7-2 迭代法(续)
《电力系统暂态分析》课程教学大纲(第七章)
第七章电力系统暂态稳定第一节概述暂态稳定是指电力系统在某个正常运行方式下,突然受到某种大的干扰后,经过一段暂态过程,所有发电机能否恢复到相同速度下运行,能恢复则称系统在这种运行方式下是暂态稳定的。
暂态稳定与运行方式和扰动量有关。
因此不能够泛泛地说电力系统是暂态稳定或不稳定的,只能说在某种运行方式和某种干扰下系统是暂态稳定或不稳定的。
在某种运行方式下和某种扰动下是稳定的,在另一种运行方式和另一种扰动下可能就是不稳定的。
所谓的运行方式,对系统而言,就是系统的负荷功率的大小,或发电功率的大小;对输电线路而言,就是输送功率的大小。
功率越大,暂态稳定性问题越严重。
所谓大干扰一般指短路故障、切除大容量发电机、切除输变电设备、切除或投入大负荷。
一般短路最为严重,多数情况研究短路故障干扰。
短路故障扰动量的大小与短路地点、短路类型、短路切除时间有关。
短路可能发生在输电线路上,也可能发生在母线或变压器上。
一般发生在母线上较为严重。
短路发生在输电线路上,一般靠近电源侧的较为严重。
短路分为单相接地短路、两相短路、两相接地短路、三相短路。
一般三相短路较为严重,次之两相接地短路,单相接地短路最轻。
这里所说的短路是单重故障,如果有多种故障,一般多重故障较为严重。
发生短路后,借助断路器断开,将故障的线路、或母线或变压器隔离,保证非故障部分继续运行。
短路切除时间越短,对暂态稳定越有利。
短路切除时间包括继电保护装置和断路器动作的时间。
装有自动重合闸的输电线路,被隔离的输电线路会重新投入运行,如果是瞬时性故障,重合就成功,电网恢复原有状态;如果是永久性故障,重合不成功,故障线路再次被隔离。
重合成功对暂态稳定有利,重合不成功对暂态稳定更不利。
一般用短路故障来检验系统是否暂态稳定。
我国颁布的《电力系统安全稳定导则》规定:①发生单相接地故障时,要保证电力系统安全稳定运行,不允许失负荷;②发生三相短路故障时,要保证电力系统稳定运行,允许损失少量负荷;③发生严重故障时,系统可能失稳,允许损失负荷,但不允许系统瓦解和大面积停电,应尽快恢复正常运行。
7.2 迭代法及其收敛性
k4.1045
1/ 2
表 7.2.1 用不动点迭代法计算例7.2.1的结果
0 (a) 1.5 -0.625 6.447 -378.2 5.3697e7 -1.547e23 (b) 1.5 0.912871 2.454577 (c) (d) (e) 1.5 1.5 1.5 1.241638702 1.333333333 1.365079365 1.424290116 1.305205188 1.387624336 1.332682451 1.370291856 1.344991115 1.362217505 1.350582520 1.358732441 1.355350555 1.354767869 1.355301399 1.355384418 1.355301398 1.355288480 1.355303407 1.355301085 1.355301446 1.355301390
*
k
xk x L x0 x L max x0 a , b x0 ,
* k * k
从而 7.2.4 成立.
再由 7.2.3 , 对m k 1, 我们有
x m x k x m x m 1 x m 1 x m 2 x k 1 x k x m x m 1 x m 1 x m 2 x k 1 x k Lm 1 x1 x0 Lm 2 x1 x0 Lk x1 x0 Lk x1 x0 1 L L2 Lm k 1 .
(7.2.1)
其中 ( x )为连续函数,其取法不唯一,例如可取
方程(7.2.1)的解称为函数 ( x )的不动点, 求方程 (7.2.1)的解的问题称为不动点问题.
程序设计概论期末考试范围答案
第一章程序设计基础知识一、基础题1.以下关于算法的描述中,错误的是(D)A.算法中描述的操作都是用已经实现的基本运算组成的B。
算法必须由计算机程序实现C.算法应该易于理解、易于实现和易于调试D.算法不应该处理输入的非法数据2.以下哪项不属于数据的逻辑结构(A)A.单链表B.输C.图D.集合5.(B)程序设计的基本思想是采用“自顶向下,逐步求精”的程序设计方法和“单入口单出口”的控制结构。
A.面向对象B.结构化C.函数式D.事件驱动6.强调以现实世界中的客观事物为中心来建立问题域模型,这种程序设计方法成为(C)A.事件驱动程序设计B.结构化程序设计C.面向对象程序设计D.函数式程序设计7.以下程序段是用(B)程序设计语言编写的。
MOV AX,ASUB AX,BMOV C,AXHLTA.机器B.汇编C.C#D.Java10.下列关于解决方案的叙述中,不正确的是(B).A.一个解决方案可以包含多个项目B.解决方案可以包含的项目只能是类库C.利用解决方案资源管理器可以管理解决方案D.解决方案可以将多个项目组织在一起形成一个工作单元二、应用题1.简述程序设计的步骤.答:(1)分析问题:明确要解决什么问题(2) 设计算法:数据结构和算法(3)编写程序:将算法用程序设计语言描述出来(4)调试运行:语法错误、语义错误、异常4.简述C#语言的特点.答:(1)完全面向对象:具有面向对象语言的一切特性(2)简单易学:熟悉C、C++或Java即可掌握C#语言(3)安全:避免使用指针;自动内存管理和垃圾回收;使用委托取代函数指针.(4)跨平台:可以运行在不同操作系统上。
(5)跨语言:与任何支持。
NET的语言互相交换信息(6)强大的Web编程能力: Web应用程序第三章数据与变量一、基础题1。
以下不属于C#语言中基本数据类型的是(D)A.整数类型B。
浮点类型C.字符类型D。
枚举类型2.使用变量a存放数据-389,则将变量a定义为(B)类型最为合适.A。
数值分析7-2 迭代法
其中ξ在xk, x*之间。从而
| x k 1 x | q | x k x | q k 1 | x 0 x |
因为q<1,故当k→∞时|xk+1-x*|→0, 故迭代收敛。
注1 定理中的q<1非常重要,否则不能 保证收敛,且q越小,收敛越快。
注2 为恰当估计 |g(x)|,可以把有根 区间取得适当小。
y=x
✓
y=g(x) p1
x0
x*
y
y=g(x) p0
x x1
y=x
p1
x x0 x* x1
二、迭代收敛的条件
复习 微分中值定理
设f(x)在[a, b]上连续,(a , b)内可导, 则存在一点ξ,使下式成立
f(b)f(a)f() y
ba
0
a ξ
y=f(x) bx
定理 设方程x=g(x)在(a, b)内有根x*,
其迭代值越来越大,不可能趋向于 某个极限,因此迭代是发散的。
注 (1)对于同一个方程,其迭代公式不是 唯一的。
(2)迭代函数不同,迭代结果截然不同。 有的序列收敛,有的却发散。
4. 迭代法的研究涉及五个问题: (1) 初值的选取; (2) 迭代公式的选取; (3)迭代公式收敛性的判定; (4)在收敛情况下,如何比较收敛速度; (5) 迭代停止的条件:
如果 (1)当x∈[a, b]时,g(x)∈[a, b], (2) g(x)可微,且存在正数q<1, 使得对任意x∈[a, b]都有
|g(x)|q1
则x=g(x)在(a,b)内有唯一的根;且迭 代公式 xk1g(xk) 对(a, b)内任意初 始近似根x0均收敛于方程的根x*.
