\documentclass[uebung]{../../../lecture} \begin{document} \title{Einführung in die Numerik: Übungsblatt 2} \author{Leon Burgard, Christian Merten} \punkte \begin{aufgabe} Die relativen Konditionszahlen sind gegeben durch \[ \frac{\partial F_i}{\partial x_j}(x) \frac{x_j}{F_i(x)} .\] \begin{itemize} \item $F(x, y) = x \cdot y$: \[ \frac{\partial F}{\partial x} = y \qquad \frac{\partial F}{\partial y } = x .\] Damit folgt \[ k_{11} = y \cdot \frac{x}{x \cdot y} = 1 \qquad k_{12} = x \cdot \frac{y}{x \cdot y} = 1 .\] Die Multiplikation ist also gut konditioniert. \item $F(x, y) = \frac{x}{y}$: \begin{align*} \frac{\partial F}{\partial x} = \frac{1}{y} &\qquad \frac{\partial F}{\partial y} = - \frac{x}{y^2} \intertext{Damit folgt} k_{11} = \frac{1}{y} \cdot \frac{x}{\frac{x}{y}} = \frac{x}{y} \frac{y}{x} = 1 &\qquad k_{12} = -\frac{x}{y^2} \cdot \frac{y}{\frac{x}{y}} = - \frac{x}{y^2} \frac{y^2}{x} = -1 .\end{align*} Die Division ist also auch gut konditioniert. \item $F(x) = \sqrt{x} $ \begin{align*} \frac{\d F}{\d x} &= \frac{1}{2\sqrt{x} } \intertext{Damit folgt} k_{11} &= \frac{1}{2\sqrt{x} } \frac{x}{\sqrt{x} } = \frac{1}{2} .\end{align*} Wurzelziehen ist also ebenfalls gut konditioniert. \end{itemize} \end{aufgabe} \begin{aufgabe} \begin{itemize} \item Sei $p \in \N$. \begin{align*} f(h) &= (ph^2 + h^2)^2 - p^2h^{4} \\ &= h^{2} \left(2ph + 1\right) \intertext{Es ist $2ph + 1 \le 2p + 1$ für $h \le 1$. Also folgt mit $c = 2p + 1$} f(h) &= \mathcal{O}(h^2) .\end{align*} Es ist außerdem \[ \frac{h^2(2ph+1)}{h^{3}} = \frac{2ph^{3} + h^2}{h^{3}} = 2p + \frac{1}{h} \xrightarrow{h \searrow 0} \infty ,\] also ist $f(h) \neq \mathcal{O}(h^{3})$. \item Es gilt für $0 < h \le \frac{1}{e}\colon |\ln(h)| \ge 1$. Also folgt \[ |f(h)| = \left|-\frac{h^2}{\ln(h)}\right| \le h^2 \implies f(h) = \mathcal{O}(h^2) .\] Es ist außerdem mit de l'Hospital \begin{align*} \lim_{h \to 0} \left| \frac{h^2}{\ln(h)h^{3}} \right| = \lim_{h \to 0} \left| \frac{\frac{1}{h}}{\ln(h)} \right| \qquad \stackrel{\text{de l'Hospital}}{=} \qquad\lim_{h \to 0} \left| \frac{\frac{1}{h^2}}{\frac{1}{h}} \right| = \infty ,\end{align*} also ist $f(h) \neq \mathcal{O}(h^{3})$. \item Es folgt mit Additionstheoremen \begin{align*} f(h) = \frac{\sin(x+h) - 2\sin(x) + \sin(x-h)}{h^2 + \sin(x)} = \frac{2 \sin(x) (\cos(h) - 1)}{h^2} + \sin(x) .\end{align*} Damit folgt $f(h) = \mathcal{O}(h^2)$, denn mit de l'Hospital ist \begin{align*} \lim_{h \to 0} \left| \frac{f(h)}{h^2} \right| &= \lim_{h \to 0} \left| \frac{2 \sin(x) (\cos h - 1) + h^2 \sin(x)}{h^4} \right| \\ &= \lim_{h \to 0} \left| \frac{- 2 \sin(x) \sin(h) + 2h \sin(x)}{4h^{3}} \right| \\ &= \lim_{h \to 0} \left| \frac{-2 \sin(x) \cos(h) + 2 \sin(x)}{12h^{2}} \right| \\ &= \lim_{h \to 0} \left| \frac{2 \sin(x) \sin(h)}{24h} \right| \\ &= \lim_{h \to 0} \left| \frac{2 \sin(x) \cos(h)}{24} \right| \\ &= \left|\frac{\sin(x)}{12} \right| < \infty \intertext{Es gilt außerdem $f(h) \neq \mathcal{O}(h^{3})$, denn wiederum mit de l'Hospital ist} \lim_{h \to 0} \left| \frac{f(h)}{h^{3}} \right| &= \lim_{h \to 0} \left| \frac{2 \sin(x) (\cos h - 1) + h^2 \sin(x)}{h^5} \right| \\ &= \lim_{h \to 0} \left| \frac{- 2 \sin(x) \sin(h) + 2h \sin(x)}{5h^{4}} \right| \\ &= \lim_{h \to 0} \left| \frac{-2 \sin(x) \cos(h) + 2 \sin(x)}{20h^{3}} \right| \\ &= \lim_{h \to 0} \left| \frac{2 \sin(x) \sin(h)}{60h^2} \right| \\ &= \lim_{h \to 0} \left| \frac{2 \sin(x) \cos(h)}{120h} \right| \\ &= \infty .