数值分析重点公式
数值分析学习公式总结
数值分析学习公式总结数值分析是数学的一个分支，研究如何利用计算机求解数学问题。
数值分析学习过程中会遇到许多公式，下面对其中一些重要的公式进行总结。
1.插值公式：-拉格朗日插值公式：设已知函数 f 在 [a,b] 上的 n+1 个节点，节点分别为x0,x1,...,xn，且在这些节点上 f(x0),f(x1),...,f(xn) 均已知。
则对于任意x∈[a,b]，可使用拉格朗日插值公式来估计f(x)，公式如下：-牛顿插值公式：牛顿插值公式是通过差商的方法来构造插值多项式的公式。
设已知函数 f 在 [a,b] 上的 n+1 个节点，节点分别为 x0,x1,...,xn，且在这些节点上 f(x0),f(x1),...,f(xn) 均已知。
则对于任意x∈[a,b]，可使用牛顿插值公式来估计f(x)，公式如下：2.数值积分公式：-矩形公式：矩形公式是用矩形面积来估计曲线下的面积，主要有左矩形公式、右矩形公式和中矩形公式。
以左矩形公式为例，对应区间[a,b]，将[a,b]分割成n个等长子区间，取每个子区间左端点的函数值作为矩形的高，子区间长度作为矩形的宽，则曲线下的面积可以近似为各个矩形面积的和，公式如下：-梯形公式：梯形公式是用梯形面积来估计曲线下的面积，主要有梯形公式和复合梯形公式。
以梯形公式为例，对应区间[a,b]，将[a,b]分割成n个等长子区间，取每个子区间两个端点对应的函数值作为梯形的底边的两个边长，子区间长度作为梯形的高，则曲线下的面积可以近似为各个梯形面积的和，公式如下：-辛普森公式：辛普森公式是用抛物线面积来估计曲线下的面积，对应区间[a,b]，将[a,b]分割成n个等长子区间，取每个子区间三个端点对应的函数值作为抛物线的三个顶点，则曲线下的面积可以近似为各个抛物线面积的和，公式如下：3.线性方程组求解公式：- Cramer法则：Cramer法则适用于 n 个线性方程、n 个未知数的线性方程组。
数值分析各章重点公式整理
数值分析各章重点公式整理数值分析是计算数学的一个分支，主要涉及计算和分析数值近似解的方法。
本文将从数值分析的基本概念、插值与逼近、数值微分和数值积分、非线性方程数值解、线性方程组直接解法、线性方程组迭代解法和特征值问题等几个方面，对数值分析中的重点内容进行整理。
一、数值分析的基本概念数值分析是用数值方法解决实际问题的方法和技术。
其主要研究目标是通过一定的计算机运算来获取数学问题的近似解。
数值分析涉及到误差分析、收敛性分析、稳定性分析等概念，对于数值方法的正确性和可行性提供了理论依据。
二、插值与逼近插值是通过已知数据点构造一个函数，使得这个函数通过已知数据点。
常用的插值方法有拉格朗日插值和牛顿插值。
逼近是选择一种较为简单的函数来近似表示给定的复杂函数。
常用的逼近方法有最小二乘法和切比雪夫逼近。
三、数值微分和数值积分数值微分主要研究如何通过函数值的有限差分来估计导数值。
常用的数值微分方法有前向差分、后向差分和中心差分。
数值积分主要研究如何通过数值方法求出函数在一定区间上的定积分值。
常用的数值积分方法有梯形法则和 Simpson 法则。
四、非线性方程数值解非线性方程通常难以用解析方法求解，而数值方法则可以通过迭代来逼近方程的根。
常用的数值解法有二分法、牛顿法和割线法。
同时，对于多维非线性方程，也可以使用牛顿法的变形，牛顿下山法。
五、线性方程组直接解法线性方程组是数值分析中的一个重要问题。
直接解法主要有高斯消元法、LU 分解法和 Cholesky 分解法。
高斯消元法通过矩阵的初等行变换将线性方程组化为上三角方程组来求解。
LU 分解法将系数矩阵分解为一个下三角矩阵和一个上三角矩阵的乘积，然后通过回代求解。
Cholesky 分解法则适用于对称正定矩阵的解法。
六、线性方程组迭代解法线性方程组的迭代解法通过选取适当的初始解，通过迭代来逼近精确解。
常用的迭代解法有Jacobi迭代法、Gauss-Seidel迭代法和超松弛迭代法。
数值分析常用公式及示例
数值分析常用公式及示例数值分析是用数值方法研究数学问题的一种方法。
在数值分析中，我们经常会用到一些常用的公式和方法，下面是一些常用的公式和示例。
1.插值公式：插值是用已知数据点来估计未知数据点的一种方法。
常用的插值公式有拉格朗日插值、牛顿插值和埃尔米特插值等。
拉格朗日插值公式：对于给定的n+1个数据点(x0, y0), (x1,y1), ..., (xn, yn)，拉格朗日插值公式为P(x) = y0·l0(x) + y1·l1(x) + ... + yn·ln(x)其中li(x) = Π(j≠ i)((x - xj) / (xi - xj))。
2.数值积分公式：数值积分是用数值方法计算函数积分的一种方法。
常用的数值积分公式有梯形公式、辛普森公式和高斯公式等。
梯形公式：对于一个区间[a,b]上的函数f(x)，梯形公式的积分近似值为∫(a, b) f(x)dx ≈ (b - a) / 2 · (f(a) + f(b))。
