数值方法-4

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数值分析-第4章 数值积分和数值微分

数值分析-第4章  数值积分和数值微分

A0+A1=2 A0x0+A1x1=0 A0x02+A1x12=2/3 A0x03+A1x13=0
A0 A1 1 解得: 1 x 0 x1 3
求积公式为
1 1 1 f ( x)dx f ( ) f ( ) 3 3
x f(x)
数值分析
1 4
2 4.5
3 6
4 8
5 8.5
1
一、数值积分的基本概念 求积节点 数值积分定义如下:是离散点上的函数值的线性组合
I [ f ] f ( x)dx I n [ f ] Ai f ( xi )
b a i 0 n
称为数值积分公式
称为求积系数,与f (x)无关,与积分区间和求积节点有关
b a
Rn ( x) dx
定理:形如 Ak f ( xk ) 的求积公式至少有 n 次代数精度
A 该公式为插值型(即: k a l k ( x)dx )
数值分析
b
5
例1 试确定参数A0,A1,A2,使求积公式
1 f ( x)dx A0 f (1) A1 f (0) A2 f (1)
证明 因为Simpson公式对不高于三次的多项式精确成立。即

b
a
p 2 ( x)dx
ba ab [ p 2 (a) 4 p 2 ( ) p 2 (b)] 6 2
构造三次多项式H3(x),使满足 H3(a)=(a) ,H3(b)=(b),
H 3 (( a b) / 2) f (( a b) / 2), H 3 (( a b) / 2) f (( a b) / 2), 这时插值误差为
1

数值方法课后习题答案第4章

数值方法课后习题答案第4章
第四章
解线性方程组迭代法
第四章 解线性方程组迭代法
习题4-1
第四章
解线性方程组迭代法
Байду номын сангаас
第四章
解线性方程组迭代法
第四章
解线性方程组迭代法
第四章
解线性方程组迭代法
第四章
解线性方程组迭代法
第四章
解线性方程组迭代法
第四章
解线性方程组迭代法
第四章
解线性方程组迭代法
第四章
习题4
习题4
习题4
习题4
8.
设A为严格对角优势阵,证明:
习题4
9. A是n阶非奇异阵,B是n阶奇异阵,试求证:
习题4
习题4
P91
P91.
x0
p0 r0
Ap0
x1
r1
p1
Ap1
x2
r2
0
3
7
30/29=
17/29=
1360/841=
1530/841=
14/9=
0.3
P91
1.034482758 0 1 8 10/29= 0.344827586
0.570796875 0.493315839 0.500166165 0.499999398 1.001438281 0.998173633 1.000074653 1.000013383 -0.49943416 -
0.500558834 0.499923587 0.500003961
w=1.03
10 29 a0 =10/29=0.344827586
2890/841=3.436385254 260100/24389=10.66464388 a1 =8381/26010=0.322222222 -289/29= -9.965517218 b0 =289/841=0.343638524

数值计算方法教学课件chapter4

数值计算方法教学课件chapter4

(1) 独立抽样 ϕ(s) ∼ Gam(νn/2, Sn/2), s = 1, . . . , T
(2) 对每个 则 E(µ | y1, .
ϕ(s), . . , yn
)抽≈µ∑(s)Ts=| 1ϕµ(s()s)∼/TN(µn
,
(κn
ϕ(s))−1),
s
.
=
.
1, . . . , T
. .... ..
. . . .... .... .... . . . . .... .... .... . .
. .. .
. ..
6 / 15
则 (µ(1), ϕ(1)) 可以看作联合后验分布 p(µ, ϕ | y1, . . . , yn) 的一个样本
▶ 只要给定 µ 或 ϕ 的一个初始值,然后轮流从 µ 和 ϕ 的完全条件分布 抽样,就可以得到一列来自联合后验分布 p(µ, ϕ | y1, . . . , yn) 的样本 {(µ(s), ϕ(s)) : s = 1, . . . , T}
. .. .
. ..
5 / 15
A Bayesian Normal Model
如果为模型(2)选取如下的先验分布:
µ ∼ N(µ0, τ02)
(3)
ϕ ∼ Gam(ν0/2, ν0σ02/2)
此时 ϕ 的边际后验分布既不是 Gamma 分布,也不是任何常见的分布
. . . .... .... .... . . . . .... .... .... . .
第四章 Gibbs 抽样和马尔可夫链
. . . .... .... .... . . . . .... .... .... . .
. .. .
. ..
1 / 15

数值计算方法第2版 第4章 插值法

数值计算方法第2版 第4章 插值法


l ( x ) 1 ( k i ) , k i l ( x ) 0 ( k i ) , i 、 k 0 , 1 , , n k i
lk (x)称为关于节点xi( i=0,1,…,n)的n次插值基函数。
基函数的特点
1. 基函数的个数等于节点数。 2. n+1个节点的基函数是n次代数多项式。 3. 基函数和每一个节点都有关。节点确定,基函数就唯 一的确定。 4. 基函数和被插值函数无关。 5. 基函数之和为1。
公式的结构:它是两个一次函数的线性组合 线性插值基函数
x x 1 l ( x ) , 0 x x 0 1 x x 0 l ( x ) 1 x x 1 0
3 线性插值的几何意义 用直线 P ( x ) 近似代替被插值函数 f ( x ) 。

