Harjoitus 4 -- Ratkaisut

Samankaltaiset tiedostot
Harjoitus 3 -- Ratkaisut

Harjoitus 5 -- Ratkaisut

Harjoitus 2 -- Ratkaisut

Harjoitus 2 -- Ratkaisut

Harjoitus 1 -- Ratkaisut

Harjoitus 7 -- Ratkaisut

Harjoitus 1 -- Ratkaisut

dt 2. Nämä voimat siis kumoavat toisensa, jolloin saadaan differentiaaliyhtälö

Numeerinen analyysi Harjoitus 3 / Kevät 2017

Värähtelevä jousisysteemi

Harjoitus 6 -- Ratkaisut

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

MATP153 Approbatur 1B Harjoitus 5 Maanantai

MATP153 Approbatur 1B Ohjaus 2 Keskiviikko torstai

Numeeriset menetelmät

815338A Ohjelmointikielten periaatteet Harjoitus 6 Vastaukset

plot(f(x), x=-5..5, y= )

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

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

MS-A0107 Differentiaali- ja integraalilaskenta 1 (CHEM)

Integroimistekniikkaa Integraalifunktio

Matematiikan tukikurssi

Tehtävä 1. Arvioi mitkä seuraavista väitteistä pitävät paikkansa. Vihje: voit aloittaa kokeilemalla sopivia lukuarvoja.

Mathematica Sekalaista asiaa

815338A Ohjelmointikielten periaatteet Harjoitus 7 Vastaukset

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

1 Peruslaskuvalmiudet

MATEMATIIKAN KOE, PITKÄ OPPIMÄÄRÄ HYVÄN VASTAUKSEN PIIRTEITÄ

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

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

Matriisit ovat matlabin perustietotyyppejä. Yksinkertaisimmillaan voimme esitellä ja tallentaa 1x1 vektorin seuraavasti: >> a = 9.81 a = 9.

Kompleksilukujen kunnan konstruointi

Käy vastaamassa kyselyyn kurssin pedanet-sivulla (TÄRKEÄ ensi vuotta ajatellen) Kurssin suorittaminen ja arviointi: vähintään 50 tehtävää tehtynä

Harjoitus 1: Matlab. Harjoitus 1: Matlab. Mat Sovelletun matematiikan tietokonetyöt 1. Syksy 2006

Matematiikan tukikurssi

Johdatus matematiikkaan

Harjoitus 10: Mathematica

Johdatus diskreettiin matematiikkaan Harjoitus 5, Ratkaise rekursioyhtälö

FUNKTION KUVAAJAN PIIRTÄMINEN

Algoritmit 1. Demot Timo Männikkö

FUNKTION KUVAAJAN PIIRTÄMINEN

Matemaattinen Analyysi

Matemaattinen Analyysi

Differentiaaliyhtälöryhmän numeerinen ratkaiseminen

BM20A5840 Usean muuttujan funktiot ja sarjat Harjoitus 7, Kevät 2018

Funktioiden approksimointi ja interpolointi

Funktion raja-arvo. lukumäärien tutkiminen. tutkiminen

Laskentaa kirjaimilla

MS-A0104 Differentiaali- ja integraalilaskenta 1 (ELEC2) MS-A0106 Differentiaali- ja integraalilaskenta 1 (ENG2)

MATEMATIIKAN KOE, PITKÄ OPPIMÄÄRÄ HYVÄN VASTAUKSEN PIIRTEITÄ

Kompleksiluvut., 15. kesäkuuta /57

Tässä dokumentissa on ensimmäisten harjoitusten malliratkaisut MATLABskripteinä. Voit kokeilla itse niiden ajamista ja toimintaa MATLABissa.