辛普森公式：对于一个区间[a,b]上的函数f(x)，辛普森公式的积分近似值为∫(a, b) f(x)dx ≈ (b - a) / 6 · (f(a) + 4f((a + b) / 2) + f(b))。
3.数值解方程公式：数值解方程是通过数值计算方法找到方程的根的一种方法。
常用的数值解方程公式有二分法和牛顿法等。
二分法：对于一个在区间[a,b]上连续的函数f(x)，如果f(a)·f(b)<0，则函数在该区间内存在一个根。
二分法的基本思想是将区间不断二分，直到找到根。
具体步骤为：1)如果f(a)·f(b)>0，则输出“区间[f(a),f(b)]上不存在根”；2)否则，计算c=(a+b)/2；3)如果f(c)≈0，则输出c为方程的一个根；4)否则，如果f(a)·f(c)<0，则更新b=c，并返回第2步进行下一次迭代；5)否则，更新a=c，并返回第2步进行下一次迭代。
数值分析重点公式
数值分析重点公式下面是一些数值分析中的重点公式：1.最大值和最小值：- 最大值：记作 max(a, b) 表示 a 和 b 中较大的值。
- 最小值：记作 min(a, b) 表示 a 和 b 中较小的值。
2.线性插值：-线性插值：对于给定的两个点(x1,y1)和(x2,y2)，如果希望在这两个点之间的x值为x的位置计算对应的y值，可以使用线性插值：y=y1+(y2-y1)*((x-x1)/(x2-x1))。
3.数值微分：-前向差商：用f'(x)≈(f(x+h)-f(x))/h的形式近似表示函数f(x)在点x处的导数，其中h是一个小的正数。
-后向差商：用f'(x)≈(f(x)-f(x-h))/h的形式近似表示函数f(x)在点x处的导数。
-中心差商：用f'(x)≈(f(x+h)-f(x-h))/(2*h)的形式近似表示函数f(x)在点x处的导数。
4.数值积分：-矩形法则：使用函数在每个小矩形中的平均值作为矩形高度来计算定积分的近似值。
-梯形法则：使用底边为区间长度的梯形面积的一半来计算定积分的近似值。
-辛普森法则：使用函数在每个小区间上的平均值和两个端点值的加权平均来计算定积分的近似值。
5.数值解线性方程组：-高斯消元法：将线性方程组转化为上三角矩阵，然后通过回代求解各个未知数。
-LU分解：将线性方程组的系数矩阵分解为一个下三角矩阵L和一个上三角矩阵U，再通过回代求解各个未知数。
-追赶法（托马斯算法）：适用于解三对角系数矩阵的线性方程组，通过追赶的方式求解。
6.数值解非线性方程：-二分法：通过计算函数在区间端点的值的符号来确定函数在区间内的根的存在，并迭代缩小区间直至满足精度要求。
-牛顿法：通过迭代逼近函数的根，在每一步迭代中使用切线来逼近根的位置。
-弦截法：通过迭代逼近函数的根，在每一步迭代中使用割线来逼近根的位置。
7.数值解常微分方程：-欧拉方法：使用函数在当前点的导数值来估计下一个点的函数值。
数值分析
数值分析主要研究截断误差与舍入误差。
某算法受初始误差或计算过程中产生的舍入误差的影响较小，则称之是数值稳定的，反之称为不稳定算法。
若初始数据的微小误差都会对最终的计算结果产生极大的影响，则称这种问题为病态问题（坏条件问题），反之称其为良态问题。
在插值节点n x x x ,,,10⋅⋅⋅处，取给定值n y y y ,,,10⋅⋅⋅，且次数不高于n 的插值多项式是存在且唯一的。
1. 线性插值与抛物插值(1) 线性插值)()()(1100101001011x l y x l y y x x x x y x x x x x L +=--+--=记为，其中)(),(10x l x l 称为线性插值的基函数。
(2) 抛物插值 ))(())(())(()(1020212x x x x C x x x x B x x x x A x L --+--+--= 分别令210,,x x x x =，即得))((,))((,))((120222*********x x x x y C x x x x y B x x x x y A --=--=--=，故0201122012010210122021()()()()()()()()()()()()()x x x x x x x x x x x x L x y y y x x x x x x x x x x x x ------=++------001122()()()y l x y l x y l x =++记为，其中)(),(),(210x l x l x l 称为抛物插值的基函数。
⎩⎨⎧≠==ik ik x l i k 01)(设)()(x fn ],[b a 上连续，在),(b a 内可导，则以插值多项式)(x L n 逼近)(x f 的截断误差（即余项）),(,)()!1()()()()(0)1(b a x x n f x L x f x R ni i n n n ∈-+=-=∏=+ξξ。
数值分析笔记
2
βk +1 ( x=)
(x
−
