Kontinuum modellek 1.  Bevezetés a kontinuum modellekbe  Numerikus számolás alapjai.

Slides:



Advertisements
Hasonló előadás
A differenciálszámítás alkalmazásai
Advertisements

Elemi függvények deriváltja
Adatelemzés számítógéppel
Programozási tételek, és „négyzetes” rendezések
4. Előadás: A mohó algoritmus
Nemlineáris és komplex rendszerek viselkedése
Matematikai Analízis elemei
Műveletek mátrixokkal
Számítógépes algebrai problémák a geodéziában
Vektormező szinguláris pontjainak indexe
Előadás 51 Kormányzati politika Államkötvény nélküli eset Az egyensúlyi modellben a kormányzati változók közül 2 exogén, egy endogén, mivel a kormányzat.
DIFFERENCIÁLSZÁMÍTÁS ALKALMAZÁSA
DIFFERENCIÁLSZÁMÍTÁS
Földstatikai feladatok megoldási módszerei
Ideális kontinuumok kinematikája
Számítógépes grafika, PPKE-ITK, Benedek Csaba, 2010 Geometriai modellezés 2. előadás.
A GEOMETRIA MODELLEZÉSE
Differenciál számítás
A lokális szélsőérték és a derivált kapcsolata
Integrálszámítás Mire fogjuk használni az integrálszámítást a matematikában, hova szeretnénk eljutni? Hol használható és mire az integrálszámítás? (már.
KÖZMŰ INFORMATIKA NUMERIKUS MÓDSZEREK I.
PTE PMMK Matematika Tanszék dr. Klincsik Mihály Matematika III. előadások MINB083, MILB083 Gépész és Villamosmérnök szak BSc képzés 2007/2008. őszi félév.
Matematika III. előadások MINB083, MILB083
Matematika III. előadások MINB083, MILB083
Mérnöki Fizika II előadás
1 Matematikai Analízis elemei dr. Szalkai István Pannon Egyetem, Veszprém nov. 08.
Matematikai Analízis elemei
Diplomamunka Geometriai invariánsokat interpoláló rekurzívan finomítható felületek Valasek Gábor ELTE IK, 2008.
Geometriai invariánsokat interpoláló rekurzívan finomítható felületek
Bevezetés az alakmodellezésbe II. Budapesti Műszaki Főiskola Neumann János Informatikai Főiskolai Kar A Műszaki Tervezés Rendszerei 2000/2001 tanév, I.
Számítógépes szimuláció A RITSIM-2000 rendszer ismertetése.
Modellek besorolása …származtatás alapján: 1.Determinisztikus fizika (más tudományág) alaptörvényeire, igazolt összefüggésere alapulfizika (más tudományág)
Modellek besorolása …származtatás alapján: 1.Determinisztikus fizika (más tudományág) alaptörvényeire, igazolt összefüggésere alapulfizika (más tudományág)
Matematika I. 1. heti előadás Műszaki Térinformatika 2013/2014. tanév szakirányú továbbképzés tavaszi félév Deák Ottó mestertanár.
Hőeloszlás háromszögelt síkrészeken Május, 2002 Bálint Miklós Vilmos Zsombori
A differenciálszámtás alapjai Készítette : Scharle Miklósné
Petri-hálón alapuló modellek analízise és alkalmazásai a reakciókinetikában Papp Dávid június 22. Konzulensek: Varró-Gyapay Szilvia, Dr. Tóth János.
III. Kontaktusok tulajdonságai és számítógépes modellezés 4. előadás: Hertz-kontaktus; ütközés Budapest, szeptember 28.
Határozatlan integrál
A MAPLE V rendszer a szimbolikus számítások egyik eszköze.  Jelentése: juharlevél.  1980-ban kezdték el fejleszteni Ontarioban.  Párbeszédes üzemmódban.
Az üzleti rendszer komplex döntési modelljei (Modellekkel, számítógéppel támogatott üzleti tervezés) II. Hanyecz Lajos.
A Van der Waals-gáz molekuláris dinamikai modellezése Készítette: Kómár Péter Témavezető: Dr. Tichy Géza TDK konferencia
Összegek, területek, térfogatok
Differenciálszámítás
A derivált alkalmazása a matematikában
Integrátorok alkalmazása a számítógépes szimulációban
AZ INTEGRÁLSZÁMÍTÁS ALKALMAZÁSA
előadások, konzultációk
A folytonosság Digitális tananyag.
A HATÁROZOTT INTEGRÁL FOGALMA
Valószínűségszámítás II.
Integrálszámítás.
előadások, konzultációk
Hermite-interpoláció
Készítette: Mátyás István agrár mérnöktanár szakos hallgató,
Elvárásoknak való megfelelés Tervezés szilárdságra Végeselem módszer Termékszimuláció tantárgy 5. előadás március 25. Előadó: Dr. Kovács Zsolt.
Földstatikai feladatok megoldási módszerei
Szerkezetek Dinamikája
Kontinuum modellek 2.  Közönséges differenciálegyenletek numerikus megoldásának alapjai  közönséges differenciálegyenletek  Euler módszer  Runge-Kutta.
Kinetikus Monte Carlo  Bevezetés  Véletlen bolyongás  Residence time algoritmus.
Hő- és Áramlástan I. Dr. Író Béla SZE-MTK Mechatronika és Gépszerkezettan Tanszék Ideális kontinuumok kinematikája.
Ágazati felkészítés a hazai ELI projekttel
Integrálszámítás.
IV. konzultáció Analízis Differenciálszámítás II.
Numerikus differenciálás és integrálás
Technológiai folyamatok optimalizálása
Bevezetés Tematika Számonkérés Irodalom
Matematika I. BGRMA1GNNC BGRMA1GNNB 7. előadás.
Matematika I. BGRMA1GNNC BGRMA1GNNB 3. előadás.
Absztrakt problémák Q  I  S, az absztrakt probléma kétváltozós reláció az esetek (I) és a megoldások (S) halmazán Példa: legrövidebb út Eset: gráf és.
Előadás másolata:

