数值分析

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数值分析 知识点总结

数值分析  知识点总结

数值分析知识点总结一、数值分析的基本概念1. 数值分析的对象数值分析的对象是现实生活中的数字数据和信息。

这些数据和信息可以来自各个领域,包括自然科学、社会科学、技术工程等。

例如,物理实验中测得的实验数据、经济管理中的统计信息、天气观测中的气象数据等,都是数值分析的对象。

2. 数值分析的目的数值分析的主要目的是通过对数值数据和信息的定量分析,发现其中的规律,提取有用的信息,做出科学的预测和决策。

例如,通过对某种药物的临床试验数据进行数值分析,可以得出这种药物的疗效和毒性情况,为临床医生的治疗决策提供依据。

3. 数值分析的方法数值分析采用数学和计算机科学的方法对数值数据和信息进行处理和分析。

它涉及的具体方法包括数值计算、插值与逼近、数值微分和积分、常微分方程数值解、数值线性代数等。

二、数值分析的基本内容1. 数值计算数值计算是数值分析的基本方法之一,它包括离散化、数值稳定性、误差分析等内容。

离散化是将连续问题转化为离散问题,这是数值计算的基本工作方式。

数值稳定性研究的是数值方法对误差的敏感程度,是评价数值方法好坏的重要指标。

误差分析则研究数值计算中产生的误差的成因和大小。

2. 插值与逼近插值与逼近是数值分析的重要内容之一,它研究如何通过已知的数值数据估计未知函数的值。

插值是通过已知的离散数据点构造一个连续函数,使得这个函数通过这些数据点;逼近则是通过已知的离散数据点构造一个近似函数,使得这个函数与原函数的差尽量小。

3. 数值微分和积分数值微分和积分是数值分析的又一重要内容,它研究如何通过已知的函数值计算函数的导数和定积分值。

数值微分是通过函数值计算函数的导数值;数值积分则是通过函数值计算函数的定积分值。

这两项工作在科学计算中有着广泛的应用。

4. 常微分方程数值解常微分方程数值解也是数值分析的重要内容之一,它研究如何通过数值方法计算常微分方程的近似解。

常微分方程是自然界和技术工程中经常出现的数学模型,因此其数值解的研究有着广泛的应用价值。

数值分析 pdf

数值分析 pdf

数值分析 pdf简介:数值分析(Numerical analytical analysis)是通过计算机求解数学模型或计算机辅助设计的数值方法,是采用有限元法分析流体、电磁场、固体、声场和热场等物理量以及求解优化设计的数值方法。

从而得到相应的结果,或者输出这些结果的过程。

数值分析有许多种不同的类别,但主要可以归纳为两大类: 1.数值方法(Numerical method)研究如何将数字表示转换成数学模型的一般规则。

它由三个不同的领域组成,即代数方法(Functoral methods),微分方程(differential equations),以及积分方法(integral methods)。

内容介绍:基本概念和理论、微积分及其数值方法。

数值分析(数值方法)是数学中重要的分支之一,它与计算机科学密切相关,它被广泛地应用于许多领域,如金属力学性能、岩土力学性能、化学反应动力学、有限元法、流体力学、电磁场、声学、热传导等。

对于流体的力学性能的研究,一般都是将已知函数(对象)看成在时间上离散,然后利用分析手段处理成的数学模型来研究对象的各种物理性质,这就是数值方法的基本思想。

发展趋势:随着计算机技术、网络技术和控制工程等相关学科的迅速发展,国内外学者对数值分析进行了深入的研究,并取得了丰硕的成果,有关数值方法的新的研究成果层出不穷。

目前,数值方法正朝着有限差分法和有限元法两个方向发展。

1.有限差分法(有限元法)2.有限元法的几个基本原理3.有限差分法的分类4.边界条件的选取5.有限元法在实际工程中的应用6.有限差分法在边界元法中的应用7.边界元法简介8.数值分析方法的共同点8.1基本思想和计算原理(1)网格剖分; (2)节点位移、速度和加速度的分布;(3)自由度的确定(4)约束条件和约束反力;(5)载荷和约束的矩阵表示;(6)载荷、约束和单元刚度矩阵;(7)结构的内力分析。

数值分析

数值分析

第一章 数值分析与科学计算引论1,1 数值分析的对象、作用与特点用计算机求解科学技术问题通常经历一下步骤: (1).根据实际问题建立数学模型。

(2).由数学模型给出数值计算方法。

(3).根据计算方法编制算法程序(数学软件)在计算机上算出结果。

数值分析的特点:第一, 面向计算机,要根据计算机的特点提供切实可行的有效算法。

第二, 有可靠的理论分析,能任意逼近并达到精度要求,对近似算法要保证收敛性和数值稳定性,还要进行误差分析。

第三, 要有好的计算复杂性。

第四, 要有数值实验。

1.2 数值计算的误差1.数学模型与实际问题之间出现的这种误差称为模型误差。

2.用数值方法求它的近似解,其近似解与精确解之间的误差称为截断误差或方法误差。

3.设x 为准确值,*x 为x 的一个近似值,称x x e -=**为近似值的绝对误差,简称误差。

4.*e 的绝对值不超过*ε,*ε叫做近似值的误差限。

5.误差*e 与准确值x 得比值xx x x e -=**称为近似值*x 的相对误差,记作*r e 。

6.相对误差也可正可负,它的绝对值上界叫做相对误差限,记作*r ε,即***xrεε=。

7.若近似值*x 的误差限是某一单位的半个单位,该位到*x 的第一位非零数字共有n 位,就说*x 有n 位有效数字。

它可表示为)1010(10)1(121*---⨯++⨯+⨯±=n n m a a a x ,其中),,2,1(n i a i =是0到9中的一个数字,m a ,01≠为整数,且1*1021+-⨯≤-n m x x 。

8.设近似数*x 表示为)1010(10)1(121*---⨯++⨯+⨯±=n n m a a a x ,其中),,2,1(n i a i =是0到9中的一个数字,m a ,01≠为整数。

