Numerische Verfahren: Lernpaket

Formelsammlungen, die wichtigsten Lösungsschritte zu jedem Thema und 8 Übungsaufgaben, mit vollständigen Lösungen am Ende.

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1Formeln und Methoden

Numerische Verfahren

Bisektion
c = (a + b)/2, width after n steps (b − a)/2ⁿ
Newton-Raphson
xn+1 = xₙ − f(xₙ)/f′(xₙ)
Lineare Interpolation
y = y₁ + (y₂ − y₁)(x − x₁)/(x₂ − x₁)
Trapezregel
T = (h/2)[f₀ + 2f₁ + … + 2fn−1 + fₙ], h = (b − a)/n
Simpson-Regel (n gerade)
S = (h/3)[f₀ + 4f₁ + 2f₂ + … + 4fn−1 + fₙ]
Fehlerschranke der Trapezregel
|E| ≤ (b − a)h²M/12, M = max|f″|
Euler
yn+1 = yₙ + h·f(tₙ, yₙ)
Heun
yn+1 = yₙ + (h/2)(k₁ + k₂), k₂ = f(tₙ + h, yₙ + hk₁)
RK4
yn+1 = yₙ + (h/6)(k₁ + 2k₂ + 2k₃ + k₄)

Methode

  1. Bei einer Nullstelle: Prüfe den Vorzeichenwechsel für die Bisektion oder berechne f und f′ für Newton, und behalte sechs oder mehr Stellen in einer Tabelle der Iterierten.
  2. Für einen Tabellenwert: Interpoliere linear zwischen den beiden benachbarten Punkten.
  3. Für ein Integral: Bestimme h = (b − a)/n, liste f an jedem Knoten auf, wende die Gewichte an (1, 2, …, 2, 1 für Trapez; 1, 4, 2, …, 4, 1 für Simpson mit geradem n) und multipliziere mit h/2 bzw. h/3.
  4. Für eine Differentialgleichung: Gehe von t₀ aus mit yₙ₊₁ = yₙ + h·f(tₙ, yₙ) (Euler) oder der gemittelten Steigung (Heun) schrittweise vor, eine Zeile pro Schritt, bis du das gesuchte t erreichst.

Folgen & Reihen

Arithmetische Folge
aₙ = a₁ + (n − 1)d, Sₙ = n(a₁ + aₙ)/2
Geometrische Folge
aₙ = a₁rⁿ⁻¹, Sₙ = a₁(1 − rⁿ)/(1 − r)
Unendliche geometrische Reihe
S = a₁/(1 − r), |r| < 1
p-Reihe
Σ1/kᵖ converges only for p > 1
Quotientenkriterium
L = lim |ak+1/ak|: L < 1 converges, L > 1 diverges
Konvergenzradius
R = lim |ck/ck+1|
Taylor-Polynom
Pₙ(x) = Σ f⁽ᵏ⁾(a)(x − a)ᵏ/k!
Maclaurin-Reihe
eˣ = Σxᵏ/k!, sin x = x − x³/3! + …, cos x = 1 − x²/2! + …, ln(1 + x) = x − x²/2 + …
Lagrangesche Fehlerschranke
|Rₙ| ≤ M·|x − a|ⁿ⁺¹/(n + 1)!

Methode

  1. Erkenne den Typ: arithmetisch (konstante Differenz), geometrisch (konstanter Quotient), eine Standardreihe, eine Potenzreihe oder ein Taylor-Polynom.
  2. Verwende für Summen Sₙ = n(a₁ + aₙ)/2, Sₙ = a₁(1 − rⁿ)/(1 − r) oder S = a₁/(1 − r) für |r| < 1, wobei a₁ das erste Glied der Summe ist.
  3. Zur Konvergenz: erst das Trivialkriterium, dann der Vergleich mit Σ1/kᵖ oder einer geometrischen Reihe, und bei Fakultäten und k-ten Potenzen das Quotienten- oder Wurzelkriterium.
  4. Liste für Taylor-Polynome f(a), f′(a), f″(a), … auf, teile die k-te Ableitung durch k! und schätze den Fehler mit M·|x − a|ⁿ⁺¹/(n + 1)! ab.

