x i f(x i ) Soluzione: Primo metodo : interpolazione polinomiale, approccio di Newton ; Tavola delle differenze divise :

Dimensione: px
Iniziare la visualizzazioe della pagina:

Download "x i f(x i ) Soluzione: Primo metodo : interpolazione polinomiale, approccio di Newton ; Tavola delle differenze divise :"

Transcript

1 ESERCIZIO 1 Si forniscano due approssimazioni polinomiali (ottenute con due metodi diversi) della funzione f(x) definita per punti dalla seguente tabella x i f(x i ) Primo metodo : interpolazione polinomiale, approccio di Newton ; Tavola delle differenze divise : x i f(x i ) parabola interpolatrice : p 2 (x) = (x+0.5) (x+0.5)(x-1). Secondo metodo : minimi quadrati, calcolo la retta sistema per il calcolo della retta dei minimi quadrati : a0 dalla cui risoluzione si trova a = retta dei minimi quadrati : p 1 (x) = a 0 + a 1 x + = x. a0 a = ESERCIZIO 2 Assegnata per punti la funzione f(x) : x i f(x i ) la si approssimi con una costante mediante il metodo dei minimi quadrati. la costante dei minimi quadrati coincide con il valor medio : y = a 0 = 5 i= 1 f ( x i )/5 =

2 ESERCIZIO 3 x i f(x i ) i) si imposti il sistema lineare per il calcolo della retta dei minimi quadrati ; ii) se ne esegua la fattorizzazione LU con pivoting parziale ; iii) si esegua la sostituzione in avanti ed indietro ; iv) si scriva l espressione della retta dei minimi quadrati. i) sistema per il calcolo della retta dei minimi quadrati : a0 a = ii) fattorizzazione LU della matrice del sistema : scambio prima e seconda riga [2 1] , m 21 = 5/11.5= , ; avremo L = e U = ; iii) risoluzione dei due sistemi triangolari : b [ ] Ly = b y = ; Ua = y a = ; iv) retta dei minimi quadrati : p 1 (x) = a 0 + a 1 x + = x. ESERCIZIO 4 x i f(x i ) i) si imposti il sistema lineare per il calcolo della retta dei minimi quadrati ; ii) se ne esegua la fattorizzazione LU con pivoting parziale ; iii) si esegua la sostituzione in avanti ed indietro ; iv) si scriva l espressione della retta dei minimi quadrati a0 i)sistema per il calcolo della retta dei minimi quadrati : a = ii) fattorizzazione LU della matrice del sistema : scambio prima e seconda riga [2 1]

3 , m 21 = 5/11.5= , ; avremo 1 0 L = e U = ; iii) risoluzione dei due sistemi triangolari : b [ ] Ly = b y = ; Ua = y a = ; iv) retta dei minimi quadrati : p 1 (x) = a 0 + a 1 x + = x ESERCIZIO 5 F() i) si imposti il sistema per il calcolo della parabola dei minimi quadrati ii) si esegua la fattorizzazione LU della matrice del sistema iii) si risolvano i due sistemi triangolari iv) si scriva l espressione della parabola dei minimi quadrati. i)sistema per il calcolo della parabola dei minimi quadrati : a 0 3 a1 = 5 a2 15 ii) fattorizzazione LU della matrice del sistema : scambio prima e terza riga [3 2 1] , m 21 = 0, m 31 = 0.4, ; poiche` m 32 = 0 avremo

4 L = e U = ; iii) risoluzione dei due sistemi triangolari : b [15 5 3] Ly = b y = 5 ; Ux = y x = 05. ; iv) parabola dei minimi quadrati : p 2 (x) = a 0 + a 1 x + a 2 x 2 = x x 2. ESERCIZIO 6 F() i) si imposti il sistema per il calcolo della parabola dei minimi quadrati ii) si esegua la fattorizzazione LU della matrice del sistema iii) si risolvano i due sistemi triangolari iv) si scriva l espressione della parabola dei minimi quadrati. i)sistema per il calcolo della parabola dei minimi quadrati : a 0 3 a1 = 7 a2 35 ii) fattorizzazione LU della matrice del sistema : scambio prima e terza riga [3 2 1] , m 21 = 0, m 31 = 0.2, ; poiche` m 32 = 0 avremo

5 L = e U = ; iii) risoluzione dei due sistemi triangolari : b [35 7 3] Ly = b y = ; Ux = y x = 035. ; iv) parabola dei minimi quadrati : p 2 (x) = a 0 + a 1 x + a 2 x 2 = x x 2. ESERCIZIO 7 x i f(x i ) i) si imposti il sistema lineare per il calcolo della retta dei minimi quadrati ; ii) se ne esegua la fattorizzazione LU con pivoting parziale ; iii) si esegua la sostituzione in avanti ed indietro ; iv) si scriva l espressione della retta dei minimi quadrati i)sistema per il calcolo della retta dei minimi quadrati : a0 a = ii) fattorizzazione LU della matrice del sistema : scambio prima e seconda riga [2 1] , m 21 = 4/4.5= , ; avremo L = e U = ; iii) risoluzione dei due sistemi triangolari : b [ ] Ly = b y = ; Ua = y a = ; iv) retta dei minimi quadrati : p 1 (x) = a 0 + a 1 x + = x. ESERCIZIO 8

6 Data la funzione f(x) = senx +x 2 : a) se ne calcoli il polinomio interpolatore nei tre nodi di Chebyshev in [-1, 1] ; b) si scriva la formula dell errore di interpolazione ; c) si calcoli un maggiorante dell errore. a) 3 nodi di Chebyshev in [-1, 1] : x k = cos( ( 2 k + 1) π ), k = 0, 1, 2 con n = 3 ossia 2n x 0 = cos(π/6) = 3 /2 x 1 = cos(π/2) = 0 x 2 = cos(5π/6) = - 3 /2. Calcolo il polinomio interpolatore con il metodo di Newton alle Differenze Divise : x i f(x i ) 0, , , , , , parabola interpolatrice : p 2 (x) = (x ) + (x )x. b) errore di interpolazione e(x) = f(x) -p 2 (x) = f (3) (ξ) (x-x 0 )(x-x 1 )(x-x 2 )/(n+1)! nel nostro caso e(x) = -cos(ξ) x (x 2 - ¾) /6 c) e(x) = -cos(ξ) x (x 2 - ¾) /6 ; poiche cos(ξ) 1 e il valore massimo di x (x 2 - ¾) in [-1, 1] e ¼ e(x) 1/24. ESERCIZIO 9 Si fornisca l espressione in forma di Newton del polinomio di terzo grado che interpola i seguenti dati : F() , ,5 0,5 1 Tabella delle Differenze Divise :

