yhtälöryhmä matriisimuodossa. MS-A0004/A0006 Matriisilaskenta. Tarkastellaan esimerkkinä lineaarista yhtälöparia. 2x1 x 2 = 1 x 1 + x 2 = 5.
2. MS-A4/A6 Matriisilaskenta 2. Nuutti Hyvönen, c Riikka Kangaslampi Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Aalto-yliopisto 5.9.25 Tarkastellaan esimerkkinä lineaarista yhtälöparia { 2x x 2 = x + x 2
Numeeriset menetelmät
Numeeriset menetelmät Luento 7 Ti 27.9.2011 Timo Männikkö Numeeriset menetelmät Syksy 2011 Luento 7 Ti 27.9.2011 p. 1/39 p. 1/39 Interpolointi Ei tunneta funktion f : R R lauseketta, mutta tiedetään funktion
Matematiikka B3 - Avoin yliopisto
2. heinäkuuta 2009 Opetusjärjestelyt Luennot 9:15-11:30 Harjoitukset 12:30-15:00 Tentti Lisäharjoitustehtävä Kurssin sisältö (1/2) 1. asteen Differentiaali yhtälöt (1.DY) Separoituva Ratkaisukaava Bernoyulli
Numeerinen analyysi Harjoitus 3 / Kevät 2017
Numeerinen analyysi Harjoitus 3 / Kevät 2017 Palautus viimeistään perjantaina 17.3. Tehtävä 1: Tarkastellaan funktion f(x) = x evaluoimista välillä x [2.0, 2.3]. Muodosta interpoloiva polynomi p 3 (x),
Numeeriset menetelmät
Numeeriset menetelmät Luento 5 Ti 20.9.2011 Timo Männikkö Numeeriset menetelmät Syksy 2011 Luento 5 Ti 20.9.2011 p. 1/40 p. 1/40 Choleskyn menetelmä Positiivisesti definiiteillä matriiseilla kolmiohajotelma
y x1 σ t 1 = c y x 1 σ t 1 = y x 2 σ t 2 y x 2 x 1 y = σ(t 2 t 1 ) x 2 x 1 y t 2 t 1
1. Tarkastellaan funktiota missä σ C ja y (y 1,..., y n ) R n. u : R n R C, u(x, t) e i(y x σt), (a) Miksi funktiota u(x, t) voidaan kutsua tasoaalloksi, jonka aaltorintama on kohtisuorassa vektorin y
5 Differentiaaliyhtälöryhmät
5 Differentiaaliyhtälöryhmät 5.1 Taustaa ja teoriaa Differentiaaliyhtälöryhmiä tarvitaan useissa sovelluksissa. Toinen motivaatio yhtälöryhmien käytölle: Korkeamman asteen differentiaaliyhtälöt y (n) =
Luku 4. Derivoituvien funktioiden ominaisuuksia.
1 MAT-1343 Laaja matematiikka 3 TTY 1 Risto Silvennoinen Luku 4 Derivoituvien funktioiden ominaisuuksia Derivaatan olemassaolosta seuraa funktioille eräitä säännöllisyyksiä Näistä on jo edellisessä luvussa
12. Hessen matriisi. Ääriarvoteoriaa
179 12. Hessen matriisi. Ääriarvoteoriaa Tarkastelemme tässä luvussa useamman muuttujan (eli vektorimuuttujan) n reaaliarvoisia unktioita : R R. Edellisessä luvussa todettiin, että riittävän säännöllisellä
x j x k Tällöin L j (x k ) = 0, kun k j, ja L j (x j ) = 1. Alkuperäiselle interpolaatio-ongelmalle saadaan nyt ratkaisu
2 Interpolointi Olkoon annettuna n+1 eri pistettä x 0, x 1, x n R ja n+1 lukua y 0, y 1,, y n Interpoloinnissa etsitään funktiota P, joka annetuissa pisteissä x 0,, x n saa annetut arvot y 0,, y n, (21)
4 Korkeamman kertaluvun differentiaaliyhtälöt
Differentiaaliyhtälöt c Pekka Alestalo 2015 Tässä monisteessa käydään läpi tavallisiin differentiaaliyhtälöihin liittyviä peruskäsitteitä ja ratkaisuperiaatteita. Luennolla lasketaan esimerkkitehtäviä
, on säännöllinen 2-ulotteinen pinta. Määrää T x0 pisteessä x 0 = (0, 1, 1).
