Lucrarea de laborator nr. 11
|
|
- Imogene Butler
- 6 years ago
- Views:
Transcription
1 Metode Nuerce - Lucrarea de laborator 11 Lucrarea de laborator r. 11 I. Scopul lucrăr Aproxarea î ede pr etoda celor a c pătrate II. Coţutul lucrăr 1. Metoda celor a c pătrate. Procedur MAPLE ş exeple III. Prezetarea lucrăr III.1. Metoda celor a c pătrate Fe f : [a, b] R o fucţe. Fe x, x 1,, x +1 pucte dstcte d tervalul [a, b] petru care se cuosc valorle fucţe y = f(x ) petru orce =,1,. Aproxarea fucţe f prtr-u polo de terpolare u este dcată î urătoarele stuaţ: câd este u uăr foarte are, ceea ce deteră u volu are de calcul petru deterarea coefceţlor de terpolare câd valorle y = f(x ) u sut exacte. Î aceste stuaţ se poate folos aproxarea fucţe pr etoda celor a c pătrate. Fe H u spaţu pre-hlbert (real sau coplex) ş X o subulţe a sa. Fe x u eleet al lu H. Se ueşte eleet de cea a buă aproxare a lu x pe X u eleet p X astfel îcât p x = f x x x X Se poate arăta că u eleet p H este eleet de cea a buă aproxare a lu 1
2 Mădăla Roxaa Buec Metode Nuerce Laborator - 7 x pe H dacă ş ua dacă p -x H (sau echvalet, < p -x, x> = petru orce x H ). Cosderă ulţea fucţlor defte pe tervalul [a, b], F : = {f : [a, b] R } ş +1 pucte dstcte x, x 1,, x d tervalul [a, b]. Spue că fucţle f ş g d această ulţe sut egale aproape peste tot (ş vor f detfcate) dacă f(x ) = g(x ) petru orce =,1,,. Ma precs, f ~ g f(x ) = g(x ) petru orce =,1,,, defeşte o relaţe de echvaleţă pe F. Notă [f] = {g: f ~ g} = { g : [a, b] R, f(x ) = g(x ) petru orce =,1,, } clasa de echvaleţă a lu f. Notă cu cu H ulţea claselor de echvaleţă relatv la relaţa de echvaleţă de a sus. H poate f îzestrat cu o operaţe de grup abela după cu urează: [f] + [g] : = [h], ude h : [a, b] R, h(x) = f(x) + g(x) petru orce x [a, b]. De aseeea H poate f îzestrat cu o operaţe exteră de îulţre cu scalar real după cu urează: α[f]: = [h], ude h : [a, b] R, h(x) = αf(x) petru orce x [a, b]. Este uşor de observat că defţa u depde de reprezetaţ. H îzestrat cu cele două operaţ defte a sus deve spaţu vectoral. Fe p o fucţe cu urătoarele propretăţ: p(x ) > p ( ) =1. x Dacă f 1 ~ f ş g 1 ~ g atuc p( x ) f1 ( x ) g1 ( x ) = p( x ) f ( x ) g ( x ). Itroduce urătorul produs scalar pe H p <[f], [g]> = ( x ) f ( x ) g( x )
3 Metode Nuerce - Lucrarea de laborator 11 Fucţa p(x) este o fucţe podere trodusă î poteza că aproxărle f(x ) sut dferte ca ord de ăre. Relatv la produsul scalar trodus ora lu [f] este deftă pr [f ] = ( x ) f ( x ) p. Î cele ce urează cove să deseă o clasă de echvaleţă [f] prtru reprezetat al e f. Fe ϕ, ϕ 1, ϕ u sste de fucţ lar depedete defte pe [a,b], cu. Cove să ut spaţul geerat de ele spaţul poloaelor geeralzate ş să-l otă H. Dec u polo geeralzat F H este de fora F(x) = ϕ ( x) c. Î cazul etode celor a c pătrate, eleetul F care dă cea a buă aproxare a fucţe f pe H trebue să satsfacă codţa p ( x )( f ( x ) F ( x )) = f p( x )( f ( x ) F( x )) F H Deterarea coefceţlor c j a poloulu geeralzat F cu ajutorul aceste relaţ este dfclă. Se foloseşte propretatea <f F, ϕ j > = petru orce j =, 1,. ceea ce reve la <f, ϕ j > = c <ϕ, ϕ j > + c 1 <ϕ 1, ϕ j > + + c <ϕ, ϕ j >, j =, 1,,. Notă a j = <ϕ, ϕ j > = p( x ) ϕ ( x ) ϕ ( x ) k= b j = <f, ϕ j > = ( x ) f ( x ) ( x ) k p k k ϕ j k= Petru deterarea coefceţlor c j a poloulu geeralzat F se rezolvă ssteul k j k k 3
4 Mădăla Roxaa Buec Metode Nuerce Laborator - 7 c a + c 1 a c a = b c a 1 + c 1 a c a 1 = b 1 c a + c 1 a c a = b Deteratul acestu sste fd u deterat Gra (eleetele sale sut produse scalare) este dfert de zero, deoarece ssteul de fucţ ϕ 1, ϕ, ϕ este u sste lar depedet. Dacă ϕ j (x) = x j 1, j =, 1,,,, ş p + 1, atuc ar ssteul ateror deve F (x) = cx. c (+1) + c 1 x + + c x = f ( x ) + 1 c x + c 1 x + + c x = x f ( x ) + 1 c x + c 1 x + + c x = x f ( x ) Acest sste este ut ssteul oral al lu Gauss. Ltăr: Petru deterarea coefceţlor c j a poloulu geeralzat F se rezolvă ssteul Ax = b, cu A = X t X ar b = X t Y, ude p(x ) ϕ (x ) p(x ) ϕ 1 (x )... p(x ) ϕ (x ) X = p(x 1) ϕ (x 1 ) p(x 1) ϕ 1 (x 1 )... p(x 1) ϕ (x 1 ) p(x ) ϕ (x ) p(x ) ϕ 1 (x )... p(x ) ϕ (x ) 4
