数值分析1-MathBasics_169109569

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Mathematica的数值分析功能及其应用

Mathematica的数值分析功能及其应用

似 ,此处不再赘述. 函数 InterpolatingPolnomial[ ]使用了插值的概念来处理精确拟合. 一般地 , 若
有 n 个数据点 ,则需要用 n - 1 阶多项式拟合. 其中数据 data 的形式有 : data1 = { f 1 , f 2 , …, f n} ,
即已知函数值 : f ( i) = f i ; i = 2 , 2 , …, n ; data2 = { { x1 , f 1} ; ({ x2 , f 2} ; …; { x n , f n} } ; 即已知函数
拟合函数中的自变量名 ,如 x ,{ x , y} ,{ x1 , x2 , …, xp} 等.
Mathematica 还提供了直接拟合非线性函数的功能函数 Nolinear Fit [ data , f uns , vars ]和多项
式精确拟合函数 InterpolatingPolynomial [ data , x ]. 函数 Nolinear Fit [ ]的使用与函数 Fit [ ]相类
1. , - 1. , - 1. , - 1. ,1. ,1. ,1. ,1. } . 114 数值积分
利用 Mathematica 可以求给定函数的不定积分解析表达式、定积分的精确值 ,也可以求定积 分的近似值 ,积分运算函数如表 1.
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{ x n , yn} } ,即观测数据为 ( xi , yi) , i = 1 , 2 , …, n ; data3 = { { x1 , y1 , z1} , { x2 , y2 , z2} , …, { x n , yn ,

《数值分析》完整版讲义

《数值分析》完整版讲义

2.1.3 多项式插值 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
2.1.4 基函数插值法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
2.1.1 为什么要插值 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
2.1.2 什么是插值 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
1.1.2 数值分析的研究内容 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
1.1.3 学习建议 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
i
· ii ·
目录
2.2 Lagrange 插值 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 2.2.1 Lagrange 基函数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 2.2.2 Lagrange 插值多项式 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 2.2.3 插值余项 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 2.2.4 Lagrange 基函数性质 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31

《数值分析》课程教学大纲

《数值分析》课程教学大纲

《数值分析》课程教学大纲课程编号:07054111课程名称:数值分析英文名称:Numerical Analysis课程类型:公共基础课程要求:必修学时/学分:32/2(讲课学时:32 实验学时:0 上机学时:0)适用专业:材料成型及控制工程一、课程性质与任务数值分析是数学科学的一个分支,它研究用计算机求解各种数学问题的数值计算方法及其理论与软件实现。

随着计算机以及科学技术的快速发展,求解各种数学问题的数值方法也越来越多地应用于科学技术的各个领域,数值分析也因此成为高等学校理工科专业的一门重要课程。

与其他数学课程一样,数值分析也是一门内容丰富,研究方法深刻,有自身理论体系的课程,既有纯数学高度抽象性与严密科学性的特点,又有应用的广泛性与实际实验的高度技术性等特点,是一门与计算机密切结合,实用性很强的数学课程。

通过本课程的教学,使学生掌握在计算机上解决常见数学问题的常用的数值算法,熟悉各种算法的基本原理和适用范围,了解误差分析、收敛性及稳定性的基本理论。

培养学生运用计算机解决实际问题的基本技能和基本素质,为学生学习后续专业课程和将来运用数值分析的知识与技能解决本专业实际问题打下坚实的基础。

二、 课程与其他课程的联系学生在学习本课程之前,应学习过高等数学、线性代数等课程,并了解一门编程语言或一种科学计算软件。

高等数学和线性代数课程的学习,为本课程提供必需的数学基础知识;具备编程能力则可以使学生在计算机上编制程序,通过典型算例验证所学算法的有效性并应用到实际问题中。

本课程学习结束后,学生可具备进一步学习相关课程的理论基础,为学习后续课程如计算流体力学、有限元分析等奠定知识基础。

三、课程教学目标1.通过本课程的学习,使学生掌握现代科学计算中所常用的一些数值计算方法,熟悉这些算法的思想与基本原理,了解其适用范围。

(支撑毕业能力要求1.1,1.3,2.1)2.通过本课程的学习,使学生了解误差分析,收敛性及稳定性等基本理论。

数值分析 1绪论-课件-13

数值分析 1绪论-课件-13

数值分析Numerical Analysis数值分析是学习和了解科学计算的桥梁!数学的一种分类基础数学(理想化的)计算数学(实用化的)随机数学(圆滑的)数值分析学习方法1.注意掌握各种方法的基本原理2.注意各种方法的构造手法3.重视各种方法的误差分析4.做一定量的习题5.注意与实际问题相联系6.了解各种方法的算法与程序实现●教材与参考书1.数值分析简明教程,王兵团等,清华大学出版社,20122.Numerical Analysis,( 7th ed),Burden R.L, Faires J.D影印版,机械工业出版社,20013.数学实验基础,王兵团,清华大学出版社,2008●考试方法研究生采用闭卷方式,总成绩为试卷成绩;本科生部分开卷方式,总成绩=期末70%+平时(20%)+数值实验(10%)平时成绩:考勤和课堂参与(10%)、作业(10%)第1章绪论本章主要介绍科学计算的特点、数值分析基本知识和概念,它们对学习数值分析、了解科学计算原理,以及进行科学计算都是很有帮助的。

