Bölüm5 :Kök Bulma Sayısal bilgisayarlar çıkmadan önce, cebirsel denklemlerin köklerini çözmek için çeşitli yollar vardı. Bazı durumlarda, eşitliğinde olduğu.

Slides:



Advertisements
Benzer bir sunumlar
KİRİŞLER M.FERİDUN DENGİZEK.
Advertisements

LİMİT.
Geometrik yer geometrik yer geometrik yer.
DOĞRULTMAN VEKTÖR:  .
MIT503 Veri Yapıları ve algoritmalar Algoritma Oluşturma – Açgözlü algoritmalar ve buluşsallar Y. Doç. Yuriy Mishchenko.
3. dereceden bir polinomun kökleri için formül aşağıda verilmiştir.
KARMA Ş IK SAYILAR Derse giriş için tıklayın... A. Tanım A. Tanım B. i nin Kuvvetleri B. i nin Kuvvetleri C. İki Karmaşık Sayının Eşitliği C. İki Karmaşık.
17-21 Şubat Doğrusal Fonksiyonların Grafiği
DOĞRUSAL ZAMANLA DEĞİŞMEZ SİSTEMLERDE FARK DENKLEMLERİ
MATEMATİK ÖĞRENEBİLİR
4.1. Grafik Yöntemleri 4.2. Kapalı Yöntemler 4.3. Açık Yöntemler
PARABOLLER.
MIT503 Veri Yapıları ve algoritmalar Algoritmalara giriş
ÖZEL TANIMLI FONKSİYONLAR
Bölüm 8: EĞRİ UYDURMA Fizikte laboratuarda yapılan deneysel ölçümlerin ne kadar hata payı içerdiğini, veya belli teorik modellere ne kadar uyduğunu bilmek.
TÜREV UYGULAMALARI.
KapalI FonksİyonlarIn Türevİ
Birinci Dereceden Denklemler
FONKSİYONLAR ve GRAFİKLER
Yıldız Teknik Üniversitesi Makina Müh. Bölümü
YMT 222 SAYISAL ANALİZ (Bölüm 2b)
KESİRLİ FONKSİYONLARIN GRAFİKLERİ
Abdulkerim Karabiber Ozan Gül
Bölüm 4: Sayısal İntegral
2.DERECE DENKLEMLER TANIM:
FONKSİYONLARIN GRAFİKLERİ
Bölüm 3: Sayısal Türev BirinciTürev: Bir f(x) fonksiyonunun [a,b] tanım aralığında bir x noktasındaki türevi, Limit ifadesiyle tanımlanır. Eğer f(x)’in.
Yard. Doç. Dr. Mustafa Akkol
Bölüm6:Diferansiyel Denklemler: Başlangıç Değer Problemleri
T Ü R E V TÜREV ALMA KURALLARI.
DENKLEMLER. DENKLEMLER ÜNİTE BAŞLIĞI X kimdir neye denir,neden gereksinim duyulmuştur.Bilinmeyeni denklem kurmada kullanırız.Bilinmeyen problemlerde.
Birinci Dereceden Denklemler
FONKSİYONLAR f : A B.
Yıldız Teknik Üniversitesi Makina Müh. Bölümü
YMT 222 SAYISAL ANALİZ (Bölüm 5)
RAYLEIGH YÖNTEMİ : EFEKTİF KÜTLE
Yıldız Teknik Üniversitesi Makina Müh. Bölümü
DERS 11 BELİRLİ İNTEGRAL (ALAN).
Yard. Doç. Dr. Mustafa Akkol
ÇOK DEĞİŞKENLİ FONKSİYONLARDA
Ters Hiperbolik Fonksiyonlar
MATEMATİK ÖĞRENEBİLİR
Yıldız Teknik Üniversitesi Makina Müh. Bölümü
Yıldız Teknik Üniversitesi Makina Müh. Bölümü
Yrd.Doç.Dr. Mustafa Akkol
Matematik Dönem Ödevi.
DOĞRUSAL DENKLEM SİSTEMLERİNİN GRAFİK İLE ÇÖZÜMÜ
NEWTON-RAPHSON İTERASYON YÖNTEMİ
İKİNCİ DERECEDEN DENKLEMLER
İLKÖĞRETİM MATEMATİK 6.SINIF
10-14 Şubat Fonksiyonların Grafiği
SONLU ELEMANLARA GİRİŞ DERSİ
KARMAŞIK SAYILAR.
KARMAŞIK SAYILAR.
Yıldız Teknik Üniversitesi Makina Müh. Bölümü
ÇEMBERİN ANALİTİK İNCELENMESİ
DİERANSİYEL DENKLEMLER
Diferansiyel Denklemler
Sayısal Analiz Sayısal Türev
Lineer Olmayan Denklem Sistemlerinin Çözüm Yöntemleri
Lineer Olmayan Denklem Sistemlerinin Çözüm Yöntemleri
Sayısal Analiz Sayısal İntegral 3. Hafta
Sayısal Analiz 7. Hafta SAÜ YYurtaY.
Yeşilköy Anadolu Lisesi. TANıM (KONUYA GIRIŞ) a, b, c gerçel sayı ve a ¹ 0 olmak üzere, ax 2 + bx + c = 0 biçimindeki her açık önermeye ikinci dereceden.
DERS 7 SAYISAL İNTEGRASYON DERS 7.1 TRAPEZOIDAL (YAMUK) KURAL
TÜREV ve TÜREV UYGULAMALARI
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
ÖSS GEOMETRİ Analitik.
Geometrik yer geometrik yer geometrik yer.
Sunum transkripti:

