Technische Numerik Numerische Integration

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "Technische Numerik Numerische Integration"

Transkript

1 W I S S E N T E C H N I K L E I D E N S C H A F T Technische Numerik Numerische Integration Peter Gangl Institut für Numerische Mathematik, Technische Universität Graz c Alle Rechte vorbehalten. Nachdruck und Weitergabe nur mit Genehmigung des Autors Skizzen zu Newton Cotes Formeln g a+b ) Mittelpunktsformel gb) ga) Trapezregel a a+b b s Simpson Regel a b s gb) g a+b ) ga) a a+b b s

2 Beispiele für Newton Cotes Formeln n Name x i ω i O. Fehler Mittelpunktsformel Trapezregel a, b a+b b a b a, b a Simpson Regel a, a+b, b b a 6, b a), b a 6 4 /8 Regel a, a + b b a 8, b a) 8 4 a + b, b b a), b a Milne Regel a, a + b a 4, 7b a) 9, 6b a) 45, 6b a) , b 6b a), 7b a) b a) f η) b a) f η) 9 b a )5 f 4) η) 8 b a )5 f 4) η) b a 4 )7 f 6) η) mit Zwischenwertstellen η a, b). Ab n = 8 treten negative Gewichte auf, was zu Instabilitäten führen kann. Kleine Änderungen von f wirken sich auf I n f ) stärker aus als auf If ). 4 Beispiel.5 f x) = x /4)x /)x 5/)x /4)x 4) + 6, x [, 4]

3 Beispiel.5 f x) = x /4)x /)x 5/)x /4)x 4) + 6, x [, 4] Newton-Cotes Formeln: n = : I f ) = 4f ).875 n = : I f ) = 4 f ) + f 4)) n = : I f ) = 4 f ) + 4f ) + f 4)) n = : I f ) = 4 8 f ) + f 4 ) + f 8 ) + f 4)) 4.9 n = 4 : I 4 f ) = 4 7f ) + f ) + f ) + f ) + 7f 4)) Es gilt I 4 f ) = 4 f x)dx, da f 6) 6 Beispiel.5 f x) = x /4)x /)x 5/)x /4)x 4) + 6, x [, 4] Zusammengesetzte Newton-Cotes Formeln: n = 4 Zusammengesetzte Trapezregel: I ) n f ) = 4 f ) + f ) + f ) + f ) + f 4)) Zusammengesetzte Simpson-Regel: I ) n f ) = 4 f ) + 4f ) + f ) + 4f ) + f 4))

4 Gauß Legendre Quadraturformel Beispiel.6: n =, [a, b] = [, ]: Q G f ) = ω f x ) + ω f x ) Polynome p Π sollen exakt integriert werden. Forderungen: Q G ) = ω + ω = = Q G x) = ω x + ω x = = Q G x ) = ω x + ω x = = Q G x ) = ω x + ω x = = Aus Symmetriegründen und. Gl.: ω = ω =. Aus. und 4. Gl.: x = x. Aus. Gl.: x = somit x = dx = I) x dx = Ix) x dx = Ix ) x dx = Ix ) 8 Vergleich Simpson Regel und Gauß Legendre Simpson Regel f x)dx = cosαπx)dx I f ) = f ) + 4 f ) + f ) Gauß Legendre Quadraturformel für n = Q G f ) = f /) + f /) α Simpson Gauss exakt /..4 4 π.7 / π.86 Im Allgemeinen ist die Gauß Legendre Quadraturformel für n = genauer als die Simpson Regel. 9

5 Beispiel.7: Gram-Schmidt Orthogon. in R Gegeben sei die Basis {ψ, ψ, ψ } = {,, ) T,,, ) T,,, ) T } des R mit Euklid schem Skalarprodukt,. Gram-Schmidt liefert: ϕ = ψ =,, ) T ϕ = ψ + αϕ mit α = ψ, ϕ ϕ, ϕ = 5 = ϕ = /5 = /5 5 ϕ = ψ + α ϕ + α ϕ mit α = ψ, ϕ ϕ, ϕ = 5 und α = ψ, ϕ ϕ, ϕ = = ϕ = + + /5 / /5 = 5 / 4 Legendre Polynome Für [a, b] = [, ] und wx) = sind die Orthogonalpolynome die Legendre Polynome mit P k x) = d k k k! dx k x ) k P i x)p j x)dx = δ i,j j + Legendre Polynome P.6 P.8 P P und Rekursion P x) =, P x) = x, k + )P k+ x) = k + )xp k x) kp k x) für k =,,... 4

6 Gauß Legendre Quadraturformeln Für [a, b] = [, ] und wx) = sind die Orthogonalpolynome die Legendre Polynome. Für n = : P x) = x hat die Nullstelle x = und mit L x) = ist das Integrationsgewicht ω = L x)dx =. Für n = : Das Orthogonalpolynom P x) = 5 xp x) P x) = 5 x x ) x = 5 x x = x 5x )! = hat die Nullstellen x = 5, x =, x = 5. Die Gewichte sind dann ω = 5 9, ω = 8 9, ω = Fehlerkonstante der Gauss Legendre Quadratur C n,[a,b] := b n + )! a n x x j ) dx j= b a n = n = n = 7 4.4e-.5e-4.9e- 7.4e-.9e-7.e-8.e-4 5.6e-.7e-.5 7.e-6.e-.e-8 4

7 Gauß Tschebyscheff Quadraturformeln Für [a, b] = [, ] und wx) = x ) / sind die Orthogonalpolynome die Tschebyscheff Polynome vgl. Abschnitt..) T n+ x) = cosn + ) arccos x) mit den Nullstellen x i = cos i + )π n + ) i =,..., n und den Gewichten ω i = π n + i =,..., n. 44 Gauß Quadratur im Mehrdimensionalen geg: skalare Funktion f x) vom Ort x R d, d =, ges: Näherung für If ) = f x)d x für Gebiet R d Punkt Gauss Formel mit und Schwerpunkt Dabei ist Q G If ) Q G F) = f x ) = d x x = xd x. exakt für konstante und lineare Funktionen. 45

8 Quadratur für Vierecke achsenparalleles Viereck = [a, b] [c, d] b d f x)d x = f x, x )dx dx a n i= c m j= b a d c ω iω j f b a ˆx i + a+b, d c ˆx j + c+d ) eindimensionale Integrale mit Gauß Quadratur Stützstellen ˆx i ) exakt in x i Richtung wie die jeweils verwendete Gauß Formel allgemeines Viereck durch Transformation auf Referenzquadrat komplexere Gebiete: mittels Zerlegung in elementare Elemente Dreiecke, Vierecke) und Quadraturformeln auf diesen Elementen. 46 Quadratur für Dreiecke Transformation auf ein Referenzdreieck ˆ mit Eckpunkten, ),, ),, ) : x = Aˆx + b für ˆx ˆ ˆx ˆ x ) x ) x ) wobei für die Ecken x j) von angeordnet im Gegenuhrzeigersinn) ) ) ) x ) = A + b, x ) = A + b, x ) = A + b ˆx also A = x ) x ), x ) x )), b = x ). 47