1.1 学习数值分析的重要性思考:用一种计算机语言正确编程,计算机就一定能给出正确的结果,问题是这样简单吗?例 1.1 将数列105nn x I dx x =+⎰写成递推公式形式,并计算数列12,,I I L 的值。

解:因为111011111005551555n n n n n n n x x x I dxx x x dx dx I x n-----+-=+=-=-+⎰⎰⎰ 得到计算I n 的递推公式()1151,2, 1.1n n I I n n-=-=L由10016ln 55I dx x ==+⎰由递推公式(1.1)可依次算出I 1,I 2,……。

实际中,计算时一般需要具体的数据,若取0I 为准确到小数点后8位的近似值作为初始值,在字长为8的计算机上编程计算,可出现2120.3290211010I =-⨯的结果,这显然是错误的!(为什么?)用计算机解决实际问题的四个步骤1.建立数学模型;2.选择数值方法;(!)3.编写程序;4.上机计算。

《数值分析》所有参考答案

《数值分析》所有参考答案
解:
等价三角方程组
, ,
11.设计算机具有4位字长。分别用Gauss消去法和列主元Gauss消去法解下列方程组,并比较所得的结果。
解:Gauss消去法
回代
列主元Gauss消去
15.用列主元三角分解法求解方程组。其中
A= ,
解:
等价三角方程组
回代得
, , ,
16.已知 ,求 , , 。
解:
, ,
17.设 。证明
,(II)

当 时
当 时
迭代格式(II)对任意 均收敛
3) ,
构造迭代格式 (III)

当 时
当 时
迭代格式(III)对任意 均收敛
4)
取格式(III)
, , ,
4.用简单迭代格式求方程 的所有实根,精确至有3位有效数。
解:
当 时, ,
1 2
当 时


, ,
1)
迭代格式 ,
,
当 时, ,
任取 迭代格式收敛于
是中的一种向量范数。
解:
当 时存在 使得

,
所给 为 上的一个范数
18.设 。证明
(1) ;
(2) ;
(3) 。
解:(1)
(2)
(3)
19.设
A=
求 , , 及 , 。
解: ,
Newton迭代格式
,
20.设 为 上任意两种矩阵(算子)范数,证明存在常数
, 使得
对一切 均成立。
解:由向量范数的等价性知道存在正常数 使得
,
=0.187622
[23.015625 , 23.015625+0.187622]

数值分析-第一章全部

数值分析-第一章全部

如果一个近似值是由精确值经四舍五入得 到的,那么,从这个近似值的末尾数向前数 起直到再无非零数字止,所数到的数字均为 有效数字
一般来说,绝对误差与小数位数有关, 相对误差与有效数字位数有关
定理 1.7
E

2 1.4142
就是舍入误差。
1.41421351.4142 0.0000135
模型和观测两种误差不在本课程的讨论范围 这里主要讨论算法的截断误差与舍入误差,而截 断误差将结合具体算法讨论
分析初始数据的误差通常也归结为舍入误差
研究计算结果的误差是否满足精度要求就是: 误差估计问题
x2
x2
x 2
截 断 误 差
0 1
3. 观测误差 初始数据大多数是由观测而得到的。由于观 测手段的限制,得到的数据必然有误差 4. 舍入误差 以计算机为工具进行数值运算时,由于计算 机的字长有限,原始数据在计算机上的表示往往会有误差,在 计算过程中也可能产生误差 产生的误差 例如, 用1.4142近似代替 2 ,
a 10 k 0. a1a2 an
(1-14)
其中 ai(i=1,2,…,n)是0到9中的 可以是有限或无限小数形式, 一个数字,a1 0, k为整数,n为正整数,如果其绝对误差界
1 x a 10 k n 2
则称a为x的具有n位有效数字的近似值。
(1-15)
有 对于 e 2.71828182,下面的各个值的有效数字的位数。 效 1 取 a 2.718 10 0.2718,其绝对误差界为 数 1 3 k n 3 n 4, 10 , 字 e a 0.0003 2 位 a 是 e 的具有4位有效字的近似值。 数 1 与 取 a1 2.7182 10 0.27182 , 其绝对误差界为 小 1 3 10 , e a1 0.00009 数 2 点 故 a1是 e 的具有4位有效数字的近似值。 的 取 a 0.02718 10 1 0.2718 作为 x 0.0271828182 位 的近似值, 1 臵 x a 0.000002 10 5 k n 5 n 4 。 2 无 也具有4位有效数字。 关

