Ablaufsteuerung. Ablaufsteuerung 1-1

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "Ablaufsteuerung. Ablaufsteuerung 1-1"

Transkript

1 Ablaufsteuerung Ergänzung von Befehlen/Umgebungen durch Steuerangaben <n> Anzeige nur auf der n-ten Folie eines Frames <n-m> Anzeige von der n-ten bis zur m-ten Folie <-n> (<n->) Anzeige bis zur (ab der) n-ten Folie <+-> Neue Folie erzeugen und ab dieser anzeigen Ablaufsteuerung 1-1

2 Ablaufsteuerung Ergänzung von Befehlen/Umgebungen durch Steuerangaben <n> Anzeige nur auf der n-ten Folie eines Frames <n-m> Anzeige von der n-ten bis zur m-ten Folie <-n> (<n->) Anzeige bis zur (ab der) n-ten Folie <+-> Neue Folie erzeugen und ab dieser anzeigen weitere Befehle \pause: Anzeige des vorangehenden Inhaltes \visible<anzeige>{inhalt }: Anzeige auf den festgelegten Folien Ablaufsteuerung 1-2

3 Ablaufsteuerung Ergänzung von Befehlen/Umgebungen durch Steuerangaben <n> Anzeige nur auf der n-ten Folie eines Frames <n-m> Anzeige von der n-ten bis zur m-ten Folie <-n> (<n->) Anzeige bis zur (ab der) n-ten Folie <+-> Neue Folie erzeugen und ab dieser anzeigen weitere Befehle \pause: Anzeige des vorangehenden Inhaltes \visible<anzeige>{inhalt }: Anzeige auf den festgelegten Folien Umgebung zur alternativen Anzeige von Inhalten \begin{overprint} \onslide<anzeige> Inhalt \end{overprint} Ablaufsteuerung 1-3

4 Beispiel \begin{frame}[shrink] \frametitle{konvergenzordnung} \begin{satz}[quadratische Konvergenz] \dots \end{satz} \pause \begin{beweis} \begin{itemize} \item<+-> Lineare Taylor-Approximation: \dots \item<+-> Einsetzen \dots \item<+-> $1/f (x_n)$ \dots \end{itemize} \end{beweis} \end{frame} Ablaufsteuerung 2-1

5 Folie 1 Konvergenzordnung Newton-Iteration Satz (Quadratische Konvergenz) Für eine einfache Nullstelle x konvergiert die Newton-Iteration lokal quadratisch, d.h. x n+1 x c x n x 2 für Startpunkte x 0 in einer hinreichend kleinen Umgebung von x. E. Exempel et al. (Mathematik-Online) Newton-Verfahren 17. Juli / 15 Ablaufsteuerung 2-2

6 Folie 2 Konvergenzordnung Newton-Iteration Satz (Quadratische Konvergenz) Für eine einfache Nullstelle x konvergiert die Newton-Iteration lokal quadratisch, d.h. x n+1 x c x n x 2 für Startpunkte x 0 in einer hinreichend kleinen Umgebung von x. Beweis. Lineare Taylor-Approximation: 0 = f (x ) = f (x n ) + f (x n )(x x n ) + r mit Restglied r = 1 2 f (ξ n )(x x n ) 2, ξ n zwischen x und x n E. Exempel et al. (Mathematik-Online) Newton-Verfahren 17. Juli / 15 Ablaufsteuerung 2-3

7 Folie 3 Konvergenzordnung Newton-Iteration Satz (Quadratische Konvergenz) Für eine einfache Nullstelle x konvergiert die Newton-Iteration lokal quadratisch, d.h. x n+1 x c x n x 2 für Startpunkte x 0 in einer hinreichend kleinen Umgebung von x. Beweis. Lineare Taylor-Approximation: 0 = f (x ) = f (x n ) + f (x n )(x x n ) + r mit Restglied r = 1 2 f (ξ n )(x x n ) 2, ξ n zwischen x und x n Einsetzen von f (x n ) = f (x n )(x n x ) r in Iterationsvorschrift ergibt x n+1 = x r/f (x n ). E. Exempel et al. (Mathematik-Online) Newton-Verfahren 17. Juli / 15 Ablaufsteuerung 2-4

8 Folie 4 Konvergenzordnung Newton-Iteration Satz (Quadratische Konvergenz) Für eine einfache Nullstelle x konvergiert die Newton-Iteration lokal quadratisch, d.h. x n+1 x c x n x 2 für Startpunkte x 0 in einer hinreichend kleinen Umgebung von x. Beweis. Lineare Taylor-Approximation: 0 = f (x ) = f (x n ) + f (x n )(x x n ) + r mit Restglied r = 1 2 f (ξ n )(x x n ) 2, ξ n zwischen x und x n Einsetzen von f (x n ) = f (x n )(x n x ) r in Iterationsvorschrift ergibt x n+1 = x r/f (x n ). 1/f (x n ) und f (ξ n ) sind für x n x aus Stetigkeitsgründen gleichmäßig beschränkt. Dies impliziert x n+1 x c x n x 2 mit c 1 f (x ) 2 f (x ). E. Exempel et al. (Mathematik-Online) Newton-Verfahren 17. Juli / 15 Ablaufsteuerung 2-5

9 Beispiel \begin{frame} \frametitle{nullstellenbestimmung} \begin{beispiel} Bestimmung... \end{beispiel} \pause \begin{columns} \begin{column}{5cm} \small \begin{tabular}{ l l l } \hline $n$ & $x_n$ & $ f(x_n) $ \\ \hline \hline \tt 0 & \tt e+00 & \tt e-01 \\ \hline \alert<2>{\tt 1} & \visible<2->{\tt e-01} & \visible<2->{\tt e+00} \\ \hline... \end{tabular} \end{column} Ablaufsteuerung 3-1

10 \begin{column}{5cm} \begin{overprint} \onslide<2> \includegraphics[width=\linewidth]{newton1.pdf} \onslide<3> \includegraphics[width=\linewidth]{newton2.pdf}... \end{overprint} \end{column} \end{columns} \end{frame} Ablaufsteuerung 3-2