7 F() , , , p(x)=1-6(x+1)+11(x+1)(x+0.5)-10(x+1)(x+0.5)x. ESERCIZIO 10 Si fornisca l espressione in forma di Newton del polinomio di terzo grado che interpola i seguenti dati : F() Tabella delle Differenze Divise : F() -0, ,5 0, p(x)=1-6(x+0,5)+11(x+0,5)x-10(x+0,5)x(x-0,5) ESERCIZIO 11 Eseguendo il minor numero possibile di operazioni costruire il polinomio p 3 (x) che interpola i dati F() e il polinomio p 4 (x) che interpola i dati F()

8 Si utilizza il metodo di Newton che consente, al contrario di quello di Lagrange, di sfruttare i conti già fatti ogniqualvolta si aggiunge un punto di interpolazione. Si trova prima p 3 (x) che interpola f nei punti dati ad esclusione di (2,-1.5), poi p 4 (x) calcolando una sola riga aggiuntiva della tabella delle differenze divise. F() -2 1,2-1,5 2,1 1,8 1-0,5-1,04-0, ,5 0,7 0,8 0,46 0, p 3 (x) = *(x+2) *(x+2)(x+1.5) *(x+2)(x+1.5)(x-1) aggiungo una riga alla tabella : F() -2 1,2-1,5 2,1 1,8 1-0,5-1,04-0, ,5 0,7 0,8 0,46 0, ,5 4,4 3,6 0, , p 4 (x) = p 3 (x) *(x+2)(x+1.5)(x-1)(x-2).

Foglio Esercizi A (interpolazione, approssimazione, integrazione)

Foglio Esercizi A (interpolazione, approssimazione, integrazione) Foglio Esercizi A (interpolazione, approssimazione, integrazione) Esercizio cos( ) +, [,π ] Costruire una approssimazione f ( ) di f () utilizzando elemento di ermite a nodi non equispaziati (, π, π )

Dettagli

Interpolazione polinomiale. Interpolazione polinomiale

Interpolazione polinomiale. Interpolazione polinomiale 1 Polinomiale Rappresentazione Lagrangiana Polinomio interpolante di Newton Errore nell interpolazione polinomiale 2 Approssimazione ai minimi quadrati nel discreto 1 Polinomiale Rappresentazione Lagrangiana

Dettagli

Raccolta di compiti degli appelli precedenti

Raccolta di compiti degli appelli precedenti Ingegneria Informatica e delle Telecomunicazioni Anno accademico 24-25. Docente Costanza Conti Raccolta di compiti degli appelli precedenti Nota: Gli esercizi riportati si riferiscono a compiti dei precendeti

Dettagli

Complementi di Matematica e Calcolo Numerico A.A

Complementi di Matematica e Calcolo Numerico A.A Complementi di Matematica e Calcolo Numerico A.A. 20-206 Laboratorio 8. (punteggio 3/3/) Si consideri la funzione f(x) = sin(e x/2 ).. Si approssimi la radice α di f nell intervallo [0, 3.] utilizzando

Dettagli

Esercizi proposti di Analisi Numerica

Esercizi proposti di Analisi Numerica Esercizi proposti di Analisi Numerica Silvia Bonettini Dipartimento di Matematica, Università di Ferrara 30 gennaio 2012 1 Conversioni, operazioni di macchina e analisi dell errore 1. Convertire i numeri

Dettagli

Raccolta di Esercizi d esame ( di Calcolo Numerico) Prof. Laura Pezza. Equazioni non lineari

Raccolta di Esercizi d esame ( di Calcolo Numerico) Prof. Laura Pezza. Equazioni non lineari Raccolta di Esercizi d esame ( di Calcolo Numerico) Prof. Laura Pezza Equazioni non lineari ESERCIZIO 1 Data l equazione ln(e + x) = 1 (1 + 4x) + 1 2 1.1 verificare analiticamente se sono soddisfatte le

Dettagli

2. Costruire un M function file di Matlab che calcola il valore del

2. Costruire un M function file di Matlab che calcola il valore del Esercizi. 1. Costruire un M function file di Matlab che calcola il valore del polinomio di Chebyshev di grado n in un vettore di punti, usando la formula di ricorrenza a tre termini. Costruire il grafico

Dettagli

Metodi Numerici con elementi di Programmazione (A.A )

Metodi Numerici con elementi di Programmazione (A.A ) Metodi Numerici con elementi di Programmazione (A.A. 2013-2014) Metodi Numerici Appunti delle lezioni: Approssimazione di dati e funzioni Approssimazione ai minimi quadrati Docente Vittoria Bruni Email:

Dettagli

Corso di Analisi Numerica

Corso di Analisi Numerica Corso di Laurea in Ingegneria Informatica Corso di 3 - PROBLEMI DI INTERPOLAZIONE Lucio Demeio Dipartimento di Scienze Matematiche 1 Interpolazione: Polinomio di Lagrange 2 3 Introduzione Problemi di interpolazione

Dettagli

Interpolazione composita di Lagrange

Interpolazione composita di Lagrange Interpolazione composita di Lagrange Dividiamo l itervallo [a, b] in N sottointervalli I j = [x j 1, x j ], j = 1,..., N. Sia h j = x j x j 1 e h = max 1 j N h j. Su ciascun intervallo I j usiamo interpolazione

Dettagli

Interpolazione e approssimazione di dati

Interpolazione e approssimazione di dati Interpolazione e approssimazione di dati 08 Aprile 2019 Introduzione Implementazione in MATLAB di interpolazione polinomiale e approssimazione di dati. Date n + 1 coppie di punti (x i, y i ) con i = 0,

