b'\n_START_ARTICLE_\nNumerikal na analisis\n_START_PARAGRAPH_\nAng Numerikal na analisis (Ingles: Numerical analysis) ang pag-aaral ng mga algoritmo na gumagamit ng numerikal na aproksimasyon(salungat sa pangkalahatang simbolikong komputasyon) para sa mga problema ng analisis na matematikal(gaya ng tinatangi mula sa diskretong matematika). Ang isa sa pinakalumang mga kasulatang pang-matematika ang tabletang Babilonian mula sa Koleksiyong Babilonian ng Yale na YBC 7289 na nagbibigay ng seksahesimal na aproksimasyong numerikal ng  na haba ng diagonal sa isang kwadradong unit. Ang kakayahang makwenta ang mga gilid ng isang tatsulok ay labis na mahalaga, halimbawa sa pagkakarpentero at pagtatayo ng gusali. Ang numerikal na analisis ay nagpapatuloy ng mahabang tradisyong ito ng mga praktikal na kalkulasyong matematikal. Tulad ng aproksimasyong Babilonian ng , ang modernong numerikal na analisis ay hindi naghahangad ng mga eksaktong sagot dahil ang mga eksaktong sagot ay kadalasang imposible na makamit sa pagsasanay. Bagkus, ang karamihan ng numerikal na analisis ay umuukol sa pagkakamit ng mga aproksimadong o pagtatantiyang mga solusyon habang nagpapanatili ng makatwirang mga hangganan ng mga pagkakamali. Ang numerikal na analisis ay natural na nakakahanap ng mga aplikasyon sa lahat ng mga larangan ng inhinyerya at sa mga agham pisikal ngunit sa ika-21 siglo, ang mga agham ng buhay at kahit mga sining ay gumamit ng mga elemento ng mga komputasyong siyentipiko. Ang mga ordinaryong ekwasyong diperensiyal ay lumilitaw sa paggalaw ng mga katawang pang-langit tulad ng mga planeta, bituin at galaksiya. Ang matematikal na optimisasyon ay nangyayari sa pangangasiwa ng portfolio. Ang numerikal na alhebrang linyar ay mahalaga sa analisis ng datos. Ang mga stokasting ekwasyong diperensiyal at mga kadenang Markov ay mahalaga sa paggaya sa mga buhay na selula para sa medisina at biolohiya. Bago ang pagdating ng mga modernong kompyuter, ang mga pamamaraang numerikal ay kadalasang nakasalalay sa interpolasyon ng kamay sa malaking nakalimbag na mga tabla. Simula gitna nang ika-20 siglo, ang mga kompyuter ang bagkus na kumukwenta ng mga kinakailang punsiyon. Ang parehong mga pormulang interpolasyon na ito ay gayunpaman patuloy na ginagamit bilang bahagi ng mga algoritmong sopwer para sa paglutas ng mga ekwasyong diperensiyal.\n_START_SECTION_\nDiskretisasyon at integrasyong numerikal\n_START_PARAGRAPH_\nSa isang dalawang oras na pag-uunahan ng sasakyan, ating nasukat ang bilis ng kotse na tatlong mga instansiya at itinala ang mga ito sa sumusunod na tabla._NEWLINE_Ang isang diskretisasyon ay ang pagsasabi na ang bilis ng kotse ay konstante mula 0:00 hanggang 0:40, at pagkatapos ay mula 0:40 hanggang 1:20 at sa huli ay mula 1:20 hanggang 2:00. Halimbawa, ang kabuuang distansiya na nilakbay sa unang 40 minuto ay tinatayang(2/3h\xc2\xa0\xc3\x97\xc2\xa0140\xc2\xa0km/h)\xc2\xa0=\xc2\xa093.3\xc2\xa0km. Ito ay papayag sa atin na matantiya ang kabuuang distansiyang nilakbay bilang 93.3\xc2\xa0km + 100\xc2\xa0km + 120\xc2\xa0km = 313.3\xc2\xa0km na isang halimbawa ng integrasyong numerikal gamit ang sumang Riemann dahil ang paglilinsad ang integral ng belosidad._NEWLINE_Ang masamang nakatanghal na problema: Kunin ang punsiyong f(x) = 1/(x\xc2\xa0\xe2\x88\x92\xc2\xa01). Ang f(1.1) = 10 and f(1.001) = 1000: ang isang pagbabago sa x ng mababa