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

Luvun π irrationaalisuus. Ilari Vallivaara

Matematiikan peruskurssi 2

Pythonin Kertaus. Cse-a1130. Tietotekniikka Sovelluksissa. Versio 0.01b

12. Javan toistorakenteet 12.1

Zeon PDF Driver Trial

12. Differentiaaliyhtälöt

Partikkelit pallon pinnalla

Matematiikan tukikurssi, kurssikerta 3

Numeeriset menetelmät

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

Diskreetin matematiikan perusteet Laskuharjoitus 2 / vko 9

Hannu Mäkiö. kertolasku * jakolasku / potenssiin korotus ^ Syöte Geogebran vastaus

12. Javan toistorakenteet 12.1

y z = (x, y) Kuva 1: Euklidinen taso R 2

H7 Malliratkaisut - Tehtävä 1

58131 Tietorakenteet ja algoritmit (syksy 2015)

Johdatus reaalifunktioihin P, 5op

DIFFERENTIAALI- JA INTEGRAALILASKENTA

Numeeriset menetelmät

Sisällys. 12. Javan toistorakenteet. Yleistä. Laskurimuuttujat

Opiskelijan pikaopas STACK-tehtäviin. Lassi Korhonen, Oulun yliopisto

Mat / Mat Matematiikan peruskurssi C3-I / KP3-I Harjoitus 5 / vko 42, loppuviikko, syksy 2008

(a) Kyllä. Jokainen lähtöjoukon alkio kuvautuu täsmälleen yhteen maalijoukon alkioon.

Pienimm"an neli"osumman sovitus

4 Yleinen potenssifunktio ja polynomifunktio

Sekalaiset tehtävät, 11. syyskuuta 2005, sivu 1 / 13. Tehtäviä

Peilaus pisteen ja suoran suhteen Pythonin Turtle moduulilla

Jäännösluokat. Alkupala Aiemmin on tullut sana jäännösluokka vastaan. Tarkastellaan

1.4 Funktion jatkuvuus

BM20A0300, Matematiikka KoTiB1

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

MATEMATIIKAN JA TILASTOTIETEEN LAITOS Analyysi I Harjoitus alkavalle viikolle Ratkaisuehdoituksia Rami Luisto Sivuja: 5

MATP153 Approbatur 1B Harjoitus 6 Maanantai

Kompleksilukujen kunnan konstruointi

A = (a 2x) 2. f (x) = 12x 2 8ax + a 2 = 0 x = 8a ± 64a 2 48a x = a 6 tai x = a 2.

Algoritmit 1. Demot Timo Männikkö

Kuvaus eli funktio f joukolta X joukkoon Y tarkoittaa havainnollisesti vastaavuutta, joka liittää joukon X jokaiseen alkioon joukon Y tietyn alkion.

Aalto-yliopiston perustieteiden korkeakoulu Matematiikan ja systeemianalyysin laitos

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

MS-A0003/A0005 Matriisilaskenta Laskuharjoitus 1 / vko 44

. 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

Kuva 1: Funktion f tasa-arvokäyriä. Ratkaisu. Suurin kasvunopeus on gradientin suuntaan. 6x 0,2

MATP153 Approbatur 1B Harjoitus 3, ratkaisut Maanantai

Matlab- ja Maple- ohjelmointi

MS-A010{3,4} (ELEC*) Differentiaali- ja integraalilaskenta 1 Luento 2: Sarjat

Reaalilukuvälit, leikkaus ja unioni (1/2)

MATEMATIIKAN KOE PITKÄ OPPIMÄÄRÄ

Transkriptio:

Harjoitus -- Ratkaisut 1 Ei kommenttia. Tutkittava funktio: In[15]:= f x : x 1 x Sin x ; Plot f x, x, 0, 3 Π, PlotRange All Out[159]= Luodaan tasavälinen pisteistö välille 0 x 3 Π. Tehdään se ensin kiinnitetyllä n:n arvolla. Pisteistön luominen erikseen ei ole välttämätöntä tässä -- voisi käyttää suoraan Table-komentoa lukuparitaulukon luomiseen. Jos välillä x 1, x n on n pistettä, vierekkäisten pisteiden välimatka on x n x 1 n 1 (osoita!). In[]:= n 5; Clear x ; x n x 1 x 1 0; x n 3 Π; h ; n 1 Do x i x 1 i 1 h, i,, n 1 ; Muodostetaan taulukko lukupareista x i, f x i :

