Ders 2 : MATLAB ile Matris İşlemleri



Benzer belgeler
2.3. MATRİSLER Matris Tanımlama

8. HAFTA BLM323 SAYISAL ANALİZ. Okt. Yasin ORTAKCI.

m=n şeklindeki matrislere kare matris adı verilir. şeklindeki matrislere ise sütun matrisi denir. şeklindeki A matrisi bir kare matristir.

Matlab da Dizi ve Matrisler. Mustafa Coşar

Matlab. Vektör ve Matris İşlemleri

BİLGİSAYAR PROGRAMLAMA DERSİ

Lineer Cebir. Doç. Dr. Niyazi ŞAHİN TOBB. İçerik: 1.1. Lineer Denklemlerin Tanımı 1.2. Lineer Denklem Sistemleri 1.3. Matrisler

Lineer Denklem Sistemleri Kısa Bilgiler ve Alıştırmalar

.:: BÖLÜM I ::. MATRİS ve DETERMİNANT

) ile algoritma başlatılır.

GEO182 Lineer Cebir. Matrisler. Matrisler. Dersi Veren: Dr. İlke Deniz Derse Devam: %70. Vize Sayısı: 1

MATLAB. Temel işlemler, Vektörler, Matrisler DOÇ. DR. ERSAN KABALCI

MATRİS DEPLASMAN YÖNTEMİ

DERS III ÜRETİM HATLARI. akış tipi üretim hatları. hat dengeleme. hat dengeleme

MATRİSLER. Şekil 1 =A6:B7+D6:E7

Minör nedir? Genel olarak, n. mertebeden bir kare matris olan A matrisinin, a ij öğesinin minörünü şöyle gösterebiliriz:

MATLAB Kullanımı. [ sqrt(-6)] a = [ ; ; 1 sqrt(-6)] a=[] clear a. a=[ 3, , 9, 10 ] a= [a ] a=[ 1 2 a ]

Bu deneyin amacı Ayrık Fourier Dönüşümü (DFT) ve Hızlu Fourier Dönüşümünün (FFT) tanıtılmasıdır.

ANALİZ CEBİR. 1. x 4 + 2x 3 23x 2 + px + q denkleminin kökleri (a, a, b, b) olacak şekilde. ikişer kökü aynı ise ise p ve q kaçtır?

İleri Diferansiyel Denklemler

x 1,x 2,,x n ler bilinmeyenler olmak üzere, doğrusal denklemlerin oluşturduğu;

İki Boyutlu Yapılar için Doğrudan Rijitlik Metodu (Direct Stiffness Method) (İleri Yapı Statiği II. Kısım)

Bilgisayar Programlama MATLAB

DENKLEM DÜZENEKLERI 1

MATRİS - DETERMİNANT Test -1

4. BÖLÜM DOĞRUSAL DENKLEM SİSTEMLERİ

MATLAB İLE PROGRAMLAMAYA GİRİŞ. Nedim TUTKUN Elektrik Elektronik Mühendisliği Bölümü

MATEMATİK ÖĞRETMENLİĞİ

ÖZDEĞERLER- ÖZVEKTÖRLER

T.C. HARRAN ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ

Açık işletme Dizaynı için Uç Boyutlu Dinamik Programlama Tekniği

LİNEER CEBİR. Ders Sorumlusu: Doç.Dr.Kemal HACIEFENDİOĞLU. Ders Notu: Prof. Dr. Şaban EREN

MIXED REGRESYON TAHMİN EDİCİLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI. The Comparisions of Mixed Regression Estimators *

3. BÖLÜM MATRİSLER 1

Matlab - Giriş (İleri Yapı Statiği II. Kısım)

Şayet bir lineer sistemin en az bir çözümü varsa tutarlı denir.

FONKSİYONLAR. Giriş argümanlarına karşılık gelen çözümü çıkış argümanları olarak sonuçlandırır. Fonksiyondosyalarıkendiçalışmaalanındaki

Bilgisayar Programlama MATLAB

Yrd. Doç. Dr. A. Burak İNNER

BM202 SAYISAL ÇÖZÜMLEME

Matris Cebiriyle Çoklu Regresyon Modeli

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN ve MÜHENDİSLİK DERGİSİ Cilt: 5 Sayı: 1 sh Ocak 2003

MATEMATİK ÖĞRETMENLİĞİ

PI KONTROLÖR TASARIMI ÖDEVİ

k ise bir gerçek sayı olsun. Buna göre aşağıdaki işlemler Matlab da yapılabilir.