sa 0.1 ay nagiging pagbabago sa f(x) ng halos 1000. Ang pagtatasa ng f(x) sa x = 1 ay isang masamang-nakakondisyong problema._NEWLINE_Ang mahusay na nakatanghal na problema: Salungat sa itaas, ang punsiyong  ay tuloy tuloy at kaya ang pagtatasa nito ay kahit papano isang mahusay na nakatanghal para sa x sa pagiging hindi malapit sa sero._NEWLINE_Ang mga pamamaraang direkta ay kumukwenta ng solusyon sa isang problema sa isang may hangganan mga hakbang. Ang mga pamamaraang ito ay magbibigay ng tiyak na sagot kung ang ito ay isinagawa sa walang hangganang aritmetikong tiyak. Ang mga halimbawa ay kinabibilangan ng eliminasyong Gaussian na algoritmong QR na pamamaraang paktorisasyon sa paglutas ng mga sistema ng ekwasyong linyar at ang paraang simplex ng pagpoprogramang linyar. Sa kasanayan, ang may hangganang presisyon ang ginagamit at ang resulta ay isang aproksimasyon ng totoong solusyon(kung ipagpapalagay ang pagiging matatag)._NEWLINE_Salungat sa mga pamamaraang direkta, ang paraang paulit ulit ay hindi inaasahang magwawakas sa isang bilang ng mga hakbang. Sa pagsisimula sa isang simulang paghula, ang mga paraang paulit ulit ay bumubuo ng sunod sunod na mga aproksimasyon na nagtatagpo sa eksaktong solusyon lamang sa hangganan. Ang pagsubok ng pagtatagpo ay tinutukoy upang mapagpasyahan kapag ang isang sapat na tiyak na solusyon ay(inaasahang) natagpuan. Kahit sa paggamit ng aritmetikang presisyon, ang mga pamamaraang ito ay hindi aabot sa solusyon sa loob ng isang may hangganang bilang ng mga hakbang(sa pangkalahatan). Ang mga halimbawa ay kinabibilangan ng paraang Newton, ang paraang biseksiyon at ang iterasyong Jacobi. Sa komputasyonal na alhebrang matriks, ang mga pamamaraang paulit ulit ay pangkalahatang kinakailangan para sa mga malalaking problema. Ang mga pamamaraang paulit ulit ay mas karaniwan kesa sa mga pamamaraang direkta sa numerikal na analisis. Ang ilang mga pamamaraan ay direkta sa prinsipyo ngunit karaniwang ginagamit na parang ang mga ito ay hindi, e.g. GMRES at ang paraang konhugatong gradient. Para sa mga pamamaraang ito, ang bilang ng mga hakbang na kailangan upang makamit ang eksaktong solusyon ay labis na malaki na ang aproksimasyon ay tinatanggap sa parehong paraan para sa paraang paulit ulit.\n_START_SECTION_\nDiskretisasyon\n_START_PARAGRAPH_\nSa karagdagan, ang mga tuloy tuloy na problema ay dapat minsang palitan ng isang diskretong problema na ang solusyon ay alam upang matantiya ang sa problemang tuloy tuloy. Ang prosesong ito ay tinatawag na diskretisasyon. Halimbawa, ang solusyon ng mga ekwasyong diperensiyal ay isang punsiyon. Ang punsiyong ito ay dapat ikatawan ng isang may hangganang halaga ng mga datos, halimbawa ng halaga nito sa isang may hangganang bilang ng mga punto sa sakop nito kahit pa ang sakop na ito ay isang continuum.\n_START_SECTION_\nPaglikha at paglaganp ng mga pagkakamali\n_START_PARAGRAPH_\nAng pag-aaral ng mga pagkakamali ay bumubuo sa isang mahalagang bahagi ng numerikal na analisis. May ilang mga paraan kung saan ang pagkakamali ay maipakikilala sa solusyon ng problema.\n_START_SECTION_\nPag-iikot\n_START_PARAGRAPH_\nAng mga pagkakamaling pag-ikot ay lumilitaw dahil imposibleng ikatawan ang lahat ng mga real na bilang ng eksakto sa isang makina na may hangganang memorya(na ang lahat ng mga praktikal na dihital na kompyuter ay ito).