h0ratk.nb In[13]:= t Table x i, f x i, i, n ; Show ListPlot t, Plot f x, x, 0, 3 Π, PlotRange All Out[1]= Taulukon t olisi voinut muodostaa viittaamatta muuttujiin x[i]. In[15]:= t Table x, f x, x, 0, 3 Π, 3 Π n 1 ; Luodaan tähän taulukkoon interpoloiva polynomi harjoituksissa annetulla kaavalla. Käytetään tavallisia toisto- ja valintarakenteita (ks. edellisistä harjoituksista summan ja tulon laskemisen periaate). Nyt laskettavan summan jokainen termi on tulo, joten tarvitaan kaksi sisäkkäistä toistorakennetta. Huom. muuttuja tulo on alustettava ykköseksi vasta sisemmän For-silmukan alussa! In[1]:= p y : Module paikalliset muuttujat i, j, summa, tulo, 1. For silmukka laskee summaa For i 1; summa 0, i n, i,. For silmukka laskee tuloa For j 1; tulo 1, j n, j, ; If j i, tulo y x j x i x j summa f x i tulo; ; viimeisen käskyn tulos on funktion arvo summa Polynomin p aste on n-1. Expand-funktio laskee kaikki kertolaskut auki. In[17]:= p y Expand N Out[17]= 0.3 y 0.01551 y 0.03195 y 3 0.0051530 y

h0ratk.nb 3 In[1]:= Plot p y, y, 0, 3 Π, PlotRange Π, Π 1 Out[1]= Polynomin voi muodostaa myös Mathematican valmiilla funktioilla Sum ja Product, mutta toistorakenteilla tehtäessä periaate on sama kuin lähes kaikissa ohjelmointikielissä, joten se kannattaa opetella. In[19]:= q y : Sum f x i Product If j i, y x j, 1 jos j i, x i x j niin sitä j:n arvoa vastaava tulon tekijä on 1, j, 1, n, i, 1, n ; In[170]:= q y Expand N Out[170]= 0.3 y 0.01551 y 0.03195 y 3 0.0051530 y In[171]:= Plot q y, y, 0, 3 Π, PlotRange Π, Π 1 Out[171]= Tässä voitaisiin käyttää myös taulukkoa t. Merkintä t[[i,j]] antaa taulukon t i:nnen alkion (joka on kahden alkion kokoinen lista) j:nnen alkion (j=1 antaa x i :n ja j= antaa f x i :n). In[17]:= q y : Sum t i, Product If j i, y t j, 1, 1, j, 1, n, i, 1, n ; t i, 1 t j, 1 Muodostetaan interpoloiva polynomi eri n:n arvoilla. Huom. tässä Evaluate-funktion käyttäminen todella kannattaa, piirtäminen kestää muuten törkeän kauan, jos For-silmukat täytyy käydä läpi jokaisella y:n arvolla erikseen. PlotStyle- >{Hue[x]}-komento piirtää kuvaajan x:n määräämällä värisävyllä (ks. Hue (paina F1)).

h0ratk.nb In[173]:= i 0; Do x n x 1 Clear x ; x 1 0; x n 3 Π; h ; n 1 Do x i x 1 i 1 h, i,, n 1 ; p y : Module i, j, summa, tulo, For i 1; summa 0, i n, i, For j 1; tulo 1, j n, j, If j i, tulo y x j x i x j ; summa f x i tulo; ; summa ; g n Plot Evaluate p y, y, 0, 3 Π, PlotRange Π, Π, PlotStyle Hue i ;, n,, 5,, 0, 50 n saa annetussa listassa olevat arvot Nyt interpoloivien polynomien kuvaajat ovat indeksoiduissa muuttujissa g[n]. In[175]:= Show Table g n, n,, 5,, 0, 50 1 Out[175]= Huomataan, että suurilla n:n arvoilla interpoloiva polynomi oskilloi hyvin voimakkaasti datapisteistön reunoilla. Sama lasku Mathematican valmiin funktion, InterpolatingPolynomial, avulla: Nyt tarvitaan vain taulukkoa datapisteistöstä, t, joka pitää muodostaa kullekin n:n arvolle erikseen. InterpolatingPolynomial-funktion 1. argumentti on datapisteistö ja. argumentti on muuttujan nimi, jota polynomissa tulee käyttää.