9 Integraltransformation für Dreiecke Somit lässt sich das Integral transformieren: f x)d x = f Aˆx + b) det A d ˆx }{{} ˆ = =:ˆf ˆx) ˆx Approximation durch Quadraturformel f x)d x ˆf ˆx, ˆx ) d ˆx d ˆx n ω i f Aˆx i) + b) Somit genügen Quadraturformeln für das Referenzdreieck mit Quadraturpunkten ˆx i) ˆ und Gewichten ω i. i= 48 Quadraturformeln fürs Referenzdreieck Mittelpunktsformel Ordnung, s.o): ˆx ) = /, /), ω = / Eckpunkte Ordnung ): ˆx ) =, ), ˆx ) =, ), ˆx ) =, ), ω i = /6 Seitenmitten Ordnung ): ˆx ) =, /), ˆx ) = /, ), ˆx ) = /, /), ω i = /6 innere Punkte Ordnung ): ˆx ) = /6, /6), ˆx ) = 4/6, /6), ˆx ) = /6, 4/6), ω i = /6 49

10 Quadraturformeln fürs Referenzdreieck 7 Punkte Formel Ordnung 6): ˆx ) =, ) ˆx ) = 6 ) 5, 6 5 ˆx ) = 9+ ) 5, 6 5 ˆx ) = 6 ) 5, 9+ 5 ˆx 4) = 6+ ) 5, 6+ 5 ˆx 5) = 9 ) 5, 6+ 5 ˆx 6) = 6+ ) 5, 9 5 ω = 9 8 ω = ω = ω = ω 4 = ω 5 = ω 6 =

Technische Numerik Numerische Integration

Technische Numerik Numerische Integration W I S S E N T E C H N I K L E I D E N S C H A F T Technische Numerik Numerische Integrtion Peter Gngl Institut für Angewndte Mthemtik, Technische Universität Grz c Alle Rechte vorbehlten. Nchdruck und

Mehr

12.2 Gauß-Quadratur. Erinnerung: Mit der Newton-Cotes Quadratur. I n [f] = g i f(x i ) I[f] = f(x) dx

12.2 Gauß-Quadratur. Erinnerung: Mit der Newton-Cotes Quadratur. I n [f] = g i f(x i ) I[f] = f(x) dx 12.2 Gauß-Quadratur Erinnerung: Mit der Newton-Cotes Quadratur I n [f] = n g i f(x i ) I[f] = i=0 b a f(x) dx werden Polynome vom Grad n exakt integriert. Dabei sind die Knoten x i, 0 i n, äquidistant

Mehr

KAPITEL 10. Numerische Integration

KAPITEL 10. Numerische Integration KAPITEL 10. Numerische Integration 10.1 Einleitung Sei Es gilt I Ĩ = b I = b a a f(x) f(x) dx f(x) dx, Ĩ = b b a f(x) dx. a f(x) f(x) dx (b a) f f. I Ĩ I (b a) f f b a f(x) dx = ba f dx b a f(x) dx f f

Mehr

Einführung in die numerische Mathematik

Einführung in die numerische Mathematik Prof. Dr. M. Günther K. Gausling, M.Sc. C. Hendricks, M.Sc. Sommersemester 014 Bergische Universität Wuppertal Fachbereich C Mathematik und Naturwissenschaften Angewandte Mathematik / Numerische Analysis

Mehr

Übungsblatt 4 Musterlösung

Übungsblatt 4 Musterlösung Numerik gewöhnlicher Differentialgleichungen MA2304 - SS6 Übungsblatt 4 Musterlösung Aufgabe 7 (Nullstellen als Eigenwerte) Die Polynome {S n } n=0,,2,, S n P n, mit führem Koeffizienten eins, heißen Orthogonalpolynome

Mehr

7 Numerische Integration

7 Numerische Integration Numerik 337 7 Numerische Integration Ziel numerischer Integration (Quadratur): Näherungswerte für b a f(t) dt. Wozu? Ein Beispiel: Eine Apparatur liefere Messwerte x i = x i + ε i. Angenommen, die Messfehler

Mehr

7 Numerische Integration

7 Numerische Integration Numerische Mathematik 318 7 Numerische Integration Ziel numerischer Integration (Quadratur): Näherungswerte für b a f(t) dt. Wozu? Ein Beispiel: Eine Apparatur liefert Meßwerte x i = x i + ε i. Angenommen,

Mehr

Numerische Verfahren

Numerische Verfahren Numerische Verfahren Jens-Peter M. Zemke zemke@tu-harburg.de Institut für Numerische Simulation Technische Universität Hamburg-Harburg 15.04.2008 TUHH Jens-Peter M. Zemke Numerische Verfahren Numerische

Mehr

1/26. Integration. Numerische Mathematik 1 WS 2011/12

1/26. Integration. Numerische Mathematik 1 WS 2011/12 1/26 Integration Numerische Mathematik 1 WS 2011/12 Notation 2/26 Die Abbildung I b a : C([a, b]) R gegeben durch Ia b (f ) := beschreibt die Integration. b a f (x)dx, Um das Integral I(f ) zu approximieren

Mehr

Orthogonalpolynome Einführung, Eigenschaften und Anwendungen

Orthogonalpolynome Einführung, Eigenschaften und Anwendungen Anna Weller Orthogonalpolynome Einführung, Eigenschaften und Anwendungen 1 Orthogonalpolynome Einführung, Eigenschaften und Anwendungen Anna Weller Seminar zur Numerik im SS 2018, Universität zu Köln 10.

Mehr

Kurztest zur Numerik I WiR AG, Dep. Mathematik, NT-Fakultät, Universität Siegen

Kurztest zur Numerik I WiR AG, Dep. Mathematik, NT-Fakultät, Universität Siegen Kurztest zur Numerik I WiR AG, Dep. Mathematik, NT-Fakultät, Universität Siegen Wintersemester 2012/201 Zwischentest Teil 1: 1. Was bedeuten die Bezeichnungen O(h) und o(h)? (Definition) (siehe Skript!)