若*x 具有n 为有效数字,则其相对误差限)1(1*1021--⨯≤n r a ε;反之,若*x 的相对误差限)1(1*10221--⨯+≤n r a ε,则*x 至少具有n 为有效数字。

数值分析的所有知识点总结

数值分析的所有知识点总结

数值分析的所有知识点总结一、数值分析的基本概念1.1 数值分析的定义和作用数值分析是研究利用计算机对数学问题进行数值计算的一门学科。

它旨在发展和分析数值计算方法,以解决实际问题中出现的数学模型。

数值分析的主要作用在于加快科学研究和工程设计的速度,提高计算精度和可靠性,以及发现新的科学规律和工程技术。

1.2 数值计算的基本步骤数值计算通常包括以下基本步骤:建立数学模型、选择适当的数值方法、编写计算程序、进行计算和分析结果。

其中,建立数学模型是数值计算的基础,它将实际问题抽象为数学公式或方程组的形式;选择适当的数值方法是指根据具体问题的特点,选择合适的数值计算方法进行求解;编写计算程序是指将选择的数值方法用计算机程序的形式实现;进行计算和分析结果是指利用计算机进行数值计算,并分析计算结果的准确性和可靠性。

1.3 数值分析的应用范围数值分析广泛应用于科学、工程、经济、金融等领域。

在科学研究中,数值分析常用于数学建模、实验数据处理、科学计算等方面;在工程领域,数值分析常用于工程设计、结构分析、流体力学、传热传质等方面;在经济金融领域,数值分析常用于风险评估、金融工程、市场预测等方面。

二、数值计算方法2.1 插值法插值法是利用已知的离散数据(如实验数据、观测数据)推导出未知的数据值的一种数值计算方法。

常用的插值方法包括拉格朗日插值、牛顿插值、分段插值等。

2.2 数值微分与数值积分数值微分是指利用离散数据计算函数的导数值的数值计算方法。

常用的数值微分方法包括差商法、中心差商法等。

数值积分是指利用离散数据计算函数的积分值的数值计算方法。

常用的数值积分方法包括复合梯形法、复合辛普森法等。

2.3 数值线性代数数值线性代数是研究线性代数问题的数值计算方法。

它涉及到线性方程组的求解、线性方程组的特征值和特征向量的计算、矩阵的LU分解、矩阵的QR分解等内容。

2.4 非线性方程求解非线性方程求解是研究非线性方程的数值计算方法。

数值分析解决实际问题

数值分析解决实际问题

数值分析解决实际问题数值分析是一门研究利用计算机对数学问题进行数值计算的学科,它通过数值方法来解决实际问题,广泛应用于工程、科学、经济等领域。

数值分析的方法包括插值法、数值积分、常微分方程数值解、线性代数方程组求解等,这些方法在解决实际问题时发挥着重要作用。

本文将介绍数值分析在实际问题中的应用,并探讨其在解决实际问题中的重要性和价值。

一、插值法插值法是数值分析中常用的方法之一,它通过已知数据点之间的插值多项式来估计未知数据点的值。

在实际问题中,插值法常用于数据的平滑处理、曲线拟合等方面。

例如,在气象学中,我们需要根据已知的气温数据点来预测未来某一时刻的气温变化,这时可以利用插值法来进行数据的预测和分析。

二、数值积分数值积分是数值分析中的另一个重要方法,它通过数值逼近来计算定积分的近似值。

在实际问题中,数值积分常用于计算曲线下面积、求解物理学中的力学问题等。

例如,在工程学中,我们需要计算某一形状的曲线或曲面的面积或体积,这时可以利用数值积分方法来进行计算。

三、常微分方程数值解常微分方程数值解是数值分析中的重要内容之一,它通过数值方法来求解常微分方程的数值解。

在实际问题中,常微分方程数值解常用于模拟物理系统、生态系统等的动态行为。

例如,在生态学中,我们需要研究种群数量随时间的变化规律,这时可以利用常微分方程数值解来模拟和预测种群数量的变化趋势。

四、线性代数方程组求解线性代数方程组求解是数值分析中的重要内容之一,它通过数值方法来求解线性代数方程组的解。

在实际问题中,线性代数方程组求解常用于工程、经济等领域的优化问题。

例如,在工程优化中,我们需要确定某一系统的最优参数配置,这时可以利用线性代数方程组求解来进行优化计算。

综上所述,数值分析在解决实际问题中发挥着重要作用,它通过插值法、数值积分、常微分方程数值解、线性代数方程组求解等方法来对实际问题进行数值计算和分析,为工程、科学、经济等领域的发展提供了重要支持。

数值分析方法及其应用

数值分析方法及其应用

数值分析方法及其应用数值分析是一种以数值计算为基础的数学方法,通过使用计算机和数值算法来解决数学问题。

它在现代科学和工程领域中有着广泛的应用。

本文将介绍数值分析的基本概念和常见方法,并探讨其在各个领域中的应用。

一、数值分析方法概述数值分析方法是一种通过数值计算逼近真实结果的方法。

它主要包括离散化、数值逼近、数值求解和误差分析等步骤。

其中,离散化是将连续问题转化为离散问题,数值逼近是用有限的计算步骤得到问题的近似解,数值求解是通过迭代计算等方法求解数学问题,误差分析则是评估数值计算结果与真实结果之间的差异。

二、数值分析方法的常见技术1. 插值和外推:插值是通过已知数据点得到某个离散区间内的其他点的方法,而外推则是通过已知数据点得到某个离散区间外的点的方法。

常见的插值和外推方法包括拉格朗日插值、牛顿插值和样条插值等。

2. 数值积分:数值积分是通过数值方法来计算函数积分的过程。

常用的数值积分方法有梯形法则、辛普森法则和高斯积分法等。

3. 数值微分:数值微分是通过数值方法来计算函数导数的过程。

常用的数值微分方法有差分法、微分逼近法和辛普森法则等。

4. 解线性方程组:线性方程组是数值分析中的重要问题,其求解方法包括直接法和迭代法。

直接法包括高斯消元法、LU分解法和高斯-赛德尔迭代法等,而迭代法则主要包括雅可比迭代法和共轭梯度法等。

5. 数值优化:数值优化是一种通过数值方法找到函数的最优解的过程。

常用的数值优化方法有梯度下降法、牛顿法和拟牛顿法等。

三、数值分析方法的应用领域1. 工程领域:数值分析方法在工程领域中有着广泛的应用。

例如,在结构力学中,可以利用有限元法对复杂结构进行分析;在电力系统中,可以利用潮流计算方法优化电力的分配和传输;在流体力学中,可以通过数值模拟方法研究流体的运动和传热。