Matrizen & Determinanten

2×2-Determinante
det = ad − bc
Inverse einer 2×2-Matrix
A⁻¹ = (1/det)·[d −b; −c a]
Produkt
(AB)ij = Σk AikBkj
Eigenwerte
det(A − λI) = 0
Cramersche Regel
xi = det(Ai)/det(A)

Differentialgleichungen

Exponentielles Wachstum/exponentieller Zerfall
dy/dt = ky → y = y0ekt
Halbwertszeit
k = ln 2 / t½
Newtonsches Abkühlungsgesetz
T(t) = Ta + (T0 − Ta)e−kt
Integrierender Faktor
y′ + p(x)y = q(x): μ = e∫p dx, (μy)′ = μq
Mischbehälter
dm/dt = r·c − (r/V)·m

2Übungsaufgaben

1.Numerische VerfahrenMittel
xy00,250,50,751

Nähere ∫01 sin x dx mit der Trapezregel, n = 4, an und vergleiche mit dem exakten Wert. Bestimme den absoluten Fehler |E| = |T − I|.

f(x) = sin x[a, b] = [0, 1]n = 4
|E| =
2.Numerische VerfahrenSchwer
00,5112ty(0, 1)

Verwende das Euler-Verfahren mit h = 0,25 für y′ = 1 + sin(ty), y(0) = 1, um y4 ≈ y(1) zu schätzen.

y′ = 1 + sin(ty)y(0) = 1h = 0,25
y4 =
3.Folgen & ReihenMittel
xx₀ = 0??R

Bestimme den Konvergenzradius R der Potenzreihe Σk=1∞ (2k)!·xᵏ/(k!)².

Σ (2k)!·xᵏ/(k!)²x₀ = 0
R =
4.Folgen & ReihenSchwer

f(x) = cos x wird bei x = 0,5 durch ihr Maclaurin-Polynom vom Grad n angenähert. Bestimme mit der Lagrangeschen Schranke M·|x|ⁿ⁺¹/(n + 1)! und M = 1 den kleinsten Grad n, der einen Fehler unter 1 × 10⁻⁵ garantiert.

f(x) = cos xx = 0,5M = 1ε = 1 × 10⁻⁵
n =
5.Matrizen & DeterminantenMittel
A =−15−1−44−3521

Bestimme die Determinante det A der gezeigten 3×3-Matrix A.

A = [−1 5 −1; −4 4 −3; 5 2 1]
det A =
6.Matrizen & DeterminantenSchwer
A =−3151

Bestimme den größeren Eigenwert λ der gezeigten Matrix A.

A = [−3 1; 5 1]
λ =
7.DifferentialgleichungenMittel
t (min)T (°C)15Ta​240 °C

Ein geschmiedetes Stahlteil mit 420 °C kühlt in einer Werkstatt mit 20 °C ab. Nach 15 min beträgt die Temperatur 240 °C. Sie folgt dem Newtonschen Abkühlungsgesetz dT/dt = −k·(T − Tₐ). Bestimme die Konstante k in min⁻¹.

T0 = 420 °CTa = 20 °CT(15) = 240 °C
k = min⁻¹
8.DifferentialgleichungenSchwer
ty2y(2) = ?

Löse y′ + y = 9e−2t mit y(0) = 4. Bestimme y(2).

y′ + y = 9e−2ty(0) = 4
y(2) =

3Lösungen

1.Numerische Verfahren

Antwort: |E| = 0,002397

Numerische Integration: Teile [a, b] in n Streifen der Breite h = (b − a)/n mit den Knoten x₀ … xₙ. Trapezregel: T = (h/2)[f₀ + 2f₁ + 2f₂ + … + 2fn−1 + fₙ]. Simpson-Regel (n gerade): S = (h/3)[f₀ + 4f₁ + 2f₂ + 4f₃ + … + 4fn−1 + fₙ]. Der Fehler der Trapezregel schrumpft wie h² (Schranke (b − a)h²·M/12 mit M = max|f″|), der der Simpson-Regel wie h⁴, daher ist Simpson bei denselben Knoten meist weit genauer.