HY / Matematiikan ja tilastotieteen laitos Vektorianalyysi II, syksy 017 Harjoitus 4 Ratkaisuehdotukset 4.1. Osoita, että tasa-arvojoukko S F (0), F : R 3 R, F (x) = 3x 1 x 3 + e x + x e x 3, on säännöllinen
Numeeriset menetelmät
Numeeriset menetelmät Luento 10 To 6.10.2011 Timo Männikkö Numeeriset menetelmät Syksy 2011 Luento 10 To 6.10.2011 p. 1/35 p. 1/35 Numeerinen integrointi Puolisuunnikassääntö b a f(x)dx = h 2 (f 0 + f
Dierentiaaliyhtälöistä
Dierentiaaliyhtälöistä Markus Kettunen 4. maaliskuuta 2009 1 SISÄLTÖ 1 Sisältö 1 Dierentiaaliyhtälöistä 2 1.1 Johdanto................................. 2 1.2 Ratkaisun yksikäsitteisyydestä.....................
Matriisilaskenta, LH4, 2004, ratkaisut 1. Hae seuraavien R 4 :n aliavaruuksien dimensiot, jotka sisältävät vain
Matriisilaskenta LH4 24 ratkaisut 1 Hae seuraavien R 4 :n aliavaruuksien dimensiot jotka sisältävät vain a) Kaikki muotoa (a b c d) olevat vektorit joilla d a + b b) Kaikki muotoa (a b c d) olevat vektorit
6. Toisen ja korkeamman kertaluvun lineaariset
SARJAT JA DIFFERENTIAALIYHTÄLÖT 2003 51 6. Toisen ja korkeamman kertaluvun lineaariset differentiaaliyhtälöt Määritelmä 6.1. Olkoon I R avoin väli. Olkoot p i : I R, i = 0, 1, 2,..., n, ja q : I R jatkuvia
Ei välttämättä, se voi olla esimerkiksi Reuleaux n kolmio:
Inversio-ongelmista Craig, Brown: Inverse problems in astronomy, Adam Hilger 1986. Havaitaan oppositiossa olevaa asteroidia. Pyörimisestä huolimatta sen kirkkaus ei muutu. Projisoitu pinta-ala pysyy ilmeisesti
1) yli: HEIKKOJEN MUOTOJEN JOHTAMISESTA. Eero- Matti Salonen Rakenteiden Maekaniikka, Vol 1
HEIKKOJEN MUOTOJEN JOHTAMISESTA Eero- Matti Salonen Rakenteiden Maekaniikka, Vol 1 No 1 1988, s. 66... 75 TIIVISTELMA: Artikkelissa kasitellaan elementtimenetelman perustana olevien heikkojen muotojen
Ensimmäisen ja toisen kertaluvun differentiaaliyhtälöistä
1 MAT-1345 LAAJA MATEMATIIKKA 5 Tampereen teknillinen yliopisto Risto Silvennoinen Kevät 9 Ensimmäisen ja toisen kertaluvun differentiaaliyhtälöistä Yksi tavallisimmista luonnontieteissä ja tekniikassa
2.2 Gaussin eliminaatio. 2.2 Gaussin eliminaatio. 2.2 Gaussin eliminaatio. 2.2 Gaussin eliminaatio
x = x 2 = 5/2 x 3 = 2 eli Ratkaisu on siis x = (x x 2 x 3 ) = ( 5/2 2) (Tarkista sijoittamalla!) 5/2 2 Tämä piste on alkuperäisten tasojen ainoa leikkauspiste Se on myös piste/vektori jonka matriisi A
1 Rajoittamaton optimointi
Taloustieteen matemaattiset menetelmät 7 materiaali 5 Rajoittamaton optimointi Yhden muuttujan tapaus f R! R Muistutetaan mieleen maksimin määritelmä. Funktiolla f on maksimi pisteessä x jos kaikille y
Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 Laskuharjoitus 4 / vko 40
Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 Laskuharjoitus 4 / vko 40 Alkuviikolla harjoitustehtäviä lasketaan harjoitustilaisuudessa. Loppuviikolla näiden harjoitustehtävien tulee olla ratkaistuina harjoituksiin
Kuva 1: Funktion f tasa-arvokäyriä. Ratkaisu. Suurin kasvunopeus on gradientin suuntaan. 6x 0,2
HY / Matematiikan ja tilastotieteen laitos Vektorianalyysi I, syksy 018 Harjoitus Ratkaisuehdotukset Tehtävä 1. Olkoon f : R R f(x 1, x ) = x 1 + x Olkoon C R. Määritä tasa-arvojoukko Sf(C) = {(x 1, x
Numeeriset menetelmät
Numeeriset menetelmät Luento 11 Ti 11.10.2011 Timo Männikkö Numeeriset menetelmät Syksy 2011 Luento 11 Ti 11.10.2011 p. 1/34 p. 1/34 Automaattiset integrointialgoritmit Numeerisen integroinnin tarkkuuteen
Differentiaali- ja integraalilaskenta 1 Ratkaisut 5. viikolle /
MS-A8 Differentiaali- ja integraalilaskenta, V/7 Differentiaali- ja integraalilaskenta Ratkaisut 5. viikolle / 9..5. Integroimismenetelmät Tehtävä : Laske osittaisintegroinnin avulla a) π x sin(x) dx,
Numeerinen integrointi ja derivointi
Numeerinen integrointi ja derivointi Keijo Ruotsalainen Division of Mathematics Interpolaatiokaavat Approksimoitava integraali I = b a f(x)dx. Tasavälinen hila: x i = a+ (b a)i n, i = 0,...,n Funktion
MS-C1340 Lineaarialgebra ja
MS-C1340 Lineaarialgebra ja differentiaaliyhtälöt Matriisinormi, häiriöalttius Riikka Kangaslampi Kevät 2017 Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Aalto-yliopisto Matriisinormi Matriisinormi Matriiseille
2v 1 = v 2, 2v 1 + 3v 2 = 4v 2.. Vastaavasti ominaisarvoa λ 2 = 4 vastaavat ominaisvektorit toteuttavat. v 2 =
TKK, Matematiikan laitos Pikkarainen/Tikanmäki Mat-1.1320 Matematiikan peruskurssi K2 Harjoitus 12, A=alku-, L=loppuviikko, T= taulutehtävä, P= palautettava tehtävä, W= verkkotehtävä 21. 25.4.2008, viikko
Numeeriset menetelmät TIEA381. Luento 5. Kirsi Valjus. Jyväskylän yliopisto. Luento 5 () Numeeriset menetelmät / 28
Numeeriset menetelmät TIEA381 Luento 5 Kirsi Valjus Jyväskylän yliopisto Luento 5 () Numeeriset menetelmät 3.4.2013 1 / 28 Luennon 5 sisältö Luku 4: Ominaisarvotehtävistä Potenssiinkorotusmenetelmä QR-menetelmä
MS-A0107 Differentiaali- ja integraalilaskenta 1 (CHEM)
. Lasketaan valmiiksi derivaattoja ja niiden arvoja pisteessä x = 2: f(x) = x + 3x 3 + x 2 + 2x + 8, f(2) = 56, f (x) = x 3 + 9x 2 + 2x + 2, f (2) = 7, f (x) = 2x 2 + 8x + 2, f (2) = 86, f (3) (x) = 2x
Mat Dynaaminen optimointi, mallivastaukset, kierros Johdetaan välttämättömät ehdot funktionaalin. g(y(t), ẏ(t),...