11 Folie 1 Nullstellenbestimmung Anwendungsbeispiele Beispiel Bestimmung der Nullstelle x = 1 der rationalen Funktion f (x) = ausgehend vom Startwert x 0 = (x 1)(3 x) x + 1 E. Exempel et al. (Mathematik-Online) Newton-Verfahren 17. Juli / 15 Ablaufsteuerung 3-3

12 Folie 2 Nullstellenbestimmung Anwendungsbeispiele Beispiel Bestimmung der Nullstelle x = 1 der rationalen Funktion f (x) = ausgehend vom Startwert x 0 = (x 1)(3 x) x + 1 n x n f (x n ) e e e e y x1 1 x0 x (x 1)(3 x) f(x) = x + 1 E. Exempel et al. (Mathematik-Online) Newton-Verfahren 17. Juli / 15 Ablaufsteuerung 3-4

13 Folie 3 Nullstellenbestimmung Anwendungsbeispiele Beispiel Bestimmung der Nullstelle x = 1 der rationalen Funktion f (x) = ausgehend vom Startwert x 0 = (x 1)(3 x) x + 1 n x n f (x n ) e e e e e e y x1 x2 1 x0 x (x 1)(3 x) f(x) = x + 1 E. Exempel et al. (Mathematik-Online) Newton-Verfahren 17. Juli / 15 Ablaufsteuerung 3-5

14 Folie 8 Nullstellenbestimmung Anwendungsbeispiele Beispiel Bestimmung der Nullstelle x = 1 der rationalen Funktion f (x) = ausgehend vom Startwert x 0 = (x 1)(3 x) x + 1 n x n f (x n ) e e e e e e e e e e e e e e e e-16 y x1 x2 x3 1 x0 x (x 1)(3 x) f(x) = x + 1 E. Exempel et al. (Mathematik-Online) Newton-Verfahren 17. Juli / 15 Ablaufsteuerung 3-6

Newton-Verfahren für ein Skalarfunktion

Newton-Verfahren für ein Skalarfunktion Newton-Verfahren für ein Skalarfunktion Für eine Näherungsberechnung von Nullstellen einer reellen Funktion f(x) : R R benutzt man das Newton-Verfahren: x (n+1) = x (n) f(x (n) )/f (x (n) ). Das Newton-Verfahren

Mehr

Einführung in die Latex-Beamer-Class

Einführung in die Latex-Beamer-Class feger@hep.physik.uni-siegen.de Universität Siegen Journal-Club Siegen, den 16. März 2006 Gliederung 1 Grundstrukturen Struktur des Vortrags 2 Einführung Frames Einführung Slides 3 Präambel Grundstrukturen

Mehr

Präsentationen mit L A TEX

Präsentationen mit L A TEX Präsentationen mit L A TEX SS 2006 www.namsu.de 11. Juni 2006 11. Juni 2006 1 / 25 Übersicht 1 2 3 Die Präsentation 4 Referezen 11. Juni 2006 2 / 25 Beamer Inhalt Dokumentenklasse Frame Theme 11. Juni

Mehr

Fixpunkt-Iterationen

Fixpunkt-Iterationen Fixpunkt-Iterationen 2. Vorlesung 170 004 Numerische Methoden I Clemens Brand und Erika Hausenblas Montanuniversität Leoben 27. Februar 2014 Gliederung Wiederholung: Gleichungstypen, Lösungsverfahren Grundprinzip

Mehr

Fixpunkt-Iterationen

Fixpunkt-Iterationen Fixpunkt-Iterationen 2. Vorlesung 170 004 Numerische Methoden I Clemens Brand und Erika Hausenblas Montanuniversität Leoben 3. März 2016 Nichtlineare Gleichungen, Fixpunkt-Iterationen 1 Wiederholung Aufgabentypen

Mehr

Näherungsverfahren zur Bestimmung der Nullstelle α sind iterativ, d.h. sie liefern eine Folge {x (k) } k=0 mit α = lim x (k). (3.0.

Näherungsverfahren zur Bestimmung der Nullstelle α sind iterativ, d.h. sie liefern eine Folge {x (k) } k=0 mit α = lim x (k). (3.0. 3 Nullstellenbestimmung von Funktionen Sei x f(x) eine reellwertige Funktion, definiert auf einem Intervall I = [a, b] R. suchen Nullstellen der Funktion f, d.h. Wir finde α R so, das f(α) = 0. (3.0.1)

Mehr

18.4 Das Newton-Verfahren

18.4 Das Newton-Verfahren 18.4 Das Newton-Verfahren Ziel: Wir suchen die Nullstellen einer Funktion f : D R n, D R n : f(x) = 0 Wir kennen bereits die Fixpunktiteration x k+1 := Φ(x k ) mit Startwert x 0 und Iterationsvorschrift

Mehr

Analysis I für Studierende der Ingenieurwissenschaften

Analysis I für Studierende der Ingenieurwissenschaften Analysis I für Studierende der Ingenieurwissenschaften Ingenuin Gasser Department Mathematik Universität Hamburg Technische Universität Hamburg Harburg Wintersemester 2008/2009 1 Definition: Sei M R, alsom

Mehr

Bestimmung der Wurzeln nichtlinearer Gleichungen. Mária Lukáčová (Uni-Mainz) Nichtlineare Gleichungen June 22, / 10

Bestimmung der Wurzeln nichtlinearer Gleichungen. Mária Lukáčová (Uni-Mainz) Nichtlineare Gleichungen June 22, / 10 Bestimmung der Wurzeln nichtlinearer Gleichungen Mária Lukáčová (Uni-Mainz) Nichtlineare Gleichungen June 22, 2010 1 / 10 Problem Definition Gegeben f : (a, b) R R. Finde α (a, b) : Existiert eine Lösung?

