数值分析试卷及其答案1word版本
数值分析试题与答案解析
范文 范例 指导 学习数值分析试题一、 填空题( 2 0 ×2′)1.3 22A1, X2 3设 x=0.231 是精确值 x*=0.229 的近似值,则 x 有2位有效数字。
2. 若 f ( x)= x 7 - x 3 + 1 , 则 f [2 0,2 1,2 2,2 3,2 4 ,2 5,2 6,2 7]= 1,123456780 。
f [2 ,2 ,2 ,2 ,2 ,2 ,2 ,2 ,2 ]=3. 设,‖ A ‖∞=___5 ____ ,‖ X ‖∞=__ 3_____ ,‖AX ‖∞≤_15_ __ 。
4. 非线性方程 f ( x)=0 的迭代函数 x= ( x) 在有解区间满足| ’( x)| <1 ,则使用该迭代函数的迭代解法一定是局部收敛的。
a b 上的三次样条插值函数S x 在 a b 上具有直到 2 阶的连续导数。
5.区间[,]( ) [ , ]6. 当插值节点为等距分布时,若所求节点靠近首节点,应该选用等距节点下牛顿差商公式的 前插公式 ,若所求节点靠近尾节点,应该选用等距节点下牛顿差商公式的 后插公式;如果要估计结果的舍入误差,应该选用插值公式中的拉格朗日插值公式。
n7. 拉格朗日插值公式中 f ( x i ) 的系数 a i ( x) 的特点是:a i ( x )1;所i 0以当系数 a i ( x) 满足 a i ( x)>1,计算时不会放大 f ( x i )的误差。
8. 要使 20 的近似值的相对误差小于 0.1%,至少要取 4位有效数字。
9. 对任意初始向量 X (0) 及任意向量 g ,线性方程组的迭代公式x ( k+1) Bx ( k) g k=0,1,⋯ )= + (收敛于方程组的精确解 x* 的充分必要条件是(B)<1。
10. 由下列数据所确定的插值多项式的次数最高是5。
范文范例指导学习x00.51 1.52 2.5 y=f ( x)-2-1.75-10.252 4.25 11.牛顿下山法的下山条件为|f(xn+1)|<|f(xn)|。
数值分析试题与答案
一. 填空题(本大题共4小题,每小题4分,共16分)1.设有节点012,,x x x ,其对应的函数()y f x =的值分别为012,,y y y ,则二次拉格朗日插值基函数0()l x 为 。
2.设()2f x x =,则()f x 关于节点0120,1,3x x x ===的二阶向前差分为 。
3.设110111011A -⎡⎤⎢⎥=--⎢⎥⎢⎥-⎣⎦,233x ⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦,则1A = ,1x = 。
4. 1n +个节点的高斯求积公式的代数精确度为 。
二.简答题(本大题共3小题,每小题8分,共24分)1. 哪种线性方程组可用平方根法求解?为什么说平方根法计算稳定?2. 什么是不动点迭代法?()x ϕ满足什么条件才能保证不动点存在和不动点迭代序列收敛于()x ϕ的不动点?3. 设n 阶矩阵A 具有n 个特征值且满足123n λλλλ>≥≥≥,请简单说明求解矩阵A 的主特征值和特征向量的算法及流程。
三.求一个次数不高于3的多项式()3P x ,满足下列插值条件:i x 1 2 3 i y 2 4 12 i y '3并估计误差。
(10分)四.试用1,2,4n =的牛顿-科特斯求积公式计算定积分1011I dx x=+⎰。
(10分) 五.用Newton 法求()cos 0f x x x =-=的近似解。
(10分) 六.试用Doolittle 分解法求解方程组:12325610413191963630x x x -⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥-=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥----⎣⎦⎣⎦⎣⎦ (10分)七.请写出雅可比迭代法求解线性方程组123123123202324812231530x x x x x x x x x ++=⎧⎪++=⎨⎪-+=⎩ 的迭代格式,并判断其是否收敛?(10分)八.就初值问题0(0)y yy y λ'=⎧⎨=⎩考察欧拉显式格式的收敛性。
(10分)《数值分析》(A )卷标准答案(2009-2010-1)一. 填空题(每小题3分,共12分) 1. ()1200102()()()()x x x x l x x x x x --=--; 2.7;3. 3,8;4. 2n+1。
数值分析期末试题及答案
数值分析期末试题及答案试题一:1. 简答题(共10分)a) 什么是数值分析?它的主要应用领域是什么?b) 请简要解释迭代法和直接法在数值计算中的区别。
2. 填空题(共10分)a) 欧拉方法是一种______型的数值解法。
b) 二分法是一种______法则。
c) 梯形法则是一种______型的数值积分方法。
3. 计算题(共80分)将以下函数进行数值求解:a) 通过使用二分法求解方程 f(x) = x^3 - 4x - 9 = 0 的近似解。
b) 利用欧拉方法求解微分方程 dy/dx = x^2 + 2x + 1, y(0) = 1 在 x = 1 处的解。
c) 使用梯形法则计算积分∫[0, π/4] sin(x) dx 的近似值。
试题二:1. 简答题(共10分)a) 请解释什么是舍入误差,并描述它在数值计算中的影响。
b) 请解释牛顿插值多项式的概念及其应用。
2. 填空题(共10分)a) 数值稳定性通过______号检查。
b) 龙格-库塔法是一种______计算方法。
c) 零点的迭代法在本质上是将方程______转化为______方程。
3. 计算题(共80分)使用牛顿插值多项式进行以下计算:a) 已知插值节点 (-2, 1), (-1, 1), (0, 2), (1, 4),求在 x = 0.5 处的插值多项式值。
b) 已知插值节点 (0, 1), (1, 2), (3, 7),求插值多项式,并计算在 x = 2 处的值。
c) 使用 4 阶龙格-库塔法求解微分方程 dy/dx = x^2 + 1, y(0) = 1。
答案:试题一:1. a) 数值分析是研究使用数值方法解决数学问题的一门学科。
它的主要应用领域包括数值微积分、数值代数、插值和逼近、求解非线性方程、数值积分和数值解微分方程等。
b) 迭代法和直接法是数值计算中常用的两种方法。
迭代法通过反复迭代逼近解,直到满足所需精度为止;而直接法则通过一系列代数运算直接得到解。
数值分析试卷及答案
数值分析试卷及答案数值分析试卷一、选择题(共10题,每题2分,共计20分)1. 数值分析的研究内容主要包括以下哪几个方面?A. 数值计算方法B. 数值误差C. 数值软件D. 数学分析答:A、B、C2. 下列哪种方法不属于数值积分的基本方法?A. 插值法B. 微积分基本公式C. 数值微积分D. 数值积分公式答:A3. 数值积分的目的是求解什么?A. 函数的导数B. 函数的原函数C. 函数的极值D. 函数的积分答:D4. 数值微分的目的是求解什么?A. 函数的导数B. 函数的原函数C. 函数的极值D. 函数的积分答:A5. 数值微分的基本方法有哪几种?A. 前向差分B. 后向差分C. 中心差分D. 插值法答:A、B、C6. 用数值方法求解方程的基本方法有哪几种?A. 迭代法B. 曲线拟合法C. 插值法D. 数值积分法答:A、B、C7. 用迭代法求方程的根时,当迭代结果满足何条件时可停止迭代?A. 当迭代结果开始发散B. 当迭代结果接近真实解C. 当迭代次数超过一定阈值D. 当迭代结果在一定范围内波动答:B8. 下列哪种插值方法能够确保经过所有给定数据点?A. 拉格朗日插值B. 牛顿插值C. 三次样条插值D. 二次插值答:A、B、C9. 数值解线性方程组的基本方法有哪几种?A. 直接法B. 迭代法C. 插值法D. 拟合法答:A、B10. 下列哪种方程求解方法适用于非线性方程?A. 直接法B. 迭代法C. 插值法D. 曲线拟合法答:B二、填空题(共5题,每题4分,共计20分)1. 数值积分的基本公式是_________。