Mehr

Vorlesungsvertretung Analysis II, H. P. Kiani, SoSe 2014 Ergänzungen/Erläuterungen zu den Folien von Prof. Iske

Vorlesungsvertretung Analysis II, H. P. Kiani, SoSe 2014 Ergänzungen/Erläuterungen zu den Folien von Prof. Iske Fchbereich Mthemtik der Universität Hmburg Dr. H. P. Kini Vorlesungsvertretung Anlysis II, H. P. Kini, SoSe 4 Ergänzungen/Erläuterungen zu den Folien von Prof. Iske Qudrtur von f(x) uf [, 3] Mittelpunksregel,

Mehr

VF-2: 2. Es seien x = 1 3 und y = π Bei der Berechnung von sin(x) sin(y) in M(10, 12, 99, 99) tritt. Auslöschung auf.

VF-2: 2. Es seien x = 1 3 und y = π Bei der Berechnung von sin(x) sin(y) in M(10, 12, 99, 99) tritt. Auslöschung auf. IGPM RWTH Aachen Verständnisfragen-Teil NumaMB H11 (24 Punkte) Es gibt zu jeder der 12 Aufgaben vier Teilaufgaben. Diese sind mit wahr bzw. falsch zu kennzeichnen (hinschreiben). Es müssen mindestens zwei

Mehr

Numerik gewöhnlicher Differentialgleichungen (MA2304) Modulprüfung F. Bornemann, C. Ludwig 14. August 2017

Numerik gewöhnlicher Differentialgleichungen (MA2304) Modulprüfung F. Bornemann, C. Ludwig 14. August 2017 Numerik gewöhnlicher Differentialgleichungen (MA234) Modulprüfung F. Bornemann, C. Ludwig 4. August 27 Aufgabe ( min) (a) Implementiere in Julia mit den Eingaben a, b, f und n die summatorische Trapez-Regel

Mehr

Diplom VP Numerik 27. August 2007

Diplom VP Numerik 27. August 2007 Diplom VP Numerik 27. August 2007 Multiple-Choice-Test 30 Punkte Bei jeder MC-Aufgabe ist mindestens eine Aussage korrekt. Wird dennoch bei einer MC-Aufgabe keine einzige Aussage angekreuzt, gilt diese

Mehr

(x x j ) R m [x] (3) x x j x k x j. R m [x]. (4)

(x x j ) R m [x] (3) x x j x k x j. R m [x]. (4) 33 Interpolation 147 33 Interpolation In vielen praktischen Anwendungen der Mathematik treten Funktionen f auf, deren Werte nur näherungsweise berechnet werden können oder sogar nur auf gewissen endlichen

Mehr

Numerische Integration

Numerische Integration Heinrich Voss voss@tu-harburg.de Hamburg University of Technology Institute for Numerical Simulation TUHH Heinrich Voss Kapitel 3 2010 1 / 87 In vielen Fällen ist es nicht möglich, ein gegebenes Integral

Mehr

Numerik SS Übungsblatt 3

Numerik SS Übungsblatt 3 PROF. DR. BERND SIMEON CHRISTIAN GOBERT THOMAS MÄRZ Numerik SS 9 Übungsblatt 3 Aufgabe 1 Clenshaw-Curtis-Quadratur Wie bereits bei der Polynominterpolation bietet es sich auch zur Quadratur an Tschebysheff-

Mehr

VF-3: Gegeben seien die Daten f(x 0 ), f(x 1 ),..., f(x n ) mit x 0,..., x n paarweise verschiedenen und

VF-3: Gegeben seien die Daten f(x 0 ), f(x 1 ),..., f(x n ) mit x 0,..., x n paarweise verschiedenen und IGPM RWTH Aachen Verständnisfragen-Teil NumaMB F10 (24 Punkte) Es gibt zu jeder der 12 Aufgaben vier Aussagen Diese sind mit wahr bzw falsch zu kennzeichnen (hinschreiben) Es müssen alle Fragen mit wahr

Mehr

19. Januar Universität Erlangen-Nürnberg Department Mathematik PD Dr. Markus Bause. . Danach liefert die Gauss-Elinination. .

19. Januar Universität Erlangen-Nürnberg Department Mathematik PD Dr. Markus Bause. . Danach liefert die Gauss-Elinination. . Universität Erlangen-Nürnberg Department Mathematik PD Dr Markus Bause Numerik I 9 Januar A Gegeben sei die Matrix A = a Führen Sie eine Zeilenskalierung der Matrix durch Klausur b Bestimmen Sie mit Hilfe

Mehr

Numerik für Ingenieure I Wintersemester 2008

Numerik für Ingenieure I Wintersemester 2008 1 / 32 Numerik für Ingenieure I Wintersemester 2008 J. Michael Fried Lehrstuhl Angewandte Mathematik III 23.1.2009 2 / 32 Wiederholung Stückweise Polynominterpolation Stückweise lineare Interpolierende

Mehr

Musterlösungen zur Leistungsnachweisklausur vom Studiengang Informatik, Ingenieurinformatik, Lehramt

Musterlösungen zur Leistungsnachweisklausur vom Studiengang Informatik, Ingenieurinformatik, Lehramt TU ILMENAU Institut für Mathematik Numerische Mathematik PD Dr. W. Neundorf Musterlösungen zur Leistungsnachweisklausur vom.0.006 Studiengang Informatik, Ingenieurinformatik, Lehramt 1. Lineare Algebra

Mehr

Begleitmaterial zur Vorlesung Numerik II

Begleitmaterial zur Vorlesung Numerik II Begleitmaterial zur Vorlesung Numerik II Andreas Meister Universität Kassel, AG Analysis und Angewandte Mathematik Andreas Meister (Universität Kassel) Begleitmaterial Numerik II 1 / 35 Inhalte der Numerik

Mehr

Numerische Integration

Numerische Integration Numerische Integration home/lehre/vl-mhs-1/folien/uebung/num_integration/cover_sheet_5a.tex Seite 1 von 12. p.1/12 Inhaltsverzeichnis 1. Einführung 2. Newton-Cotes Formeln Rechteckformel Trapezformel Simpsonsche

Mehr

Kardinalfunktionen. Florian Badt. 2. Juni Universität des Saarlandes, Saarbrücken

Kardinalfunktionen. Florian Badt. 2. Juni Universität des Saarlandes, Saarbrücken Florian Badt 2. Juni 2015 Gliederung Grundlegende Problemstellung Ausgangspunkt: Lu = f Approximation der unbekannten Funktion: u(x) u N (x) = N n=0 a nφ n Minimierung des Residuums R(x; a 0, a 1,...,

Mehr

Lösungen zu Blatt 13 der Übungen zur Vorlesung Numerik, LMU München, Wintersemester 2016/2017

Lösungen zu Blatt 13 der Übungen zur Vorlesung Numerik, LMU München, Wintersemester 2016/2017 Lösungen zu Blatt 13 der Übungen zur Vorlesung Numerik, LMU München, Wintersemester 01/017 Peter Philip, Sabine Bögli. Januar 017 1. 10 Punkte) a) Betrachten Sie R mit der Maximumsnorm. Berechnen Sie die

Mehr

VF-3: Es seien A R n n beliebig aber regulär, b R n und gesucht sei die Lösung x R n von A x = b.