造数学用表。平方根表
给定函数在100、121两点的平方根如下表,试用线性 插值求115的平方根。 x 100 121
其系数行列式
a0 a1 x0 a2 x02 an x0n y0 2 n a0 a1 x1 a2 x1 an x1 y1 2 n a a x a x a x n n yn 0 1 n 2 n
1 x 0 x 02
x 0n
2 n 1 x x x 1 1 ( x x 0 V ( x , x , , x ) 1 i j) 0 1 n 0 j i n
1 xn
x n2 x nn
,a , ,a 0 1 n ,因此P(x)存在且唯一。 方程组有唯一解 a
唯一性说明不论用那种方法构造的插值多 项式只要满足相同的插值条件,其结果都是互 相恒等的。 推论 当f(x)是次数不超过n的多项式时, 其n次插值多项式就是f(x)本身。

《数值计算方法》 课后题 答案(曾金平)湖南大学

《数值计算方法》  课后题   答案(曾金平)湖南大学
1 1 1 1
= 0.105 × 10 2 − 0.144 × 10 2 + 0.657 × 10 1 − 1
= 0.167 × 101
g ( 2.19) = ((−0.81) × 0.219 × 101 + 3) × 0.219 × 101 − 1
= 0.123 × 10 1 × 0.219 × 10 1 − 1 = 0.169 × 101 1 1 即 f ( x) = 0.167 × 10 , g ( x) = 0.169 × 10
而当 x = 2.19 时 x 3 − 3 x 2 + 3 x − 1 的精确值为 1.6852,故 g ( x ) 的算法较正确。 8.按照公式计算下面的和值(取十进制三位浮点数计算) : (1)
∑3
i =1
6
1
i 6
;(2)
∑3
i =6
1
1
i

解: (1)
∑3
i =1 1
1
i
1 1 1 1 1 1 = + 2 + 3 + 4 + 5 + 6 = 0.333 + 0.111 + 0.037 + 0.012 + 0.004 + 0.001 3 3 3 3 3 3
xk
1 1.5 1.25 1.125 1.0625 1.09375 1.109375 1.1171875 1.11328125 1.115234375 1.1142578125 1.11376953125
f ( xk )
-0.1585 0.4962 0.1862 0.015051 -0.0718 -0.02835 -0.00664 0.004208 -0.001216 0.001496 0.001398 -0.000538

《数值计算方法》试题集及答案(1-6)#优选.

《数值计算方法》试题集及答案(1-6)#优选.

《计算方法》期中复习试题一、填空题:1、已知3.1)3(,2.1)2(,0.1)1(===f f f ,则用辛普生(辛卜生)公式计算求得⎰≈31_________)(dx x f ,用三点式求得≈')1(f 。

答案:2.367,0.252、1)3(,2)2(,1)1(==-=f f f ,则过这三点的二次插值多项式中2x 的系数为 ,拉格朗日插值多项式为 。

答案:-1,)2)(1(21)3)(1(2)3)(2(21)(2--------=x x x x x x x L3、近似值*0.231x =关于真值229.0=x 有( 2 )位有效数字;4、设)(x f 可微,求方程)(x f x =的牛顿迭代格式是( );答案)(1)(1n n n n n x f x f x x x '---=+5、对1)(3++=x x x f ,差商=]3,2,1,0[f ( 1 ),=]4,3,2,1,0[f ( 0 );6、计算方法主要研究( 截断 )误差和( 舍入 )误差;7、用二分法求非线性方程 f (x )=0在区间(a ,b )内的根时,二分n 次后的误差限为( 12+-n a b );8、已知f (1)=2,f (2)=3,f (4)=5.9,则二次Newton 插值多项式中x 2系数为( 0.15 ); 11、 两点式高斯型求积公式⎰1d )(xx f ≈(⎰++-≈1)]3213()3213([21d )(f f x x f ),代数精度为( 5 );12、 为了使计算32)1(6)1(41310---+-+=x x x y 的乘除法次数尽量地少,应将该表达式改写为11,))64(3(10-=-++=x t t t t y ,为了减少舍入误差,应将表达式19992001-改写为199920012+ 。

13、 用二分法求方程01)(3=-+=x x x f 在区间[0,1]内的根,进行一步后根的所在区间为 0.5,1 ,进行两步后根的所在区间为 0.5,0.75 。

