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Prüfung 5.5.14

Hey Leute!

Also zur letzten Prüfung: es is praktisch das gekommen, was bis jetzt gekommen is, nur wars bissl umfangreicher als die Tests, die im File "Alte Tests BW" drinnen sind, also in etwa 1.5mal so viel wie so ein Test. Ansich waren die Beispiele gleich, nur war noch die Herleitung für einen first order backword gefragt und sowohl ein linear als auch ein constant fit gefragt. Schauts auch, dass ihr die Randbedingungen (Dirichlet, Neumann, Periodic) könnts, das war ein unterpunkt mit fünf punkten! Wenns ihr das alles könnts, geht sich auch eine gute Note aus.

Theorie war bis auf zwei drei Sachen gleich.

lg

Clemens +1

Ich hab noch eine Frage zu 2.4 b, least squares constant fit, wo finde ich denn da die Formel? Danke :) Seite 44 im Skriptum.

Max ±0

Wenn man die Konditionsnummer berechnen soll, dann gibt es da ja mehrere Möglichkeiten und die bisherigen Aufgabenstellung waren ja nicht wirklich spezifisch, was man beützen soll (sprich l2-Norm und so weiter). In den Aufgaben wird immer mit lambda_max / lambda_min gerechnet, aber es gibt ja auch den Weg über die Normen. WIe macht man es denn jetzt am besten?

Clemens ±0

Wenn man die Konditionsnummer berechnen soll, dann gibt es da ja mehrere Möglichkeiten und die bisherigen Aufgabenstellung waren ja nicht wirklich spezifisch, was man beützen soll (sprich l2-Norm und so weiter). In den Aufgaben wird immer mit lambda_max / lambda_min gerechnet, aber es gibt ja auch den Weg über die Normen. WIe macht man es denn jetzt am besten? Das lamda_max/lamda_min ist eine Spektralnorm abgeleitet von der euklidischen Vektornorm.

Thomas ±0

Zum Thema Gauss-Quadratur: Es muss ein Angabefehler sein. Ich habe a2 in der Angabe weggelassen und es kommt das richtige Ergebnis heraus. Es sind einfach zu viele Angaben.

Zum Thema Konditionszahl mittels Eigenwerte: Bitte unbedingt aufpassen wann das überhaupt erlaubt ist! Laut Skriptum: "Ist die Matrix A normal, dann sind alle Eigenvektoren orthogonal zueinander und es gilt in der l2-Norm cond(A)= Betrag(lambda max / lambda min)" D. h. man müsste zuerst das Kriterium überprüfen ob die Eigenvektoren orthogonal sind. Ich glaube da ist der Betrag der inversen Matrix schneller und vor allem sicherer ausgerechnet...

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