数值分析ppt课件

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数值积分与微分
数值积分
通过数值方法近似计算定积 分,如梯形法则、辛普森法 则等。
数值微分
通过数值方法近似计算函数 的导数,如差分法、中心差 分法等。
常微分方程的数值解法
通过数值方法求解常微分方 程,如欧拉方法、龙格-库塔 方法等。
03
数值分析的稳定性与误差分析
误差的来源与分类
模型误差
由于数学模型本身的近 似性和简化,与真实系
非线性代数方法
非线性方程组的求解
通过迭代法、直接法等求解非线性方程组,如牛顿法、拟牛顿法 等。
非线性最小二乘问题
通过迭代法、直接法等求解非线性最小二乘问题,如GaussNewton方法、Levenberg-Marquardt方法等。
多项式插值与逼近
通过多项式插值与逼近方法对函数进行近似,如拉格朗日插值、 样条插值等。
机器学习与数值分析的交叉研究
机器学习算法
利用数值分析方法优化和改进机器学 习模型的训练和预测过程,提高模型 的准确性和效率。
数据驱动的模型
通过数值分析方法处理大规模数据集 ,提取有用的特征和模式,为机器学 习模型提供更好的输入和输出。
大数据与数值分析的结合
大数据处理
利用数值分析方法处理和分析大规模数 据集,挖掘其中的规律、趋势和关联信 息。
数值分析PPT课件
contents
目录
• 引言 • 数值分析的基本方法 • 数值分析的稳定性与误差分析 • 数值分析的优化方法 • 数值分析的未来发展与挑战
01
引言
数值分析的定义
数值分析
数值分析是一门研究数值计算方法及 其应用的学科,旨在解决各种数学问 题,如微积分、线性代数、微分方程 等。

数值分析论文

数值分析论文

数值分析论文数值分析课程总结姓名:吴玉武学号:13121524 班级:数研1301目录第一章数值分析的历史背景 (2)1、背景 (2)2、发展历程 (3)第二章数值积分的主要方法 (3)1、牛顿-柯特斯求积公式 (3)2、梯形求积公式 (5)(1)梯形公式 (5)(2)复合梯形公式 (5)3、辛普森求积公式 (6)(1)辛普森公式 (6)(2)复合辛普森公式 (6)4、龙贝格求积公式 (6)(1)算法的基本思想 (6)(2)递推公式 (7)5、高斯求积公式 (7)(1)高斯型求积公式 (7)(2)常用的高斯型求积公式 (7)6、自适应求积方法 (8)7、振荡函数的积分方法 (8)8、奇异函数的积分 (9)(1)一个奇异点的函数 (9)(2)多个奇异点的函数积分方法10 第三章数值积分的应用 (10)第四章在学习过程中遇到的问题 (12)参考文献 (14)第一章 数值分析的历史背景 1、背景数值积分方法发展的前提是在17世纪以牛顿和莱布尼茨为首的一批数学家发展起来的微积分。

在最初的研究中,求解积分的方法便是找到求解原函数的方法,得到原函数,以此为基础解决其他问题。

但是在深入的研究中,逐渐发现一些函数的原函数求解极其困难,甚至无法表示出来,是超越函数,还有的根本没有原函数,比如对于延拓函数:sin ,0()1,0xx f x xx ⎧≠⎪=⎨⎪=⎩无法求出它的原函数,这时要求它的积分就无法使用牛顿-莱布尼茨公式了,解决积分的问题便受到阻碍。