Mat-2.148 Dynaaminen optimointi, mallivastaukset, kierros 6 1. Johdetaan välttämättömät ehdot funktionaalin J(y) = g(y(t), ẏ(t),..., dr y(t), t) dt dt r ekstremaalille, kun ja t f ovat kiinteitä ja tiedetään
Funktioiden approksimointi ja interpolointi
Funktioiden approksimointi ja interpolointi Keijo Ruotsalainen Division of Mathematics interpolaatio-ongelma 8 Eksponenttifunktion exp(x) interpolointi 3.5 Funktion e^{0.25x} \sin(x) interpolointi 7 3
Kvanttifysiikan perusteet 2017
Kvanttifysiikan perusteet 7 Harjoitus 3: ratkaisut Tehtävä Tarkastellaan äärettömän syvässä laatikossa (väli [, L) olevaa hiukkasta. Kirjoita energiatiloja E n vastaavat aaltofunktiot muodossa ψ n (x,
Numeeriset menetelmät TIEA381. Luento 4. Kirsi Valjus. Jyväskylän yliopisto. Luento 4 () Numeeriset menetelmät / 44
Numeeriset menetelmät TIEA381 Luento 4 Kirsi Valjus Jyväskylän yliopisto Luento 4 () Numeeriset menetelmät 21.3.2013 1 / 44 Luennon 4 sisältö Lineaarisen yhtälöryhmän ratkaisemisesta: Choleskyn menetelmä
Matemaattinen Analyysi
Vaasan yliopisto, kevät 01 / ORMS1010 Matemaattinen Analyysi. harjoitus, viikko 1 R1 ke 1 16 D11 (..) R to 10 1 D11 (..) 1. Määritä funktion y(x) MacLaurinin sarjan kertoimet, kun y(0) = ja y (x) = (x
Kannan vektorit siis virittävät aliavaruuden, ja lisäksi kanta on vapaa. Lauseesta 7.6 saadaan seuraava hyvin käyttökelpoinen tulos:
8 Kanta Tässä luvussa tarkastellaan aliavaruuden virittäjävektoreita, jotka muodostavat lineaarisesti riippumattoman jonon. Merkintöjen helpottamiseksi oletetaan luvussa koko ajan, että W on vektoreiden
7. Olemassaolo ja yksikäsitteisyys Galois n kunta GF(q) = F q, jossa on q alkiota, määriteltiin jäännösluokkarenkaaksi
7. Olemassaolo ja yksikäsitteisyys Galois n kunta GF(q) = F q, jossa on q alkiota, määriteltiin jäännösluokkarenkaaksi Z p [x]/(m), missä m on polynomirenkaan Z p [x] jaoton polynomi (ks. määritelmä 3.19).
MS-A0207 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 (Chem) Yhteenveto, osa I
MS-A0207 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 (Chem) Yhteenveto, osa I G. Gripenberg Aalto-yliopisto 21. tammikuuta 2016 G. Gripenberg (Aalto-yliopisto) MS-A0207 Differentiaali- ja integraalilaskenta
Juuri 12 Tehtävien ratkaisut Kustannusosakeyhtiö Otava päivitetty
Juuri Tehtävien ratkaisut Kustannusosakeyhtiö Otava päivitetty 7.5.08 Kertaus K. a) Polynomi P() = + 8 on jaollinen polynomilla Q() =, jos = on polynomin P nollakohta, eli P() = 0. P() = + 8 = 54 08 +
3.3 Paraabeli toisen asteen polynomifunktion kuvaajana. Toisen asteen epäyhtälö
3.3 Paraabeli toisen asteen polynomifunktion kuvaajana. Toisen asteen epäyhtälö Yhtälön (tai funktion) y = a + b + c, missä a 0, kuvaaja ei ole suora, mutta ei ole yhtälökään ensimmäistä astetta. Funktioiden
(0 desimaalia, 2 merkitsevää numeroa).