)
xk +1
Hale Waihona Puke x − xk xk +1 − xk
2
插值多项式： H3 (x) = ykαk (x) + yk+1αk+1(x) + mk βk (x) + mk+1βk+1(x)
3、三次样条
三、数值积分
∫ 1、梯形公式： I ( f ) = b f (x)dx ≈ b − a [ f (a) + f (b)] 代数精确度为 1
xi−1)(x − xi+1)(x − xn ) xi−1)(xi − xi+1)(xi − xn )
ωn+1(x) =(x − x0 )(x − x1)(x − xn )
li
(x)
=
(x
ωn +1 ( x) − xi )ωn′+1(x)
4）插值余项与误差估计
插值余项： Rn (x=)
f (x) − Ln (x=)
b
− ε
a
−1
计算器：
log2
x
=
ln ln
x 2
方程 f (x) = 0 改为等价形式 x = g(x) ，若 x* = g(x*) ，称 x* 为 g(x) 的一个不动点，
此时 x* 也是 f (x) = 0 的一个根。 ⇒ xk+1 = g(xk ) ， g(x) 为迭代函数。
全局收敛：从任何初始值出发都收敛
k
=0,1,
2,
（k
表示迭代次数）
2、判断迭代法收敛：
①迭代阵
数值分析学习公式总结
第一章1霍纳（Horner ）方法： n a 1-n a 2-n a ……2a 1a 0a输入=c+ n b *c c b n *1- c b *3 c b *2 c b *1n b 1-n b 2-n b 2b 1b 0bAnswer P （x ）=0b该方法用于解决多项式求值问题P （x ）=n a n x +1-n a 1-n x +2-n a 2-n x +……+2a 2x +1a x +0a2 注：p ˆ为近似值绝对误差：|ˆ|pp E p -=相对误差：|||ˆ|p pp R p -=有效数字:210|||ˆ|1d p p pp R -<-= （d 为有效数字，为满足条件的最大整数） 3 Big Oh(精度的计算)： O(h ⁿ)+O(h ⁿ)=O(h ⁿ);O(h m )+O(h n )=O(h r ) [r=min{p,q}]; O(h p )O(h q )=O(h s ) [s=q+p]; 第二章2.1 求解x=g(x)的迭代法 用迭代规则，可得到序列值｛｝。
设函数g 。
如果对于所有x ，映射y=g(x)的范围满足y ， 则函数g 在内有一个不动点; 此外，设定义在内，且对于所有x ，存在正常数K<1，使得，则函数g 在内有唯一的不动点P 。
定理2.3 设有（i ）g ，g ’，（ii ）K 是一个正常数，（iii ）。
如果对于所有如果对于所有x 在这种情况下，P 成为排斥不动点，而且迭代显示出局部发散性。
. 波尔查诺二分法(二分法定理)<收敛速度较慢>试值（位）法：<条件与二分法一样但改为寻求过点(a,f(a))和(b,f(b))的割线L 与x 轴的交点(c,0)>应注意越来越小，但可能不趋近于0，所以二分法的终止判别条件不适合于试值法.牛顿—拉夫森迭代函数：)(')()(1111-----==k k k k k p f p f p p g p 其中k=1,2,……证明：用泰勒多项式证明第三章线性方程组的解法 对于给定的解线性方程组Ax=b一Gauss Elimination （高斯消元法 ）第一步Forward Elimination 第二步 BackSubstitution二LU Factorization第一步 A = LU 原方程变为LUx=y ；第二步 令Ux=y,则Ly = b 由下三角解出y ； 第三步 Ux=y,又上三角解出x ；三Iterative Methods （迭代法）2n n 22221211n n 1212111b x a x a x a b x a x a x a =+++=+++nn nn 22n 11n 2n n 22221211n n 1212111b x a x a x a b x a x a x a b x a x a x a =+++=+++=+++初始值四 Jacobi Method1.选择初始值2.迭代方程为五Gauss Seidel Method1.迭代方程为00201,,,n x x x 00201,,,n x x x nnk n nn k n k n n k n k nn k k kn n k k a x a x a x a bx a x a x a bx a x a x a b x )()()(1122111222121212111212111--++++++-=++-=++-=k k k kn n k k kn n k k a x a x a bx a x a x a bx )()(1112221121212111212111++++++++-=++-=2.选择初始值 判断是否能用Jacobi Method 或者GaussSeidel Method 的充分条件（绝对对角占优原则）第四章 插值与多项式逼近·第一节 泰勒级数和函数计算一些常用函数的泰勒级数展开：for all x for all x for all x -1 -1for00201,,,nx x x定理4.1（泰勒多项式逼近）设，而是固定值。
