Keskusteluaiheita Discussion papers



Samankaltaiset tiedostot
Numeeriset menetelmät

Numeeriset menetelmät

Numeeriset menetelmät Pekka Vienonen

eli ruee a ELI KEINOELÄMÄN TUTt(J USLAITOS THE RESEARCH INSTITUTE OF THE FINNISH ECONOMY ~j (t) r SOSIAALITURVAMAKSUJEN ENNUS'l'AHISESTA

Preliminäärikoe Pitkä Matematiikka

Numeerinen integrointi

5. Numeerisesta derivoinnista

Numeeriset menetelmät

Kevään 2011 pitkän matematiikan ylioppilastehtävien ratkaisut Mathematicalla Simo K. Kivelä /

Preliminäärikoe Tehtävät Pitkä matematiikka / 3

Harjoitus 7 -- Ratkaisut

13. Taylorin polynomi; funktioiden approksimoinnista. Muodosta viidennen asteen Taylorin polynomi kehityskeskuksena origo funktiolle

Numeeriset menetelmät TIEA381. Luento 6. Kirsi Valjus. Jyväskylän yliopisto. Luento 6 () Numeeriset menetelmät / 33

a) Mikä on integraalifunktio ja miten derivaatta liittyy siihen? Anna esimerkki = 16 3 =

Tehtäväsarja I Tehtävät 1-5 perustuvat monisteen kappaleisiin ja tehtävä 6 kappaleeseen 2.8.

Numeeriset menetelmät

Matematiikan tukikurssi

Johdatus todennäköisyyslaskentaan Kertymäfunktio. TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1

cos x cos 2x dx a) symbolisesti, b) numeerisesti. Piirrä integroitavan funktion kuvaaja. Mikä itse asiassa on integraalin arvo?

IV. TASAINEN SUPPENEMINEN. f(x) = lim. jokaista ε > 0 ja x A kohti n ε,x N s.e. n n

, c) x = 0 tai x = 2. = x 3. 9 = 2 3, = eli kun x = 5 tai x = 1. Näistä

Potenssisummia numeerisella integroinnilla

MS-A0305 Differentiaali- ja integraalilaskenta 3 Luento 1: Moniulotteiset integraalit

Numeeriset menetelmät TIEA381. Luento 11. Kirsi Valjus. Jyväskylän yliopisto. Luento 11 () Numeeriset menetelmät / 37

Jatkuvat satunnaismuuttujat

Yhden muuttujan funktion minimointi

Luku 4. Derivoituvien funktioiden ominaisuuksia.

1 2 x2 + 1 dx. (2p) x + 2dx. Kummankin integraalin laskeminen oikein (vastaukset 12 ja 20 ) antaa erikseen (2p) (integraalifunktiot

MS-A0305 Differentiaali- ja integraalilaskenta 3 Luento 1: Moniulotteiset integraalit

k=0 saanto jokaisen kolmannen asteen polynomin. Tukipisteet on talloin valittu

3 x 1 < 2. 2 b) b) x 3 < x 2x. f (x) 0 c) f (x) x + 4 x Etsi käänteisfunktio (määrittely- ja arvojoukkoineen) kun.

Numeerinen integrointi ja derivointi

0 kun x < 0, 1/3 kun 0 x < 1/4, 7/11 kun 1/4 x < 6/7, 1 kun x 1, 1 kun x 6/7,

PRELIMINÄÄRIKOE. Pitkä Matematiikka

Ilkka Mellin Todennäköisyyslaskenta. Osa 2: Satunnaismuuttujat ja todennäköisyysjakaumat. Kertymäfunktio. TKK (c) Ilkka Mellin (2007) 1

Numeerinen analyysi Harjoitus 3 / Kevät 2017

Harjoitus 4 -- Ratkaisut

n. asteen polynomilla on enintään n nollakohtaa ja enintään n - 1 ääriarvokohtaa.

x 4 e 2x dx Γ(r) = x r 1 e x dx (1)

jakokulmassa x 4 x 8 x 3x

MATEMATIIKAN KOE, PITKÄ OPPIMÄÄRÄ HYVÄN VASTAUKSEN PIIRTEITÄ

Numeerinen integrointi

MS-A0202 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 (SCI) Luento 4: Ketjusäännöt ja lineaarinen approksimointi

MS-A0205/MS-A0206 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 Luento 8: Newtonin iteraatio. Taso- ja avaruusintegraalit

HY, MTO / Matemaattisten tieteiden kandiohjelma Todennäköisyyslaskenta IIa, syksy 2018 Harjoitus 3 Ratkaisuehdotuksia.