答:牛顿-科特斯公式2. 数值微分的基本公式是_________。
答:中心差分公式3. 数值积分的误差分为_________误差和_________误差。
答:截断、舍入4. 用插值法求解函数值时,通常采用_________插值。
答:拉格朗日5. 数值解线性方程组的常用迭代法有_________方法和_________方法。
(完整版)数值分析整理版试题及答案,推荐文档
9
1
xdx T4
h[ 2
f
1
3
2 k 1
f
xk
f
9]
2[ 1 2 3 5 7 9] 2
17.2277
(2)用 n 4 的复合辛普森公式
由于 h 2 , f x
x
,
xk
1
2k k
1, 2,3,
x
k
1
2
2k k
0,1, 2,3,所以,有
2
3
9
1
xdx S4
h[ 6
f
1
若 span1, x,则0 (x) 1 ,1(x) x ,这样,有
2
1
0 ,0 1dx 1
0
1,1
1 0
x2dx
1 3
0
,1
1,0
1
0
xdx
1 2
1
f ,0 exdx 1.7183
0
1
f ,1 xexdx 1
0
所以,法方程为
1
1
1
2 1
a0
a1
1.7183 1
1 0
1
23
2 1
a0
a1
6 1
12
3
再回代解该方程,得到
a1
4
,
a0
11 6
故,所求最佳平方逼近多项式为
S1*
(
x)
11 6
4x
例 3、 设 f (x) ex , x [0,1] ,试求 f (x) 在[0, 1]上关于 (x) 1 , span1, x的最
佳平方逼近多项式。 解:
1
4
x1
1 5
数值分析练习题加答案(一)
数值分析期末考试一、 设80~=x ,若要确保其近似数的相对误差限为0.1%,则它的近似数x 至少取几位有效数字?(4分)解:设x 有n 位有效数字。
因为98180648=<<=,所以可得x 的第一位有效数字为8(1分) 又因为21101011000110821--⨯=<⨯⨯≤n ε,令321=⇒-=-n n ,可知x 至少具有3位有效数字(3分)。
二、求矩阵A 的条件数1)(A Cond (4分)。
其中⎥⎦⎤⎢⎣⎡=4231A 解:⎥⎦⎤⎢⎣⎡--=-5.05.1121A (1分) 1A =7(1分) 2711=-A (1分)249)(1=A Cond (1分)三、用列主元Gauss 消元法法求解以下方程组(6分)942822032321321321=++-=++--=+-x x x x x x x x x解:→⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡---→⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡----→⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡----5.245.2405.35.230914220321821191429142821120321 ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡---→⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡---8175835005,245.24091425.33.2305.245.2409142(4分) 等价三角方程组为:⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧-=-=+-=++,8175835,5.245.24,942332321x x x x x x (1分)回代得1,3,5123==-=x x x (1分)四、设.0,2,3,1,103)(3210234=-===-+-=x x x x x x x x f 1)求以3210,,,x x x x 为节3次Lagrange 多项式;(6分) 2)求以3210,,,x x x x 为节3次Newton 多项式;(6分)3)给出以上插值多项式的插值余项的表达式(3分)解:由0,2,3,13210=-===x x x x 可得10)(,34)(,1)(,11)(3210-==-=-=x f x f x f x f即得: +------+------=))()(())()(()())()(())()(()()(312101320130201032103x x x x x x x x x x x x x f x x x x x x x x x x x x x f x L=------+------))()(())()(()())()(())()(()(23130321033212023102x x x x x x x x x x x x x f x x x x x x x x x x x x x f+-+--+-⨯-+-+--+-⨯-)03)(23)(13()0)(2)(1()1()01)(21)(31()0)(2)(3(11x x x x x x326610.)20)(30)(10()2)(3)(1()10()02)(32)(12()0)(3)(1(34x x x x x x x x x -+--=+--+--⨯-+---------⨯2)计算差商表如下:i x )(i x f 一阶差商 二阶差商 三阶差商1 -11 3 -1 5 -2 34 -7 4 0-10-225-1则=+-----+-+-=)2)(3)(1()3)(1(4)1(511)(3x x x x x x x N326610x x x -+--3))2)(3)(1())()()((!4)()(3210)4(3+--=----=x x x x x x x x x x x x f x R ξ五、给定方程组b Ax =,其中⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=100131w w w w A 。
数值分析试卷及其答案1
1. 已知325413.0,325413*2*1==X X 都有6位有效数字,求绝对误差限。
(4分)解:由已知可知,n=65.01021,0,6,10325413.0016*1=⨯==-=⨯=ε绝对误差限n k k X 2分 620*21021,6,0,10325413.0-⨯=-=-=⨯=ε绝对误差限n k k X 2分2. 已知⎢⎢⎢⎣⎡=001A 220- ⎥⎥⎥⎦⎤440求21,,A A A ∞ (6分)解:{},88,4,1max 1==A1分{},66,6,1max ==∞A1分()AA A T max 2λ=1分⎢⎢⎢⎣⎡=001A A T420⎥⎥⎥⎦⎤-420⎢⎢⎢⎣⎡001220-⎥⎥⎥⎦⎤440=⎢⎢⎢⎣⎡00180⎥⎥⎥⎦⎤3200 2分{}3232,8,1max )(max ==A A T λ1分24322==A3. 设32)()(a x x f -= (6分) ① 写出f(x )=0解的Ne wt on迭代格式② 当a 为何值时,)(1k k x x ϕ=+ (k=0,1……)产生的序列{}k x 收敛于2解:①N ewton 迭代格式为:xa x x x ax a x x a x x x f x f x x k k k k k k k k k k 665)(665)(6)()(')(22321+=+=---=-=+ϕ 3分 ②时迭代收敛即当222,11210)2(',665)('2<<-<-=-=a a x a x ϕϕ 3分4. 给定线性方程组A x=b ,其中:⎢⎣⎡=13A ⎥⎦⎤22,⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=13b 用迭代公式)()()()1(k k k Ax b x x -+=+α(k=0,1……)求解Ax =b,问取什么实数α,可使迭代收敛(8分)解:所给迭代公式的迭代矩阵为⎥⎦⎤--⎢⎣⎡--=-=ααααα21231A I B 2分其特征方程为0)21(2)31(=----=-αλαααλλB I2分即,解得αλαλ41,121-=-= 2分 要使其满足题意,须使1)(<B ρ,当且仅当5.00<<α 2分5. 