1_数值分析4-数值积分与微分

1_数值分析4-数值积分与微分

回忆定积分的定义
b
I f (x)dx lim In,
a
n
n
In
f
(k
)
b
n
a
k 1
n充分大时In就是I的数值积分
各种数值积分方法研究的是
k 如何取值,区间 (a,b)如何划分, 使得既能保证一定精度,计算量又小。
(计算功效:算得准,算得快)
5
数值积分
y
1.梯形公式
h
Tn

h
k 1
fk

2 ( f0

fn )

b
f (x)dx
a
b
R( f ,Tn ) I Tn f (x)dx Tn
a
梯形公式在每小段上是用线性插值函数T(x)代替 f(x)
f (x) T(x)
f
(k
2
)
(
x

xk
)(x

xk
1
),
k (xk , xk1)
(
f0

fn)
(3)
k 1
非等距分割梯形公式
Tn

n1 k 0
fk
fk 1 2
(xk 1

xk
)
(4)
8
数值积分 2.辛普森(Simpson)公式
(抛物线公式)
梯形公式相当于用分段线性插值函数代替 f (x)
提高精度
分段二次插值函数
抛物线 公式
y
y=f(x)
每段要用相邻两小区间
数值积分
数值 积分
为什么要作数值积分
• 积分是重要的数学工具,是微分方程、概率 论等的基础;在实际问题中有直接应用。

matlab经典的4级4阶runge kutta法

matlab经典的4级4阶runge kutta法

MATLAB是一种用于算法开发、数据分析、可视化和数值计算的高级技术计算语言和交互式环境。

作为一个强大的工具,MATLAB提供了许多数值计算方法,其中4级4阶Runge-Kutta方法就是其中之一。

1. Runge-Kutta方法简介Runge-Kutta方法是求解常微分方程(ODE)的数值方法之一。

在MATLAB中,用户可以使用内置的ode45函数来调用4级4阶Runge-Kutta方法。

具体来说,4级4阶Runge-Kutta方法是一种单步迭代方法,通过在每个步骤中计算斜率来逐步逼近解析解。

它的优点是数值稳定性好,适用于多种类型的微分方程。

2. Runge-Kutta方法的公式4级4阶Runge-Kutta方法的一般形式如下:$$k_1 = hf(t_n, y_n)$$$$k_2 = hf(t_n + \frac{1}{2}h, y_n + \frac{1}{2}k_1)$$$$k_3 = hf(t_n + \frac{1}{2}h, y_n + \frac{1}{2}k_2)$$$$k_4 = hf(t_n + h, y_n + k_3)$$$$y_{n+1} = y_n + \frac{1}{6}(k_1 + 2k_2 + 2k_3 + k_4)$$其中,$t_n$是当前的独立变量值,$y_n$是当前的解向量,h是步长,$f(t_n, y_n)$是给定点$(t_n, y_n)$处的斜率。

通过不断迭代上述公式,可以逐步求解微分方程的数值解。

3. MATLAB中的4级4阶Runge-Kutta方法的应用在MATLAB中,用户可以使用ode45函数调用4级4阶Runge-Kutta方法来求解常微分方程。

使用ode45函数的基本语法如下:```matlab[t, y] = ode45(odefun, tspan, y0)```其中,odefun是用户定义的ODE函数句柄,tspan指定了求解的时间范围,y0是初始条件。

数值方法简明教程作业集答案

数值方法简明教程作业集答案

数值计算方法简明教程第一章1 *1x =1.7; *2x =1.73; *3x =1.732 。

2.3. (1) ≤++)(*3*2*1x x x e r 0.00050; (注意:应该用相对误差的定义去求) (2) ≤)(*3*2*1x x x e r 0.50517; (3) ≤)/(*4*2x x e r 0.50002。

4.设6有n 位有效数字,由6≈2.4494……,知6的第一位有效数字1a =2。

令3)1()1(1*1021102211021)(-----⨯≤⨯⨯=⨯=n n r a x ε 可求得满足上述不等式的最小正整数n =4,即至少取四位有效数字,故满足精度要求可取6≈2.449。

5. 答:(1)*x (0>x )的相对误差约是*x 的相对误差的1/2倍;(2)n x )(* 的相对误差约是*x 的相对误差的n 倍。

6. 根据********************sin 21)(cos 21sin 21)(sin 21sin 21)(sin 21)(c b a c e c b a c b a b e c a c b a a e c b S e r ++≤ =******)()()(tgc c e b b e a a e ++ 注意当20*π<<c 时,0**>>c tgc ,即1*1*)()(--<c tgc 。

则有)()()()(****c e b e a e S e r r r r ++<7.设20=y ,41.1*=y ,δ=⨯≤--2*001021y y 由 δ1*001*111010--≤-=-y y y y ,δ2*111*221010--≤-=-y y y yδ10*991*10101010--≤-=-y y y y即当0y 有初始误差δ时,10y 的绝对误差的绝对值将减小1010-倍。

而11010<<-δ,故计算过程稳定。

《数值计算方法》试题集及答案

《数值计算方法》试题集及答案

《计算方法》期中复习试题一、填空题:1、已知3.1)3(,2.1)2(,0.1)1(===f f f ,则用辛普生(辛卜生)公式计算求得⎰≈31_________)(dx x f ,用三点式求得≈')1(f 。