F {f(t)} ˆf(ω) = 1. F { f (n)} = (iω) n F {f}. (11) BM20A INTEGRAALIMUUNNOKSET Harjoitus 10, viikko 46/2015. Fourier-integraali:

BM20A1501 Numeeriset menetelmät 1 - AIMO

Anna jokaisen kohdan vastaus kolmen merkitsevän numeron tarkkuudella muodossa

Määrätty integraali. Markus Helén. Mäntän lukio

a) Sievennä lauseke 1+x , kun x 0jax 1. b) Aseta luvut 2, 5 suuruusjärjestykseen ja perustele vastauksesi. 3 3 ja

DIFFERENTIAALI- JA INTEGRAALILASKENTA

F dr = F NdS. VEKTORIANALYYSI Luento Stokesin lause

Numeeriset menetelmät TIEA381. Luento 12. Kirsi Valjus. Jyväskylän yliopisto. Luento 12 () Numeeriset menetelmät / 33

MS-A0202 Di erentiaali- ja integraalilaskenta 2 (SCI) Luento 8: Taso- ja avaruusintegraalit

Integroimistekniikkaa Integraalifunktio

Luentoesimerkki: Riemannin integraali

f x da, kun A on tason origokeskinen yksikköympyrä, jonka kehällä funktion f arvot saadaan lausekkeesta f (x, y) = 2x 3y 2.

r > y x z x = z y + y x z y + y x = r y x + y x = r

MS-A010{3,4} (ELEC*) Differentiaali- ja integraalilaskenta 1 Luento 5: Taylor-polynomi ja sarja

integraali Integraalifunktio Kaavoja Integroimiskeinoja Aiheet Linkkejä Integraalifunktio Kaavoja Integroimiskeinoja Määrätty integraali

Numeerinen integrointi

Cantorin joukko LUKU 8

Differentiaali- ja integraalilaskenta 1 Ratkaisut 5. viikolle /

Numeeriset menetelmät TIEA381. Luento 7. Kirsi Valjus. Jyväskylän yliopisto. Luento 7 () Numeeriset menetelmät / 43

KOMPLEKSIANALYYSI I KURSSI SYKSY exp z., k = 1, 2,... Eksponenttifunktion z exp(z) Laurent-sarjan avulla

Derivaatta: funktion approksimaatio lineaarikuvauksella.

Matematiikan tukikurssi

MIKROTEORIA 1, HARJOITUS 1 BUDJETTISUORA, PREFERENSSIT, HYÖTYFUNKTIO JA VALINTA

Numeeriset menetelmät

4.3.7 Epäoleellinen integraali

4.3 Moniulotteinen Riemannin integraali

sin(x2 + y 2 ) x 2 + y 2

MATEMATIIKKA MATEMATIIKAN PITKÄ OPPIMÄÄRÄ. Oppimäärän vaihtaminen

Numeeriset menetelmät

Numeeriset menetelmät

Matematiikan tukikurssi

Sovellutuksia Pinta-alan ja tilavuuden laskeminen Keskiö ja hitausmomentti

Preliminäärikoe Tehtävät A-osio Pitkä matematiikka kevät 2016 Sivu 1 / 4

Muuttujan vaihto. Viikon aiheet. Muuttujan vaihto. Muuttujan vaihto. ) pitää muistaa lausua t:n avulla. Integroimisen työkalut: Kun integraali

infoa Viikon aiheet Potenssisarja a n = c n (x x 0 ) n < 1

Ilkka Mellin Todennäköisyyslaskenta. Osa 2: Satunnaismuuttujat ja todennäköisyysjakaumat. Momenttiemäfunktio ja karakteristinen funktio

10 %. Kuinka monta prosenttia arvo nousi yhteensä näiden muutosten jälkeen?

