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T
trangolari dove L è la matrice triangolare inferiore e L la matrice trangolare superiore.
a a a l l l l
0 0
11 12 13 11 11 12 13
a a a l l l
l
0 0
21 22 23 21 22 23
= x 22
a a a l l l
0
l 0
31 32 33 31 32 33
33 T
A = L x L
Si effettua il prodotto tra matrici e si uguaglia ad A e si determinano gli
elementi di L. T
si pone L =y
2 x
T
Si pone A =L L =C dove
x x L x y=C
1
y
1
y
1- si risolve pe r 2
y
3 xT T
Trovati i valori di y si pone L =y -> si calcola la L superiore e
x
impostare il sistema con incognite (x x x ).
1 2 3
07. Dato il sistema lineare Ax=C dove A=[ 8, 4, 2; 4, 6, 0; 2, 0, 3] e C=[ 1; 1; 1]. Determinare la matrice L di Cholesky.
12. Dato il sistema lineare Ax=C dove A=[ -4, -1, 0, 1; 0, -2, 1, 0; 0, 1, 3, 1; 0, 0, 1, -2] e C=[1; 0; 1; 2]. Eseguire due iterazioni con il metodo di Gauss
Seidel, partendo da un vettore iniziale x(0)=[ 0.17; -0.25; 0.25; -0.20] e due cifre decimali.
13. Dato il sistema lineare Ax=C dove A=[ 4, -1, 0, 0; -1, 4, -1, 0; 0, -1, 4, -1; -1, 0, -1, 4] e C=[-1; 2; 4; 10]. Eseguire due iterazioni con il metodo di Gauss
Seidel, partendo da un vettore iniziale x(0)=[ -0.25; 0.44; 1.11; 2.72] e due cifre decimali.
14. Dato il sistema lineare Ax=C dove A=[3, -2, 0; -2, 4, 2; 0, 2, 2] e C=[1; 4; 4]. Eseguire due iterazioni con il metodo di Gauss Seidel, partendo da un
vettore iniziale x(0)=[ 0; 0; 0] e due cifre decimali.
Iterazione 1
Iterazione 2
15. Dato il sistema lineare Ax=C dove A=[4, 1, 0, 0; 1, 5, 1, 0; 0, 1, 6, 1; 1, 0, 1, 4] e C=[1; 7; 16; 14].
Eseguire due iterazioni con il metodo di Gauss Seidel, partendo da un vettore iniziale x(0)=[ 0; 0; 0; 0]
e quattro cifre decimali.
16. Dato il sistema lineare Ax=C dove A=[4, -1, 0, 0; -1, 4, -1, 0; 0, -1, 4, -1; -1, 0, -1, 4] e C=[-1; 2; 4; 10]. Eseguire due iterazioni con il metodo di Gauss
Seidel, partendo da un vettore iniziale x(0)=[ 0; 0; 0; 0] e due cifre decimali.
17. Dato il sistema lineare Ax=C dove A=[ 4, -1, 0, 0; -1, 4, -1, 0; 0, -1, 4, -1; -1, 0, -1, 4] e C=[-1; 2; 4; 10]. Eseguire due iterazioni con il metodo di Gauss
Seidel, partendo da un vettore iniziale x(0)=[ 0.25; 0.44; 1.11; 2.72] e due cifre decimali.
18. Dato il sistema lineare Ax=C dove A=[ -4, -1, 0, 1; 0, -2, 1, 0; 0, 1, 3, 1; 0, 0, 1, -2] e C=[1; 0; 1; 2]. Eseguire due iterazioni con il metodo di Gauss
Seidel, partendo da un vettore iniziale x(0)=[ -0.400; -0.085; 0.390; -0.800] e tre cifre decimali.
19. Dato il sistema lineare Ax=C dove A=[ -4, -1, 0, 1; 0, -2, 1, 0; 0, 1, 3, 1; 0, 0, 1, -2] e C=[1; 0; 1; 2]. Eseguire due iterazioni con il metodo di Gauss
Seidel, partendo da un vettore iniziale x(0)=[ 1; 1; 1; 1] e tre cifre decimali.
20. Dato il sistema lineare Ax=C dove A=[ -4, -1, 0, 1; 0, -2, 1, 0; 0, 1, 3, 1; 0, 0, 1, -2] e C=[1; 0; 1; 2]. Eseguire due iterazioni con il metodo di Gauss
Seidel, partendo da un vettore iniziale x(0)=[ -0.250; 0.500; -0.170; -0.085] e tre cifre decimali.
21. La propagazione degli errori: cos'è, quando si verifica e come si può intervenire.
Cosa è?