VF-3: Es seien A R n n beliebig aber regulär, b R n und gesucht sei die Lösung x R n von A x = b. NumaMB F14 Verständnisfragen-Teil (24 Punkte) Es gibt zu jeder der 12 Aufgaben vier Teilaufgaben. Diese sind mit wahr bzw. falsch zu kennzeichnen (hinschreiben). Bewertung: Vier Fragen richtig beantwortet

Mehr

Numerik stochastischer Differentialgleichungen. Frühjahrsemester 2014 Prof. Dr. H. Harbrecht, M. Peters, M. Siebenmorgen

Numerik stochastischer Differentialgleichungen. Frühjahrsemester 2014 Prof. Dr. H. Harbrecht, M. Peters, M. Siebenmorgen Numerik stochastischer Differentialgleichungen Frühjahrsemester 2014 Prof. Dr. H. Harbrecht, M. Peters, M. Siebenmorgen Projekt Abgabe bis 15.8.2014 1 1 1 0.5 0.5 0.5 0 0 0 0.5 0.5 0.5 1 1 0.5 0 0.5 1

Mehr

NUMERISCHE MATHEMATIK I

NUMERISCHE MATHEMATIK I NUMERISCHE MATHEMATIK I Wintersemester 29/2 Leibniz Universität Hannover PROF DR MARC STEINBACH Skript zur Vorlesung Prof Dr Marc Steinbach Institut für Angewandte Mathematik Leibniz Universität Hannover

Mehr

eps für alle x D. 4. Die Zahl 256 ist in M(2, 4, 6, 6) exakt darstellbar.

eps für alle x D. 4. Die Zahl 256 ist in M(2, 4, 6, 6) exakt darstellbar. IGPM RWTH Aachen Verständnisfragen-Teil NumaMB H13 (24 Punkte) Es gibt zu jeder der 12 Aufgaben vier Teilaufgaben. Diese sind mit wahr bzw. falsch zu kennzeichnen (hinschreiben). Es müssen mindestens zwei

Mehr

Einführung in die Numerik

Einführung in die Numerik Institut für Angewandte Mathematik Universität Heidelberg http://www.numerik.uni-hd.de/ lehre/ss10/numerik0/ Zahldarstellung Normalisierte Gleitkommazahl: x = ±[m 1 b 1 + + m r b r ] b ±[es 1bs 1 + +e

Mehr

(c) Gegeben sei der zweidimensionale Raum L mit den Basisfunktionen. [ φ i, φ j ] 3 i,j=1 =

(c) Gegeben sei der zweidimensionale Raum L mit den Basisfunktionen. [ φ i, φ j ] 3 i,j=1 = 1. (a) i. Wann besitzt A R n n eine eindeutige LR-Zerlegung mit R invertierbar? ii. Definieren Sie die Konditionszahl κ(a) einer Matrix A bzgl. einer Norm.! iii. Welche Eigenschaften benötigt eine Matrix

Mehr

Institut für Geometrie und Praktische Mathematik

Institut für Geometrie und Praktische Mathematik RWTH Aachen IGPM RWTH Aachen Institut für Geometrie und Praktische Mathematik Verständnisfragen-Teil (24 Punkte) Es gibt zu jeder der 12 Aufgaben vier Teilaufgaben. Diese sind mit wahr bzw. falsch zu kennzeichnen

Mehr

Kapitel 4. Numerische Differentiation und Integration

Kapitel 4. Numerische Differentiation und Integration Kapitel 4 Numerische Differentiation und Integration Prof. R. Leithner, E. Zander Einführung in numerische Methoden für Ingenieure 4/2 Integration und Differentiation Probleme bei der Integration und Differentiation

Mehr

Einführung in numerische Methoden für Ingenieure (nach A. Quarteroni, F. Saleri: Wissenschaftliches Rechnen mit MATLAB)

Einführung in numerische Methoden für Ingenieure (nach A. Quarteroni, F. Saleri: Wissenschaftliches Rechnen mit MATLAB) Einführung in numerische Methoden für Ingenieure (nach A. Quarteroni, F. Saleri: Wissenschaftliches Rechnen mit MATLAB) Prof. R. Leithner, Dipl. Phys. E. Zander Wintersemester 2010/2011 Kapitel 4 Numerische

Mehr

Verfahren von Gram-Schmidt

Verfahren von Gram-Schmidt Verfahren von Gram-Schmidt Aus einer Basis b 1,..., b n kann wie folgt eine orthogonale Basis u 1,..., u n konstruiert werden. Man definiert sukzessive u j = b j k

Mehr

(x x j ) x [a,b] n! j=0

(x x j ) x [a,b] n! j=0 IGPM RWTH Aachen Verständnisfragen-Teil NumaMB F10 (4 Punkte Es gibt zu jeder der 1 Aufgaben vier Aussagen. Diese sind mit bzw. zu kennzeichnen (hinschreiben. Es müssen alle Fragen mit oder gekennzeichnet

Mehr

Original - d.h. unvertauschte Reihenfolge

Original - d.h. unvertauschte Reihenfolge NumaMB F6 Verständnisfragen-Teil (3 Punkte) Jeder der 6 Verständnisfragenblöcke besteht aus Verständnisfragen. Werden alle Fragen in einem Verständnisfragenblock richtig beantwortet, so gibt es dafür 5

Mehr

Numerische Mathematik für die Fachrichtung Informatik und für Ingenieurwesen SS 2005

Numerische Mathematik für die Fachrichtung Informatik und für Ingenieurwesen SS 2005 UNIVERSITÄT KARLSRUHE TH Institut für Praktische Mathematik Prof. Dr. Rudolf Scherer Dil.-Math. Heike Stoll Numerische Mathematik für die Fachrichtung Informatik und für Ingenieurwesen SS 5 Lösung zum

Mehr

6 Numerische Integration

6 Numerische Integration Numerik I 251 6 Numerische Integrtion Ziel numerischer Integrtion (Qudrtur): Näherungswerte für f(t) dt. Wozu? Eine Apprtur liefere Messwerte x i = x i + ε i. Angenommen, die Messfehler ε i sind stndrdnormlverteilt

Mehr

Interpolation, numerische Integration

Interpolation, numerische Integration Interpolation, numerische Integration 8. Vorlesung 170 004 Numerische Methoden I Clemens Brand und Erika Hausenblas Montanuniversität Leoben 8. Mai 2014 Gliederung 1 Interpolation polynomial Spline 2 Numerische

Mehr

Quadraturfehler der Newton Cotes Formeln.