Mehr

Rechenoperationen mit Folgen. Rekursion und Iteration.

Rechenoperationen mit Folgen. Rekursion und Iteration. Rechenoperationen mit Folgen. Die Menge aller Folgen in V bildet einen Vektorraum, V N, für den die Addition und skalare Multiplikation wie folgt definiert sind. (a n ) n N + (b n ) n N := (a n + b n )

Mehr

Präsentationen mit L A TEX

Präsentationen mit L A TEX Präsentationen mit L A TEX www.namsu.de Version 0.95 30. Dezember 2005 30. Dezember 2005 1 / 32 Übersicht 1 2 3 4 Referezen 30. Dezember 2005 2 / 32 L A TEX Dokumententyp Dokumententyp \documentclass[optionen]{beamer}

Mehr

Iterative Verfahren: Allgemeines, Fixpunkt-Iteration, Nullstellen. Prof. U. Rüde - Algorithmik kontinuierlicher Systeme

Iterative Verfahren: Allgemeines, Fixpunkt-Iteration, Nullstellen. Prof. U. Rüde - Algorithmik kontinuierlicher Systeme Algorithmik kontinuierlicher Systeme Iterative Verfahren: Allgemeines, Fiunkt-Iteration, Nullstellen Motivation Viele numerische Probleme lassen sich nicht mit endlich vielen Schritten lösen Nullstellen

Mehr

Optimierung für Nichtmathematiker

Optimierung für Nichtmathematiker Optimierung für Nichtmathematiker Prof. Dr. R. Herzog WS/ / Inhaltsübersicht 3Einführung in die freie Optimierung 4Orakel und Modellfunktionen 5Optimalitätsbedingungen der freien Optimierung 6Das Newton-Verfahren

Mehr

Nichtlineare Gleichungen in einer und mehreren Unbekannten

Nichtlineare Gleichungen in einer und mehreren Unbekannten Gleichungen in einer und mehreren Unbekannten 2. Vorlesung 170004 Numerische Methoden I Clemens Brand 26. Februar 2009, Gliederung,, Gleichungen in einer Variablen Was ist... Wie geht... eine lineare (nichtlineare,

Mehr

Nichtlineare Gleichungssysteme

Nichtlineare Gleichungssysteme Kapitel 5 Nichtlineare Gleichungssysteme 51 Einführung Wir betrachten in diesem Kapitel Verfahren zur Lösung von nichtlinearen Gleichungssystemen Nichtlineares Gleichungssystem: Gesucht ist eine Lösung

Mehr

Polynomiale Approximation. und. Taylor-Reihen

Polynomiale Approximation. und. Taylor-Reihen Polynomiale Approximation und Taylor-Reihen Heute gehts um die Approximation von glatten (d.h. beliebig oft differenzierbaren) Funktionen f nicht nur durch Gerade (sprich Polynome vom Grade 1) und Polynome

Mehr

Nichtlineare Gleichungen in einer und mehreren Unbekannten

Nichtlineare Gleichungen in einer und mehreren Unbekannten (MUL) 1. März 2012 1 / 37 Nichtlineare Gleichungen in einer und mehreren Unbekannten 2. Vorlesung 170 004 Numerische Methoden I Clemens Brand MUL 1. März 2012 Gliederung 1 Wiederholung Begriffe, Verfahren

Mehr

Taylor-Entwicklung der Exponentialfunktion.

Taylor-Entwicklung der Exponentialfunktion. Taylor-Entwicklung der Exponentialfunktion. Betrachte die Exponentialfunktion f(x) = exp(x). Zunächst gilt: f (x) = d dx exp(x) = exp(x). Mit dem Satz von Taylor gilt um den Entwicklungspunkt x 0 = 0 die

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

Beamer. Kleiner Einstieg in die Klasse Beamer. Susann Dittmer. Dezember 2009

Beamer. Kleiner Einstieg in die Klasse Beamer. Susann Dittmer. Dezember 2009 Kleiner Einstieg in die Klasse Susann Dittmer Dezember 2009 Gliederung der Klasse Normale L A T E X Klasse. der Klasse Normale L A T E X Klasse. Einfache. der Klasse Normale L A T E X Klasse. Einfache.

Mehr

Brückenkurs Rechentechniken

Brückenkurs Rechentechniken Brückenkurs Rechentechniken Dr. Jörg Horst Technische Universität Dortmund Fakultät für Mathematik SS 2014 1 Vollständige Induktion Vollständige Induktion 2 Funktionenfolgen Punktweise Konvergenz Gleichmäßige

Mehr

Nullstellen von algebraischen Gleichungen

Nullstellen von algebraischen Gleichungen Kapitel 2 Nullstellen von algebraischen Gleichungen 2.1 Vorbemerkungen Suche Lösung der Gleichung f(x) = 0 (2.1) Dies ist die Standardform für eine Dimension. - typisch nichtlineare Gleichung, sonst elementar

Mehr

Kapitel 4: Nichtlineare Nullstellenprobleme

Kapitel 4: Nichtlineare Nullstellenprobleme Vorlesung Höhere Mathematik: Numerik (für Ingenieure) Kapitel 4: Nichtlineare Nullstellenprobleme Jun.-Prof. Dr. Stephan Trenn AG Technomathematik, TU Kaiserslautern Sommersemester 2015 HM: Numerik (SS

Mehr

Kapitel 2. Zahlenbereiche

Kapitel 2. Zahlenbereiche Kapitel 2. Zahlenbereiche 2.3. Reelle Zahlen Erweiterung des Zahlenbereichs der natürlichen Zahlen Ganze Zahlen Z := {..., 3, 2, 1, 0, 1, 2, 3,... } = N {0} N. Rationale Zahlen Q := { m n m Z, n N }. Beachte:

Mehr

Nichtlineare Gleichungen

Nichtlineare Gleichungen Nichtlineare Gleichungen Ein wichtiges Problem in der Praxis ist die Bestimmung einer Lösung ξ der Gleichung f(x) =, () d.h. das Aufsuchen einer Nullstelle ξ einer (nicht notwendig linearen) Funktion f.