Gli errori si amplificano durante la risoluzione numerica di un problema matemantico e la questione di come si propaghi l9errore
sul risultato è di fondamentale importanza.
Un algoritmo risolutore non è altro che una serie di operazioni elementari, il suo risultato finale dipende però da come gli errori si
amplificano nei vari passaggi successivi dell9algoritmo stesso.
Quando si verifica?
Si verifica a causa dell9accumularsi degli errori di arrotondamento dovuto al numero elevato di iterazioni effettuate per risolvere
sistemi di grandi dimensioni.
Come si può intervenire?
Utilizzando i sistemi interattivi si può tenere l9errore sotto controllo fissando a priori una tolleranza dell9errore che va però
verificata ad ogni iterazione tra il risultato ottenuto e quello immediatamente precedente. Verificata la convergenza verso un valore
che è la soluzione e fissata una tolleranza E l9entità dell9errore è trascurabile.
s
22. Dato il sistema lineare Ax=C dove A=[ -4, -1, 0, 1; 0, -2, 1, 0; 0, 1, 3, 1; 0, 0, 1, -2] e C=[1; 0; 1; 2]. Eseguire due iterazioni con il metodo di Gauss
Seidel, partendo da un vettore iniziale x(0)=[ 0; 0; 0; 0] e due cifre decimali.
23. Dato il sistema lineare Ax=C dove A=[ 4, -1, 0, 0; -1, 4, -1, 0; 0, -1, 4, -1; -1, 0, -1, 4] e C=[-1; 2; 4; 10]. Eseguire due iterazioni con il
metodo di Gauss Seidel, partendo da un vettore iniziale x(0)=[ 0; 0; 0; 0] e due cifre decimali.
Lezione 18
05. Dato il sistema lineare Ax=C dove A=[ 4, 1, 0, 0; 1, 5, 1, 0; 0, 1, 6, 1; 1, 0, 1, 4] e C=[1; 7; 16; 14]. Eseguire due iterazioni con il metodo di
Jacobi, partendo da un vettore iniziale x(0)=[ 0.2500; 1.4000; 2.6667; 3.5000] e quattro cifre decimali.
06. Dato il sistema lineare Ax=C dove A=[ 4, 1, 0, 0; 1, 5, 1, 0; 0, 1, 6, 1; 1, 0, 1, 4] e C=[ 1; 7; 16; 14]. Eseguire due iterazioni
con il metodo di Jacobi, partendo da un vettore iniziale x(0)=[ 0; 0; 0; 0] e quattro cifre decimali.
11. Data la seguente equazione non lineare f=[ 1, 0, -9, 1]. Eseguire due iterazioni con il metodo di Bisezione utilizzando come
valori di partenza x1= 2.5 e x2= 3.
12. Data la seguente equazione non lineare f=[ 1, 0, -9, 1]. Eseguire due iterazioni con il metodo di Bisezione utilizzando come
valori di partenza x1= 2 e x2= 3.
Data la seguente equazione non lineare f=[ 1, 0, 0, -2]. Eseguire due iterazioni con il metodo della Bisezione utilizzando
13.
come valori di partenza x1= 1 e x2= 2.
14. Data la seguente equazione non lineare f=[ 1, 0, 0, -2]. Eseguire due iterazioni con il metodo della Bisezione utilizzando come valori
di partenza x1= 0 e x2= 2.
15. Nel metodo di Bisezione, quando ed in che modo si decide di interrompere le iterazioni?
Cambia qualcosa
Per decidere quando interrompere le iterazioni del metodo di bisezione è
necessario un criterio.
L9 idea più semplice è quella di interrompere i calcoli quando l9errore scende al di sotto di un
valore prefissato.
Per valutare l9errore senza conoscere il valore esatto della radice cercata, si
utilizza la stima dell9errore approssimato :
E
a
Dove x ratt è il valore della radice nell9iterazione corrente; x rprec è il valore calcolato
nell9iterazione precedente.
Bisogna precisare che E viene preso in valore assoluto in quanto ciò che
a
interessa è la sua grandezza e non il segno.
Quando | E | diventa minore di un valore di riferimento prefissato allora si
a
interrompe il calcolo.
16. Data la seguente equazione non lineare f=[ 46, 0, 3, 1]. Eseguire due iterazioni con il metodo della Bisezione utilizzando come valori di
partenza x1= -4 e x2=1.
17. Data la seguente equazione non lineare f=[ 1, -1, -2]. Eseguire due iterazioni con il metodo della Bisezione utilizzando come valori
di partenza x1= -10 e x2= 1.
