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Assigned:  26 August

Homework #1

EE 541: Fall 2022

Due:  Saturday, 03 September at 23:59. Submission instructions will follow separately on canvas.

Use only  Python standard library modules (https://docs.python.org/3/library/)and matplotlib for this assignment, i.e. do not import numpy, scikit, or any other non-standard package.

1.  Simulate tossing a biased coin (a Bernoulli trial) where P[HEAD] = 0.70.

(a)  Count the number of heads in 50 trials.  Record the longest run of heads.

(b)  Repeat the 50-flip experiment 20, 100, 200, and 1000 times.  Use matplotlib to generate a

histogram showing the observed number of heads for each case.  Comment on the limit of the histogram.

(c)  Simulate tossing the coin 500 times. Generate a histogram showing the heads run lengths.

2.  Define the  random variable N  =  min{n : P Xi  > 4} as the smallest  number of standard uniform random samples whose sum exceeds four.  Generate a histogram using 100, 1000, and

10000 realizations of N . Comment on the expected value E[N].

3.  The secant method is an iterative root-finding algorithm.  It uses a sequence of secant line roots to approximate c such that f (c) = 0 for a continuous function f .  Unlike Newton’s method it does not require knowledge or evaluation of the derivative f\ .  The secant method is defined by the recurrence:

xn = xn−1 − f (xn−1 )      xn−1 − xn−2        

Write  a  python script that  uses the secant  method to  approximate the  root of a continuous function f  in the interval  [a,b].  You may assume that f  has at most one root in  [a,b].   Use |xk+1 − xk| < 10 − 10  as the convergence criterion.  Let N be the number of iterations to reach convergence.  Output N followed by the three root approximations xN −2 , xN − 1 , xN .  Output each number to its own line and use precision suicient to show convergence.

Import the function f from a file named func.py in the same directory as your script — i.e., from func import f.  You may assume that f is continuous on [a,b] and that func.f(x) returns a scalar float for all x 2 [a,b].

Your script should accept a and b as two numeric command line arguments.  Your script must validate that a and b are  numeric, verify that a < b,  and check that f(a)f(b) < 0 — see Bolzano’s Theorem.   Write  “Range error” to STDERR (standard error)  if any of these three

conditions fail and immediately terminate.

Your script should not produce any output except as described above.