Eksamenssett.no
  • Python-lærebok
  • GeoGebra-lærebok
  • Ressurser
  • Hoderegning
Eksamenssett.no

Komplett samling av eksamensoppgaver og løsninger for norsk skole.

Lærebok
PersonvernVilkår

© 2025 Eksamenssett.no · Alle rettigheter forbeholdt

Deler av innholdet er utviklet med hjelp av AI-verktøy

Eksamenssett.no
  • Python-lærebok
  • GeoGebra-lærebok
  • Ressurser
  • Hoderegning

Innholdsfortegnelse

  • 1.1

    Kommentarer, print() og feilmeldinger

    3 øvelser8 min
  • 1.2

    Variabeltyper og datatyper

    1 øvelser12 min
  • 1.3

    Regneoperatorer

    4 øvelser15 min
  • 1.4

    Input fra bruker

    3 øvelser10 min
  • 1.5

    If-setninger og logiske operatorer

    5 øvelser15 min
  • 1.6

    Funksjoner

    6 øvelser20 min
  • 1.7

    Lister og listeoperasjoner

    2 øvelser12 min
  • 1.8

    While-løkker

    4 øvelser15 min
  • 1.9

    For-løkker og range()

    5 øvelser18 min
  • 1.10

    and, or og elif

    1 øvelser10 min
  • 1.11

    Bibliotek import og random-modulen

    5 øvelser15 min
  • 2.1

    Variabler og print

    4 øvelser15 min
  • 2.2

    Input og beregninger

    4 øvelser15 min
  • 2.3

    If-setninger

    4 øvelser18 min
  • 2.4

    Løkker

    4 øvelser18 min
  • 2.5

    Prosjekt - Enkel kalkulator

    3 øvelser25 min
  • 3.1

    Funksjoner

    5 øvelser20 min
  • 3.2

    Lister

    5 øvelser18 min
  • 3.3

    Statistikk med lister

    5 øvelser22 min
  • 3.4

    Prosjekt - Dataanalyse

    4 øvelser30 min
  • 4.1

    Repetisjon og funksjoner

    5 øvelser20 min
  • 4.2

    Matematisk modellering

    5 øvelser25 min
  • 4.3

    Løse likninger numerisk

    5 øvelser25 min
  • 4.4

    Prosjekt - Modellering

    4 øvelser35 min
  • 5.1

    Prosentregning

    4 øvelser18 min
  • 5.2

    Økonomi og budsjett

    4 øvelser20 min
  • 5.3

    Lån og renter

    5 øvelser22 min
  • 5.4

    Prosjekt - Økonomiplanlegger

    3 øvelser30 min
  • 6.1

    Funksjoner i Python

    5 øvelser20 min
  • 6.2

    Polynomer og nullpunkter

    5 øvelser22 min
  • 6.3

    Halveringsmetoden

    5 øvelser25 min
  • 6.4

    Prosjekt - Funksjonsanalyse

    4 øvelser30 min
  • 7.1

    Statistiske mål

    5 øvelser20 min
  • 7.2

    Standardavvik

    5 øvelser22 min
  • 7.3

    Simulering

    5 øvelser25 min
  • 7.4

    Prosjekt - Statistisk analyse

    4 øvelser35 min
  • 8.1

    Kombinatorikk

    5 øvelser22 min
  • 8.2

    Binomialfordeling

    5 øvelser25 min
  • 8.3

    Simulering av forsøk

    5 øvelser25 min
  • 8.4

    Prosjekt - Monte Carlo

    4 øvelser35 min
  • 9.1

    Numerisk derivasjon

    5 øvelser25 min
  • 9.2

    Ekstremalpunkter

    5 øvelser25 min
  • 9.3

    Newtons metode

    5 øvelser28 min
  • 9.4

    Prosjekt - Optimering

    4 øvelser35 min
  • 10.1

    Normalfordeling

    5 øvelser25 min
  • 10.2

    Konfidensintervall

    5 øvelser28 min
  • 10.3

    Hypotesetesting

    5 øvelser30 min
  • 10.4

    Prosjekt - Statistisk inferens

    4 øvelser40 min
  • 11.1

    Numerisk integrasjon

    5 øvelser25 min
  • 11.2

    Trapesmetoden og Simpson

    5 øvelser28 min
  • 11.3

    Rekursive følger

    5 øvelser30 min
  • 11.4

    Prosjekt - Arealer og volum

    4 øvelser40 min

Bruk ← → piltaster for navigasjon

Total fremgang
0%
11.2: Øvelser bestått0 av 0

0% fullført

Lærebok/Kapittel 11.2
R2 - Integrasjon

Kapittel 11.2

Trapesmetoden og Simpson

I dette kapitlet skal du lære om mer nøyaktige metoder for numerisk integrasjon: trapesmetoden og Simpsons regel.

