RM labosi

### bisekccija


import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

#Nije bitno za kolokvij nego za zavrsni

def f(x):
    return 2*x**2 - 4

xl = float(input("Unesi lijev granicu:"))
xd = float(input("desna"))
epsilon = float(input("greska:"))

x = np.linspace(xl, xd, 100)

plt.plot(x, f(x), 'r-')
plt.axhline(color='black')


#bisekcija

maxiter = 100 #max broj iteracija
it = 0

while it < maxiter:
    xs = (xd + xl) / 2

    error = abs(f(xs))
    print(error)

    if error < epsilon:
        break

    elif f(xs) * f(xd) < 0:
        xl = xs;
    else:
        xd = xs;

    it += 1

    #print(xs)

plt.plot(xs, 0, 'bo'a)

### newton-rap metoda
#Nije bitno za kolokvij nego za zavrsni

def f(x):
    return 2*x**2 - 4

def f_der(x):
    return 4*x

x1 = float(input("Unesi pocetnu tocku:"))
epsilon = float(input("greska:"))


X = np.array([x1])

maxit  =100
it = 1

while it < maxit:
    Xi = X[-1] - f(X[-1]) / f_der(X[-1])
    X = np.append(X, Xi)

    error = np.abs(X[-1] - X[-2])

    if error < epsilon:
        break

    it += 1

print(X[-1])

#bitno za kolokvij
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

import scipy.optimize as opt


def f(x):
    return 2*x**2 - 4

x0 = opt.fsolve(f, 2)

print(x0)

x0_bisekcija = opt.bisect(f, 0, 2) #nije bitno


#######
"""
temperatura u danu u prosincu modelirana je s:
    cos((t/2.2) -5.5)*5

    kad je bilo 0 stupnjeva v?
"""

def temp(t):
    return np.cos((t/2.2) -5.5)*5

X = np.linspace(0, 24, 100)
plt.plot(X, temp(X), 'b-')

print(opt.fsolve(temp, [1, 8, 14, 20]))


"""
model opisuje kolioko korisnika opterecuje server u jednom mejsecu

pronadi vrijeme kada je broj korisnika bio 1250

model je definiran kao 1250*sin(t-2) + 250*t + 1100
nacrtaj nultocu kadaj je broj korsinika bio 1250
"""