2. 金融领域:数值分析方法在金融领域中也有着重要的应用。

例如,可以通过数值模拟方法对股票价格、利率和汇率等进行预测和风险评估;在期权定价中,可以利用数值方法计算期权的价值。

数值分析

数值分析
误差:e( x1 x2 ) x1 e( x2 *) x2 e( x1 ) x1 x2 x1 x2 x1 e( x2 *) x2 e( x1 ) e( x1 )e( x2 *) 误差限: ( x x ) x ( x2 *) x2 ( x )
* * 1 2 * 1 * * 1 * * * * * * * * * * *
到x *的第一位非零数字共有 n位,就说x * 有n位有效数字.

x* 10m (a1 a2 101 an 10( n1) ) 1 x x * 10mn1 2
(2.1)
其中a1 0 . 并且 (2.2)
例1
• 按四舍五入写出下述各数具有5位有效数字的近似 数: 187.9325 0.037 855 51 8.000 033 2.718 281 8
加法和减法结果的误差
(x
* 1
x2 ) ( x1 x2 )
* 1
*
(x
x1 ) ( x2 x2 )
*
*
e( x ) e( x2 )
* 1
误差限: (x x ) (x ) (x )
* 1 * 2 * 1 * 2
乘法的结果误差
x x x1 x2 x x ( x x1 x )(x2 x2 x2 ) x1 x2 ( x1 e( x1 ))(x2 e( x2 )) x x x x x e( x2 ) x2 e( x ) e( x )e( x2 ) x e ( x2 ) x2 e ( x ) e ( x ) e ( x 2 )
例2 重力加速度
若以m/s2为单位, g≈9.80m/s2, 1 m n 1 1 * 10 g 9.80 102 , 2 2 * 1 按(2.1), m 0, n 3. 绝对误差限 1 102. 2 若以km/s2为单位, g≈0.00980m/s2, 1 g 0.00980 105 , 2 * 1 按(2.1), m 3, n 3. 绝对误差限 2 105. 2 而相对误差限相同:

数值分析实验报告5篇

数值分析实验报告5篇

误差分析实验1.1(问题)实验目的:算法有“优”与“劣”之分,问题也有“好”与“坏”之别。

对数值方法的研究而言,所谓坏问题就是问题本身对扰动敏感者,反之属于好问题。

通过本实验可获得一个初步体会。

数值分析的大部分研究课题中,如线性代数方程组、矩阵特征值问题、非线性方程及方程组等都存在病态的问题。

病态问题要通过研究和构造特殊的算法来解决,当然一般要付出一些代价(如耗用更多的机器时间、占用更多的存储空间等)。

问题提出:考虑一个高次的代数多项式)1.1()()20()2)(1()(201∏=-=---=k k x x x x x p显然该多项式的全部根为1,2,…,20共计20个,且每个根都是单重的。

现考虑该多项式的一个扰动)2.1(0)(19=+x x p ε其中ε是一个非常小的数。

这相当于是对(1.1)中19x 的系数作一个小的扰动。

我们希望比较(1.1)和(1.2)根的差别,从而分析方程(1.1)的解对扰动的敏感性。

实验内容:为了实现方便,我们先介绍两个Matlab 函数:“roots ”和“poly ”。

roots(a)u =其中若变量a 存储n+1维的向量,则该函数的输出u 为一个n 维的向量。

设a 的元素依次为121,,,+n a a a ,则输出u 的各分量是多项式方程01121=+++++-n n n n a x a x a x a的全部根;而函数poly(v)b =的输出b 是一个n+1维变量,它是以n 维变量v 的各分量为根的多项式的系数。

可见“roots ”和“poly ”是两个互逆的运算函数。

;000000001.0=ess );21,1(zeros ve = ;)2(ess ve =))20:1((ve poly roots +上述简单的Matlab 程序便得到(1.2)的全部根,程序中的“ess ”即是(1.2)中的ε。

