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

Die Trapezregel wird für ∫12 1/x dx verwendet. Der Fehler beträgt höchstens (b − a)³·M/(12n²) mit M = max|f″| auf [1, 2]. Bestimme die kleinste Anzahl n von Streifen, die einen Fehler unter 0,0001 garantiert.

f(x) = 1/x[a, b] = [1, 2]ε = 0,0001
n =
2.Numerische VerfahrenSchwer
00,511,52−101ty(0, −1)

Verwende das Euler-Verfahren mit h = 0,5 für y′ = t − y, y(0) = −1, um y4 ≈ y(2) zu schätzen.

y′ = t − yy(0) = −1h = 0,5
y4 =
3.Folgen & ReihenMittel
k|aₖ₊₁/aₖ|123456789101112

Wende das Quotientenkriterium auf Σk=1∞ (k!)²·2ᵏ/(2k)! an. Bestimme L = lim |ak+1/ak|.

ak = (k!)²·2ᵏ/(2k)!
L =
4.Folgen & ReihenSchwer

f(x) = sin x wird bei x = 1,5 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) = sin xx = 1,5M = 1ε = 1 × 10⁻⁵
n =
5.Matrizen & DeterminantenMittel
A =34−41B =−4−221

Sei C = AB für die gezeigten Matrizen. Bestimme den Eintrag c11 (Zeile 1, Spalte 1).

A = [3 4; −4 1]B = [−4 −2; 2 1]
c11 =
6.Matrizen & DeterminantenSchwer
A =−4−4−1−6b =6−11

Löse das Gleichungssystem −4x − 4y = 6 und −x − 6y = −11. Bestimme x.

−4x − 4y = 6−x − 6y = −11
x =
7.DifferentialgleichungenMittel
t (min)T (°C)25Ta​T = ?

Ein geschmiedetes Stahlteil mit 460 °C kühlt in einer Werkstatt mit 25 °C ab. Sie folgt dem Newtonschen Abkühlungsgesetz dT/dt = −k·(T − Tₐ). Bestimme mit k = 0,03 min⁻¹ die Temperatur T nach 25 min.

T0 = 460 °CTa = 25 °Ck = 0,03 min⁻¹t = 25 min
T = °C
8.DifferentialgleichungenSchwer
t (min)m (kg)70 minm = ?

Ein Behälter enthält 1000 L reines Wasser. Salzlösung mit 0,2 kg Salz pro Liter fließt mit 10 L/min zu, und die gut durchmischte Lösung fließt mit derselben Rate ab. Wie viel Salz m ist nach 70 min im Behälter?

V = 1000 Lm0 = 0 kgc = 0,2 kg/Lr = 10 L/min
m = kg

3Lösungen

1.Numerische Verfahren

Antwort: n = 41

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.

Schranke für die zweite Ableitung

M = 2/1³ = 2

Nach n auflösen

n² > 1·2/(12·0,0001) = 1667
n > 40,82 → n = 41

Antwort

n = 41
2.Numerische Verfahren

Antwort: y4 = 1

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₊₁00−11−0,510,5−0,51021010,531,50,511

Euler-Schritte

y₁ = −1 + 0,5·(1) = −0,5
y₂ = −0,5 + 0,5·(1) = 0
y₃ = 0 + 0,5·(1) = 0,5
y₄ = 0,5 + 0,5·(1) = 1
00,511,52−101ty

Diagramm

y4 = 1

Antwort

y4 = 1

Der exakte Wert ist y(2) = 1.

3.Folgen & Reihen

Antwort: L = 0,5

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| = 2·(k + 1)²/((2k + 2)(2k + 1)) → 2/4

Schlussfolgerung

L = 0,5 < 1

Antwort

L = 0,5

L < 1, die Reihe konvergiert also.

4.Folgen & Reihen

Antwort: n = 10

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)!Schranke011,5121,125260,56253240,210941200,0632857200,01582650400,003397403200,000635683628800,0001059936288001,589 × 10⁻⁵10399168002,167 × 10⁻⁶

Schranken für wachsendes n

n = 9: 1,589 × 10⁻⁵ ≥ 1 × 10⁻⁵
n = 10: 2,167 × 10⁻⁶ < 1 × 10⁻⁵

Kleinster Grad

n = 10

Antwort

n = 10
5.Matrizen & Determinanten

Antwort: c11 = −4

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.

Zeile mal Spalte

c11 = 3·(−4) + 4·2 = −4

Antwort

c11 = −4
6.Matrizen & Determinanten

Antwort: x = −4

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 = (−4)·(−6) − (−4)·(−1) = 20

Die x-Spalte ersetzen

det Aₓ = 6·(−6) − (−4)·(−11) = −80
x = −80/20 = −4

Antwort

x = −4
y = 2,5
7.Differentialgleichungen

Antwort: T = 230,5 °C

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.

Lösung des Abkühlungsgesetzes

T(t) = 25 + 435·e−0,03t

t einsetzen

T(25) = 25 + 435·0,4724 = 230,5 °C

Antwort

T = 230,5 °C
8.Differentialgleichungen

Antwort: m = 100,7 kg

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.

Die Gleichung aufstellen

dm/dt = 10·0,2 − (10/1000)·m = 2 − 0,01·m

Lösen

Der integrierende Faktor ist ert/V; die Lösung nähert sich dem Gleichgewicht c·V.

m(t) = 200 + (−200)·e−t/100

t einsetzen

m(70) = 200 + (−200)·0,4966 = 100,7 kg

Antwort

m = 100,7 kg

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