数值分析学习公式总结
数值分析学习公式总结数值分析是以计算机为工具，对数学问题进行数值计算和近似方法的研究。
在数值分析中，有许多重要的数学公式和算法被广泛应用。
下面是一些数值分析中常用的公式和算法的总结。
1.插值公式：-拉格朗日插值公式：假设有给定的n个点(x_0,y_0),(x_1,y_1),...,(x_n,y_n)，则对于任意一个x，可以通过拉格朗日插值公式计算出相应的y值。
-牛顿插值公式：利用差商构造的插值公式，对给定n个点进行插值，得到一个多项式函数。
2.数值积分公式：-矩形法：将区间分割成若干小矩形，计算每个矩形的面积然后求和。
-梯形法：将区间分割成若干个梯形，计算每个梯形的面积然后求和。
-辛普森法则：将区间分割成若干个小区间，通过对每个小区间应用辛普森公式计算出近似的定积分值。
3.数值微分公式：-前向差分公式：利用函数在特定点的导数与函数在该点附近的值之间的关系，通过近似计算导数的值。
-后向差分公式：类似于前向差分公式，但是利用函数在特定点的导数与函数在该点附近的值之间的关系，通过近似计算导数的值。
-中心差分公式：利用函数在特定点的导数与函数在该点两侧的值之间的差异，通过近似计算导数的值。
4.数值解线性方程组方法：-直接法：高斯消元法，LU分解法等。
-迭代法：雅可比迭代法，高斯-赛德尔迭代法等。
5.最小二乘拟合法：-线性最小二乘拟合：通过线性回归的方法，寻找最佳的拟合直线。
-非线性最小二乘拟合：通过非线性回归的方法，寻找最佳的非线性拟合曲线。
6.数值求解常微分方程方法：-欧拉法：将微分方程离散化，通过迭代计算得到近似解。
-改进欧拉法：利用欧拉法的计算结果进行修正，提高近似解的精度。
- 二阶龙格-库塔法：利用四阶Runge-Kutta法的计算结果进行修正，提高近似解的精度。
7.插值法的误差估计：-真实误差：插值函数与原函数之间的差异。
-误差界：对于给定的插值公式，通过计算条件和边界限制，得到误差的上限。
8.特殊函数的数值计算：-常用特殊函数的近似计算方法，如阶乘函数，指数函数，对数函数等。
(完整版)数值分析重点公式
第一章 非线性方程和方程组的数值解法 1）二分法的基本原理，误差：~12k b ax α+--<2)迭代法收敛阶：1lim0i pi ic εε+→∞=≠，若1p =则要求01c <<3)单点迭代收敛定理：定理一：若当[],x a b ∈时，[](),x a b ϕ∈且'()1x l ϕ≤<，[],x a b ∀∈，则迭代格式收敛于唯一的根； 定理二：设()x ϕ满足:①[],x a b ∈时,[](),x a b ϕ∈， ②[]121212,,, ()(),01x x a b x x l x x l ϕϕ∀∈-≤-<<有 则对任意初值[]0,x a b ∈迭代收敛,且：110111i i iii x x x llx x x lαα+-≤---≤-- 定理三:设()x ϕ在α的邻域内具有连续的一阶导数，且'()1ϕα<，则迭代格式具有局部收敛性；定理四：假设()x ϕ在根α的邻域内充分可导，则迭代格式1()i i x x ϕ+=是P 阶收敛的()()()0,1,,1,()0j P j P ϕαϕα==-≠（Taylor 展开证明）4）Newton 迭代法:1'()()i i i i f x x x f x +=-，平方收敛 5）Newton 迭代法收敛定理:设()f x 在有根区间[],a b 上有二阶导数，且满足： ①：()()0f a f b <； ②:[]'()0,,f x x a b ≠∈； ③：[]'',,f x a b ∈不变号④：初值[]0,x a b ∈使得''()()0f x f x <； 则Newton 迭代法收敛于根α。
6）多点迭代法：1111111()()()()()()()()()i i i i i i i i i i i i i i i f x f x f x x x x x f x f x f x f x f x f x x x -+-----=-=+----收敛阶：12P +=7）Newton 迭代法求重根（收敛仍为线性收敛），对Newton 法进行修改 ①：已知根的重数r,1'()()i i i i f x x x rf x +=-(平方收敛） ②：未知根的重数：1''()(),()()()i i i i u x f x x x u x u x f x +=-=,α为()f x 的重根，则α为()u x 的单根。
数值分析7-牛顿-科特斯公式
迭代过是否满足收敛条件，常用的收敛性判断标准包括相对误差和绝对误差 等。
终止条件