Dettagli

Interpolazione e approssimazione di dati

Interpolazione e approssimazione di dati Interpolazione e approssimazione di dati Corso di Metodi Numerici 22 Marzo 2018 Introduzione Implementazione in MATLAB di interpolazione polinomiale e approssimazione di dati. Date n + 1 coppie di punti

Dettagli

Esercitazione di Calcolo Numerico 1 27 Maggio Calcolare la fattorizzazione P A = LU della matrice A =

Esercitazione di Calcolo Numerico 1 27 Maggio Calcolare la fattorizzazione P A = LU della matrice A = Esercitazione di Calcolo Numerico 1 27 Maggio 29 1. Calcolare la fattorizzazione P A = LU della matrice 1 2 3 A = 2 3 3, ed utilizzarla per risolvere il sistema lineare Ax = b, con b = (1, 2,, 16) T. 2.

Dettagli

Approssimazione di dati e funzioni

Approssimazione di dati e funzioni Approssimazione di dati e funzioni Richiamiamo i principali metodi di approssimazione polinomiale di un insieme di dati (x i, y i ), i = 0,..., n. Le ordinate y i possono essere i valori assunti nei nodi

Dettagli

Interpolazione polinomiale. Interpolazione polinomiale

Interpolazione polinomiale. Interpolazione polinomiale 1 Polinomiale Rappresentazione Lagrangiana Polinomio interpolante di Newton Errore nell interpolazione polinomiale Outline 1 Polinomiale Rappresentazione Lagrangiana Polinomio interpolante di Newton Errore

Dettagli

Corso di laurea in Informatica Calcolo Numerico Prof.ssa L. D Amore 12 Dicembre 2008 Esercizi di riepilogo tipo prova d esame

Corso di laurea in Informatica Calcolo Numerico Prof.ssa L. D Amore 12 Dicembre 2008 Esercizi di riepilogo tipo prova d esame 1 Cognome: Nome: Matricola: Corso di laurea in Informatica Calcolo Numerico Prof.ssa L. D Amore 12 Dicembre 2008 Esercizi di riepilogo tipo prova d esame 1. Si consideri il sistema aritmetico f. p. a precisione

Dettagli

Corso di Laurea in Ingegneria Gestionale Anno Accademico 2013/2014 Calcolo Numerico - Prova teorica

Corso di Laurea in Ingegneria Gestionale Anno Accademico 2013/2014 Calcolo Numerico - Prova teorica Nome ANGELICI CARLO MARIA Fermo, 3 ottobre 2014 1. Metodo di Eulero implicito (descrizione, ordine, regione di stabilità). 2. Metodo di Newton-Raphson (descrizione del metodo, interpretazione geometrica)

Dettagli

Esame di Calcolo Numerico per Informatica A.A. 2010/11: testo soluzioni Proff. S. De Marchi e M. R. Russo 12 luglio 2011

Esame di Calcolo Numerico per Informatica A.A. 2010/11: testo soluzioni Proff. S. De Marchi e M. R. Russo 12 luglio 2011 Esame di Calcolo Numerico per Informatica A.A. 200/: testo soluzioni Proff. S. De Marchi e M. R. Russo 2 luglio 20 L esame consiste di 4 domande aperte e 0 esercizi a risposta multipla. Per gli esercizi

Dettagli

Interpolazione e approssimazione di funzioni

Interpolazione e approssimazione di funzioni Interpolazione e approssimazione di funzioni Lucia Gastaldi Dipartimento di Matematica, http://dm.ing.unibs.it/gastaldi/ Laboratorio - 26 febbraio 2007 Outline 1 Interpolazione polinomiale Interpolazione

Dettagli

Corso di Calcolo Numerico

Corso di Calcolo Numerico Corso di Laurea in Ingegneria Gestionale Sede di Fermo Corso di 3 - CALCOLO NUMERICO DELLE DERIVATE Introduzione Idea di base Introduzione Idea di base L idea di base per generare un approssimazione alla

Dettagli

Soluzione della prova scritta di di Algebra lineare del 10 giugno Esercizio 1

Soluzione della prova scritta di di Algebra lineare del 10 giugno Esercizio 1 Soluzione della prova scritta di di Algebra lineare del 0 giugno 05 Esercizio (a) La matrice A che rappresenta f rispetto alle basi assegnate è la seguente: A = 0 0 0 (b) Applicando il metodo di Gauss

Dettagli

A.A Prof. R. Morandi

A.A Prof. R. Morandi Svolgimento di alcuni esercizi del corso di Calcolo Numerico A.A. - Prof. R. Morandi Versione in aggiornamento ( gennaio ): ogni segnalazione di imprecisioni è gradita Aritmetica Finita Esercizio : Assegnati

Dettagli

Interpolazione. Corso di Calcolo Numerico, a.a. 2008/2009. Francesca Mazzia. Dipartimento di Matematica Università di Bari.

Interpolazione. Corso di Calcolo Numerico, a.a. 2008/2009. Francesca Mazzia. Dipartimento di Matematica Università di Bari. Interpolazione Corso di Calcolo Numerico, a.a. 2008/2009 Francesca Mazzia Dipartimento di Matematica Università di Bari 17 Aprile 2009 Francesca Mazzia (Univ. Bari) Interpolazione 17/04/2006 1 / 37 Interpolazione

Dettagli

Corso di Calcolo Numerico

Corso di Calcolo Numerico Corso di Laurea in Ingegneria Gestionale Sede di Fermo Corso di 3 - PROBLEMI DI INTERPOLAZIONE Introduzione Problemi di interpolazione Supponiamo di avere un insieme di dati che rappresentano misurazioni

Dettagli

Calcolo Numerico - A.A Laboratorio 6

Calcolo Numerico - A.A Laboratorio 6 Calcolo Numerico - A.A. 2011-2012 Laboratorio 6 Approssimazione ai minimi quadrati Siano (x i, y i ), per i = 0,..., n, n + 1 coppie di dati di origine sperimentale o originati dal campionamento y i =