NUMEERISET MENETELMÄT DEMOVASTAUKSET SYKSY 20.. (a) Absoluuttinen virhe: ε x x ˆx /7 0.4 /7 4/00 /700 0.004286. Suhteellinen virhe: ρ x x ˆx x /700 /7 /00 0.00 0.%. (b) Kahden desimaalin tarkkuus x ˆx
Rakenteiden mekaniikan menetelmiä metallirakentajille OSA 3 Elementtiverkon generointi ja tulosten
Rakenteiden mekaniikan menetelmiä metallirakentajille OSA 3 Elementtiverkon generointi ja tulosten jälkikäsittely Reijo Kouhia TKK Rakenteiden mekaniikka s-posti: reijo.kouhia@tkk.fi URL:http://users.tkk.fi/
Numeeriset menetelmät
Numeeriset menetelmät Luento 12 To 13.10.2011 Timo Männikkö Numeeriset menetelmät Syksy 2011 Luento 12 To 13.10.2011 p. 1/38 p. 1/38 Tavalliset differentiaaliyhtälöt Yhtälöissä tuntematon funktio Tavalliset
2. Teoriaharjoitukset
2. Teoriaharjoitukset Demotehtävät 2.1 Todista Gauss-Markovin lause. Ratkaisu. Oletetaan että luentokalvojen standardioletukset (i)-(v) ovat voimassa. Huomaa että Gauss-Markovin lause ei vaadi virhetermien
a) Sievennä lauseke 1+x , kun x 0jax 1. b) Aseta luvut 2, 5 suuruusjärjestykseen ja perustele vastauksesi. 3 3 ja
1 YLIOPPILASTUTKINTO- LAUTAKUNTA 1.10.2018 MATEMATIIKAN KOE PITKÄ OPPIMÄÄRÄ A-osa Ratkaise kaikki tämän osan tehtävät 1 4. Tehtävät arvostellaan pistein 0 6. Kunkin tehtävän ratkaisu kirjoitetaan tehtävän
BM20A5840 Usean muuttujan funktiot ja sarjat Harjoitus 7, Kevät 2018
BM20A5840 Usean muuttujan funktiot ja sarjat Harjoitus 7, Kevät 2018 Tehtävä 8 on tällä kertaa pakollinen. Aloittakaapa siitä. 1. Kun tässä tehtävässä sanotaan sopii mahdollisimman hyvin, sillä tarkoitetaan
a 1 y 1 (x) + a 2 y 2 (x) = 0 vain jos a 1 = a 2 = 0
6. Lineaariset toisen kertaluvun yhtälöt Toisen kertaluvun differentiaaliyhtälöt ovat tuntuvasti hankalampia ratkaista kuin ensimmäinen. Käsittelemmekin tässä vain tärkeintä erikoistapausta, toisen kertaluvun
MS-A010{3,4} (ELEC*) Differentiaali- ja integraalilaskenta 1 Luento 10: Ensimmäisen kertaluvun differentiaaliyhtälö
MS-A010{3,4} (ELEC*) Differentiaali- ja integraalilaskenta 1 Luento 10: Ensimmäisen kertaluvun differentiaaliyhtälö Pekka Alestalo, Jarmo Malinen Aalto-yliopisto, Matematiikan ja systeemianalyysin laitos
MS-A0107 Differentiaali- ja integraalilaskenta 1 (CHEM)
MS-A17 Differentiaali- ja integraalilaskenta 1 CHEM) Laskuharjoitus 4lv, kevät 16 1. Tehtävä: Laske cos x dx a) osittaisintegroinnilla, b) soveltamalla sopivaa trigonometrian kaavaa. Ratkaisu: a) Osittaisintegroinnin
Luento 9: Yhtälörajoitukset optimoinnissa
Luento 9: Yhtälörajoitukset optimoinnissa Lagrangen kerroin Oletetaan aluksi, että f, g : R R. Merkitään (x 1, x ) := (x, y) ja johdetaan Lagrangen kerroin λ tehtävälle min f(x, y) s.t. g(x, y) = 0 Olkoon
1 Peruskäsitteet. Dierentiaaliyhtälöt
Teknillinen korkeakoulu Matematiikka Dierentiaaliyhtälöt Alestalo Tässä monisteessa käydään läpi tavallisiin dierentiaaliyhtälöihin liittyviä peruskäsitteitä ja ratkaisuperiaatteita. Esimerkkejä luennoilla
MS-A010{3,4,5} (ELEC*, ENG*) Differentiaali- ja integraalilaskenta 1 Luento 11: Lineaarinen differentiaaliyhtälö
MS-A010{3,4,5} (ELEC*, ENG*) Differentiaali- ja integraalilaskenta 1 Luento 11: Lineaarinen differentiaaliyhtälö Pekka Alestalo, Jarmo Malinen Aalto-yliopisto, Matematiikan ja systeemianalyysin laitos
(1.1) Ae j = a k,j e k.
Lineaarikuvauksen determinantti ja jälki 1. Lineaarikuvauksen matriisi. Palautetaan mieleen, mikä lineaarikuvauksen matriisi annetun kannan suhteen on. Olkoot V äärellisulotteinen vektoriavaruus, n = dim
2.3 Juurien laatu. Juurien ja kertoimien väliset yhtälöt. Jako tekijöihin. b b 4ac = 2
.3 Juurien laatu. Juurien ja kertoimien väliset yhtälöt. Jako tekijöihin. Toisen asteen yhtälön a + b + c 0 ratkaisukaavassa neliöjuuren alla olevaa lauseketta b b 4ac + a b b 4ac a D b 4 ac sanotaan yhtälön
w + x + y + z =4, wx + wy + wz + xy + xz + yz =2, wxy + wxz + wyz + xyz = 4, wxyz = 1.
