Tema de Casă

3
TEMA DE CASĂ – ANALIZĂ NUMERICĂ Semestrul II - Anul universitar 2012 – 2013 Rezolvarea numerică a ecuațiilor neliniare și a sistemelor de ecuații neliniare 1. Metoda secantei; 2. Metoda Müller; 3. Metoda parabolelor tangente; 4. Metoda Lobacevski Graeffe – cazul: rădăcini reale simple – cazul: rădăcini reale, multiple în modul – cazul: rădăcini complexe; 5. Metoda Bairstow; 6. Accelerarea metodelor de localizare a rădăcinilor unei ecuații neliniare; 7. Metode cvasi-Newton pentru sisteme de ecuații neliniare. Rezolvarea sistemelor de ecuații liniare 1. Metode numerice pentru sisteme de mari dimensiuni; 2. Descompunerea SVD; 3. Accelerarea convergenței metodelor iterative; 4. Calculul inversei unei matrici folosind metode pentru soluționarea sistemelor de ecuații liniare (formula Sherman – Morrison); 5. Metode de gradient. Aproximarea valorilor și vectorilor proprii corespunzători unei matrici 1.Metoda QR; 2.Metoda LR;

description

Tema de CasăTema de CasăTema de CasăTema de CasăTema de CasăTema de CasăTema de CasăTema de CasăTema de CasăTema de CasăTema de CasăTema de CasăTema de CasăTema de CasăTema de CasăTema de CasăTema de Casă

Transcript of Tema de Casă

Page 1: Tema de Casă

TEMA DE CASĂ – ANALIZĂ NUMERICĂ

Semestrul II - Anul universitar 2012 – 2013

Rezolvarea numerică a ecuațiilor neliniare și a sistemelor de ecuații neliniare 1. Metoda secantei;2. Metoda Müller;3. Metoda parabolelor tangente;4. Metoda Lobacevski Graeffe – cazul: rădăcini reale simple

– cazul: rădăcini reale, multiple în modul – cazul: rădăcini complexe;

5. Metoda Bairstow;6. Accelerarea metodelor de localizare a rădăcinilor unei ecuații neliniare;7. Metode cvasi-Newton pentru sisteme de ecuații neliniare.

Rezolvarea sistemelor de ecuații liniare 1. Metode numerice pentru sisteme de mari dimensiuni;2. Descompunerea SVD;3. Accelerarea convergenței metodelor iterative;4. Calculul inversei unei matrici folosind metode pentru soluționarea

sistemelor de ecuații liniare (formula Sherman – Morrison);5. Metode de gradient.

Aproximarea valorilor și vectorilor proprii corespunzători unei matrici 1. Metoda QR;2. Metoda LR;3. Reducerea unei metrici hermitiene la o formă tridiagonală. Aproximarea

valorilor și vectorilor proprii;4. Reducerea unei matrici la forma Frobenius. Aproximarea valorilor și

vectorilor proprii;5. Reducerea unei matrici la forma Hessenberg. Metoda Hyman. Aproximarea

valorilor și vectorilor proprii.

Metode de optimizare numerică 1. Algoritmul secțiunii de aur;2. Metode de minimizare fără derivate;3. Metode de minimizare cu derivate;4. Metode de gradient conjugat;5. Metode specifice de optimizare (metoda Levenberg-Marquardt);6. Metode de optimizare cu restricții.

Page 2: Tema de Casă

Aproximarea funcțiilor 1. Interpolare trigonometrică;2. Interpolare prin funcții raționale;3. Interpolare prin funcții spline.

Derivare și integrare numerică 1. Extrapolarea Richardson;2. Algoritmul lui Romberg;3. Aproximarea numerică a integralelor improprii.

Rezolvarea numerică a ecuațiilor diferențiale ordinare 1. Extrapolarea Richardson. Metoda Bulirsch-Stoer;2. Probleme cu valori la limită uniparametrice;3. Probleme cu valori la limită cu 2 sau mai mulți parametri;4. Metode cu diferențe finite;5. Metode variaționale.

Rezolvarea numerică a ecuațiilor cu derivate parțiale de ordinul II 1. Rezolvarea EDP de ordin II eliptic;2. Rezolvarea EDP de ordin II parabolic;3. Rezolvarea EDP de ordin II hiperbolic.

NOTĂ: Fiecare student va opta pentru una dintre teme. Prezentarea nu trebuie să aibă un număr mare de pagini (maxim 20 de pagini).

Se vor urmări:1. Încadrarea metodei/metodelor într-un context general;2. Prezentarea fundamentului teoretic (fără demonstrații);3. Prezentarea algoritmului metodei;4. Exemplificarea metodei prin alegerea unei aplicații concrete;5. Indicarea resurselor bibliografice.

Pentru orice problemă întâmpinată în realizarea temei de casă sau în pregătirea lucrărilor de verificare, vă invit să mă contactați în timp util - email: [email protected].