当满足终止条件时，迭代过程应停止，常用的终止条件包括达到最大迭代次数、达到预设的容差等。
牛顿-科特斯公式的实现步骤和算法流程
实现步骤
首先需要计算函数值、导数值和雅可比矩阵，然后根据牛顿-科特斯公式计算下一个迭 代点，重复此过程直到满足收敛条件。
算法流程
算法流程包括初始化、计算函数值和导数值、计算雅可比矩阵、迭代更新解、判断收敛 性、终止迭代等步骤。
04
牛顿-科特斯公式的应用案例
BIG DATA EMPOWERS TO CREATE A NEW
ERA
在求解非线性方程中的应用
01
牛顿-科特斯方法用于求解非线性方程的根，通过迭代的方式逐 步逼近方程的解。
牛顿-科特斯公式的应用条件和限制
应用条件
牛顿-科特斯公式适用于求解非线性方程的根，要求方程连续且可导，且导数不为0。此外，初始近似值的选择也 是关键，应尽可能接近根的真实值。
限制
虽然牛顿-科特斯公式在许多情况下都能有效地求解非线性方程的根，但它也有一些限制。例如，如果方程有多 个根或者根在边界上，或者函数在某些点处不可导，那么牛顿-科特斯公式可能无法得到正确的结果。
通过构造函数的Hessian矩阵 和梯度向量，可以确定搜索方 向和步长，以找到函数的最小 值点。
03
牛顿-科特斯方法在处理非凸函 数优化问题时可能遇到局部最 小值或鞍点的问题，需要谨慎 处理。
在数值积分和微分中的应用
01
牛顿-科特斯公式可用于数值积分和微分计算。
02
通过选取适当的插值多项式和节点，可以将积分或 微分问题转化为线性方程组求解问题。
(完整版)数值分析重点公式
第一章 非线性方程和方程组的数值解法 1）二分法的基本原理，误差：~12k b ax α+--<2）迭代法收敛阶：1lim0i pi ic εε+→∞=≠，若1p =则要求01c <<3）单点迭代收敛定理：定理一：若当[],x a b ∈时，[](),x a b ϕ∈且'()1x l ϕ≤<，[],x a b ∀∈，则迭代格式收敛于唯一的根；定理二：设()x ϕ满足：①[],x a b ∈时，[](),x a b ϕ∈， ②[]121212,,, ()(),01x x a b x x l x x l ϕϕ∀∈-≤-<<有 则对任意初值[]0,x a b ∈迭代收敛，且：110111i i iii x x x ll x x x lαα+-≤---≤--定理三：设()x ϕ在α的邻域内具有连续的一阶导数，且'()1ϕα<，则迭代格式具有局部收敛性；定理四：假设()x ϕ在根α的邻域内充分可导，则迭代格式1()i i x x ϕ+=是P 阶收敛的 ()()()0,1,,1,()0j P j P ϕαϕα==-≠L （Taylor 展开证明）4）Newton 迭代法：1'()()i i i i f x x x f x +=-，平方收敛 5）Newton 迭代法收敛定理：设()f x 在有根区间[],a b 上有二阶导数，且满足： ①：()()0f a f b <； ②：[]'()0,,f x x a b ≠∈；③：[]'',,f x a b ∈不变号④：初值[]0,x a b ∈使得''()()0f x f x <；则Newton 迭代法收敛于根α。
6）多点迭代法：1111111()()()()()()()()()i i i i i i i i i i i i i i i f x f x f x x x x x f x f x f x f x f x f x x x -+-----=-=+----收敛阶：P =7）Newton 迭代法求重根（收敛仍为线性收敛），对Newton 法进行修改 ①：已知根的重数r ，1'()()i i i i f x x x rf x +=-（平方收敛） ②：未知根的重数：1''()(),()()()i i i i u x f x x x u x u x f x +=-=，α为()f x 的重根，则α为()u x 的单根。
数值分析 -牛顿-科特斯公式
n
[
k 1
f
( k
)
h]
h2 b f ( x)dx h2 [ f (b) f (a)]
12 a
12
上例中若要求 | I Tn ，| 则106
|
Rn[
f
]|
h2 12
|
f
(1)
f
(0) |
h2 6
106
h 0.00244949 即：取 n = 409
阶
~ ~ ~ Tn O(h2 ) , Sn O(h4 ) , Cn O(h6 )
1
例：计算
dx 4
0 1 x2
解：
T8
1 16
f
(0)
7
2
k 1
f
( xk
)
f
(1)
其中
k xk 8
运算量基 本相同
= 3.138988494
S4
1 24
f
(0)
)
f ( xi1)]
i0
b f (x) dx
a
h 6
f
(a)
4
n1 i0
n1
f
(
xi
1 2
)
2
i1
f (xi)
f (b)
Sn
xk
余项：
xk
1 2
x k 1
4
4
4
4
4
I[ f ]
Sn
n1
h5 2880
f (4)(i )
