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Einführung in die Numerik
Peter Bastian
Universität HeidelbergInterdisziplinäres Zentrum für Wissenschaftliches Rechnen
Im Neuenheimer Feld 368, D-69120 Heidelbergemail: [email protected]
13. Oktober 2015
Peter Bastian (IWR) Numerik 0 13. Oktober 2015 1 / 158
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Vorlesung
Dozent: Peter Bastian, INF 368, R. 420, Sprechstunde Do 11-12([email protected])Übungsleitung: Dominic Kempf([email protected])Vorlesungstermine: Di, Do 14-16, HS 1, INF 288.Webseite zur Vorlesung (Materialien, Übungsaufgaben, . . . )
http://conan.iwr.uni-heidelberg.de/teaching/numerik0_ws2015/
Vorlesung vorwiegend als Tafelanschrieb mit praktischenBeispielen auf dem Computer.Inhalt der Folien ist als PDF auf Webseite erhältlich.Mitschrieb von Stefan Breunig von 2010:
https://mathphys.fsk.uni-heidelberg.de/~stefan/mitschriebe/numerik0/numerik0_print.pdf
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Programmieren
Vorlesung und praktische Programmierübungen verwendenProgrammiersprache C++.Zur Vorlesung werden C++ Klassen für Matrizen, Vektoren undZeitmessung zur Verfügung gestellt.Wir empfehlen (und unterstützen) Programmieren in einerLINUX Umgebung.Mac user: Analog LinuxWindows user (kein support!):
LiveCD/Stick (http://www.ubuntu.com)Wubi (http://wubi-installer.org)Virtuelle Maschine mit Linux (http://www.virtualbox.org)Cygwin (http://www.cygwin.com), Editor: Notepad++(http://notepad-plus-plus.org)
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Programmierkurs
Einsteigerkurs für Programmieranfänger (2 mal mit gleichem Inhalt):
Mittwoch, 21.10.2015, 14-16 Uhr, Otto-Meyerhof-Zentrum, INF350, Untergeschoss, PoolräumeMittwoch, 21.10.2015, 16-18 Uhr, Otto-Meyerhof-Zentrum, INF350, Untergeschoss, Poolräume
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Übung
Begleitend zur Vorlesung finden Übungen statt:
Pro Woche wird ein Übungsblatt mit theoretischen undpraktischen Übungen (Programmierübungen) ausgegeben.Punkteverhältnis ca. 70% (theoretisch) zu 30% (praktisch).Eine erfolgreiche Teilnahme an den Übungen ist Voraussetzungfür die Teilnahme an der Klausur.Einmal pro Woche findet betreutes Programmieren imCIP-Pool statt. Die Teilnehmer können hier Unterstützung beiSchwierigkeiten mit der Lösung der Programmieraufgabenerhalten. Termin: Mi 21.10.15, OMZ INF 350, Untergeschoss, U011
Eine Abgabe in Gruppen von zwei bis drei Teilnehmer ist möglich undausdrücklich erwünscht.
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Übungsbetrieb
Ausgabe Übungsblätter immer Donnerstags (erstes ÜbungsblattFreitag 22.10.2015).Bearbeitungszeit jeweils 1 Woche.Abgabe im Foyer INF 288, freitags 11 Uhr.Beginn der Übungsgruppen ab 19.10.2015.
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Übungsgruppen
Anmeldung über Muesli:https://www.mathi.uni-heidelberg.de/muesli/
ist geöffnet
Derzeit 6 Termine geöffnet
Anmeldung bis Donnerstag, 15.10.2015, 20:00 Uhr
Zuteilung am Freitag
Übungstermin Pool:
Mi 14-16 Uhr INF 350 (OMZ), U011
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Scheinkriterien
Klausur:Die Scheinvergabe und Benotung erfolgt aufgrund der Ergebnisse derverpflichtenden Klausur.
Klausurtermin: wird bekannt gegeben
Zulassung zur Klausur:
50 % der Punkte aus allen ÜbungenVorführung mindestens einer Lösung in der Übungsgruppe(einmal pro Teilnehmer, nicht einmal pro Abgabegruppe).
