11 a bis lezione di laboratorio Laurea Specialistica in Ingegneria Matematica Ingegneria dei Sistemi Energetici Laurea Specialistica in Ingegneria Matematica.

Slides:



Advertisements
Presentazioni simili
Una calcolatrice del XV° secolo
Advertisements

7a lezione - laboratorio
ESERCITAZIONE 2 Come leggere la tavola della normale e la tavola t di Student. Alcune domande teoriche.
- le Medie la Moda la Mediana
Tema 1: Misura della probabilità di eventi Esempio: Sistema di trasmissione dati Schema di principio di un semplice sistema di trasmissione dati binario.
Laboratorio di Matematica Applicata Parte 3
Equazioni non lineari Gabriella Puppo.
Fondamenti di Informatica
Rappresentazione di Numeri Reali
MATLAB: w=randn(N,1) x=filter(b,a,w) Processi Autoregressivi AR(1)
Come possono essere classificati?
Studio del moto di una palla che rimbalza
Sistemi di numerazione
MATLAB.
MATLAB.
MATLAB. Outline Grafica 2D Esercizi Grafica 3D Esercizi.
MATLAB.
MATLAB. Scopo della lezione Programmare in Matlab Funzioni Cicli Operatori relazionali Esercizi vari.
POPOLAZIONI INTERAGENTI
ODE PROBLEMA DI CAUCHY IN 1-D Sia f : I x RR, I  R.
8 a lezione - laboratorio a.a Esercizi Preparziale Corso di Laurea ING. MECCANICA.
2 a lezione - laboratorio a.a Corso di Laurea Ingegneria MECCANICA.
5 a lezione - laboratorio a.a Corso di Laurea ING. MECCANICA.
3 a lezione - laboratorio a.a Corso di Laurea Ingegneria MECCANICA.
1 4 a lezione - laboratorio a.a Corso di Laurea Ingegneria MECCANICA.
COME COSTRUIRE UN GRAFICO
Pattern Recognition con Reti Neurali MLP
Sintesi dei circuiti sequenziali
Studio del moto di una palla che rimbalza
Tema 5: Misura di un segnale costante in rumore
MATLAB.
Interpolazione polinomiale a tratti
Metodi iterativi G. Puppo.
Algebra lineare G. Puppo.
Esercizi di riepilogo Gabriella Puppo.
Metodi FEM per problemi ellittici
Interpolazione polinomiale
Metodi iterativi semplici G. Puppo. Riassunto Problema del fill-in Memorizzazione di matrici sparse Metodo di Jacobi.
Metodi FEM per problemi ellittici lineari a tratti Gabriella Puppo.
Metodi numerici per equazioni lineari iperboliche Gabriella Puppo.
Metodi conservativi per equazioni iperboliche
Trimr Gauss, tra le altre, fornisce una preziosissima funzione che risulta di estrema utilità nell’ambito matriciale. Questa funzione, chiamata trimr(x,t,b),
STIMA DELLO SPETTRO Noi considereremo esempi:
Seminario su clustering dei dati – Parte II
La relazione stock-reclutamento per questo tipo di popolazione ha prodotto la tabella:
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%% % Accrescimento della PECORA IN TASMANIA % % dal 1820 ad oggi % % ( MODELLO LOGISTICO ) % %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
7a - 8a lezione di laboratorio
1 9 a lezione di laboratorio Laurea Specialistica in Ingegneria Matematica Ingegneria dei Sistemi Energetici Laurea Specialistica in Ingegneria Matematica.
1 5 a -6 a lezione di laboratorio Laurea Specialistica in Ingegneria MATEMATICA Laurea Specialistica in Ingegneria MATEMATICA a.a
3 a -4 a lezione di laboratorio Laurea Specialistica in Ingegneria Matematica Laurea Specialistica in Ingegneria Matematica a.a
13 a lezione di laboratorio Laurea Specialistica in Ingegneria Matematica Ingegneria dei Sistemi Energetici Laurea Specialistica in Ingegneria Matematica.
10a lezione di laboratorio
Usare rappresentazioni di lunghezza fissa porta ad avere valori non rappresentabili: Overflow indica un errore nella rappresentazione del risultato in.
Metodi numerici per equazioni differenziali ordinarie Laboratorio di Metodi Numerici a.a. 2008/2009.
INTRODUZIONE A MATLAB LEZIONE 4 Sara Poltronieri slide3.4 matlabintro
Esercizio 1: La seguente distribuzione riporta i punteggi di un test sullo spettro autistico misurato su un gruppo di bambini: a)Costruire una tabella.
Prof. Cerulli – Dott.ssa Gentili
Tesi di Laurea in Ingegneria Meccanica
Metodi matematici per economia e finanza. Prof. F. Gozzi a.a. 2009/10
Diagrammi 2D e 3D Funzioni di ordine superiore
Misura della densità di
XLS ESERCIZIO BASE EXCEL – ESERCIZIO BASE
Esercitazione 1 - Introduzione Matlab. MATrix LABoratory Command window Current Directory Comandi recenti Variabili correnti Contenuto cartella corrente.
Misure e cifre significative.
Milano, 17 Dicembre 2013 Informatica B Informatica B Matlab Laboratorio del 14/01/2014 Responsabili di laboratorio: Gianluca Durelli:
Metodi matematici per economia e finanza. Prof. F. Gozzi
Lezione 3: Esempi di sistemi LTI tempo-continui
Corsi di informatica ICCARBONERA.
Lezione 4: Analisi nel Piano delle Fasi in Matlab
1 11 a lezione di laboratorio Laurea Specialistica in Ingegneria Matematica Ingegneria dei Sistemi Energetici Laurea Specialistica in Ingegneria Matematica.
Transcript della presentazione:

11 a bis lezione di laboratorio Laurea Specialistica in Ingegneria Matematica Ingegneria dei Sistemi Energetici Laurea Specialistica in Ingegneria Matematica Ingegneria dei Sistemi Energetici a.a

Esercizio 1 (Esame 04/09/2007) Sia dato il seguente problema del secondo ordine alle derivate parziali: 1)Si determini, motivando la risposta, a quale classe appartiene il problema proposto e si verifichi che la funzione è soluzione di tale problema.

Si consideri il problema ai valori iniziali ed al contorno ottenuto dal precedente aggiungendo le condizioni al bordo in modo che la soluzione del problema al punto 1, risolva anche questo problema. Quesito 2)

Quesito 3a) Si costruisca un file MATLAB: …… determini la soluzione approssimata fino al valore t = 2 utilizzando il metodo alle differenze finite con passi h1 = 0.05,h2 = 0.01 ed utilizzi, in corrispondenza, i valori massimi di k1, k2 idonei ad assicurare la convergenza nei due casi.

Quesito 3b) costruisca una tabella che riporti lintestazione: t sol1 err1 sol2 err2 con le quantità t, sol1, sol2, err1, err2 rappresentanti, rispettivamente i nodi t i comuni nei due casi e presi ogni 5, sol1 e sol2 sono le soluzioni approssimate in tali nodi, calcolate in x =1.5, err1 ed err2 sono gli errori assoluti corrispondenti a sol1 e sol2. Si utilizzino i seguenti formati di stampa: 3 cifre decimali e formato virgola fissa per i nodi, 9 cifre decimali e formato esponenziale per le soluzioni approssimate, 2 cifre decimali e formato floating point per lerrore nei due metodi.

Quesiti 4) e 5) In una figura si riportino 3 finestre grafiche. Nella prima si rappresenti la soluzione vera, nella seconda si riporti la superficie rappresentante la soluzione approssimata ottenuta usando la partizione relativa a h1, k1, nella terza si rappresenti il corrispondente errore. Si corredino le figure di label, titolo e barra dei colori. Si commentino e si confrontino i risultati e si specifichi se essi soddisfano la aspettative teoriche.