Kontinuum modellek 1.  Bevezetés a kontinuum modellekbe  Numerikus számolás alapjai

Bevezetés a kontinuum modellekbe A módszer lényege  Analitikus egyenletek, egyenletrendszerek (rendszerint közönséges vagy parciális differenciálegyenletek, egyenletrendszerek) közelítő megoldása számítógépen futtatható algoritmusok segítségével (numerikus módszerekkel). Előnyei  Analitikusan nem (vagy csak nehezen, illetve korlátozott feltételek mellett) megoldható problémák is kezelhetők. Dr. Erdélyi Zoltán Számítógépes modellezés 2

Bevezetés a kontinuum modellekbe  Általában viszonylag gyors a megoldás (számításigénye relatíve kicsi).  Nagyon nagy méret, illetve időskálát átfoghat a szimuláció.  Egyszerre sok jelenség belefoglalható a modellekbe (pl. transzport, feszültségek, elektromos és mágneses kölcsönhatás, stb.)  Jól megalapozott és bevált algoritmusok léteznek. Dr. Erdélyi Zoltán Számítógépes modellezés 3

Bevezetés a kontinuum modellekbe  Az egyszerűbb algoritmusok is gyakran megfelelő eredményt hoznak, ezek implementációja (algoritmus programozása) relatíve egyszerű.  Stb. Hátrányai, korlátai  Az analitikus modellek nem adnak információt részletekről, „elkenik” azokat. Pl. atomi mechanizmusokról, stb., csak a globális rendszerviselkedést írják le. Megjegyzés: sokszor ez elegendő is, sőt, a részletek nem is kívánatosak. Dr. Erdélyi Zoltán Számítógépes modellezés 4

Bevezetés a kontinuum modellekbe  Korlátozott, illetve kérdéses a kontinuum modellek alkalmazhatósága azokon a méretskálákon ahol az anyag szerkezeti részletei már karakterisztikussá válnak. Ez épp a napjainkban divatos és fontos (anyagtudományi) területen, a „nano”-ban már fontos és gondosan mérlegelendő kérdés az adott probléma vizsgálatakor.  A megoldási algoritmusok stabilitása „gondokat” okozhat. Dr. Erdélyi Zoltán Számítógépes modellezés 5

A NUMERIKUS SZÁMOLÁS ALAPJAI Dr. Erdélyi Zoltán Számítógépes modellezés 6

Egyváltozós függvény deriváltja „Definíció”: egy y = f(x) függvény deriváltja Dr. Erdélyi Zoltán Számítógépes modellezés 7

Egyváltozós függvény deriváltja Geometriai jelentés: Egy függvény adott pontban vett deriváltja, az ebben a pontban a függvényhez húzott érintő meredekségét adja. (h  0  szelő  érintő) Dr. Erdélyi Zoltán Számítógépes modellezés 8 x y y = f(x) a f(a) a+h f(a+h) h=0