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Weiterführende Vorlesungen
Numerik (gewöhnlicher Differentialgleichungen)Numerik partieller DifferentialgleichungenParallele Löser für große GleichungssystemeKontinuumsmechanikStrömungsmechanikAlgorithmische Optimierung I/IIObjektorientiertes Programmieren im WissenschaftlichenRechnen
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Inhalt
1 Motivation
Modellbildung und Simulation
Ein einfaches Beispiel: Das Fadenpendel
Inhaltsübersicht der Vorlesung
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Die Wissenschaftliche Methode
Experiment: Beobachte (und messe) was passiert.Theorie: Versuche die Beobachtung mit Hilfe von Modellen zuerklären.Theorie und Experiment werden sukzessive verfeinert undverglichen, bis eine akzeptable Übereinstimmung vorliegt.In Naturwissenschaft und Technik liegen Modelle oft in Formmathematischer Gleichungen vor. Z. B. gewöhnliche oderpartielle Differentialgleichungen.Oft können die Modellgleichungen nicht geschlossen (mit Papierund Bleistift oder Mathematica . . . ) gelöst werden.
) Numerische Simulation und Optimierung
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Simulation
Simulation: Gleichungen numerisch lösen.Undurchführbare Experimente ermöglichen(z. B. Galaxienkollisionen).Einsparung teuerer Experimente (z. B. Windkanal).Parameterstudien schneller durchführbar.(Automatische) Optimierung von Prozessen.Identifikation von Modellparametern aus Messungen.Abschätzung von Unsicherheiten.
Vielfältiger Einsatz in Naturwissenschaft, Technik und Industrie:Strömungsberechnung (Wetter, Klima), Festigkeit vonBauwerken . . .Grundlage für alle diese Anwendungen sind numerischeAlgorithmen!Auch Informatiker sind beteiligt: SW-Engineering,High-Performance (Parallel) Computing, . . .
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Wissenschaftliches Rechnenmathematisches Modellkonzeptionelles Modell
numerisches ModellComputerprogramm
Realität
wesentliche Prozesse
WellenausbreitungTransport von Materie
ReaktionPhasenübergänge...
algebraische GleichungenDifferentialgleichungenWahrscheinlichkeiten
Funktionen, ...Objekte: reelle Zahlen,
Näherungsverfahrenzur Lösung oben genannter Gleichungen
Komplexe SWSW−Engineering, Qualität
High Performance Comp.Visualisierung
?
Simulation Effizienz ("Teraflop")
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Fehlerquellen
Unterschiede zwischen Experiment und Simulation habenverschiedene Gründe:
Modellfehler : Ein relevanter Prozess wurde nicht oder ungenaumodelliert (Temp. konstant, Luftwiderstand vernachlässigt, . . . )Datenfehler : Messungen von Anfangsbedingungen,Randbedingungen, Werte für Parameter sind fehlerbehaftet.Abschneidefehler : Abbruch von Reihen oder Iterationsverfahren,Approximation von Funktionen (z.B. stückweise Polynome).Rundungsfehler : Reelle Zahlen werden im Rechner genähertdargestellt.
Untersuchung von Rundungsfehlern und Abschneidefehlern ist einzentraler Aspekt der Vorlesung!
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Pisa, 1582
Der Student Galileo Galilei sitzt in der Kirche und ihm ist langweilig.Er beobachtet den langsam über ihm pendelnden Kerzenleuchter unddenkt: „Wie kann ich nur die Bewegung dieses Leuchtersbeschreiben?“.
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Pisa, 1582
Der Student Galileo Galilei sitzt in der Kirche und ihm ist langweilig.Er beobachtet den langsam über ihm pendelnden Kerzenleuchter unddenkt: „Wie kann ich nur die Bewegung dieses Leuchtersbeschreiben?“.
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Pisa, 1582
Der Student Galileo Galilei sitzt in der Kirche und ihm ist langweilig.Er beobachtet den langsam über ihm pendelnden Kerzenleuchter unddenkt: „Wie kann ich nur die Bewegung dieses Leuchtersbeschreiben?“.
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Pisa, 1582
Der Student Galileo Galilei sitzt in der Kirche und ihm ist langweilig.Er beobachtet den langsam über ihm pendelnden Kerzenleuchter unddenkt: „Wie kann ich nur die Bewegung dieses Leuchtersbeschreiben?“.
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Konzeptionelles Modell
Welche Eigenschaften (physikalischenProzesse) sind für die gestellte Fragerelevant?
Leuchter ist ein Massenpunkt mitder Masse m.Der Faden der Länge ` wird alsrigide und masselos angenommen.Der Luftwiderstand wirdvernachlässigt.