Mehr

Inhalt Kapitel I: Nichtlineare Gleichungssysteme

Inhalt Kapitel I: Nichtlineare Gleichungssysteme Inhalt Kapitel I: Nichtlineare Gleichungssysteme I Nichtlineare Gleichungssysteme I. Nullstellenbestimmung von Funktionen einer Veränderlichen I.2 I.3 Newton-Verfahren Kapitel I (UebersichtKapI) 3 Bisektionsverfahren

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

3 Nichtlineare Gleichungssysteme

3 Nichtlineare Gleichungssysteme 3 Nichtlineare Gleichungsssteme 3.1 Eine Gleichung in einer Unbekannten Problemstellung: Gegeben sei die stetige Funktion f(). Gesucht ist die Lösung der Gleichung f() = 0. f() f() a) f ( ) 0 b) f ( )

Mehr

6. Iterationsverfahren. Fixpunktiteration. 6.Iterationsverfahren: Fixpunktiteration Numerisches Programmieren, Jürgen Bräckle page 1 of 16

6. Iterationsverfahren. Fixpunktiteration. 6.Iterationsverfahren: Fixpunktiteration Numerisches Programmieren, Jürgen Bräckle page 1 of 16 6. Iterationsverfahren Fixpunktiteration Numerisches Programmieren, Jürgen Bräckle page 1 of 16 Beispiel: Ausbreitung eines Grippevirus in einem Kindergarten Zeitpunkt t 0 t 1 t 2 t 3 t 4 t 5 Anteil kranker

Mehr

18:00 Uhr Einführung 19:00 Uhr Abschlussarbeiten setzen 21:00 Uhr Zeichnen mit TikZ 22:00 Uhr Präsentationen mit BEAMER

18:00 Uhr Einführung 19:00 Uhr Abschlussarbeiten setzen 21:00 Uhr Zeichnen mit TikZ 22:00 Uhr Präsentationen mit BEAMER Johannes und Malte auf der MetaNook 2015 18:00 Uhr Einführung 19:00 Uhr Abschlussarbeiten setzen 21:00 Uhr Zeichnen mit TikZ 22:00 Uhr mit Ziele dieses Vortrags 1. verwenden können. 2. Vor- und Nachteile

Mehr

WIE ERSTELLE ICH EINE PRÄSENTATION MIT LATEX

WIE ERSTELLE ICH EINE PRÄSENTATION MIT LATEX WIE ERSTELLE ICH EINE PRÄSENTATION MIT LATEX Anja Wiedemann January 6, 2009 Anja Wiedemann () Wie erstelle ich eine Präsentation mit LaTeX January 6, 2009 1 / 13 OUTLINE 1 GRUNDLEGENDE BEFEHLE Dateikopf

Mehr

Newton-Verfahren und komplexe Dynamik. Jonathan Clausing

Newton-Verfahren und komplexe Dynamik. Jonathan Clausing Newton-Verfahren und komplexe Dynamik Jonathan Clausing Newton-Verfahren und komplexe Dynamik Von nutzloser und nützlicher Mathematik Iteration komplexer Polynome Die gefüllte Julia-Menge Die Mandelbrotmenge

Mehr

Kurzeinführung in Beamer Präsentationen mit LaTeX

Kurzeinführung in Beamer Präsentationen mit LaTeX Kurzeinführung in Beamer Präsentationen mit LaTeX Werner Robitza, April 2010 2010 W. Robitza Ablauf Worum geht es? Präsentationen können in Beamer erstellt werden Freiwilliger Vortrag Teil 1: Einführung

Mehr

Kapitel 2. Zahlenbereiche

Kapitel 2. Zahlenbereiche Kapitel 2. Zahlenbereiche 2.3. Reelle Zahlen Erweiterung des Zahlenbereichs der natürlichen Zahlen Ganze Zahlen Z := {..., 3, 2, 1, 0, 1, 2, 3,...} = N {0} N. Rationale Zahlen Q := { m } n m Z, n N. Beachte:

Mehr

GFS im Fach Mathematik. Florian Rieger Kl.12

GFS im Fach Mathematik. Florian Rieger Kl.12 file:///d /Refs/_To%20Do/12_09_04/NewtonVerfahren(1).html 27.02.2003 GFS im Fach Mathematik Florian Rieger Kl.12 1. Problemstellung NewtonApproximation Schon bei Polynomen dritter Ordnung versagen alle

Mehr

Tangente als Näherung

Tangente als Näherung Mathematik I für Informatiker Satz von Taylor Taylorreihen p. 1 Tangente als Näherung Weil sich anschaulich die Tangente anschmiegt, ist die Tangentenfunktion p 1 (x) eine Näherung für f(x): f(x) p 1 (x)

Mehr

Das Newton Verfahren.

Das Newton Verfahren. Das Newton Verfahren. Ziel: Bestimme eine Nullstelle einer differenzierbaren Funktion f :[a, b] R. Verwende die Newton Iteration: x n+1 := x n f x n) f x n ) für f x n ) 0 mit Startwert x 0. Das Verfahren

Mehr

Nullstellenberechnung von nichtlinearen Funktionen

Nullstellenberechnung von nichtlinearen Funktionen Kapitel 3 Nullstellenberechnung von nichtlinearen Funktionen In dieser Vorlesung wird nur die Nullstellenberechnung reeller Funktionen einer reellen Variablen f : R R betrachtet. Man nennt die Nullstellen

Mehr

Kapitel 3. Konvergenz von Folgen und Reihen

Kapitel 3. Konvergenz von Folgen und Reihen Kapitel 3. Konvergenz von Folgen und Reihen 3.1. Normierte Vektorräume Definition: Sei V ein Vektorraum (oder linearer Raum) über (dem Körper) R. Eine Abbildung : V [0, ) heißt Norm auf V, falls die folgenden