答案:2.367,0.252、1)3(,2)2(,1)1(==-=f f f ,则过这三点的二次插值多项式中2x 的系数为 ,拉格朗日插值多项式为 。

答案:-1,)2)(1(21)3)(1(2)3)(2(21)(2--------=x x x x x x x L3、近似值*0.231x =关于真值229.0=x 有( 2 )位有效数字;4、设)(x f 可微,求方程)(x f x =的牛顿迭代格式是( );答案)(1)(1n n n n n x f x f x x x '---=+5、对1)(3++=x x x f ,差商=]3,2,1,0[f ( 1 ),=]4,3,2,1,0[f ( 0 );6、计算方法主要研究( 截断 )误差和( 舍入 )误差;7、用二分法求非线性方程f (x )=0在区间(a ,b )内的根时,二分n 次后的误差限为( 12+-n a b );8、已知f (1)=2,f (2)=3,f (4)=5.9,则二次Newton 插值多项式中x 2系数为( 0.15 ); 11、 两点式高斯型求积公式⎰1d )(xx f ≈(⎰++-≈1)]3213()3213([21d )(f f x x f ),代数精度为( 5 );12、 为了使计算32)1(6)1(41310---+-+=x x x y 的乘除法次数尽量地少,应将该表达式改写为11,))64(3(10-=-++=x t t t t y ,为了减少舍入误差,应将表达式19992001-改写为199920012+ 。

13、 用二分法求方程01)(3=-+=x x x f 在区间[0,1]内的根,进行一步后根的所在区间为0.5,1 ,进行两步后根的所在区间为 0.5,0.75 。

数值计算方法》试题集和答案(1_6)2

数值计算方法》试题集和答案(1_6)2

《计算方法》期中复习试题一、填空题:1、已知3.1)3(,2.1)2(,0.1)1(===f f f ,则用辛普生(辛卜生)公式计算求得⎰≈31_________)(dx x f ,用三点式求得≈')1(f 。

答案:,2、1)3(,2)2(,1)1(==-=f f f ,则过这三点的二次插值多项式中2x 的系数为 ,拉格朗日插值多项式为 。

答案:-1,)2)(1(21)3)(1(2)3)(2(21)(2--------=x x x x x x x L3、近似值*0.231x =关于真值229.0=x 有( 2 )位有效数字;4、设)(x f 可微,求方程)(x f x =的牛顿迭代格式是( );答案)(1)(1n n n n n x f x f x x x '---=+5、对1)(3++=x x x f ,差商=]3,2,1,0[f ( 1 ),=]4,3,2,1,0[f ( 0 );6、计算方法主要研究( 截断 )误差和( 舍入 )误差;7、用二分法求非线性方程 f (x )=0在区间(a ,b )内的根时,二分n 次后的误差限为( 12+-n a b );8、已知f (1)=2,f (2)=3,f (4)=,则二次Newton 插值多项式中x 2系数为( ); 11、 两点式高斯型求积公式⎰1d )(xx f ≈(⎰++-≈1)]3213()3213([21d )(f f x x f ),代数精度为( 5 );12、 为了使计算32)1(6)1(41310---+-+=x x x y 的乘除法次数尽量地少,应将该表达式改写为11,))64(3(10-=-++=x t t t t y ,为了减少舍入误差,应将表达式19992001-改写为199920012+ 。

13、 用二分法求方程01)(3=-+=x x x f 在区间[0,1]内的根,进行一步后根的所在区间为 ,1 ,进行两步后根的所在区间为 , 。

数值计算方法课后习题答案(李庆扬等) (修复的)

数值计算方法课后习题答案(李庆扬等) (修复的)

,。

第一章 绪论(12)1、设0>x ,x 的相对误差为δ,求x ln 的误差。

[解]设0*>x 为x 的近似值,则有相对误差为δε=)(*x r ,绝对误差为**)(x x δε=,从而x ln 的误差为δδεε=='=*****1)()(ln )(ln x xx x x , 相对误差为****ln ln )(ln )(ln x x x x rδεε==。

2、设x 的相对误差为2%,求n x 的相对误差。

[解]设*x 为x 的近似值,则有相对误差为%2)(*=x r ε,绝对误差为**%2)(x x =ε,从而nx 的误差为nn x x nxn x x n x x x **1***%2%2)()()()(ln *⋅=='=-=εε,相对误差为%2)()(ln )(ln ***n x x x nr==εε。

3、下列各数都是经过四舍五入得到的近似数,即误差不超过最后一位的半个单位,试指出它们是几位有效数字:1021.1*1=x ,031.0*2=x ,6.385*3=x ,430.56*4=x ,0.17*5⨯=x 。

[解]1021.1*1=x 有5位有效数字;0031.0*2=x 有2位有效数字;6.385*3=x 有4位有效数字;430.56*4=x 有5位有效数字;0.17*5⨯=x 有2位有效数字。

