METODI NUMERICI PER LA RICERCA DEGLI ZERI DI UNA FUNZIONE

Slides:



Advertisements
Presentazioni simili
CONTINUITÀ DELLE FUNZIONI
Advertisements

Algoritmi numerici Zeri di una funzione Integrale di una funzione
MASSIMI E MINIMI DI UNA FUNZIONE
METODI NUMERICI PER LA RICERCA DEGLI ZERI DI UNA FUNZIONE
LA DERIVATA DI UNA FUNZIONE
Bergamini, Trifone, Barozzi – La matematica del triennio
Liceo Scientifico Tecnologico “Grigoletti”
(I) Ricerca massimi e minimi
1 Equazioni non lineari Data una funzione consideriamo il problema di determinare i valori x tali che Tali valori sono solitamente chiamati zeri o radici.
Teoremi sulle funzioni derivabili 1. Definizione di massimo globale x0x0 f(x 0 ) Si dice massimo assoluto o globale di una funzione il più grande dei.
1Funzioni continue - IISS "E. Medi" - Galatone - prof. Giuseppe Frassanito a. s. 2011/2012.
Metodi di ricerca approssimata dello zero di una funzione F(z) = 0.
DISEQUAZIONI DI SECONDO GRADO INTERE Un approccio al METODO GRAFICO di risoluzione.
EQUAZIONI NON LINEARI NEWTON MANOLO VENTURIN UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI PADOVA DIP. DI MATEMATICA PURA ED APPLICATA A. A. 2007/2008.
Disequazioni in una variabile. LaRegola dei segni La disequazione A(x) · B(x) > 0 è soddisfatta dai valori di per i quali i due fattori A(x) e B(x) hanno.
Le funzioni matematiche e il piano cartesiano
Il Piano Cartesiano seconda parte.
I primi elementi della geometria
Studio di funzioni Guida base.
La parabola e la sua equazione
Metodi numerici per la risoluzione di sistemi non lineari
LA PARABOLA COSTANZA PACE.
LA DERIVATA DI UNA FUNZIONE
Funzioni crescenti e decrescenti
CONTINUITA’ DI UNA FUNZIONE
Studio di funzione.
Bergamini, Trifone, Barozzi – La matematica del triennio
Algoritmi di diagonalizzazione
Le primitive di una funzione
La procedura da applicare è la seguente:
Coseno di un angolo.
Le disequazioni DEFINIZIONE DISEQUAZIONI EQUIVALENTI
Il concetto di derivata
I massimi, i minimi e i flessi
Intervalli di numeri reali
I teoremi delle funzioni derivabili
Funzioni continue su intervalli
4 < 12 5 > −3 a < b a > b a ≤ b a ≥ b
Il concetto di derivata
Insiemi di punti: altre caratteristiche
Lo studio completo di una funzione
22) Funzioni (prima parte)
Le trasformazioni nel piano cartesiano
I primi elementi della geometria
La procedura da applicare è la seguente:
Complemento: Derivate ed integrali semplici
COME DEDURRE IL GRAFO DI F’(X) DA QUELLO DI F(X)
FUNZIONI MATEMATICHE DANIELA MAIOLINO.
Informatica per Scienze Geologiche LT a.a
LA PARABOLA.
Questa è la funzione esponenziale
Appunti di analisi matematica: Integrale Definito
ANALISI DELLE DISTRIBUZIONI STATISTICHE
Limite di una funzione appunti.
STUDIO DI UNA DISEQUAZIONE DI SECONDO GRADO
Parabola a cura Prof sa A. SIA.
LA PARABOLA E LA SUA EQUAZIONE
LE DISEQUAZIONI DI SECONDO GRADO
Grafico spazio-tempo del moto rettilineo uniforme di un'automobile.
DISEQUAZIONI DI II GRADO
Le primitive di una funzione
Integrale Definito Integrale Indefinito Integrale Definito
Appunti di analisi matematica: Integrale Definito
DERIVATA DI UNA FUNZIONE
Algoritmi di ordinamento
Limite di una funzione appunti.
Le funzioni Definizione Immagine e controimmagine Dominio e codominio
La retta Esercitazioni Dott.ssa Badiglio S..
LA PARABOLA Esercitazioni Dott.ssa Badiglio S..
Transcript della presentazione:

METODI NUMERICI PER LA RICERCA DEGLI ZERI DI UNA FUNZIONE Prof. Stefano Gori Liceo Scientifico Salutati – Montecatini Terme

TEOREMA DI ESISTENZA Data una funzione f continua nell’intervallo chiuso e limitato [a;b], se negli estremi dell’intervallo la funzione assume valori di segno opposto allora esiste almeno un punto interno ad [a;b] in cui f(x)=0.

PRIMO TEOREMA DI UNICITÀ È data f(x) continua in [a;b]e derivabile in (a;b). Per f(x) sussistano le ipotesi del teorema di esistenza. Se f’(x)0 in (a;b), allora lo zero è unico.

SECONDO TEOREMA DI UNICITÀ È data f(x) continua in [a;b] e derivabile due volte in (a;b). Per f(x) sussistano le ipotesi del teorema di esistenza. Se f’’(x) non cambia segno in (a;b), allora lo zero è unico.

METODI Bisezione Secanti (o corde) Tangenti (o metodo di Newton)

Problema: ricerca degli zeri di y= sen x – log x In [1;3] sono verificate le ipotesi del secondo teorema di unicità.

