南昌大学 数值分析10-11年第二学期 期末考试 考点

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数值分析
第一章:1.2,计算
第二章:2.1、2.3概念;
2.2,2.4、2.5理解并会使用;
第三章:3.1,最佳平方逼近,理解,并知道推导过程;
3.3,概念
第四章:4.1.1,4.1.2,4.3理解;
4.2,4.4,4.6概念
第五章
1、高斯消去法
利用增广矩阵,变为一个上三角矩阵。

2、LU分解
A=LU
L为下三角,对角线为1;U为上三角。

步骤:
(1)求Ly=b,得y
(2)求Ux=y,得x
会求L和U矩阵。

3、主元素消去法
PAx=Pb (P为置换矩阵)
步骤:
(1)写A的同阶单位矩阵
(2)A第一列找最大,交换(单位矩阵也交换)(3)消去第一列
(4)A的第二列开始,重复(2)(3)步骤
4、向量范式(书上的公式)(小题)
会求一范式,无穷范式。

5、矩阵范式(小题)
会求一范式,无穷范式。

6、相容条件(小题)
7、条件数(小题)
第六章
1、迭代法
雅克比、高斯-赛德尔(能写出计算公式)
2、会写出收敛的原因:严格对角占优
第七章
1、二分法(了解)
2、不动点及收敛性(大题)
3、P阶收敛的概念(小题)
4、牛顿迭代法(大题)。

第一章
1.2数值计算的误差
第二章
2.1引言
拉格朗日插值
均差与牛顿插值多项式
埃尔米特插值
分段低次插值
第三章
最佳逼近
最佳平方逼近及其计算
第四章数值积分与数值微分
数值积分的基本思想
迭代精度的概念
牛顿-柯特斯公式
复合求积公式
龙贝格公式
数值分析复习重点(第5~8章)
一、解线性方程组的直接方法(第5章)
1)、高斯消去法
即用逐次消去未知数的方法把原线性方程组Ax=b为与其等价的三角形线性方程组,而求解三角形线性方程组可用回代的方法求解,高斯消去法的可行条件是A的各阶主子式不为0。

2)、列主元消去法第九章关系查询处理和查询优化
1、查询处理的步骤:查询分析,查询检查,查询优化,查询执行2、查询优化的基本概念
3、代数优化
在高斯消元法中,如果在一列中选取规模最大的元素,将其调到主干方程位置再做消元,则称为列主消元法,此法克服了高斯消元法的额外限制(要求A的各阶主子式不为0)只要方程组有解列主元消去法就能畅通无阻地顺利求解,在有限位字长运算时又提高了解的精确度。

3)、矩阵三角分解法
1、直接三角解法Ax=b(要求A的所有顺序主子式都不为0的计算公式)
例子见课本P153中例5
注:若Urr=0或者Urr绝对值很小时,按分解公式计算可能引起会入误差的累积,但若A非其一,则可通过交换A的行实现PA的LU分解,因此可采用与列主元消去法类似的方法,即直接三角分解法改为部分选主元的三角分解法。

6)、向量和矩阵的范数
1、向量的无穷笵数(最大的笵数)
2、向量的1——笵数
3、向量的2——笵数
二、解线性方程组的迭代法(第六章)
1)雅可比迭代
2)高斯——塞德尔迭代
知道怎样用高斯——塞德尔方法求解方程组和怎样用雅可比迭代方法求解线性方程组,并讨论迭代收敛条件。

3)雅可比迭代与高斯——塞德尔迭代收敛的充要条件
二、非线性方程与方程的数值解法(第七章)
1)、二分法:知道二分法的计算过程
2)、不动点迭代法及其收敛性
不动点迭代法的基本思想及计算的过程
迭代法的收敛和发散的条件,白似雪老师有讲,没有记笔记的同学可以借鉴一下有记笔记的同学的。

3)、牛顿法:要知道牛顿法解方程和计算步骤(例子见P223中的例7)。

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