设方程Ax=b,其中⎢⎢⎢⎣⎡=211A 212 ⎥⎥⎥⎦⎤-112,⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=765b 试讨论解此方程的Jaco bi迭代法的收敛性,并建立Gauss-Seidel 迭代格式 (9分)解:U D L A ++=⎢⎢⎢⎣⎡--=+-=-21)(1U L D B J22--⎥⎥⎥⎦⎤-012 3分,03213=====-λλλλλJ B I2分即10)(<=J B ρ,由此可知Jaco bi 迭代收敛 1分Gauss -Seidel 迭代格式:⎪⎩⎪⎨⎧--=--=+-=++++++)1(2)1(1)1(3)(3)1(1)1(2)(3)(2)1(12276225k k k k k k k k k x x x x x x x x x (k=0,1,2,3……) 3分6. 用Dool ittl e分解计算下列3个线性代数方程组:i i b Ax =(i =1,2,3)其中⎢⎢⎢⎣⎡=222A 331 ⎥⎥⎥⎦⎤421,23121,,974x b x b b ==⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡= (12分)解:①11b Ax =⎢⎢⎢⎣⎡222 331 ⎥⎥⎥⎦⎤421⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=9741x A=⎢⎢⎢⎣⎡111 110 ⎥⎥⎥⎦⎤100⎢⎢⎢⎣⎡002021 ⎥⎥⎥⎦⎤211=LU 3分由Ly=b1,即⎢⎢⎢⎣⎡111110⎥⎥⎥⎦⎤100y=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡974得y =⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡234 1分由Ux1=y ,即⎢⎢⎢⎣⎡002 021 ⎥⎥⎥⎦⎤211x1=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡234 得x1=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡111 2分②22b Ax =⎢⎢⎢⎣⎡222 331 ⎥⎥⎥⎦⎤421x2=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡111由Ly=b2=x 1,即⎢⎢⎢⎣⎡111110 ⎥⎥⎥⎦⎤100y=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡111 得y=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡001 1分由U x2=y,即⎢⎢⎢⎣⎡002 021 ⎥⎥⎥⎦⎤211x2=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡001得x2=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡005.0 2分③33b Ax =⎢⎢⎢⎣⎡222 331 ⎥⎥⎥⎦⎤421x3=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡005.0 由L y=b3=x2,即⎢⎢⎢⎣⎡111110 ⎥⎥⎥⎦⎤100y=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡005.0 得y=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-05.05.0 1分由U x3=y,即⎢⎢⎢⎣⎡002 021 ⎥⎥⎥⎦⎤211x3=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-05.05.0 得x3=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-025.0375.0 2分7. 已知函数y=f(x)有关数据如下:要求一次数不超过3的H 插值多项式,使'11'33)(,)(y x H y x H i i == (6分)解:作重点的差分表,如下:3分21021101011001003))(](,,,[))(](,,[)](,[][)(x x x x x x x x f x x x x x x x f x x x x f x f x H --+--+-+= =-1+(x+1)-x(x+1)+2x.x(x +1)=232x x +3分8. 有如下函数表:试计算此列表函数的差分表,并利用New ton 前插公式给出它的插值多项式 (7分)解:由已知条件可作差分表,3分i ih x x i =+=0 (i =0,1,2,3)为等距插值节点,则N ew ton 向前插值公式为: 033210022100003!3))()((!2))((!1)()(f hx x x x x x f h x x x x f h x x f x N ∆---+∆--+∆-+= =4+5x+x(x-1)=442++x x4分9. 求f(x)=x 在[-1,1]上的二次最佳平方逼近多项式)(2x P ,并求出平方误差 (8分)解:令22102)(x a x a a x P ++=2分取m =1, n=x , k=2x ,计算得: (m,m)=dx ⎰-111=0 (m,n)=dx x ⎰-11=1 (m ,k)=dx x⎰-112=0(n,k)=dx x⎰-113=0.5 (k,k)=dx x⎰-114=0 (m,y )=dx x ⎰-11=1(n,y)=dx x ⎰-112=0 (k ,y )=dx x ⎰-113=0.5得方程组:⎪⎩⎪⎨⎧==+=5.05.005.011201a a a a 3分解之得c a a c a 2,1,210-=== (c 为任意实数,且不为零) 即二次最佳平方逼近多项式222)(cx x c x P -+=1分平方误差:32),(22222222=-=-=∑=i i i y a fp f ϕδ 2分10. 已知如下数据:用复合梯形公式,复合Si mps on 公式计算⎰+=10214dx x π的近似值(保留小数点后三位) (8分)解:用复合梯形公式: )}1()]87()43()85()21()83()41()81([2)0({1618f f f f f f f f f T ++++++++==3.1394分用复合Simpso n公式: )}1()]43()21()41([2)]87()85()83()81([4)0({2414f f f f f f f f f S ++++++++= =3.1424分11. 计算积分⎰=2sin πxdx I ,若用复合Simpso n公式要使误差不超过51021-⨯,问区间]2,0[π要分为多少等分?若改用复合梯形公式达到同样精确度,区间]2,0[π应分为多少等分? (10分)解: ①由Simp son 公式余项及x x f x x f sin )(,sin )()4(==得544)4(2041021)1()4(360)(max )4(1802)(-≤≤⨯≤=≤n x f n f R x n πππππ2分即08.5,6654≥≥n n ,取n=6 2分即区间]2,0[π分为12等分可使误差不超过51021-⨯1分②对梯形公式同样1)(''max 20≤≤≤x f x π,由余项公式得51021)2(122)(-⨯≤≤n f R n ππ2分即255,2.254=≥n n 取 2分即区间]2,0[π分为510等分可使误差不超过51021-⨯1分12. 