Exakter Wert

I = 0,459698

Trapezregel

T = (0,25/2)·(0 + 2·0,247404 + 2·0,479426 + 2·0,681639 + 0,841471) = 0,457301

Fehler

|E| = |0,457301 − 0,459698| = 0,002397

Antwort

|E| = 0,002397

Relativer Fehler: 0,5214 %.

2.Numerische Verfahren

Antwort: y4 = 2,504

Numerische Lösung von y′ = f(t, y): Das Euler-Verfahren geht entlang der Steigung am Anfang jedes Schritts: yn+1 = yₙ + h·f(tₙ, yₙ). Das Heun-Verfahren (verbessertes Euler-Verfahren) mittelt die Steigung am Anfang und an einer Euler-Vorhersage: k₁ = f(tₙ, yₙ), k₂ = f(tₙ + h, yₙ + h·k₁), yn+1 = yₙ + (h/2)(k₁ + k₂). Das klassische Runge-Kutta-Verfahren (RK4) kombiniert vier Steigungen: yn+1 = yₙ + (h/6)(k₁ + 2k₂ + 2k₃ + k₄). Der globale Fehler ist beim Euler-Verfahren proportional zu h, beim Heun-Verfahren zu h², beim RK4 zu h⁴.

ntₙyₙf(tₙ, yₙ)yₙ₊₁00111,2510,251,251,3074391,5768620,51,576861,7092472,00417130,752,0041711,9977112,503599

Euler-Schritte

y₁ = 1 + 0,25·(1) = 1,25
y₂ = 1,25 + 0,25·(1,307439) = 1,57686
y₃ = 1,57686 + 0,25·(1,709247) = 2,004171
y₄ = 2,004171 + 0,25·(1,997711) = 2,503599
00,5112ty

Diagramm

y4 = 2,504

Antwort

y4 = 2,504
3.Folgen & Reihen

Antwort: R = 0,25

Konvergenz: Streben die Glieder nicht gegen 0, divergiert die Reihe (Trivialkriterium). Σ1/kᵖ konvergiert nur für p > 1 und Σrᵏ nur für |r| < 1. Vergleiche eine Reihe mit einer dieser Reihen, wenn sich ihre Glieder für große k wie diese verhalten. Quotientenkriterium: L = lim |ak+1/ak|; Wurzelkriterium: L = lim |ak|1/k. L < 1 konvergiert, L > 1 divergiert, L = 1 entscheidet nichts. Eine Potenzreihe Σck(x − x₀)ᵏ konvergiert für |x − x₀| < R mit R = lim |ck/ck+1|; eine alternierende Reihe mit gegen 0 fallenden Gliedern konvergiert.

Koeffizienten

ck+1/ck = (2k + 2)(2k + 1)/(k + 1)² → 4, also R = 1/4

Radius

R = 0,25

Antwort

R = 0,25

Das Quotientenkriterium sagt an den beiden Randpunkten nichts aus; sie müssen getrennt geprüft werden.

4.Folgen & Reihen

Antwort: n = 6

Taylor-Polynome: Nahe x = a wird eine glatte Funktion durch Pₙ(x) = f(a) + f′(a)(x − a) + f″(a)(x − a)²/2! + … + f⁽ⁿ⁾(a)(x − a)ⁿ/n! angenähert; für a = 0 ist das das Maclaurin-Polynom. Standardreihen: eˣ = Σxᵏ/k!, sin x = x − x³/3! + x⁵/5! − …, cos x = 1 − x²/2! + x⁴/4! − …, ln(1 + x) = x − x²/2 + x³/3 − …, 1/(1 − x) = Σxᵏ. Lagrangesche Fehlerschranke: |f(x) − Pₙ(x)| ≤ M·|x − a|ⁿ⁺¹/(n + 1)!, wobei M der größte Wert von |f⁽ⁿ⁺¹⁾| zwischen a und x ist.