5 Metode Nuerce - Lucrarea de laborator 11 ar p(x ) f(x ) Y = p(x 1) f(x 1 ) p(x ) f(x ) Dacă fucţle ϕ, ϕ 1, ϕ sut lar depedete, atuc rag(x) = +1 ş atrcea A este poztv deftă. Ca urare exstă ş este ucă o atrce feror trughulară L cu eleetele de pe dagoala prcpală poztve astfel îcât A = LL t (atrcea L se ueşte factor Cholesky). Rezolvarea ssteulu Ax=b reve la rezolvarea a două sstee cu atrce trughulare: Lz =b, L t x=z. O varată a letă (volu de calcul a are), dar uerc a stablă, de rezolvare a ssteulu Ax = b este dată de descopuerea QR a atrce A, adcă de reprezetarea atrce A sub fora A = QR ude Q este o atrce ortogoală (Q t Q = I +1 ) ar R o atrce superor trughulară. Atuc rezolvarea ssteulu Ax=b este echvaletă cu rezolvarea ssteulu Rx =Q t b. Dacă A=X t X u este be codţoată, atuc gradul de acurateţe al soluţe furzate de etoda celor a c pătrate poate f foarte scăzut. III.. Procedur MAPLE ş exeple Paraetr procedur patrate_c de a jos sut: x - lsta celor +1 pucte: x, x 1,, x y - lsta ce coţe valorle fucţe f î ce +1 pucte: x, x 1,, x (y = f(x ), y 1 =f(x 1 ),.,y =f(x )) ϕ lsta fucţlor lar depedete ϕ 1, ϕ, ϕ 5
6 Mădăla Roxaa Buec Metode Nuerce Laborator - 7 p poderea (lsta) Procedura îtoarce o lsta ce coţe coefceţ poloulu geeralzat ce aproxează f. > patrate_c:=proc(x,y,p,ph) > local,,,k,j,a,b,c,ep,e; > :=ops(x)-1; > :=ops(ph)-1; > b:=vector(+1); > a:=atrx(+1,+1); > for fro to do > b[+1]:=;for k fro to do > b[+1]:=b[+1]+y[k+1]*ph[+1](x[k+1])*p[k+1] > od > od; > for fro to do > for j fro to do > a[+1,j+1]:=; > for k fro to do > a[+1,j+1]:=a[+1,j+1]+p[k+1]*ph[+1](x[k+1])*ph[j+1](x [k+1]) > od; > a[j+1,+1]:=a[+1,j+1] > od; > od; > c:=vector(+1); >prt(`factorul de codtoare`,evalf(cod(a))); > c:=lsolve(a,b); 6
7 Metode Nuerce - Lucrarea de laborator 11 >ep:=;for fro to do e:=y[+1]; for j fro to do e:=e-ph[j+1](x[+1])*c[j+1] od; e:=e^*p[+1]; ep:=ep+e od; >prt(`sua patratelor erorlor (poderate)`,evalf(ep)); > RETURN([seq(c[],1..+1)]) > ed; Î exeplele ce urează vo folos ş procedurle evalueaza ş dese. Procedura evalueaza preşte drept paraetr lsta fucţlor lar depedete ϕ 1, ϕ, ϕ, lsta coefceţlor poloulu geeralzat ce aproxează f ş u puct a. Procedura îtoarce valoarea poloulu geeralzat î a. Procedura dese repreztă grafc î acelaş sste de axe de coordoate poloul geeralzat ce aproxează fucţa ş cele +1 pucte date ţal. Puctele sut reprezetate pr elpse. Paraetr procedur sut fucţa deterată de poloul geeralzat, lsta x ce coţe puctele x, x 1,, x, ş ş lsta y ce coţe valorle fucţe. Îate de a folos aceste procedur trebue îcărcate pachetele lalg, plots ş plottools. > evalueaza:=proc(ph,c,a) > local,,fx; > :=ops(ph);fx:=; > for fro 1 to do > fx:=fx+ph[](a)*c[] od; > RETURN(fx) > ed; > dese:=proc(f,x,y) > local,,ra,rb, d1,d,d3,x1,x,y1,y;:=ops(x);x1:=(seq(x[],1..)) ;x:=ax(seq(x[],1..)); 7
8 Mădăla Roxaa Buec Metode Nuerce Laborator - 7 > y1:=(seq(y[],1..));y:=ax(seq(y[],1..)); > ra:=(x-x1)/; rb:=(y-y1)/; > d1:=seq(ellpse([x[],y[]],ra,rb,flled=true,color=black ),1..); > d:=plot(f(t),t=x1-(x-x1)/1..x+(x-x1)/1); > d3:=d1,d; > dsplay(d3); > ed; Exeple > x1:=[1,,3,4,5,6]; x1 := [ 1,, 3, 4, 5, 6 ] > y1:=[.9,.98,1.,1.4,1.1,1.1]; > p1:=[seq(1/6,1..6)]; > ph1:=[t->1,t->t]; y1 := [.9,.98, 1., 1.4, 1.1, 1.1 ] p1 := ,,,,, φ1 := [ 1, t t ] > c1:=patrate_c(x1,y1,p1,ph1); Factorul de codtoare, Sua patratelor erorlor (poderate), > evalueaza(ph1,c1,t); c1 := [ , ] t > dese((t->evalueaza(ph1,c1,t)),x1,y1); 8
9 Metode Nuerce - Lucrarea de laborator 11 > ph:=[t->1,t->t,t->t^]; φ := [ 1, t t, t t ] > c:=patrate_c(x1,y1,p1,ph); Factorul de codtoare, Sua patratelor erorlor (poderate), c := [.847, , ] > evalueaza(ph,c,t); t t > dese((t->evalueaza(ph,c,t)),x1,y1); 9
10 Mădăla Roxaa Buec Metode Nuerce Laborator - 7 > ph3:=[t->1,t->1/(1+t),t->1/(1+t^3)]; φ3 := 1 1, t, t t + 1 > c3:=patrate_c(x1,y1,p1,ph3); t 3 Factorul de codtoare, Sua patratelor erorlor (poderate), c3 := [ , , ] > evalueaza(ph3,c3,t); t t 3 > dese((t->evalueaza(ph3,c3,t)),x1,y1); 1
Universitatea din Bucureşti Facultatea de Matematică şi Informatică. Matematică (Varianta 1)
Uverstatea d Bucureşt 9.07.05 Facultatea de Matematcă ş Iformatcă Cocursul de admtere ule 05 Domeul de lceţă Calculatoare ş Tehologa Iformaţe Matematcă (Varata ). Toate valorle parametrulu real a petru
More informationCURS 6: APROXIMAREA FUNCTIILOR PRIN REGRESIE
CURS 6: APROXIMAREA FUNCTIILOR PRIN REGRESIE Metoda celor ma mc pătrate. Formularea probleme. Notaț Metoda celor ma mc pătrate (ale eror) este cea ma uzuală metodă de aproxmare a ue depedeţe y=y(x), date
More informationALGORITMI GENETICI DE OPTIMIZARE
ALGORITMI GENETICI DE OPTIMIZARE George Dael Mateescu Rezuat. Algort geerc repreztă u struet utl petru rezolvarea ue clase larg de problee, pord de la prcp extrase d bologe. Scopul acestu artcol este de
More information2. Lema chinezească a resturilor. Fie,,..., mai mari decât 1 astfel încât pentru. Atunci, oricare ar fi ϵ există unic determinat astfel încât,, unde.
