数值线性代数二版徐树方高立张平文上机习题第三章实验报告

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数值代数上机实验报告

数值代数上机实验报告试验项目名称：平方根法与改进平方根法实验内容：先用你熟悉的计算机语言将平方根法和改进平方根法编写成通用的子程序，然后用你编写的程序求解对称正定方程组Ax=b，其中，A=[101 10 1…1 10 11 10]100*100b随机生成，比较计算结果，评论方法优劣。

实验要求：平方根法与改进的平方根的解法步骤；存储单元，变量名称说明；系数矩阵与右端项的生成；结果分析。

实验报告姓名：罗胜利班级：信息与计算科学0802 学号：u200810087 实验一、平方根法与改进平方根法先用你所熟悉的计算机语言将平方根法和改进的平方根法编成通用的子程序，然后用你编写的程序求解对称正定方程组AX=b，其中系数矩阵为40阶Hilbert矩阵，即系数矩阵A的第i行第j列元素为=，向量b的第i个分量为=.平方根法函数程序如下：function [x,b]=pingfanggenfa(A,b)n=size(A);n=n(1);x=A^-1*b; %矩阵求解disp('Matlab自带解即为x');for k=1:nA(k,k)=sqrt(A(k,k));A(k+1:n,k)=A(k+1:n,k)/A(k,k);for j=k+1:n;A(j:n,j)=A(j:n,j)-A(j:n,k)*A(j,k);endend %Cholesky分解for j=1:n-1b(j)=b(j)/A(j,j);b(j+1:n)=b(j+1:n)-b(j)*A(j+1:n,j);endb(n)=b(n)/A(n,n); %前代法A=A';for j=n:-1:2b(j)=b(j)/A(j,j);b(1:j-1)=b(1:j-1)-b(j)*A(1:j-1,j);endb(1)=b(1)/A(1,1); %回代法disp('平方根法的解即为b');endfunction [x]=ave(A,b,n) %用改进平方根法求解Ax=b L=zeros(n,n); %L为n*n矩阵D=diag(n,0); %D为n*n的主对角矩阵S=L*D;for i=1:n %L的主对角元素均为1L(i,i)=1;for i=1:nfor j=1:n %验证A是否为对称正定矩阵if (eig(A)<=0)|(A(i,j)~=A(j,i)) %A的特征值小于0或A非对称时，输出wrong disp('wrong');break;endendendD(1,1)=A(1,1); %将A分解使得A=LDL Tfor i=2:nfor j=1:i-1S(i,j)=A(i,j)-sum(S(i,1:j-1)*L(j,1:j-1)');L(i,1:i-1)=S(i,1:i-1)/D(1:i-1,1:i-1);endD(i,i)=A(i,i)-sum(S(i,1:i-1)*L(i,1:i-1)');endy=zeros(n,1); % x，y为n*1阶矩阵x=zeros(n,1);for i=1:ny(i)=(b(i)-sum(L(i,1:i-1)*D(1:i-1,1:i-1)*y(1:i-1)))/D(i,i); %通过LDy=b解得y的值endfor i=n:-1:1x(i)=y(i)-sum(L(i+1:n,i)'*x(i+1:n)); %通过L T x=y解得x的值改进平方根法函数程序如下：function b=gaijinpinfanggenfa(A,b)n=size(A);n=n(1);v=zeros(n,1);for j=1:nfor i=1:j-1v(i)=A(j,i)*A(i,i);endA(j,j)=A(j,j)-A(j,1:j-1)*v(1:j-1);A(j+1:n,j)=(A(j+1:n,j)-A(j+1:n,1:j-1)*v(1:j-1))/A(j,j);end %LDL'分解B=diag(A);D=zeros(n);for i=1:nD(i,i)=B(i);A(i,i)=1;EndA=tril(A); %得到L和Dfor j=1:n-1b(j)=b(j)/A(j,j);b(j+1:n)=b(j+1:n)-b(j)*A(j+1:n,j);endb(n)=b(n)/A(n,n); %前代法A=D*(A');for j=n:-1:2b(j)=b(j)/A(j,j);b(1:j-1)=b(1:j-1)-b(j)*A(1:j-1,j);endb(1)=b(1)/A(1,1); %回代法disp('改进平方根法解得的解即为b');end调用函数解题：clear;clc;n=input('请输入矩阵维数：');b=zeros(n,1);A=zeros(n);for i=1:nfor j=1:nA(i,j)=1/(i+j-1);b(i)=b(i)+1/(i+j-1);endend %生成hilbert矩阵[x,b]=pingfanggenfa(A,b) b=gaijinpinfanggenfa(A,b)运行结果：请输入矩阵维数：40Warning: Matrix is close to singular or badly scaled. Results may be inaccurate. RCOND = 6.570692e-020. > In pingfanggenfa at 4In qiujie at 10Matlab自带解即为x平方根法的解即为bx =1.60358.96850.85621.01950.9375-50.2500-3.0000-16.000024.0000-49.5000-30.000039.000022.0000-64.0000-12.00002.000010.2500-10.5000-1.0000-10.875083.000046.0000-98.0000-69.000068.000021.0000-50.7188-8.7500-8.0000 112.0000 6.0000 -68.7500 22.000044.0000 -28.0000 8.0000 -44.000012.0000b =1.0e+007 *0.0000-0.00000.0001-0.0004-0.00140.0424-0.29801.1419-2.73354.2539-4.30182.7733-1.19890.5406-0.36880.32850.4621-0.25130.05650.0000-0.00510.0071-0.0027-0.0031-0.00190.00090.0002-0.0002-0.00060.00040.0001-0.00020.00010.0000-0.00000.0000-0.0000-0.0000改进平方根法解得的解即为bb =1.0e+024 *0.0000-0.00000.0001-0.0012-0.0954 0.4208 -1.2101 2.0624 -1.0394 -3.3343 6.2567 -0.2463 -7.45942.80303.6990 0.7277 -1.7484 -0.4854 -3.6010 0.2532 5.1862 1.4410 0.8738 -4.5654 1.0422 4.0920 -2.7764 -2.2148 -0.8953 0.3665 4.8967 1.0416 0.1281-1.1902-2.83348.4610-3.6008实验二、利用QR分解解线性方程组：利用QR分解解线性方程组Ax=b，其中A=[16 4 8 4;4 10 8 4;8 8 12 10;4 4 10 12];b=[32 26 38 30];求解程序如下：定义house函数：function [v,B]=house(x)n=length(x);y=norm(x,inf);x=x/y;Q=x(2:n)'*x(2:n);v(1)=1;v(2:n)=x(2:n);if n==1B=0;elsea=sqrt(x(1)^2+Q);if x(1)<=0v(1)=x(1)-a;elsev(1)=-Q/(x(1)+a);endB=2*v(1)^2/(Q+v(1)^2);endend进行QR分解：clear;clc;A=[16 4 8 4;4 10 8 4;8 8 12 10;4 4 10 12]; b=[32 26 38 30];b=b';x=size(A);m=x(1);n=x(2);d=zeros(n,1);for j=1:n[v,B]=house(A(j:m,j));A(j:m,j:n)=(eye(m-j+1)-B*(v')*v)*A(j:m,j:n); d(j)=B;if j<m< p="">A(j+1:m,j)=v(2:m-j+1);endend %QR分解R=triu(A); %得到R D=A;I=eye(m,n);Q=I;for i=1:nD(i,i)=1;endH=tril(D);M=H';for i=1:nN=I-d(i)*H(1:m,i)*M(i,1:m);Q=Q*N;end %得到Qb=(Q')*b; %Q是正交阵for j=n:-1:2b(j)=b(j)/R(j,j);b(1:j-1)=b(1:j-1)-b(j)*R(1:j-1,j);endb(1)=b(1)/R(1,1); %回带法运行结果如下：R =18.7617 9.8072 15.7769 11.08640 9.9909 9.3358 7.53410 0 5.9945 9.80130 0 0 -0.5126Q =0.8528 -0.4368 -0.2297 -0.17090.2132 0.7916 -0.4594 -0.34170.4264 0.3822 0.2844 0.76890.2132 0.1911 0.8095 -0.5126b=1.000000000000001.000000000000010.9999999999999881.00000000000001实验三、Newton下山法解非线性方程组：3x-cos（yz）-=0，-81+sinz+1.06=0，exp（-xy）+20z+=0；要求满足数值解=满足或.定义所求方程组的函数：Newtonfun.mfunction F = Newtonfun(X)F(1,1)=3*X(1)-cos(X(2)*X(3))-1/2;F(2,1)=X(1)^2-81*(X(2)+0.1)^2+sin(X(3))+1.06;F(3,1)=exp(-X(1)*X(2))+20*X(3)+(10*pi-3)/3;End向量求导：Xiangliangqiudao.mfunction J=xiangliangqiudao()syms x y zX=[x,y,z];F=[3*X(1)-cos(X(2)*X(3))-1/2;X(1)^2-81*(X(2)+0.1)^2+sin(X(3))+1.06;exp(-X(1)*X(2))+20*X(3)+(10*pi-3)/3];J=jacobian(F,[x y z]);End代值函数：Jacobi.mfunction F=Jacobi(x)F=[ 3,x(3)*sin(x(2)*x(3)), x(2)*sin(x(2)*x(3));2*x(1), -162*x(2)-81/5,cos(x(3));-x(2)/exp(x(1)*x(2)),-x(1)/exp(x(1)*x(2)),20];End方程组求解：format long; %数据表示为双精度型X1=[0,0,0]';eps=10^(-8);k=1;i=1;X2=X1-Jacobi(X1)^(-1)*Newtonfun(X1);while (norm(subs(X2-X1,pi,3.1415926),2)>=eps)&&(norm(Newtonfun(X1),2)>=eps) if norm(Newtonfun(X2),2)<="" p="">X1=X2;B=inv(Jacobi(X2));C=Newtonfun(X2);X2=X2-B*C;i=i+1;elsev=1/(2^k); %引入下山因子X1=X2;B=inv(Jacobi(X2));C=Newtonfun(X2);X2=X2-v*B*C;k=k+1;endendj=i+k-1 %迭代次数X=X2 %输出结果运行结果如下：j =5X =0.500000000000000 -0.000000000000000 -0.523598775598299</m<>。