n(n + 1)!Schranke010,5120,125260,020833240,00260441200,000260457202,17 × 10⁻⁵650401,55 × 10⁻⁶

Schranken für wachsendes n

n = 5: 2,17 × 10⁻⁵ ≥ 1 × 10⁻⁵
n = 6: 1,55 × 10⁻⁶ < 1 × 10⁻⁵

Kleinster Grad

n = 6

Antwort

n = 6
5.Matrizen & Determinanten

Antwort: det A = −37

Matrizen: Die Determinante einer 2×2-Matrix ist ad − bc. Bei 3×3 entwickelst du nach einer Zeile: jeder Eintrag mal die Determinante der 2×2-Matrix, die nach Streichen seiner Zeile und Spalte übrig bleibt, mit abwechselnden Vorzeichen + − +. Eigenwerte λ lösen det(A − λI) = 0; für 2×2 ist das λ² − (Spur)·λ + det = 0.

2×2-Minoren der ersten Zeile

M₁₁ = 10, M₁₂ = 11, M₁₃ = −28

Laplace-Entwicklung

det A = (−1)·10 − 5·11 + (−1)·(−28) = −37

Antwort

det A = −37
6.Matrizen & Determinanten

Antwort: λ = 2

Matrizen: Die Determinante einer 2×2-Matrix ist ad − bc. Bei 3×3 entwickelst du nach einer Zeile: jeder Eintrag mal die Determinante der 2×2-Matrix, die nach Streichen seiner Zeile und Spalte übrig bleibt, mit abwechselnden Vorzeichen + − +. Eigenwerte λ lösen det(A − λI) = 0; für 2×2 ist das λ² − (Spur)·λ + det = 0.

Charakteristische Gleichung

λ² − (−2)λ + (−8) = 0

Lösen

λ = (−2 ± √(36))/2 → λ = −4, 2
λ = 2

Antwort

λ = 2
7.Differentialgleichungen

Antwort: k = 0,03986 min⁻¹

Differentialgleichungen erster Ordnung: dy/dt = k·y hat die Lösung y = y₀·ekt (Wachstum für k > 0, Zerfall für k < 0); eine Halbwertszeit T ergibt k = ln 2/T. Das Newtonsche Abkühlungsgesetz dT/dt = −k·(T − Tₐ) ergibt T(t) = Tₐ + (T₀ − Tₐ)·e−kt. Eine lineare Gleichung y′ + p(x)·y = q(x) löst man mit dem integrierenden Faktor μ = e∫p dx: (μy)′ = μq, also μy = ∫μq dx + C.

Verhältnis der Temperaturdifferenzen

e−15k = 220/400

Nach k auflösen

k = ln(400/220)/15 = 0,03986 min⁻¹

Antwort

k = 0,03986 min⁻¹
8.Differentialgleichungen

Antwort: y(2) = 1,595

Differentialgleichungen erster Ordnung: dy/dt = k·y hat die Lösung y = y₀·ekt (Wachstum für k > 0, Zerfall für k < 0); eine Halbwertszeit T ergibt k = ln 2/T. Das Newtonsche Abkühlungsgesetz dT/dt = −k·(T − Tₐ) ergibt T(t) = Tₐ + (T₀ − Tₐ)·e−kt. Eine lineare Gleichung y′ + p(x)·y = q(x) löst man mit dem integrierenden Faktor μ = e∫p dx: (μy)′ = μq, also μy = ∫μq dx + C.

Integrierender Faktor

μ = et
(ety)′ = 9e−t

Allgemeine Lösung

y = 9/(−1)·e−2t + C·e−t = −9·e−2t + C·e−t

Anfangsbedingung

4 = −9 + C → C = 13

Auswerten

y(2) = −9·0,01832 + 13·0,1353 = 1,595

Antwort

y(2) = 1,595

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