证明 先证x=g(x)内有唯一的根 由已知条件知方程x=g(x)有根x*,即
(完整版)求数列通项公式常用的七种方法
求数列通项公式常用的七种方法一、公式法:已知或根据题目的条件能够推出数列{}n a 为等差或等比数列,根据通项公式()d n a a n 11-+=或11-=n n q a a 进行求解.例1:已知{}n a 是一个等差数列,且5,152-==a a ,求{}n a 的通项公式.分析:设数列{}n a 的公差为d ,则⎩⎨⎧-=+=+54111d a d a 解得⎩⎨⎧-==231d a∴ ()5211+-=-+=n d n a a n二、前n 项和法:已知数列{}n a 的前n 项和n s 的解析式,求n a . 例2:已知数列{}n a 的前n 项和12-=n n s ,求通项n a . 分析:当2≥n 时,1--=n n n s s a =()()32321----n n=12-n而111-==s a 不适合上式,()()⎩⎨⎧≥=-=∴-22111n n a n n三、n s 与n a 的关系式法:已知数列{}n a 的前n 项和n s 与通项n a 的关系式,求n a . 例3:已知数列{}n a 的前n 项和n s 满足n n s a 311=+,其中11=a ,求n a . 分析: 13+=n n a s ① ∴ n n a s 31=- ()2≥n ② ①-② 得 n n n a a a 331-=+ ∴ 134+=n n a a即 341=+n n a a ()2≥n 又1123131a s a ==不适合上式∴ 数列{}n a 从第2项起是以34为公比的等比数列 ∴ 222343134--⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎭⎫⎝⎛=n n n a a ()2≥n ∴()()⎪⎩⎪⎨⎧≥⎪⎭⎫ ⎝⎛==-23431112n n a n n注:解决这类问题的方法,用具俗话说就是“比着葫芦画瓢”,由n s 与n a 的关系式,类比出1-n a 与1-n s 的关系式,然后两式作差,最后别忘了检验1a 是否适合用上面的方法求出的通项.四、累加法:当数列{}n a 中有()n f a a n n =--1,即第n 项与第1-n 项的差是个有“规律”的数时,就可以用这种方法.例4:()12,011-+==+n a a a n n ,求通项n a分析: 121-=-+n a a n n ∴ 112=-a a 323=-a a 534=-a a┅ 321-=--n a a n n ()2≥n以上各式相加得()()211327531-=-+++++=-n n a a n ()2≥n又01=a ,所以()21-=n a n ()2≥n ,而01=a 也适合上式, ∴ ()21-=n a n ()*∈Nn五、累乘法:它与累加法类似 ,当数列{}n a 中有()1nn a f n a -=,即第n 项与第1-n 项的商是个有“规律”的数时,就可以用这种方法.例5:111,1n n na a a n -==- ()2,n n N *≥∈ 求通项n a分析:11n n n a a n -=- ∴11n n a n a n -=- ()2,n n N *≥∈故3241123123411231n n n a a a a na a n a a a a n -===- ()2,n n N *≥∈ 而11a =也适合上式,所以()n a n n N *=∈ 六、构造法:㈠、一次函数法:在数列{}n a 中有1n n a ka b -=+(,k b 均为常数且0k ≠),从表面形式上来看n a 是关于1n a -的“一次函数”的形式,这时用下面的方法:一般化方法:设()1n n a m k a m -+=+ 则()11n n a ka k m -=+- 而1n n a ka b -=+ ∴()1b k m =- 即1b m k =- 故111n n b b a k a k k -⎛⎫+=+ ⎪--⎝⎭∴数列11n b a k -⎧⎫+⎨⎬-⎩⎭是以k 为公比的等比数列,借助它去求n a例6:已知111,21n n a a a -==+ ()2,n n N *≥∈ 求通项n a分析:121n n a a -=+ ∴()1112221n n n a a a --+=+=+∴数列{}1n a +是以2为首项,2为公比的等比数列 ∴()111122n n n a a -+=+⋅= 故21n n a =- ㈡、取倒数法:这种方法适用于11n n n ka a ma p--=+()2,n n N *≥∈(,,k m p 均为常数0m ≠), 两边取倒数后得到一个新的特殊(等差或等比)数列或类似于1n n a ka b -=+的式子. 例7:已知11122,2n n n a a a a --==+ ()2,n n N *≥∈ 求通项n a1122n n n a a a --=+ ∴111211122n n n n a a a a ---+==+ 即11112n n a a --= ()2,n n N *≥∈ ∴ 数列1n a ⎧⎫⎨⎬⎩⎭是以12为首项,以12为公差的等差数列∴()1111222n n n a =+-⋅= ∴2n a n= ㈢、取对数法:一般情况下适用于1k l n n a a -=(,k l 为非零常数) 例8:已知()2113,2n n a a a n -==≥ 求通项n a分析:由()2113,2n n a a a n -==≥知0n a >∴在21n n a a -=的两边同取常用对数得 211lg lg 2lg n n n a aa --==即1lg 2lg nn a a -= ∴数列{}lg n a 是以lg 3为首项,以2为公比的等比数列故112lg 2lg3lg3n n n a --== ∴123n n a -=七、“m n n c ba a +=+1(c b ,为常数且不为0,*,N n m ∈)”型的数列求通项n a .