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 各章重点 公式整理
第一章误差限计算：第二章一多項式函數f(x)，在 x = a 的泰勒展開式是：拉格朗日插值基函数：*).(|*)(|*))(( *)(x x f x f x f εε'≈的误差限得).(*)( ),,(,,,,,),,(*1***11**11k nk kn n n n x x f f x x f x x x x x x f εε∑=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛∂∂≈的误差限同理得的近似值为准确值，多元函数 ∏∏∏≠=≠=≠=--=--=nkj j jk j nkj j j knk j j jk x x x x x xxx x l 000)()()(∑==nk kky x lx P 0)()(.||)(||)(||)/( ),(||)(||)( ),()()( 2*2*1*2*2*1*2*1*1*2*2*1*2*1*2*1*2*1x x x x x x x x x x x x x x x x x εεεεεεεεε+≈+≈+=±牛顿插值其中an 为第n 阶差商，0阶差商即为f(x0). 余项 差商表差商导数求法牛顿前插公式（等距点适用）差分表)())(())(()()(110102010----++--+-+=n n n x x x x x x a x x x x a x x a a x N []0101(),,,()()()n n n R x f x x x x x x x x x x =---第三章最小二乘法拟合：直线拟合求a0和a1 多项式拟合⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=+=+∑∑∑∑∑=====mi ii mi m i i i mi i m i i y x x a x a y x a m a 1110211110xa a x y 10)(+=0121011201ni n i i n i i n i i i n n n n i i n i i i a m a x a x y a x a x a x x y a x a x a x x y++⎧+++=⎪+++=⎪⎨⎪⎪+++=⎩∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑第四章辛普森求积公式插值求积公式 （拉格朗日插值）插值求积公式余项复合梯形公式复合辛普森公式∑⎰=≈nk k kbax f Adx x f 0)()(⎰=bak k dxx l A )()()()()(0k k nkj j jk j k x x x x x x x x x l ωω'-=--=∏≠=[]⎰⎰+=-=+ban ba dxx n fdxx P x f f R )()!1()()()()()1(ωξ[]b a ,∈ξ⎥⎦⎤⎢⎣⎡++=∑-=)()(2)(211b f x f a f h T n k k n 121101()4()2()()6n n n k k k k h S f a f x f x f b --+==⎡⎤=+++⎢⎥⎣⎦∑∑高斯点及系数表将求积区间[a,b]变换到[-1,1]上数值求导两点公式数值求导三点公式22batabx++-=[]),(2)()(1)(1ξfhxfxfhxf''--='[]).(2)()(1)(11ξfhxfxfhxf''+-='),(3)]()(4)(3[21)(221ξfhxfxfxfhxf'''+-+-='),(6)]()([21)(221ξfhxfxfhxf'''-+-=').(3)](3)(4)([21)(2212ξfhxfxfxfhxf'''++-='第五章杜利特尔分解L y=b 求解 y U x=y 求解 x追赶法L y=b 求解 y U x=y 求解 x范数：⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=nn nn n n u u u u u u U l l l L222112112121,111⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡----11112122111122211n n nn nn n n u u u l a l al b a c b a c b a c b⎪⎩⎪⎨⎧-=-===+++1,,2,1/11111n i ua b l l c u b l i i i i ii i()111112m ax 8)m ax (m ax ((2()0ij nniji nj nijj ni TTTn A a Aa A A a A AA A A A A f E A A λλλ∞≤≤=≤≤=====-=-=∑∑矩阵范数计算公式定理对阶方阵（称为的行范数）称为的列范数）称为的范数）其中表示的最大特征值即常用的条件数第六章雅可比迭代高斯-塞德尔迭代(i=1,2,…,n k=0,1,2,…)收敛性)det(G I -λ求最大特征值)(G ρ，若>1,发散，若>1,收敛。