Numeeriset menetelmät

MAA10 HARJOITUSTEHTÄVIÄ

ClassPad 330 plus ylioppilaskirjoituksissa apuna

Ratkaisuja, Tehtävät

Talousmatematiikan perusteet: Luento 16. Integraalin käsite Integraalifunktio Integrointisääntöjä

3 = Lisäksi z(4, 9) = = 21, joten kysytty lineaarinen approksimaatio on. L(x,y) =

1.7 Gradientti ja suunnatut derivaatat

Integrointi ja sovellukset

The Metropolis-Hastings Algorithm

Johdantoa. Jokaisen matemaatikon olisi syytä osata edes alkeet jostakin perusohjelmistosta, Java MAPLE. Pascal MathCad

Kurssikoe on maanantaina Muista ilmoittautua kokeeseen viimeistään 10 päivää ennen koetta! Ilmoittautumisohjeet löytyvät kurssin kotisivuilla.

Muista tutkia ihan aluksi määrittelyjoukot, kun törmäät seuraaviin funktioihin:

Funktion derivoituvuus pisteessä

MS-A0202 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 (SCI) Luento 1: Parametrisoidut käyrät ja kaarenpituus

Funktiojonot ja funktiotermiset sarjat Funktiojono ja funktioterminen sarja Pisteittäinen ja tasainen suppeneminen

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

mplperusteet 1. Tiedosto: mplp001.tex Ohjelmat: Maple, [Mathematica] Sievennä lauseke x 1 ( mplp002.tex (PA P1 s.2011)

Harjoitus 2: Matlab - Statistical Toolbox

Transkriptio:

LA ELINKEINOELÄMÄN TUTKIMUSLAITOS THE RESEARCH INSTITUTE OF THE FINNISH ECONOMY Lönnrotinkatu 4 B, 00120 Helsinki 12, Finland. tel. 601322 Keskusteluaiheita Discussion papers * Yrjö o. Vartia : TUNNETUISSA PISTEISSÄ EPÄSÄÄN NöllISEN FUNKTION NUMEERINEN INTEGROINTI No 179 21.10.1985 * Tilastotieteen vt. professori (Helsingin Kauppakorkeakoulu), tutkimusjohtaja (Logit Ky) ISSN 0781-6847 This series consists of papers with Iimited circufation, intended to stimulate discussion. The papers must not be referred or quoted without the authors' permission.

Tunnetuissa pisteissä epäsäännöllisen funktion numeerinen integrointi 1. Johdanto Elinkeinoelämän tutkimuslaitoksessa on valmistumassa tulojakaumaohjelmisto, joka mahdollistaa luokitellussa muodossa olevan tulojakauman monipuolisen analysoinnin. Luokitellusta frekvenssijakaumasta lasketaan jakauman ns. splinefunktio-esitysl), josta edelleen määrätään mm. jakaumaa kuvaava tiheysfunktio, tunnusluvut, ns. markkojen kertymäfunktio ja tiheysfunktio sekä Lorenz-käyrä eri tunnuslukuineen numeerista integrointia käyttäen. Tulojakaumaohjelmiston kehittämisessä törmättiin integroituvien funktioiden epäsäännöllisyyden (erityisesti epäjatkuvuuspisteiden) aiheuttamiin vaikeuksiin. Tavanomaiset numeeriset integrointimenetelmät edellyttävät integroitavan funktion säännöllisyyden: mm. epäjatkuvuuspisteiden ympäristössä tavalliset menetelmät antavat virheellisiä tuloksia. Teknisissä ja luonnontieteellisissä sovellutuksissa epäjatkuvia funktioita harvemmin joudutaan tarkastelemaan, mutta taloudellisissa sovellutuksissa niitä kyllä esiintyy. Tulonsaajien ja markkojen tiheysfunktioesitykset (esim. yksinkertaiset hintagrammat ja niiden eräät yleistykset) ovat usein joissakin pisteissä epäjatkuvia tai nii- 1) Ks. Y. Vartia (1980): Interpolation of cumulative frequency curves by cubic splines, Helsingin yliopiston tilastotieteen laitoksen "Research report" No. 22.