这种情况下就需要寻求一种新的求积分的方法来解决这些问题了。

数值积分方法便在数学家们的需求下发展起来。

2、发展历程等距节点的多项式插值求积法的观点最早是1676年出现在Newton 给Leibniz 的一封信中。

1711年,Cotes在总结了牛顿的观点后,系统归纳了小于10个节点的插值求积方法,并发表了一篇相关论文。

1743年,Simpson发表他所研究的求积方法。

《数值分析教程》课件

《数值分析教程》课件
总结词
一种适用于大规模计算的数值方法
详细描述
谱方法适用于大规模计算,通过将问题分解为较小的子问 题并利用多线程或分布式计算等技术进行并行计算,可以 有效地处理大规模的计算任务。
感谢您的观看
THANKS
具有简单、稳定和可靠的优点。
05
数值积分与微分
牛顿-莱布尼兹公式
要点一
总结词
牛顿-莱布尼兹公式是数值积分中的基本公式,用于计算定 积分。
要点二
详细描述
牛顿-莱布尼兹公式基于定积分的定义,通过选取一系列小 区间上的近似值,将定积分转化为一系列小矩形面积之和 ,从而实现了数值积分。
复化求积公式
总结词
算机实现各种算法,为各个领域的科学研究和技术开发提供了强有力的支持。
数值分析的应用领域
总结词
数值分析的应用领域非常广泛,包括科学计算、工程 、经济、金融、生物医学等。
详细描述
数值分析的应用领域非常广泛,几乎涵盖了所有的科学 和工程领域。在科学计算方面,数值分析用于模拟和预 测各种自然现象,如气候变化、生态系统和地球科学等 。在工程领域,数值分析用于解决各种复杂的工程问题 ,如航空航天、机械、土木和电子工程等。在经济和金 融领域,数值分析用于进行统计分析、预测和优化等。 在生物医学领域,数值分析用于图像处理、疾病诊断和 治疗等。总之,数值分析已经成为各个领域中不可或缺 的重要工具。
03
线性方程组的数值解法
高斯消去法
总结词
高斯消去法是一种直接求解线性方程组的方法,通过一系列 行变换将系数矩阵变为上三角矩阵,然后求解上三角方程组 得到解。
详细描述
高斯消去法的基本思想是将系数矩阵通过行变换化为上三角 矩阵,然后通过回带求解得到方程组的解。该方法具有较高 的稳定性和精度,适用于中小规模线性方程组的求解。

(完整版)数值分析每节课的教学重点、难点

(完整版)数值分析每节课的教学重点、难点

计算方法教案新疆医科大学数学教研室张利萍一、课程基本信息1、课程英文名称:Numerical Analysis2、课程类别:专业基础课程3、课程学时:总学时544、学分:45、先修课程:《高等数学》、《线性代数》、《Matlab 语言》二、课程的目的与任务:计算方法是信息管理与信息系统专业的重要理论基础课程,是现代数学的一个重要分支。

其主要任务是介绍进行科学计算的理论方法,即在计算机上对来自科学研究和工程实际中的数学问题进行数值计算和分析的理论和方法。

通过本课程的学习,不仅使学生初步掌握数值分析的基本理论知识,而且使学生具备一定的科学计算的能力、分析问题和解决问题的能力,为学习后继课程以及将来从事科学计算、计算机应用和科学研究等工作奠定必要的数学基础。

三、课程的基本要求:1.掌握计算方法的常用的基本的数值计算方法2.掌握计算方法的基本理论、分析方法和原理3.能利用计算机解决科学和工程中的某些数值计算应用问题,增强学生综合运用知识的能力4.了解科学计算的发展方向和应用前景四、教学内容、要求及学时分配:(一) 理论教学:引论(2学时)第一讲(1-2节)1.教学内容:计算方法(数值分析)这门课程的形成背景及主要研究内容、研究方法、主要特点;算法的有关概念及要求;误差的来源、意义、及其有关概念。

数值计算中应注意的一些问题。

2.重点难点:算法设计及其表达法;误差的基本概念。

数值计算中应注意的一些问题。

3.教学目标:了解数值分析的基本概念;掌握误差的基本概念:误差、相对误差、误差限、相对误差限、有效数字;理解有效数字与误差的关系。

学会选用相对较好的数值计算方法。

A 算法B 误差第二讲典型例题第二章线性方程组的直接法(4学时)第三讲1.教学内容:线性方程组的消去法、Gauss消去法及其Gauss列主元素消去法的计算过程;三种消去法的程序设计。

2.重点难点:约当消去法,Gauss消去法,Gauss列主元素消去法3.教学目标:了解线性方程组的解法;掌握约当消去法、Gauss消去法、Gauss列主元素消去的基本思想;能利用这三种消去法对线性方程组进行求解,并编制相应的应用程序。

《数值分析》教学大纲

《数值分析》教学大纲

《数值分析》教学大纲课程编码:1511104802课程名称:数值分析学时/学分:32/2先修课程:《数学分析》、《高等代数》适用专业:数学与应用数学开课教研室:应用数学教研室一、课程性质与任务1.课程性质:本课程是数学与应用数学专业的专业选修课。

本课程开设在第7学期。

2.课程任务:通过本课程的学习,使学生理解有关数值计算的基本概念和理论,了解数值计算的基本思想,掌握常见基本数值计算方法和基本理论,使学生具备一定的科学计算、分析问题和解决问题的能力,为后继课程的学习打下坚实的数学基础。