数值分析重点公式
数值分析重点公式数值分析是数学和计算机科学的交叉学科，研究如何在实际问题中获取精确或近似数值解的方法。
在数值分析中，有许多重要的公式和方法用于解决各种数学和科学问题。
下面是一些数值分析中的重点公式：1.泰勒展开公式：泰勒展开公式可以将一个函数表示为无限级数。
对于一个无穷可微的函数f(x)，其泰勒展开可以表示为：f(x)=f(a)+f'(a)(x-a)/1!+f''(a)(x-a)²/2!+f'''(a)(x-a)³/3!+...2. 拉格朗日插值公式：拉格朗日插值公式是一种用于通过已知数据点构造一个多项式函数的方法。
对于n个已知点(xi, yi)，拉格朗日插值多项式可以表示为：L(x) = Σ yi * l(i)(x)其中l(i)(x)是拉格朗日基函数，定义为：l(i)(x) = Π (x-xj)/(xi-xj) for j ≠ i3.数值微分公式：数值微分公式用于计算函数的导数。
常用的数值微分公式包括前向差分、后向差分和中心差分。
前向差分公式如下：fd'(x) = (f(x+h) - f(x))/h后向差分公式如下：bd'(x) = (f(x) - f(x-h))/h中心差分公式如下：cd'(x) = (f(x+h) - f(x-h))/(2h)其中h是一个小的非零常数，用于控制近似的精度。
4.数值积分公式：数值积分公式用于计算函数的定积分。
常用的数值积分方法包括矩形法、梯形法和辛普森法则。
梯形法则可以表示为：T(f) = h/2 * [f(x0) + 2Σf(xi) + f(xn)]其中h是区间宽度，n是等分的子区间数，xi是区间的分点。
5.龙格-库塔法：龙格-库塔法是解常微分方程组的一种常用方法。
常见的龙格-库塔法有四阶和五阶，其中四阶龙格-库塔法可表示为：yn+1 = yn + (k1 + 2k2 + 2k3 + k4)/6其中：k1 = hf(xn, yn)k2 = hf(xn + h/2, yn + k1/2)k3 = hf(xn + h/2, yn + k2/2)k4 = hf(xn + h, yn + k3)以上只是数值分析中的一些重点公式，这些公式是解决各种数学和科学问题的基础。
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。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
给出 公式： 、 、 ······
给出区间[1,-1]上的求积公式，取 的零点为求积节点
1取 零点为0
2取 零点为
对于区间[a,b]上的Gauss求积公式，令 ， ，则：
余项：
第五章乘幂法
1）基本定理：
定理一：若 为A的特征值， 为某一多项式，则矩阵 的特征值是 。特别地， 的特征值是 。
推论： 的谱半径满足 。
定理七：设A为对称正定阵，则有 ， ，其中，x是任意复向量， 表示x的共轭转置。
定理八：对任意非奇异矩阵A，有 ，其中 为A的任一特征值。
2）求按模最大的特征值和对应的特征向量
，
3）
第六章常微分方程的数值解法（差分法）
1）离散化方法：Taylor展开、差商代替求导、数值积分
2）Euler公式：
Euler隐式 （1阶）
改进的Euler公式 （2阶精确解）
3）截断误差和P阶精确解：截断误差
4）S级Runge-Kuta法
2级Runge-Kuta法
（2阶精度）
的取值1/2（中点公式）、2/3（Heun公式）、1（改进的Euler方法）
5）单步法 （*）
相容性： 则（*）式与初值问题相容
收敛性：对于固定的 当 时有 则称（*）式收敛
复化的梯形公式：将积分区间n等分，然后在每个区间上应用梯形公式
复化的Simpson公式：将积分区间n等分，然后在每个区间上应用Simpson公式
5）Romberg积分法
逼近 的阶为
6）求积节点为n+1的机械求积公式的代数精度<=2n+1；
7）Gauss求积公式
在[a，b]上与所有次数<=n的多项式带权 正交上式为Gauss求积公式、
其中
定理
8）连续函数的最佳平方逼近：在 上，法方程为 ，
其中 ，
均方误差：
最大误差：
9）离散函数的最佳平方逼近（曲线的最小二乘拟合）：
法方程
其中
第四章数值积分
1）代数精度的概念及应用：对r次多项式的精确成立，以及代入法求解系数。
2）Lagrange插值代入
Lagrange插值基函数
，其中
误差：
定理：数值积分公式具至少有n次代数精度其是差值型的
7）线性多步法的收敛性判断： 称线性多步法相容
满足根条件：第一特征多项式 ，
第二特征多项式
当第一特征多项式所有根的模均不大于1，且模为1的根均是单根，称满足根条件
收敛相容且满足根条件
8）数值稳定性判断：
稳定多项式（特征多项式）
令 ， 是稳定多项式的根，