例9:设数列{}n a 的前n 项和为n s ,已知*11,3,N n s a a a n n n ∈+==+,求通项n a . 解:n n n s a 31+=+ 113--+=∴n n n s a ()2≥n两式相减得 1132-+⋅+=-n n n n a a a 即 11322-+⋅+=n n n a a上式两边同除以13+n 得92332311+⋅=++n n n n a a (这一步是关键) 令nnn a c 3=得 92321+=+n n c c ⎪⎭⎫⎝⎛-=-∴+3232321n n c c ()2≥n (想想这步是怎么得来的) ∴数列⎭⎬⎫⎩⎨⎧-32n c 从第2项起,是以93322-=-a c 为首项,以32为公比的等比数列故 ()n n n n n a a c c 32332933232322222----=⎪⎭⎫⎝⎛-=⎪⎭⎫⎝⎛⎪⎭⎫ ⎝⎛-=-()323232+-=∴-n n n a c 又n n n a c 3=,所以()123223--⋅+⋅-=n n n a a a a =1 不适合上式 ()()()⎩⎨⎧≥⋅+⋅-==∴--23223112n a n a a n n n 注:求m n n c ba a +=+1(c b ,为常数且不为0,*,N n m ∈)”型的数列求通项公式的方法是等式的两边同除以1+n c ,得到一个“1n n a ka b -=+”型的数列,再用上面第六种方法里面的“一次函数法”便可求出n n ca 的通式,从而求出n a .另外本题还可以由n n n s a 31+=+得到nn n n s s s 31+=-+即 n n n s s 321+=+,按照上面求n a 的方法同理可求出n s ,再求n a .您不不妨试一试.除了以上七种方法外,还有嵌套法(迭代法)、归纳猜想法等,但这七种方法是经常用的,将其总结到一块,以便于学生记忆和掌握.。
判定矩阵谱半径小于1的一种方法
7 6
高 等 数 学 研 究
21 0 2年 1月
p B C) 1 ( < .
B — D ~ L,
C — L ,
证 明
不 妨 设
因 为
B + 一 D — L+ L — D,
G 一 ( — C) ( 一 C) ( B 一 B _ B— C) B C) (
由 于
[]刘 长 安 . 值 分 析 教 程 [ . 安 : 北 工 业 大 学 出 版 3 数 M] 西 西
社 , 0 5:3 9 . 2 0 7 — 5
不 妨设
A s o p c r lRa i so a r x s Te tf r S e t a d u f M t i e
摘
要 讨论 G usSie 迭代法收敛性 的条件 , 出一种 判定矩 阵谱 半径 小 于 1的方法 , a s- e l d 给 并将 其应 用于
Gas—e e迭 代 法 收 敛 性 , 对 任 意 松 弛 因子 0 m< 2 S usS i I d 及 < 时 OR法 收敛 性 的证 明. 关键 词 实 对 称 正 定 矩 阵 ; 半 径 ; a s-e e迭 代 ; O 谱 G us i l Sd S R法 中 图分 类 号 O 5 . 1 1 1 2 文 献 标 识 码 A 文 章 编 号 IO 一39 2 1 ) 10 7一 2 O B1 9 (0 20 —0 5O
社 , 9 9 8 —0 . 1 9 : 01 8
O
[]黄 有 度 . 阵 论 及 其 应 用 [ . 肥 : 国 科 学 技 术 大 学 2 矩 M] 合 中
出版 社 , 0 4 56 . 2 0 :-6
这 时 S ie 迭代 矩 阵为 e l d
用迭代法求解方程及线性方程组。
实验题目:用迭代法求解方程及线性方程组。
实验问题:函数的迭代是数学研究中的一个非常重要的思想工具。
哪怕是对一个相当简单的函数进行迭代,都可以产生异常复杂的行为,并由此而衍生了一些崭新的学科分支,如分形和混沌。
同时,迭代在各种数值计算算法以及其他学科领域的诸多算法中处于核心的地位。
首先,我们来探讨利用迭代求解方程的近似解。
实验目的:1. 学会基本Mathematica 语句并用其解决实际问题。
2. 了解Mathematica 系统 。
3. 用Mathematica 解决在求方程解的迭代过程。
1.方程求解给定实数域上光滑的实值函数f(x)以及初值0x 定义数列,,1,0),(1 ==+n x f x n n (1) ,,1,0, =n x n 称为f (x )的一个迭代序列。
给定迭代函数f(x)以及一个初值0x 利用(1)迭代得到数列,,1,0, =n x n 如果数列n x 收敛于一个*x ,则有)(**x f x = (2) 即*x 是方程x=f(x)的解。
由此启发我们用如下的方法球方程g(x)=0的近似解。
将方程g(x)=0改写为等价的方程x=f(x), (3) 然后选取一初值利用(1)做迭代。
迭代数列n x 收敛的极限就是方程g(x)=0的解。
用上述方程求方程的根的一个首要问题是迭代是否收敛?经过试验我们知道,使得迭代序列收敛并尽快收敛到方程g(x)=0的某一解的条件是迭代函数f(x)在解的附近的导数的绝对值近两小。