Nun entwickle mathematisches Modell.
lengthphi
FT FN
F
origin
m
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KräfteAnnahme: Pendel läuft aufKreisbahn: Nur Tangentialkraft istrelevant.Tangentialkraft bei Auslenkung �:
~FT
(�) = �mg sin(�)✓
cos(�)sin(�)
◆.
Also etwa:
~FT
(0) = �mg
✓00
◆,
~FT
(⇡/2) = �mg
✓01
◆.
Vorzeichen kodiert Richtung.
lengthphi
FT FN
F
origin
m
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Weg, Geschwindigkeit, Beschleunigung
Weg s(t), Geschwindigkeit v(t), Beschleunigung a(t) erfüllen:
v(t) =ds(t)
dt, a(t) =
dv(t)
dt.
Für den zurückgelegten Weg (mit Vorzeichen!) gilt s(t) = `�(t).Also für die Geschwindigkeit
v(t) =d s(�(t))
dt=
d `�(t)
dt= `
d�(t)
dt
und die Beschleunigung
a(t) =d v(�(t))
dt= `
d2�(t)
dt2 .
Peter Bastian (IWR) Numerik 0 13. Oktober 2015 18 / 158
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Bewegungsgleichung
Einsetzen in das 2. Newton’sche Gesetz m a(t) = F (t) liefertnun:
m`d2�(t)
dt2 = �mg sin(�(t)) 8t > t0.
Die Kraft ist hier skalar (vorzeichenbehafteter Betrag derTangentialkraft), da wir nur den zurückgelegten Weg betrachten.Ergibt gewöhnliche Differentialgleichung 2. Ordnung für dieAuslenkung �(t):
d2�(t)
dt2 = �g
`sin(�(t)) 8t > t0. (1)
Eindeutige Lösung erfordert zwei Anfangsbedingungen (t0 = 0):
�(0) = �0,d�
dt(0) = u0. (2)
Peter Bastian (IWR) Numerik 0 13. Oktober 2015 19 / 158
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Lösung bei kleiner Auslenkung
Allgemeine Gleichung für das Pendel ist schwer „analytisch“ zulösen.Für kleine Winkel � gilt
sin(�) ⇡ �,
z.B. sin(0, 1) = 0, 099833417.Diese Näherung reduziert die Gleichung auf
d2�(t)
dt2 = �g
`�(t).
Ansatz �(t) = A cos(!t) liefert mit �(0) = �0, d�dt
(0) = 0 danndie aus der Schule bekannte Formel
�(t) = �0 cos✓r
g
`t
◆(3)
Peter Bastian (IWR) Numerik 0 13. Oktober 2015 20 / 158
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Volles Modell; Verfahren 1
Löse das volle Modell mit zwei numerischen Verfahren.Ersetze Gleichung zweiter Ordnung durch zwei Gleichungenerster Ordnung:
d�(t)
dt= u(t),
d2�(t)
dt2 =du(t)
dt= �g
`sin(�(t)).
Ersetze Ableitungen durch Differenzenquotienten:�(t +�t)� �(t)
�t⇡ d�(t)
dt= u(t),
u(t +�t)� u(t)
�t⇡ du(t)
dt= �g
`sin(�(t)).
Mit �n = �(n�t), un = u(n�t) erhält man Rekursion (Euler):
�n+1 = �n +�t un �0 = �0 (4)un+1 = un ��t (g/`) sin(�n) u0 = u0 (5)
Peter Bastian (IWR) Numerik 0 13. Oktober 2015 21 / 158
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Volles Modell; Verfahren 2
Nutze Näherungsformel für die zweite Ableitung, sog. ZentralerDifferenzenquotient:
�(t +�t)� 2�(t) + �(t ��t)
�t2 ⇡ d2�(t)
dt2 = �g
`sin(�(t)).
Auflösen nach �(t +�t) ergibt Rekursionsformel (n � 2):
�n+1 = 2�n � �n�1 ��t2 (g/`) sin(�n) (6)
mit der Anfangsbedingung
�0 = �0, �1 = �0 +�t u0. (7)
(Die zweite Bedingung kommt aus dem Eulerverfahren oben).
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Experiment 1: �0 = 0.1 ⇡ 5.7�Differenzenquotient (Eulerverfahren)
-0.2
-0.15
-0.1
-0.05
0
0.05
0.1
0.15
0.2
0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4
Ausl
enku
ng
Zeit
Konvergenz Differenzenquotient (Euler), phi=0.1
vereinfachtes Modelldt=0.2dt=0.1
dt=0.01dt=0.001
Für festen Zeitpunkt t und �t ! 0 konvergiert das Verfahren.