①：若对任意 有 ，且当 时， 为单根，则称 为相对稳定区间；
数值分析重点公式
第一章非线性方程和方程组的数值解法
1）二分法的基本原理，误差：
2）迭代法收敛阶： ，若 则要求
3）单点迭代收敛定理：
定理一：若当 时， 且 ， ，则迭代格式收敛于唯一的根；
定理二：设 满足：① 时， ，
②
则对任意初值 迭代收敛，且：
定理三：设 在 的邻域内具有连续的一阶导数，且 ，则迭代格式具有局部收敛性；
14）一般的共轭梯度法：
第三章插值法与数值逼近
1）Lagrange插值： ，
余项：
2）Newton插值：差商表
余项
3）反插值
4）Hermite插值（待定系数法）
其中
余项：
5）分段线性插值：
插值基函数：
余项：分段余项
6）有理逼近：反差商表
有理逼近函数式：
7）正交多项式的计算：
定理：在 上带权函数 的正交多项式序列 ，若最高项系数唯一，它便是唯一的，且由以下的递推公式确定
第二章线性代数方程组数值解法
1）向量范数：
①：非负性： ，且 的充要条件是 ；
②：齐次性：
③：三角不等式：
1范数：
2范数：
范数：
p范数：
2）矩阵范数：
①：非负性： ，且 的充要条件是 ；
②：齐次性：
③：三角不等式：
④：乘法不等式：
F范数：
1范数： ，列和最大
范数： ，行和最大
2范数： ，其中 ， 为 的特征值，
3）Gauss消元法（上三角阵）： ；
Gauss-Jordan消元法（对角阵）： ；
列选主元消元法：在消元之前进行行变换，将该列最大元素换置对角线主元位置；（可用于求逆矩阵）
全选主元消元法：全矩阵搜索矩阵最大元素进行行变换和列变换至其处于对角线主元位置；
4）三角分解法：
①：Doolittle分解法：A=LU，L单位下三角阵，U上三角阵
3）等距节点的Newton-Cotes公式
将拉格朗日差值积分公式中的差值节点 即可，其中 ；
，令 （Cotes系数）则：
N-C公式的数值稳定性：当 同号时是稳定的，否则不稳定， （其中 ）
N-C公式至少具有n次代数精度，若n为偶数，则其代数精度可提高到n+1次；
余项：
当n为偶数时，
当n为奇数时，
4）复化的N-C公式
②：Crout分解法：A=LU，L下三角阵，U单位上三角阵
③：Cholesky分解法：A对称正定， ，L为单位下三角阵
④：改进的Cholesky分解法：A对称正定， ，L为单位下三角阵，D为对角阵
⑤：追赶法：Crout分解法解三对角方程
5）矩阵的条件数 ，谱条件数：
6）如果 ，则 为非奇异阵，且
7）迭代法基本原理：
定理五：对于任意方阵A，存在一个酉变矩阵Q，使得 ，其中T是一个上三角矩阵， 是 是共轭转置矩阵。
推论：如果A是实对称矩阵，则存在一个正交矩阵Q，使 ，其中D是对角矩阵，它的对角线元素是A的特征值，而Q的各列即为A的特征向量，并且 。
定理六：设 是以 为中心的一些圆，其半径为 ，设 ，则A的所有特征值都位于区域 内。
①：已知根的重数r， （平方收敛）
②：未知根的重数： ， 为 的重根，则 为 的单根。
8）迭代加速收敛方法：
当不动点迭代函数 在 的某个邻域内具有二阶导数， 平方收敛
9）确定根的重数：当Newton迭代法收敛较慢时，表明方程有重根
10）拟Newton法
其中
11）秩1拟Newton法：
Broyden秩1方法
定理四：假设 在根 的邻域内充分可导，则迭代格式 是P阶收敛的 （Taylor展开证明）
4）Newton迭代法： ，平方收敛
5）Newton迭代法收敛定理：
设 在有根区间 上有二阶导数，且满足：
①： ；
②： ；
③：
④：初值 使得 ；
则Newton迭代法收敛于根 。
6）多点迭代法：
收敛阶：
7）Newton迭代法求重根（收敛仍为线性收敛），对Newton法进行修改
定理二：如果A为实对称矩阵，则A的所有特征值均为实数，且存在n个线性无关的特征向量；不同特征值所对应的特征向量正交。
定理三：设A与B为相似矩阵，即存在非奇异阵P，使 ，则A与B有相同的特征值。
定理四：如果A有n个不同的特征值，则存在一个相似变换矩阵P，使得 ，其中D是一个对角矩阵，它的对角线元素就是A的特征值。
②：若对任意 有 ，则称 为绝对稳定区间
数值稳定性：若一数值方法在 上有扰动 而于以后的各节点值 上产生的偏差均不超过 ，则称该方法绝对收敛
试验方程： 用以求解绝对稳定区间
绝对收敛：用单步法求解试验方程，若绝对收敛则称该方法绝对稳定
6）线性多步法德一般格式：
局部阶段误差 （系数通过Taylor展开构造）
其中
线性多步迭代格式收敛)
③：至少存在一种矩阵的从属范数，使
8）Jacobi迭代：
9）Gauss-Seidel迭代：
10）超松弛迭代法
11）二次函数的一维搜索：
12）最速下降法：
选择方向
进行一维搜索： ，其中
13）共轭梯度法：
第一步：最速下降法， ， ，
第二步：过 选择 的共轭方向 ，其中 ，过 以 为方向的共轭直线为 ，进行二次函数的一维搜索