实验要求:(1)选择充分小的ess ,反复进行上述实验,记录结果的变化并分析它们。

常用数值分析方法

常用数值分析方法

常用数值分析方法1.插值方法插值是通过已知数据点的近似值,获得未知位置上的函数值。

常用的插值方法包括拉格朗日插值、牛顿插值和分段线性插值等。

插值方法通常用于数据的光滑处理、曲线拟合和函数逼近等问题。

2.数值微分与积分方法数值微分是通过有限差分等方法,对实际问题的函数进行求导。

数值积分则是通过数值方法求解复杂函数的积分。

常用的数值微分与积分方法包括欧拉法、龙格-库塔法和辛算法等。

3.非线性方程求解非线性方程求解是求解形如f(x)=0的方程,其中f(x)是一个非线性函数。

常用的非线性方程求解方法包括二分法、牛顿法和割线法等。

这些方法基于不同的数学原理来逼近方程的根。

4.线性方程组求解线性方程组求解是求解形如Ax=b的方程组,其中A是一个矩阵,b 是一个向量。

常用的线性方程组求解方法包括高斯消元法、LU分解和迭代法等。

这些方法可以高效地求解大规模的线性方程组。

5.最小二乘法最小二乘法是一种用于拟合实验或观测数据的方法。

它通过最小化观测数据与理论模型之间的残差平方和,得到最佳的参数估计。

最小二乘法广泛应用于曲线拟合、回归分析和信号处理等领域。

6.数值优化数值优化是在约束条件下求解最优化问题的方法。

常用的数值优化方法包括梯度下降法、共轭梯度法和拟牛顿法等。

这些方法可以在函数复杂或维度高的情况下,有效地寻找最优解。

7.偏微分方程数值解法偏微分方程数值解法是用数值方法解决偏微分方程的方法。

常用的数值解法包括有限差分法、有限元法和谱方法等。

这些方法广泛应用于物理学、工程学和金融学等领域,可以模拟和预测复杂现象。

总之,数值分析方法在科学和工程领域中起着重要的作用。

通过数学和计算机的结合,数值分析使得复杂计算变得简单,从而有效解决各种实际问题。

数值分析

数值分析

Ch1、引 论§1、数值分析及其特点1、数值分析主要研究用计算机求解数学问题的数值方法及理论,内容主要包括: ①数值逼近(插值与拟合、多项式逼近和数值积分等)(Ch2~Ch4) ②数值代数(求解线性、非线性方程以及特征问题的数值方法)(Ch6~Ch9) ③常微分方程的数值解法(Ch5)2、数值分析的特点①首先要有可靠的理论分析,以确保算法在理论上的收敛性和数值稳定性; ②其次要对计算结果进行误差估计,以确定其是否满足精度; ③还要考虑算法的运行效率,即算法的计算量与存储量。

例如Cooley 和Tukey1965年提出FFT ,NN N 22log 2,N=32K ,1000倍§2、数值分析中的误差1、误差的类型与来源 ①模型误差; ②观测误差;③截断误差(方法误差) —模型的准确解与数值方法准确解之间的误差; ④舍入误差—实数形式的原始数据与浮点形式的计算机数据之间的误差。

数值分析主要研究截断误差与舍入误差。

例1、根据Taylor 展式)(!!212x R n x x x e n nx++⋅⋅⋅+++=计算1-e (误差小于0.01)。

解: )(!5)1(!4)1(!3)1(!2)1()1(1554321x R e+-+-+-+-+-+=-12012416121-+-≈(截断误差) 3667.0≈ (舍入误差)2、误差的基本概念 ①误差与误差限设x 为某量的精确值,*x 为x 的一个近似值,则称**x x e -=为*x 的(绝对)误差,x x x e r**-=为*x 的相对误差。

用某种方法确定的误差的某个上界*ε称为*x 的误差限,显然**ε≤-x x ,即εε+≤≤-**x x x ,***x r εε=称为*x 的相对误差限。

误差限取决于测量工具和计算方法。

②函数值的计算误差设),,,(21n x x x f A =,***1,,,n n x x x 为n x x x ,,,21 的近似值,则 ()),,,(),,,(21***1**n n n x x x f x x x f A A A e -=-=()),,(),,(**2*11*1**2*1n k k nk k n x x x R x x x x x x f ⋅⋅⋅+-⎥⎦⎤⎢⎣⎡∂⋅⋅⋅∂=∑=(多元函数一阶Taylor 展式)()**1*1**2*1),,(k n k k k k nk k n e x f x x x x x x f ∑∑==⎥⎦⎤⎢⎣⎡∂∂=-⎥⎦⎤⎢⎣⎡∂⋅⋅⋅∂≈记为,故误差限为)()(*1**k nk k x x f A εε∑=⎥⎦⎤⎢⎣⎡∂∂≈§3、算法的数值稳定性与病态问题1、算法的数值稳定性 例2、计算)6,2,1,0(510=+=⎰n dx x x I nn ,并做误差分析。

数值分析知识点总结

数值分析知识点总结

数值分析知识点总结数值分析是一门研究数值计算方法的学科,它旨在研究如何使用计算机算法来解决数学问题。

数值分析广泛应用于科学与工程领域,如物理学、化学、计算机科学、经济学等,有助于我们在计算机上进行精确、高效、可靠的数值计算。

以下是数值分析的一些重要知识点。

1.数值误差:数值计算中存在着各种误差,包括舍入误差、截断误差、传播误差等。

舍入误差是由于计算机对无限小数进行近似表示而产生的误差,截断误差是由于计算方法不完全而导致的误差,传播误差是由于误差在计算过程中的传播而产生的误差。

2.插值与外推:插值是一类问题,它的目标是通过已知数据点的近似值来估计未知点的值。

插值方法包括拉格朗日插值、牛顿插值等。

外推是在已知数据点外估计函数值的方法,例如外推法、Richardson外推法等。

3.数值积分与微分:数值积分是计算函数在给定区间上的定积分的近似值的方法。

常见的数值积分方法有梯形法则、辛普森法则、龙贝格法则等。

数值微分是通过计算函数在给定点的导数的近似值来估计函数的变化率。

4.线性方程组的求解:线性方程组是数值计算中的重要问题之一,其解决方法包括直接法和迭代法。

直接法是通过代数运算求解线性方程组的精确解,如高斯消元法、LU分解法等。

迭代法是通过迭代计算逼近线性方程组的解,如雅可比迭代法、高斯-赛德尔迭代法等。

5.非线性方程的求解:非线性方程求解是指求解形式为f(x)=0的方程的根。

常用的非线性方程求解方法有二分法、牛顿法、割线法等。

6.常微分方程的数值解法:常微分方程的数值解法是指通过计算机算法来近似求解微分方程的解。

常用的数值解法包括欧拉法、改进的欧拉法、龙格-库塔法等。

7.特征值与特征向量的计算:特征值和特征向量是矩阵与线性变换中的重要概念。

求解特征值和特征向量可以帮助我们理解矩阵或线性变换的性质。

常用的特征值计算方法有幂法、反幂法等。

8.曲线拟合与回归分析:曲线拟合是通过给定的散点数据来拟合出一个函数曲线的方法。

数值分析公式大全

数值分析公式大全

数值分析公式大全数值分析(Numerical Analysis)是数学的一个分支,主要研究数学问题的计算方法和数值计算的理论基础。

数值分析具有广泛的应用领域,包括物理学、工程学、经济学、计算机科学等。

在数值分析中,有许多重要的公式和方法,下面是一些常用的数值分析公式:1.插值公式插值公式是通过已知函数在给定数据点上的取值来求出未知函数在其他数据点上的近似值的方法。