08. Nel metodo di Falsa Posizione, quando ed in che modo si decide di interrompere le iterazioni?
Cambia qualcosa
Per decidere quando interrompere le iterazioni del metodo di è
Falsa Posizione
necessario un criterio.
L9 idea più semplice è quella di interrompere i calcoli quando l9errore scende al di sotto di un
valore prefissato.
Per valutare l9errore senza conoscere il valore esatto della radice cercata, si
utilizza la stima dell9errore approssimato :
E
a
att prec
Dove x è il valore della radice nell9iterazione corrente; x è il valore calcolato
r r
nell9iterazione precedente.
Bisogna precisare che E viene preso in valore assoluto in quanto ciò che
a
interessa è la sua grandezza e non il segno.
Quando | E | diventa minore di un valore di riferimento prefissato allora si
a
interrompe il calcolo.
09. Data la seguente equazione non lineare f=[ 1, 0, 0, -2]. Eseguire due iterazioni con il metodo della Falsa posizione
utilizzando come valori di partenza x1= 0.5 e x2= 2.
10. Data la seguente equazione non lineare f=[ 1, 0, 0, -2]. Eseguire due iterazioni con il metodo della Falsa posizione
utilizzando come valori di partenza x1= 0 e x2= 2.
11. Data la seguente equazione non lineare f=[ 1, 0, -9, 1]. Eseguire due iterazioni con il metodo della Falsa posizione
utilizzando come valori di partenza x1= 2.9 e x2= 3.
12. Data la seguente equazione non lineare f=[ 46, 0, 3, 1]. Eseguire due iterazioni con il metodo della Falsa Posizione,
utilizzando come valori di partenza x1= -4 e x2= 1.
13. Data la seguente equazione non lineare f=[ 1, 0, -9, 1]. Eseguire due iterazioni con il metodo della Falsa posizione
utilizzando come valori di partenza x1= 2 e x2= 3.
14. Data la seguente equazione non lineare f=[ 1/6, 0, -1/6]. Eseguire due iterazioni con il metodo della Falsa Posizione
utilizzando come valori di partenza x1=0.03 e x2= 10.
15. Data la seguente equazione non lineare f=[ 1/6, 0, -1/6]. Eseguire due iterazioni con il metodo della Falsa Posizione
utilizzando come valori di partenza x1= 0 e x2= 10.
16. Data la seguente equazione non lineare f=[ 1, 3, 1]. Eseguire due iterazioni con il metodo della Falsa Posizione utilizzando
come valori di partenza x1= -0.5 e x2= 0.
17. Data la seguente equazione non lineare f=[ 1, 3, 1]. Eseguire due iterazioni con il metodo della Falsa Posizione utilizzando
come valori di partenza x1= 0 e x2= 4.
18. Data la seguente equazione non lineare f=[ 1, -1, -2]. Eseguire due iterazioni con il metodo della Falsa Posizione
utilizzando come valori di partenza x1= -10 e x2= 1.
Lezione 23
07. Determinare lo zero della seguente equazione non lineare f=[ 1, 0, -1, -2] con il metodo di Newton Raphson utilizzando
come valore di partenza x0= 2 e due cifre decimali.
08. Determinare la radice positiva della seguente funzione f=[ 1, -1, -2] con il metodo di Newton-Raphson utilizzando come
valore iniziale x0=2 e quattro cifre decimali.
09. Data la seguente equazione non lineare f=[ 1, -1, -2]. Eseguire due iterazioni con il metodo di Newton-Raphson
utilizzando come valore di partenza x0= 2.33 e due cifre decimali.
10. Determinare la radice negativa della seguente funzione f=[ 1, -1, -2] con il metodo di Newton-Raphson utilizzando come
valore iniziale x0=-0.7 e quattro cifre decimali.
f(x )=-3
3
11. Data la seguente funzione f=[ 2, -3.46, 0.8, -1.39]. Eseguire due iterazioni con il metodo di Newton-Raphson utilizzando
come valore iniziale x0=2 e quattro cifre decimali.
12. Data la seguente equazione non lineare f=[ 1, -2, 3, 6]. Eseguire due iterazioni con il metodo di Newton Raphson
utilizzando come valore di partenza x0=-5/4 e tre cifre decimali.
13. Nel metodo di Newton Raphson, quando ed in che modo si decide di interrompere le iterazioni?
Come criterio di arresto per il metodo Newton-Raphson si può utilizzare la formula che stima l9errore
approssimato E consentendo di valutare l9errore senza conoscere il valore esatto della radice cercata:
a
ratt rprec
Dove x il valore della radice nell9iterazione corrente, mentre x il valore calcolato nell9iterazione
è è