4、利用公式(3.3)求下列各近似值的误差限,其中*4*3*2*1,,,x x x x 均为第3题所给的数。

(1)*4*2*1x x x ++;[解]3334*4*2*11***4*2*1*1005.1102110211021)()()()()(----=⨯=⨯+⨯+⨯=++=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛∂∂=++∑x x x x x f x x x e nk k k εεεε;(2)*3*2*1x x x ;[解]52130996425.010********.2131001708255.01048488.2121059768.01021)031.01021.1(1021)6.3851021.1(1021)6.385031.0()()()()()()()()(3333334*3*2*1*2*3*1*1*3*21***3*2*1*=⨯=⨯+⨯+⨯=⨯⨯+⨯⨯+⨯⨯=++=⎪⎪⎭⎫⎝⎛∂∂=-------=∑x x x x x x x x x x x f x x x e n k k kεεεε;(3)*4*2/x x 。

数值计算方法第4章4-06反插值

数值计算方法第4章4-06反插值

(0 1)(0 4)
(4 1)(4 0)
x 3 ,代入
p(3) (3 0)(3 4) 0 (3 1)(3 4) 2 (3 1)(3 0) 10 8
(1 0)(1 4)
(0 1)(0 4)
(4 1)(4 0)
(2)由于 f (x) 是单调连续函数,用反插值,将函数表转换成反
函数表
y f (x)
-1
0
2
10
1
x f 1(y) - 3
-1
0
4
?
已知连续函数 f ( x) 在x 1,0,2,3 的值分别是-4,-1,0,3,用牛
顿插值求(1) f (1.5) 的近似值。(2) f ( x) 0.5 时,x 的近似值。
解 (1)根据已知条件列表
x
-3 -1
0
4
3
f (x) - 1
0
2
10

取靠近 3 的三个节点- 1,0,4,作拉格朗日二次插值
p(x) (x 0)( x 4) 0 (x 1)( x 4) 2 (x 1)( x 0) 10 将
(1 0)(1 4)
y f (x) 则 x f 1 ( y) ,有函数表。
y
-4
-1
0
3
0.5
x
-1
0
2
3
?
根据已知 x f 1 ( y) 的函数值,构造差商表。
y
x
-4
-1
-1
0
0
2
3
3
牛顿插值多项式
一阶
1/ 3 2
1/ 3

数值方法

数值方法

f ( x k 1 ) , k 1,2, ,计算 f ' ( x k 1 )
4、割线法:使用初始近似值 x 0 和 x1 ,利用迭代式 x k 1 x k
算函数 f ( x ) 0 的根的近似值。 function [x1,err,k,y]=secant(f,x0,x1,delta,epsilon,maxl) %Input-f is the object function input as a string 'f' % -x0 and x1 is the initial approximations to a zero % -delta is the tolerance for x1 % -epsilon is the tolerance for the function values y % -maxl is the maximum number of iterations %Output-x1 is the secant method approximation to the zero % -err is the error estimate for x1 % -k is the number of iterations % -y is the function value f(x1) for k=1:maxl x2=x1-feval(f,x1)*(x1-x0)/(feval(f,x1)-feval(f,x0)); err=abs(x2-x1); relerr=2*err/(abs(x1)+delta); x0=x1;x1=x2; y=feval(f,x1); if(err<delta)|(relerr<delta)|(abs(y)<epsilon),break,end end 例: f=inline('x^3-3*x+2') [x1,err,k,y]=secant(f,-2.6,-2.4,0.01,0.001,20)

数值计算方法 代数精度 - 代数精度

数值计算方法 代数精度 - 代数精度

A1x1n
An xnn
bn1 an1 n1
这是关于 Ak的线性方程组,其系数矩阵
1
x0
x02
x0n
1 1
x1
xn
x12
xn2
x1n xnn
是范得蒙德矩阵,当 xk (k 0,1,, n) 互异时非奇异,故 Ak 有唯一解。
典型例题
例2
试确定一个至少具有2次代数精度的公式
f
(1)
20
f
(3)
结构分析
2 .如 果 参 数 x k 和 Ak均 未 知 , 则 方 程 组 为 非线 性 的
A0 A1 An b a
A0 x0 A0 x0n
A1x1
An xn
b2
2
a2
A1x1n
An xnn
bn1 an1 n1
非线性方程组求解很困难
定理
n+1个节点的求积公式
1
2
左右相等
典型例题
当 f ( x )分 别 为 常 数x 2或 x 3时 ,
2 f ( x) x2 1 f ( x )dx 1 [ f (1) 2 f (0) f (1)] f ( x )x2 1
3
1
2
1 f ( x) x3 1 f ( x )dx 1 [ f (1) 2 f (0) f (1)] f ( x )x3 0
n
Ak
x
m k
k0
1 m 1
bm1 a m1
b x mdx
a
构 造 求 积 公 式, 原 则 上 是 确 定 参 数x k和 Ak的 代 数 问 题.
结构分析
A0 A1 An b a
1.如