二、课程教学基本要求掌握插值、函数逼近、数值积分、非线性方程、线性方程组的解等常见数值计算方法和相关理论,为后继课程学习奠定基础。

主要教学环节以课堂讲授为主。

成绩考核形式:期终成绩(闭卷考查)(70%)+平时成绩(平时测验、作业、课堂提问、课堂讨论等)(30%)。

成绩评定采用百分制,60分为及格。

三、课程教学内容第一章 数值分析与科学计算引论1.教学基本要求通过本章的学习使学生了解数值分析的研究对象、主要方法及误差的分类,掌握有效数字位数的确定以及设计算法过程中应注意的一些事项。

2.要求学生掌握的基本概念、理论、原理通过本章学习,使学生掌握误差、相对误差、有效数字的概念,掌握避免误差危害的常见方法。

3.教学重点和难点教学重点是误差与有效数字的概念及计算,避免有效数字损失的方法。

教学难点是有效数字概念的理解,算法的稳定性分析。

4.教学内容第一节 数值分析的对象、作用与特点1.数学科学与数值分析2.计算数学与科学计算3.计算方法与计算机第二节 数值计算的误差1.误差来源与分类2.误差与有效数字3.数值运算的误差估计第三节 误差定性分析与避免误差危害 1.算法的数值稳定性2.病态问题与条件数3.避免误差危害第二章 插值法1.教学基本要求掌握常见插值方法;了解常见插值方法的联系及区别,并能熟练地进行运算。

2.要求学生掌握的基本概念、理论、原理掌握Lagrange插值多项式的构造与误差的估计;掌握Newton插值多项式的构造;掌握两种典型的Hermite插值多项式的构造; 掌握分段低次插值多项式的构造及特点;了解三次样条插值多项式的构造及特点。

数值分析PPT课件

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03
数值分析的方法和技巧广泛应用于科学计算、工程、经 济、金融等领域。
主题的重要性
随着计算机技术的不断发展, 数值计算已经成为解决实际问 题的重要手段。
数值分析为各种数学问题提供 了有效的数值计算方法和技巧, 使得许多问题可以通过计算机 得以解决。
掌握数值分析的知识和方法对 于数学建模、科学计算、数据 分析等领域具有重要意义。
意义。
未来数值分析的发展方向
随着计算机技术的不断发展,数值分析 将更加依赖于计算机实现,因此数值算 法的优化和并行化将是未来的重要研究
方向。
随着大数据时代的到来,数值分析将更 加注重对大规模数据的处理和分析,因 此数据科学和数值分析的交叉研究将成
为一个新的研究热点。
随着人工智能和机器学习的发展,数值 分析将更加注重对非线性、非平稳问题 的处理,因此新的数值算法和模型将不
数值积分和微分
矩形法
将积分区间划分为若干个小的矩形区域,求 和得到近似积分值。
辛普森法
梯形法
利用梯形公式近似计算定积分,适用于简单 的被积函数。
利用三个矩形区域和一个梯形区域的面积近 似计算定积分。
02
01
高斯积分法
利用高斯点将积分区间划分为若干个子区间, 通过求和得到近似积分值。
04
03
矩阵的特征值和特征向量
数值分析ppt课件
目录
• 引言 • 数值分析的基本概念 • 数值分析的主要算法 • 数值分析的误差分析 • 数值分析的实例和应用 • 结论
01
引言
主题简介
01
数值分析是数学的一个重要分支,主要研究如何利用数 值计算方法解决各种数学问题。
02
它涉及到线性代数、微积分、微分方程、最优化理论等 多个数学领域。

《数值分析》课程教学大纲

《数值分析》课程教学大纲

《数值分析》课程教学大纲课程编号:07054352课程名称:数值分析英文名称:Numerical Analysis课程类型:学科基础课程要求:必修学时/学分:48/3 (讲课学时:40 上机学时:8)适用专业:计算机科学与技术;软件工程一、课程性质与任务“数值分析”是计算机科学与技术、软件工程等相关专业学生的学科基础课,也是其它理、工科专业本科生及研究生的必修或选修课。

数值分析是研究各种数学问题在计算机上通过数值运算,得到数值解答的方法和理论。

随着计算机系统能力的提高和新型数值软件的不断开发,无论在高科技领域还是在传统学科领域,数值分析的理论和方法的作用和影响巨大,是科学工作者和工程技术人员必备的基础知识和工具。

课程的任务是使学生能了解数值分析的基本概念,熟悉常用数值方法的构造原理,了解数值算法复杂性、误差与收敛性分析的基本方法,了解重要数值算法的软件实现过程,使学生系统掌握数值分析的基本概念和分析问题、解决问题的基本方法,为掌握更复杂的现代计算方法打好基础。