Lea chneză a resturlor Aplcaț COLUMNA, nr 4, 2015 Ion MUNTEANU unteanuon74@galco ABSTRACT: Ths paper presents soe applcatons of Lea chnezească a resturlor The an dea of Modular arthetc s the study of ssues
More informationProbleme de numărare: combinări, aranjamente, permutări de Manuela Prajea 1)
Probleme de umărare: combăr, arajamete, permutăr de Mauela Prajea 1) Lecța se adresează î prmul râd elevlor de gmazu care focuseaza cocursurle de matematcă hgh-level ș d acest motv se îcepe expuerea de
More informationCOMPLEXUL GENERALIZAT DE RELAȚII MULTI-ARE ȘI ASPECTELE APLICATIVE ALE ACESTUIA
UNIVERSITATEA DE STAT DIN MOLDOVA Facultatea de Mateatcă ș Iforatcă Cu ttlu de auscrs C.Z.U.: 59.+55.42.2 CATARANCIUC SERGIU COMPLEXUL GENERALIZAT DE RELAȚII MULTI-ARE ȘI ASPECTELE APLICATIVE ALE ACESTUIA
More informationON THE QUATERNARY QUADRATIC DIOPHANTINE EQUATIONS (II) NICOLAE BRATU 1 ADINA CRETAN 2
ON THE QUATERNARY QUADRATIC DIOPHANTINE EQUATIONS (II) NICOLAE BRATU 1 ADINA CRETAN ABSTRACT This paper has been updated and completed thanks to suggestions and critics coming from Dr. Mike Hirschhorn,
More informationIMAR Problema 1. Fie P un punct situat în interiorul unui triunghi ABC. Dreapta AP intersectează
IMAR 017 Problema 1 Fie P u puct situat î iteriorul uui triughi ABC Dreapta AP itersectează latura BC î puctul D ; dreapta BP itersectează latura CA î puctul E ; iar dreapta CP itersectează latura AB î
More information1.3. OPERAŢII CU NUMERE NEZECIMALE
1.3. OPERAŢII CU NUMERE NEZECIMALE 1.3.1 OPERAŢII CU NUMERE BINARE A. ADUNAREA NUMERELOR BINARE Reguli de bază: 0 + 0 = 0 transport 0 0 + 1 = 1 transport 0 1 + 0 = 1 transport 0 1 + 1 = 0 transport 1 Pentru
More informationADRIAN CHISĂLIŢĂ ANA. Biblioteca de Analiză numerică surse Fortran 90. Manual de utilizare
ADRIAN CHISĂLIŢĂ ANA Bbloteca de Aalză umercă surse Fortra 90 Maual de utlzare Uverstatea Tehcă d Cluj-Napoca Cluj-Napoca, 202 2 Notă copyrght Versue ANA (o-le): Marte 202 Edţe Maual de utlzare (o-le):
More informationSoluţii juniori., unde 1, 2
Soluţii juniori Problema 1 Se consideră suma S x1x x3x4... x015 x016 Este posibil să avem S 016? Răspuns: Da., unde 1,,..., 016 3, 3 Termenii sumei sunt de forma 3 3 1, x x x. 3 5 6 sau Cristian Lazăr
More information7 ECUAŢII ALGEBRICE ŞI TRANSCENDENTE
7 ECUAŢII ALGEBRICE ŞI TRANSCENDENTE 7 Separarea rădăcnlor Ecuaţe algebrcă dacă ( este polnom Ecuaţa transcendentă în caz contrar ( = Rădăcnă apromatvă valoare ξ apropată de valoarea eactă ξ Denţ neechvalente:
More informationSisteme cu logica fuzzy
Sisteme cu logica fuzzy 1/15 Sisteme cu logica fuzzy Mamdani Fie un sistem cu logică fuzzy Mamdani două intrări x şi y ieşire z x y SLF Structura z 2/15 Sisteme cu logica fuzzy Mamdani Baza de reguli R
More informationPrezentarea şi prelucrarea datelor experimentale
Loretz JÄNTSCHI Prezetarea ş prelucrarea datelor epermetale Imprecs Precs ş Eact Ieact A s mol m K kg cd v v 3 v 5 v 4 v v 6 Repere î pla U.T.Press 3 ISBN 978-973-66-9-9 Prezetarea ş prelucrarea datelor
More informationRoots and Coefficients Polynomials Preliminary Maths Extension 1
Preliminary Maths Extension Question If, and are the roots of x 5x x 0, find the following. (d) (e) Question If p, q and r are the roots of x x x 4 0, evaluate the following. pq r pq qr rp p q q r r p
More informationCOMPARATIVE DISCUSSION ABOUT THE DETERMINING METHODS OF THE STRESSES IN PLANE SLABS
74 COMPARATIVE DISCUSSION ABOUT THE DETERMINING METHODS OF THE STRESSES IN PLANE SLABS Codrin PRECUPANU 3, Dan PRECUPANU,, Ștefan OPREA Correspondent Member of Technical Sciences Academy Gh. Asachi Technical
More informationO V E R V I E W. This study suggests grouping of numbers that do not divide the number
MSCN(2010) : 11A99 Author : Barar Stelian Liviu Adress : Israel e-mail : stelibarar@yahoo.com O V E R V I E W This study suggests grouping of numbers that do not divide the number 3 and/or 5 in eight collumns.