用改进Eu le r格式求解初值问题:⎩⎨⎧==++1)1(0sin 2'y x y y y 要求取步长h 为0.1,计算y(1.1)的近似值 (保留小数点后三位)[提示:sin1=0.84,si n1.1=0.89] (6分)解:改进Eul er 格式为:⎪⎩⎪⎨⎧++=+=+-++-+)],(),([2),(1111n n n n n n n n n n y x f y x f hy y y x hf y y2分于是有⎪⎩⎪⎨⎧+++-=+-=+-++-+-+)sin sin (05.0)sin (1.012112121n n n n n n n n n n n n n x y y x y y y y x y y y y (n=0,1,2……) 2分 由y(1)=0y =1,计算得⎪⎩⎪⎨⎧=≈=+-=-838.0)1.1(816.0)1sin 11(1.01121y y y2分即y(1.1)的近似值为0.83813. ][],[],,[lim ],[),,(],,[)(0'000000'x f x x f x x f x x f b a x b a C x f x x ==∈∈→证明:定义:设(4分)证明:]['],[],[],[lim ][][lim]['00000000000x f x x f x x f x x f x x x f x f x f x x x x ===--=→→故可证出4分14. 证明:设nn RA ⨯∈,⋅为任意矩阵范数,则A A ≤)(ρ (6分)证明:设λ为A 的按模最大特征值,x 为相对应的特征向量,则有Ax=λx1分且λρ=)(A ,若λ是实数,则x 也是实数,得Ax x =λ1分而xx ⋅=λλx A x ,⋅≤⋅⋅≤λ故x A Ax2分 由于A x 0x ≤≠λ得到,两边除以1分 故A A ≤)(ρ1分当λ是复数时,一般来说x 也是复数,上述结论依旧成立。
数值分析试题及答案
数值分析试题及答案一、选择题(每题2分,共20分)1. 以下哪个算法是数值分析中用于求解线性方程组的直接方法?A. 牛顿法B. 高斯消元法C. 梯度下降法D. 蒙特卡洛方法答案:B2. 插值法中,拉格朗日插值法和牛顿插值法的共同点是:A. 都是多项式插值B. 都使用差商C. 都只适用于等距节点D. 都需要预先知道所有数据点答案:A3. 在数值积分中,辛普森(Simpson)公式比梯形公式的误差:A. 更大B. 更小C. 相同D. 无法比较答案:B4. 以下哪个是数值稳定性分析中常用的方法?A. 条件数B. 收敛性C. 收敛速度D. 误差分析答案:A5. 在求解常微分方程的数值解时,欧拉方法属于:A. 单步法B. 多步法C. 隐式方法D. 显式方法答案:A6. 以下哪个是数值分析中求解非线性方程的迭代方法?A. 高斯-约当消元法B. 牛顿-拉弗森方法C. 雅可比迭代法D. 高斯-赛德尔迭代法答案:B7. 线性插值公式中,如果给定两个点\( (x_0, y_0) \)和\( (x_1, y_1) \),插值多项式是:A. \( y = y_0 + \frac{y_1 - y_0}{x_1 - x_0}(x - x_0) \)B. \( y = y_0 + \frac{y_1 - y_0}{x_0 - x_1}(x - x_0) \)C. \( y = y_0 + \frac{x - x_0}{x_1 - x_0}(y_1 - y_0) \)D. \( y = y_1 + \frac{x_1 - x}{x_1 - x_0}(y_0 - y_1) \)答案:C8. 以下哪个是数值分析中用于求解特征值问题的算法?A. 幂法B. 共轭梯度法C. 牛顿法D. 欧拉法答案:A9. 在数值微分中,使用有限差分法来近似导数时,中心差分法的误差:A. 与步长成正比B. 与步长的平方成正比C. 与步长的立方成正比D. 与步长的四次方成正比答案:B10. 以下哪个是数值分析中用于求解线性最小二乘问题的算法?A. 梯度下降法B. 牛顿法C. 奇异值分解法D. 共轭梯度法答案:C二、简答题(每题10分,共30分)1. 简述数值分析中病态问题的特点及其对算法的影响。
数值分析习题与答案.doc
第一章绪论习题一1.设x>0,x*的相对误差为δ,求f(x)=ln x的误差限。
解:求lnx的误差极限就是求f(x)=lnx的误差限,由公式(1.2.4)有已知x*的相对误差满足,而,故即2.下列各数都是经过四舍五入得到的近似值,试指出它们有几位有效数字,并给出其误差限与相对误差限。
解:直接根据定义和式(1.2.2)(1.2.3)则得有5位有效数字,其误差限,相对误差限有2位有效数字,有5位有效数字,3.下列公式如何才比较准确?(1)(2)解:要使计算较准确,主要是避免两相近数相减,故应变换所给公式。
(1)(2)4.近似数x*=0.0310,是 3 位有数数字。
5.计算取,利用:式计算误差最小。
四个选项:第二、三章插值与函数逼近习题二、三1. 给定的数值表用线性插值与二次插值计算ln0.54的近似值并估计误差限. 解:仍可使用n=1及n=2的Lagrange插值或Newton插值,并应用误差估计(5.8)。
线性插值时,用0.5及0.6两点,用Newton插值误差限,因,故二次插值时,用0.5,0.6,0.7三点,作二次Newton插值误差限,故2. 在-4≤x≤4上给出的等距节点函数表,若用二次插值法求的近似值,要使误差不超过,函数表的步长h应取多少?解:用误差估计式(5.8),令因得3. 若,求和.解:由均差与导数关系于是4. 若互异,求的值,这里p≤n+1.解:,由均差对称性可知当有而当P=n+1时于是得5. 求证. 解:解:只要按差分定义直接展开得6. 已知的函数表求出三次Newton均差插值多项式,计算f(0.23)的近似值并用均差的余项表达式估计误差.解:根据给定函数表构造均差表由式(5.14)当n=3时得Newton均差插值多项式N3(x)=1.0067x+0.08367x(x-0.2)+0.17400x(x-0.2)(x-0.3) 由此可得f(0.23) N3(0.23)=0.23203由余项表达式(5.15)可得由于7. 给定f(x)=cosx的函数表用Newton等距插值公式计算cos 0.048及cos 0.566的近似值并估计误差解:先构造差分表计算,用n=4得Newton前插公式误差估计由公式(5.17)得其中计算时用Newton后插公式(5.18)误差估计由公式(5.19)得这里仍为0.5658.求一个次数不高于四次的多项式p(x),使它满足解:这种题目可以有很多方法去做,但应以简单为宜。
(完整word版)数值分析考试试卷和答案(word文档良心出品)
线封密三峡大学试卷班级姓名学号2011年春季学期《数值分析》课程考试试卷( A 卷)答案及评分标准注意:1、本试卷共3页;2、考试时间:120 分钟;3、姓名、学号必须写在指定地方;一、(16分)填空题1. 已知1125A ⎡⎤=⎢⎥⎣⎦,则1A 6= (1分),∞A 7= . (1分)2.迭代过程),1,0)((1 ==+n x x n n ϕ收敛的一个充分条件是迭代函数)(x ϕ满足1|)(|<'x ϕ. (2分)3. 设),,2,1,0(,,53)(2==+=k kh x x x f k 则差商0],,,[321=+++n n n n x x x x f .(2分)4. 设)(x f 可微,求方程)(x f x =根的牛顿迭代格式是.2,1,0,)(1)(1='---=+k x f x f x x x k k k k k (2分)5. 用二分法求方程01)(3=-+=x x x f 在区间]1,0[内的根,迭代进行二步后根所在区间为]75.0,5.0[.(2分)6.为尽量避免有效数字的严重损失,当1>>x 时,应将表达式x x -+1改写为xx ++11以保证计算结果比较精确.(2分)7. 