Mehr

Optimierung. Optimierung. Vorlesung 4 Newton und Quasi Newton Verfahren (Teil II) 2013 Thomas Brox, Fabian Kuhn

Optimierung. Optimierung. Vorlesung 4 Newton und Quasi Newton Verfahren (Teil II) 2013 Thomas Brox, Fabian Kuhn Optimierung Vorlesung 4 Newton und Quasi Newton Verfahren (Teil II) 1 Newton Verfahren Taylor Approximation 1. Ordnung von Newton Verfahren! 0 Setze 0und berechne Löse lineares Gleichungssystem für : 2

Mehr

6 Iterationsverfahren für lineare und nichtlineare Gleichungssysteme

6 Iterationsverfahren für lineare und nichtlineare Gleichungssysteme 6 Iterationsverfahren für lineare und nichtlineare Gleichungssysteme 6.1 Nullstellen reeller Funktionen Bemerkung 6.1 (Problemstellung) geg.: f C[a, b] ges.: x [a, b] mit f(x ) = 0 Lösungstheorie f linear

Mehr

7. Nichtlineare Gleichngssysteme. Problem 7: Sei f : R n R n stetig. Löse f(x) = 0.

7. Nichtlineare Gleichngssysteme. Problem 7: Sei f : R n R n stetig. Löse f(x) = 0. 7. Nichtlineare Gleichngssysteme Problem 7: Sei f : R n R n stetig. Löse f(x) = 0. Das Gleichungssystem f(x) = 0 lässt sich in die Fixpunktgleichung x = φ(x) umschreiben, wobei φ : D R n R n. Beispielsweise

Mehr

VI. Iterationsverfahren

VI. Iterationsverfahren VI. Iterationsverahren To ininity and beyond Falls eine direte Lösung des Problems nicht möglich oder ineizient ist. 6.. Fipuntgleichungen 6... Problemstellung: Iterationsuntion Iteration: R Startwert,

Mehr

Mathematik für Wirtschaftswissenschaftler II (Analysis) 2. Klausur Sommersemester

Mathematik für Wirtschaftswissenschaftler II (Analysis) 2. Klausur Sommersemester Mathematik für Wirtschaftswissenschaftler II (Analysis) 2. Klausur Sommersemester 2011 30.09.2011 BITTE LESERLICH IN DRUCKBUCHSTABEN AUSFÜLLEN Nachname:...................................................................

Mehr

Numerische Methoden 6. Übungsblatt

Numerische Methoden 6. Übungsblatt Karlsruher Institut für Technologie (KIT) SS 202 Institut für Analysis Prof. Dr. Michael Plu Dipl.-Math.techn. Rainer Mandel Nuerische Methoden 6. Übungsblatt Aufgabe 3: Newton-Verfahren I Ziel dieser

Mehr

AM3: Differenzial- und Integralrechnung im R n. 1 Begriffe. 2 Norm, Konvergenz und Stetigkeit. x 1. x 2. f : x n. aus Platzgründen schreibt man:

AM3: Differenzial- und Integralrechnung im R n. 1 Begriffe. 2 Norm, Konvergenz und Stetigkeit. x 1. x 2. f : x n. aus Platzgründen schreibt man: AM3: Differenzial- und Integralrechnung im R n 1 Begriffe f : x 1 f 1 x 1, x 2,..., x n ) x 2... f 2 x 1, x 2,..., x n )... x n f m x 1, x 2,..., x n ) }{{}}{{} R n R m aus Platzgründen schreibt man: f

Mehr

Aufgabe 1. Multiple Choice (4 Punkte). Kreuzen Sie die richtige(n) Antwort(en) an.

Aufgabe 1. Multiple Choice (4 Punkte). Kreuzen Sie die richtige(n) Antwort(en) an. Analysis I, WiSe 2013/14, 04.02.2014 (Iske), Version A 1 Aufgabe 1. Multiple Choice (4 Punkte). Kreuzen Sie die richtige(n) Antwort(en) an. a) Welche der folgenden Aussagen über Folgen sind sinnvoll und

Mehr

Einführung in die numerische Mathematik

Einführung in die numerische Mathematik Prof. Dr. M. Günther K. Gausling, M.Sc. C. Hendricks, M.Sc. Sommersemester 4 Bergische Universität Wuppertal Fachbereich C Mathematik und Naturwissenschaften Angewandte Mathematik / Numerische Analysis

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

B: Aufgaben bis spätestens 15. Januar Strecken, Stauchen und Schieben von Graphen. Welchen Effekt, geometrisch-gesprochen, hat der

B: Aufgaben bis spätestens 15. Januar Strecken, Stauchen und Schieben von Graphen. Welchen Effekt, geometrisch-gesprochen, hat der Übungen zu 65-841: Mathematik I für Studierende der Holzwirtschaft und Geowissenschaften (Elementare Analysis), Universität Hamburg, Wintersemester 015, Übung 10 Fachbereich Mathematik, Dr. Peter Heinig

Mehr

Schlüsselqualifikation Präsentieren

Schlüsselqualifikation Präsentieren Schlüsselqualifikation Präsentieren Vortragen von Mathematik mit der BEAMER-Klasse Dirk Lorenz Zentrum für Technomathematik - Universität Bremen Winterseminar Uttendorf 13. Februar 2005 Überblick Inhalt

Mehr

Kapitel 6. Nichtlineare Gleichungen. 6.1 Einführung. Problem: Idee: Beispiel:

Kapitel 6. Nichtlineare Gleichungen. 6.1 Einführung. Problem: Idee: Beispiel: Kapitel 6 Nichtlineare Gleichungen 6. Einführung Problem: Gesucht sind Lösungen nichtlinearer Gleichungen bzw. Systeme, das heißt es geht beispielsweise um die Bestimmung der Nullstellen eines Polynoms

Mehr

Thomas Worsch. Wintersemester 2017/2018

Thomas Worsch. Wintersemester 2017/2018 LATEX, beamer, tikz und Co. LATEX, beamer, tikz und Co. 17. Das beamer Paket dynamische Aspekte Thomas Worsch Fakultät für Informatik Karlsruher Institut für Technologie Wintersemester 2017/2018 1 / 27