这启发我们将迭代方程修改成x x f x h x )1()()(λλ-+== (4) 我们需要选取λ使得01)('|)('|=-+=λλx f x h得)('11x f -=λ 于是1)(')()(---=x f xx f x x h特别地,如果f(x)=g(x)+x ,则我们得到迭代公式.,1,0,)(')(1 =-=+n x x n n x g x g n n (5) 2.线性方程组的迭代求解给定一个n 元线性方程组⎪⎩⎪⎨⎧=++=++n n nn nn n n b x a x a b x a x a 111111 (6)或写成距阵的形式Ax=b, (7)其中)(ij a A =是n 阶方程,T n x x x ),,(1 = 及T n b b b ),,(1 =均为n 维列向量。
【转】七种常见阈值分割代码(Otsu、最大熵、迭代法、自适应阀值、手动、迭代法、基本全局阈值法)
【转】七种常见阈值分割代码(Otsu、最⼤熵、迭代法、⾃适应阀值、⼿动、迭代法、基本全局阈值法)⼀、⼯具:VC+OpenCV⼆、语⾔:C++三、原理otsu法(最⼤类间⽅差法,有时也称之为⼤津算法)使⽤的是聚类的思想,把图像的灰度数按灰度级分成2个部分,使得两个部分之间的灰度值差异最⼤,每个部分之间的灰度差异最⼩,通过⽅差的计算来寻找⼀个合适的灰度级别来划分。
所以可以在⼆值化的时候采⽤otsu 算法来⾃动选取阈值进⾏⼆值化。
otsu算法被认为是图像分割中阈值选取的最佳算法,计算简单,不受图像亮度和对⽐度的影响。
因此,使类间⽅差最⼤的分割意味着错分概率最⼩。
设t为设定的阈值。
wo:分开后前景像素点数占图像的⽐例uo:分开后前景像素点的平均灰度w1:分开后被景像素点数占图像的⽐例u1:分开后被景像素点的平均灰度u=w0*u0 + w1*u1 :图像总平均灰度从L个灰度级遍历t,使得t为某个值的时候,前景和背景的⽅差最⼤,则这个 t 值便是我们要求得的阈值。
其中,⽅差的计算公式如下:g=wo * (uo - u) * (uo - u) + w1 * (u1 - u) * (u1 - u)[ 此公式计算量较⼤,可以采⽤: g = wo * w1 * (uo - u1) * (uo - u1) ]由于otsu算法是对图像的灰度级进⾏聚类,so 在执⾏otsu算法之前,需要计算该图像的灰度直⽅图。
迭代法原理:迭代选择法是⾸先猜测⼀个初始阈值,然后再通过对图像的多趟计算对阈值进⾏改进的过程。
重复地对图像进⾏阈值操作,将图像分割为对象类和背景类,然后来利⽤每⼀个类中的灰阶级别对阈值进⾏改进。
图像阈值分割---迭代算法1 .处理流程:1.为全局阈值选择⼀个初始估计值T(图像的平均灰度)。
2.⽤T分割图像。
产⽣两组像素:G1有灰度值⼤于T的像素组成,G2有⼩于等于T像素组成。
3.计算G1和G2像素的平均灰度值m1和m2;4.计算⼀个新的阈值:T = (m1 + m2) / 2;5.重复步骤2和4,直到连续迭代中的T值间的差⼩于⼀个预定义参数为⽌。
代数方程的牛顿迭代法
7-18-19-代数方程的牛顿迭代法牛顿迭代法(Newton's method)是一种用于数值求解代数方程的迭代方法,通常用于找到方程的根。
它的基本思想是通过不断逼近方程的根,直到满足某个精度要求。
下面是使用牛顿迭代法求解代数方程的一般步骤:
假设要求解方程 f(x) = 0。
1. 选择一个初始猜测值 x₀,通常选择接近根的值。
2. 计算 f(x₀) 和 f'(x₀),其中 f'(x₀) 是 f(x) 的导数。
3. 计算下一个近似根的值:x₁ = x₀ - f(x₀) / f'(x₀)。
4. 重复步骤 2 和 3,直到满足停止条件,如达到指定精度或经过一定数量的迭代。
数学表示为: xᵢ₊₁ = xᵢ - f(xᵢ) / f'(xᵢ)
这个迭代过程将不断逼近方程的根,直到满足精度要求。
下面是一个示例,假设要解方程f(x) = x² - 4 = 0,其中我们知道根是 x = 2。
我们使用牛顿迭代法来逼近这个根:
1. 初始猜测值 x₀ = 3。
2. 计算 f(x₀) = 3² - 4 = 5 和 f'(x₀) = 2 * 3 = 6。
3. 计算下一个近似根:x₁ = 3 - 5 / 6 = 2.1667。
4. 重复步骤 2 和 3,直到达到所需的精度或迭代次数。
不断迭代,最终我们会得到x ≈ 2,它是方程的根。
请注意,牛顿迭代法的有效性和收敛性取决于初始猜测值的选择,以及方程 f(x) 和它的导数 f'(x) 的性质。
有时可能需要多次尝试不同的初始猜测值来确保收敛到正确的根。
树木生长量测定
第7章树木生长量测定【本章提要】本章主要介绍树木年龄的概念及测定方法;树木生长量的概念和种类;树木生长方程的概念和性质;树木生长经验方程;常用的几种树木生长理论方程的假设、性质和适用条件;平均生长量和连年生长量的关系;树木生长率;树木生长量的测定方法以及树干解析的外业调查和内业计算方法。
测树学中所研究的生长按研究对象分为树木生长和林分生长两大类;按调查因子分为直径生长、树高生长、断面积生长、形数生长、材积(或蓄积)生长和生物量生长等。
树木生长量的大小及生长速率,一方面受树木本身遗传因素的影响,另一方面受外界环境条件的影响。
在这双重因素的影响下,经过树木内部生理生化的复杂过程,表现在树高、直径、材积及形状等因子的生长变化过程。
正确地分析和研究树木与其相关因子的变化规律,对指导森林经营工作具有重要意义。
7. 1 树木年龄的测定7.1.1 树木年轮的概念7.1.1.1 年轮树木年轮(tree annual ring)的形成是由于树木形成层受外界季节变化产生周期性生长的结果。
在温带和寒温带,大多数树木的形成层在生长季节(春、夏季)向内侧分化的次生本质部细胞,具有生长迅速、细胞大而壁薄、颜色浅等特点,这就是早材(春材),它的宽度占整个年轮宽度的主要部分。
而在秋、冬季,形成层的增生现象逐渐缓慢或趋于停止,使在生长层外侧部分的细胞小、壁厚而分布密集,木质颜色比内侧显著加深,这就形成晚材(秋材)。