Esercizio 1: istruzioni clear all; clc %Grafici uvera='t.^3+2*t.*x.^3+1'; %Input t0=0;tmax=2; x0=0;xN=3; h=[ ]; v=1; k=h/v; M=round((tmax-t0)./k); r='6*t.*(1-2*x)'; f='1'; l='2*x.^3'; g1='t.^3+2*t.*x0.^3+1'; g2='t.^3+2*t.*xN.^3+1'; x_ind=1.5; ind_x=round((x_ind-x0)./h)+1;

Istruzioni % Implementazione del metodo [x1,t1,sol1]=PDE_iperboliche(t0,M(1),x0,xN,h(1),k(1),v,r,f,l,g1,g2); [x2,t2,sol2]=PDE_iperboliche(t0,M(2),x0,xN,h(2),k(2),v,r,f,l,g1,g2); %soluzione approssimata per x0=1.5; solx1=sol1(:,ind_x(1)); solx2=sol2(1:5:end,ind_x(2)); % Confronto con la soluzione vera in x=1.5; t=t1;x=x_ind;Uvera=eval(uvera); errx1=abs(Uvera-solx1); errx2=abs(Uvera-solx2); % Tabella tab=[t1 solx1 errx1 solx2 errx2 ];tab5=tab(1:5:end,:); fprintf(' t \t\t sol1 \t\t err1 \t\t sol2 \t\t\t err2\n') fprintf('%7.3f %18.8e %12.2e %18.8e %12.2e \n',tab5')

Istruzioni % Rappresentazione delle superfici vera, approssimata, % errore [x,t]=meshgrid(x1,t1); Uvera=eval(uvera); err1=abs(Uvera-sol1); figure(1) subplot(221),surf(x,t,Uvera),colorbar xlabel('x'),ylabel('t'),zlabel('sol-vera') title('Soluzione vera') subplot(222),surf(x,t,sol1),colorbar xlabel('x'),ylabel('t'),zlabel('sol-appr1') title('Sol-appr.') subplot(223),surf(x,t,err1),colorbar xlabel('x'),ylabel('t'),zlabel('err1'),title('Errore1')

Risultati t sol1 err1 sol2 err e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e-004 t sol1 err1 sol2 err e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e-004

Rappresentazioni grafiche

Esercizio 2 (Esame 19/12/2005 ) Si consideri il problema alle derivate parziali: 1)Si verifichi che la funzione che risolve il problema dato, è anche soluzione del problema associato di Cauchy con condizioni sullasse reale.

Quesiti 2), 3) e 4) 2) Si utilizzi il metodo alle differenze finite per determinare la soluzione nellinsieme considerando il passo spaziale h = 0.5 e quello temporale k uguale al valore massimo per cui il metodo converge. 3) Si calcoli lerrore nei nodi al livello j = 10 e si dica, motivando la risposta, se esso è conforme alle aspettative teoriche legate al metodo. 4) Si rappresenti la soluzione vera, la soluzione approssimata e lerrore nellinsieme D.

Esercizio 2: istruzioni clear all;clc t0=0; tM=4;x0=0; xN=2; h=1/2;v=3;k=h/v; M=round((tM-t0)/k); livello=10; f='3*x.^2'; l='1'; g1='27*t.^2+t'; g2='3/2*((2-3*t).^2+(2+3*t).^2)+t'; r='0'; %Calcolo della soluzione [x,t,sol]=PDE_iperboliche(t0,M,x0,xN,h,k,v,r,f,l,g1,g2); [X,T]=meshgrid(x,t); solvera='3/2*((X-3*T).^2+(X+3*T).^2)+T'; solvera=eval(solvera); err=abs(solvera-sol);

Istruzioni tab=[x,sol(livello+1,:)',err(livello+1,:)' ]; fprintf('%8.4f %20.12e %10.2e\n',tab') errmax=max(max(err)) figure(1) subplot(221),surf(X,T,solvera) xlabel('x'),ylabel('t'),title('sol. vera') subplot(222),surf(x,t,sol) xlabel('x'),ylabel('t'),title('sol. appross.') subplot(223),surf(x,t,err) xlabel('x'),ylabel('t'),title('errore')

Risultati x sol_10 err_ e e e e e e e e e e+000 errmax = e-013

Grafici