Mehr

Ma 10 / 11 Das Newton-Verfahren Na - 4. September 2014

Ma 10 / 11 Das Newton-Verfahren Na - 4. September 2014 Was ist das Newton-Verfahren? Das Newton-Verfahren ist ein nuerisches Verfahren zur näherungsweisen Bestiung einer Nullstelle einer gegeben Funktion. Analytisch exakt können Nullstellen von Geraden von

Mehr

Thomas Worsch. Wintersemester 2016/2017

Thomas Worsch. Wintersemester 2016/2017 LATEX, beamer, tikz und Co. LATEX, beamer, tikz und Co. 17. Das beamer Paket dynamische Aspekte Thomas Worsch Fakultät für Informatik Karlsruher Institut für Technologie Wintersemester 2016/2017 1 / 27

Mehr

Numerische Ableitung

Numerische Ableitung Numerische Ableitung Die Ableitung kann angenähert werden durch den Differentenquotient: f (x) f(x + h) f(x) h oder f(x + h) f(x h) 2h für h > 0, aber h 0. Beim numerischen Rechnen ist folgendes zu beachten:

Mehr

Klausurenkurs zum Staatsexamen (SS 2015): Differential und Integralrechnung 1

Klausurenkurs zum Staatsexamen (SS 2015): Differential und Integralrechnung 1 Dr. Erwin Schörner Klausurenkurs zum Staatsexamen (SS 015): Differential und Integralrechnung 1 1.1 (Frühjahr 00, Thema 3, Aufgabe ) Formulieren Sie das Prinzip der vollständigen Induktion und beweisen

Mehr

5 Numerische Iterationsverfahren

5 Numerische Iterationsverfahren In diesem Kapitel besprechen wir numerische Iterationsverfahren (insbesondere Fixpunktverfahren) als eine weitere Lösungsmethode zur Lösung von linearen Gleichungssystemen (Kapitel 4) sowie zur Lösung

Mehr

Wissenschaftliches Arbeiten mit L A TEX

Wissenschaftliches Arbeiten mit L A TEX Wissenschaftliches Arbeiten mit L A TEX Präsentationen c b a Daniel Borchmann 20. Dezember 2016 https://algebra20.de/dl16 Hochschulgruppe für Freie Software und Freies Wissen https://fsfw-dresden.de Ziel

Mehr

Nichtlineare Gleichungen, mehrere Unbekannte

Nichtlineare Gleichungen, mehrere Unbekannte Dritte Vorlesung, 6. März 2008, Inhalt Aufarbeiten von Themen der letzten Vorlesung, und Nichtlineare Gleichungen, mehrere Unbekannte Systeme nichtlinearer Gleichungen Vektor- und Matrixnormen Fixpunkt-Iteration,

Mehr

Einführung in LATEX. Präsentationen mit beamer. Thomas Rohkämper. 10. März Fakultät für Mathematik, TU Dortmund.

Einführung in LATEX. Präsentationen mit beamer. Thomas Rohkämper. 10. März Fakultät für Mathematik, TU Dortmund. Einführung in L A TEX Präsentationen mit beamer Fakultät für Mathematik, TU Dortmund 10. März 2011 Inhalt 1 2 3 4 5 6 Quellcode \documentclass{beamer} \usepackage[ngerman]{babel} \usepackage[utf8]{inputenc}

Mehr

KAPITEL 5. Nichtlineare Gleichungssysteme

KAPITEL 5. Nichtlineare Gleichungssysteme KAPITEL 5. Nichtlineare Gleichungssysteme Beispiel 5.1. Gravitationskraft zwischen zwei Punktmassen m 1 und m 2 mit gegenseitigem Abstand r: F = G m 1m 2 r 2, wobei G = 6.67 10 11 Nm 2 /kg. Gravitationsfeld

Mehr

Approximation von Nullstellen mit Hilfe der Ableitung Mit Tangenten geht es oft einfacher und schneller als mit Sehnen oder Sekanten

Approximation von Nullstellen mit Hilfe der Ableitung Mit Tangenten geht es oft einfacher und schneller als mit Sehnen oder Sekanten Gegeben ist die Funktion f mit f(x :' x 4 & 2@x 3 & 3@x 2 % 3@x % 2 Man erkennt leicht, dass es durch die Dominanz des vierten Potenzterms ( x 4 genügt, die Funktion über dem Intervall [ -3 ; 3 ] zu betrachten,

Mehr

Inexakte Newton Verfahren

Inexakte Newton Verfahren Kapitel 3 Inexakte Newton Verfahren 3.1 Idee inexakter Newton Verfahren Wir betrachten weiterhin das nichtlineare Gleichungssystem F (x) = mit einer zumindest stetig differenzierbaren Funktion F : R n

Mehr

8.3 Lösen von Gleichungen mit dem Newton-Verfahren

8.3 Lösen von Gleichungen mit dem Newton-Verfahren 09.2.202 8.3 Lösen von Gleichungen mit dem Newton-Verfahren Beispiel: + 2 e Diese Gleichung kann nicht nach aufgelöst werden, da die beiden nicht zusammengefasst werden können. e - - 2 0 Die gesuchten

Mehr

In der Praxis werden wir häufig mit relativ komplexen Funktionen konfrontiert. y

In der Praxis werden wir häufig mit relativ komplexen Funktionen konfrontiert. y Approximationen In der Praxis werden wir häufig mit relativ komplexen Funktionen konfrontiert. y y = f (x) x Um das Arbeiten mit einer komplizierten Funktion zu vermeiden, können wir versuchen, diese Funktion

Mehr

Numerik und Simulation in der Geoökologie

Numerik und Simulation in der Geoökologie 1/49 Rekapitulation Das Euler-Verfahren für ODE-IVP Eigenschaften von Einschrittverfahren Numerik und Simulation in der Geoökologie Sylvia Moenickes VL 2 WS 2007/2008 2/49 Rekapitulation Das Euler-Verfahren