内容包括数值计算的基本方法、线性和非线性方程组解法、插值法、数值积分法及微分方程的数值解法。

二、课程与其他课程的联系先修课程:高等数学,线性代数,C语言程序设计,计算基础。

后续课程:人工智能,数字图像处理技术,大数据分析及应用。

三、课程教学目标1.学习使用计算机进行数值计算的基础知识和基本理论知识,能够分辨、选用合适的数值方法解决工程问题。

(支撑毕业能力要求1和2)2. 能掌握常用数值计算方法的构造原理,根据问题设计和综合运用算法设计问题解决方案。

(支撑毕业能力要求1和2)3. 能运用数值算法复杂性、误差与收敛性分析的基本方法初步进行算法分析。

4. 能用计算机语言实现典型的数值计算算法,得到实验技能的基本训练,并具有利用计算机解决常见数学问题的能力;(支撑毕业能力要求4)5.能通过查询阅读文献资料,了解数值分析的前沿和新发展动向,了解数值分析算法原理应用的典型工程领域。

数值分析

数值分析

课程主要内容





插值方法; 曲线拟合与函数逼近; 数值逼近 数值积分与数值微分; 线性代数方程组数值求解的直接法; 线性代数方程组数值求解的迭代法; 数值代数 非线性方程与方程组数值求解; 常微分方程数值求解。
Matlab 简介
第一章 绪 论
主要内容: 一些常用概念; 数值算法的复杂度与稳定性。 数值计算中的误差; 数值算法设计的若干原则;
其插值函数的图象如图
sinxµ IJ å Öµ
1
sinxµ IJ å Öµ
y yy
1 0.9 0.8 0.7
0.9 0.8 0.7
0.6 0.6 0.5 0.5 0.4 0.4
0.3 0.3 0.2 0.2 0.1 0.1
00 0 0
0
0.5
0.5
1
1
1.5
1.5 1.5
2 2
2
2.5 2.5
2.5

1 x x 10m n 2

3.1416
0.31416 10
1
其中 x 10 ( x1 10 x2 10 xn 10 ),
m

1
2
n
即 x 0. x1x2xn 10m
3.14
0.314 101
x1 , x2 , , xn = 0 ~ 9,且 x1 0 (最左一位非零字) n 是正整数,m 是整数。
希望通过这些数据 ( xi , fi ) 计算函数y f ( x)在其他 指定点处的近似值或获取其他信息.
2. 有的函数虽然有表达式,但比较复杂, 计算函数 f ( x ) 很 不经济且不利于在计算机上进行计算.

《数值分析》ppt课件

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7.
er

a b


er
(a)

er
(b)
30
例4
ε(p)
设有三个近似数
p ≈ 6.6332
≈0.02585
a=2.31,b=1.93,c=2.24
它们都有三位有效数字,试计算p=a+bc,e ( p)和e r ( p) 并问:p的计算结果能有几位有效数字?
2位
例5
设f (x, y) cos y , x 1.30 0.005, y 0.871 0.0005. x
er

e x

x x x
.
由于精确值 x 未知, 实际上总把
e x
作为x*的
相对误差,并且仍记为er , 即
er

e x
.
❖定义 近似值 x* 的相对误差上限(界) (relative accuracy)
εr

|
ε x
|.
注:相对误差一般用百分比表示.
17
例1 用最小刻度为毫米的卡尺测量直杆甲和直杆
注:理论上讲,e 是唯一确定的, 可能取正, 也可能取负.
e > 0 不唯一,当然 e 越小越具有参考价值。
15
提问:绝对误差限的大小能否完全地 表示近似值的好坏? 例如:有两个量
x 10 1 , y 1000 5
思考
问:谁的近似程度要好一些?
16
❖定义 近似值 x* 的相对误差 (relative error)
a 2.18
e r(b) e (b) 0.00005 0.0024%
b 2.1200
19
➢有效数字 ( significant digits)

(完整版)Mathematica数值分析和数值计算

(完整版)Mathematica数值分析和数值计算

第五章 数值分析和数值计算1. 如何求插值多项式给定n 个点( x i ,y i ),(i=1,2,…,n),构造一个次数不超过n-1的多项式函数f(x),使得f(x i )=y i ,则称f(x)为拉格朗日插值多项式。

可以证明该多项式函数由公式))...()(())...()((...))...()(())...()(())...()(())...()((1211212321231113121321--------++------+------=n n n n n n n n n n x x x x x x x x x x x x y x x x x x x x x x x x x y x x x x x x x x x x x x y y唯一给定。

Mathematica 提供了根据插值点数据计算拉格朗日插值多项式的函数InterpolatingPolynomial ,下面是其调用格式:InterpolatingPolynomial[data,var]作出以data 为插值点数据,以var 为变量名的插值多项式。