Dettagli

ISTRUZIONI PER LA CONSEGNA DEI FILE MATLAB

ISTRUZIONI PER LA CONSEGNA DEI FILE MATLAB Calcolo Numerico ed Elementi di Analisi - Allievi AEROSPAZIALI Proff. S. Micheletti, S. Perotto A.A. 20/202, Appello 28 Gennaio 203 NOME... COGNOME... MATRICOLA... DOCENTE... AULA... PC... Ver.A I seguenti

Dettagli

Prova di recupero sui capitoli 4 6

Prova di recupero sui capitoli 4 6 Prova di recupero sui capitoli 4 6 Esercizio 1 Calcolare la forma di Lagrange e quella di Newton, del polinomio interpolante le coppie di dati (ascissa,ordinata): ( 0.5, 1), (0, 2), (0.5, 2), (1, 0), (2,

Dettagli

Esame di Calcolo Numerico per Informatica A.A. 2010/11 Proff. S. De Marchi e M. R. Russo 19 settembre 2011

Esame di Calcolo Numerico per Informatica A.A. 2010/11 Proff. S. De Marchi e M. R. Russo 19 settembre 2011 Esame di Calcolo Numerico per Informatica A.A. 2010/11 Proff. S. De Marchi e M. R. Russo 19 settembre 2011 L esame consiste di 4 domande aperte e 10 esercizi a risposta multipla. Per gli esercizi ci sono

Dettagli

Fattorizzazione LU (lu)

Fattorizzazione LU (lu) Fattorizzazione LU (lu) Pivoting Esercizio Si consideri la matrice d A = / d d / d = LU; dove d è un parametro reale non nullo. Si utilizzi la fattorizzazione di A per risolvere il sistema Ax = b, con

Dettagli

Compito numero 2 - Compito intero

Compito numero 2 - Compito intero Esercitazione 6 - Correzione esame dell 8//3 Lucia Pilleri 9//3 Compito numero - Compito intero Esercizio del parziale - del compito intero Risolvere, mediante la fattorizzazione P A = LU, il sistema lineare

Dettagli

Esercizio 1. Esercizio 2

Esercizio 1. Esercizio 2 Sia data la matrice A A(α) = Esercizio α 2 2α 2 2, α R.) determinare per quali valori del parametro reale α é verificata la condizione necessaria e sufficiente di convergenza per il metodo di Jacobi;.2)

Dettagli

Corso di Analisi Numerica

Corso di Analisi Numerica Corso di Laurea in Ingegneria Informatica Corso di 4 - DERIVAZIONE NUMERICA Lucio Demeio Dipartimento di Scienze Matematiche 1 Calcolo numerico delle derivate 2 3 Introduzione Idea di base L idea di base

Dettagli

Analisi Numerica I Approssimazione polinomiale

Analisi Numerica I Approssimazione polinomiale Analisi Numerica I Approssimazione polinomiale Ana Alonso ana.alonso@unitn.it 15 novembre 2018 I polinomi Un polinomio di grado n in Matlab si rapresenta mediante un vettore di n + 1 componenti che contiene

Dettagli

Esame di Calcolo Numerico per Informatica A.A. 2010/11 Proff. S. De Marchi e M. R. Russo 20 giugno 2011

Esame di Calcolo Numerico per Informatica A.A. 2010/11 Proff. S. De Marchi e M. R. Russo 20 giugno 2011 Esame di Calcolo Numerico per Informatica A.A. 2010/11 Proff. S. De Marchi e M. R. Russo 20 giugno 2011 L esame consiste di 4 domande aperte e 10 esercizi a risposta multipla. Per gli esercizi ci sono

Dettagli

Complementi di Matematica e Calcolo Numerico A.A

Complementi di Matematica e Calcolo Numerico A.A Complementi di Matematica e Calcolo Numerico A.A. 0-0 Laboratorio 9 Autovalori, raggio spettrale e norme di matrici Sia A una matrice quadrata di ordine n a valori reali o complessi, il numero λ C si dice

Dettagli

Calcolo Numerico A.A Lab. 6

Calcolo Numerico A.A Lab. 6 Calcolo Numerico A.A. 2007-2008 - Lab. 6 Esercizio 1. Interpolazione su nodi di Chebyshev e interpolazione composita Si consideri la funzione f(x) = 1 + x assegnata sull intervallo I = [0, 1]. 1. Trovare

Dettagli

Corso di Laurea in Ingegneria Gestionale Anno Accademico 2013/2014 Calcolo Numerico

Corso di Laurea in Ingegneria Gestionale Anno Accademico 2013/2014 Calcolo Numerico 1. Dato il problema ai valori iniziali f (t) = f(t) + cos t f(0) = 1, (ii) determinarne la soluzione numerica per 0 t 2π utilizzando il metodo di 2. Calcolare analiticamente e numericamente la media della

Dettagli

a = 37679, b = 37654, c = ,

a = 37679, b = 37654, c = , Esercizi di Calcolo Scientico e Metodi Numerici 1. Dati i tre numeri si calcolino le quantità a = 37679, b = 37654, c = 5.874, (a + b) + c e a + (b + c) in un sistema in virgola mobile in base 1 con mantissa

Dettagli

Laboratorio di Matematica Computazionale A.A Lab. 6

Laboratorio di Matematica Computazionale A.A Lab. 6 Laboratorio di Matematica Computazionale A.A. 2007-2008 Lab. 6 Risoluzione di sistemi triangolari Si scriva una function Matlab che, presa in ingresso una matrice triangolare inferiore L e un termine noto

Dettagli

INTERPOLAZIONE. Francesca Pelosi. Dipartimento di Matematica, Università di Roma Tor Vergata. CALCOLO NUMERICO e PROGRAMMAZIONE

INTERPOLAZIONE. Francesca Pelosi. Dipartimento di Matematica, Università di Roma Tor Vergata. CALCOLO NUMERICO e PROGRAMMAZIONE INTERPOLAZIONE Francesca Pelosi Dipartimento di Matematica, Università di Roma Tor Vergata CALCOLO NUMERICO e PROGRAMMAZIONE http://www.mat.uniroma2.it/ pelosi/ INTERPOLAZIONE p./8 INTERPOLAZIONE Nella