More informationDivizibilitate în mulțimea numerelor naturale/întregi
Divizibilitate în mulțimea numerelor naturale/întregi Teorema îmărţirii cu rest în mulțimea numerelor naturale Fie a, b, b 0. Atunci există q, r astfel încât a=bq+r, cu 0 r < b. În lus, q şi r sunt unic
More informationMETODE DE CĂUTARE DIRECTĂ Algoritmi şi Studii Numerice
METODE DE CĂUTARE DIRECTĂ Algotm ş Stud Numece Necula Ade Reseac Isttute fo Ifomatcs Cete fo Advaced Modelg ad Optmzato 8- Aveescu Aveue Bucaest Romaa. Academy of Romaa Scetsts 54 Splaul Idepedete Bucaest
More informationTestarea ipotezelor statistice. Stud. Master - AMP. Cateva elemente recapitulative PRELUCRAREA DATELOR DE SONDAJ SI INFERENTA STATISTICA
PRELUCRAREA DATELOR DE SONDAJ SI INFERENTA STATISTICA Tetarea potezelor tattce Stud. Mater - AMP ISAIC- MANIU ALEXANDRU web www.amau.ae.ro e-mal AL.ISAIC-MANIU@CSIE.ASE.RO 7.XI.03 Cateva elemete recaptulatve
More informationCATAVASII LA NAȘTEREA DOMNULUI DUMNEZEU ȘI MÂNTUITORULUI NOSTRU, IISUS HRISTOS. CÂNTAREA I-A. Ήχος Πα. to os se e e na aș te e e slă ă ă vi i i i i
CATAVASII LA NAȘTEREA DOMNULUI DUMNEZEU ȘI MÂNTUITORULUI NOSTRU, IISUS HRISTOS. CÂNTAREA I-A Ήχος α H ris to os s n ș t slă ă ă vi i i i i ți'l Hris to o os di in c ru u uri, în tâm pi i n ți i'l Hris
More informationRezolvarea ecuaţiilor şi sistemelor de ecuaţii diferenţiale ordinare (II)
Rezolvarea ecuaţiilor şi sistemelor de ecuaţii diferenţiale ordinare (II) Metode multipas Prof.dr.ing. Universitatea "Politehnica" Bucureşti, Facultatea de Inginerie Electrică Suport didactic pentru disciplina
More informationModelling the Steady State Characteristic of ph Neutralization Process: a Neuro-Fuzzy Approach
BULETINUL Universităţii Petrol Gaze din Ploieşti Vol. LXVII No. 2/2015 79 84 Seria Tehnică Modelling the Steady State Characteristic of ph Neutralization Process: a Neuro-Fuzzy Approach Gabriel Rădulescu
More informationAPLICATII NUMERICE DE STATISTICA IN FARMACIE SI IN STUDIILE CLINICE VOL. I metode manuale. Editia a II a Revizuita
Costat Mrcou Roxaa Colette Sadulovc APLICATII NUMERICE DE STATISTICA IN FARMACIE SI IN STUDIILE CLINICE VOL. I metode mauale Edta a II a Revzuta EDITURA UNIVERSITARA CAROL DAVILA BUCURESTI, 00 Prof. dr.
More informationA L A BA M A L A W R E V IE W
A L A BA M A L A W R E V IE W Volume 52 Fall 2000 Number 1 B E F O R E D I S A B I L I T Y C I V I L R I G HT S : C I V I L W A R P E N S I O N S A N D TH E P O L I T I C S O F D I S A B I L I T Y I N
More informationTeorema Reziduurilor şi Bucuria Integralelor Reale Prezentare de Alexandru Negrescu
Teorema Reiduurilor şi Bucuria Integralelor Reale Preentare de Alexandru Negrescu Integrale cu funcţii raţionale ce depind de sint şi cost u notaţia e it, avem: cost sint i ( + ( dt d i, iar integrarea
More informationCommon Fixed Points for Multifunctions Satisfying a Polynomial Inequality
BULETINUL Uiversităţii Petrol Gaze di Ploieşti Vol LXII No /00 60-65 Seria Mateatică - Iforatică - Fizică Coo Fixed Poits for Multifuctios Satisfyig a Polyoial Iequality Alexadru Petcu Uiversitatea Petrol-Gaze
More informationm = Mass flow rate The Lonely Electron Example 0a:
The Lel Elect Exaple 0a: Mass flw ate l Liea velcit Hw fa ut f ptial eeg iteacti? Hge ucleus Bh --- 93: Uest the etu ccept. Liea etu istace eeg ( l ) l F ( tie ) ( tie ) + Like t use the peples ieas (if
More informationTest de Departajare pentru MofM 2014 (Bucureşti) Enunţuri & Soluţii
Test de Departajare petru MofM 04 Bucureşti Euţuri & Soluţii Problem. Give + distict real umbers i the iterval [0,], prove there exist two of them a b, such that ab a b < Solutio. Idex the umbers 0 a 0
More informationX... ne ij =, i =1,p, j = 1,q T 2. Se calculează statistica testului: Se calculează valoarea critică a testului:
Descrerea ue varable calave Prcpal dcaor care su calcula peru varablele calave su: - frecveţa absoluă care repreză uărul de dvz la care se regsrează o auă odalae - frecveţa relavă care repreza frecveţa
More informationELECTRONIC TECHNIQUES IN TIMING MEASUREMENTS FOR NUCLEAR STRUCTURE
U.P.B. Sci. Bull., Series A, Vol. 70, Iss. 4, 2008 ISSN 1223-7027 ELECTRONIC TECHNIQUES IN TIMING MEASUREMENTS FOR NUCLEAR STRUCTURE Dan Gabriel GHIŢĂ 1 Prezenta lucrare descrie în detaliu două metode
More informationPORTOFOLIILOR CU CONSTRÂNGERI DE LICHIDITATE FUZZY MODELING THE PORTFOLIO SELECTION PROBLEM WITH FUZZY LIQUIDITY CONSTRAINTS
Profesor dr. Adra Vctor BĂDESCU Drd. Radu Ncolae CRISEA Drd.Adraa Elea SIMION Academa de Stud Ecoomce d Bucureşt MODELAREA PROBLEMEI DE SELECłIE A POROFOLIILOR CU CONSRÂNGERI DE LICHIDIAE FUZZY MODELING
More informationT h e C S E T I P r o j e c t
T h e P r o j e c t T H E P R O J E C T T A B L E O F C O N T E N T S A r t i c l e P a g e C o m p r e h e n s i v e A s s es s m e n t o f t h e U F O / E T I P h e n o m e n o n M a y 1 9 9 1 1 E T
More informationEcuatii si inecuatii de gradul al doilea si reductibile la gradul al doilea. Ecuatii de gradul al doilea
Ecuatii si inecuatii de gradul al doilea si reductibile la gradul al doilea Ecuatia de forma Ecuatii de gradul al doilea a + b + c = 0, (1) unde a, b, c R, a 0, - variabila, se numeste ecuatie de gradul
More informationInterpolation and Approximation
Interpolation and Approximation The Basic Problem: Approximate a continuous function f(x), by a polynomial p(x), over [a, b]. f(x) may only be known in tabular form. f(x) may be expensive to compute. Definition:
More information1) The line has a slope of ) The line passes through (2, 11) and. 6) r(x) = x + 4. From memory match each equation with its graph.