\n_START_SECTION_\nTrunkasyon at pagkakamaling diskretisasyon\n_START_PARAGRAPH_\nAng mga pagkakamaling trunkasyon ay nagagawa kapag ang paraang paulit ulit ay huminto o ang pamamaraang matematikal at ang tinatantiyang solusyon ay iba sa eksaktong solusyon. Gayundin, ang diskretisasyon ay pumupukaw ng isang pagkakamaling diskretisasyon dahil ang solusyon ng mga problemang diskreto ay hindi umaayon sa solusyon ng problemang tuloy tuloy. Halimbawa, sa paguulit ng sa sidebar upang kwentahin ang solusyon ng  pagkatapos ng mga 10 pag-ulit, tayo ay magbibigay konklusyon na ang ugat ay tinatayang 1.99 (halimbawa). Kaya meron tayong pagkakamaling trunkasyon ng 0.01. Kapag ang pagkakamali ay nalikha, ito ay pangkalahatang lumalaganap sa kalkulasyon. Halimbawa, ating binigyang pansin na ang operasyong + sa isang kalkulador o kompyuter ay hindi eksakto. Sumusunod na ang isang kalkulasyon ng uring a+b+c+d+e ay mas hindi eksakto. Ano ang ibig sabihin kapag ating sasabihin na ang pagkakamaling trunkasyon ay nalikha kapag tinatantiya natin ang isang pamamaraang matematika? Alam natin na upang integraduhin ang isang punisyon ng eksakto ay nangangailangan na hanapin ng isa ang suma ng mga walang hangganang trapezoid. Ngunit numerikal na mahahanap ng isa ang suma ng tanging may hangganang mga trapezoid at kaya ang aproksimasyon ng pamamaraang matematikal. Gayundin, upang ideperensiyado ang isang punsiyon, ang elementong diperensiyal ay lumalapit sa sero ngunit numerikal lamang nating mapipili ang isang may hangganang halaga ng elementong diperensiyal.\n_START_SECTION_\nMga sakop ng pag-aaral\n_START_PARAGRAPH_\nAng larangan ng numerikal na analisis ay hinahati sa iba\'t ibang mga disiplina ayon sa problema na nilulutas.\n_START_SECTION_\nInterpolasyon, ekstrapolasyon at regresyon\n_START_PARAGRAPH_\nAng interpolasyon ay lumulutas ng sumusunod na problema: sa ibinigay na halaga ng isang hindi alam na punsiyon sa isang bilang ng mga punto, anong halaga na meron ang punsiyon sa ibang mga punto sa pagitan ng mga ibinigay na punto?_NEWLINE_Ang ekstrapolasyon ay labis na katulad ng interpolasyon maliban sa ngayon ay nais nating mahanap ang halaga ng hindi alam na punsiyon sa punto na nasa labas ng mga ibinigay na punto._NEWLINE_Ang regresyong analisis ay katulad din nito ngunit ito ay nagsasaalang alang na ang datos ay hindi tiyak. Sa ibinigay na ilang mga punto at isang sukat ng halaga ng isang punsiyon sa mga puntong ito(na may pagkakamali), nais nating matukoy ang hindi alam na punsiyon. Ang paraang mababang mga kwadrado ay isang sikat na paraan upang makamit ito.\n_START_SECTION_\nPaglutas ng mga ekwasyon at mga sistema ng ekwasyon\n_START_PARAGRAPH_\nAng isa pang pundamental na problema ang pagkukwenta ng solusyon ng isang ibinigay na ekwasyon. Ang dalawang mga kaso ay karaniwang itinatangi depende sa kung ang ekwasyon ay linyar o hindi. Halimbawa, ang ekwasyong  ay linyar samantalang ang ekwasyong  ay hindi. Ang labis na pagsisikap ay inilagay sa pagpapaunlad ng mga paraan para sa paglutas ng mga sistema ng ekwasyong linyar. Ang pamantayang mga direkang pamamaraan na gumagamit ng ilang dekomposisyong matriks ang eliminasyong Gaussian, dekomposisyong Cholesky para sa simetrikong matriks(o matriks na hermitian) at positibo-depinidong matriks at dekomposisyong QR para sa mga matriks na hindi kwadrado. Ang mga paraang paulit ulit gaya ng paraang