晚材与下一年生长的早材之间有明显的界限,这就是通常用来划分年轮的界限。
所以年轮是树干横断面上由早(春)材和晚(秋)材形成的同心“环带”。
在一年中只有一个生长盛期的温带和寒温带,其根颈处的树木年轮数就是树木的年龄(tree age)。
7.1.1.2 年轮的变异一般情况下,一年中树木年轮是由早(春)、晚(秋)材的完整环带构成。
但在某些年份,由于受外界环境条件的制约,使年轮环带产生不完整的现象,这就称为年轮变异。
在年轮分析过程中,常遇到伪年轮、多层轮、断轮以及年轮消失、年轮界线模糊不清等变异现象。
数值计算(二分法、简单迭代法、Newton迭代法、弦截法(割线法、双点弦法))解读
2.2 简单迭代法
思想:迭代法是一种逐次逼近的方法,它是固定公式反复校正跟的近似值,使之逐步精确,最后得到精度要求的结果。
步骤:1.构造迭代公式f(x),迭代公式必须是收敛的。
2.计算x1,x1=f(x0).
3.判断|x1-x0|是否满足精度要求,如不满足则重复上述步骤。
k
xk
f(xk)
1
-1.01393
0.0415678
2
-1.0002
0.000607777
3
-0.999999
-3.11969e-006
4
-1
2.11001e-010
表4-2
区间[1.5,1.8]结果x=1.69028
k
xk
f(xk)
1
1.64403
-0.676455
2
1.68071
-0.151106
14
1.69029
1
1.725
8
1.69043
15
1.69029
2
1.6875
9
1.69014
16
1.69029
3
1.70625
10
1.69028
17
1.69028
4
1.69687
11
1.69036
18
1.69028
5
1.69219
12
1.69032
6
1.68984
13
1.6903
表1-3
简单
初值-1.5
12
-1.50489
18
-1.50505
表2-1
最优化方法练习题答案
练习题一1、建立优化模型应考虑哪些要素“答:决策变量、目标函数和约束条件。
2、讨论优化模型最优解的存在性、迭代算法的收敛性及停顿准则。
答:针对一般优化模型,讨论解的可行域,假设存在一()()min ()..0,1,2, 0,1,,i j f x s t g x i m h x j p≥===L L D 点,对于均有则称为优化模型最优解,最优解存在;*X D ∈X D ∀∈*()()f X f X ≤*X 迭代算法的收敛性是指迭代所得到的序列,满足,(1)(2)(),,,K X X X L L (1)()()()K K f X f X +≤则迭代法收敛;收敛的停顿准则有,,(1)()k k x x ε+-<(1)()()k k k x x xε+-<,,等等。
()()(1)()k k f x f x ε+-<()()()(1)()()k k k f x f x f x ε+-<()()k f x ε∇<练习题二1、*公司看中了例2.1中厂家所拥有的3种资源R 1、R2、和R 3,欲出价收购〔可能用于生产附加值更高的产品〕。
如果你是该公司的决策者,对这3种资源的收购报价是多少?〔该问题称为例2.1的对偶问题〕。
解:确定决策变量对3种资源报价作为本问题的决策变量。
123,,y y y 确定目标函数问题的目标很清楚——“收购价最小〞。
确定约束条件资源的报价至少应该高于原生产产品的利润,这样原厂家才可能卖。
因此有如下线性规划问题:123min 170100150w y y y =++*2、研究线性规划的对偶理论和方法〔包括对偶规划模型形式、对偶理论和对偶单纯形法〕。
答:略。
3、用单纯形法求解以下线性规划问题:〔1〕⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧≥≤+-≤++≤-++-=0,,43222..min32131321321321x x x x x x x x x x x t s x x x z ;〔2〕⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=≥=++=+-=+-+-=)5,,2,1(052222..4min 53243232132 i x x x x x x x x x x t s x x z i 解:〔1〕引入松弛变量*4,*5,*6c j →1-11C B基b*1*2*3*4*5*60*421[1]-21000*532110100*64-101001c j -z j1-11因检验数σ2<0,故确定*2为换入非基变量,以*2的系数列的正分量对应去除常数列,最小比值所在行对应的基变量*4作为换出的基变量。
解一元二次方程五种方法
解一元二次方程五种方法解一元二次方程五种方法一元二次方程是高中数学中比较重要的一种方程类型,解题方法也非常多样。
下面介绍五种解一元二次方程的方法。
方法一:配方法配方法是一种比较常用的解一元二次方程的方法。
通过给方程两边添加一个适当的常数,使得方程左边变成一个平方式,从而利用完全平方公式求解。
例如,将方程x^2+6x-7=0配成(x+3)^2-16=0的形式,然后利用完全平方公式(x+3)^2=a^2-b^2=(a+b)(a-b)求解方程。
方法二:公式法公式法是一种利用一元二次方程求根公式解方程的方法。
一元二次方程的求根公式为x=(-b±√(b^2-4ac))/2a。
例如,对于方程x^2+6x-7=0,利用公式x=(-6±√(6^2-4×1×(-7)))/2×1,化简得到x=-3±√16,即x=-7或x=1。
方法三:因式分解当一元二次方程的系数a,b,c都是整数时,可以尝试使用因式分解的方法解方程。
主要思路是将方程左边化成一个二次式的乘积。