2 den derivaatioilla on epäjatkuvuuskohtia. Vastaavanlaisia epäsäännöllisyyspisteitä esiintyy myös esim. veroasteikkoihin liittyvissä tarkasteluissa (ks. 3 luku). Laskentatyön ja analyysin tehostamiseksi on osoittautunut hyödylliseksi tavanomaisten varsin epätarkkojen likimääräisten mallien ja mihin perustuvien (taskulaskimella laskettavien) karkeiden arvioiden sijaan käyttää tarkempia mutta mutkikkaampia malleja (esim. valtion tuloverofunktioille). Näihin liittyviä laskelmia varten on laskenta-algoritmit syytä ohjelmoida yleispätevässä muodossa tietokoneelle, jolloin päästään aiempaa huomattavasti monipuolisempaan, tarkempiin ja realistisempiin tuloksiin. Tässä raportissa esitetään, kuinka klassinen Simpsonin numeerinen integrointimenetelmä voidaan yleistää algoritmiksi, joka sallii integroitavalle funktiolle äärellisen määrän epäsäännöllisyyspisteitä. Yleistetty ns. Simpson-Vartia -algoritmi (SV-algoritmi) on lähes yhtä helposti ohjelmoitavissa kuin Simpsonin menetelmäkin. Luvussa 2 esitellään ongelma ja tarvittavat merkinnät. Luvussa 3 kuvataan kaksi verotukseen liittyvää sovellutusmahdollisuutta. Varsinainen uusi numeerinen integrointimenetelmä esitetään 4. luvussa. 2. Johdanto Tarkastellaan funktiota f*(x), jonka epäjatkuvuus- ja muut epäsäännöllisyyspisteet ovat tiedossa. Järjestetään ko. epäjatkuvuuspisteet. f*(x):n derivaatan epäjatkuvuuspisteet ja muut mahdolliset erikois-

3 pisteet suuruusjärjestykseen x(l) < x(2) <... < x(k) ja talletetaan ne vektoriin (1) e = (x(l),...,x(k». Funktion f*(x) kulku on tällöin säännöllistä jokaisella osavälillä [x(i), x(i+1)]. Tehtävänä on laskea numeerisesti f*(x):n integraali x(k) (2) f f*(x)dx. x( 1 ) Jaetaan väli [x(l), x(k)] = A osaväleihin A i = [xi' x i ], i=1,3,5... siten, ettei yksikään luvuista x(k) (k = 1,...,K) ole minkään Ai:n sisäpiste eli luvut x(k) voivat esiintyä vain välien A i päätepisteinä. Välin A i keskipiste olkoon x i + 1 ' jolloin siis lukujen xi' x i + 1 ja x i peräkkäiset etäisyydet ovat samat: x i + 1 - xi = x i - x i + 1 = 6. Funktio11a f*(x) tai sen derivaatalla voi olla epäjatkuvuuspiste vain välien A i = [xi' x i ] päätepisteissä. Hankalimmassa tapauksessa f*(x) on molemmissa päätepisteissä epäjatkuva. ks. kuvio 1. Kuvio 1. Välin A i päätepisteissä epäjatkuva funktio f*(x). x I,'--------v--------J! A I

4 Koska A = A l U A 3 U A 1 niin x(k) ( 3) f f*(x)dx f f*(x)dx + + f f*(x)dx x( 1) A l A 1 Kukin osaintegraali arvioidaan erikseen ja (2) niiden summana. 3. Sovellutusesimerkkejä Esimerkiksi tulonsaajien keskimääräinen rajaveroaste mo voidaan arvioida integraalina mo 00 = f m(y)f(y)dy jossa f(y) on tulonsaajien tiheys tulon y kohdalla eli f(y) = F'(y), jossa F(y) = tulonsaajien lukumäärän kertymä tuloon y saakka. Koska m(y) on paloittain vakio ja f(y):n arviotkin voivat olla epäjatkuvia tuloluokkien rajapisteissä on m(y)f(y) epäjatkuva pisteissä, joissa m(y) tai f(y) on epäjatkuva. Lisäksi funktion m(y)f(y) derivaatta voi olla epäjatkuva (ja määrittelemätön) vielä joissain muissakin pisteissä. Vastaavasti keskimääräinen verojousto eo voidaan arvioida kaavalla 00 eo = f e(y)w(y)dy o