TUNCELİ ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ LİNEER CEBİR DERSİ 2012 GÜZ DÖNEMİ ÇIKMIŞ VİZE,FİNAL VE BÜTÜNLEME SORULARI ÖĞR.GÖR.

Lineer Denklem Sistemleri

DENEY 3. HOOKE YASASI. Amaç:

A İSTATİSTİK KPSS-AB-PÖ/ X rasgele değişkeninin olasılık fonksiyonu. 4. X sürekli raslantı değişkeninin birikimli dağılım fonksiyonu,

PROGRAMINIZI ANĠ SONLANDIRMAK ĠSTEDĠĞĠNĠZ YER BĠR DÖNGÜNÜN ĠÇĠ ĠSE NE OLUR?????????

Cebir 1. MIT Açık Ders Malzemeleri

Chapter 9. Elektrik Devreleri. Principles of Electric Circuits, Conventional Flow, 9 th ed. Floyd

TEK SERBESTLİK DERECELİ TİTREŞİM SİSTEMİNİN LAGUERRE POLİNOMLARI İLE MATRİS ÇÖZÜMÜ

Ayrık Fourier Dönüşümü

KONTROL SİSTEMLERİ YIL İÇİ UYGULAMA. Problem No

KUADRATİK FORM. Tanım: Kuadratik Form. Bir q(x 1,x 2,,x n ) fonksiyonu

ULAŞTIRMA MODELİ VE ÇEŞİTLİ ULAŞTIRMA MODELLERİ

Dönmeye Karşı Kontrol Altına Alınmış Basit Mesnetli Çubukların Stoke Dönüşümü Yardımıyla Burkulma Analizi

GÜNEŞ ENERJİSİ SİSTEMLERİNDE KANATÇIK YÜZEYİNDEKİ SICAKLIK DAĞILIMININ SONLU FARKLAR METODU İLE ANALİZİ

1. GRUPLAR. c (Birleşme özelliği) sağlanır. 2) a G için a e e a a olacak şekilde e G (e ye birim eleman denir) vardır.

AKT 305 Aktüeryal Yazılımlar Ödev 1 Yanıtları Soru 1. Create a vector x with the elements...

28/5/2009 TARİHLİ VE 2108/30 SAYILI KURUL KARARI 11 HAZİRAN 2009 TARİHLİ VE SAYILI RESMİ GAZETEDE YAYIMLANMIŞTIR.

Özdeğer ve Özvektörler

Bölüm: Matlab e Giriş.

ÖABT Lineer Cebir KONU TESTİ Matris Cebiri

İKİ BOYUTLU ÇUBUK SİSTEMLER İÇİN YAPI ANALİZ PROGRAM YAZMA SİSTEMATİĞİ

1991 ÖYS. )0, 5 işleminin sonucu kaçtır? A) 1 B) 2 C) 3 D) 4 E) 5 A) 123 B) 432 C) 741 D) 864 E) 987

SAÜ Fen Edebiyat Dergisi (2009-II) ÜÇ BOYUTLU LORENTZ UZAYI MANNHEİM EĞRİ ÇİFTİ ÜZERİNE A. ZEYNEP AZAK

h h P h h Şekil 2.1. Bir kapta bulunan sıvının yüksekliği ile tabana yaptığı basınç arasındaki ilişki

Dersin Sorumlusu: Yrd. Doç. Dr. Birol SOYSAL. Sunumları Hazırlayan: Doç. Dr. Bülent ÇAKMAK

Bu kısımda işlem adı verilen özel bir fonksiyon çeşidini ve işlemlerin önemli özelliklerini inceleyeceğiz.

VİNÇTE ÇELİK KONSTRÜKSİYON

Basitleştirilmiş Kalman Filtresi ile Titreşimli Ortamda Sıvı Seviyesinin Ölçülmesi

ÖZEL EGE LİSESİ 13. OKULLAR ARASI MATEMATİK YARIŞMASI 8. SINIF ELEME SINAVI TEST SORULARI

MAK 210 SAYISAL ANALİZ

k olarak veriliyor. Her iki durum icin sistemin lineer olup olmadigini arastirin.