Egyváltozós függvény integrálja „Definíció”: a deriválás inverze: ahol Dr. Erdélyi Zoltán Számítógépes modellezés 9

Egyváltozós függvény integrálja Határozott integrál: az [a, b] intervallumot n elemi intervallumra osztjuk a tetszőlegesen választott a = x 0 < x 1 < x 2 <... < x n = b ponttal. Választunk egy  i pontot minden részinter- vallumban vagy annak a szélén (  i Є [x i-1, x i ]). Ebben az esetben az f(x) függvény [a, b] intervallumon vett határozott integrálja: ahol  x i = x i - x i-1. Dr. Erdélyi Zoltán Numerikus számolás alapjai 10

Egyváltozós függvény integrálja Határozott integrál: az [a, b] intervallumot n elemi intervallumra osztjuk a tetszőlegesen választott a = x 0 < x 1 < x 2 <... < x n = b ponttal. Választunk egy  i pontot minden részinter-vallumban vagy annak a szélén (  i Є [x i-1, x i ]). Ebben az esetben az f(x) függvény [a, b] intervallumon vett határozott integrálja: ahol  x i = x i - x i-1. Dr. Erdélyi Zoltán Számítógépes modellezés 11 x y a=x 0 x 1 x 2 x i-1 x i x n-1 b=x n ii f(  i ) y = f(x) x y a b

Egyváltozós függvény integrálja Geometriai jelentés: Ha f(x) előjele nem változik az [a, b] intervallumon, I az x-tengely és a görbe közötti területet adja. Dr. Erdélyi Zoltán Számítógépes modellezés 12 x y a=x 0 b=x n y = f(x) I

Numerikus deriválás és integrálás A valóságban (pl. kísérleti) adatok sohasem folytonosak. f ismert  bizonyos számú pontja (pl. kísérlet)  (vagy analitikusan) f deriváltját szeretnénk meghatározni  az ismert pontokban  analitikus számítás nélkül (algoritmusok). f integrálját meghatározni  a primitív függvény meghatározása nélkül (van, hogy ez nem is lehetséges) Dr. Erdélyi Zoltán Számítógépes modellezés 13

Numerikus deriválás Dr. Erdélyi Zoltán Számítógépes modellezés 14 x f(x) xixi x i+1 f(x i+1 ) f(x i ) x i+1/2

Numerikus deriválás Centrális differencia módszer Dr. Erdélyi Zoltán Számítógépes modellezés 15 x f(x) x i-1 x i+1 f(x i+1 ) f(x i-1 ) xixi

Numerikus deriválás Dr. Erdélyi Zoltán Számítógépes modellezés 16

Numerikus deriválás magasabb rendű deriváltak kiszámítása:  1.  2.  3. Dr. Erdélyi Zoltán Számítógépes modellezés 17

Numerikus integrálás Polinomiális módszer  n pontban ismerjük a függvényt  2 megoldás : 1. n-1-ed rendű interpolációs polinom számítása: P n-1 (x) az n-1-ed rendű polinom integráljának számítása  probléma: a magas fokszámú polinomok nagyon oszcillálnak Dr. Erdélyi Zoltán Számítógépes modellezés 18

Numerikus integrálás 2. az n pontot p számú pontot tartalmazó alcsoportokra osztjuk ( p<n ) a p-1 -ed rendű polinomok integráljának számítása az alintervallumok integráljainak összegzése Dr. Erdélyi Zoltán Számítógépes modellezés 19

Numerikus integrálás Trapéz módszer : p+1=2 pont  interpolációs polinom=egyenes  A i =  legyen h = x i+1 - x i Dr. Erdélyi Zoltán Számítógépes modellezés 20 x y A xixi x i+1 yiyi y i+1

Numerikus integrálás Simpson módszer: p+1=3 pont  másodfokú interpolációs polinom i 0-tól n-2 -ig megy 2-es lépésekkel Dr. Erdélyi Zoltán Számítógépes modellezés 21 x y A

Numerikus integrálás Általános Newton-Cotes módszer: p+1 pont  p-ed rendű polinom illesztése: P p (x)  az 1. p számú adatot tartalmazó csoportra Dr. Erdélyi Zoltán Számítógépes modellezés 22 x y A

Numerikus integrálás Dr. Erdélyi Zoltán Számítógépes modellezés 23 A1A1 A3A3 A4A4 A5A5 A6A6 A2A2 I=A 1 +A 2 +A 3 +A 4 +A 5 +A 6 numerikus integrálás