Mehr

5 Numerische Mathematik

5 Numerische Mathematik 6 5 Numerische Mathematik Die Numerische Mathematik setzt sich aus mehreren Einzelmodulen zusammen Für alle Studierenden ist das Modul Numerische Mathematik I: Grundlagen verpflichtend In diesem Modul

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

1/15. Das n-körper Problem. Numerische Mathematik 1 WS 2011/12

1/15. Das n-körper Problem. Numerische Mathematik 1 WS 2011/12 1/15 Das n-körper Problem Numerische Mathematik 1 WS 2011/12 Ziel 2/15 Beschreibung der Bewegung von n N Punktmassen im luftleeren Raum (hier R 2 ), wobei jede Masse auf jede andere Masse eine gewisse

Mehr

Vorlesung: Analysis I für Ingenieure

Vorlesung: Analysis I für Ingenieure Vorlesung: Analysis I für Ingenieure Michael Karow Thema: Satz von Taylor Die Taylor-Entwicklung I Satz von Taylor. Sei f : R D R an der Stelle x n-mal differenzierbar. Dann gilt für x D, n f (k) (x )

Mehr

Integraldarstellung des Restgliedes; Lagrangesche Restgliedformel;

Integraldarstellung des Restgliedes; Lagrangesche Restgliedformel; Kapitel Der Satz von Taylor. Taylor-Formel und Taylor-Reihe (Taylor-Polynom; Restglied; Integraldarstellung des Restgliedes; Lagrangesche Restgliedformel; die Klasse C ; reell analytische Funktionen) In

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

Algorithmen zur Nullstellenbestimmung Ac 2018

Algorithmen zur Nullstellenbestimmung Ac 2018 Algorithmen zur Nullstellenbestimmung Ac 2018 Bestimmt werden sollen Lösungen x der Gleichung f(x) = 0 für eine stetige Funktion f. Diese Lösungen x nennt man Nullstellen von f. 1. Methode: Bisektionsverfahren

Mehr

Kapitel 5. Lösung nichtlinearer Gleichungen

Kapitel 5. Lösung nichtlinearer Gleichungen Kapitel 5. Lösung nichtlinearer Gleichungen 5.1 Nullstellen reeller Funktionen, Newton-Verfahren 5.2 Das Konvergenzverhalten iterativer Verfahren 5.3 Methode der sukzessiven Approximation 5.4 Das Newton-Verfahren

Mehr

NEXTLEVEL I, Analysis I

NEXTLEVEL I, Analysis I NEXTLEVEL I, Analysis I Hanna Peywand Kiani Wintersemester 9/ Die ins Netz gestellten Kopien der Folien sollen nur die Mitarbeit während der Veranstaltung erleichtern. Ohne die in der Veranstaltung gegebenen

Mehr

D-MAVT NUMERISCHE MATHEMATIK FS 14 K. Nipp, A. Hiltebrand Lösung vom Test 2

D-MAVT NUMERISCHE MATHEMATIK FS 14 K. Nipp, A. Hiltebrand Lösung vom Test 2 D-MAVT NUMERISCHE MATHEMATIK FS 4 K Nipp, A Hiltebrand Lösung vom Test Sei A ( 3 3 ) a) Bestimmen Sie κ(a), die Kondition von A (in der -Norm): κ(a) b) Berechnen Sie den Spektralradius von A: ρ(a) 4 c)

Mehr

Taylor-Entwicklungen und Taylor-Polynome.

Taylor-Entwicklungen und Taylor-Polynome. Taylor-Entwicklungen und Taylor-Polynome. Ausgangsfrage: Wie kann manf(x) in der Nähe vonx 0 approximieren? 0. Antwort:f(x) f(x 0 ) fürx x 0. 1. Antwort: Ist f differenzierbar, so gilt f(x) = f(x 0 )+f

Mehr

Lösung der Diplom-Vorprüfung Höhere Mathematik III/IV 6.8.005 1 Aufgabe N1 Gegeben seien A = 5-10 -5-10 8-10 -5-10 13 R 3 3 und b = a) Überprüfen Sie, ob die Matrix A positiv definit ist. b) Bestimmen

Mehr

Bemerkung 2.1: Das Newtonverahren kann auch als sequential quad. minimization verstanden werden: 2.1 Ein globalisiertes Newtonverfahren

Bemerkung 2.1: Das Newtonverahren kann auch als sequential quad. minimization verstanden werden: 2.1 Ein globalisiertes Newtonverfahren Kapitel 2 Newtonverfahren Ziel: Bestimmung von Nullstellen von f (=stationärer Punkt). Dies geschieht mit dem Newtonverfahren. x k+1 = x k ( 2 f (x k )) 1 f (x k ) (2.1) Bemerkung 2.1: Das Newtonverahren

Mehr

Iterative Lösung von nichtlinearen Gleichungen und Gleichungssystemen

Iterative Lösung von nichtlinearen Gleichungen und Gleichungssystemen Kapitel 5 Iterative Lösung von nichtlinearen Gleichungen und Gleichungssstemen 5.1 Iterationsverfahren zur Lösung einer reellen nichtlinearen Gleichung Es sei g() eine im Intervall I definierte reellwertige

Mehr

Nichtlineare Gleichungen in einer und mehreren Unbekannten

Nichtlineare Gleichungen in einer und mehreren Unbekannten Nichtlineare Gleichungen in einer und mehreren Unbekannten 2. Vorlesung 170004 Numerische Methoden I Clemens Brand 25. Februar 2010 Newton- Gliederung Newton-, ng Newton- , Fragenliste Nichtlineare Gleichungen

Mehr

Weitere Anwendungen der Differentialrechnung

Weitere Anwendungen der Differentialrechnung Weitere Anwendungen der Differentialrechnung Informationsblatt Aus der großen Zahl von Anwendungsmöglichkeiten der Differentialrechnung werden das Newton sche Näherungsverfahren und die Taylor-Reihen vorgestellt.