常见的插值公式包括拉格朗日插值、牛顿插值、埃尔米特插值等。

2.数值微积分公式数值微积分公式主要用于计算函数的导数和积分的近似值。

常见的数值微积分公式包括梯形公式、辛普森公式、龙贝格公式等。

3.线性方程组解法线性方程组解法是求解形如Ax=b的线性方程组的方法,其中A是一个已知的矩阵,b是一个已知的向量。

常见的线性方程组解法包括高斯消元法、LU分解法、迭代法等。

4.非线性方程求根非线性方程求根是求解形如f(x)=0的非线性方程的方法,其中f(x)是一个已知的函数。

常见的非线性方程求根方法包括二分法、牛顿迭代法、割线法等。

5.数值积分公式数值积分公式主要用于计算函数在给定区间上的积分近似值。

常见的数值积分公式包括梯形公式、辛普森公式、高斯积分公式等。

6.数值微分公式数值微分公式用于计算函数的导数的近似值。

常见的数值微分公式包括中心差分公式、前向差分公式、后向差分公式等。

7.数值优化方法数值优化方法主要用于求解最优化问题,即求解函数的最大值或最小值。

常见的数值优化方法包括牛顿法、梯度下降法、拟牛顿法等。

8.常微分方程数值解法常微分方程数值解法用于求解形如dy/dx=f(x,y)的常微分方程的数值解。

常见的常微分方程数值解法包括欧拉方法、龙格-库塔方法等。

9.偏微分方程数值解法偏微分方程数值解法用于求解形如u_t=f(u,x,y)+Φ(u,x,y)的偏微分方程的数值解。

常见的偏微分方程数值解法包括有限差分法、有限元法等。

上述公式和方法只是数值分析中的一部分,不同问题需要选择适合的公式和方法进行求解。

数值分析方法

数值分析方法

数值分析方法数值分析方法是一种利用计算机对数学问题进行数值计算和分析的方法。

它是数学、计算机科学和工程学的交叉学科,广泛应用于科学计算、工程设计、经济金融等领域。

数值分析方法的研究对象包括数值逼近、数值积分、常微分方程数值解、偏微分方程数值解等,是现代科学技术发展中不可或缺的一部分。

数值分析方法的基本思想是将连续的数学问题转化为离散的数值计算问题,通过适当的数值计算方法来求得问题的近似解。

在实际应用中,许多复杂的数学问题往往无法通过解析方法求得精确解,这时就需要借助数值分析方法来进行近似计算。

例如,在工程设计中,通过有限元分析方法可以对结构的受力情况进行数值模拟,帮助工程师优化设计方案;在经济金融领域,数值方法可以用来对复杂的金融衍生品进行定价和风险管理。

数值分析方法的研究内容非常丰富,其中数值逼近是数值分析方法的基础之一。

数值逼近是指用简单的数学函数来近似复杂的函数,常见的数值逼近方法包括插值、拟合和最小二乘逼近。

通过数值逼近,可以将连续函数转化为离散的数据点,从而方便进行数值计算和分析。

另一个重要的研究内容是数值积分,数值积分是对定积分的数值近似计算。

在实际问题中,很多函数的积分并不能通过解析方法求得,这时就需要借助数值积分方法来进行近似计算。

常见的数值积分方法包括梯形法则、辛普森法则和龙贝格积分法等,这些方法在科学计算和工程设计中都有着广泛的应用。

此外,常微分方程数值解和偏微分方程数值解也是数值分析方法的重要研究内容。

在物理、生物、工程等领域中,许多实际问题都可以用微分方程来描述,通过数值方法可以对这些微分方程进行数值求解,得到问题的近似解。

常微分方程数值解方法包括欧拉法、龙格-库塔法等,而偏微分方程数值解方法包括有限差分法、有限元法等。

总之,数值分析方法在现代科学技术发展中发挥着重要作用,它为科学研究和工程应用提供了强大的数值计算工具。

通过数值分析方法,可以对复杂的数学问题进行近似计算,为实际问题的求解提供了有效的途径。

数值分析

数值分析

二 数值分析(一) 数值分析的背景随着计算机技术的发展和科学技术的进步, 计算数学的理论与基本方法已影响到许多学科, 并在生产、管理以及科学研究中得到了广泛应用。

数值分析作为计算数学的主要部分, 它是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, 是一门与计算机使用密切结合的实用性和实践性很强的数学课程, 是应用数学专业、信息与计算科学专业及很多理工科专业的核心课程。

数值分析除了具备数学高度抽象性与严密科学性的特点外, 有其自身的特点, 其理论体系构建、算法设计等的思维方式具有鲜明特征, 与其它数学课程相比, 更加注重方法和解决实际问题的工程思想, 特别注意在方法的精确性和有效性之间平衡。

[11] (二)误差来源利用数值方法求解得到的数值解是解析解的近似结果,因而误差是不可避免的。

误差的来源是多方面的,产生误差的原因主要有以下几个方面:1.模型误差:数学模型——对实际问题的仅是刻画:基于对实际问题近似描述的数学模型进行数值计算,例如利用函数的n 阶Taylor 展式()()()()()()()()()()2000000002!!n nnf x fx f x f x f x x x x x x x x x n ο'''=+-+-++-+-计算函数值;2.观测误差:数学模型或计算公式中通常包含若干参数,这些参数往往是通过观测或实验得到的,这样得到的参数与其真值之间有一定的差异即所谓的观测误差,例如描述弹簧受迫振动的二阶线性常系数微分方程()22d x dx mkx f t dtdtω++=中的质量m 、阻尼系数ω和弹性系数k 等。

更一般地:对物体的长宽高、电压、温度、速度的量测等。

3.截断误差:许多数学运算是通过极限过程定义的,如微分、积分以及无穷级数求和等,由于计算机只能完成有限的算术预算和逻辑运算,所以在利用计算机进行计算是需要把无限的计算过程用有限的计算过程代替,由此产生的误差成为截断误差;4.舍入误差:实际计算时只能按有限位进行,特别是里用计算机计算,由于计算机的有限位的限制,对参与运算的数据以及运算结果往往要进行舍入,例如利用公式2A R π=计算圆的面积时,π需用有限的小数代替,由此产生的误差成为舍入误差。

