Detail předmětu

Matematika 5 (M)

FAST-NAA021Ak. rok: 2021/2022

Základy numerické matematiky, zejména interpolace a aproximace funkcí, numerické derivování a integrování, řešení algebraických a diferenciálních rovnic a jejich soustav.

Jazyk výuky

čeština

Počet kreditů

4

Garant předmětu

prof. Ing. Jiří Vala, CSc.

Zajišťuje ústav

Ústav matematiky a deskriptivní geometrie (MAT)

Výsledky učení předmětu

V návazosti na cíl předmětu získají studenti základní orientaci v numerických a statistických metodách používaných v materiálovém inženýrství a v příbuzných technických oborech.

Prerekvizity

Základní kurzy matematiky v BSP, programování v jazyku MATLAB (v rozsahu volitelného kurzu na ústavu MAT).

Osnovy výuky

1. Chyby v numerických výpočtech. Lineární prostory a zobrazení, věty o pevném bodu.
Iterační metody pro řešení nelineárních algebraických a vybraných dalších rovnic.
2. Iterační a kombinované metody pro řešení lineárních soustav algebraických rovnic, relaxační metody, metoda sdružených gradientů.
3. Multiplikativní rozklady matic. Numerický výpočet vlastních čísel a vektorů matic a inverzních matic, algoritmy pro speciální matice.
4. Podmíněnost soustav lineárních rovnic. Metoda nejmenších čtverců, pseudoinverzní matice.
5. Zobecnění metod z 3. a 4. pro řešení soustav nelineárních rovnic.
6. Lagrangeova a Hermiteova interpolace funkcí 1proměnné, zejména polynomy a splajny.
7. Aproximace funkcí 1 proměnné metodou nejmenších čtverců: lineární a nelineární varianta.
8. Aproximace funkcí více proměnných.
9. Numerické derivování. Metoda konečných diferencí pro řešení vybraných počátečních a okrajových úloh pro obyčejné diferenciální rovnice.
10. Numerické integrování. Metoda konečných prvků pro řešení pro řešení vybraných počátečních a okrajových úloh pro obyčejné diferenciální rovnice.
11. Časově závislé úlohy. Časová diskretizace: Eulerovy metody, metoda Cranka-Nicholsonové, Rungeho-Kuttovy metody, Newmarkova metoda.
12. Zobecnění 9. a 10. pro parciální diferenciální rovnice evolučního typu, např. rovnice přenosu tepla, rovnice proudění tekutin a rovnice dynamiky stavebních konstrukcí.
13. Citlivostní a inverzní úlohy. Identifikace materiálových parametrů ze známých výsledků měření.
Vybrané inženýrské aplikace v návaznosti na další předměty.

Učební cíle

Studenti získají základní znalosti numerické matematiky, pravděpodobnosti a statistiky v aplikaci na technické problémy s důrazem na materiálové inženýrství.

Vymezení kontrolované výuky a způsob jejího provádění a formy nahrazování zameškané výuky

Vymezení kontrolované výuky a způsob jejího provádění stanoví každoročně aktualizovaná vyhláška garanta předmětu.

Zařazení předmětu ve studijních plánech

  • Program NPC-SIM magisterský navazující 1 ročník, zimní semestr, povinný

Typ (způsob) výuky

 

Přednáška

26 hod., nepovinná

Vyučující / Lektor

prof. Ing. Jiří Vala, CSc.

Osnova

1. Chyby v numerických výpočtech. Kontraktivní zobrazení, aplikace na řešení nelineárních algebraických rovnic: metoda prosté iterace, Newtonova metoda, metoda sečen. 2. Přímé metody řešení soustav lineárních algebraických rovnic, zejména multiplikativní rozklady: LU rozklad, Choleského rozklad, princip QR rozkladu. 3. Iterační a relaxační metody pro řešení soustav lineárních algebraických rovnic, zejména Jacobiho a Gaussova-Seidelova metoda včetně relaxace. 4. Metoda sdružených gradientů, zejména pro soustavy lineárních algebraických rovnic. Newtonova metoda pro nelineární soustavy. 5. Podmíněnost soustav rovnic. Metoda nejmenších čtverců: princip, diskrétní případ. 6. Lagrangeův interpolační polynom, zejména Newtonův tvar. Hermiteův interpolační polynom. 7. Kubické splajny: princip pro lagrangeovské splajny, výpočty pro hermiteovské splajny. 8. Numerické derivování. Metoda konečných diferencí, aplikace na okrajové úlohy pro obyčejné diferenciální rovnice 2. řádu. 9. Numerické integrování: obdélníkové, lichoběžníkové a Simpsonovo pravidlo včetně odhadu chyby aproximace. Princip vícerozměrného numerického integrování. 10. Metoda konečných prvků, aplikace na okrajové úlohy pro obyčejné diferenciální rovnice 2. řádu. 11. Časově závislé úlohy: Eulerova implicitní a explicitní metoda, metoda Crankova-Nicolsonové a Rungeho-Kuttovy metody, aplikace na počáteční úlohy pro obyčejné diferenciální rovnice 1. řádu. 12. Pokračování a dokončení předchozích témat, poznámky k inženýrským aplikacím. 13. Metoda konečných prvků pro parciální diferenciální rovnice, příklad rovnice přenosu tepla.

Cvičení

13 hod., povinná

Vyučující / Lektor

prof. Ing. Jiří Vala, CSc.

Osnova

1.-2. Úvod do MATLABu: prostředí MATLABu, MATLAB online, přiřazování do proměnných, dvojtečka, operace s čísly a vektory, kreslení, komentáře, nápověda MATLABu, cyklus for-end a podmínka if-else-end. Zadání individuální semestrální práce. 3.-4. Opakování metod pro řešení 1 nelineární rovnice: graf funkce a odhad kořene, skript pro 1 konkrétní příklad a metodu bisekce, zobecnění pro libovolnou funkci a počáteční vstupy (for, if, plot, anonymní funkce). 5.-7. Implementace iteračních metod pro řešení soustav lineárních algebraických rovnic: operace s maticemi (*, .*, +, inv, det, size a podobné), norma vektoru, tvorba řešiče pro soustavu s dolní trojúhelníkovou maticí, pomocí něj tvorba skriptu pro Gaussovu-Seidelovu metodu v maticovém zápisu, vytvoření funkce včetně ověření vstupů (diagonální dominance apod.). 8.-9. Aproximace funkcí: metoda nejmenších čtverců maticově, využití připravené Gaussovy-Seidelovy iterace pro řešení normální rovnice, Lagrangeova interpolace – tvar polynomu a nalezení koeficientů, možná vazba na numerické integrování složeným lichoběžníkovým pravidlem. 11.-12. Obyčejné diferenciální rovnice: explicitní a implicitní Eulerova metoda pro řád 1, metoda konečných diferencí pro řád 2, využití připraveného řešiče soustav lineárních algebraických rovnic, porovnání s metodou konečných prvků. 13. Zhodnocení semestrální práce.