MATLAB. Fen ve Mühendislik Uygulamaları ile. Doç. Dr. M. Akif CEVİZ. MATLAB de Dizi Kavramı

DÜZCE ÜNİVERSİTESİ TEKNOLOJİ FAKÜLTESİ ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ EET305 OTOMATİK KONTROL I Dr. Uğur HASIRCI

biçiminde standart halde tanımlı olsun. Bu probleme ilişkin simpleks tablosu aşağıdaki gibidir

Tanım 2.1. Bir kare matrisin determinantı, o matrisi bir sayıya eşleyen fonksiyondur.

Cahit Arf Liseler Arası Matematik Yarışması 2008

2. TRANSFORMATÖRLER. 2.1 Temel Bilgiler

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN ve MÜHENDİSLİK DERGİSİ Cilt: 5 Sayı: 2 sh Mayıs 2003

KİNETİK MODELLERDE OPTİMUM PARAMETRE BELİRLEME İÇİN BİR YAZILIM: PARES

Malzeme Bağıyla Konstrüksiyon

olsun. Bu halde g g1 g1 g e ve g g2 g2 g e eşitlikleri olur. b G için a b b a değişme özelliği sağlanıyorsa

9. İZOMORFİZMA TEOREMLERİ VE EŞLENİK ELEMANLAR. Aşağıdaki teorem Homomorfizma teoremi olarak da bilinir.

Math 103 Lineer Cebir Dersi Final Sınavı

Ders 9: Bézout teoremi

HSancak Nesne Tabanlı Programlama I Ders Notları

VEKTÖR UZAYLARI 1.GİRİŞ

Olimpiyat Soruları. sonuçları tekrar fonksiyonda yerine koyup çıkan tüm sonuçları toplayan program (iterasyon sayısı girilecek)

Elementer matrisler, ters matrisi bulmak, denk matrisler

Matrisler ve matris işlemleri

KÜÇÜK TİTREŞİMLER U x U x U x x x x x x x...

Dizey Cebirinin Gözden Geçirilmesi

Motivasyon Matrislerde Satır İşlemleri Eşelon Matris ve Uygulaması Satırca İndirgenmiş Eşelon Matris ve Uygulaması Matris Tersi ve Uygulaması Gauss

Temel Kavramlar. (r) Sıfırdan farklı kompleks sayılar kümesi: C. (i) Rasyonel sayılar kümesi: Q = { a b

Açı Yöntemi. 1 ql 8. Açı yöntemi olarak adlandırılan denklemlerin oluşturulmasında aşağıda gösterilen işaret kabulü yapılmaktadır.

Bir özvektörün sıfırdan farklı herhangi bri sabitle çarpımı yine bir özvektördür.

Transkript:

Ders : MATLAB ile Matris İşlemleri Kapsam Vetörlerin ve matrislerin tanıtılması Vetör ve matris operasyonları Lineer denlem taımlarının çözümü

Vetörler Vetörler te boyutlu sayı dizileridir. Elemanlarının sıralanma yönlerine göre sütun veya satır vetörü adlarını alırlar. Aşağıdai A sıra vetörünü Matlab e tanıtalım. A = { 4 5 7} A = [ 4 5 7]; veya A = [, 4, 5, 7]; Şimdi de bir sütun vetörü Matlab e tanıtalım. Matlab de yeni bir satıra geçildiğini anlatma için matris elemanları arasına (;) yerleştirilir. B = 4 6 B = [; ; 4; 6]; A ve B vetörlerinin boyutları olduça üçü olduğu için bu tanıtım işlemleri değişenler editörü vasıtasıyla da yapılabilirdi. Anca vetör boyutları büyüdüçe, manuel olara tanıtım işlemi olduça zorlaşmatadır. Özellile belli bir artıma sahip vetörlerin oluşturulmasında (:) operatörü ullanılmatadır. Elemanları - den başlayıp şer artara 5 ye adar devam C satır vetörünü oluşturalım. C = { 8 K 44 46 48 5} C = [-::5]; Başlangıç değeri Artış mitarı Son değer Benzer şeilde, elemanları den başlayan ve ar inere - de biten bir D olon vetörü oluşturalım.