数值线性代数第二版徐树方高立张平文上机习题第一章实验报告(供参考)

上机习题1.先用你所熟悉的的计算机语言将不选主元和列主元Gauss 消去法编写成通用的子程序；然后用你编写的程序求解84阶方程组；最后将你的计算结果与方程的精确解进行比较，并就此谈谈你对Gauss 消去法的看法。

Sol ：（1）先用matlab 将不选主元和列主元Gauss 消去法编写成通用的子程序，得到P U L ,,：不选主元Gauss 消去法：[])(,A GaussLA U L =得到U L ,满足LU A =列主元Gauss 消去法：[])(,,A GaussCol P U L =得到P U L ,,满足LU PA =（2）用前代法解()Pb or b Ly =，得y用回代法解y Ux =，得x求解程序为()P U L b A Gauss x ,,,,=（P 可缺省，缺省时默认为单位矩阵）（3）计算脚本为ex1_1代码%算法（计算三角分解：Gauss 消去法）function [L,U]=GaussLA(A)n=length(A);for k=1:n-1A(k+1:n,k)=A(k+1:n,k)/A(k,k);A(k+1:n,k+1:n)=A(k+1:n,k+1:n)-A(k+1:n,k)*A(k,k+1:n);endU=triu(A);L=tril(A);L=L-diag(diag(L))+diag(ones(1,n));end%算法计算列主元三角分解：列主元Gauss消去法）function [L,U,P]=GaussCol(A)n=length(A);for k=1:n-1[s,t]=max(abs(A(k:n,k)));p=t+k-1;temp=A(k,1:n);A(k,1:n)=A(p,1:n);A(p,1:n)=temp;u(k)=p;if A(k,k)~=0A(k+1:n,k)=A(k+1:n,k)/A(k,k);A(k+1:n,k+1:n)=A(k+1:n,k+1:n)-A(k+1:n,k)*A(k,k+1:n); elsebreak;endendL=tril(A);U=triu(A);L=L-diag(diag(L))+diag(ones(1,n));P=eye(n);for i=1:n-1temp=P(i,:);P(i,:)=P(u(i),:);P(u(i),:)=temp;endend%高斯消去法解线性方程组function x=Gauss(A,b,L,U,P)if nargin<5P=eye(length(A));endn=length(A);b=P*b;for j=1:n-1b(j)=b(j)/L(j,j);b(j+1:n)=b(j+1:n)-b(j)*L(j+1:n,j); endb(n)=b(n)/L(n,n);y=b;for j=n:-1:2y(j)=y(j)/U(j,j);y(1:j-1)=y(1:j-1)-y(j)*U(1:j-1,j);endy(1)=y(1)/U(1,1);x=y;endex1_1clc;clear;%第一题A=6*eye(84)+diag(8*ones(1,83),-1)+diag(ones(1,83),1);b=[7;15*ones(82,1);14];%不选主元Gauss消去法[L,U]=GaussLA(A);x1_1=Gauss(A,b,L,U);%列主元Gauss消去法[L,U,P]=GaussCol(A);x1_2=Gauss(A,b,L,U,P);%解的比较subplot(1,3,1);plot(1:84,x1_1,'o-');title('Gauss');subplot(1,3,2);plot(1:84,x1_2,'.-');title('PGauss');subplot(1,3,3);plot(1:84,ones(1,84),'*-');title('精确解');结果为（其中Gauss表示不选主元的Gauss消去法，PGauss表示列主元Gauss 消去法，精确解为[]'⨯8411,,1 ）：-6-4-202468Gauss050100PGauss 00.20.40.60.811.21.41.61.82精确解由图，显然列主元消去法与精确解更为接近，不选主元的Gauss 消去法误差比列主元消去法大，且不如列主元消去法稳定。