常用数值分析方法

常用数值分析方法

常用数值分析方法常用数值分析方法指的是应用数值计算方法研究和解决实际问题的一类方法。

它涉及到计算机科学、数学、算法及相关工程应用等多个领域的交叉应用,被广泛应用于科学研究、工程设计、经济分析、物理模拟、天气预测等领域。

以下是常用的数值分析方法的介绍。

1.插值法:插值法是通过已知数值点的函数值来推导任意点的函数值。

其中最常用的方法是拉格朗日插值法和牛顿插值法。

插值法在数值计算、图像处理、信号处理等领域有广泛应用。

2.数值微分与积分:数值微分和积分方法是通过一系列近似计算来求解微分和积分问题,常用的方法有数值微分公式、数值积分公式和龙格-库塔方法等。

这些方法在工程数学、物理学、金融学等领域得到了广泛应用。

3.非线性方程求解:非线性方程求解方法用于求解形如f(x)=0的非线性方程,在科学计算和工程设计中具有重要作用。

常用的方法有二分法、牛顿法、割线法、迭代法等。

4.数值优化:数值优化方法是求解最优化问题的一种方法,常用的算法有梯度下降法、共轭梯度法、拟牛顿法、模拟退火算法、遗传算法等。

这些方法被广泛应用于机器学习、数据挖掘、工程设计等领域。

5.差分方程与差分法:差分方程是运用差分近似的数值方法来求解常微分方程的一种方法。

常用的差分法有向前差分法、向后差分法、中心差分法等。

差分法在数值模拟、物理仿真等领域有广泛应用。

6.线性代数方程组的数值解法:数值解线性代数方程组是数值分析中的经典问题之一、常用的算法有高斯消元法、LU分解法、迭代法(如雅可比法、高斯-赛德尔法、稀疏矩阵迭代法)等。

7.数值逼近与最小二乘拟合:数值逼近和最小二乘拟合方法是通过一系列近似计算来拟合和逼近已知的数据集。

常用的方法有多项式拟合、最小二乘法、曲线拟合、样条插值等。

这些方法在数据分析、信号处理、模糊识别等方面有广泛应用。

8.数值统计:数值统计方法是通过数值计算和统计学方法来处理和分析实际数据。

常用的方法有假设检验、参数估计、方差分析、回归分析等。

数值分析知识点大全总结

数值分析知识点大全总结

数值分析知识点大全总结一、数值计算方法数值计算方法是数值分析的基础,它涵盖了数值逼近、数值积分、插值与拟合、数值微分与数值积分、解线性方程组、求解非线性方程与方程组、解常微分方程等内容。

下面我们将逐一介绍这些方面的知识点。

1. 数值逼近数值逼近是研究如何用简单的函数来近似一个复杂的函数的方法。

常见的数值逼近方法包括多项式逼近、三角函数逼近、曲线拟合等。

其中,最为重要的是多项式逼近,它可以用来近似任意函数,并且具有较好的数学性质。

2. 数值积分数值积分是研究如何用离散的数据来估计连续函数的积分值的方法。

常见的数值积分方法包括梯形公式、辛普森公式、龙贝格公式等。

其中,辛普森公式是一种较为精确的数值积分方法,它可以用来估计任意函数的积分值,并且具有较好的数值稳定性。

3. 插值与拟合插值与拟合是研究如何用离散的数据来构造连续函数的方法。

常见的插值方法包括拉格朗日插值、牛顿插值等。

而拟合方法则是研究如何用简单的函数来拟合复杂的数据,常见的拟合方法包括最小二乘法、最小二乘多项式拟合等。

4. 数值微分与数值积分数值微分与数值积分是研究如何用差分方法来估计导数与积分的值的方法。

常见的数值微分方法包括向前差分、向后差分、中心差分等。

而数值积分方法则可以直接用差分方法来估计积分的值。

5. 解线性方程组解线性方程组是研究如何用迭代法或直接法来求解线性方程组的方法。

常见的迭代法包括雅各比迭代法、高斯-赛德尔迭代法等。

而直接法则是指用消元法来求解线性方程组的方法。

6. 求解非线性方程与方程组求解非线性方程与方程组是研究如何用迭代法来求解非线性方程与方程组的方法。

常见的迭代法包括牛顿法、割线法等。

其中,牛顿法是一种非常高效的求解非线性方程与方程组的方法,它具有收敛速度快的特点。

7. 解常微分方程值积分方法包括龙格-库塔法、变步长欧拉法、变步长龙格-库塔法等。

其中,龙格-库塔法是一种较为精确的数值积分方法,它可以用来求解各种类型的常微分方程。

数值分析

数值分析

数值分析的研究对象和特点数值分析(numerical analysis)是研究分析用计算机求解数学计算问题的数值计算方法及其理论的学科,是数学的一个分支,它以数字计算机求解数学问题的理论和方法为研究对象。

为计算数学的主体部分。

数值分析也称为数值计算方法。

数学学科十分广泛,数值分析属于计算数学的范畴,这里只涉及科学和工程计算中常见的数学问题,如函数的插值计算方法、离散数据的拟合、微分与积分、线性和非线性方程、矩阵特征值问题、微分方程等。

数百年前,人类已经将数学应用在建筑、战争、会计,以及许多领域之上,最早的数学大约是西元前1800年巴比伦人泥板(Babylonian tablet )上的计算式子。

例如所谓的勾股数(毕氏三元数),(3, 4, 5),是直角三角形的三边长比,在巴比伦泥板上已经发现了开根号的近似值。

数值分析在传统上一直不断的在改进,因为像巴比伦人的近似值,至今仍然是近似值,即使用电脑计算也找不到最精确的值.由于近几十年来计算机的迅速发展,数值计算方法的应用已经普遍深入到各个科学领域,很多复杂和大型的计算问题都可以在计算机上进行计算,新的、有效的数值方法不断出现。

