Hinweis: Im bin
-Ordner gibt die Datei mg_poisson_test.py
, in dem der MG-Löser testweise aufgerufen wird.
Erstellen Sie einen Release (welches auch das bearbeitete Notebook enthält) und reichen Sie den Link zum Release ein. Bei Einreichung wird dieses Notebook ausgeführt und erzeugt eine html-Version, die dann zur Korrektur genutzt wird. Achten Sie daher darauf, dass das Notebook ohne Fehler ausführbar ist und alle gewünschten Lösungen/Erklärungen enthält.
Implementieren Sie entweder die rekursive oder die nicht-rekursive Version des FMG-Prediktors mit anschließenden V-Zyklen. Fügen Sie die Funktionalität in die MyMultigrid
-Klasse ein. Stellen Sie die Entwicklung des Fehlers für das Poisson-Problem grafisch dar, indem Sie für jedes Level (z.B. nach der Grobgitter-Korrektur) den Fehler über die Freiheitsgrade plotten.
Sei $A$ von der Gestalt $$A:=\begin{pmatrix} a_0&a_{n-1}&a_{n-2}&\ldots&a_1\\ a_1&a_0&a_{n-1}&\ldots&a_2\\ a_2&a_1&a_0&\ldots&a_3\\ &\ddots&\ddots&\ddots\\ a_{n-1}&a_{n-2}&a_{n-3}&\ldots&a_0\end{pmatrix}. $$
Sei $\{t_k\}_{-\infty}^{\infty}$ eine absolut summierbare Folge, d.h. $\sum_{k=-\infty}^{\infty}|t_k| < \infty$. Sei desweiteren $f(\lambda) = \lim_{n \to \infty} \sum_{k=-n}^{n}t_k e^{ik\lambda}$.
Wir nennen $f(\lambda)$ eine Funktion der Wiener Klasse.