Review Test 2 Math 1314 Name Write an equation of the line satisfying the given conditions. Write the answer in standard form. 1) The line has a slope of - 2 7 and contains the point (3, 1). Use the point-slope
More informationMANY BILLS OF CONCERN TO PUBLIC
- 6 8 9-6 8 9 6 9 XXX 4 > -? - 8 9 x 4 z ) - -! x - x - - X - - - - - x 00 - - - - - x z - - - x x - x - - - - - ) x - - - - - - 0 > - 000-90 - - 4 0 x 00 - -? z 8 & x - - 8? > 9 - - - - 64 49 9 x - -
More informationAPLICATII NUMERICE DE STATISTICA IN FARMACIE SI IN STUDIILE CLINICE
PREFATA Lucrarea de fata rerezta o cotuare a cart Statstca Alcata Farmace s Stud Clce aaruta Edtura Uverstara Carol Davla aul 7 s stetzeaza o arte d eereta a do autor, amado acelas tm s farmacst s matematce,
More informationP a g e 5 1 of R e p o r t P B 4 / 0 9
P a g e 5 1 of R e p o r t P B 4 / 0 9 J A R T a l s o c o n c l u d e d t h a t a l t h o u g h t h e i n t e n t o f N e l s o n s r e h a b i l i t a t i o n p l a n i s t o e n h a n c e c o n n e
More informationProblem 1. CS205 Homework #2 Solutions. Solution
CS205 Homework #2 s Problem 1 [Heath 3.29, page 152] Let v be a nonzero n-vector. The hyperplane normal to v is the (n-1)-dimensional subspace of all vectors z such that v T z = 0. A reflector is a linear
More informationLecture 8. A little bit of fun math Read: Chapter 7 (and 8) Finite Algebraic Structures
Lecture 8 A lttle bt of fu ath Read: Chapter 7 (ad 8) Fte Algebrac Structures Groups Abela Cyclc Geerator Group order Rgs Felds Subgroups Euclda Algorth CRT (Chese Reader Theore) 2 GROUPs DEFINITION: A
More informationCHAPTER 5 INTEGRATION
CHAPTER 5 INTEGRATION 5.1 AREA AND ESTIMATING WITH FINITE SUMS 1. fax x Sce f s creasg o Ò!ß Ó, we use left edpots to ota lower sums ad rght edpots to ota upper sums.! )!! ( (!ˆ 4 4 4Š ˆ ˆ ˆ 4 4 )! (a)
More informationCHAPTER 2 POLYNOMIALS KEY POINTS
CHAPTER POLYNOMIALS KEY POINTS 1. Polynomials of degrees 1, and 3 are called linear, quadratic and cubic polynomials respectively.. A quadratic polynomial in x with real coefficient is of the form a x
More informationSection 3.4. Second Order Nonhomogeneous. The corresponding homogeneous equation
Section 3.4. Second Order Nonhomogeneous Equations y + p(x)y + q(x)y = f(x) (N) The corresponding homogeneous equation y + p(x)y + q(x)y = 0 (H) is called the reduced equation of (N). 1 General Results
More informationMinimum Polynomials of Linear Transformations
Minimum Polynomials of Linear Transformations Spencer De Chenne University of Puget Sound 30 April 2014 Table of Contents Polynomial Basics Endomorphisms Minimum Polynomial Building Linear Transformations
More information11.3 MATLAB for Partial Differential Equations
276 3. Generate the shape functions N (i) j = a (i) j where i =1, 2, 3,..., m and j =1, 2, 3,..., m. + b (i) j x + c(i) j y (11.2.17) 4. Compute the integrals for matrix elements α ij and vector elements
More informationParts Manual. EPIC II Critical Care Bed REF 2031
EPIC II Critical Care Bed REF 2031 Parts Manual For parts or technical assistance call: USA: 1-800-327-0770 2013/05 B.0 2031-109-006 REV B www.stryker.com Table of Contents English Product Labels... 4
More informationA GENERALIZATION OF A CLASSICAL MONTE CARLO ALGORITHM TO ESTIMATE π
U.P.B. Sci. Bull., Series A, Vol. 68, No., 6 A GENERALIZATION OF A CLASSICAL MONTE CARLO ALGORITHM TO ESTIMATE π S.C. ŞTEFĂNESCU Algoritmul Monte Carlo clasic A1 estimeazează valoarea numărului π bazându-se
More informationLaborator 4. Rezolvarea ecuaţiilor diferenţiale în Matlab
Laborator 4. Rezolvarea ecuaţiilor difereţiale î Matlab Bibliografie. G. Aastassiou, I. Iata, Itelliget Routies: Solvig Mathematical Aalsis with Matlab, Mathcad, Mathematica ad Maple, Spriger, 03.. I.