9 D = M 9 D = [:-:-] D olon vetörünün oluşturulması için önce bir satır vetörü oluşturulmuş ve daha sonra ( ) operatörü vasıtasıyla transpozesi (devriği) alınmıştır. Bir vetörün boyutu veya eleman sayısı length veya size omutu ile öğrenilebilir. Örne olara C vetörünün eleman sayısı : >> length(c) ans = 8 >> size(c) ans = 8 Sütun Sayısı Satır Sayısı Vetör indisleri Bir vetörün elemanlarına atanılan değer değişenler editörü veya eleman adresi vasıtasıyla değiştirilebilir. Vetör indisleri den başlamatadır. Satır vetörlerde il eleman soldai eleman, sütun vetörlerde ise en üsttei elemandır. Örne olara, A vetörünün 3. elemanını 7 ile değiştirelim. A(3) = 7 Benzer şeilde A vetörünün. elemanını silelim. Vetörün elemanına [ ] değeri atandığında eleman silinir.

A = 4 7 7 >> A() = [] A = 7 7 Atanaca eleman adresi eleman sayısından fazla ise aradai elemanlara otomati olara değeri atanır. Örne olara 3 elemanlı A vetöründe aşağıdai atama operasyonunu gerçeleştirelim. >> A(9) = A = 7 7 Bir vetörün son elemanına end omutu ile ulaşılabilir. A(end)= Vetör İşlemleri Salerlerle ile 4 işlem vetörün her elemanına uygulanır. A = A+3 A = 5 3 3 3 3 3 3 5

Benzer şeilde, B = B* B = 4 8 Vetörler arasında yapılaca işlemler lineer cebir urallarını sağlama durumundadır. Örne olara, ii vetörün birbiriyle çarpılabilmesi için il vetörün sütun sayısı ile iinci vetörün satır sayısı birbirine eşit olmalıdır. Vetörlerde eleman elemana işlemler (.) operatörü ile gerçeleştirilir. Eleman elemana operasyonlar.* Eleman elemana çarpma./ Eleman elemana bölme.^ Eleman elemana üst alma Yeni bir vetörün oluşturulmasında hafızadai vetörlerden istifade edilebilir. A = [ 4 5 7]; AAA = [A A A] AAA = 4 5 7 4 5 7 4 5 7

Benzer şeilde hafızadai bir vetörün parçalarından da yeni vetörler oluşturulabilir. A = AAA(:4) A = 4 5 7 Özel Vetör Yapıları zeros(,n) : zeros(n,) : ones(,n) : ones(n,) : rand(,n) : rand(n,) : randn(,n) : Tüm elemanları sıfır olan n elemanlı satır vetör. Tüm elemanları sıfır olan n elemanlı sütun vetör. Tüm elemanları bir olan n elemanlı satır vetör. Tüm elemanları bir olan n elemanlı sütun vetör. Elemanları ile arasından rastgele seçilmiş n elemanlı satır vetör. Elemanları ile arasından rastgele seçilmiş n elemanlı sütun vetör. Ortalaması ve standart sapması olan normal dağılımlı elemanlardan oluşan n elemanlı sütun vetör. randn(n,) : Ortalaması ve standart sapması olan normal dağılımlı elemanlardan oluşan n elemanlı sütun vetör.

Veri Analizi Fonsiyonları mean( ) median( ) std( ) max( ) min( ) var( ) sum( ) prod( ) sort( ) flipud( ) fliplr( ) Ortalama Orta değer Standart sapma Vetörün masimum değeri Vetörün minimum değeri Varyans Elemanların toplamı Elemanların çarpımı Elemanları büyülüğe göre sıralama Sıralamayı yuarıdan aşağıya değiştirme Sıralamayı soldan sağa değiştirme Hatırlatma Ortalama Standart Sapma Varyans Medyan : Büyülüğe göre sıralanmış bir dizinin (n+)/. elemanı.

