Aproximarea functionalelor liniare

More documents

Recommendations

Info

$P 0.1 Stabilişti natura şsi suma seriilor: a) Σ 1 n\ ; b) Σ arctan 1 n# + n ...$

Introducere Derivare numerică Integrare numerică Cuadraturi adaptive Cuadraturi . . . Cuadraturi . . . Formule . . . Home Page Title Page ◭◭ ◮◮ ◭ ◮ Page 29 of 58 Go Back Full Screen Close Quit 4. Cuadraturi adaptive La metodele de integrare numerică erorile nu depind numai de dimensiunea intervalului utilizat, ci ¸si de valoarea derivatelor de un anumit ordin ale funct¸iei care urmează a fi integrată. Aceasta implică faptul că metodele nu vor lucra bine pentru funct¸ii cu derivatele de un anumit ordin mari – în special funct¸ii care au fluctuat¸ii mari pe unele subintervale sau pe tot intervalul. Este rezonabil să utilizăm subintervale mici acolo unde derivatele sunt mari ¸si subintervale mari acolo unde derivatele sunt mici. O metodă care face aceasta într-o manieră sistematică se nume¸ste cuadratură adaptivă. Abordarea generală într-o cuadratură adaptivă este de a utiliza două metode diferite pe fiecare subinterval, de a compara rezultatul ¸si de a subdiviza intervalul dacă diferent¸ele sunt mari. Există situat¸ia nefericită în care se utilizează două metode proaste, rezultatele sunt proaste, dar diferent¸a dintre ele este mică. Un mod de a evita o astfel de situat¸ie este de a ne asigura că o metodă supraestimează rezultatul, iar alta îl subestimează. Vom da un exemplu de structură generală de cuadratură adaptiv-recursivă (algoritmul 1).
Introducere Derivare numerică Integrare numerică Cuadraturi adaptive Cuadraturi . . . Cuadraturi . . . Formule . . . Home Page Title Page ◭◭ ◮◮ ◭ ◮ Page 29 of 58 Go Back Full Screen Close Quit 4. Cuadraturi adaptive La metodele de integrare numerică erorile nu depind numai de dimensiunea intervalului utilizat, ci ¸si de valoarea derivatelor de un anumit ordin ale funct¸iei care urmează a fi integrată. Aceasta implică faptul că metodele nu vor lucra bine pentru funct¸ii cu derivatele de un anumit ordin mari – în special funct¸ii care au fluctuat¸ii mari pe unele subintervale sau pe tot intervalul. Este rezonabil să utilizăm subintervale mici acolo unde derivatele sunt mari ¸si subintervale mari acolo unde derivatele sunt mici. O metodă care face aceasta într-o manieră sistematică se nume¸ste cuadratură adaptivă. Abordarea generală într-o cuadratură adaptivă este de a utiliza două metode diferite pe fiecare subinterval, de a compara rezultatul ¸si de a subdiviza intervalul dacă diferent¸ele sunt mari. Există situat¸ia nefericită în care se utilizează două metode proaste, rezultatele sunt proaste, dar diferent¸a dintre ele este mică. Un mod de a evita o astfel de situat¸ie este de a ne asigura că o metodă supraestimează rezultatul, iar alta îl subestimează. Vom da un exemplu de structură generală de cuadratură adaptiv-recursivă (algoritmul 1).
Page 1 and 2:
Introducere Derivare numerică Inte
Page 3 and 4:
Page 5 and 6:
Page 7 and 8:
Page 9 and 10:
Page 11 and 12:
Page 13 and 14:
Page 15 and 16:
Page 17 and 18:
Page 19 and 20:
Page 21 and 22:
Page 23 and 24:
Page 25 and 26:
Page 27 and 28:
Page 29 and 30:
Page 31 and 32:
Page 33 and 34:
Page 35 and 36:
Page 37 and 38:
Page 39 and 40:
Page 41 and 42:
Page 43 and 44:
Page 45 and 46:
Page 47 and 48:
Page 49 and 50:
Page 51 and 52:
Page 53 and 54:
Page 55 and 56:
Page 57 and 58:
Page 59 and 60:
Page 61 and 62:
Page 63 and 64:
Page 65 and 66:
Page 67 and 68:
Page 69 and 70:
Page 71 and 72:
Page 73 and 74:
Page 75 and 76:
Page 77 and 78:
Page 79 and 80:
Page 81 and 82:
Page 83 and 84:
Page 85 and 86:
Page 87 and 88:
Page 89 and 90:
Page 91 and 92:
Page 93 and 94:
Page 95 and 96:
Page 97 and 98:
Page 99 and 100:
Page 101 and 102:
Page 103 and 104:
Page 105 and 106:
Page 107 and 108:
Page 109 and 110:
Page 111 and 112:
Page 113 and 114:
Page 115 and 116:
Page 117 and 118:
Page 119 and 120:
Page 121 and 122:
Page 123 and 124:
Page 125 and 126:
Page 127 and 128:
Page 129 and 130:
Page 131 and 132:
Page 133 and 134:
Page 135 and 136:
Page 137 and 138:
Page 139 and 140: Introducere Derivare numerică Inte
Page 189: Introducere Derivare numerică Inte
Page 241 and 242:
Page 243 and 244:
Page 245 and 246:
Page 247 and 248:
Page 249 and 250:
Page 251 and 252:
Page 253 and 254:
Page 255 and 256:
Page 257 and 258:
Page 259 and 260:
Page 261 and 262:
Page 263 and 264:
Page 265 and 266:
Page 267 and 268:
Page 269 and 270:
Page 271 and 272:
Page 273 and 274:
Page 275 and 276:
Page 277 and 278:
Page 279 and 280:
Page 281 and 282:
Page 283 and 284:
Page 285 and 286:
Page 287 and 288:
Page 289 and 290:
Page 291 and 292:
Page 293 and 294:
Page 295 and 296:
Page 297 and 298:
Page 299 and 300:
Page 301 and 302:
Page 303 and 304:
Page 305 and 306:
Page 307 and 308:
Page 309 and 310:
Page 311 and 312:
Page 313 and 314:
Page 315 and 316:
Page 317 and 318:
Page 319 and 320:
Page 321 and 322:
Page 323 and 324:
Page 325 and 326:
Page 327 and 328:
Page 329 and 330:
Page 331 and 332:
Page 333 and 334:
Page 335 and 336:
Page 337 and 338:
Page 339 and 340:
Page 341 and 342:
Page 343 and 344:
Page 345 and 346:
Page 347 and 348:
Page 349 and 350:
Page 351 and 352:
Page 353 and 354:
Page 355 and 356:
Page 357 and 358:
Page 359 and 360:
Page 361 and 362:
Page 363 and 364:
Page 365 and 366:
Page 367 and 368:
Page 369:
show all

Aproximarea functionalelor liniare

Create successful ePaper yourself

Delete template?

Save as template?