数值分析1-4习题及答案

数值分析1-4习题及答案

1、要使11的近似值的相对误差限小于0.10.1%%,要取几位有效数字?要取几位有效数字?( c ) (a) 2 (b) 3 (c) 4 (d) 5 2、若*12.30x =是经过四舍五入得到的近似数,则它有几位有效数字?( c ) (a) 2 (b) 3 (c) 4 (d) 5 3、已知n +1个互异节点(x 0,y 0), (x 1,y 1),),……, (x n ,y n )和过这些点的拉格朗日插值基函数l k (x )(k =0,1,2,=0,1,2,……,n ),且w (x )=(x -x 0) (x -x 1)… (x -x n ).则n 阶差商f (x 0,x 1,…, x n )= ( ) (a) å=nk k k y x l 0)( (b) å=¢nk k k k x l y 0)( (c) å=n k k k x y 0)(w (d) å=¢nk k kx y 0)(w4、已知由数据(0,0),(0.5,y ),(1,3),(2,2)构造出的三次插值多项式33()6 P x x y 的 的系数是,则,则 等于( )(a) -1.5 (b) 1 (c) 5.5 (d) 4.25 5、设(0,1,2,3,4)ix i =为互异结点,()i l x 为拉格朗日插值基函数,则420()()ii i x x l x =-å等于等于( a ) (a) 0 (b) 1 (c) 2 (d) 4 4()[,],()()(),()(),()(), ' () ' (),22()()_________________________f x C a b H x a b a bH a f a H b f b H f H a f a f x H x Î++====-=设是满足下列插值条件的三次多项式:则插值余项 1、 是以0,1,2为节点的三次样条函数,则b=-2,c=3 2、 已知(1)0,(1)3,(2)4,f f f =-=-=写出()f x 的牛顿插值多项式的牛顿插值多项式 2()P x =___2537623x x +-__,其余项表达式R(x)=__()(1)(1)(4) [1,4]6f x x x x x ¢¢¢-+-Î-_______________________3、 确定求积公式10121()(1)(0)'(1)f x dx A f A f A f -»-++ò中的待定参数,使其代数精度尽量高,则A 0=_29__________, A 1=__169________, A 2=_29_______,代数精度=__2_________。

FDM-4

FDM-4

有限差分方法Finite Difference Methods第二章有限差分法理论基础★有限差分方法是计算流体力学中应用最多的离散化数值方法;★作为计算技术它是历史最悠久,理论上相对成熟的数值方法。

§2.1有限差分离散化方法§2.2 差分格式的基本性质、基本定理§2.3 差分格式的稳定性分析方法§2.4 经典差分格式介绍l 一个定解的流体动力学问题的数学描述;⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧==⨯Ω⊂=∂∂Ω0)()().(],0[),()(δφu l x o x u T t x u L t u解法:⑴理论(解析)解⑵差分数值解§2.1有限差分离散化方法◆方程的离散,◆求解域(时+空)的离散,◆代数方程的求解。

一.求解域的离散化——差分分割。

●分割尺寸(空间网格步长,时间步长)●(网格)结(节)点,(网格)单元●(边界外)虚网格点——网格延拓。

1)差商近似;一阶,二阶导数的偏心差,中心差格式一阶微商的定义;xy x u y x x u Limx ux y x ∆-∆+=∂∂→∆),(),(|00000),(00若取消取极限过程,用代替就是一种差商近似。