2021年数值线性代数第二版徐树方高立张平文上机习题实验报告2

第四章上机习题1考虑两点边值问题⎪⎩⎪⎨⎧==<<=+.1)1(,0)0(10 ,22y y a a dx dy dx y d ε 轻易知道它正确解为ax e e ay x +---=--)1(111εε为了把微分方程离散化, 把[0,1]区间n 等分, 令h=1/n,1,,1,-==n i ih x i得到差分方程,21211a hy y h y y y i i i i i =-++-++-ε简化为 ,)2()(211ah y y h y h i i i =++-+-+εεε从而离散化后得到线性方程组系数矩阵为⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡+-++-++-++-=)2()2()2()2(h h h h h h h A εεεεεεεεεε 对,100,2/1,1===n a ε分别用Jacobi 迭代法, G-S 迭代法和SOR 迭代法求线性方程组解, 要求有4位有效数字, 然后比较与正确解得误差。

对,0001.0,01.0,1.0===εεε考虑一样问题。

解（1）给出算法:为解b Ax =, 令U L D A --=, 其中][ij a A =, ),,,(2211nn a a a diag D = ，⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡------=-00001,21323121n n n n a a a a a a L，⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡------=-0000,122311312 n n n n a a a a a a U 利用Jacobi 迭代法, G-S 迭代法, SOR 迭代法解线性方程组, 均能够下步骤求解: step1给定初始向量x0=(0,0,...,0), 最大迭代次数N, 精度要求c, 令k=1 step2令x=B*x0+gstep3若||x-x0||2<c, 算法停止, 输出解和迭代次数k, 不然, 转step4step4若k>=N,算法停止, 迭代失败, 不然, 令x0=x, 转step2在Jacobi 迭代法中, B=D -1*(L+U),g=D -1*b在G-S 迭代法中, B=D -1*(L+U),g=D -1*b在SOR 迭代法中, B=(D-w*L)-1*[(1-w)*D+w*U],g=w*(D-w*L)-1*b另外, 在SOR 迭代法中, 上面算法step1中要给定松弛因子w, 其中0<w<2 为计算结果, 要求w=0.5。

概率论与数理统计(茆诗松)第二版课后第三章习题参考解答

3．口袋中有 5 个白球、8 个黑球，从中不放回地一个接一个取出 3 个．如果第 i 次取出的是白球，则令 Xi = 1，否则令 Xi = 0，i = 1, 2, 3．求：
1
（1）(X1, X2, X3)的联合分布列；（2）(X1, X2)的联合分布列．解：（1） P{( X 1 , X 2 , X 3 ) = (0, 0, 0)} =
⎛ 50 ⎞⎛ 30 ⎞⎛ 20 ⎜ ⎜ i ⎟ ⎟⎜ ⎜ j⎟ ⎟⎜ ⎜ ⎝ ⎠ ⎝ ⎠⎝ 5 − i − 且 P{ X = i, Y = j} = ⎛100 ⎞ ⎜ ⎜ 5 ⎟ ⎟ ⎝ ⎠
故 (X, Y ) 的联合分布列为
⎞ ⎟ j⎟ ⎠ , i = 0, 1, 2, 3, 4, 5; j = 0, L , 5 − i ，
i =1, 2 的分布列如下，且满足 P{X1X2 = 0} = 1，试求 P{X1 = X2}．
4．设随机变量 Xi ,
Xi P
−1 0 1 0.25 0.5 0.25
解：因 P{X1 X2 = 0} = 1，有 P{X1 X2 ≠ 0} = 0，即 P{X1 = −1, X2 = −1} = P{X1 = −1, X2 = 1} = P{X1 = 1, X2 = −1} = P{X1 = 1, X2 = 1} = 0，分布列为
故 (X, Y ) 的联合分布列为
Y X 0 1 2 3 4 5
0 0.00032 0.004 0.02 0.05 0.0625 0.03125
1 0.0024 0.024 0.09
2 0.054 0.135
3 0.054 0.0675 0 0 0
4 0.0081 0.02025 0 0 0 0
5 0.00243 0 0 0 0 0