Dettagli

Anno accademico

Anno accademico RICHIAMI PER IL CORSO DI ANALISI NUMERICA PROF R MORANDI Anno accademico 28 29 1 RICHIAMI: PRECISIONE FINITA (USO DEL CALCOLATORE) IN UN CALCOLATORE UNA QUALUNQUE INFORMAZIONE VIENE RAPPRESENTA- TA COME

Dettagli

Facoltá di Scienze MM.FF.NN. Corso di Studi in Informatica- A.A

Facoltá di Scienze MM.FF.NN. Corso di Studi in Informatica- A.A Facoltá di Scienze MM.FF.NN. Corso di Studi in Informatica- A.A. 4-5 Corso di CALCOLO NUMERICO / ANALISI NUMERICA : Esempi di esercizi svolti in aula 9//4 ) Determinare la rappresentazione in base di.

Dettagli

Università Politecnica delle Marche Facoltà di Ingegneria Ing. Informatica e Automatica Ing. delle Telecomunicazioni Teledidattica

Università Politecnica delle Marche Facoltà di Ingegneria Ing. Informatica e Automatica Ing. delle Telecomunicazioni Teledidattica Università Politecnica delle Marche Facoltà di Ingegneria Ing. Informatica e Automatica Ing. delle Telecomunicazioni Teledidattica ANALISI NUMERICA TEMA B (Prof. A. M. Perdon) Ancona, giugno 006 PARTE

Dettagli

INTERPOLAZIONI CON SPLINE

INTERPOLAZIONI CON SPLINE INTERPOLAZIONI CON SPLINE Assegnati gli n +1valori che la funzione f assume nei nodi x i, si costruisce un interpolazione polinomiale a tratti. In ognuno degli intervalli [x i 1,x i ] il polinomio interpolatore

Dettagli

Luogo: Ca' Vignal 1 [Strada Le Grazie, Verona] - E [ Stanza: 92 - Piano: T ]

Luogo: Ca' Vignal 1 [Strada Le Grazie, Verona] - E [ Stanza: 92 - Piano: T ] Elenco delle lezioni Luogo: Ca' Vignal 1 [Strada Le Grazie, 15-37134 Verona] - E [ Stanza: 92 - Piano: T ] Data: 15-03-2017 Ora di inizio: 08:30 Ora di fine: 08:30 Introduzione generale. Zeri di funzione.

Dettagli

Calcolo Numerico. Corso di Laurea in Ingegneria Elettronica Appello del 16 gennaio 2013

Calcolo Numerico. Corso di Laurea in Ingegneria Elettronica Appello del 16 gennaio 2013 Calcolo Numerico Corso di Laurea in Ingegneria Elettronica Appello del 6 gennaio 3 Sia M = F (, 4). Calcolare: rd( 7 6 ). Sia A = Determinare una fattorizzazione LR di A ed utilizzarla per calcolare A.

Dettagli

Matrici. 3. Costruire le seguenti matrici, contarne gli elementi non nulli e visualizzarle con spy: . B 10x10 = ; D 7x7 =

Matrici. 3. Costruire le seguenti matrici, contarne gli elementi non nulli e visualizzarle con spy: . B 10x10 = ; D 7x7 = Matrici diag, tril, triu. Sia v il vettore colonna casuale di lunghezza. Calcolare: diag(v), diag (v,), diag (v,-), diag(v,), diag(v,-). Sia A la matrice magica x. Calcolare: tril(a), tril(a, ), tril(a,

Dettagli

Complementi di Matematica e Calcolo Numerico C.L. Chimica Industriale A.A

Complementi di Matematica e Calcolo Numerico C.L. Chimica Industriale A.A Complementi di Matematica e Calcolo Numerico C.L. Chimica Industriale A.A. 208-209 Laboratorio 4-4 aprile 209 Metodo delle sostituzioni in avanti per sistemi lineari con matrice triangolare inferiore Siano

Dettagli

+ Analisi Numerica (1 modulo) Docente: M.Gaviano; domande di ripasso a.a

+ Analisi Numerica (1 modulo) Docente: M.Gaviano; domande di ripasso a.a + Analisi Numerica ( modulo) Docente: M.Gaviano; domande di ripasso a.a. - Idee di base e richiami. Quale è lo scopo dell Analisi numerica. Attraverso quali fasi si passa nel risolvere un problema reale..

Dettagli

Diario delle lezioni di Analisi Numerica laurea Magistrale in Statistica e Informatica A.A

Diario delle lezioni di Analisi Numerica laurea Magistrale in Statistica e Informatica A.A Diario delle lezioni di Analisi Numerica laurea Magistrale in Statistica e Informatica A.A. 2009-2010 Prof. Stefano De Marchi November 23, 2009 28/9/09 Aula SC20. 30/9/09 Aula SC20. Rappresentazione dei

Dettagli

Interpolazione polinomiale

Interpolazione polinomiale 1 Siano dati N + 1 punti x 0,..., x N a due a due distinti e in ordine crescente (cioé x i < x i+1 ), e i valori y 0,..., y N ivi assunti da una funzione y = f (x). Il problema dell interpolazione polinomiale

Dettagli

Polinomio di interpolazione nella forma di Lagrange

Polinomio di interpolazione nella forma di Lagrange Polinomio di interpolazione nella forma di Lagrange Polinomio di interpolazione nella forma di Lagrange Si dimostra che è IL polinomio di interpolazione. Cambia solo la rappresentazione. Esempio: interpolazione

Dettagli

Interpolazione e Approssimazione

Interpolazione e Approssimazione Interpolazione e Approssimazione Dato un insieme di punti di ascisse e ordinate (x j,f j ) mi serve qualche volta di avere a disposizione una funzione, di solito con proprietà particolari, che passi per

Dettagli

Diario delle lezioni di Analisi Numerica laurea Magistrale in Statistica e Informatica A.A