5 jossa w(y) = ()() T(y)f(y)/ 6T(Y)f(y)dY on maksettujen veromarkkojen tiheys tulon y kohdalla. Integroitava funktio e(y)w(y) on varsin mutkikas funktio, joka on mm. vain paloittain jatkuva. Se hyppää aina tiettyjen tulorajojen kohdalla. Myös sen derivaatalla voi olla epäjatkuvuuspisteitä, jotka estävät yksinkertaisten, polynomeihin perustuvien numeeristen integrointikaavojen käytön ko. erikoispisteiden ympäristössä. 4. Numeerinen integrointi Tarkastellaan kuvion 1 osaintegraalia x i (4) Ii = J f*(x)dx = 'J f*(x)dx A i xi Funktiolla f*(x) tai sen derivaatalla voi olla epäjatkuvuuskohta pisteissä xi taija x +. Jos f*(x) on määritelty paloittain, saattavat sen eri 'paloihin' liittyvät määritelmät antaa ko. välien pääte- i 2 pisteissä (solmupisteissä) keskenään ristiriitaisia tuloksia. Esimerkiksi funktion arvoksi sen epäjatkuvuuspisteessä voidaan asettaa kumpi tahansa kahdesta arvosta. On vaikea etukäteen suunnitella, miten tällaisiin monikäsitteisyyksiin tietokoneohjelmassa tulisi reagoida. Selkeään ratkaisuun päästään välttämällä funktion arvojen laskemista ko. erikoispisteissä. Koska pisteet xi ja x + voivat olla i 2 erikoispisteitä t esitetään seuraavassa yksinkertainen menetelmät jossa f*(x):n arvoja näissä välin A päätepisteissä ei tarvitse suoraan i laskea.

6 Valitaan apupisteet zi' zi+l ja zi+2 siten, että ( 5) zi = xi + E < zi +1 '" x i + 1 Zi+2 = x i - E ja 8 on etäisyyteen ~ nähden pieni luku. Kutsumme E:lla merkittyjen välien kohdalla olevia integroitavan funktion osia räystäiksi. Kuvio 2. p. 1 p. 1 1+ I ~I I ~ I x 1 Xi+1 xi+2 z I zi+1 zi+2 Määrätään f*(x):n arvot pisteissä (5) eli räystäiden seinänpuoleisissa pisteissä: ( 6) Pi = f*(zi) Pi +1 Pi+2 = f*(zi+l) = f*(zi+2) Käytämme p-merkintää eo. pisteille, koska niiden kautta määrätään kulkemaan parabeli.

7 Näiden kolmen pisteen kautta kulkeva parabeli on jonka kertoimet voidaan lausua seuraavasti käyttäen Newtonin ins. jaettua (divided) differenssia: ( 8) a, [Zi" Zi +1 ] P; - P; +, Z; - Zi +1 = -(P;-Pi+l)/~ a 2 = [Zi' Zi +1 Zi+2] = [zi Zi+l] - [Zi +1 ' Zi+2] zi - zi+2 = _1_ (p i - 2Pi+l + Pi+2) 28 2 Parabeli p(x) on siten funktion f*(x) käyttökelpoinen ja helposti määrättävä approksimaatio välin [zi' zi+2] lisäksi myös räystäiden kohdalla eli koko välillä A i = [xi' x i ]. Voimme arvioida funktion f*(x) * oikean puoleisen raja-arvon f i = lim f*(x) kun x -> xi + 0 ja vasem- * manpuoleisen raja-arvon f i = lim f*(x) kun x -> x i - 0 parabelimme avulla seuraavasti: (9) f = p(x ) i i (~fi* = f*(x i» fi+2 = P(x i ) * (::: f i = f*(x i» Arvioiden f i ja f i + 1 laskemisessa eivät f*(x):n mahdolliset epäjatkuvuudet räystäiden päissä pääse aiheuttamaan mitään vaikeuksia.