Matrisler Matrisler ii boyutlu sayı dizileridir. m satır ve n sütundan oluşan bir A matrisi ele alınırsa a ij, matrisin i. satır ve j. sütununda yer alan elemandır. Örne olara 4 hafta boyunca toplanan günlü maximum sıcalıları içeren HighTemp adlı matrisi ele alalım. İinci haftanın üçüncü günündei en yüse sıcalığı bulma isterse; HighTemp(,3) = 45 Matris İşlemleri Matris işlemlerinin anlatımında aşağıdai matrisler ullanılacatır. A = [ 4; 3]; B = [ 4; 3]; C=[ 3; ] Toplama ve Çıarma: Aynı boyutlardai matrislerde toplama ve çıarma işlemi uygulanabilir. Örne olara, A ve C matrislerini toplayıp D değişenine atayalım. (d ij =a ij +c ij )

D = A + C Transpozisyon : Bir matrisin transpozesi veya devriği, satır ve sütunların yer değiştirilmesi ile elde edilir. Örne olara, A matrisinin transpozesini alıp D değişenine atayalım. (d ij =a ji ) D = A Salerler ile 4 işlem : Salerler ile 4 işlem yapılması durumunda matrisin her elemanı sırayla işleme girer ve aynı boyutda bir değişene atılır. Yalnızca bölme işleminde diat edilmesi gereen bir uygulama vardır. Bir matris bir salere bölünmesi durumunda elemanların hepsi o salere bölünmetedir. Anca bir salerin bir matrise bölünmesi işlemi hata ile sonuçlanmatadır. Örne olara D matrisini ile çarpalım. (d ij = a ij.) D = *A İi matrisin çarpımı : İi matrisin çarpılabilmesi için il matrisin sütun sayısı ile iinci matrisin satır sayısının birbirine eşit olması geremetedir. Elde edilen matris, il matrisin satır sayısı ile iinci matrisin sütun sayısı boyutlarında olacatır. Örne olara A ve C matrislerini toplayalım ve D değişenine atayalım.

D = A*C Çarpma işleminde matrislerin çarpım sırası değişince sonuç da değişmetedir. E = C*A Determinant : Satır ve sütun sayısı aynı olan bir A matrisinin determinantı aşağıda tanımlanmıştır. Bu ifadede C i, a i nın ofatörüdür. M i ise a i nın minörüdür. M i, A matrisinin i. satır ve. sütunun silinmesinden sonra elde edilen matrisin determinantıdır. Yuarıda verilen 3x3 boyutlu are A matrisi için M 33 ü hesaplayalım. M 33 = a a -a a Matris boyutları büyüdüçe hesaplanmaları olduça yorucu bir hali almatadır. Matlab de matris determinantı det fonsiyonuyla hesaplanmatadır. Örne olara; det(a) = -5

Matris İnversi: Matrisin endisiyle çarpılması sonucu birim matrisi veren matrise, matrisin inversi veya tersi adı verilir. Her matrisin inversi bulunmamatadır. Matris inversi aşağıdai şeilde hesaplanmatadır. x ve 3x3 boyutlarındai matrislerin inverslerinin alınması aşağıda gösterilmiştir.

Matlab de matris inversi inv( ) fonsiyonu ile alınmatadır. Örne olara A matrisinin inversini alalım; Ainv = inv(a); Ainv = -.6.8.4 -. Şimdi de sonucun doğruluğunu ontrol edelim. >> A * Ainv ans = Sonuç x boyutlu bir birim matristir. Birim matrisler olduça sı ullanılan matrislerdir. Matlabde birim matris oluşturma için eye( ) fonsiyonu ullanılır. eye() ans = Matris Ranı : Bir matrisin ranı, dolayısıyla bağımsız satır veya sütun sayısı ran( ) fonsiyonu ile hesaplanabilir. >> ran(a) ans =

Teilli ontrolü : Bir matrisin teilli durumu cond( ) fonsiyonu ile ölçülebilir. Cond fonsiyonu birim matrise uygulandığında değerini alır. Teil bir matriste ise sonsuz değerini alır. cond(eye(5)) = S = [ ; +^-6] cond(s) = Inf Matris Ayrıştırması : Matrislerin ayrıştırması amacıyla lu( ), qr( ) ve svd( ) fonsiyonları ullanılmatadır. Matris ayrıştırması özellile büyü boyutlu matrislerle çalışılması durumunda hafıza ullanımında ve hesap zamanında olumlu sonuçlar verebilmetedir. Matrisler ile Lineer Denlemlerin Çözümü n bilinmeyenli n denlemi ele alalım. Bu denlemlerde a ij ve b j değerleri bilinen sabitlerdir. x i ise bilinmeyenler vetörüdür. Bu denlemler taımı matris halinde yazılırsa; Ax = B