现在,科学与工程中的数值计算已经成为各门自然学科和工程技术科学研究的一种重要手段,成为与实验和理论并列的一个不可缺少的环节。

所以,数值分析既是一个基础性的,同时也是一个应用性的数学学科,与其他学科的联系十分紧密。

运用数值分析解决问题的过程:实际问题→数学模型→数值计算方法→程序设计→上机计算求出结果。

数值分析这门学科有如下特点:一是面向计算机;二是有可靠的理论分析;三是要有好的计算复杂性;四是要有数值实验;五是要对算法进行误差分析。

主要内容:插值法,函数逼近,曲线拟和,数值积分,数值微分,解线性方程组的直接方法,解线性方程组的迭代法,非线性方程求根,常微分方程的数值解法。

用数值方法求解数学问题首先要构造算法,即由运算规则(包括算术运算、逻辑运算和运算顺序)构成的完整的解题过程。

数值分析知识点总结

数值分析知识点总结

数值分析知识点总结一、绪论数值分析是一门研究如何使用数值方法解决数学问题的学科。

它广泛应用于科学、工程、医学等领域。

在数值分析中,我们通常将实际问题转化为数学模型,然后使用计算机进行计算。

数值分析的主要内容包括:误差分析、插值与拟合、线性方程组求解、微分方程求解等。

二、误差分析误差分析是数值分析中的一个重要概念。

它包括绝对误差、相对误差和误差限等概念。

在计算过程中,误差会传递和累积,因此需要进行误差分析以评估计算结果的精度。

常用的误差分析方法有:泰勒级数展开、中点公式等。

三、插值与拟合插值与拟合是数值分析中的两个重要概念。

插值方法用于通过一组已知数据点生成一个函数,该函数能够近似地描述这些数据点之间的关系。

拟合方法则是通过一组已知数据点生成一个最佳拟合线或曲面,使得这个线或曲面与已知数据点之间的误差尽可能小。

常用的插值与拟合方法有:线性插值、多项式插值、样条插值、最小二乘法等。

四、线性方程组求解线性方程组是数值分析中经常遇到的一类方程组。

对于线性方程组,我们通常使用迭代法或直接法进行求解。

迭代法包括:雅可比迭代、高斯-赛德尔迭代、松弛法等。

直接法包括:高斯消元法、逆矩阵法等。

在实际应用中,我们通常会选择适合问题的计算方法,并根据需要进行优化。

五、微分方程求解微分方程是描述变量之间的函数关系的一类方程。

在数值分析中,我们通常使用数值方法对方程进行离散化处理,然后使用计算机进行求解。

常用的微分方程求解方法有:欧拉方法、龙格-库塔方法等。

对于复杂的微分方程,我们还可以使用谱方法、有限元方法等进行求解。

六、总结数值分析是一门应用广泛的学科,它涉及到许多数学知识和计算机技术。

在实际问题中,我们需要根据问题的特点选择合适的数值方法进行解决。

在进行计算时,需要注意误差分析、算法的稳定性和收敛性等问题。

随着计算机技术的发展,数值分析的应用领域也在不断扩大,例如、大数据分析等领域。

因此,数值分析的学习和应用具有重要意义。

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拉格朗日插值#include<iostream>using namespace std;unsigned int i,j,k,n;float a[200]={0},b[200]={0};//数组a用来存放x[i]b用来存放y[i]double x,xmt=1,sum=0;//xmt为分式累乘器,sum为累加器void input()//输入函数{cout<<"Please input n"<<endl<<"n=";cin>>n;if(n>199)//防止数组溢出{cout<<"unable to calculate,n is too big"<<endl<<"Please type in n"<<endl<<"n=";cin>>n;}else{for(i=0;i<=n;i++)//输入x[i]{cout<<"Please input x"<<i<<endl<<"x"<<i<<"=";cin>>a[i];}for(i=0;i<=n;i++)//输入y[i]{cout<<"Please input y"<<i<<endl<<"y"<<i<<"=";cin>>b[i];}cout<<"Please input x"<<endl<<"x=";//输入xcin>>x;}}double cal()//计算函数{for(k=0;k<=n;k++){for(j=0;j<=n;j++){if(j!=k){xmt*=(1.0*(x-a[j])/(a[k]-a[j]));}}sum+=b[k]*xmt;xmt=1;//累乘器清零}return(sum);}void main(){while(1)//让程序可以一直工作,而不是一次性的{input();cout<<"拉格朗日插值结果为:y="<<cal()<<endl;//结果sum=0;//累加器清零,便于下次计算}}牛顿插值#include<iostream>#include<math.h>void main(){int n,i,j;double A[50][50];double x[50],y[50];double K=1,X=0,N=0,P;cout<<"请输入插值阶数:"<;cin>>n;for (i=0;i<=n;i++){cout<<"请输入x"<<i<<"=";cin>>x[i];cout<<"请输入y"<<i<<"=";cin>>y[i];A[i][0]=x[i];A[i][1]=y[i];}for(j=2;j<=n+1;j++){for(i=1;i<=n;i++){A[i][j]=(A[i][j-1]-A[i-1][j-1])/(A[i][0]-A[i-j+1][0]);} }for(i=0;i<=n;i++){cout<<"输出第"<<i<<"阶插值为:"<<A[i][i+1]<<endl;} cout<<"索要带入计算的x的值:X=";cin>>X;for(i=0;i<n;i++){K*=X-x[i];N+=A[i+1][i+2]*K;P+A[0][1]+N;}cout<<"所要求的函数值为:y="<<P<<endl;}龙贝格#include<iostream>#include<cmath>using namespace std;const int MAXRepeat = 100; //最大允许重复double function(double x)//被积函数,根据自己的需要手工输入{double s;s = 1.0 / (1 + x);return s;}void Romberg(double a, double b, double epsion, double f(double x)){int m = 1;int n = 1;int k;double h;double ep;double p;double xk;double s;double q;double T[MAXRepeat];h = b - a;T[0] = 0.5 * h * (f(a) + f(b));ep = epsion + 1.0;while ((ep >= epsion) && (m < MAXRepeat)){p = 0.0;for (k = 0; k < n; k++){xk = a + (k + 0.5) * h; // n-1p = p + f(xk); //计算∑f(xk+h/2),T} // k=0p = (T[0] + h * p) / 2.0; //T`m`(h/2),变步长梯形求积公式s = 1.0;for (k = 1; k <= m; k++){s = 4.0 * s; //[pow(4,m)T`m`(h/2)-T`m`(h)]/[pow(4,m)-1],2m阶牛顿柯斯特公式,即龙贝格公式q = (s * p - T[k - 1]) / (s - 1.0);T[k-1] = p;p = q;}ep = fabs(q - T[m - 1]);m++;T[m - 1] = q;n++; // 2 4 8 16h /= 2.0;}for (int i = 0; i < m; i++){int j;if (!