Kotitehtävät, tammikuu 2011 Vaikeampi sarja 1. Ratkaise yhtälöryhmä w + x + y + z =4, wx + wy + wz + xy + xz + yz =2, wxy + wxz + wyz + xyz = 4, wxyz = 1. Ratkaisu. Yhtälöryhmän ratkaisut (w, x, y, z)
Lyhyt yhteenvetokertaus nodaalimallista SÄTEILYTURVAKESKUS STRÅLSÄKERHETSCENTRALEN RADIATION AND NUCLEAR SAFETY AUTHORITY
Lyhyt yhteenvetokertaus nodaalimallista SÄTELYTUVAKESKUS STÅLSÄKEHETSCENTALEN ADATON AND NUCLEA SAFETY AUTHOTY Ei enää tarkastella neutronien kulkua, vaan työn alla on simppeli tuntemattoman differentiaaliyhtälöryhmä
Kahden suoran leikkauspiste ja välinen kulma (suoraparvia)
Kahden suoran leikkauspiste ja välinen kulma (suoraparvia) Piste x 0, y 0 on suoralla, jos sen koordinaatit toteuttavat suoran yhtälön. Esimerkki Olkoon suora 2x + y + 8 = 0 y = 2x 8. Piste 5,2 ei ole
(iv) Ratkaisu 1. Sovelletaan Eukleideen algoritmia osoittajaan ja nimittäjään. (i) 7 = , 7 6 = = =
JOHDATUS LUKUTEORIAAN (syksy 07) HARJOITUS 7, MALLIRATKAISUT Tehtävä Etsi seuraavien rationaalilukujen ketjumurtokehitelmät: (i) 7 6 (ii) 4 7 (iii) 65 74 (iv) 63 74 Ratkaisu Sovelletaan Eukleideen algoritmia
Insinöörimatematiikka D, laskuharjoituksien esimerkkiratkaisut
Insinöörimatematiikka D, 5.4.06 5. laskuharjoituksien esimerkkiratkaisut. Etsitään homogeenisen vakiokertoimisen lineaarisen differentiaaliyhtälön kaikki ratkaisut (reaalisessa muodossa). y (5) +4y (4)
4. Ensimmäisen ja toisen kertaluvun differentiaaliyhtälöistä
1 Laaja matematiikka 5 Kevät 010 4. Ensimmäisen ja toisen kertaluvun differentiaaliyhtälöistä Yksi tavallisimmista luonnontieteissä ja tekniikassa esiintyvistä matemaattisista malleista on differentiaaliyhtälö.
Harjoitus Etsi seuraavien autonomisten yhtälöiden kriittiset pisteet ja tutki niiden stabiliteettia:
Differentiaaliyhtälöt, Kesä 216 Harjoitus 2 1. Etsi seuraavien autonomisten yhtälöiden kriittiset pisteet ja tutki niiden stabiliteettia: (a) y = (2 y) 3, (b) y = (y 1) 2, (c) y = 2y y 2. 2. Etsi seuraavien
MS-A0003/A0005 Matriisilaskenta Laskuharjoitus 2 / vko 45
MS-A0003/A0005 Matriisilaskenta Laskuharjoitus / vko 5 Tehtävä 1 (L): Hahmottele kompleksitasoon ne pisteet, jotka toteuttavat a) z 3 =, b) z + 3 i < 3, c) 1/z >. Yleisesti: ehto z = R, z C muodostaa kompleksitasoon
. Kun p = 1, jono suppenee raja-arvoon 1. Jos p = 2, jono hajaantuu. Jono suppenee siis lineaarisesti. Vastaavasti jonolle r k+1 = r k, suhde on r k+1
TEKNILLINEN KORKEAKOULU Systeemianalyysin laboratorio Mat-.39 Optimointioppi Kimmo Berg 8. harjoitus - ratkaisut. a)huomataan ensinnäkin että kummankin jonon raja-arvo r on nolla. Oletetaan lisäksi että
BM20A1501 Numeeriset menetelmät 1 - AIMO
6. marraskuuta 2014 Opetusjärjestelyt Luennot + Harjoitukset pe 7.11.2014 10-14 2310, 14-17 7337 la 8.11.2014 9-12 2310, 12-16 7337 pe 14.11.2014 10-14 2310, 14-17 6216 la 15.11.2014 9-12 2310, 12-16 7337
MS-A0204 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 (ELEC2) Luento 7: Pienimmän neliösumman menetelmä ja Newtonin menetelmä.