Quadraturfehler der Newton Cotes Formeln. Qudrturfehler der Newton Cotes Formeln. R n [f ] := I n [f ] I [f ] heißt Qudrturfehler der Qudrturformel I n [f ]. Erinnerung: Drstellung für den Interpoltionsfehler f (x) p n (x) = 1 (n + 1)! f (n+1)

Mehr

Institut für Geometrie und Praktische Mathematik

Institut für Geometrie und Praktische Mathematik RWTH Aachen Verständnisfragen-Teil Institut für Geometrie und Praktische Mathematik (24 Punkte) Es gibt zu jeder der 12 Aufgaben vier Teilaufgaben. Diese sind mit wahr bzw. falsch zu kennzeichnen (hinschreiben).

Mehr

D-ITET, D-MATL Numerische Methoden FS 2018 Dr. R. Käppeli P. Bansal. Lösung 3. j j + 1 P j 1(x), j 1. 2(1 x 2 k ) 2. ((j + 1)P j (x k ))

D-ITET, D-MATL Numerische Methoden FS 2018 Dr. R. Käppeli P. Bansal. Lösung 3. j j + 1 P j 1(x), j 1. 2(1 x 2 k ) 2. ((j + 1)P j (x k )) D-ITET, D-MATL umerische Methoden FS 2018 Dr. R. Käppeli P. Bansal Lösung 3 1. 3-Punkte Gauss Quadraturregel a) Um das Polynom P 3 (x) zu berechnen, benutzen wir die Formel P j+1 (x) 2j + 1 j + 1 xp j(x)

Mehr

Lösungsvorschlag zur Modulprüfung Numerische Methoden Sommersemester 2016

Lösungsvorschlag zur Modulprüfung Numerische Methoden Sommersemester 2016 Institut für Analysis Prof Dr Michael Plum Lösungsvorschlag zur Modulprüfung Numerische Methoden Sommersemester 0 0090 Aufgabe Punkte: Betrachten Sie das lineare Gleichungssystem Ax = b mit A = 0 und b

Mehr

Klausur im Fach Numerische Methoden II Universität Siegen; Fachbereich Maschinenbau,

Klausur im Fach Numerische Methoden II Universität Siegen; Fachbereich Maschinenbau, Aufgabe 1 (Polynominterpolation) Abb. 1: Roboter für Positionierungsaufgaben Industrieroboter erledigen oft Positionierungsaufgaben, indem sie einen vorgegebenen Pfad abfahren. Diese Trajektorie entspricht

Mehr

Übungsblatt 3 Musterlösung

Übungsblatt 3 Musterlösung Numerik gewöhnlicher Differentialgleichungen MA4 - SS6 Übungsblatt Musterlösung Sei M,N N und f C M+N+ (B) eine komplexe Funktion, B eine kompakte Menge. Die Padé Approximation PN M (f)(x) ist die rationale

Mehr

Ergänzungsmaterial zum Buch Numerik für Ingenieure und Naturwissenschaftler

Ergänzungsmaterial zum Buch Numerik für Ingenieure und Naturwissenschaftler RHEINISCH-WESTFÄLISCHE TECHNISCHE HOCHSCHULE AACHEN Institut für Geometrie und Praktische Mathematik Ergänzungsmaterial zum Buch Numerik für Ingenieure und Naturwissenschaftler Wolfgang Dahmen und Arnold

Mehr

ZWEITE KLAUSUR zur Numerik I mit Lösungen. Bitte folgende Angaben ergänzen und DEUTLICH LESBAR in Druckbuchstaben schreiben:

ZWEITE KLAUSUR zur Numerik I mit Lösungen. Bitte folgende Angaben ergänzen und DEUTLICH LESBAR in Druckbuchstaben schreiben: MATHEMATISCHES INSTITUT PROF. DR. ACHIM SCHÄDLE FELIX LIEDER DR. GEORG JANSING.9.7 ZWEITE KLAUSUR zur Numerik I mit Lösungen Bitte folgende Angaben ergänzen und DEUTLICH LESBAR in Druckbuchstaben schreiben:

Mehr

Lernfragen für Numerik für LAK Wintersemester 2009/10

Lernfragen für Numerik für LAK Wintersemester 2009/10 Lernfragen für Numerik für LAK Wintersemester 2009/10 1. Zeige für eine hinreich glatte Funktion u(x), es gilt: u (x) = u(x + h) 2u(x) + u(x h) h 2 + O(h 2 ) 2. Gib ein explizites Beispiel von einem Abbruchsfehler

Mehr

Interpolation und Integration mit Polynomen

Interpolation und Integration mit Polynomen Interpolation und Integration mit Polynomen Philipp Andrea Zardo Universität Kassel 23. Februar 2006 / Kassel Outline 1 Einleitung Was ist numerische Mathematik? Die eulersche e-funktion Ein Wurzelalgorithmus

Mehr

Numerische Verfahren und Grundlagen der Analysis

Numerische Verfahren und Grundlagen der Analysis Numerische Verfahren und Grundlagen der Analysis Rasa Steuding Hochschule RheinMain Wiesbaden Wintersemester 2011/12 R. Steuding (HS-RM) NumAna Wintersemester 2011/12 1 / 21 Quadraturverfahren R. Steuding

Mehr

Modulprüfung Numerische Mathematik 1

Modulprüfung Numerische Mathematik 1 Prof. Dr. Klaus Höllig 18. März 2011 Modulprüfung Numerische Mathematik 1 Lösungen Aufgabe 1 Geben Sie (ohne Beweis an, welche der folgenden Aussagen richtig und welche falsch sind. 1. Die Trapezregel

Mehr

Polynomiale Basisfunktionen und Quadratur (1)

Polynomiale Basisfunktionen und Quadratur (1) Polynomiale Basisfunktionen und Quadratur (1) Christian Otto Universität des Saarlandes 10.05.2016 Gliederung 1 Polynomiale Basissysteme Einleitung Gram-Schmidt-Verfahren und Rekursionsbeziehung Gautschi-Stieltjes-Methode

Mehr

Nachklausur am Donnerstag, den 7. August 2008

Nachklausur am Donnerstag, den 7. August 2008 Nachklausur zur Vorlesung Numerische Mathematik (V2E2) Sommersemester 2008 Prof. Dr. Martin Rumpf Dr. Martin Lenz Dipl.-Math. Nadine Olischläger Nachklausur am Donnerstag, den 7. August 2008 Bearbeitungszeit:

Mehr

Institut für Geometrie und Praktische Mathematik

Institut für Geometrie und Praktische Mathematik RWTH Aachen Verständnisfragen-Teil Institut für Geometrie und Praktische Mathematik 4 Punkte Es gibt zu jeder der Aufgaben vier Teilaufgaben. Diese sind mit bzw. zu kennzeichnen hinschreiben. Es müssen

Mehr

Zweite Prüfung zur Vorlesung

Zweite Prüfung zur Vorlesung Prof O Scherzer P Elbau, L Mindrinos Numerische Mathematik Fakultät für Mathematik Universität Wien 4 Oktober 23 Zweite Prüfung zur Vorlesung Numerische Mathematik Erlaubte Hilfsmittel: Schriftliche Unterlagen

Mehr

Praktikumsbeispiele zum Lehrgebiet WR II, Numerische Mathematik und CAS Serie Approximation

Praktikumsbeispiele zum Lehrgebiet WR II, Numerische Mathematik und CAS Serie Approximation TU Ilmenau Institut für Mathemati FG Numerische Mathemati und Informationsverarbeitung PD Dr. W. Neundorf Datei: pb approx.tex Pratiumsbeispiele zum Lehrgebiet WR II, Numerische Mathemati und CAS Serie

Mehr

Numerische Methoden der Bayes-Inferenz. Helga Wagner Bayes Statistik WS 2010/11 338

Numerische Methoden der Bayes-Inferenz. Helga Wagner Bayes Statistik WS 2010/11 338 Numerische Methoden der Bayes-Inferenz Helga Wagner Bayes Statistik WS 2010/11 338 Nichtkonjugierte Analyse Bei bekannter Likelihood und Priori-Verteilung kann die nichtnormierte Dichte der Posteriori-Verteilung

Mehr

Name Vorname Fachrichtg. Matrikelnr. Punkte Klausur Aufgabe max. Punkte Punkte. Bitte beachten!

Name Vorname Fachrichtg. Matrikelnr. Punkte Klausur Aufgabe max. Punkte Punkte. Bitte beachten! Fakultät für Mathematik Institut für Algebra und Geometrie Prof. Dr. Martin Henk, Dr. Mihael Höding Modulprüfung Mathematik III Fahrihtung: Computer Siene in Engineering, Computervisualistik, Informatik,

Mehr

Finite Elemente. Dr. S.-J. Kimmerle Institut für Mathematik und Rechneranwendung Fakultät für Luft- und Raumfahrttechnik Wintertrimester 2015

Finite Elemente. Dr. S.-J. Kimmerle Institut für Mathematik und Rechneranwendung Fakultät für Luft- und Raumfahrttechnik Wintertrimester 2015 Dr. S.-J. Kimmerle Institut für Mathematik und Rechneranwendung Fakultät für Luft- und Raumfahrttechnik Wintertrimester 5 Aufgabe 8 (Speichertechniken) Finite Elemente Übung 5 a) Stellen Sie die Matrix

Mehr

Interpolation, numerische Integration, Eigenwerte

Interpolation, numerische Integration, Eigenwerte Neunte Vorlesung, 29. Mai 2008, Inhalt Interpolation, numerische Integration, Eigenwerte Polynomiale Interpolation (Lagrange, Newton, Neville) Splines und weitere Interpolationsverfahren numerische Integration

Mehr

D-ITET, D-MATL. Prüfung Numerische Methoden, Sommer 2012 Dr. Lars Kielhorn

D-ITET, D-MATL. Prüfung Numerische Methoden, Sommer 2012 Dr. Lars Kielhorn Name: Wichtige Hinweise D-ITET, D-MATL Prüfung Numerische Methoden, Sommer 2012 Dr. Lars Kielhorn Prüfungsdauer: 90 Minuten. Nur begründete Resultate werden bewertet. Zugelassene Hilfsmittel: 10 A4-Seiten

Mehr

Numerik für Techniker

Numerik für Techniker Institut für Numerische Mathematik und Optimierung Numerik für Techniker Michael Eiermann Sommersemester 2018 Numerk für Techniker 1 Abschlüsse (Klausuren): Die Prüfungsklausuren dauern 120 Minuten und

Mehr

12 Numerische Quadratur

12 Numerische Quadratur Numerische Qudrtur Ausgngssitution: Zu berechnen sei ein bestimmtes Integrl I = I[f] = mit einem numerischen Algorithmus. f(x) dx Verwenden Numerische Qudrtur (Qudrturformel) der Form mit I[f] I n [f]

Mehr

Numerik gewöhnlicher Differentialgleichungen. Übung 8 - Lösungsvorschlag

Numerik gewöhnlicher Differentialgleichungen. Übung 8 - Lösungsvorschlag Technische Universität Chemnitz Chemnitz, 2. Januar 21 Prof. R. Herzog, M. Bernauer Numerik gewöhnlicher Differentialgleichungen WS29/1 Übung 8 - Lösungsvorschlag 1. Ziel dieser Aufgabe ist die Umsetzung

Mehr

Approximation, Interpolation, numerische Integration

Approximation, Interpolation, numerische Integration Approximation, Interpolation, numerische Integration 7. Vorlesung 170 004 Numerische Methoden I Clemens Brand und Erika Hausenblas Montanuniversität Leoben 12. Mai 2016 Approximation, Interpolation, numerische

Mehr

Institut für Geometrie und Praktische Mathematik

Institut für Geometrie und Praktische Mathematik RWTH Aachen Institut für Geometrie und Praktische Mathematik Multiple-Choice-Test NumaMB F08 (30 Punkte) Bei jeder MC-Aufgabe ist mindestens eine Aussage korrekt. Wird dennoch bei einer MC-Aufgabe keine

Mehr

KLAUSUR zur Numerik I mit Lösungen. Aufgabe 1: (10 Punkte) [ wahr falsch ] 1. Die maximale Ordnung einer s-stufigen Quadraturformel ist s 2.