(i % j)){cout<<T[i]<<endl;}else{cout<<T[i]<<" ";}j++;}}int main(){double a;double b;double epsion;cout<<"Please input the lower limit: ";cin>>a;cout<<"Please input the upper limit: ";cin>>b;cout<<"Please input the precision : ";cin>>epsion;Romberg( a, b, epsion, function);return 0;二分法#include <iostream.h>#include <math.h> #defineeps 0.1double fun(double x) { return x*x-3*x; }doubled iff_fun(double x) { return 2*x-3; }double dichotomy(double a,double b) {double c = 0.0;if((diff_fun(a) < 0) && (diff_fun(b) > 0)) { while(true) {c = (a + b)/2;if(diff_fun(c) < 0) {a=c;if(fabs((a-b)) <eps){ return (a+b)/2; }}else if(diff_fun(c) == 0){ return c; }else { b = c;if(fabs((a-b)) <eps){ return (a+b)/2; }}}}迭代法#include<iostream>#include<string>#include<cmath>using namespace std;double e=2.718281818284;double f(double x){double a=pow(e,-1*x);return x-(x-a)/(1+a);}void NewtonDiedai(double x,double d){ double a=x;double b=f(a);int k=0; //记录循环的次数while(((a-b)>d) || ((a-b)<-1*d)){ cout<<a<<endl;a=b;b=f(a);k++;if(k>100){cout<<"迭代失败!(可能是函数不收敛)"<<endl; return ;}}cout<<b<<endl;return;}int main(){cout<<"请输入初始值x0和要求得结果的精度:";double x,d;cin>>x>>d;NewtonDiedai(x,d);return 0;}/*雅可比算法的代码实现*/#include<iostream>#include<iomanip>#include<string>#include<vector>using namespace std;//函数求数组中的最大值double MaxOfList(vector<double>x){double max=x[0];int n=x.size();for(int i=0;i<n;i++)if(x[i]>max) max=x[i];return max;}迭代法的加速#include <iostream>#include<iomanip.h>using namespace std;int change_num=0;void display(double **l_array,int r_size1,int r_size2) //这个函数是用来显示矩阵(主要是用来调试使用的){for(int i=0; i<r_size1; i++)for(int j=0; j<r_size2; j++){if(j!=0){cout<<setprecision(4)<<setiosflags(ios_base::left)<<setw(7)<<l_array[i][j];}else{cout<<setprecision(4)<<setiosflags(ios_base::left)<<l_array[i][j]<<" ";}if(j+1==r_size2){cout<<endl;}}cout<<resetiosflags(ios_base::left);}//这个下面的是算出上三角形bool Change(double **&array,int r_size,int c_size){int k=0;double max=array[k][k];int num=0;bool flag=false;while(k<r_size) //k表示现在在哪一行{max=array[k][k];for(int i=k; i<r_size; i++){if(array[i][k]>max){flag=true;max=array[i][k];num=i; //num表示最大行的行数}}if(!flag){num=k;}if(max==0) //如果一个列中的最大数是0的话那就说明这个矩阵的奇异矩阵{return false;}else if(k!=num){double temp=0;for(int i=0; i<c_size; i++){temp=array[k][i];array[k][i]=array[num][i];array[num][i]=temp;change_num++;}}for(int i=k; i<r_size-1; i++){double temp=array[i+1][k]; //这里的temp一定要保存的,因为直接使用array[i+1][k],在下面的计算中会改变for(int j=k; j<c_size; j++){array[i+1][j]-=((temp/array[k][k])*array[k][j]);}}k++;flag=false;}return true;}double Rowlay(double **&array,int r_size, int c_size ) // 求行列式{double sum=1;for(int i=0; i<r_size; i++){sum*=array[i][i];}return sum;}void Equation(double **&array,int r_size, int c_size) //求方程组解{for(int i=0; i<r_size; i++){double temp1=array[i][i];for(int j=i; j<c_size; j++){array[i][j]/=temp1;}}for(int i=1; i<r_size; i++){for(int j=i-1; j>=0; j--){double temp2=array[j][i];for(int h=i; h<c_size; h++){array[j][h]-=(temp2*array[i][h]);}}}}int main(){int count=0;cin>>count;double **array=new double*[count];for(int i=0; i<count; i++){array[i]=new double[count+1];}for(int i=0; i<count; i++)for(int j=0; j<count+1; j++){cin>>array[i][j];}bool flag=Change(array,count,count+1);if(flag){cout<<endl;double value=Rowlay(array,count,count+1);if(change_num%2==1){value*=-1;}cout<<"行列式为"<<value<<endl;Equation(array,count,count+1);cout<<"方程解为"<<endl;for(int i=0; i<count; i++){char ch='x'+i;cout<<ch<<"= "<<array[i][count]<<endl;}display(array,count,count+1);}else{cout<<"这个矩阵是奇异矩阵"<<endl;cout<<"这个方程无数解!!!"<<endl;cout<<"行列式为"<<0<<endl;}for(int j=0; j<count; j++){delete array[j];}delete []array;}。

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