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
xy01,53

Nähere ∫03 sin x dx mit der Trapezregel, n = 2, an und vergleiche mit dem exakten Wert. Bestimme den absoluten Fehler |E| = |T − I|.

f(x) = sin x[a, b] = [0, 3]n = 2
|E| =
2.Numerische VerfahrenSchwer
00,050,10,150,20,50,55ty(0, 0,5)

Führe einen Schritt des klassischen Runge-Kutta-Verfahrens (RK4) mit h = 0,2 für y′ = t² + y², y(0) = 0,5, aus. Bestimme y₁ ≈ y(0,2).

y′ = t² + y²y(0) = 0,5h = 0,2
y1 =
3.Folgen & ReihenMittel
AΣ 1/k²k = 1 … ∞BΣ (4/5)ᵏk = 1 … ∞CΣ (k + 3)/k²k = 1 … ∞DΣ 1/(k² + 2)k = 1 … ∞

Genau eine der vier Reihen divergiert. Klicke sie an.

A: Σ 1/k²B: Σ (4/5)ᵏC: Σ (k + 3)/k²D: Σ 1/(k² + 2)
  1. 1A: Σ 1/k²
  2. 2B: Σ (4/5)ᵏ
  3. 3C: Σ (k + 3)/k²
  4. 4D: Σ 1/(k² + 2)
4.Folgen & ReihenSchwer
xyfP₂0,4

Verwende das Maclaurin-Polynom vom Grad 2 von f(x) = cos(3x), um f(0,4) anzunähern. Gib P₂(0,4) an.

f(x) = cos(3x)n = 2x = 0,4
P₂(0.4) =
5.Matrizen & DeterminantenMittel
A =−6330B =124−6

Sei C = AB für die gezeigten Matrizen. Bestimme den Eintrag c12 (Zeile 1, Spalte 2).

A = [−6 3; 3 0]B = [1 2; 4 −6]
c12 =
6.Matrizen & DeterminantenSchwer
A =4−434b =−12−10

Löse das Gleichungssystem 4x − 4y = −12 und 3x + 4y = −10. Bestimme x.

4x − 4y = −123x + 4y = −10
x =
7.DifferentialgleichungenMittel
tyy(0) = 3y(1) = ?

Löse y″ + 4y′ + 4y = 0 mit y(0) = 3 und y′(0) = -2. Bestimme y(1).

y″ + 4y′ + 4y = 0y(0) = 3y′(0) = -2
y(1) =
8.DifferentialgleichungenSchwer
ty1y(1) = ?

Löse y′ + y = 2e−3t mit y(0) = 0. Bestimme y(1).

y′ + y = 2e−3ty(0) = 0
y(1) =

3Lösungen

1.Numerische Verfahren

Antwort: |E| = 0,3879

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 = 1,989992

Trapezregel

T = (1,5/2)·(0 + 2·0,997495 + 0,14112) = 1,602082

Fehler

|E| = |1,602082 − 1,989992| = 0,3879

Antwort

|E| = 0,3879

Relativer Fehler: 19,49 %.

2.Numerische Verfahren

Antwort: y1 = 0,5584

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) = 0,25
k₂ = f(0,1, 0,525) = 0,285625
k₃ = f(0,1, 0,528563) = 0,289378
k₄ = f(0,2, 0,557876) = 0,351225

Zusammenfassen

y₁ = 0,5 + (0,2/6)(0,25 + 2·0,285625 + 2·0,289378 + 0,351225) = 0,5584

Antwort

y1 = 0,5584
3.Folgen & Reihen

Antwort: C: Σ (k + 3)/k²

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.

Jede Reihe testen

A: Σ 1/k² → p-Reihe mit p = 2 > 1: konvergiert.
B: Σ (4/5)ᵏ → Geometrisch mit r = 4/5, |r| < 1: konvergiert.
C: Σ (k + 3)/k² → Verhält sich für große k wie 1/k: divergiert nach dem Vergleich mit der harmonischen Reihe.
D: Σ 1/(k² + 2) → Kleiner als 1/k², eine konvergente p-Reihe: konvergiert nach dem Vergleichskriterium.

Die Antwort

C: Σ (k + 3)/k²

Antwort

C: Σ (k + 3)/k²
4.Folgen & Reihen

Antwort: P₂(0.4) = 0,28

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.

Maclaurin-Polynom

P₂(x) = 1 − 4,5x²

Einsetzen

P₂(0,4) = 1 − 0,72 = 0,28

Antwort

P₂(0,4) = 0,28

Der exakte Wert ist f(0,4) = 0,362358; der Fehler 0,0823578 wird kleiner, wenn du mehr Terme nimmst oder einen Punkt näher bei 0.

5.Matrizen & Determinanten

Antwort: c12 = −30

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

c12 = (−6)·2 + 3·(−6) = −30

Antwort

c12 = −30
6.Matrizen & Determinanten

Antwort: x = −3,143

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 = 4·4 − (−4)·3 = 28

Die x-Spalte ersetzen

det Aₓ = (−12)·4 − (−4)·(−10) = −88
x = −88/28 = −3,143

Antwort

x = −3,143
y = −0,1429
7.Differentialgleichungen

Antwort: y(1) = 0,9473

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.

Doppelte Wurzel

(r + 2)² = 0 → r = −2

Konstanten

A = y(0) = 3
y′(0) = B − 2A → B = -2 + 6 = 4

Auswerten

y(1) = (3 + 4·1)·e−2 = 0,9473

Antwort

y(1) = 0,9473
8.Differentialgleichungen

Antwort: y(1) = 0,3181

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)′ = 2e−2t

Allgemeine Lösung

y = 2/(−2)·e−3t + C·e−t = −1·e−3t + C·e−t

Anfangsbedingung

0 = −1 + C → C = 1

Auswerten

y(1) = −1·0,04979 + 1·0,3679 = 0,3181

Antwort

y(1) = 0,3181

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