BISEZIONE Problema: ricerca degli zeri di y= sen x – log x Posto: x1=a=1f(x1)=0,84>0 x2=b=3 f(x2)=-0,96<0 Si considera il punto medio x3=2  f(x3)=0,22>0 Siccome f(x3) è positiva come f (x1), x3 sostituisce x1 nella definizione dell’intervallo. Al posto di [1;3], a questo passo, consideriamo pertanto l’intervallo [2;3].

BISEZIONE Problema: ricerca degli zeri di y= sen x – log x Abbiamo quindi: x2=b=3 f(x2)=-0,96<0 x3=2  f(x3)=0,22>0 Si considera il punto medio x4=2,5  f(x4)=-0,318<0 Siccome f(x4) è negativa come f (x2), x4 sostituisce x2 nella definizione dell’intervallo. Al posto di [2;3], a questo passo, consideriamo pertanto l’intervallo [2;2,5].

BISEZIONE Problema: ricerca degli zeri di y= sen x – log x Sapevamo all’inizio che lo zero era compreso in [1;3]. Dopo due passi, sappiamo che lo zero è compreso in [2;2,5]. A ogni passo, l’ampiezza dell’intervallo si dimezza (bisezione). Problema: quando ci si ferma? Il processo si può arrestare quando l’ampiezza dell’intervallo è minore di un valore prefissato (ad esempio, un milionesimo). Per le funzioni a forte pendenza, fissato  arbitrario e positivo, ci si può fermare quando |f(x)|< .

ESEMPIO CON MATLAB x(1)=1; a=x(1); x(2)=3; b=x(2); y(1)=sin(x(1))-log(x(1)); fa=y(1); y(2)=sin(x(2))-log(x(2)); fb=y(2); for i=1:1000 x(i+2)=(a+b)/2; y(i+2)=sin(x(i+2))-log(x(i+2)); if y(i+2)*fa>0 a=x(i+2); fa=y(i+2); end if y(i+2)*fa<0 b=x(i+2); fb=y(i+2); end if abs(y(i+2))<1E-04 ind=i; break display('ascissa=') a display('ordinata=') y(ind+2) display('numero di iterazioni=') ind Output ascissa= a = 2.2190 ordinata= ans = -9.5557e-006 numero di iterazioni= ind = 14

SECANTI Problema: ricerca degli zeri di y= sen x – log x Posto: a=1f(a) b=3 f(b) Si costruisce la secante per (x1,f(x1)) e (b, f(b)) e se ne determina il punto x1 di intersezione con l’asse x. x1 sostituisce a nella definizione dell’intervallo.

SECANTI Si procede poi calcolando xn+1, che sostituisce xn nella definizione dell’intervallo: Questo procedimento è corretto se: f(a)>f(b) e la concavità è verso il basso, come nell’esempio f(a)<f(b) e la concavità è verso l’alto Altrimenti, se: f(a)>f(b) e la concavità è verso l’alto f(a)<f(b) e la concavità è verso il basso rimane fisso l’estremo sinistro dell’intervallo ed è il destro ad avvicinarsi allo zero.

ESEMPIO CON MATLAB a=1; b=3; fa=sin(a)-log(a); fb=sin(b)-log(b); x(1)=a-fa*(b-a)/(fb-fa); for i=1:1000 y(i)=sin(x(i))-log(x(i)); x(i+1)=x(i)-y(i)*(b-x(i))/(fb-y(i)); if abs(y(i))<1E-04 ind=i; break end display('ascissa=') x(i) display('ordinata=') y(i) display('numero di iterazioni=') ind Output ascissa= ans = 2.2191 ordinata= 1.9643e-005 numero di iterazioni= ind = 6

TANGENTI Problema: ricerca degli zeri di y= sen x – log x Posto: x1=a=1f(x1) x2=b=3 f(x2) Si costruisce la tangente per (x2, f(x2)) e se ne determina il punto x3 di intersezione con l’asse x. x3 sostituisce x2 nella definizione dell’intervallo.

TANGENTI Si procede poi calcolando xn+1, che sostituisce xn nella definizione dell’intervallo, sempre dalla stessa parte destra. Questo procedimento è corretto se: f(a)>f(b) e la concavità è verso il basso, come nell’esempio f(a)<f(b) e la concavità è verso l’alto Altrimenti, se: f(a)>f(b) e la concavità è verso l’alto f(a)<f(b) e la concavità è verso il basso rimane fisso l’estremo destro dell’intervallo ed è il sinistro ad avvicinarsi allo zero.

ESEMPIO CON MATLAB realizzato da Macchini Matteo e Castiglia Dario, classe 5B A.S. 2007/2008 Liceo Scientifico Salutati – Montecatini T. a=1 b=3 fb=sin(b)-log(b); m(1)=cos(b)-(1/b); x(1)=(m(1)*b-fb)/m(1); for i=1:1000 y(i)=sin(x(i))-log(x(i)); m(i+1)=cos(x(i))-(1/(x(i))); x(i+1)=(m(i)*(x(i))-(y(i)))/(m(i)); if abs(y(i))<1E-04 ind=i; break end display('ascissa=') x(i) display('ordinata=') y(i) display('numero di iterazioni=') ind Output ascissa= ans = 2.2191 ordinata= -1.9146e-006 numero di iterazioni= ind = 4