Eksamen/midtveis: praktisk: trenger ikke ta med pc.
Generelle tips:
Vær litt nøye. Enkle oppgaver, men enkelt å gjøre slurvefeil.
Ting man bør kunne:
- List comprehensions
#a = [expression for var in sequence]
a=[4*i for i in range(100)]
b = [1,2,3,4,5]
c = [i+1 for i in range 5]
d = [2x for x in c]import numpy as np
#data=np.loadtxt("xy.txt")
x=[]
y=[]
with open('xy.txt') as infile:
for line in infile:
xy = line.split() #metode som hører til tekststrengklassen. Dette blir en liste av to tekststrenger
x.append(float(xy[0]))
y.append(float(xy[1]))
#fillesning
#Kan godt plotte lister, men vi konverterer til arrays
x=np.array(x)
y=np.array(y)
print(f'Max y ){np.max(y)}, min y= {np.min(y)}, mean = {np.mean(y)}')
plt.plot(x,y)
plt.show()Så plotter vi cosinus til 18pi med 20 pkt og får et veldig misvisende svar.
Løsning av likninger:
Halveringsmetoden forrige uke. (Kan jeg implementere det? tror det)
Sjekker intervaller: i hvilken halvdel skifter funksjonen fortegn?
Noen av problemene med numeriske løsninger: hvilket nullpunkt man finner, avhenger av hvor man begynner.
Halveringsmetoden er treig!
Derfor: Newtons metode. Ikke skrevet av Newton (skrevet av Simpson). Men ideer fra Newton.
Finner nullpunktet til linære tangent, bruker det som neste punkt.
,
er lik null når
“implementer sekantmetoden kommer aldri på eksamen”
“det kommer: slik ser sekantmetoden ut. Implementer den”