More informationA METHOD FOR THE RAPID NUMERICAL CALCULATION OF PARTIAL SUMS OF GENERALIZED HARMONICAL SERIES WITH PRESCRIBED ACCURACY
UPB c Bull, eres D, Vol 8, No, 00 A METHOD FOR THE RAPD NUMERAL ALULATON OF PARTAL UM OF GENERALZED HARMONAL ERE WTH PRERBED AURAY BERBENTE e roue o etodă ouă etru clculul rd l suelor rţle le serlor roce
More informationOPENPH - NUMERICAL PHYSICS LIBRARY
U.P.B. Sci. Bull., Series A, Vol. 68, No. 1, 2006 OPENPH - NUMERICAL PHYSICS LIBRARY G. MILESCU, G. NOAJE, Fl. POP * Fizica numerică a căpătat o importanţă deosebită în ultimele decenii, eficienţa sa fiind
More informationMA 201, Mathematics III, July-November 2016, Partial Differential Equations: 1D wave equation (contd.) and 1D heat conduction equation
MA 201, Mathematics III, July-November 2016, Partial Differential Equations: 1D wave equation (contd.) and 1D heat conduction equation Lecture 12 Lecture 12 MA 201, PDE (2016) 1 / 24 Formal Solution of
More informationMODELAREA DECIZIEI FINANCIARE - Manual de studiu individual -
Lect. uv. dr. Carme Judth GRIGORESCU Cof. uv. dr. Graţela GHIC MODELAREA DECIZIEI FINANCIARE - Maual de studu dvdual - Lect. uv. dr. Carme Judth GRIGORESCU Cof. uv. dr. Graţela GHIC MODELAREA DECIZIEI
More informationSection 3.4. Second Order Nonhomogeneous. The corresponding homogeneous equation. is called the reduced equation of (N).
Section 3.4. Second Order Nonhomogeneous Equations y + p(x)y + q(x)y = f(x) (N) The corresponding homogeneous equation y + p(x)y + q(x)y = 0 (H) is called the reduced equation of (N). 1 General Results
More informationInverses. Stephen Boyd. EE103 Stanford University. October 28, 2017
Inverses Stephen Boyd EE103 Stanford University October 28, 2017 Outline Left and right inverses Inverse Solving linear equations Examples Pseudo-inverse Left and right inverses 2 Left inverses a number
More informationName: Algebra 1 Section 3 Homework Problem Set: Introduction to Functions
Name: Algebra 1 Section 3 Homework Problem Set: Introduction to Functions Remember: To receive full credit, you must show all of your work and circle/box your final answers. If you run out of room for
More informationMay 9, 2014 MATH 408 MIDTERM EXAM OUTLINE. Sample Questions
May 9, 24 MATH 48 MIDTERM EXAM OUTLINE This exam will consist of two parts and each part will have multipart questions. Each of the 6 questions is worth 5 points for a total of points. The two part of
More informationLECTURE 16 GAUSS QUADRATURE In general for Newton-Cotes (equispaced interpolation points/ data points/ integration points/ nodes).
CE 025 - Lecture 6 LECTURE 6 GAUSS QUADRATURE In general for ewton-cotes (equispaced interpolation points/ data points/ integration points/ nodes). x E x S fx dx hw' o f o + w' f + + w' f + E 84 f 0 f
More informationUTILIZAREA METODEI NUCLEELOR DEGENERATE MODIFICATĂ LA REZOLVAREA APROXIMATIVĂ A ECUAŢIILOR INTEGRALE LINIARE DE TIP FREDHOLM
UTILIZRE METODEI NULEELOR DEGENERTE MODIFITĂ L REZOLVRE PROXIMTIVĂ EUŢIILOR INTEGRLE LINIRE DE TIP FREDHOLM Mr S II dr Vse ăruţşu strct I ths rtce we propose ppromto method or Fredhom er ter equto souto
More informationTeoria probabilit¼aţilor şi statistic¼a matematic¼a
Teoria probabilit¼aţilor şi statistic¼a matematic¼a B¼arb¼acioru Iuliaa Carme CURSUL 7 Cursul 7 2 Cupris 1 Legea umerelor mari 5 1.1 Geeralit¼aţi............................... 5 1.2 Iegalitatea lui Cebîşev........................
