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 x³ dx mit der Trapezregel, n = 4, an und vergleiche mit dem exakten Wert. Bestimme den absoluten Fehler |E| = |T − I|.

f(x) = x³[a, b] = [0, 1]n = 4
|E| =
2.Numerische VerfahrenSchwer
00,050,10,150,20,50,550,6ty(0, 0,5)

Führe einen Schritt des klassischen Runge-Kutta-Verfahrens (RK4) mit h = 0,2 für y′ = cos t − y, y(0) = 0,5, aus. Bestimme y₁ ≈ y(0,2).

y′ = cos t − yy(0) = 0,5h = 0,2
y1 =
3.Folgen & ReihenMittel
k|aₖ₊₁/aₖ|123456789101112

Wende das Quotientenkriterium auf Σk=1∞ 3ᵏ·k!/kᵏ an. Bestimme L = lim |ak+1/ak|.

ak = 3ᵏ·k!/kᵏ
L =
4.Folgen & ReihenSchwer

Erkenne die Reihe und bestimme ihre Summe: S = Σk=0∞ 1,5ᵏ/k!.

ak = 1,5ᵏ/k!
S =
5.Matrizen & DeterminantenMittel
A =−5−13−5−4−332−2

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

A = [−5 −1 3; −5 −4 −3; 3 2 −2]
det A =
6.Matrizen & DeterminantenSchwer
A =−13−31b =−42

Löse das Gleichungssystem −x + 3y = −4 und −3x + y = 2. Bestimme x.

−x + 3y = −4−3x + y = 2
x =
7.DifferentialgleichungenMittel
tyy(0) = 1y(0,5) = ?

Löse y″ + 3y′ + 2y = 0 mit y(0) = 1 und y′(0) = -2. Bestimme y(0,5).

y″ + 3y′ + 2y = 0y(0) = 1y′(0) = -2
y(0.5) =
8.DifferentialgleichungenSchwer
tyK = 10ymax​ = ?

Ein System gehorcht y″ + 4y′ + 20y = 200 für t ≥ 0, ausgehend von der Ruhe: y(0) = 0, y′(0) = 0. Bestimme den Spitzenwert ymax seiner Sprungantwort.

y″ + 4y′ + 20y = 200y(0) = 0y′(0) = 0
ymax =

3Lösungen

1.Numerische Verfahren

Antwort: |E| = 0,01563

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 = 0,25

Trapezregel

T = (0,25/2)·(0 + 2·0,015625 + 2·0,125 + 2·0,421875 + 1) = 0,265625

Fehler

|E| = |0,265625 − 0,25| = 0,01563

Antwort

|E| = 0,01563

Relativer Fehler: 6,25 %.

2.Numerische Verfahren

Antwort: y1 = 0,5894

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.

Vier Steigungen

k₁ = f(0, 0,5) = 0,5
k₂ = f(0,1, 0,55) = 0,445004
k₃ = f(0,1, 0,5445) = 0,450504
k₄ = f(0,2, 0,590101) = 0,389966

Zusammenfassen

y₁ = 0,5 + (0,2/6)(0,5 + 2·0,445004 + 2·0,450504 + 0,389966) = 0,5894

Antwort

y1 = 0,5894
3.Folgen & Reihen

Antwort: L = 1,104

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.

Quotient aufeinanderfolgender Glieder

|ak+1/ak| = 3·(k/(k + 1))ᵏ = 3/(1 + 1/k)ᵏ → 3/e

Schlussfolgerung

L = 1,104 > 1

Antwort

L = 1,104

L > 1, die Reihe divergiert also.

4.Folgen & Reihen

Antwort: S = 4,482

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.

Standardreihen

Σ xᵏ/k! = eˣ

Einsetzen

x = 1,5
S = e1,5 = 4,482

Antwort

S = 4,482
5.Matrizen & Determinanten

Antwort: det A = −45

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 = 14, M₁₂ = 19, M₁₃ = 2

Laplace-Entwicklung

det A = (−5)·14 − (−1)·19 + 3·2 = −45

Antwort

det A = −45
6.Matrizen & Determinanten

Antwort: x = −1,25

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.

Determinante der Koeffizientenmatrix

det A = (−1)·1 − 3·(−3) = 8

Die x-Spalte ersetzen

det Aₓ = (−4)·1 − 3·2 = −10
x = −10/8 = −1,25

Antwort

x = −1,25
y = −1,75
7.Differentialgleichungen

Antwort: y(0.5) = 0,3679

Lineare Gleichungen zweiter Ordnung: Für y″ + b·y′ + c·y = 0 mache den Ansatz y = ert: Das ergibt die charakteristische Gleichung r² + b·r + c = 0. Zwei reelle Wurzeln r₁ ≠ r₂ ergeben y = A·er₁t + B·er₂t (überdämpft); eine doppelte Wurzel r ergibt y = (A + Bt)·ert (aperiodischer Grenzfall); komplexe Wurzeln −α ± jω ergeben y = e−αt(A cos ωt + B sin ωt) (unterdämpft, schwingend). Die Anfangswerte y(0) und y′(0) legen A und B fest. In der Form y″ + 2ζωny′ + ωn²y = 0 ist ωn die Eigenfrequenz und ζ der Dämpfungsgrad: Für ζ < 1 schwingt das System. Bei konstanter Eingangsgröße, y″ + by′ + cy = c·K, ist die Lösung der stationäre Wert K plus die freie Antwort.

Charakteristische Wurzeln

(r + 1)(r + 2) = 0 → r = −1, −2

Konstanten aus den Anfangswerten

A + B = 1, −1A − 2B = -2
A = 0, B = 1

Auswerten

y(0,5) = 0·e−0,5 + 1·e−1 = 0,3679

Antwort

y(0,5) = 0,3679
8.Differentialgleichungen

Antwort: ymax = 12,08

Lineare Gleichungen zweiter Ordnung: Für y″ + b·y′ + c·y = 0 mache den Ansatz y = ert: Das ergibt die charakteristische Gleichung r² + b·r + c = 0. Zwei reelle Wurzeln r₁ ≠ r₂ ergeben y = A·er₁t + B·er₂t (überdämpft); eine doppelte Wurzel r ergibt y = (A + Bt)·ert (aperiodischer Grenzfall); komplexe Wurzeln −α ± jω ergeben y = e−αt(A cos ωt + B sin ωt) (unterdämpft, schwingend). Die Anfangswerte y(0) und y′(0) legen A und B fest. In der Form y″ + 2ζωny′ + ωn²y = 0 ist ωn die Eigenfrequenz und ζ der Dämpfungsgrad: Für ζ < 1 schwingt das System. Bei konstanter Eingangsgröße, y″ + by′ + cy = c·K, ist die Lösung der stationäre Wert K plus die freie Antwort.

Stationärer Wert und Wurzeln

yss = 10, r = −2 ± 4j

Konstanten aus den Anfangswerten

y(0) = 10 + A = 0 → A = −10
y′(0) = −2A + 4B = 0 → B = −5

Spitzenwert

t = π/4 = 0,7854
ymax = 10·(1 + e−2·π/4) = 12,08

Antwort

ymax = 12,08

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