Mehr

6. Numerische Lösung des. Nullstellenproblems

6. Numerische Lösung des. Nullstellenproblems 6. Numerische Lösung des Nullstellenproblems 1 Problemstellung Zwischenwertsatz: Sei f : [a,b] R stetig und c R mit f(a) c f(b) oder f(b) c f(a). Dann gibt es ein x [a,b] mit f(x) = c. Frage: Wie lässt

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

TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN Fakultät für Mathematik. Grundlagen der Nichtlinearen Optimierung. Klausur zur Vorlesung WS 2008/09

TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN Fakultät für Mathematik. Grundlagen der Nichtlinearen Optimierung. Klausur zur Vorlesung WS 2008/09 ................ Note I II Name Vorname 1 Matrikelnummer Studiengang (Hauptfach) Fachrichtung (Nebenfach) 2 Obige Angaben sind richtig: Unterschrift der Kandidatin/des Kandidaten 3 TECHNISCHE UNIVERSITÄT

Mehr

(d) das zu Grunde liegende Problem gut konditioniert ist.

(d) das zu Grunde liegende Problem gut konditioniert ist. Aufgabe 0: (6 Punkte) Bitte kreuzen Sie die richtige Lösung an. Es ist jeweils genau eine Antwort korrekt. Für jede richtige Antwort erhalten Sie einen Punkt, für jede falsche Antwort wird Ihnen ein Punkt

Mehr

Teil 6. Differentialrechnung mehrerer Veränderlicher

Teil 6. Differentialrechnung mehrerer Veränderlicher Teil 6 Differentialrechnung mehrerer Veränderlicher 95 96 6.1 Topologie von Mengen Umgebung ε-umgebung eines Punktes x R n : B ε (x) = {y : y x < ε} Umgebung U von x: Menge, die eine ε-umgebung von x enthält

Mehr

Diplom VP Numerik 28. August 2006

Diplom VP Numerik 28. August 2006 Diplom VP Numerik 8. August 6 Multiple-Choice-Test Punkte) Bei jeder MC-Aufgabe ist mindestens eine Aussage korrekt. Wird dennoch bei einer MC-Aufgabe keine einzige Aussage angekreuzt, gilt diese Aufgabe

Mehr

Thomas Worsch. Wintersemester 2014/2015

Thomas Worsch. Wintersemester 2014/2015 LaTEX, beamer, tikz und Co. LaTEX, beamer, tikz und Co. 16. Das beamer Paket statische Aspekte Thomas Worsch Fakultät für Informatik Karlsruher Institut für Technologie Wintersemester 2014/2015 1 / 26

Mehr

Computer Vision Group Prof. Daniel Cremers. Fixpunktgleichungen

Computer Vision Group Prof. Daniel Cremers. Fixpunktgleichungen Computer Vision Group Pro. Daniel Cremers Fipuntgleichungen Iterationsverahren Problem: Ot önnen wir eine direte Lösung einer Gleichung angeben. Anstelle einer direten Lösung ann man aber ot ein Iterationsverahren

Mehr

Übersicht. 1. Motivation. 2. Grundlagen

Übersicht. 1. Motivation. 2. Grundlagen Übersicht 1. Motivation 2. Grundlagen 3. Analysis 3.1 Folgen, Reihen, Zinsen 3.2 Funktionen 3.3 Differentialrechnung 3.4 Extremwertbestimmung 3.5 Nichtlineare Gleichungen 3.6 Funktionen mehrerer Variabler

Mehr

Vorlesung Unix-Praktikum

Vorlesung Unix-Praktikum Vorlesung 13. L A TEX: Bilder, folien, Technische Fakultät Universität Bielefeld 31. Januar 2018 1 / 31 Willkommen zur dreizehnten Vorlesung Was gab es beim letzten Mal? Programmkode in L A TEX Mathematischer

Mehr

Probe-Klausur 1 Mathematik f. Bau-Ing + Chem. Modul1

Probe-Klausur 1 Mathematik f. Bau-Ing + Chem. Modul1 Probe-Klausur 1 Mathematik f. Bau-Ing + Chem. Modul1 1. (a) Lösen Sie das lineare Gleichungssystem für die Werte a = 1, b = 2. x + 3y + 2z = 0 2x + ay + 3z = 1 3x + 4y + z = b (b) Für welche Werte von

Mehr

Optimierung für Nichtmathematiker

Optimierung für Nichtmathematiker Optimierung für Nichtmathematiker Prof. Dr. R. Herzog WS2/ / Inhaltsübersicht 3Einführung in die freie Optimierung 4Orakel und Modellfunktionen 5Optimalitätsbedingungen der freien Optimierung 6Das Newton-Verfahren

Mehr

Kapitel 5 Nichtlineare Gleichungssysteme und Iterationen

Kapitel 5 Nichtlineare Gleichungssysteme und Iterationen Kapitel 5 Nichtlineare Gleichungssysteme und Iterationen Wir betrachten das System f() = 0 von n skalaren Gleichungen f i ( 1,..., n ) = 0, i = 1,..., n. Gesucht: Nullstelle von f() = 0. Es sei (0) eine

Mehr

Übungen zur L A TEX-Einführung

Übungen zur L A TEX-Einführung Übungen zur L A TEX- 8. Vorlesung Rechnerbetriebsgruppe Technische Fakultät Universität Bielefeld 08./10. Juli 2014 1/33 Willkommen zur achten Vorlesung Was gab es beim letzten Mal? Einstieg in die L A

Mehr

Gleichungsbasierte Modellierung

Gleichungsbasierte Modellierung 1 Gleichungsbasierte Modellierung Die Benutzung von Gleichungen zur Geometrischen Modellierung wurde bereits von Sutherland eingeführt. Fortgeführt wurde sie durch die Arbeiten von Light und Gossard. Wie

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