More informationNumere prime. O selecţie de probleme pentru gimnaziu
Numere prime O selecţie de probleme petru gimaziu Adria Zaoschi Colegiul Natioal "Costache Negruzzi" Iasi (Clasa a V-a) Determiați submulțimea B a mulțimii A 0,,,, 49, 50, formată di toate elemetele lui
More informationMODELAREA SISTEMELOR ORIENTATE PE SERVICII PRIN REŢELE PETRI RECONFIGURABILE CU ATRIBUTE MATRICEALE
Modearea sstemeor oretate e servc r reţee Petr recofgurabe cu atrbute matrceae MODEAREA SISTEMEOR ORIENTATE PE SERVICII PRIN REŢEE PETRI RECONFIGURABIE CU ATRIBUTE MATRICEAE Iu Ţurcau drd E Guţueac dr
More informationDual Spaces. René van Hassel
Dual Spaces René van Hassel October 1, 2006 2 1 Spaces A little scheme of the relation between spaces in the Functional Analysis. FA spaces Vector space Topological Space Topological Metric Space Vector
More informationLucrarea de laborator nr. 8
Metode Numerice Lucrarea de laborator r. 8 I. Scopul lucrării Metoda Newto II. Coţiutul lucrării 1. Metoda tagetei 2. Metoda Newto cazul m-dimesioal III. Prezetarea lucrării III.1. Metoda tagetei Metoda
More information"IIITO-TEC 'NIKI" & EQUIPME
LIGHTING "IIITO-TEC 'NIKI" & EQUIPME T FOR CITIES 6 MAKEDONOMAHON STR.,ZIPCaDE:67009,KALO ORI,THESSALONIKI, GREECE TEL / FAX: 0030 2310761824/751626,8 mall: hito@otenet.qi' Webslte:www.hlto..techkl.gr
More informationProf univ dr. Sever Spânulescu - LUCRARI DE LABORATOR
UNIVERSITATEA HYPERION Facultatea de Stiițe Exacte și Igierești Prof uiv dr. Sever Spâulescu CALCUL NUMERIC - LUCRARI DE LABORATOR Lucrarea de laborator. Rezolvarea sistemelor de ecuatii liiare pri metode
More informationRewriting Absolute Value Functions as Piece-wise Defined Functions
Rewriting Absolute Value Functions as Piece-wise Defined Functions Consider the absolute value function f ( x) = 2x+ 4-3. Sketch the graph of f(x) using the strategies learned in Algebra II finding the
More informationHigher Portfolio Quadratics and Polynomials
Higher Portfolio Quadratics and Polynomials Higher 5. Quadratics and Polynomials Section A - Revision Section This section will help you revise previous learning which is required in this topic R1 I have
More information3 Polynomial and Rational Functions
3 Polynomial and Rational Functions 3.1 Polynomial Functions and their Graphs So far, we have learned how to graph polynomials of degree 0, 1, and. Degree 0 polynomial functions are things like f(x) =,
More informationFloyd Bullard January 2008
Teaching Contemporary Mathematics, NCSSM 25 26 January 2008 A Simple Integral Consider the following definite integral I 1 1 f(x)dx, where f(x) = 1 x 2. 1 0.8 y=f(x) 0.6 0.4 0.2 0 1 0.5 0 0.5 1 x Figure:
More information2-4 Zeros of Polynomial Functions
Write a polynomial function of least degree with real coefficients in standard form that has the given zeros. 33. 2, 4, 3, 5 Using the Linear Factorization Theorem and the zeros 2, 4, 3, and 5, write f
More informationCristalul cu N atomi = un sistem de N oscilatori de amplitudini mici;
Curs 8 Caldura specifica a retelei Cristalul cu N atomi = un sistem de N oscilatori de amplitudini mici; pentru tratarea cuantica, se inlocuieste tratamentul clasic al oscilatorilor cuplati, cu cel cuantic
More informationF48T10VHO, F60T10VHO, F72T10VHO, F96T12HO (1 LAMP ONLY) ELECTRICAL DATA (120V APPLICATION)
LOW TEMPERATURE ELECTRONIC F72T8HO (1 ONLY) (1 ONLY) ELECTRICAL DATA (120V APPLICATION) /(N) /(L) INPUT VOLT: 120V ± 10%, 50/60Hz WATTS/TYPE F48T8HO F60T8HO F72T8HO F48T12HO F60T12HO F72T12HO F96T12HO
More informationPolynomial Rings. i=0. i=0. n+m. i=0. k=0
Polynomial Rings 1. Definitions and Basic Properties For convenience, the ring will always be a commutative ring with identity. Basic Properties The polynomial ring R[x] in the indeterminate x with coefficients
More informationChapter 4. Remember: F will always stand for a field.
Chapter 4 Remember: F will always stand for a field. 4.1 10. Take f(x) = x F [x]. Could there be a polynomial g(x) F [x] such that f(x)g(x) = 1 F? Could f(x) be a unit? 19. Compare with Problem #21(c).
More informationMath for Economics 1 New York University FINAL EXAM, Fall 2013 VERSION A
Math for Economics 1 New York University FINAL EXAM, Fall 2013 VERSION A Name: ID: Circle your instructor and lecture below: Jankowski-001 Jankowski-006 Ramakrishnan-013 Read all of the following information
More informationUniversitatea Politehnica Bucureşti Facultatea de Automatică şi Calculatoare Departamentul de Automatică şi Ingineria Sistemelor
Universitatea Politehnica Bucureşti Facultatea de Automatică şi Calculatoare Departamentul de Automatică şi Ingineria Sistemelor TEZĂ DE ABILITARE Metode de Descreştere pe Coordonate pentru Optimizare
More informationANALYTICAL AND GRAPHICAL SOLUTIONS TO PROBLEMS IN DESCRIPTIVE GEOMETRY INVOLVING PLANES AND LINES
ULETINUL INSTITUTULUI POLITENI DIN IŞI Publicat de Uniersitatea Tenică George saci din Iaşi Tomul LVII (LXI) Fasc 3 0 Secţia ONSTRUŢII DE MŞINI NLYTIL ND GRPIL SOLUTIONS TO PROLEMS IN DESRIPTIVE GEOMETRY
More informationMTH310 EXAM 2 REVIEW
MTH310 EXAM 2 REVIEW SA LI 4.1 Polynomial Arithmetic and the Division Algorithm A. Polynomial Arithmetic *Polynomial Rings If R is a ring, then there exists a ring T containing an element x that is not
More informationFunctions and Equations
Canadian Mathematics Competition An activity of the Centre for Education in Mathematics and Computing, University of Waterloo, Waterloo, Ontario Euclid eworkshop # Functions and Equations c 006 CANADIAN
More informationLinear Algebra problems
Linear Algebra problems 1. Show that the set F = ({1, 0}, +,.) is a field where + and. are defined as 1+1=0, 0+0=0, 0+1=1+0=1, 0.0=0.1=1.0=0, 1.1=1.. Let X be a non-empty set and F be any field. Let X
More informationGradul de comutativitate al grupurilor finite 1
Gradul de comutativitate al grupurilor finite Marius TĂRNĂUCEANU Abstract The commutativity degree of a group is one of the most important probabilistic aspects of finite group theory In this survey we
More informationVARIABILE ALEATOARE. este o mulţime infinită de numere reale.