Jacobi, paraaang Gauss-Seidel, sunod sunod na labis na relaksasyon at paraang konhugatong gradient ay karaniwang ninanais para sa mga malalaking sistema. Ang algoritmo ng paghahanap ng ugat ay ginagamit upang lutasin ang mga ekwasyong hindi linyar(ang mga ito ay pinangalang ganito dahil ang isang ugat ng isang punsiyon ay isang argumento kung saan ang punsiyon ay nagbibigay ng sero). Kung ang punsiyon ay diperensiyable at ang deribatibo ay alam, kung gayon ang paraang Newton ay isang sikat na pagpipilian. Ang linyarisasyon ay isa pang paraan sa paglutas ng mga ekwasyong hindi linyar.\n_START_SECTION_\nPaglutas ng eigenhalaga o mga problemang singular na halaga\n_START_PARAGRAPH_\nAng ilang mga mahahalagang problema ay maaaring ihayag sa mga termino ng mga dekomposisyong eigenhalaga o mga dekomposiyong singular na halaga. Halimbawa, ang algoritmong kompresyon ng larawan  ay batay sa dekomposisyong singular na halaga. Ang tumutugong kasangkapan sa estadistika ay tinatawag na analisis ng pangunahing bahagi.\n_START_SECTION_\nOptimisasyon\n_START_PARAGRAPH_\nAng mga problema ng optimisasyon ay nagtatanong para sa punto kung saan ang isang ibinigay na punsiyon ay na-maksima(o na-minima). Kadalasan, ang punto ay sumasapat rin sa ilang mga pagtatakda. Ang larangan ng optimisasyon ay karagdagang hinahati sa ilang mga pang-ilalim na larangan depende sa anyo ng obhektibong punsiyon at pagtatakda. Halimbawa, ang pagpoprogramang linyar ay nakikitungo sa kaso na ang parehong obhektibong punsiyon at ang mga pagtatakda ay linyar. Ang isang sikat na paraan sa pagpoprogramang linyar ang paraang simplex. Ang paraan ng mga pamparaming Lagrange ay maaaring gamitin upang paliitin ang mga problemang optimisasyon ng may mga pagtatakda sa mga problemang optimisasyong walang pagtatakda.\n_START_SECTION_\nPagtatasa ng mga integral\n_START_PARAGRAPH_\nAng integrasyong numerikal na sa ilang mga instansiya ay kilala rin bilang numerikal na kwadratura ay nagtatanong ng halaga ng depinidong integral. Ang mga sikat na pamamaraan ay gumagamit ng isa sa mga pormulang Newton-Cotes(tulad ng gitnang puntong patakaran o patakaran ni Simpson) o kwadraturang Gaussian. Ang mga paraang ito ay umaasa sa stratehiyang "hatiin at sakupin" kung saan ang integral sa isang relatibong hanay ay hinahati sa mga integral sa mga mas maliit na mga hanay. Sa mas mataas na mga dimensiyon kung saan ang mga pamamaraang ito ay nagiging prohibitibong mahal ayon sa pagsisikap na komputasyonal, maaaring gamitin ng isa ang paraang Mone Carlo o mga paraang quasi-Monte Carlo.\n_START_SECTION_\nMga ekwasyong diperensiyal\n_START_PARAGRAPH_\nAng numerikal na analisis ay umuukol din sa pagkukwenta(sa paraang pagtatantiya) ng solusyon ng mga ekwasyong diperensiyal na parehong mga ordinaryong ewkasyong diperensiyal at mga ekwasyong parsiyal na diperensiyal. Ang mga ekwasyong parsiyal na diperensiyal ay nilulutas sa pamamagitan ng unang pagdidiskreto ng ekwasyon na nagdadala dito sa isang may hangganang dimensiyonal na subespasyo. Ito ay maaaring gawin ng isang paraang may hangganang elemento, may hangganang diperensiya o partikular sa inhinyerya ang paraang may hangganan bolyum. Ang teoretikal na pangangatwiran ng mga pamamaraang ito ay kadalasang kinasasangkutan ng mga teorema mula sa analisis na punsiyonal. Ito ay nagpapaliit ng problem sa solusyon ng isang ekwasyong alhebraiko.'