将2111A ⎛⎫= ⎪⎝⎭作Doolittle 分解(即LU 分解),则100.51L ⎛⎫= ⎪⎝⎭(2分),2100.5U ⎛⎫= ⎪⎝⎭(2分)二、(10分)用最小二乘法解下列超定线性方程组:⎪⎩⎪⎨⎧=-=+=+2724212121x x x x x x 解:23222121,e e e x x ++=)(ϕ221221221)2()72()4(--+-++-+=x x x x x x由 ⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=-+=∂∂=-+=∂∂0)1662(20)1323(2212211x x x x x x ϕϕ(8分)得法方程组 ⎩⎨⎧=+=+166213232121x x x x 7231=⇒x , 7112=x所以最小二乘解为: 7231=x 7112=x . (10分)三、(10分)已知)(x f 的函数值如下表25.15.001)(15.005.01---x f x用复合梯形公式和复合Simpson 公式求dx x f ⎰-11)(的近似值.解 用复合梯形公式,小区间数4=n ,步长5.0)]1(1[41=--⨯=h )]1())5.0()0()5.0((2)1([24f f f f f hT +++-+-=.线封密三峡大学试卷班级姓名学号25.1]2)5.15.00(21[25.0=++++-=(5分) 用复合Simpson. 小区间数2=n ,步长1)]1(1[21=--⨯=h)]1())5.0()5.0((4)0(2)1([62f f f f f hS ++-+⨯+-=33.168]2)5.10(45.021[61≈=+++⨯+-= (10分)四、(12分)初值问题 ⎩⎨⎧=>+='0)0(0,y x b ax y有精确解 bx ax x y +=221)(, 试证明: 用Euler 法以h 为步长所得近似解n y 的整体截断误差为n n n n ahx y x y 21)(=-=ε证: Euler 公式为:),(111---+=n n n n y x hf y y代入b ax y x f +=),(得:)(11b ax h y y n n n ++=-- 由0)0(0==y y 得:bh b ax h y y =++=)(001; 11122)(ahx bh b ax h y y +=++= )(3)(21223x x ah bh b ax h y y ++=++=……)()(12111---++++=++=n n n n x x x ah nbh b ax h y y (10分)因nh x n =,于是 )]1(21[2-++++=n ah bx y n n 2)1(2nn ah bx n -+==n n n bx x x a+-12∴n n n y x y -=)(ε)2(2112n n n n n bx x x abx ax +-+=-=n n n x x x a )(21--=n hx a 2 =221anh (12分)五、(10分) 取节点1,010==x x ,写出x e x y -=)(的一次插值多项式),(1x L 并估计插值误差.解: 建立Lagrange 公式为()=x L 110100101y x x x x y x x x x --+--=10101101-⨯--+⨯--=e x x x e x 11-+-=.(8分)())1)(0(!2)()()(11--''=-=x x y x L x y x R ξ )10(<<ξ ()811)0(max 2110≤--≤≤≤x x x(10分)六、(10分) 在区间]3,2[上利用压缩映像原理验证迭代格式,1,0,4ln 1==+k x x k k 的敛散性.解 : 在]3,2[上, 由迭代格式 ,1,0,4ln 1==+k x x k k , 知=)(x ϕx 4ln .因∈x ]3,2[时,]3,2[]12ln ,8[ln )]3(),2([)(⊂=∈ϕϕϕx (5分) 又1|1||)(|<='xx ϕ,故由压缩映像原理知对任意]3,2[0∈x 有收敛的迭代公式),1,0(,4ln 1 ==+k x x k k (10分)线封密三峡大学试卷班级姓名学号七、(10分)试构造方程组⎩⎨⎧=+=+423322121x x x x 收敛的Jacobi 迭代格式和Seidel Gauss -迭代格式,并说明其收敛的理由. 解:将原方程组调整次序如下:⎩⎨⎧=+=+324232121x x x x 调整次序后的方程组为主对角线严格占优方程组,故可保证建立的J 迭代格式和GS 迭代格式一定收敛.收敛的J 迭代格式为:⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧-=-=++)3(21)24(31)(1)1(2)(2)1(1k k k k x x x x .,1,0 =k (5分)收敛的GS 迭代格式为:⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧-=-=+++)3(21)24(31)1(1)1(2)(2)1(1k k k k x x x x .,1,0 =k (10分)八、(12分)已知43,21,41210===x x x 1)推导以这3个点作为求积节点在[0,1]上的插值型求积公式;2)指明求积公式所具有的代数精度.解:1)过这3个点的插值多项式)())(())(()())(())(()(121012002010212x f x x x x x x x x x f x x x x x x x x x p ----+----=+)())(())((2021201x f x x x x x x x x ----⎰⎰=∑=≈∴)()()(221010k k k x f A dx x p dx x f ,其中: ⎰⎰=----=----=32)4341)(2141()43)(21())(())((10201021100dx x x dx x x x x x x x x A ⎰⎰-=----=----=31)4321)(4121()43)(41())(())((10210120101dx x x dx x x x x x x x x A ⎰⎰=----=----=322143)(4143()21)(41())(())((10120210102dx x x dx x x x x x x x x A ∴所求的插值型求积公式为:⎰+-≈)]43(2)21()41(2[31)(10f f f dx x f (10分) 2)上述求积公式是由二次插值函数积分而来的,故至少具有2次代数精度,再将43,)(x x x f =代入上述求积公式,有:⎰+-==]43(2)21()41(2[3141333310dx x ⎰+-≠=])43(2)21(41(2[3151444410dx x 故上述求积公式具有3次代数精度. (12分)九、(10分)学完《数值分析》这门课程后,请你简述一下“插值、逼近、拟合”三者的区别和联系.。
数值分析试卷及答案
数值分析试卷及答案**注意:以下是一份数值分析试卷及答案,试卷和答案分别按照题目和解答的格式排版,以确保整洁美观,语句通顺。
**---数值分析试卷一、选择题(每题2分,共20分)1. 数值分析是研究如何用计算机处理数值计算问题的一门学科。
以下哪个选项不是数值分析的应用领域?A. 金融风险评估B. 天气预测C. 数据挖掘D. 图像处理2. 在数值计算中,稳定性是指算法对于输入数据的微小扰动具有较好的性质。
以下哪个算法是稳定的?A. 高斯消元法B. 牛顿迭代法C. 不动点迭代法D. 雅可比迭代法二、填空题(每题3分,共30分)1. 下面关于插值多项式的说法中,不正确的是:一般情况下,插值多项式的次数等于插值点的个数减1。
2. 线性方程组中,如果系数矩阵A是奇异的,则该方程组可能无解或有无穷多解。
......三、解答题(共50分)1. 请给出用割线法求解非线性方程 f(x) = 0 的迭代格式,并选择合适的初始值进行计算。
解:割线法的迭代公式为:x_(k+1) = x_k - f(x_k) * (x_k - x_(k-1)) / (f(x_k) - f(x_(k-1)))选择初始值 x0 = 1,x1 = 2 进行计算:迭代1次得到:x2 = x1 - f(x1) * (x1 - x0) / (f(x1) - f(x0))迭代2次得到:x3 = x2 - f(x2) * (x2 - x1) / (f(x2) - f(x1))继续迭代直至满足精度要求。