例如,对于方程x^2+6x-7=0,可以将其因式分解为(x-1)(x+7)=0,从而解得x=1或x=-7。
方法四:图解法图解法是一种利用平面直角坐标系中的图形来解一元二次方程的方法。
主要思路是将方程左边的二次式与右边的常数b进行比较,从而确定图形的形状。
例如,对于方程x^2+6x-7=0,将其化为x^2+6x=7,可以发现这是一个开口向上的抛物线,与y=7的直线交于两点,即方程的两个解。
方法五:牛顿迭代法牛顿迭代法是一种利用曲线的切线来近似求解方程的方法。
它的基本思路是从一个初始值开始,利用切线和方程的导数来逐步逼近方程的解。
例如,对于方程x^2+6x-7=0,可以选取一个初始值x0,然后通过迭代公式x=x0-(x0^2+6x0-7)/(2x0+6)来不断逼近方程的解。
当相邻两次迭代值的差小于一定精度时,可以认为迭代已经收敛,此时的迭代值即为方程的解。
计算机科学基础_西北工业大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年
计算机科学基础_西北工业大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年1.为解决某一特定问题而用一种计算机语言设计的操作序列称为()?答案:程序2.算法的三种基本结构中不包括()?答案:逻辑结构3.计算机理论领域一直以它独有的底蕴,散发醉人的芬芳。
计算机中的算法可能就源于我们的生活中,并且应用在生活的方面。
以下哪些算法我们在生活中可以容易应用()?答案:排序算法_迭代法_递归法4.关于排序算法在生活中的应用,下面哪些说法是正确的()?答案:我们要对班级同学进行奖学金评定,按照成绩进行评比。
如果原始输入学生成绩中存在相同记录,输入次序影响结果,为了保证结果的公平性和准确性,那么我们就应该采用稳定的排序算法。
_打麻将整理清一色麻将过程中,假如麻将不能移动,只能交换的话,玩家会从头到尾找一张最小的牌,然后与第一位置的牌交换位置,然后从剩下的牌中依次找到最小的放到i张牌中,使之从小到大排好序。
这种排序方法就是选择排序。
_排序的默认前提是,将要排序的是同一数据类型。
例如我们对所有的书进行排序,排序对象都是书。
_打扑克抓牌的过程,通常我们右手抓牌,每一次抓新牌,就放到左手,抓入下一张牌后,会把这张牌依次和左手上的牌进行比较,并按照牌面大小把它插入到一个合适位置,这使用的就是插入排序算法思想。
5.程序包括两方面内容,分别是()?答案:对操作的描述_对数据的描述6.以下说法正确的是()?答案:算法的控制结构有顺序结构、选择结构和循环结构三种基本结构_计算机最基本的操作功能有算数运算,关系运算,逻辑运算,数据传输_计算机科学家沃斯对程序提出一个经典公式:程序=数据结构+算法_计算机系统能完成各种工作的核心是“程序”7.编译型的计算机语言处理系统可以生成独立的可执行文件,之后程序的执行将不再需要源程序。
答案:正确8.解释型的计算机语言处理系统可以生成独立的可执行文件,之后程序的执行将不依赖源程序。
答案:错误9.算法可以有0个或者多个输入,也可以有0个或者多个输出答案:错误10.算法的描述可以用自然语言、伪代码、流程图、程序设计语言等。
(2021年整理)西南交通大学数值分析题库完整版
(完整版)西南交通大学数值分析题库完整版编辑整理:尊敬的读者朋友们:这里是精品文档编辑中心,本文档内容是由我和我的同事精心编辑整理后发布的,发布之前我们对文中内容进行仔细校对,但是难免会有疏漏的地方,但是任然希望((完整版)西南交通大学数值分析题库完整版)的内容能够给您的工作和学习带来便利。
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通过它可以有效鉴别和分离不同层次的学习水平,从而可以对学生的学习成绩给出客观的综合评定结果。
本题库力求作到能够较为全面的覆盖教学内容,同时突显对重点概念、重点内容和重要方法的考查。
考试内容包括以下部分:绪论与误差:绝对误差与相对误差、有效数字、误差传播分析的全微分法、相对误差估计的条件数方法、数值运算的若干原则、数值稳定的算法、常用数值稳定技术。
第7章 逐步法——对一般动力荷载的反应
(v0
v1 )
§7.4 二阶中心差分列式
v0
1 h2
(v1
2v0
v1 )
v1
2v0
v1
h2 m
(
p0
cv0
kv0 )
v1
h2 m
(
p0
cv0
kv0
)
2v0
v1
v0
v1
v1 2h
(7-9) (7-10)
v1 v1 2hv0
§7.4 二阶中心差分列式
h2 v1 v0 hv0 2m ( p0 cv0 kv0 ) (7-11)
➢ 采用一系列短时间增量△t计算反应,为了方便取△t为等 步长;在步长的起点和终点建立动力平衡条件,并以一个 假设的反应机理为根据,近似地计算在时间增量范围内体 系的运动(通常忽略去在时间间隔内可能产生的不平衡);
➢ 体系的非线性特性可用每个时间增量起点所求得的当前变 形状态的特性来说明。利用本计算时间区间终点的速度和 位移作为下一计算时间区间的初始条件从而可得到整个反 应;
§7.5 积分法
Newmark—β法
一种更一般的逐步列式是由Newmark提 出的,前面的方法可以作为它的特殊情况。但 是也可以在其他一些形式下应用。在Newmark 列式中,对最终速度和位移的基本积分[式(713)]如下所示:
v1 v0 (1 )hv0 hv1
v1
v0
hv0
(1 2
h
v1 v0
v( )d
0
(7-13a) (7-13b)
§7.5 积分法
最终速度和位移依据这些值的初始值 加一个积分表达式。速度的变化依赖于加 速度历程的积分,而位移的变化依赖于相 应的速度积分。
(完整版)超松弛迭代法