Diario delle lezioni di Analisi Numerica laurea Magistrale in Statistica e Informatica A.A Diario delle lezioni di Analisi Numerica laurea Magistrale in Statistica e Informatica A.A. 2009-2010 Prof. Stefano De Marchi December 4, 2009 28/9/09 Aula SC20. 30/9/09 Aula SC20. Rappresentazione dei

Dettagli

Facoltà di Scienze MM.FF.NN. Corso di Studi in Matematica- A.A Corso di ANALISI NUMERICA 1: Esempi di esercizi svolti

Facoltà di Scienze MM.FF.NN. Corso di Studi in Matematica- A.A Corso di ANALISI NUMERICA 1: Esempi di esercizi svolti Facoltà di Scienze MM.FF.NN. Corso di Studi in Matematica- A.A. - Corso di ANALISI NUMERICA : Esempi di esercizi svolti ) Determinare se il problema del calcolo delle radici reali dell equazione x x+c

Dettagli

n (x i x j ), det V = i>j

n (x i x j ), det V = i>j Capitolo 4 Approssimazione 4.1 Richiami di teoria Prerequisiti: nozioni elementari di calcolo differenziale e integrale. Interpolazione Il problema dell interpolazione è un caso particolare del vasto settore

Dettagli

Complementi di Matematica e Calcolo Numerico A.A

Complementi di Matematica e Calcolo Numerico A.A Complementi di Matematica e Calcolo Numerico A.A. 206-207 Laboratorio Autovalori, raggio spettrale e norme di matrici Sia A una matrice quadrata di ordine n a valori reali o complessi, il numero λ C si

Dettagli

Analisi Numerica: quadratura

Analisi Numerica: quadratura Analisi Numerica: quadratura S. Maset Dipartimento di Matematica e Geoscienze, Università di Trieste In situazioni come queste, si ricorrerà a metodi numerici come quelli che presenteremo per calcolare

Dettagli

Corso di Modelli Numerici per i Campi. Interpolazione polinomiale. Giovanni Miano

Corso di Modelli Numerici per i Campi. Interpolazione polinomiale. Giovanni Miano Corso di Modelli Numerici per i Campi Interpolazione polinomiale Giovanni Miano 1 Riferimenti bibliografici: - A. Quarteroni, R. Sacco, F. Saleri, Matematica Numerica, Springer. - A. Quarteroni, Modellistica

Dettagli

Esercizi Elaborato (versione )

Esercizi Elaborato (versione ) Esercizi Elaborato (versione 2019-04-15) Nota bene: l elaborato dovrà contenere i codici sviluppati, e questi dovranno essere portati alla discussione su una chiavetta USB. Esercizio 1. Verificare che,

Dettagli

Sistemi lineari. 2x 1 + x 2 x 3 = 2 x 1 x 2 + x 3 = 1 x 1 + 3x 2 2x 3 = 0. x 1 x 2 x 3

Sistemi lineari. 2x 1 + x 2 x 3 = 2 x 1 x 2 + x 3 = 1 x 1 + 3x 2 2x 3 = 0. x 1 x 2 x 3 Sistemi lineari 2x 1 + x 2 x 3 = 2 x 1 x 2 + x 3 = 1 x 1 + 3x 2 2x 3 = 0 2 1 1 1 1 1 1 3 2 x 1 x 2 x 3 = 2 1 0 n j=1 a i,jx j = b i, i = 1,, n Ax = b A = (a i,j ) R n n matrice invertibile (det(a) 0) b

Dettagli

Programmare con MATLAB c Parte 5 Cicli: for e while

Programmare con MATLAB c Parte 5 Cicli: for e while Programmare con MATLAB c Parte 5 Cicli: for e while Lucia Gastaldi DICATAM - Sezione di Matematica, http://lucia-gastaldi.unibs.it Indice 1 La notazione due punti 2 Ciclo: for 3 Ciclo con controllo: while

Dettagli

Capitolo 1. Esercizi a.a Esercizi. Esercizio 1.1 Dimostrare che il metodo iterativo

Capitolo 1. Esercizi a.a Esercizi. Esercizio 1.1 Dimostrare che il metodo iterativo Capitolo Esercizi a.a. 206-7 Esercizi Esercizio. Dimostrare che il metodo iterativo x k+ = Φ(x k ), k = 0,,..., se convergente a x, deve verificare la condizione di consistenza x = Φ(x ). Ovvero, la soluzione

Dettagli

Complementi di Matematica e Calcolo Numerico A.A

Complementi di Matematica e Calcolo Numerico A.A Complementi di Matematica e Calcolo Numerico A.A. 2016-2017 Laboratorio 6 - Minimi quadrati e spline APPROSSIMAZIONE DI FUNZIONI O DI DATI Consideriamo il problema di valutare una funzione nota soltanto

Dettagli

EQUAZIONI DIFFERENZIALI

EQUAZIONI DIFFERENZIALI EQUAZIONI DIFFERENZIALI Si consideri il problema di Cauchy y'(t) t y, y() y(t) t e. t, la cui soluzione esatta è PARTE a. Approssimare il problema di Cauchy con il metodo di Eulero Esplicito b. Eseguire

Dettagli

Interpolazione di Funzioni

Interpolazione di Funzioni Interpolazione di Funzioni N. Del Buono 1 Introduzione Uno dei problemi che piu frequentemente si incontrano nelle applicazioni è la costruzione di una approssimazione di una funzione data f mediante funzioni

Dettagli

Corso di Laurea in Ingegneria Gestionale Anno Accademico 2013/2014 Calcolo Numerico - Prova teorica

Corso di Laurea in Ingegneria Gestionale Anno Accademico 2013/2014 Calcolo Numerico - Prova teorica Nome ACCILI LORENZO Fermo, 16 luglio 2014 1. Metodo di Eulero esplicito (descrizione, ordine, regione di stabilità). 2. Formula dei trapezi semplice e composita. Stima dell errore. 1 Nome BASILI DAVIDE

Dettagli

Complementi di Matematica e Calcolo Numerico A.A Laboratorio 4 - Polinomi e Interpolazione polinomiale