Bölüm5 :Kök Bulma Sayısal bilgisayarlar çıkmadan önce, cebirsel denklemlerin köklerini çözmek için çeşitli yollar vardı. Bazı durumlarda, eşitliğinde olduğu gibi kökler doğrudan bulunabiliyordu. Bu şekilde doğrudan çözülebilen denklemler olmasına karşın, daha da fazla çözülemeyen vardı. Örneğin f(x)=e-x-x gibi basit görünen bir fonksiyon bile analitik olarak çözülemez. Bu tip durumlarda tek seçenek yaklaşık çözüm teknikleridir. Yaklaşık bir çözüm elde etmek için kullanılacak yöntemlerden biri, fonksiyonu çizerek x eksenini kestiği noktayı belirlemektir. f(x)=0 şartını sağlayan x değerini gösteren bu nokta, köktür. Yani, [a,b] aralığında tanımlı bir f(x) fonksiyonu için f(x)=0 denklemini sağlayan x değerine o fonksiyonun kökleri denir.

N. Dereceden bir fonksiyonun N tane kökü vardır (reel veya komplex). Kök bulma yöntemlerinde iterasyon tekniği kullanılır. Kök bulmada en çok kullanılan yöntemler; Interval yarılama yöntemi Kiriş yöntemi Newton-Raphson yöntemi Şekil 5.1:

Şekil 5.2: Kök bulmada İnterval yarılama yöntemi. Şekilde gösterildiği gibi, [a,b] aralığında sürekli bir fonksiyon için f(a)•f(b)<0 oluyorsa, yani fonksiyon işaret değiştiriyorsa, bu [a,b] aralığında bir kökü vardır. Şekil 5.2: Kök bulmada İnterval yarılama yöntemi. Bu aralıkta kökü olduğu bilindikten sonra, aralığın orta noktası olan, noktasına bakılır.

[a,b] aralığının yarısı alınır. Eğer f(a)•f(xm) < 0 oluyorsa, kök solda demektir ve yeni aralık olarak [a,xm] alınır. f(xm)•f(b) < 0 oluyorsa, kök sağda demektir. O zaman yeni aralık [xm,b] olur. Bu işlem iterasyon yoluyla tekrarlandıkça, giderek köke yaklaşılır ve önceden belirlenmiş olan duyarlıkta (ε) kök bulunur. Bu yöntemde kullanıcı, kökün bulunduğunu tahmin ettiği a ve b değerlerini başlangıçta vermelidir. [a,b] aralığında aralık yarılama yönteminde aşağıdaki yol izlenir; [a,b] aralığının yarısı alınır. Eğer c yaklaşık kök değeridir. (ε:hata payıdır) Eğer a=c alınır. Eşit değil ise b=c alınır, (1) adımına dönülür ve iterasyona devam edilir.