2. 对于一个给定的线性方程组,高斯消元法可以用来求解其解空间中的向量。
请简要描述高斯消元法的基本思想并给出求解步骤。
高斯消元法的基本思想是通过一系列的行变换将线性方程组化为上三角形式,然后再通过回代求解方程组的未知数。
求解步骤如下:步骤1:将方程组表示为增广矩阵形式,即将系数矩阵和常数向量连接在一起。
步骤2:从第一行开始,选取第一个非零元素作为主元,然后通过行变换将其它行的该列元素消去。
(完整word版)数值分析上机作业1-1解析
考虑一个高次的代数多项式
(E1-1)
显然该多项式的全部根为l,2,…,20,共计20个,且每个根都是单重的(也称为简单的)。现考虑该多项式方程的一个扰动
(E1-2)
其中 是一个非常小的数。这相当于是对(E1-1)中 的系数作一个小的扰动。我们希望比较(E1-1)和(E1-2)根的差别,从而分析方程(E1-1)的解对扰动的敏感性。
ve=zeros(1,21);
ve(21-Numb)=ess;
root=roots(poly(1:20)+ve);
x0=real(root); y0=imag(root);
plot(x0',y0','*');
disp(['对扰动项 ',num2str(Numb),'加扰动',num2str(ess),'得到的全部根为:']);
ess分别为1e-6,1e-8.1e-10,1e-12的图像如下:
从实验的图形中可以看出,当ess充分小时,方程E.1.1和方程E.1.2的解相差很小,当ess逐渐增大时,方程的解就出现了病态解,这些解都呈现复共轭性质。
(2)将扰动项加到x18上后,ess=1e-009时方程的解都比较准确,没有出现复共轭现象。ess=1e-008时误差与x19(ess=1e-009)时相当,即扰动加到x18上比加到x19小一个数量级。对x8的扰动ess=1000时没有出现复共轭,误差很小;对x的扰动ess=10e10时没有出现复共轭,误差很小。因此,扰动作用到xn上时,n越小,扰动引起的误差越小。
if((Numb>20)|(Numb<0))errordlg('请输入正确的扰动项:[0 20]之间的整数!');return;end
数值分析试题及答案
数值分析试题及答案一、单项选择题(每题3分,共30分)1. 线性代数中,矩阵A的逆矩阵记作()。
A. A^TB. A^-1C. A^+D. A*答案:B2. 插值法中,拉格朗日插值多项式的基函数是()。
A. 多项式B. 指数函数C. 正弦函数D. 余弦函数答案:A3. 在数值积分中,梯形规则的误差是()阶的。
A. O(h^2)B. O(h^3)C. O(h)D. O(1/h)答案:A4. 求解线性方程组时,高斯消元法的基本操作不包括()。
A. 行交换B. 行乘以非零常数C. 行加行D. 行除以非零常数答案:D5. 非线性方程f(x)=0的根的迭代法中,收敛的必要条件是()。
A. f'(x)≠0B. f'(x)=0C. |f'(x)|<1D. |f'(x)|>1答案:C6. 利用牛顿法求解非线性方程的根时,需要计算()。
A. 函数值B. 函数值和导数值C. 函数值和二阶导数值D. 函数值、一阶导数值和二阶导数值答案:B7. 矩阵的特征值和特征向量是()问题中的重要概念。
A. 线性方程组B. 特征值问题C. 线性规划D. 非线性方程组答案:B8. 在数值分析中,条件数是衡量矩阵()的量。
A. 稳定性B. 可逆性C. 正交性D. 稀疏性答案:A9. 利用龙格现象说明,高阶插值多项式在区间端点附近可能产生()。
A. 振荡B. 收敛C. 稳定D. 单调答案:A10. 雅可比迭代法和高斯-塞德尔迭代法都是求解线性方程组的()方法。
A. 直接B. 迭代C. 精确D. 近似答案:B二、填空题(每题4分,共20分)11. 线性代数中,矩阵A的行列式记作________。
答案:det(A) 或 |A|12. 插值法中,牛顿插值多项式的基函数是________。
答案:差商13. 在数值积分中,辛普森规则的误差是________阶的。
答案:O(h^4)14. 求解线性方程组时,迭代法的基本思想是从一个初始近似解出发,通过不断________来逼近精确解。
完整word版数值分析学期期末考试试题与答案Aword文档良心出品
卷)期末考试试卷(A2007学年第二学期考试科目:数值分析分钟考试时间:120年级专业姓名学号分)分,共10一、判断题(每小题210001?n)( 1. 用计算机求应按照时,从小到大的顺序相加。
1000n1n?219992001?,2. 为了减少误差应将表达式进行计算。
(改写为)19992001?)( 3.用数值微分公式中求导数值时,步长越小计算就越精确。
) 4. 采用龙格-库塔法求解常微分方程的初值问题时,公式阶数越高,数值解越精确。
(系数矩阵及其演变方式有迭代能否收敛与初始向量的选择、5. 用迭代法解线性方程组时,)(关,与常数项无关。
分)二、填空题(每空2分,共36_________.________,相对误差限为已知数a的有效数为0.01,则它的绝对误差限为1.0?110??????????AxA?x,0?21,x??5A?_____.则设______,_____,2. ?????12????1?130????35f(x)?2x?4x?5x,f[?1,1,0]?f[?3,?2,?1,1,2,3]? 3. 已知则, .331?)?Af(0)?Af(f(x)dx?Af(?)的代数精度尽量高,应使4. 为使求积公式321331?A?A?A?,此时公式具有,,次的代数精度。
132?A n)A(的关系是 5. 阶方阵A的谱半径与它的任意一种范数.??)k(X收敛的充(k?1)(k)?N(k?MX?0,1,X2,)B?AX产时,使迭代公式6. 用迭代法解线性方程组分必要条件是生的向量序列.AX?BAL和上三角矩可以分解为下三角矩阵系数矩阵时,使用消元法解线性方程组7.1 / 134?2??UA?LU.AX?BA?,则阵的乘积,即若采用高斯消元法解,其中??21??U?AX?BL?,则,______________;若使用克劳特消元法解_______________u?lu BAX?的大小关系为_____(选填:则____;若使用平方根方法解与>,,111111<,=,不一定)。
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模拟试卷(一)一、填空题(每小题3分,共30分)y f (X y)5.解初始值问题的改进的Euler 方法是 ________ 阶方法;y(X o ) y o5x-| 3X 2 0.1x 3 36 .求解线性代数方程组2x , 6X 2 0.7X 3 2的高斯一塞德尔迭代公式为X 1 2X 2 3.5x 3 1若取 X (0) (1. 1.1).则 X ⑴ ______________7.求方程Xf (X)根的牛顿迭代格式是 _______________ .&丨o (x). h(x).L . l n (X)是以整数点X o . X 1.L . X n .为节点的Lagrange 插值基函数,则nxj j (X k )= ----------------- .k 09.解方程组Ax b 的简单迭代格式X (k 1} Bx (k) g 收敛的充要条件是 ___________________ .10 .设f (-1)1. f (0)0. f (1) 1. f (2)5 ,则f (x)的三次牛顿插值多项式为 ___________________ ,其误差估计式为 _________________________ .二、综合题(每题10分,共60分)1. 求一次数不超过 4次的多项式p(x)满足:p(1) 15,p(1) 20 , p (1) 30p(2) 57 , p(2) 72.112.构造代数精度最高的形式为 °xf(x)dx A )f (3)Af(1)的求积公式,并求出1 5 232.