例:在多数情况下,我们构造插值函数的目的在于计算函数f(x)的值,而并不在意插值多项式的具体表示形式。

对于拉格朗日插值多项式,当n 较大时,得到的高次插值多项式由于截断误差和舍入误差的影响,往往误差较大。

此时在实际应用中,一般采用分段插值。

Mathematica 提供了分段插值函数Interpolation ,其使用格式为:Interpolation[data,InterpolationOrder->n]这里InterpolationOrder->n 指定插值多项式的次数,默认值为3。

此外数据data 中还可以包括插值点处的导数,格式为:{{x1,{y1,dy1}},{x2,{y2,dy2}},…}例:已知f(0)=0,f(1)=2,f’(0)=1,f’(1)=1,求3次插值多项式f(x),并计算f(0.72)和画出函数f(x)在[0,1]区间上的图形。

数值分析课程

数值分析课程

数值分析课程实验指导书太原科技大学应用科学学院数学系目录前言 (1)第一部分数值实验报告格式 (1)第二部分数值实验报告范例 (2)第三部分数值实验 (6)数值实验一 (6)数值实验二 (8)数值实验三 (10)数值实验四 (12)数值实验五 (13)数值实验六 (16)数值实验七 (17)第四部分MATLAB入门 (19)前言该实验指导书是《数值分析》课程的配套数值实验教材。

《数值分析》是理工科大学本科生与硕士研究生的必修课程,学习本课程的最终目的,是用计算机解决科学和工程实际中的数值计算问题,因此熟练地在计算机上实现算法是必备的基本技能。

数值实验是数值分析课程中不可缺少的部分,利用计算机进行数值实验,以消化巩固所学的内容,增加对算法的可靠性、收敛性、稳定性及效率的感性认识,体会和重视算法在计算机上实验时可能出现的问题。

学生通过选择算法、编写程序、分析数值结果、写数值实验报告等环节的综合训练,逐步掌握数值实验的方法和技巧,获得各方面的数值计算经验,培养学生运用所学算法解决实际问题和进行理论分析的能力。

该实验指导书由王希云、刘素梅、王欣洁、李晓峰等老师编写。

第一部分数值实验报告格式一个完整的实验,应包括数据准备、理论基础、实验内容及方法,最终对实验结果进行分析,以达到对理论知识的感性认识,进一步加深对相关算法的理解,数值实验以实验报告形式完成,实验报告格式如下:一、实验名称实验者可根据报告形式需要适当写出。

二、实验目的及要求首先要求做实验者明确,为什么要做某个实验,实验目的是什么,做完该实验应达到什么结果,在实验过程中的注意事项,实验方法对结果的影响也可以以实验目的的形式列出。