VARIABILE ALEATOARE DEFINIŢIE ŞI CLASIFICARE Itutv, o vrlă letore este o mărme cre î urm relzăr ue epereţe pote lu o vlore dtr-o mulţme e deftă (mulţme vlorlor posle) Vrl letore este o fucţe relă cre depde
More informationTWO BOUNDARY ELEMENT APPROACHES FOR THE COMPRESSIBLE FLUID FLOW AROUND A NON-LIFTING BODY
U.P.B. Sci. Bull., Series A, Vol. 7, Iss., 9 ISSN 3-77 TWO BOUNDARY ELEMENT APPROACHES FOR THE COMPRESSIBLE FLUID FLOW AROUND A NON-LIFTING BODY Luminiţa GRECU, Gabriela DEMIAN, Mihai DEMIAN 3 În lucrare
More informationftdt. We often drop the parentheses and write Tf instead of Tf. We could also write in this example Tfx 0
Linear algebra: The study of linear transformations on vector spaces. Q: What s a linear transformation? What s a vector space? Linear transformations and matrices: We first discuss linear transformations
More informationU.P.B. Sci. Bull., Series A, Vol. 74, Iss. 3, 2012 ISSN SCALAR OPERATORS. Mariana ZAMFIR 1, Ioan BACALU 2
U.P.B. ci. Bull., eries A, Vol. 74, Iss. 3, 212 IN 1223-727 A CALAR OPERATOR Mariana ZAMFIR 1, Ioan BACALU 2 În această lucrare studiem o clasă nouă de operatori numiţi -scalari. Aceştia apar în mod natural,
More informationA Memorial. Death Crash Branch Out. Symbol The. at Crossing Flaming Poppy. in Belding
- G Y Y 8 9 XXX G - Y - Q 5 8 G Y G Y - - * Y G G G G 9 - G - - : - G - - ) G G- Y G G q G G : Q G Y G 5) Y : z 6 86 ) ; - ) z; G ) 875 ; ) ; G -- ) ; Y; ) G 8 879 99 G 9 65 q 99 7 G : - G G Y ; - G 8
More informationPolynomial and Sinusoidal Functions Lesson #7: J.! Polynomial Functions of Degrees Zero, One, and Two '
Polynomial and Sinusoidal Functions Lesson #7: J.! Polynomial Functions of Degrees Zero, One, and Two ' Oveniew. In this unit, we will describe the characteristics of polynomial functions and sinusoidal
More informationReview for Final Review
Topics Review for Final Review 1. Functions and equations and graphing: linear, absolute value, quadratic, polynomials, rational (first 1/3 of semester) 2. Simple Interest, compounded interest, and continuously
More informationDepartment of Mathematics UNIVERSITY OF OSLO. FORMULAS FOR STK4040 (version 1, September 12th, 2011) A - Vectors and matrices
Deartet of Matheatcs UNIVERSITY OF OSLO FORMULAS FOR STK4040 (verso Seteber th 0) A - Vectors ad atrces A) For a x atrx A ad a x atrx B we have ( AB) BA A) For osgular square atrces A ad B we have ( )
More informationDanielaMANEA. x n +a 1. EdituraParalela45
DanielaMANEA REZOLVAREA ECUAŢILORALGEBRICE DEGRAD SUPERIOR n +a n- + +a n =0 EdituraParalela45 Daniela Manea REZOLVAREA ECUAŢIILOR ALGEBRICE DE GRAD SUPERIOR Referent ştiinţific: lectunivdr Eduard Asadurian
More informationTangent Plane. Nobuyuki TOSE. October 02, Nobuyuki TOSE. Tangent Plane
October 02, 2017 The Equation of a plane Given a plane α passing through P 0 perpendicular to n( 0). For any point P on α, we have n PP 0 = 0 When P 0 has the coordinates (x 0, y 0, z 0 ), P 0 (x, y, z)
More informationSingular Value Decomposition. Linear Algebra (3) Singular Value Decomposition. SVD and Eigenvectors. Solving LEs with SVD
Sgular Value Decomosto Lear Algera (3) m Cootes Ay m x matrx wth m ca e decomosed as follows Dagoal matrx A UWV m x x Orthogoal colums U U I w1 0 0 w W M M 0 0 x Orthoormal (Pure rotato) VV V V L 0 L 0
More informationMATH Topics in Applied Mathematics Lecture 2-6: Isomorphism. Linear independence (revisited).
MATH 311-504 Topics in Applied Mathematics Lecture 2-6: Isomorphism. Linear independence (revisited). Definition. A mapping f : V 1 V 2 is one-to-one if it maps different elements from V 1 to different
More informationSection 0.2 & 0.3 Worksheet. Types of Functions
MATH 1142 NAME Section 0.2 & 0.3 Worksheet Types of Functions Now that we have discussed what functions are and some of their characteristics, we will explore different types of functions. Section 0.2
More informationHomework 8 Solutions to Selected Problems
Homework 8 Solutions to Selected Problems June 7, 01 1 Chapter 17, Problem Let f(x D[x] and suppose f(x is reducible in D[x]. That is, there exist polynomials g(x and h(x in D[x] such that g(x and h(x
More information16.1 Vector Fields. Lukas Geyer. M273, Fall Montana State University. Lukas Geyer (MSU) 16.1 Vector Fields M273, Fall / 16
16.1 Vector Fields Lukas Geyer Montana State University M273, Fall 2011 Lukas Geyer (MSU) 16.1 Vector Fields M273, Fall 2011 1 / 16 Vector Fields Definition An n-dimensional vector field is a function
More informationProcedeu de demonstrare a unor inegalităţi bazat pe inegalitatea lui Schur
Procedeu de demonstrare a unor inegalităţi bazat pe inegalitatea lui Schur Andi Gabriel BROJBEANU Abstract. A method for establishing certain inequalities is proposed and applied. It is based upon inequalities
More informationor - CHAPTER 7 Applications of Integration Section 7.1 Area of a Region Between Two Curves 1. A= ~2[0- (x :2-6x)] dr=-~2(x 2-6x) dr
CHAPTER 7 Applications of Integration Section 7.1 Area of a Region Between Two Curves 1. A= ~[0- (x : 6x)] dr=-~(x 6x) dr 6~ 1356 or - 6. A: ~[(x- 1) 3 -(x-1)]dx 11. [~/3 ( - see x) dx 5- - 3 - I 1 3 5
More informationOBJECTIVE Find limits of functions, if they exist, using numerical or graphical methods.
1.1 Limits: A Numerical and Graphical Approach OBJECTIVE Find limits of functions, if they exist, using numerical or graphical methods. 1.1 Limits: A Numerical and Graphical Approach DEFINITION: As x approaches
More information