《数值计算方法》上机实验报告

《数值计算方法》上机实验报告华北电力大学实验名称数值il•算方法》上机实验课程名称数值计算方法专业班级：电力实08学生姓名：李超然学号:200801001008 成绩: 指导教师:郝育黔老师实验日期：2010年04月华北电力大学实验报告数值计算方法上机实验报吿一.各算法的算法原理及计算机程序框图1、牛顿法求解非线性方程*对于非线性方程，若已知根的一个近似值，将在处展开成一阶xxfx ()0, fx ()xkk泰勒公式"f 0 / 2 八八,fxfxfxxxxx 0 0 0 0 0 kkkk2!忽略高次项，有，fxfxfxxx 0 ()()()，，, kkk右端是直线方程，用这个直线方程来近似非线性方程。

将非线性方程的**根代入，即fx ()0, X ，* fxfxxx 0 0 0 0, ,, kkkfx 0 fx 0 0,解出fX 0 *k XX,, k' fx 0 k水将右端取为，则是比更接近于的近似值，即xxxxk, Ik, Ikfx ()k 八XX, Ikk* fx()k这就是牛顿迭代公式。

,2,计算机程序框图:，见,,3,输入变量、输出变量说明:X输入变量:迭代初值，迭代精度，迭代最大次数，\0输出变量:当前迭代次数，当前迭代值xkl,4,具体算例及求解结果:2/16华北电力大学实验报吿开始读入l>k/fx()0?,0fx 0 Oxx，，01* fx ()0XX,,，?10kk, ,1，kN, ?xx, 10输出迭代输出X输出奇异标志1失败标志,3,输入变量、输出变量说明: 结束例：导出计算的牛顿迭代公式，并il •算。

（课本P39例2-16） 115cc （0）, 求解结果:10. 75000010.72383710. 72380510. 7238052、列主元素消去法求解线性方程组，1,算法原理:高斯消去法是利用现行方程组初等变换中的一种变换，即用一个不为零的数乘 -个方程后加只另一个方程，使方程组变成同解的上三角方程组，然后再自下而上对上三角3/16华北电力大学实验报告方程组求解。

数值代数上机实验报告

数值代数课程设计实验报告姓名：班级：学号：实验日期：一、实验名称代数的数值解法二、实验环境 MATLAB7.0实验一、平方根法与改进平方根法一、实验要求：用熟悉的计算机语言将不选主元和列主元Gasuss 消元法编写成通用的子程序，然后用编写的程序求解下列方程组⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡--⨯14151515157681681681681681612321n n n n n x x x x x x 用所编的程序分别求解40、84、120阶方程组的解。