Für festes �t und t ! 1 wächst der Fehler an.Peter Bastian (IWR) Numerik 0 13. Oktober 2015 23 / 158
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Experiment 2: �0 = 0.1 ⇡ 5.7�Zentrales Verfahren
-0.15
-0.1
-0.05
0
0.05
0.1
0.15
0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4
Ausl
enku
ng
Zeit
Konvergenz zentriertes Verfahren, phi=0.1
vereinfachtes Modelldt=0.2dt=0.1
dt=0.01dt=0.001
Im Unterschied zum expliziten Euler scheint das Verfahren bei festem�t und t ! 1 nicht unbeschränkt zu wachsen.
Peter Bastian (IWR) Numerik 0 13. Oktober 2015 24 / 158
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Experiment 3: �0 = 0.5 ⇡ 28.6�Zentrales Verfahren
-0.6
-0.4
-0.2
0
0.2
0.4
0.6
0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4
Ausl
enku
ng
Zeit
Zentriertes Verfahren, phi=0.5
vereinfachtes Modelldt=0.01
dt=0.0001
Selbst bei 28.6� ist die Übereinstimmung noch einigermaßen passabel.
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Experiment 4: �0 = 3.0 ⇡ 171�Zentrales Verfahren
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4
Ausl
enku
ng
Zeit
Zentriertes Verfahren, phi=3.0
vereinfachtes Modelldt=0.0001
Für große Auslenkungen ist das vereinfachte Modell völligunbrauchbar. Die Form der Schwingung ist kein Kosinus mehr.
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Experiment 5: �0 = 3.14 ⇡ 179.91�Zentrales Verfahren
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
0 2 4 6 8 10
Ausl
enku
ng
Zeit
Zentriertes Verfahren, phi=3.14
vereinfachtes Modelldt=0.0001
Das Pendel wird nahe ⇡ immer langsamer. Das ist die Schiffschaukel,die fast auf dem Kopf steht. Wie würde denn die Kurve bei einerumlaufenden Schiffschaukel aussehen?
Peter Bastian (IWR) Numerik 0 13. Oktober 2015 27 / 158
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Eine Geothermieanlage
VorlaufRuecklauf
Wasserstrom
Waermestrom
Grundwasserströmung gekoppelt mit Wärmetransport.Welche Leistung erzielt so eine Anlage?
Peter Bastian (IWR) Numerik 0 13. Oktober 2015 28 / 158
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Modell für eine Geothermieanlage
Strömung des Wassers in und um das Bohrloch
r · u = f ,
u = �K
µ(rp � %
w
G )
Transport der Wärme durch Konvektion und Wärmeleitung
@(ce
%e
T )
@t+r · q + c
w
%w
f T = g ,
q = cw
%w
uT � �rT
in Abhängigkeit diverser Parameter : Bodendurchlässigkeit,Wärmekapazität, Dichte, Wärmeleitfähigkeit, Pumprate sowieRand- und Anfangsbedingungen.
Peter Bastian (IWR) Numerik 0 13. Oktober 2015 29 / 158
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Entzugsleistung
300000
400000
500000
600000
700000
800000
900000
1e+06
1.1e+06
1.2e+06
1.3e+06
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
Entz
ugsl
eis
tung [W
att]
Zeit [Tage]
Entzugsleistung im kalibrierten System
Peter Bastian (IWR) Numerik 0 13. Oktober 2015 30 / 158
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Schadstoffausbreitung
Wo erreicht der Schadstoff welche Konzentrationen?Wie bekommt man den Schadstoff wieder weg?Wohin bewegt sich gelöster Schadstoff?
Peter Bastian (IWR) Numerik 0 13. Oktober 2015 31 / 158
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Inhalt der Vorlesung
Wir werden in dieser Vorlesung die folgenden Themengebietebehandeln:
Grundbegriffe, Gleitpunktzahlen, GleitpunktarithmetikDirekte Methoden zur Lösung linearer GleichungssystemeInterpolation und ApproximationNumerische IntegrationIterationsverfahren zur Lösung linearer GleichungssystemeIterationsverfahren zur Lösung nichtlinearer GleichungssystemeEigenwerte und Eigenvektoren
Peter Bastian (IWR) Numerik 0 13. Oktober 2015 32 / 158