设A2 1 0 , x 41422,贝V A =——.,X 广 ----------- 3.已知y=f(x)的均差14flX 0.X 1.X 2]— , flX 1.X 2.X 3]3^5 , flX 2.X 3.X 4]39115,8Hx o .X 2.X 3]- 3,那么均差 f [X 4,X 2, X 3]=4.已知n=4时Newton — Cotes 求积公式的系数分别是:C 04)-,C i (4)9016C (4) .C 2 451有3个不同节点的高斯求积公式的代数精度是次的.(差商)其代数精度.x k x k 13.用Newt on 法求方程x In x 2在区间(2,)内的根,要求 --------------- ----- 10X k25.用矩阵的直接三角分解法解方程组1 02 0X15 0 1 0 1 X 2 3 1 2 4 3 X 317 . 0 1 03 X 476试用数值积分法建立求解初值问题y f (: x ,y)的如下数值求解公式y(0) y o1 32 1 ⑷10. -x x -x, f ()( )(x 1)x(x 1)(x 2)/24( 1,2)6 6二、综合题y n 1y n 1hi (fn1 4fnf n 1),其中f i f (x, %), i n 1, n, n 1.三、证明题(10分) 设对任意的x ,函数f (x)的导数f (x)都存在且0f (x) M ,对于满足0 —的任意,迭代格式X k 1 X k f (xj 均收敛于f (x) 0的根x *.M参考答案一、填空题91, 16 1. 5 ; 2. 8, 9 ; 3.; 4.1545才1)(3 3x 2k) 0.1x 3k))/5 6. x 2k1)(2 2x (k1) 0.7x 3k))/6 , x 3k1)(1 才1) 2x 2k ")*2/75.(0.02 , 0.22, 0.1543)7. x k 1X kX k f(X k ) . 8 1 f (X k )'X j . 9.(B) 1.p(x) 1520( x 1) 15(x 1)2 7(x 1)3 (x 1)3(x 2) 5 4x 3x 2 2x 3 x 4其他方法: 设 p(x) 15 20(x 1) 15(x 1)2 7(x 1)3 (x 1)3(ax b)令 p(2)57 , p (2)72,求出 a 和 b.2•取f(x) 1,x ,令公式准确成立,得:5•解设1 02 0 11 020 1 0 1 l 21 1u22u 23 u 24 1 2 4 3l31 l321u33u340 1 0 3l 41l42 l 43 1u 44由矩阵乘法可求出U jj 和l ij1 1A 。
数值分析试卷及答案
1 x 1
2 0.3
p2 (0.3)
0.6660 3!
(0.3 1)(0.3 0)(0.3 1)
0.03030.
二、求y arctan x在[0,1]上的一次最佳平方逼近 多项式
解:设0x 1,1x x, span0,1
又设所求的多项式为sx ax b,
1 8
2x 12
9 4
2x 1 5
1 x2 1 x 33 为所求的二次最佳一致逼近多项式 2 16 32
四、求形如y aebx (a,b为常数,且a 0) 的经验公式, 使其和下面的数据拟合:
x :i 1.00 1.25 1.50 1.75 2.00
y :i 5.10 5.79 6.53 7.45 8.46
则其正规方程为:
1,0 a 0,0 b arctan x,0 1,1a 0,1b arctan x,1
其中,
0,0
1
1dx
0
x10
1
0,1
1 0
xdx
x2 2
1
0
1 2
一、试由f (x) 2x的函数表 x:1 0 1 y:0.5 1 2
建立二次插值多项式p2 ( x), 用以求20.3的近似值, 并估计误差.
答:
p2
(
x)
0.5x 0x 1 01
1 1
1 x 1x 1 0 10 1
2x 1x 0 111 0
0.25x2 0.25x x2 1 x2 x 0.25x2 0.75x 1;
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1. 已知325413.0,325413*2*1==X X 都有6位有效数字,求绝对误差限。
(4分)解:由已知可知,n=65.01021,0,6,10325413.0016*1=⨯==-=⨯=ε绝对误差限n k k X 2分620*21021,6,0,10325413.0-⨯=-=-=⨯=ε绝对误差限n k k X2分2. 已知⎢⎢⎢⎣⎡=001A 220- ⎥⎥⎥⎦⎤440求21,,AAA ∞(6分)解:{},88,4,1max 1==A 1分 {},66,6,1max ==∞A 1分 ()A A ATm ax 2λ=1分⎢⎢⎢⎣⎡=001A A T420 ⎥⎥⎥⎦⎤-420⎢⎢⎢⎣⎡001 220- ⎥⎥⎥⎦⎤440=⎢⎢⎢⎣⎡001 080 ⎥⎥⎥⎦⎤3200 2分 {}3232,8,1max )(max ==A A Tλ 1分24322==A3. 设32)()(a x x f -= (6分) ① 写出f(x)=0解的Newton 迭代格式② 当a 为何值时,)(1k k x x ϕ=+ (k=0,1……)产生的序列{}k x 收敛于2解:①Newton 迭代格式为:xa x x x a x a x x a x x x f x f x x kk k k k k k k k k 665)(665)(6)()(')(22321+=+=---=-=+ϕ 3分②时迭代收敛即当222,11210)2(',665)('2<<-<-=-=a a xa x ϕϕ 3分4. 给定线性方程组Ax=b ,其中:⎢⎣⎡=13A⎥⎦⎤22,⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=13b 用迭代公式)()()()1(k k k Axb xx-+=+α(k=0,1……)求解Ax=b ,问取什么实数α,可使迭代收敛 (8分)解:所给迭代公式的迭代矩阵为⎥⎦⎤--⎢⎣⎡--=-=ααααα21231A I B 2分其特征方程为 0)21(2)31(=----=-αλαααλλB I 2分即,解得αλαλ41,121-=-= 2分 要使其满足题意,须使1)(<B ρ,当且仅当5.00<<α 2分5. 设方程Ax=b ,其中⎢⎢⎢⎣⎡=211A 212 ⎥⎥⎥⎦⎤-112,⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=765b 试讨论解此方程的Jacobi 迭代法的收敛性,并建立Gauss-Seidel 迭代格式 (9分)解:U D L A ++=⎢⎢⎢⎣⎡--=+-=-210)(1U L D B J202-- ⎥⎥⎥⎦⎤-012 3分0,03213=====-λλλλλJ B I 2分即10)(<=J B ρ,由此可知Jacobi 迭代收敛 1分 Gauss-Seidel 迭代格式:⎪⎩⎪⎨⎧--=--=+-=++++++)1(2)1(1)1(3)(3)1(1)1(2)(3)(2)1(12276225k k k k k k k k k x x x x x x x x x (k=0,1,2,3……) 3分6. 