Trapesmetoden

I forrige kapittel brukte vi rektangler for å tilnærme arealet. Trapesmetoden gir bedre nøyaktighet ved å bruke trapeser i stedet for rektangler.

Hvorfor er trapeser bedre?

Et trapes følger kurven bedre enn et rektangel fordi toppen er skrå i stedet for flat.

Areal av ett trapes = (h₁ + h₂) / 2 · Δx

der h₁ = f(xi) og h₂ = f(xi+1) er høydene ved venstre og høyre kant

Trapesformel
For n intervaller blir den totale formelen:
∫ₐᵇ f(x)dx ≈ Δx/2 · [f(x₀) + 2f(x₁) + 2f(x₂) + ... + 2f(xₙ₋₁) + f(xₙ)]

Merk at alle indre punkter teller dobbelt, mens endepunktene teller enkelt.

Trapesmetoden implementert
PythonAuto-lagret
Loading...

Sammenligning av metodene

La oss sammenligne Riemann-sum (midtpunkt) og trapesmetoden for samme funksjon:

Riemann vs Trapes
PythonAuto-lagret
Loading...
Observasjon
For noen funksjoner er midtpunktsregelen bedre, for andre er trapesmetoden bedre. Generelt gir begge metodene god nøyaktighet med nok intervaller.

Simpsons regel (kort intro)

Simpsons regel er en enda mer nøyaktig metode som bruker paraboler (andregradspolynom) i stedet for rette linjer for å tilnærme kurven.

Simpsons formel

∫ₐᵇ f(x)dx ≈ Δx/3 · [f(x₀) + 4f(x₁) + 2f(x₂) + 4f(x₃) + ... + f(xₙ)]

Merknad: Simpsons regel krever at n er partall (jevnt antall intervaller).

Simpsons regel
PythonAuto-lagret
Loading...
Tips
Simpsons regel gir fantastisk nøyaktighet! Ofte kan vi bruke færre intervaller og likevel få bedre presisjon enn med trapesmetoden.

Eksempel: Beregn π med integrasjon

Vi vet at arealet av en sirkel med radius 1 er π. Ved å integrere funksjonen f(x) = √(1 - x²) fra -1 til 1 får vi arealet av halvsirkelen, som er π/2. Derfor: 2 · ∫₋₁¹ √(1 - x²) dx = π

Beregn π med alle tre metodene
PythonAuto-lagret
Loading...
Suksess
Se hvordan Simpsons regel gir mye bedre nøyaktighet! Dette er et eksempel på hvordan numeriske metoder kan brukes til å beregne viktige matematiske konstanter.

Oppgaver

Oppgave 11.4: Implementer trapesmetoden
Bruk trapesmetoden til å beregne ∫₁³ 1/x dx. Det eksakte svaret er ln(3) ≈ 1.0986. Bruk n = 100 intervaller. Husk: ln(x) i Python er log(x) fra math-biblioteket.
Lett
PythonAuto-lagret
Loading...
Oppgave 11.5: Simpsons regel for e^x
Bruk Simpsons regel til å beregne ∫₀¹ eˣ dx. Det eksakte svaret er e - 1 ≈ 1.71828. Bruk n = 100 (eller 101, siden n må være partall).
Medium
PythonAuto-lagret
Loading...
Oppgave 11.6: Sammenlign alle metodene
Lag et program som sammenligner alle tre metodene for funksjonen f(x) = sin(x) på intervallet [0, π]. Beregn feilen for hver metode med n = 10, 50, 100, 500 og 1000. Det eksakte svaret er 2.0. Hvilken metode gir best nøyaktighet?
Vanskelig
PythonAuto-lagret
Loading...

Oppsummering

✓Trapesmetoden bruker trapeser og gir bedre nøyaktighet enn rektangler

✓Formelen: Δx/2 · [f(x₀) + 2f(x₁) + 2f(x₂) + ... + f(xₙ)]

✓Simpsons regel bruker paraboler og gir enda bedre nøyaktighet

✓Simpsons regel krever partall antall intervaller (n må være partall)

✓Numerisk integrasjon kan brukes til å beregne π og andre konstanter

Forrige kapittel

11.1: Numerisk integrasjon

Beregn bestemte integraler numerisk med Python.

Neste kapittel

11.3: Rekursive følger

Arbeide med rekursive følger og differensiallikninger.

Tips: Bruk ← og → piltaster for å navigere

Eksamenssett.no

Komplett samling av eksamensoppgaver og løsninger for norsk skole.

Lærebok
PersonvernVilkår

© 2025 Eksamenssett.no · Alle rettigheter forbeholdt

Deler av innholdet er utviklet med hjelp av AI-verktøy