Denlemin her ii tarafı A matrisinin (atsayılar matrisi) inversi ile çarpılırsa bilinmeyenler vetörü elde edilebilir. A - Ax = A - B Ix = A - B x = A - B Örne olara aşağıdai denlem taımını Matlab ile çözelim. Bu denlemleri matris olara yazarsa; >> A=[ 3 -;- 3; ] A = 3 - - 3 >> b=[- 9 5]' b = - 9 5

>> x=inv(a)*b x = - Alternatif olara Matlab in içerisinde bulunan \ operatörünü de ullanabiliriz. x = A\b x = -

Uygulama: Doğrusal davranışlı yaylar Bu uygulamada doğrusal bir yayın denge denlemi matris olara ifade edilecetir. Bunun için Şeil..a da görülen sabit rijitliğine sahip doğrusal yayı ele alalım. Bu yayın ii ucunun yer değiştirmeleri sırasıyla u ve u ile gösterilmiştir. Benzer şeilde, yayın uçlarına etiyen esenel uvvetler f ve f ile gösterilmiştir. Yerdeğiştirmeler ve esenel uvvetler için sağ yön pozitif olara alınmıştır. f f f f u u u (a) Şeil.. Doğrusal yayda oluşan yer değiştirmeler Yatayda denge denlemi yazılırsa; F x = : f + f = (.) (b) u f = (.) f Şeil..a, (.) ifadesi göz önünde tutulura yeniden çizilirse Şeil..b elde edilir. Bu şeilde görüldüğü üzere yay f uvvetleri arasında sıışmatadır. Yayın sabit rijitliği ullanılara oluşturulan uvvet-yer değiştirme ilişisi (.3) ifadesinde verilmiştir. ( u = f (.3) u ) Yuarıdai ifade, (.) ifadesi ullanılara yeniden yazılırsa (.4) ifadesi elde edilir. ( u = f (.4) + u ) (.3) ve (.4) ifadeleri ullanılara yayın matris denleminin oluşturulması (.5) ifadesinde gösterilmiştir.

u = (.5a) u f u = (.5b) + u f u f = u f (.5c) (.5c) ifadesinin sol tarafında yer alan x boyutlu matris, eleman rijitli matrisi ; sağ tarafında yer alan x boyutlu vetör ise eleman uvvetleri vetörü adını almatadır. Örne MN/m 3 MN/m MN/m 3 4 N Yuarıda verilen doğrusal yaylardan oluşan sistemde ve 4 notaları rijit olara tutturulmuştur ve notasına N büyülüğünde bir yatay yü etimetedir. Bu durumda; a. ve 3 düğüm notalarının yer değiştirmelerini b. Mesnet tepilerini hesaplayınız Çözüm Sistemin serbest cisim diyagramı Şeil. dei ifade edilirse; f f f 3 f 4 3 u = u (Sınır Şartları) 4 = 6 6 6 = N / m ; = 3 N / m ; = N / m f = N u u u 3 u 4 3

Denge denlemleri = + + 4 3 4 3 3 3 3 3 ) ( ) ( f f f f u u u u (.6) Problem girdileri ve sınır şartları (.6) ifadesinde yerine oyulursa (.7) elde edilir. = 4 3 6 4 3 3 5 f f u u (.7) u ve u 4 tutulduğu için u ve u 3 yer değiştirmelerinin bulunması için yuarıda gri olara işaretlenen matris taımının çözülmesi yeterlidir. = 4 3 3 5 3 6 u u Matlab de bu denlem taımı çözülürse, >> A = [5-3; -3 4]*^6 A = 5-3 -3 4 >> b = [ ]' b =

>> u = A\b u = 3.6364e-5.773e-5 Elde edilen u değerleri yer değiştirme matrisine yerleştirilir ve rijitli matrisi ile çarpılırsa ve 4 notalarındai uvvetler bulunur. f = -77.3 N f 4 = -7.7 N