MS-A0204 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 (ELEC2) Luento 7: Pienimmän neliösumman menetelmä ja Newtonin menetelmä. Antti Rasila Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Aalto-yliopisto Kevät 2016
ja λ 2 = 2x 1r 0 x 2 + 2x 1r 0 x 2
Johdatus diskreettiin matematiikkaan Harjoitus 4, 7.10.2015 1. Olkoot c 0, c 1 R siten, että polynomilla r 2 c 1 r c 0 on kaksinkertainen juuri. Määritä rekursioyhtälön x n+2 = c 1 x n+1 + c 0 x n, n N,
MS-A0204 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 (ELEC2) Luento 6: Ääriarvojen luokittelu. Lagrangen kertojat.
MS-A0204 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 (ELEC2) Luento 6: Ääriarvojen luokittelu. Lagrangen kertojat. Antti Rasila Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Aalto-yliopisto Kevät 2016 Antti Rasila
IV. TASAINEN SUPPENEMINEN. f(x) = lim. jokaista ε > 0 ja x A kohti n ε,x N s.e. n n
IV. TASAINEN SUPPENEMINEN IV.. Funktiojonon tasainen suppeneminen Olkoon A R joukko ja f n : A R funktio, n =, 2, 3,..., jolloin jokaisella x A muodostuu lukujono f x, f 2 x,.... Jos tämä jono suppenee
= 2±i2 7. x 2 = 0, 1 x 2 = 0, 1+x 2 = 0.
HARJOITUS 1, RATKAISUEHDOTUKSET, YLE11 2017. 1. Ratkaise (a.) 2x 2 16x 40 = 0 (b.) 4x 2 2x+2 = 0 (c.) x 2 (1 x 2 )(1+x 2 ) = 0 (d.) lnx a = b. (a.) Toisen asteen yhtälön ratkaisukaavalla: x = ( 16)± (
Matematiikan tukikurssi
Matematiikan tukikurssi Kurssikerta 9 1 Implisiittinen derivointi Tarkastellaan nyt yhtälöä F(x, y) = c, jossa x ja y ovat muuttujia ja c on vakio Esimerkki tällaisesta yhtälöstä on x 2 y 5 + 5xy = 14
Osa IX. Z muunnos. Johdanto Diskreetit funktiot
Osa IX Z muunnos A.Rasila, J.v.Pfaler () Mat-.33 Matematiikan peruskurssi KP3-i 9. lokakuuta 2007 298 / 322 A.Rasila, J.v.Pfaler () Mat-.33 Matematiikan peruskurssi KP3-i 9. lokakuuta 2007 299 / 322 Johdanto
Matematiikan tukikurssi
Matematiikan tukikurssi Kurssikerta 4 Jatkuvuus Jatkuvan funktion määritelmä Tarkastellaan funktiota f x) jossakin tietyssä pisteessä x 0. Tämä funktio on tässä pisteessä joko jatkuva tai epäjatkuva. Jatkuvuuden
Yhtälöryhmä matriisimuodossa. MS-A0007 Matriisilaskenta. Tarkastellaan esimerkkinä lineaarista yhtälöparia. 2x1 x 2 = 1 x 1 + x 2 = 5.