Complementi di Matematica e Calcolo Numerico A.A Laboratorio 4 - Polinomi e Interpolazione polinomiale Complementi di Matematica e Calcolo Numerico A.A. 2015-2016 Laboratorio 4 - Polinomi e Interpolazione polinomiale Polinomi e vettori: Consideriamo particolari funzioni di una variabile reale che siano

Dettagli

2.5.6 Operazioni di macchina effettuate in virgola mobile Esercizi 52

2.5.6 Operazioni di macchina effettuate in virgola mobile Esercizi 52 Prefazione XIII Elementi di analisi delle matrici 1 1.1 Spazi vettoriali 1 1.2 Matrici 3 1.3 Operazioni su matrici 4 1.3.1 Inversa di una matrice 5 1.3.2 Matrici e trasformazioni lineari 6 1.4 Traccia

Dettagli

UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI ROMA LA SAPIENZA

UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI ROMA LA SAPIENZA UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI ROMA LA SAPIENZA - 6.Funzioni con derivate - CTF Matematica Codice Compito: - Numero d Ordine D. Un polinomio di grado e tangente all asse x ed ha un flesso orizzontale nel punto

Dettagli

Complementi di Matematica e Calcolo Numerico A.A Laboratorio 4 - Polinomi e Interpolazione polinomiale

Complementi di Matematica e Calcolo Numerico A.A Laboratorio 4 - Polinomi e Interpolazione polinomiale Complementi di Matematica e Calcolo Numerico A.A. 2013-2014 Laboratorio 4 - Polinomi e Interpolazione polinomiale Polinomi e vettori Matlab non prevede un oggetto particolare di tipo polinomio, ma rappresenta

Dettagli

Raccolta di esercizi di Calcolo Numerico Prof. Michela Redivo Zaglia

Raccolta di esercizi di Calcolo Numerico Prof. Michela Redivo Zaglia Raccolta di esercizi di Calcolo Numerico Prof. Michela Redivo Zaglia Nota Bene: Gli esercizi di questa raccolta sono solo degli esempi. Non sono stati svolti né verificati e servono unicamente da spunto

Dettagli

Esercizi con i teoremi di de L Hôpital e la formula di Taylor. Mauro Saita Versione provvisoria.

Esercizi con i teoremi di de L Hôpital e la formula di Taylor. Mauro Saita  Versione provvisoria. Esercizi con i teoremi di de L Hôpital e la formula di Taylor. Mauro Saita e-mail maurosaita@tiscalinet.it Versione provvisoria. Novembre 05 Esercizi proposti durante le esercitazioni del corso di Analisi

Dettagli

Lezione 4 Quadratura Numerica. Fernando Palombo

Lezione 4 Quadratura Numerica.  Fernando Palombo Lezione 4 Quadratura Numerica http://idefix.mi.infn.it/~palombo/didattica/lab-tnds/corsolab/lezionifrontali Fernando Palombo Scopo della Quadratura Numerica Calcolare con metodi numerici un integrale definito

Dettagli

Complementi di Matematica e Calcolo Numerico A.A

Complementi di Matematica e Calcolo Numerico A.A Complementi di Matematica e Calcolo Numerico A.A. 207-208 Laboratorio 5 Metodi diretti per sistemi lineari Siano A R n n una matrice quadrata non singolare (det(a) 0) e b R n un vettore assegnati, allora

Dettagli

Laboratorio di Matematica Computazionale A.A Lab. 9

Laboratorio di Matematica Computazionale A.A Lab. 9 Laboratorio di Matematica Computazionale A.A. 2007-2008 Lab. 9 Spline interpolanti lineari (interp1) e cubiche (spline) Esercizio 1 Assegnati i punti di coordinate x -1 1 2 3 5 y 0-1 5 2 1 si disegnino,

Dettagli

La modellazione dei fenomeni fisici; definizione di analisi numerica e buona posizione.

La modellazione dei fenomeni fisici; definizione di analisi numerica e buona posizione. Insegnamento Livello e corso di studio Settore scientifico disciplinare (SSD) Analisi Numerica Corso di Laurea in Ingegneria Industriale (L9) MAT/08 Anno di corso 2 (il corso non è attivo per studenti

Dettagli

Dalla prova scritta del 18/01/2011

Dalla prova scritta del 18/01/2011 Esercitazione 8 Lucia Pilleri /0/0 Dalla prova scritta del 8/0/0 Esercizio Determinare i valori di α e β che rendono ortogonali le matrici B ] α α C β ] β e, in corrispondenza di una coppia di tali valori,

Dettagli

Esercizi su algebra lineare, fattorizzazione LU e risoluzione di sistemi lineari

Esercizi su algebra lineare, fattorizzazione LU e risoluzione di sistemi lineari Esercizi su algebra lineare, fattorizzazione LU e risoluzione di sistemi lineari 4 maggio Nota: gli esercizi più impegnativi sono contrassegnati dal simbolo ( ) Esercizio Siano 3 6 8 6 4 3 3 ) determinare

Dettagli

f(x) dx = F (b) F (a) Formula di quadratura o di integrazione numerica c i f(x i ) + R n (f)

f(x) dx = F (b) F (a) Formula di quadratura o di integrazione numerica c i f(x i ) + R n (f) INTEGRAZIONE NUMERICA Integrale di funzione I(f) = a f(x) dx = F (b) F (a) Formula di quadratura o di integrazione numerica a f(x) dx = n i=0 c i f(x i ) + R n (f) dove le {x i } sono i nodi e {c i } sono

Dettagli

Dipartimento di Ingegneria Industriale DII Anno Accademico 2018/19 Registro lezioni del docente SOMMARIVA ALVISE

Dipartimento di Ingegneria Industriale DII Anno Accademico 2018/19 Registro lezioni del docente SOMMARIVA ALVISE Attività didattica Dipartimento di Ingegneria Industriale DII Anno Accademico 2018/19 Registro lezioni del docente SOMMARIVA ALVISE CALCOLO NUMERICO [IN18101050] Corso di studio: INGEGNERIA DELL'ENERGIA

Dettagli

INTERPOLAZIONE. Introduzione

INTERPOLAZIONE. Introduzione Introduzione INTERPOLAZIONE Quando ci si propone di indagare sperimentalmente la legge di un fenomeno, nel quale intervengono due grandezze x, y simultaneamente variabili, e una dipendente dall altra,