用Doolittle 分解计算下列3个线性代数方程组:i i b Ax =(i=1,2,3)其中⎢⎢⎢⎣⎡=222A 331 ⎥⎥⎥⎦⎤421,23121,,974x b x b b ==⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡= (12分)解:①11b Ax =⎢⎢⎢⎣⎡222 331 ⎥⎥⎥⎦⎤421⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=9741xA=⎢⎢⎢⎣⎡111110 ⎥⎥⎥⎦⎤100⎢⎢⎢⎣⎡002 021⎥⎥⎥⎦⎤211=LU 3分 由Ly=b1,即⎢⎢⎢⎣⎡111 110 ⎥⎥⎥⎦⎤100y=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡974 得y=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡234 1分由Ux1=y ,即⎢⎢⎢⎣⎡002 021 ⎥⎥⎥⎦⎤211x1=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡234 得x1=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡111 2分②22b Ax =⎢⎢⎢⎣⎡222 331 ⎥⎥⎥⎦⎤421x2=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡111由Ly=b2=x1,即⎢⎢⎢⎣⎡111 110 ⎥⎥⎥⎦⎤100y=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡111 得y=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡001 1分由Ux2=y ,即⎢⎢⎢⎣⎡002 021 ⎥⎥⎥⎦⎤211x2=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡001 得x2=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡005.0 2分③33b Ax =⎢⎢⎢⎣⎡222 331 ⎥⎥⎥⎦⎤421x3=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡005.0由Ly=b3=x2,即⎢⎢⎢⎣⎡111 110 ⎥⎥⎥⎦⎤100y=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡005.0 得y=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-05.05.0 1分由Ux3=y ,即⎢⎢⎢⎣⎡002 021 ⎥⎥⎥⎦⎤211x3=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-05.05.0 得x3=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-025.0375.0 2分7. 已知函数y=f(x)有关数据如下:要求一次数不超过3的H 插值多项式,使'11'33)(,)(y x H y x H i i == (6分)解:作重点的差分表,如下:3分21021101011001003))(](,,,[))(](,,[)](,[][)(x x x x x x x x f x x x x x x x f x x x x f x f x H --+--+-+= =-1+(x+1)-x(x+1)+2x.x(x+1)=232x x + 3分8. 有如下函数表:试计算此列表函数的差分表,并利用Newton 前插公式给出它的插值多项式 (7分)解:由已知条件可作差分表,3分i ih x x i =+=0 (i=0,1,2,3)为等距插值节点,则Newton 向前插值公式为:033210022100003!3))()((!2))((!1)()(f hx x x x x x f hx x x x f hx x f x N ∆---+∆--+∆-+==4+5x+x(x-1)=442++x x 4分9. 求f(x)=x 在[-1,1]上的二次最佳平方逼近多项式)(2x P ,并求出平方误差 (8分)解:令22102)(x a x a a x P ++= 2分取m=1, n=x, k=2x ,计算得: (m,m)=dx ⎰-111=0 (m,n)=dx x ⎰-11=1 (m,k)=dx x ⎰-112=0 (n,k)= dx x ⎰-113=0.5 (k,k)= dx x ⎰-114=0 (m,y)= dx x ⎰-11=1(n,y)=dx x ⎰-112=0 (k,y)=dx x ⎰-113=0.5得方程组:⎪⎩⎪⎨⎧==+=5.05.005.011201a a a a 3分解之得c a a c a 2,1,210-=== (c 为任意实数,且不为零)即二次最佳平方逼近多项式222)(cx x c x P -+= 1分 平方误差:32),(22222222=-=-=∑=i i i y a fp f ϕδ 2分10. 已知如下数据:用复合梯形公式,复合Simpson 公式计算⎰+=1214dx xπ的近似值(保留小数点后三位) (8分)解:用复合梯形公式:)}1()]87()43()85()21()83()41()81([2)0({1618f f f f f f f f f T ++++++++==3.139 4分用复合Simpson 公式: )}1()]43()21()41([2)]87()85()83()81([4)0({2414f f f f f f f f f S ++++++++==3.142 4分11. 计算积分⎰=2sin πxdx I ,若用复合Simpson 公式要使误差不超过51021-⨯,问区间]2,0[π要分为多少等分?若改用复合梯形公式达到同样精确度,区间]2,0[π应分为多少等分? (10分)解: ①由Simpson 公式余项及xx fx x f sin )(,sin )()4(==得544)4(2041021)1()4(360)(max )4(1802)(-≤≤⨯≤=≤n x f n f R x n πππππ2分即08.5,6654≥≥n n ,取n=6 2分即区间]2,0[π分为12等分可使误差不超过51021-⨯ 1分②对梯形公式同样1)(''max 20≤≤≤x f x π,由余项公式得51021)2(122)(-⨯≤≤n f R n ππ2分即255,2.254=≥n n 取 2分即区间]2,0[π分为510等分可使误差不超过51021-⨯ 1分12. 用改进Euler 格式求解初值问题:⎩⎨⎧==++1)1(0sin 2'y x y y y 要求取步长h 为0.1,计算y (1.1)的近似值 (保留小数点后三位)[提示:sin1=0.84,sin1.1=0.89] (6分)解:改进Euler 格式为:⎪⎩⎪⎨⎧++=+=+-++-+)],(),([2),(1111n n n n n n n n n n y x f y x f hy y y x hf y y 2分 于是有⎪⎩⎪⎨⎧+++-=+-=+-++-+-+)sin sin (05.0)sin (1.012112121n n n n n n n n n n n n n x y y x y y y yx y y y y (n=0,1,2……) 2分 由y(1)=0y =1,计算得⎪⎩⎪⎨⎧=≈=+-=-838.0)1.1(816.0)1sin 11(1.01121y y y 2分 即y(1.1)的近似值为0.83813. ][],[],,[lim ],[),,(],,[)(0'000000'x f x x f x x f x x f b a x b a C x f x x ==∈∈→证明:定义:设(4分)证明:]['],[],[],[lim ][][lim]['0000000000x f x x f x x f x x f x x x f x f x f x x x x ===--=→→故可证出 4分14. 证明:设nn R A ⨯∈,⋅为任意矩阵范数,则A A ≤)(ρ (6分)证明:设λ为A 的按模最大特征值,x 为相对应的特征向量,则有Ax=λx 1分 且λρ=)(A ,若λ是实数,则x 也是实数,得Ax x =λ 1分 而x x ⋅=λλ x A x ,⋅≤⋅⋅≤λ故x A Ax 2分 由于A x 0x ≤≠λ得到,两边除以1分故Aρ1分()A≤当λ是复数时,一般来说x也是复数,上述结论依旧成立。