KLAUSUR zur Numerik I mit Lösungen. Aufgabe 1: (10 Punkte) [ wahr falsch ] 1. Die maximale Ordnung einer s-stufigen Quadraturformel ist s 2. MATHEMATISCHES INSTITUT PROF. DR. ACHIM SCHÄDLE 9.8.7 KLAUSUR zur Numerik I mit Lösungen Aufgabe : ( Punkte) [ wahr falsch ]. Die maximale Ordnung einer s-stufigen Quadraturformel ist s. [ ]. Der Clenshaw

Mehr

Name: Matr.-Nr.: 2. Aufgabe 1. Gegeben sei die Matrix

Name: Matr.-Nr.: 2. Aufgabe 1. Gegeben sei die Matrix Name: Matr.-Nr.: 2 Aufgabe 1. Gegeben sei die Matrix 1 1 1 A = 3 3 3 2 2 2 (a) Bestimmen Sie Rang(A), Kern(A) und Bild(A). Ist A invertierbar? Geben Sie zwei verschiedene rechte Seiten b 1, b 2 an, so

Mehr

Numerische Mathematik II. (a) mit der geschlossenen Formel von Newton-Cotes. k k. (b) mit der Formel von Gau-Legendre fur w(x) = 1

Numerische Mathematik II. (a) mit der geschlossenen Formel von Newton-Cotes. k k. (b) mit der Formel von Gau-Legendre fur w(x) = 1 Prof. Dr. C. W. Cryer SS 2 Numerische Mathematik II Ubungsblatt, Abgabe: 2.4., 3. Uhr Aufgabe : (4 Punkte). Berechnen Sie fur n = 2 3 If = Z ; +x 2 dx (a) mit der geschlossenen Formel von Newton-Cotes

Mehr

Klausur Numerische Methoden II Universität Siegen, Fachbereich Maschinenbau,

Klausur Numerische Methoden II Universität Siegen, Fachbereich Maschinenbau, Universität Siegen, Fachbereich Maschinenbau, 31.7.9 Name: Matrikelnummer: Aufgabe 1 (8 Punkte) Für die Abschätzung der Lebensdauer eines Wälzlagers wird die Bestimmungsgröße K gemäß der obenstehenden

Mehr

I f AM. 2. Übung zur Numerischen Mathematik I. Hausübung. Hannover, den

I f AM. 2. Übung zur Numerischen Mathematik I. Hausübung. Hannover, den Hannover, den 14.10.2002 1. Übung zur Numerischen Mathematik I Aufgabe 1.1 Man nde das Interpolationspolynom p 2 P 2, das die Funktion f(x) = cos(x) in den Punkten x k := π 2 + π k n, h = 1 n, k = 0,...,

Mehr

5. Numerische Differentiation. und Integration

5. Numerische Differentiation. und Integration 5. Numerische Differentiation und Integration 1 Numerische Differentiation Problemstellung: Gegeben ist eine differenzierbare Funktion f : [a,b] R und x (a,b). Gesucht sind Näherungen für die Ableitungen

Mehr

2 Tschebyscheff-Approximation durch Polynome

2 Tschebyscheff-Approximation durch Polynome Approximationstheorie 71 2 Tschebyscheff-Approximation durch Polynome 2.1 Tschebyscheff-Polynome In diesem Abschnitt: explizit lösbare Tschebyscheff-Approximationsprobleme durch Polynome. Bezeichnungen:

Mehr

Differential- und Integralrechnung

Differential- und Integralrechnung Brückenkurs Mathematik TU Dresden 2016 Differential- und Integralrechnung Schwerpunkte: Differentiation Integration Eigenschaften und Anwendungen Prof. Dr. F. Schuricht TU Dresden, Fachbereich Mathematik

Mehr

Numerik der gewöhnlichen Differentialgleichungen

Numerik der gewöhnlichen Differentialgleichungen Technische Universität München Fakultät für Mathematik Lehrstuhl M15 für Angewandte Numerische Analysis Numerik der gewöhnlichen Differentialgleichungen Massimo Fornasier 6. August 2013 PDF-Version: Jan-Christian

Mehr

Institut für Geometrie und Praktische Mathematik

Institut für Geometrie und Praktische Mathematik RWTH Aachen Institut für Geometrie und Praktische Mathematik Diplom VP Numerik 13. September 004 Aufgabe 1 10 0 40 Gegeben sei die Matrix A = 80 10 10. 10 5 5 (6 Punkte) a) Skalieren (Zeilenäquilibrierung)

Mehr

GMA. Grundlagen Mathematik und Analysis. Nullstellen und Fixpunkte Reelle Funktionen 3. Christian Cenker Gabriele Uchida

GMA. Grundlagen Mathematik und Analysis. Nullstellen und Fixpunkte Reelle Funktionen 3. Christian Cenker Gabriele Uchida GMA Grundlagen Mathematik und Analysis Reelle Funktionen 3 Christian Cenker Gabriele Uchida Data Analytics and Computing Nullstellen cos log : 0, 0,? 1 Fixpunkte Beispiel 1 Beispiel 2 1 0 0 und 1 1sin,?

Mehr

Mehrdimensionale Interpolation Aniello Esposito

Mehrdimensionale Interpolation Aniello Esposito Mehrdimensionale Interpolation Aniello Esposito 30.04.2004 Mehrdimensionale Interpolation p.1 Überblick Galerkin Diskretisierung Zusammenfassung Interpolation Degenerierte Approximation Tensorprodukt Interpolation

Mehr

Lösung Übungsblatt 11

Lösung Übungsblatt 11 Lösung Übungsblatt 11 Aufgabe 1: Quadraturformeln von Newton und Cotes Gegeben ist folgendes Integral: I = 1 0 e x2 dx I wird nach der zusammengesetzten Simpson-Regel berechnet und das Ergebnis als Ĩ bezeichnet.

Mehr

Unstetige Galerkin-Verfahren und die lineare Transportgleichung. Tobias G. Pfeiffer Freie Universität Berlin

Unstetige Galerkin-Verfahren und die lineare Transportgleichung. Tobias G. Pfeiffer Freie Universität Berlin Unstetige Galerkin-Verfahren und die lineare Transportgleichung Tobias G. Pfeiffer Freie Universität Berlin Seminar DG-Verfahren, 26. Mai 2009 , Voraussetzungen & Ziele Voraussetzungen Kenntnisse in Numerik

Mehr

Höhere Mathematik 3 Herbst 2014

Höhere Mathematik 3 Herbst 2014 IMNG, Fachbereich Mathematik Universität Stuttgart Prof. Dr. K. Höllig Höhere Mathematik 3 Herbst 214 Aufgabe 1 Entscheiden Sie, welche der folgenden Aussagen richtig und welche falsch sind. (i) rot(2

Mehr

Dr. R. Käppeli D-ITET, D-MATL Sommer Numerische Methoden Punkte

Dr. R. Käppeli D-ITET, D-MATL Sommer Numerische Methoden Punkte Dr. R. Käppeli D-ITET, D-MATL Sommer 217 Prüfung Numerische Methoden Wichtige Hinweise Die Prüfung dauert 9 Minuten. Erlaubte Hilfsmittel: 5 A4-Blätter doppelseitig (=1 Seiten) eigenhändig und handschriftlich

Mehr

ORTHOGONALPOLYNOME UND GAUSS-QUADRATUR

ORTHOGONALPOLYNOME UND GAUSS-QUADRATUR ORTHOGONALPOLYNOME UND GAUSS-QUADRATUR ALLGEMEINE CHARAKTERISTIKA Stz Es sei ω C(, b), ω(x) > für x (, b) eine positive Gewichtsfunktion Dnn ist für f, g C[, b] ein Sklrprodukt (f,g) := (f,g) ω := ω(x)f(x)g(x)

Mehr

8. Spezielle Funktionen

8. Spezielle Funktionen H.J. Oberle Differentialgleichungen II SoSe 2013 8. Spezielle Funktionen Spezielle Funktionen (der mathematischen Physik) entstehen zumeist aus Separationsansätzen für PDG bei Vorliegen von Symmetrie-Eigenschaften.