7.3 逐次超松弛迭代法7.3.1 SOR 迭代公式逐次超松弛(Successive Over Relaxation)迭代法,简称SOR 迭代法,它是在GS 法基础上为提高收敛速度,采用加权平均而得到的新算法,设解方程(7.1.3)的GS 法记为(7.3.1)再由与加权平均得这里ω>0 称为松弛参数,将(7.3.1)代入则得(7.3.2)称为SOR迭代法,[WTBX]ω>0称为松弛因子,当ω=1时(7.3.2)即为GS 法,将(7.3.2)写成矩阵形式,则得即于是得SOR 迭代的矩阵表示(7.3.3)其中(7.3.4)按(7.1.7)分解,有例7.7 给定方程组解用SOR 迭代公式(7.3.2) 可得精确解,用SOR 法求解,分别取ω=1 及ω=125.取,迭代7 次后分别为若要精确到小数后7位,对ω=1(即GS法)需迭代34次,而对ω=1.25的SOR法,只需迭代14次.它表明松弛因子ω选择的好坏,对收敛速度影响很大.7.3.2 SOR 迭代法收敛性根据迭代法收敛性定理,SOR 法收敛的充分必要条件为,收敛的充分条件为,但要计算比较复杂,通常都不用此结论,而直接根据方程组的系数矩阵 A 判断SOR 迭代收敛性,下面先给出收敛必要条件.定理3.1 设,则解方程的SOR 迭代法收敛的必要条件是0< ω<2.证明由SOR 迭代矩阵的表达式(7.3.4)于是另一方面,设的特征值为,由特征根性质,有若SOR 法收敛,则,由,则得0<ω<2.证毕.定理 3.2 若对称正定, 且 0<ω<2,则解 Ax=b 的 SOR 迭代法 (7.3.3)对 迭代收敛. 证明 设 的特征值为 (可能是复数 ),对应特征向量 x ≠0,由(7.3.4) 得因 为实对称矩阵,故 , 上式两边与 x 作内积,得(7.3.5)因A 正定,故 D 也正定,记 .又记 , ,由复内积性质得于是由 (7.3.5) 有由于 A 正定及 0< ω<2,故于是注:当 ω=1时 SOR 法即为 GS 法,故 GS 法也收敛,此即为定理 2.5(1)的结论 .对于 SOR 迭代法,松弛因子的选择对收敛速度影响较大,关于最优松弛因子研究较为复杂,且已有不少理论结果 .下面只给出一种简单且便于使用的结论 定理 3.3 设 为对称正定的三对角矩阵, 是解方程 (7.1.3)的 J 法迭代矩阵,若,记 ,则 SOR 法的最优松弛因子 为(7.3.7),如图 7-1 所示 .由(7.3.7)可知,当 ω=1,时,收敛速度为(7.3.6)根据定理,说明 GS 法比 J 法快一倍 .例 7.8 对例 7.7 中的方程组,用 SOR 迭代法求最优松弛因子 ,并研究其收敛速度 解 由于是对称正定的三对角矩阵, SOR 迭代收敛 .故,而 SOR 最优松弛因子,故它收敛很快,实际计算时迭代 14 次可达到小数后 7 位精度.故 .若要使误差,由,取 k=12 即可 .例 7.7 中取 ω=1.25 已近似对ω=1的GS 法,由达到与SOR 法的同样精度迭代次数故k≈34与实际计算结果相符讲解:SOR 迭代法只是GS法与归值的加权平均,计算公式为(7.3.2),迭代矩阵为(7.3.4),通常只是对A 对称正定的方程组使用SOR 法,而松弛因子ω选择较困难,一般选择对于A 为对称正定的三对角阵则最好最有因子为,其中为J 法的迭代矩阵。
数值算法 7迭代法、牛顿法
说明: (1)要求 ( x) 1 ,不能放松为 ( x) 1 ; (2)一个方程 f ( x ) 0 变形为 x ( x ) 有许多形式可以变换,有的可能不 收敛,有的可能收敛,且 ( x) 1 的 越小,收敛的越快。
x 5 5 10 x 在有根区间 (2, 2.5) 内 1.38 ( x) 5 ,因而也是不收敛 , ( x ) , ( x ) x2 2 x 2 2 ( x 2 2)2
的。 取 x0 2 , x1 2.5, x2 1.176, x3 8.103, x4 0.0785, x5 2.5,
两式相除约去 得: 得到改进公式如下: 改进值: xn1 xn1
x1 x0 x12 x1 x* x0 x* ( x1 x1 )2 * ,从而解得: x x1 x1 x* x1 x* x1 x0 2 x1 x1 2 x1 x0
第一次校正值: xn1 ( xn )
( x1 x1 )2 x1 x1 1.756633 x1 2 x1 x0 x2 2 lg x1 1.755319, x2 1.755644 ( x2 x2 )2 x2 x2 1.755626 x2 2 x2 x1 x3 1.755568, x3 1.755582
x 3 2 x 5 , ( x ) 3 2 x 5 ( x )
1 2
1 2
3 2
, 是发散数列。
如构造 , 0 ( x )
2 9 3
3
2 3 3 (2 x 5)2
0.154 1 是收敛的。
x2 2.0923507, x3 2.0942170,
迭代法求根号
迭代法求根号
迭代法是一种数值计算方法,用于逼近函数的根。
在求解根号的迭代法中,通常采用牛顿-拉弗森方法(Newton-Raphson method)或二分法(Bisection method)。
1.牛顿-拉弗森方法:
这是一种迭代方法,通过不断更新初始猜测值来逼近函数的根。
具体来说,对于要求解的根号函数f(x),牛顿-拉弗森方法的迭代公式如下:
x n+1=x n−f(x n) f′(x n)
其中,x n是第n次迭代的猜测值,x n+1是第n+1次迭代的猜测值,f′(x n)是函数f在x n处的导数。
2.二分法:
二分法是一种简单而直观的迭代方法,通过不断缩小根所在的区间来逼近根。
具体来说,对于要求解的根号函数f(x),二分法的迭代步骤如下:
(1)首先确定一个初始区间[a, b],使得f(a) 与f(b) 异号。