2. MS-A000 Matriisilaskenta 2. Nuutti Hyvönen, c Riikka Kangaslampi Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Aalto-yliopisto 2..205 Tarkastellaan esimerkkinä lineaarista yhtälöparia { 2x x 2 = x x 2 =
1 Lineaariavaruus eli Vektoriavaruus
1 Lineaariavaruus eli Vektoriavaruus 1.1 Määritelmä ja esimerkkejä Olkoon K kunta, jonka nolla-alkio on 0 ja ykkösalkio on 1 sekä V epätyhjä joukko. Oletetaan, että joukossa V on määritelty laskutoimitus
Häiriöteoriaa ja herkkyysanalyysiä. malleissa on usein pieniä/suuria parametreja. miten yksinkertaistetaan mallia kun parametri menee rajalle
Häiriöteoriaa ja herkkyysanalyysiä malleissa on usein pieniä/suuria parametreja miten yksinkertaistetaan mallia kun parametri menee rajalle jatkuvuus ja rajayhtälöt säännölliset ja epäsäännölliset häiriöt
Insinöörimatematiikka D
Insinöörimatematiikka D M. Hirvensalo mikhirve@utu.fi V. Junnila viljun@utu.fi A. Lepistö alepisto@utu.fi Matematiikan ja tilastotieteen laitos Turun yliopisto 2016 M. Hirvensalo V. Junnila A. Lepistö
Luento 8: Epälineaarinen optimointi
Luento 8: Epälineaarinen optimointi Vektoriavaruus R n R n on kaikkien n-jonojen x := (x,..., x n ) joukko. Siis R n := Määritellään nollavektori 0 = (0,..., 0). Reaalisten m n-matriisien joukkoa merkitään
Matemaattinen Analyysi
Vaasan yliopisto, 009-010 / ORMS1010 Matemaattinen Analyysi 8. harjoitus 1. Ratkaise y + y + y = x. Kommentti: Yleinen työlista ratkaistaessa lineaarista, vakiokertoimista toisen kertaluvun differentiaaliyhtälöä
Insinöörimatematiikka D
Insinöörimatematiikka D M. Hirvensalo mikhirve@utu.fi V. Junnila viljun@utu.fi Matematiikan ja tilastotieteen laitos Turun yliopisto 2015 M. Hirvensalo mikhirve@utu.fi V. Junnila viljun@utu.fi Luentokalvot
1 Perusteita lineaarisista differentiaaliyhtälöistä
1 Perusteita lineaarisista differentiaaliyhtälöistä Johdetaan lineaarisen aikavariantin systeemin ẋ(t) = A(t)x(t) + B(t)u(t), x(t 0 ) = x 0 yleinen ratkaisu. Tarkastellaan ensin homogeenistä yhtälöä. Lause
a) on lokaali käänteisfunktio, b) ei ole. Piirrä näiden pisteiden ympäristöön asetetun neliöruudukon kuva. VASTAUS:
6. Käänteiskuvaukset ja implisiittifunktiot 6.1. Käänteisfunktion olemassaolo 165. Määritä jokin piste, jonka ympäristössä funktiolla f : R 2 R 2, f (x,y) = (ysinx, x + y + 1) a) on lokaali käänteisfunktio,
Tehtävä 4.7 Tarkastellaan hiukkasta, joka on pakotettu liikkumaan toruksen pinnalla.
Tehtävä.7 Tarkastellaan hiukkasta, joka on pakotettu liikkumaan toruksen pinnalla. x = (a + b cos(θ)) cos(ψ) y = (a + b cos(θ)) sin(ψ) = b sin(θ), a > b, θ π, ψ π Figure. Toruksen hajoituskuva Oletetaan,
Numeeriset menetelmät
Numeeriset menetelmät Luento 9 Ti 4.10.2011 Timo Männikkö Numeeriset menetelmät Syksy 2011 Luento 9 Ti 4.10.2011 p. 1/44 p. 1/44 Funktion approksimointi Etsitään p siten, että p f, mutta ei vaadita, että
2.2.1 Ratkaiseminen arvausta sovittamalla
2.2.1 Ratkaiseminen arvausta sovittamalla Esimerkki: lomitusjärjestäminen (edellä) Yleistys: Ratkaistava T (1) c T (n) g(t (1),..., T (n 1), n) missä g on n ensimmäisen parametrin suhteen kasvava. (Ratkaisu
Luento 2: Liikkeen kuvausta
Luento 2: Liikkeen kuvausta Suoraviivainen liike integrointi Kinematiikkaa yhdessä dimensiossa Luennon sisältö Suoraviivainen liike integrointi Kinematiikkaa yhdessä dimensiossa Liikkeen ratkaisu kiihtyvyydestä