称为差分格式,x y x u y x x u ∆-∆+),(),(0000),(00|y x xu∂∂二. 微商(偏导数)的差商近似2)差分格式的导出方法a) Taylor’s 公式)(!!2),(),(0020220000x x x n x xux x ux x u y x u y x x u nn n o ∆+≤≤∆∂∂+⋅⋅⋅⋅⋅⋅+∆∂∂+∆∂∂+=∆+ξζ..),(),(0000),(00E T xy x u y x x u x u y x +∆-∆+=∂∂⇒..,,1),(E T xu u xuji j i j i +∆-=∂∂+⋅⋅⋅⋅⋅⋅+∆∂∂+∆∂∂=∆=23322!3121)(,x xu x x u x o E T T.E.=Truncation Error采用差分格式中的记法;其中: )(x o ∆由于T.E.是为一阶小量,故上述差商近似(差分格式)称为一阶(精度)格式类似地可得:)(,1,x o xu u x u ji j i ∆+∆-=∂∂-)(22,1,1x o xu u x u j i j i ∆+∆-=∂∂-+)(222,1,,122x o xu u u xuji j i j i ∆+∆+-=∂∂-+⋅⋅⋅=∂∂33xu(后差)(中心差)(二阶导数中心差,等网格步长)两倍变长中心差算子:n j njx u u E αα+=11+==n jn jt n jt u u E u E n jxxnj n j njx uE Eu u u )(21)(2121212121+=+=-+-μ)(212121xx x E E +=-μnjx n jn j njx u E u u u )1(1-=-=∆+1-=∆x x E n jx n j n j nj x u E u u u )1(11---=-=∇11--=∇xx En jx xnj nj n jx u E E u u u )(21212121--+-=-=δ2121--=x xx E E δn jx x n j n j n j x u E E u u u )(111--+-=-=δ1--=xx x E E δ3.差分算子●定义以下差分算子:移位算子:算术平均算子:前差算子:后差算子:一倍步长中心算子:(当移位为+1时可省略)21EE δ=∆=∇)(211--=E E μδ∆⋅∇=--=-122E E δ)()(2122121x O u u u u n j n j n j njx ∆+=+=-+μ)(2h o =⇒μ)(2121x O uu u n j n j n jx ∆=-=-+δ)(h o =⇒δ讨论:●定义的上述差分算子,可建立彼此间的转换关系,例;●所有的差分算子均可用Taylor 展开来估算截断误差项(余项)的量阶差分算子间的相互关系E ∆∇δE1∆+11)1(-∇-412122δδδ+++∆1-E 1∇∇--1)1(41222δδδ++∇11--E∆∆+-1)1(141222δδδ++-δ2121--E E ∆∆+-21)1(∇∇--21)1(1μ)(212121-+E E)2()1(2121∆+∆+-)2()1(2121∇-∇--412δ+由此,再根据差分算子之间的转换关系,可以建立微分算子与其他差分算子的联系+∞<<∞-⋅⋅⋅++⋅⋅⋅++++=x n xx x x e nx !!3!2132n jtD n jt u eu E t∆=∴ttD t eE ∆=⇒tt E tD ln 1∆=*微分算子与差分算子的联系t D t=∂∂x D x =∂∂222x D x=∂∂记微分算子:n jtD n jt t t nj t n j t n j t n j n ju e u D t D t tD u D t u D t u tD u u t ∆+=⋅⋅⋅⋅⋅⋅+∆+∆+∆+=⋅⋅⋅⋅⋅⋅+∆+∆+∆+=)!3!21(!3!2332233221由Taylor 公式:Eh D ln 1=或以h 作为步长xxD x eE ∆=xx E xD ln 1∆=类似地差分算子与微分算子间的关系(h 为网格步长)∆∇D)32(132⋅⋅⋅-∆+∆-∆h )32(132⋅⋅⋅+∇+∇+∇h 2D)1211(13322⋅⋅⋅-∆+∆-∆h)1211(13322⋅⋅⋅+∇+∇+∇h3D )4723(15433⋅⋅⋅-∆+∆-∆h)4723(15433⋅⋅⋅+∇+∇+∇h4D )6172(16544⋅⋅⋅-∆+∆-∆h)6172(16544⋅⋅⋅+∇+∇+∇h差分算子与微分算子间的关系(h 为网格步长)δD)306(53⋅⋅⋅-+-δδδμh 2D)90112(16422⋅⋅⋅-+-δδδh3D )12074(7533⋅⋅⋅-+-δδδμh4D )24076(18644⋅⋅⋅-+-δδδh例1:)432(1)1ln(1ln 1432 +∆-∆+∆-∆∆=∆+∆=∆=x x x x x x x x x E x D 例2;紧致格式的引入由微分算子与差分算子的关系有:)306(53 -+-=δδδμhD )1(o =μ )(h o =δ)(~55h o μδ∴[])(3h o hD -=δμ)(3h o Dh +=μδ⎥⎦⎤⎢⎣⎡+=+=μδμδμδ)(11)(1133h o h o Dh )](1[1])(1[123h o h o -=-=μδμδμδ()523)](1[161h o h o Dh +=⎭⎬⎫⎩⎨⎧⎥⎦⎤⎢⎣⎡-+μδμδμδ()()54261h o h o Dh +=⎥⎦⎤⎢⎣⎡++μδδ()4261h o h D +⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+=δμδ-+-=∴30653μδμδμδDh )(653h o Dh +-=μδμδ)(653h o Dh +=+μδμδ)()1.61(53h o DhDh +=+μδμδ由于算子最多都是只用到三个节点上的函数值,所以是仅用三点构造出了4阶精度格式,而一般地三节点格式的精度只有二阶。

简单的数值方法-精选

简单的数值方法-精选

在 yn y的(x前n)提下,
f( x n ,y n ) f( x n ,y ( x n ) ) y ( x n ).
于是可得欧拉法(2.1)的公式误差
y(xn1)yn1h22 y(n)
h2 2
y(xn ),
(2.3)
称为此方法的局部截断误差.
如果对方程 yf(从x,y)到 x n 积分x,n 1得
17
9.2.4 单步法的局部截断误差与阶
初值问题(1.1),(1.2)的单步法可用一般形式表示为
y n 1 y n h(x n ,y n ,y n 1 ,h ),
(2.10)
其中多元函数 与 f (x有, y关),
当 含有 时y n,1 方法是隐式的,若不含
所以显式单步法可表示为
(2.13) 则称方法(2.11)具有 p阶精度.
若将(2.13)展开式写成
T n 1 ( x n ,y ( x n )h ) p 1 O ( h p 2 ),
则 (xn,y(x称n)为h )局p1 部截断误差主项.
以上定义对隐式单步法(2.10)也是适用的.
21
对后退欧拉法(2.5)其局部截断误差为
3
例1 求解初值问题
y y2x (0x1),