8 Lopullisena arviona pinta-alalle (4) saadaan Simpsonin kaavan mukaisesti x i x1+2 (10) f f*( x)dx :::; f p(x)dx xi xi = r;(f h i + 4f 1+1 + f i ) jossa h = x i - xi = 2'". Tämän yksinkertaisen kaavan ohjelmoiminen ei tuota mitään hankaluuksia. Arvot f ja f + ovat (9):n mukaiset arviot f*(x):lle räystäiden i i 2 reunoilla. Ne lasketaan approksimoivan parabelin (7) avulla. Simpsonin menetelmään verrattuna on siten lisäksi määrättävä ja ohjelmoitava vain eo. parabeli p(x). joka on alkuperäistä funktiota f*(x) yksinkertaisempi funktio. Räystäiden leveyttä t lyhentämällä päästään esitetyllä Simpson-Vartia-menetelmällä tarkasteltujen epäsäännölisten funktioiden integroinnissa samaan tarkkuuteen kuin Simpsonin menetelmällä säännöllisiä funktioita integroitaessa. Funktion f*(x) erikoispisteiden ja epäjatkuvuuksien aiheuttamat vaikeudet numeerisessa integroinnissa voidaan näin välttää tinkimättä numeerisen integroinnin tarkkuudesta. Laskentamenetelmä voidaan säilyttää lähes samana kuin integroitaessa jatkuvaa ja jatkuvasti derivoituvaa funktiota tavanomaisella Simpsonin menetelmällä. Lisäyksenä Simpsonin menetelmään on Simpson-Vartia menetelmässä vain pidettävä kirjaa erikoispisteistä (1) ja ohjelmoitava parabelin (7) lauseke.

ELINKEINOELÄMÄN TUTKIMUSLAITOS (ETLA) The Research Inst'tute of the F'nn'sh Economy Lönnrot'nkatu 4 B, SF-00120 HELSINKI 12 Puh./Tel. (90) 601 322 KESKUSTELUAIHEITA - DISCUSSION PAPERS ISSN 0781-6847 No 167 JUHA KETTUNEN, Sa'rausvakuutuskorvauks'en ja n"den raho'tuksen kehityksestä. 12.11.1984. 36 s. No 168 OSMO FORSSELL, Changes 'n the Structure of the F'nn'sh Economy 1970-1980. 20.11.1984. 17 p. No 169 JUHANI RAATIKAINEN - KARI TAKALA, Kausaal'suustestejä suomala' s'lla rahamarkk'namuuttujilla. 11.02.1985. 53 s. No 170 ROBERT A. HART, Wage Supplements through Collective Agreement or Statutory Requ'rement? 04.02.1985. 26 p. No 171 AKINARI HORII, Financial Innovation and,ts Impl'cations for the Japanese F'nanc'al System. 18.03.1985. 8 p. No 172 PAUL D. McNELIS, Indexing and Macroeconomics: A Survey of Theoretical Developments and International Experience. 02.04.1985. 44 p. No 173 EERO PYLKKÄNEN - PENTTI VARTIA, Some Comments on Fine-Tuning Macro-Model Forecasts. 29.05.1985. 22 p. No 174 CHRISTIAN EDGREN, Automatic versus Discretionary Tax-Policy Effects Revisited. 05.06.1985. 44 p. No 175 TAUNO KALLINEN, Työn tuottavuuden taso ja ansiotaso Suomen, Ruotsin, Norjan ja Tanskan tehdasteollisuudessa vuosina 1973 ja 1982. 11.06.1985. 44 s. No 176 J. LESKELÄ - J. MOILANEN, A Comparison of Recent Medium-Term Forecasts. 17.06.1985. 34 p. No 177 PAAVO SUNI, Efektiivisen nimellisen valuuttakurssin mittaaminen ja mittarien tulkinta. 20.06.1985. 42 s. No 178 MARKKU LAMMI, Alkoholi- ja polttoaineverojen kertymästä. 27.09.1985. 49 s. No 179 YRJö O. VARTIA, Tunnetuissa pisteissä epäsäännöllisen funktion numeerinen integrointi. 21.10.1985. 8 s. Elinkeinoelämän Tutkimuslaitoksen julkaisemat "Keskusteluaiheet" ovat raportteja alustavista tutkimustuloksista ja väliraportteja tekeillä olevista tutkimuksista. Tässä sarjassa julkaistuja monisteita on rajoitetusti saatavissa ETLAn kirjastosta tai ao. tutkijalta. Papers in this series are reports on prelim'nary research results and on studies in progress; they can be obtained, on request, by the author's permission. 0033A/21.10.1985