(2)然后计算区间的中点c = (a + b) / 2,并计算f(c)。
如果f(c) 等于零或者满足预先设定的精度要求,则 c 就是所求根的近似值;否则,根据f(a) 与f(c) 的符号确定新的区间[a, c] 或[c, b],然后重复上述步骤。
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取x0 = 2,对上述4种迭代法,计算结果为:
k 0 xk x0 迭代法 迭代法 迭代法3 迭代法4 1 2 2 2 2 2
1
2 3 …
x1
x2 x3 …
3
9 87 …
1.5
2 1.5 …
1.75
1.73475
1.75
1.732143
1.732361 1.732051 … …
3 1.7320508
特别地
p = 1时称线性收敛, /* linear convergence */ p >1时称超线性收敛/* superlinear convergence */ p = 2时称平方收敛 /* quadratic convergence */
定理
x* 为 x = g(x) 的 不 动 点 , 若 g C p ( B ( x*)) , g ( x*) ... g ( p 1) ( x*) 0 且 g ( x*) 0 ,则 xk+1 = g(xk) 在 B ( x*) 内 p 阶收敛。 证明:由于g’(x*)=0,故可断定局部收敛,
(发散)
(收敛)
快
二、迭代法的收敛速度
1. 迭代法的收敛阶/* Order of Convergence */
定义 设迭代 xk+1 = g(xk) 收敛到g(x) 的不动 点 x* 。 | ek 1 | lim C 0 设 ek = xk x*,若 k p
| ek |
则称该迭代为p 阶收敛,其中 C 称为渐进误 差常数。/* { xk } converges to x* of order p, with asymptotic error constant C > 0 */
7.2 迭代法及其收敛性
(续)
/* Fixed-Point Iteration
and Convergence*/
一、迭代法的收敛条件
二、迭代法的收敛速度
一、迭代法的收敛条件
1. 迭代公式的构造 f(x) = 0
同解变形
1)给初值x0 2)若xk→x*
x = g(x)
构造公式
x*就是
f(x)=0的根
而 x* 0.5 ,因此用迭代公式
x k 1 e
xk
局部收敛.
例2用不同方法求方 程 x 2 3 0 的根x*= 3 解:由方程可写成不同的迭代形式
(1)
2 xk 1 xk xk 3
( x) x 2 x 3
3 xk
'( x) 2 x 1
| (e x ) || e x | e 0.5 0.61 1
因此用迭代公式
x k 1 e
xk
进行迭代
计算是收敛的。
方法2:
首先 g' ( x ) (e )' e
x x
连续
其次 | (e x ) | e x e 0.5 0.61 1, x 0.5
法1: (区间收敛)
定理 设方程 x = g(x)有根x*, g(x)可微, 若 ( I ) 当 x[a, b] 时, g(x)[a, b]; ( II ) 0 L < 1 使得 | g’(x) | L < 1 对 x[a, b] 成立。
则任取 x0[a, b],由 xk+1 = g(xk) 得到的序 列 xk k 0 收敛于g(x) 在[a, b]上的唯一不 动点。
g ( p ) ( k ) p xk 1 g( xk ) g( x*) g ( x*)( xk x*) ... ( xk x*) p!
x*
k
设
( p)
C
请考察前面的例题1和例题2,并 考虑x*未知如何处理?
作业:
习题
1,2 , 3 , 4
.补充定理:
设方程x=g(x)在区间[a,b]内有根,若 总有 | g ( x ) | 1 ,则迭代公式对任意 [a,b]上的初值均发散。
判断收敛的方法2: (局部收敛)
定义
设x*是g(x)的不动点,若存在 x* 的某 邻域 B = { x | | x x* | } ,对 x0 B 迭代产生的序列 x k B 且收敛到x*,
则称 x k 1 g( xk ) 局部收敛.
判断收敛的方法2: (局部收敛)
定理
设x*是g(x)的不动点,若g’(x)在 x* 的某 邻域 连续,且 有 | g’(x*) | < 1, 则迭代法局部收敛。
x k 1 g( xk )
3. 判断收敛的方法2: (局部不收敛)
补充定理 设x*是g(x)的不动点,若g’(x)在 x* 的某 邻域 连续,且 有 | g’(x*) | > 1, 则迭代法 x k 1 g( xk )不局部收敛。
例1求方 程 x ex
在x=0.5附近的一个根。
分析:本题两种思路 方法 1 :找到一个区间 [a,b] ,在此区间 上迭代函数满足定理的条件,由此构造 出的迭代公式才能收敛到方程的根。 方法2:根据迭代法的局部收敛。
方法1:
判断如下求解过程的正确性? 由已知选a=0.5, b=0.6。则由于 f(0.5)<0,f(0.6)>0 故所求的根在区间[0.5, 0.6]内,且
' ( x*) ' ( 3 ) 2 3 1 1
(2)
xk 1
3 ( x) x
3 '( x) 2 x
' ( x*) ' ( 3 ) 1
(3)
1 2 x k 1 x k ( x k 3) 4 1 2 ( x ) x ( x 3) 4
1 '( x) 1 x 2
1 ' ( x*) ' ( 3 ) 1 3 0.134 1 2
(4)
xk 1
1 3 ( xk ) 2 xk
1 3 ( x) ( x ) 2 x
1 3 ' ( x ) (1 2 ) 2 x
' ( x*) ' ( 3 ) 0