三、算法描述(实验原理与基础理论)数值实验本身就是为了加深对基础理论及方法的理解而设置的,所以要求将实验涉及到的理论基础,算法原理详尽列出。

四、实验内容实验内容主要包括实验的实施方案、步骤、实验数据准备、实验的算法以及可能用到的仪器设备。

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x = a1 x1 + a2 x2 + an xn ,
5L), u{x } ¨¤m'|. dm'n. 5 m'S7, 'tvk9X.
(
n i i=1
Example
PN . {1, x, , x N } Example
¨¤|. dim P
N
= N + 1.
C [a, b]. N, {1, x, , x N }
x
u(S, || ||)Dm. TêSp'ê.
xS< (ê) ê:
15 / 36
||x|| =
(x, x).
S~
(R n , (, )).
S
n
(x, y ) =
i=1
xi yi .
xS< (ê)
ê:
16 / 36
S~
(R n , (, )).
S
n
(x, y ) =
xi yi .
i=1
(C [a, b], R).
C [a, b] := {f |f is continuous in [a, b]}
xS< (ê)
ê:
5 / 36
5m~f
(R n , R), (C n , C ), (C n , R), (R n , C )?
[a, b]4m. uC [a, b]5m. êm:
C [a, b] := {f |f is continuous in [a, b]}
i i i
a1 x1 + a2 x2 + + an xn = 0,
u{x } 59. u, 59.
n i i=1
xS< (ê)
ê:
6 / 36
5'
(S, P)5m. x ∈ S, i = 1, 2, , n. Xt Q|êa ∈ P, i = 1, 2, , n, |a | > 0, ÷v
4 Matrix Spaces
xS< (ê)
ê:
3 / 36
5m
S 8, P ê(R C ). üN9X + : S × S → S : P × S → S , ÷v
(a + b) + c = a + (b + c) a+0=a a + (a) = 0 a+b =b+a (λ + ) a = λ a + a λ (a + b) = λ a + λ b (λ) a = λ ( a)
PN := {p(x)|p(x) = a0 + a1 x + + aN x N , ai ∈ R(C )}
xS< (ê)
ê:
5 / 36
5m~f
(R n , R), (C n , C ), (C n , R), (R n , C )?
[a, b]4m. uC [a, b]5m. êm:
C [a, b] := {f |f is continuous in [a, b]}
u(S, P)¨¤5m.
xS< (ê) ê:
4 / 36
1a=a
5m~f
(R n , R), (C n , C ), (C n , R), (R n , C )?
xS< (ê)
ê:
5 / 36
5m~f
(R n , R), (C n , C ), (C n , R), (R n , C )?
[a, b]4m. uC [a, b]5m.
i i i
a1 x1 + a2 x2 + + an xn = 0,
u{x } 59. u, 59.
n i i=1
Example PN
{1, x, , x }59'.
N
xS< (ê)
ê:
6 / 36
5'
(S, P)5m. x ∈ S, i = 1, 2, , n. Xt Q|êa ∈ P, i = 1, 2, , n, |a | > 0, ÷v
a
xS< (ê)
ê:
16 / 36
Sm5'§{
S Sm. x , x , , x
÷
1 2 n
∈S
59', ¨a¨ e'
(x1 , xn ) (x2 , xn ) .. . (xn , xn ) ,
Gn =
(x1 , x1 ) (x1 , x2 ) (x2 , x1 ) (x2 , x2 ) .. .. . . (xn , x1 ) (xn , x2 )
ê:
xS<
êX u
Email: czheng@
j
1 Linear Space
2 Norm
3 Inner Product
4 Matrix Spaces
xS< (ê)
ê:
2 / 36
Outline
1 Linear Space
2 Norm
3 Inner Product
y ', e(x, y ) = 0.
xS< (ê)
ê:
15 / 36
S
(S, P)5m. SN S × S → P, ÷v
(x, x) ≥ 0. (x, x) = 0 x = 0. (x, y ) = (y , x) (ax + by , z) = a(x, z) + b(y , z)
y ', e(x, y ) = 0. pê
i i i
a1 x1 + a2 x2 + + an xn = 0,
u{x } 59. u, 59.
n i i=1
Example PN
{1, x, , x }59'.
N
Example
Cper [π, π] {1, cos x, sin x, , cos nx, sin nx}
59.
6 / 36
`, det G
n
= 0.
xS< (ê)
ê:
17 / 36
IO
{x , x , , x }Sm S '|. ué?x ∈ S, Q' |êa , a , , a ÷v
1 2 n 1 2 n
x = a1 x1 + a2 x2 + + an xn .
xS< (ê)
ê:
18 / 36
IO
{x , x , , x }Sm S '|. ué?x ∈ S, Q' |êa , a , , a ÷v
1 2 n 1 2 n
x = a1 x1 + a2 x2 + + an xn .
K XO a , a , , a ?
1 2 n
xS< (ê)
ê:
18 / 36
IO
ü>Ox S
∞ 1 2 n
nê: ∞-, 1-, 2-ê
5XQx ∈ S, ÷v
Example R
||xn xn+p || < , p ∈ N, n > N.
||xn x|| → 0, n → +∞.
'.
xS< (ê) ê:
13 / 36
C [a, b]
?ü1d. S, (C [a, b], || || ) ', (C [a, b], || || ) (C [a, b], || || ). 5? (S, || ||)D5m. {x } CauchyS, i.e., > 0, N ∈ N, ÷v
PN := {p(x)|p(x) = a0 + a1 x + + aN x N , ai ∈ R(C )} N-
0
m: R
N×N
xS< (ê)
ê:
5 / 36
5'
(S, P)5m. x ∈ S, i = 1, 2, , n. Xt Q|êa ∈ P, i = 1, 2, , n, |a | > 0, ÷v
59'. dim C [a, b] = +∞.
ê:
7 / 36
xS< (ê)
Outline
1 Linear Space
2 Norm
3 Inner Product
4 Matrix Spaces
xS< (ê)
ê:
8 / 36
êDm
|| || : S → R N, ÷v
||f || ≥ 0, f ∈ S. ||f || = 0 f = 0
xS< (ê)
ê:
{x } 59, éx ∈ S, k{a } , &
n i i=1 n i i=1
x = a1 x1 + a2 x2 + an xn , (
5L), u{x } ¨¤m'|. dm'n.
n i i=1
xS< (ê)
ê:
7 / 36
{x } 59, éx ∈ S, k{a } , &
2 Norm
3 Inner Product
4 Matrix Spaces
xS< (ê)
ê:
14 / 36
S
(S, P)5m. SN S × S → P, ÷v
(x, x) ≥ 0. (x, x) = 0 x = 0. (x, y ) = (y , x) (ax + by , z) = a(x, z) + b(y , z) x
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