h0ratk.nb 5 In[17]:= n 5; t Table x, f x, x, 0, 3 Π, 3 Π n 1 ; r y : InterpolatingPolynomial t, y ; r y Expand N Plot r y, y, 0, 3 Π, PlotRange Π, Π Out[179]= 0.3 y 0.01551 y 0.03195 y 3 0.0051530 y 1 Out[]= Havaitaan, että valmis funktio muodostaa polynomin lähes täsmälleen samalla tavalla. Muilla n:n arvoilla: In[11]:= i 0; Do t Table x, f x, x, 0, 3 Π, 3 Π n 1 ; r y : InterpolatingPolynomial t N, y ; w n Plot r y, y, 0, 3 Π, PlotRange Π, Π, PlotStyle Hue i ;, n,, 5,, 0, 50 ; In[13]:= Show Table w n, n,, 5,, 0, 50 1 Out[13]= Vertailun vuoksi vielä vierekkäin. Eroa ei huomaa.

h0ratk.nb In[1]:= GraphicsArray Show Table w n, n,, 5,, 0, 50, Show Table g n, n,, 5,, 0, 50 Out[1]= 1 1 3 Paloittain määritelty interpoloiva funktio: q i x a i x x i b i, kun x i x x i 1. Kertoimet a i ja b i määräytyvät ehdoista q i x i b i f i ja q i x i 1 a i x i 1 x i b i f i 1, josta a i f i 1 f i x i 1 x i f i 1 f i. h Muodostetaan erikseen indeksoidut muuttujat x[i] x:n arvoille. f(x):n arvot saadaan näistä laskemalla f[x[i]]. Tämän voisi tehdä myös käyttämällä taulukkoa t. In[15]:= n ; x n x 1 Clear x ; x 1 0; x n 3 Π; h ; n 1 Do x i x 1 i 1 h, i,, n 1 ; Muodostetaan paloittain määritelty funktio Q, joka kulkee pisteiden {x[i],f[x[i]]} kautta. Periaate on seuraava: Verrataan funktion argumentin arvoa järjestyksessä jokaiseen x i :hin, kun i 1,..., n. Jos x x i ja x x i 1, niin asetetaan Q x q i x, ja q i määritetään edellä laskettujen a i :n ja b i :n avulla. Merkitään argumenttia y:llä, sillä x on varattu taulukon nimeksi. Seuraava toteutus asettaa funktion Q arvoksi 0 datapisteistön ulkopuolella. In[1]:= Q y : Module i, qx 0, For i 1, i n 1, i, If y x i && y x i 1, qx qx ; f x i 1 f x i y x i f x i N; Break ; h Huom. nyt plottauksessa ei saa käyttää Evaluate-komentoa, sillä Q:n lauseke ei ole sama kaikilla y:n arvoilla.

h0ratk.nb 7 In[19]:= Plot Q y, y, 0, 3 Π Out[19]= Tehdään sama Mathematican valmiilla funktiolla Interpolation. Se ottaa 1. argumentikseen datapisteistön (taulukon t), ja antaa tulokseksi ns. "puhtaan funktion". Puhtaista funktioista ei tarvitse tällä kurssilla tietää muuta kuin että niitä käytetään kirjoittamalla funktion nimen perään hakasulkeisiin argumentti. Interpolation-funktiolle voidaan antaa optiona interpolointiaste (ts. polynomien q i aste). In[190]:= t Table x, f x, x, 0, 3 Π, 3 Π n 1 ; In[191]:= Out[191]= s Interpolation t, InterpolationOrder 1 Plot s y, y, 0, 3 Π InterpolatingFunction 0, 3 Π, Out[19]= Interpolaatio 3. asteen polynomeilla (se on oletusasteluku Interpolation-funktiossa):

h0ratk.nb In[193]:= Out[193]= s Interpolation t Plot s y, y, 0, 3 Π InterpolatingFunction 0, 3 Π, Out[19]= Havaitaan, että derivaatta ei ole jatkuva. Spline-interpolaatio tekee 1. ja. derivaatoista jatkuvia. Spline-funktio täytyy ladata paketista Splines: In[195]:= Splines` Nyt s[y] antaa lukuparin {sx[y],sy[y]}, joka voidaan piirtää ParametricPlot-komennolla. In[19]:= s SplineFit t, Cubic ; ParametricPlot s y, y, 0, 3 Π, AspectRatio 1 GoldenRatio Out[197]=