Mehr

Herleitung der schwachen Formulierung:

Herleitung der schwachen Formulierung: Herleitung der schwachen Formulierung Mathematisches Problem: Finde eine Funktion h C 2 () mit den PSfrag Eigenschaften replacements (i) div (k f grad h) + q = 0 auf (ii) h = u 0 = const. auf Γ D (iii)

Mehr

Normierte Vektorräume und lineare Abbildungen 71. kanonische Einbettung (von E in E ).

Normierte Vektorräume und lineare Abbildungen 71. kanonische Einbettung (von E in E ). Normierte Vektorräume und lineare Abbildungen 71 Zunächst ist κx: E K linear. κxx = x x x x zeigt κx x. Mit 20.5 b dann κx = x. Damit : 21.1 Bemerkung κ : E E ist linear mit κx = x für x E. Somit ist κ

Mehr

Numerik 1. Ch. Helzel. Vorlesung: Mi. + Do. 10:30-12:15

Numerik 1. Ch. Helzel. Vorlesung: Mi. + Do. 10:30-12:15 Numerik 1 Ch. Helzel Vorlesung: Mi. + Do. 10:30-12:15 Organisatorisches Mitarbeiter: David Kerkmann und Marina Fischer (Übungen), Felix Lieder (Organisatorisches), Andreas Troll (Programmierübungen) Organisatorisches

Mehr

Numerische Methoden 7. Übungsblatt

Numerische Methoden 7. Übungsblatt Karlsruher Institut für Technologie (KIT) SS 01 Institut für Analysis Prof Dr Michael Plum Dipl-Mathtechn Rainer Mandel Numerische Methoden 7 Übungsblatt Aufgabe 17: Quadratur II Die Menge aller Polynome

Mehr

5. Numerische Differentiation. und Integration

5. Numerische Differentiation. und Integration 5. Numerische Differentiation und Integration 1 Numerische Differentiation Problemstellung: Gegeben ist eine differenzierbare Funktion f : [a,b] R und x (a,b). Gesucht sind Näherungen für die Ableitungen

Mehr

Solutions I Publication:

Solutions I Publication: WS 215/16 Solutions I Publication: 28.1.15 1 Vektor I 4 2 Ein Objekt A befindet sich bei a = 5. Das zweite Objekt B befindet sich bei b = 4. 2 3 (a) Die Entfernung von Objekt A zum Ursprung ist die Länge

Mehr

Topologie und Differentialrechnung mehrerer Veränderlicher, SS 2009 Modulprüfung/Abschlussklausur. Aufgabe Punkte

Topologie und Differentialrechnung mehrerer Veränderlicher, SS 2009 Modulprüfung/Abschlussklausur. Aufgabe Punkte Universität München 22. Juli 29 Topologie und Differentialrechnung mehrerer Veränderlicher, SS 29 Modulprüfung/Abschlussklausur Name: Aufgabe 2 3 4 Punkte Gesamtpunktzahl: Gesamturteil: Schreiben Sie unbedingt

Mehr

3.6 Approximationstheorie

3.6 Approximationstheorie 3.6 Approximationstheorie Bisher haben wir uns im Wesentlichen mit der Interpolation beschäftigt. Die Approximation ist weiter gefasst: wir suchen eine einfache Funktion p P (dabei ist der Funktionenraum

Mehr

H.J. Oberle Analysis II SoSe Interpolation

H.J. Oberle Analysis II SoSe Interpolation HJ Oberle Analysis II SoSe 2012 7 Interpolation 71 Allgemeine Problemstellung Interpolation ist die Kunst, zwischen den Zeilen einer Tabelle zu lesen (Rutishauser) Von f : R R seien Funktionswerte (x j,

Mehr

Öffnen Sie den Klausurbogen erst nach Aufforderung! Mathematische Grundlagen II (CES) SS 2017 Klausur

Öffnen Sie den Klausurbogen erst nach Aufforderung! Mathematische Grundlagen II (CES) SS 2017 Klausur Prof. Dr. Manuel Torrilhon Prof. Dr. Sebastian Noelle Öffnen Sie den Klausurbogen erst nach Aufforderung! Zugelassene Hilfsmittel: Mathematische Grundlagen II (CES) SS 2017 Klausur 07.08.2017 Dokumentenechtes

Mehr

Partielle Differenzialgleichungen FE-Methode. Finite Elemente. Fakultät Grundlagen. April 2011

Partielle Differenzialgleichungen FE-Methode. Finite Elemente. Fakultät Grundlagen. April 2011 Finite Elemente Fakultät Grundlagen April 211 Fakultät Grundlagen Finite Elemente Übersicht 1 2 Approximation Fakultät Grundlagen Finite Elemente Folie: 2 Differenzenmethode für U xx (x, y) + U yy (x,

Mehr

3.1.3 Newtonsche Interpolationsformel / Dividierte Differenzen

3.1.3 Newtonsche Interpolationsformel / Dividierte Differenzen KAPITEL 3 INTERPOLATION UND APPROXIMATION 4 33 Newtonsche Interpolationsformel / Dividierte Differenzen Das Verfahren von Neville ist unpraktisch, wenn man das Polynom selbst sucht oder das Polynom an

Mehr

Analysis II. Michael Hinze (zusammen mit Peywand Kiani) Department Mathematik Schwerpunkt Optimierung und Approximation, Universität Hamburg

Analysis II. Michael Hinze (zusammen mit Peywand Kiani) Department Mathematik Schwerpunkt Optimierung und Approximation, Universität Hamburg Analysis II Michael Hinze (zusammen mit Peywand Kiani) Department Mathematik Schwerpunkt Optimierung und Approximation, Universität Hamburg 2. Juni 2008 Beachtenswertes Die Veranstaltung ist eng angelehnt

Mehr

Nichtlineare Gleichungssysteme

Nichtlineare Gleichungssysteme Nichtlineare Gleichungssysteme Jetzt: Numerische Behandlung nichtlinearer GS f 1 (x 1,..., x n ) =0. f n (x 1,..., x n ) =0 oder kurz f(x) = 0 mit f : R n R n Bemerkung: Neben dem direkten Entstehen bei

Mehr