Dettagli

Facoltá di Scienze MM.FF.NN. Corso di Studi in Informatica- A.A

Facoltá di Scienze MM.FF.NN. Corso di Studi in Informatica- A.A Facoltá di Scienze MM.FF.NN. Corso di Studi in Informatica- A.A. 5-6 Corso di CALCOLO NUMERICO / ANALISI NUMERICA : Esempi di esercizi svolti in aula 5//5 ) Dato un triangolo, siano a, b le lunghezze di

Dettagli

Corso di Geometria e Algebra Lineare

Corso di Geometria e Algebra Lineare Prof. C. Vergara, Dott.ssa N. Franchina, Dr. A. Colombo Corso di Geometria e Algebra Lineare Laboratorio 3: sistemi lineari 25 29 Maggio 2015 Metodi diretti per sistemi lineari Si consideri il seguente

Dettagli

Calcolo Numerico Informatica Manolo Venturin A.A. 2010 2011 Guida all esame

Calcolo Numerico Informatica Manolo Venturin A.A. 2010 2011 Guida all esame Calcolo Numerico Informatica Manolo Venturin A.A. 2010 2011 Guida all esame Testo aggiornato al 23 maggio 2011. L esame consiste in una prova scritta della durata di 2 ore. Tale prova è composta da tre/-

Dettagli

Esercitazione 21/12/2016

Esercitazione 21/12/2016 Esercitazione //6 Esercizio. Dati i tre numeri a = 69, b = 65 e c = 5.8 si calcolino le quantità (a+b)+c e a+(b+c) in un sistema in virgola mobile in base con mantissa di 5 cifre significative. Commentare

Dettagli

Trasformazione elementari di Givens

Trasformazione elementari di Givens Trasformazione elementari di Givens dove Osservazione Esprime una rotazione di ampiezza ϕ Esempio (n=2) Osservazione Rotazione nel senso positivo degli archi In generale Il prodotto matrice vettore equivale

Dettagli

Risoluzione di più sistemi con la stessa matrice

Risoluzione di più sistemi con la stessa matrice Risoluzione di più sistemi con la stessa matrice Data A R n n e b R n, calcolare x e z : Ax = b, Az = c costo del MEG ( 2 3 n3 + n 2) + ( 2 3 n3 + n 2) costo totale = 4 3 n3 + 2n 2 Obiettivo: separare

Dettagli

Universita degli Studi di Ancona - Facolta di Ingegneria Laurea in Ing. Elettronica (VO) Ing. Informatica e Automatica - Ing. delle Telecomunicazioni

Universita degli Studi di Ancona - Facolta di Ingegneria Laurea in Ing. Elettronica (VO) Ing. Informatica e Automatica - Ing. delle Telecomunicazioni Universita degli Studi di Ancona - Facolta di Ingegneria Laurea in Ing. Elettronica (VO) Ing. Informatica e Automatica - Ing. delle Telecomunicazioni ANALISI NUMERICA - Primo Parziale - TEMA A (Prof. A.M.Perdon)

Dettagli

Esercitazione di Calcolo Numerico 1 22 Aprile Determinare la fattorizzazione LU della matrice a 1 1 A = 3a 2 a 2a a a 2 A =

Esercitazione di Calcolo Numerico 1 22 Aprile Determinare la fattorizzazione LU della matrice a 1 1 A = 3a 2 a 2a a a 2 A = Esercitazione di Calcolo Numerico 22 Aprile 29. Determinare la fattorizzazione LU della matrice a A = 3a 2 a 2a a a 2 ed utilizzarla per calcolare il det(a). 2. Calcolare il determinante della matrice

Dettagli

Regola dei trapezi. a, b punti fissi a priori. non fissi a priori (indeterminati) errore di integrazione. a, b

Regola dei trapezi. a, b punti fissi a priori. non fissi a priori (indeterminati) errore di integrazione. a, b INTEGRAZIONE NUMERICA (Quadratura di Gauss) Regola dei trapezi I ( b a) f ( a) + f ( b) f (x) errore di integrazione f (x) f (a) f (b) a b x a a ' b' b x a, b punti fissi a priori a, b non fissi a priori

Dettagli

b vettore(termine noto) y* proiezione ortogonale di b

b vettore(termine noto) y* proiezione ortogonale di b Carla Guerrini 1 Sistemi sovradeterminati Sia A una matrice m n ove m > n sia b R m trovare una soluzione del sistema sovradeterminato Ax = b significa cercare di esprimere un vettore di R m come combinazione

Dettagli

Esercizi proposti sull uso di Matlab

Esercizi proposti sull uso di Matlab Esercizi proposti sull uso di Matlab Silvia Bonettini Dipartimento di Matematica, Università di Ferrara 26 gennaio 202 Calcolo Matriciale. Generare una matrice quadrata di ordine n (ove n è un dato introdotto

Dettagli

8.1. Esercizio. Determinare massimo e minimo delle seguenti funzioni nei corrispondenti intervalli: 2 x 4 x in [0, 1]; e x2 in [ 2, 2]

8.1. Esercizio. Determinare massimo e minimo delle seguenti funzioni nei corrispondenti intervalli: 2 x 4 x in [0, 1]; e x2 in [ 2, 2] ANALISI Soluzione esercizi 25 novembre 2011 8.1. Esercizio. Determinare massimo e minimo delle seguenti funzioni nei corrispondenti intervalli: 2 x 4 x in [0, 1]; e x2 in [ 2, 2] cos x cos x in [ 2π, 2π];

Dettagli

Università degli Studi di Bergamo Matematica II (5 e 7,5 crediti) 2 settembre 2008 Tema A

Università degli Studi di Bergamo Matematica II (5 e 7,5 crediti) 2 settembre 2008 Tema A Università degli Studi di Bergamo Matematica II (5 e 7,5 crediti 2 settembre 28 Tema A Tempo a disposizione: 2 ore. Calcolatrici, libri e appunti non sono ammessi. Ogni esercizio va iniziato all inizio

Dettagli