Şekil 5.3: Kök bulmada Kiriş yöntemi. İnterval yarılama yönteminde kökü yandan kavrayan [a,b] aralığının hep ortası alınarak kök’e yaklaşılıyordu. Buna karşın, f(a) ve f(b) değerlerine bakılarak kökün hangi tarafa daha yakın olacağını tahmin edebiliriz. Örneğin, |f(a)|>|f(b)| ise kök b değerine daha yakın olacaktır. Kiriş yöntemi bu özelliği kullanan hızlı bir yöntemdir. Şekil 5.3: Kök bulmada Kiriş yöntemi.

Kiriş yönteminde verilen iki noktadan geçen kirişin x-eksenine ulaştığı noktayla devam edilir. Birbirine yakın x0 ve x1 gibi iki nokta ele alalım (Bu noktaların kökü iki taraftan sarması şart değildir). Öncelikle bu iki noktayı birleştiren doğrunun denklemini yazalım; Bu doğru f(x) fonksiyonu için x0 ve x1 noktaları arasındaki kiriş olur. Kirişin x-eksenini kestiği x2 noktasını bulmak için doğru denkleminde y=0 alırsak, x2 noktası köke daha yakın olacaktır. Bu kez x1 ve x2 noktalarından geçen kirişi esas alıp, aynı işlemlerle yeni x3 noktası hesaplayabiliriz. Bulunan her yeni xi değeri köke daha yakın olur ve sonunda belli hata payı içinde kök bulunur.

Kiriş yöntemiyle, aşağıdaki şekilde olduğu gibi, çift katlı kökler de bulunabilir. Kiriş yöntemi daha önce gördüğümüz interval yarılama yöntemine göre çok daha hızlı bir yöntemdir. Diğer taraftan, kiriş yönteminde kökün yeterince yakınından başlanılmazsa, yöntem sonuç vermeyebilir. Bu duruma iki örnek aşağıdaki şekillerde gösterilmiştir.

Şekil 5.5: şeklinde her yeni kiriş kökten uzaklaşmaktadır. şeklinde kirişlerin köke yaklaşması çok yavaş olur. Böyle durumlarda fonksiyonlar için interval yarılama yöntemi daha uygun olur.

Şekil 5.6: Kök bulmada Newton-Raphson yöntemi. Kiriş yönteminde eğrinin iki noktadan geçen kirişin uzantısı alınıyordu. Bunun için, başlangıçta iki nokta verilmesi gerekiyordu. Buna benzer bir yöntemi, tek bir noktadan başlayıp, o noktadaki teğeti kullanarak da yapabiliriz. Sadece bir noktayla başlatılan ve f’(x) türevinin de bilinmesi gereken bu hızlı yöntem “Newton-Raphson Yöntemi” olarak bilinir. Bu yöntemde teğet uzantısının x-eksenine ulaştığı nokta ile devam edilerek köke ulaşılır. Şekil 5.6: Kök bulmada Newton-Raphson yöntemi.

Şekilde görüldüğü gibi, x1 noktasında f(x) eğrisine teğet olan doğrunun denklemi; Bu teğetin x-eksenini kestiği x2 noktasını bulmak için denklemde y=0 alınırsa; Bu kez x2 noktasındaki teğeti esas alıp yeni bir x3 noktası bulunur. Buradan devamla, xi noktasından sonraki nokta aşağıdaki gibi olur. Bulunan her yeni nokta köke daha da yaklaşır ve sonunda belli bir hata payı içinde köke erişilmiş olur. Kiriş yönteminde olduğu gibi, bu yöntemde de çift katlı kökler de bulunabilir. Newton-Raphson yöntemi hem interval yarılama hem de kiriş yöntemine göre çok daha hızlıdır. Her iterasyonda anlamlı sayı iki katına çıkar.