\end{align*} \end{itemize} \begin{figure}[h!] \begin{tikzpicture} \begin{axis} \addplot[domain=0:1, samples=50, smooth, green] {3*x^2 + x)^2 - 3^2*x^4}; \addplot[domain=0:1, samples=50, smooth, red] {x^2 * (2*3 + 1)}; \legend{$(ph^2 + h)^2 - p^2h^{4}$, $(2p + 1) h^2$} \end{axis} \end{tikzpicture} \begin{tikzpicture} \begin{axis} \addplot[domain=0:0.5, samples=50, smooth, green] {- (x^2)/(ln(x))}; \addplot[domain=0:0.5, samples=50, smooth, red] {x^2}; \legend{$- \frac{h^2}{\ln h}$, $h^2$} \end{axis} \end{tikzpicture} \caption{Links: $f_1(h)$ für $p = 1$ und $c = 7$, Rechts: $f_2(h)$ mit $c = 1$} \end{figure} \end{aufgabe} \begin{aufgabe} Quadratische Ergänzung führt auf die Lösungsformel \begin{align*} x_{1/2} &= \pm \sqrt{p^2 - 1} + p \intertext{Also folgt} \frac{\partial F_{1/2}}{\partial p} &= \pm \frac{p}{\sqrt{p^2 - 1} } + 1 \intertext{Damit ergibt sich} k_{11} &= \frac{1 + \sqrt{1 - \frac{1}{p^2}} }{1 - \frac{1}{p^2} + \sqrt{1 - \frac{1}{p^2}} } \\ k_{21} &= \frac{- 1 + \sqrt{1 - \frac{1}{p^2}} }{-1 + \frac{1}{p^2} + \sqrt{1 - \frac{1}{p^2}} } .\end{align*} Aus der Lösungsformel folgt zudem $F(p) \in \R^{2} \iff |p| \ge 1 $ Das alternativ parametrisierte Problem führt auf die Lösungen $x_1 = t$ und $x_2 = \frac{1}{t}$, denn \begin{align*} t^2 - \frac{t^2 + 1}{t} t + 1 &= t^2 - t^2 - 1 + 1 = 0 \\ \frac{1}{t^2} - \frac{t^2 + 1}{t} \frac{1}{t} + 1 &= \frac{1}{t^2} - 1 - \frac{1}{t^2} + 1 = 0 .\end{align*} Damit folgt \begin{align*} \frac{\partial F_{1}}{\partial t} &= 1 \\ \frac{\partial F_2}{\partial t} &= - \frac{1}{t^2} \intertext{Damit folgt} k_{11} &= 1 \frac{t}{t} = 1 \\ k_{21} &= -\frac{1}{t^2} \frac{t}{\frac{1}{t}} = - \frac{t^2}{t^2} = - 1 .\end{align*} Im ersten Fall wird das Problem schlecht konditioniert, wenn $|p| < 1$ wird, allerdings hat dann die Gleichung keine reellen Lösungen mehr. Im zweiten Fall, ist das Problem immer gut konditioniert. \end{aufgabe} \begin{aufgabe} Es sei $I := [0,1]$ und \[ f\colon I \to I, \quad f(x) := \begin{cases} 2x & \text{falls } x \in [0, 0.5) \\ 2 - 2x & \text{falls } x \in [0.5, 1] \end{cases} .\] Die Folge $(x_i)_{i\in\N}$ sei für ein $x_0 \in I$ definiert als \[ x_i = f(x_{i-1}) .\] \begin{enumerate}[a)] \item siehe \textit{zeltabbildung.cpp} \item Beh.: Sei $x_0 = (0.m_1 \ldots m_r)_{2} \in [0,1]$ eine Festkommazahl der Binärdarstellung mit höchstens $r$ Nachkommastellen ungleich $0$. Dann gilt $x_{r+1} = 0$. \begin{proof} Beweis per Induktion nach $r$. Für $r = 0$: trivial $f(0) = 0 \implies x_1 = 0$. Sei Beh. gegeben für ein $r \in \N_0$. Dann sei \[ x_0 = (0.m_1\ldots m_{r+1})_2 \in [0,1] .\] mit $m_{r+1} \neq 0$ (sonst bereits gezeigt). Falls $x_0 \in [0, 0.5)$. Dann ist $m_1 = 0$ und \[ x_1 = f(x_0) = 2x_0 = 2 \sum_{i=1}^{r+1} m_i 2^{-i} = \sum_{i=1}^{r+1} m_i 2^{-i+1} = (0.\widetilde{m}_{1}\ldots\widetilde{m}_{r+1})_2 .\] Da $m_{r+1} = 1_{2} \implies \widetilde{m}_{r+1} = 0_{2}$. Also hat $x_1$ höchstens $r$ Stellen ungleich $0$. Wende I.V. auf $x_1$ an. Damit folgt $x_{r+1} = 0$. Falls $x_0 \in [0.5, 1]$. Dann ist $m_1 = 1_{2}$ und \[ x_1 = f(x_0) = 2 - 2x_0 = 2 - 2 \sum_{i=1}^{n} m_i 2^{-i} = 2 - \sum_{i=1}^{n} m_i 2^{-i + 1} = (0.\widetilde{m}_{1}\ldots\widetilde{m}_{r+1})_2 .\] Da $m_{r+1} = 1_{2} \implies \widetilde{m}_{r+1} = 0_{2}$. Also hat $x_1$ höchstens $r$ Stellen ungleich $0$. Wende I.V. auf $x_1$ an. Damit folgt $x_{r+1} = 0$. \end{proof} \item siehe \textit{zeltabbildung.cpp} \end{enumerate} \end{aufgabe} \end{document}