y
y(0) 1.
(2.2)
解 欧拉公式的具体形式为
yn1
yn
h(yn
2xn). yn
取步长 h0,.1 计算结果见表9-1.
初值问题(2.2)的解为 y ,1按2这x个解析式
子算出的准确值 y ( x同n )近似值 一y起n 列在表9-1中,两者 相比较可以看出欧拉方法的精度很差.
y(x n 1)y(x n)x x n n 1f(t,y(t)d )t.
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And Or Not Not and
& | ~ xor
Logical Operators
And Or Not Not and & | ~ xor C=xor(A,B)
C = xor(A, B) performs an exclusive OR operation on the corresponding elements of arrays A and B. The resulting element C(i,j) is logical true (1) if A(i,j) or B(i,j), but not both, is nonzero.
Introduction to MATLAB
Prof. Zhengdong Huang
Outline
1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. User Interfaces Variables Operators Flow Control Functions Graphic Output Miscellaneous
<, <=, >, >=, = =.
Logical Operators
1. Constants and variables 2. Operators 1. Arithmetic Operators 2. Relation Operators 3. Logic Operators 3. Controls 4. Functions
Command History – view past commands – save a whole session using diary

User Interfaces
Two kinds of Computing Usages: 1. User interface with command input. 2. Programming using M-file.
K= x^2 Erorr: ??? Error using ==> mpower Matrix must be square. B=x*y Erorr: ??? Error using ==> mtimes Inner matrix dimensions must agree.
Operators (relational, logical)
Flow Control
1. Constants and variables 2. Operators 1. Arithmetic Operators 2. Relation Operators 3. Logic Operators 3. Controls 4. Functions
(Last time)Flow Control
Constants and Variables
1. Constants and variables 2. Operators 1. Arithmetic Operators 2. Relation Operators 3. Logic Operators 3. Controls >>x=2^3 4. Functions
• All variables are created with double precision unless specified and they are matrices.
Example: >>x=5; >>x1=2;
• After these statements, the variables are 1x1 matrices with double precision
User Interfaces
Command Input
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
User Interfaces
Command Window – type commands Current Directory – View folders and m-files



Workspace – View program variables – Double click on a variable to see it in the Array Editor
== ~= < <= > >= & | ~ equal not equal less than less than or equal greater than greater than or equal AND OR NOT
pi 3.14159265… j imaginary unit, i same as j
Basic Arithmetic Operators
+ : Arithmetic addition - : Arithmetic subtraction * : Arithmetic multiplication / : Arithmetic division ^ : Exponent or power .* : (element by element for arrays)
• x = [1 2], y = [4 5], z=[ 0 0] A = [x y] 1 2 4 5
B = [x ; y] 1 2 4 5
C = [x y ;z] Error: ??? Error using ==> vertcat CAT arguments dimensions are not consistent.
• if
• switch
• for
statement statement loops loops statement statement
• while
• continue
if A > B disp('greater‘); elseif A < B disp('less‘); else disp('equal‘); end
1
Relation Operators
1. Constants and variables 2. Operators 1. Arithmetic Operators 2. Relation Operators 3. Logic Operators 3. Controls 4. Functions
User Interfaces
Command execution like DOS command window
Users
Run m-file programs
Input command lines
Commands provided by the system
Programs edited by users
• break
for x = 1:10 r(x) = x; end
Control Structures
• If Statement Syntax

t = t =1:10
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

k =
k =2:-0.5:-1
2 1.5 1 0.5 0 -0.5 -1

x =
B
1 5
= [1:4; 5:8]
2 6
3 7
4 8
Matrices
• x(i,j) subscription
y=x(2,3) y = 4
x= 1 2 5 1 3 2
3 4 -1
Array, Matrix
• a vector
x = 1 2 5 1 x = [1 2 5 1]
• a matrix
x = 1 5 3 2 1 2
x = [1 2 3; 5 1 4; 3 2 -1]
3 4 -1
• transpose
y = x’
y =
1 2 5 1
Long Array, Matrix
Given:
A(-2), A(0) Error: ??? Subscript indices must either be real positive integers or logicals. A(4,2) Error: ??? Index exceeds matrix dimensions.
Concatenation of Matrices
% x is a variable >>y=pi % pi is a constant >>f=cos(y) % cos() is a function
Data Types
1. Constants and variables 2. Operators 1. Arithmetic Operators 2. Relation Operators 3. Logic Operators 3. Controls You can use: Double precision 4. Functions
./ : element-by-element div .^ : element-by-element power ‘ : transpose, or complex conjugate transpose
Operators
[] concatenation
x = [ zeros(1,3) ones(1,2) ] x = 0 0 0 1 1 x = [ 1 3 5 7 9] x = 1 3 5 7 9 y = x(2) y = 3 y = x(2:4) y = 3 5 7
Functions provided by the system
Many tools provided in form of function
Graphic Simulink Signal analysis …
Language
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