二、算法描述及实验步骤GAuss 程序如下：（1）求A 的三角分解：LU A =;（2）求解b y =L 得y ；（3）求解y x =U 得x ；列主元Gasuss 消元法程序如下： 1求A 的列主元分解：LU PA =;2求解b y P L =得y ； 3求解y x =U 得x ；三、调试过程及实验结果：%----------------方程系数---------------->> A1=Sanduijiaozhen(8,6,1,40); >> A2=Sanduijiaozhen(8,6,1,84); >> A3=Sanduijiaozhen(8,6,1,120); >> b1(1)=7;b2(1)=7;b3(1)=7;>> for i=2:39b1(i)=15;end>> b1(40)=14;>> for i=2:83b2(i)=15;end>> b2(40)=14;>> for i=2:119b1(i)=15;end>> b3(120)=14;%----------------方程解---------------->> x11=GAuss(A1,b1')>> x12=GAuss Zhu(A1,b1')>> x21=GAuss(A2,b2')>> x22=GAuss Zhu(A3,b3')>> x31=GAuss(A3,b3')>> x32=GAuss Zhu(A3,b3')运行结果：（n=40）GAuss消元法的解即为x11 =1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.0000列主元GAuss消元法的解即为x12 =1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 111111111111111111111111111111六、源程序：function A=Sanduijiaozhen(a,b,c,n)%生成n阶以a,b,c为元素的三对角阵A=diag(b*ones(1,n),0)+diag(c*ones(1,n-1),1)+diag(a*ones(1,n-1),-1);function x=GAuss(A,b)n=length(b);x=b;%-------分解---------------for i=1:n-1for j=i+1:nmi=A(j,i)/A(i,i);b(j)=b(j)-mi*b(i);for k=i:nA(j,k)=A(j,k)-mi*A(i,k);endAB=[A,b];endend%-----------回代------------------x(n)=b(n)/A(n,n);for i=n-1:-1:1s=0;for j=i+1:ns=s+A(i,j)*x(j);endx(i)=(b(i)-s)/A(i,i);endfunction x=GAussZhu(A,b)n=length(b);x=b;%----------------------选主元---------------------for k=1:n-1a_max=0;for i=k:nif abs(A(i,k))>a_maxa_max=abs(A(i,k));r=i;endendif r>kfor j=k:nz=A(k,j);A(k,j)=A(r,j);A(r,j)=z;endz=b(k);b(k)=b(r);b(r)=z;end%--------------消元-----------------for i=k+1:nm=A(i,k)/A(k,k);for j=k:nA(i,j)=A(i,j)-m*A(k,j);endb(i)=b(i)-m*b(k);endendif abs(A(n,n))==0return;endAbZhu=[A,b];%----------------回代-----------------------x(n)=b(n)/A(n,n);for i=n-1:-1:1for j=i+1:nb(i)=b(i)-A(i,j)*x(j);endx(i)=b(i)/A(i,i);end实验二、平方根法与改进平方根法一、实验要求：用计算机语言将平方根法和改进的平方根法编成通用的子程序，然后用编写的程序求解对称正定方程组100阶方程组AX=b，二、算法描述及实验步骤：平方根法函数程序如下：1、求A 的Cholesky 分解：L L A T=;2、求解b y =L 得y ；3、求解y x =TL 得x ；改进平方根法函数程序如下：1、求A 的Cholesky 分解：T=LDL A ; 2、求解b y =L 得y ； 3、求解y x =TDL 得x ；三、调试过程及实验结果：clear;clc;%----------------方程系数---------------->> A=Sanduijiaozhen(1,10,1,100); >> b(1)=11; >> for i=2:99 b(i)=12; end>> b(100)=11;>> x1=Cholesky(A,b') >> x2=GJCholesky(A,b')运行结果：平方根法的解即为 x1 =1.0000 1.00001.0000 1.00001.0000 1.00001.0000 1.00001.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.0000改进平方根法解得的解即为x2 =1.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.0000 1.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00000.99991.00090.99081.09080.1010四、源程序：function x=Cholesky(A,b)n=size(A);n=n(1);% x=A^-1*b;% disp('Matlab自带解即为x');%-----------------Cholesky分解-------------------for k=1:nA(k,k)=sqrt(A(k,k));A(k+1:n,k)=A(k+1:n,k)/A(k,k);for j=k+1:n;A(j:n,j)=A(j:n,j)-A(j:n,k)*A(j,k);endend%------------------前代法求解Ly=b----------------------------for j=1:n-1b(j)=b(j)/A(j,j);b(j+1:n)=b(j+1:n)-b(j)*A(j+1:n,j);endb(n)=b(n)/A(n,n);%-----------------回代法求解L'x=y-----------------------------A=A';for j=n:-1:2b(j)=b(j)/A(j,j);b(1:j-1)=b(1:j-1)-b(j)*A(1:j-1,j);endb(1)=b(1)/A(1,1);disp('平方根法的解即为');function b=GJCholesky(A,b)n=size(A);n=n(1);v=zeros(n,1);%----------------------LDL'分解-----------------------------for j=1:nfor i=1:j-1v(i)=A(j,i)*A(i,i);endA(j,j)=A(j,j)-A(j,1:j-1)*v(1:j-1);A(j+1:n,j)=(A(j+1:n,j)-A(j+1:n,1:j-1)*v(1:j-1))/A(j,j);endB=diag(A);D=zeros(n);for i=1:nD(i,i)=B(i);A(i,i)=1;end%-------------------前代法---------------------------A=tril(A); %得到L和Dfor j=1:n-1b(j)=b(j)/A(j,j);b(j+1:n)=b(j+1:n)-b(j)*A(j+1:n,j);endb(n)=b(n)/A(n,n);%-----------------回代法-----------------------------A=D*(A');for j=n:-1:2b(j)=b(j)/A(j,j);b(1:j-1)=b(1:j-1)-b(j)*A(1:j-1,j);endb(1)=b(1)/A(1,1);disp('改进平方根法解得的解即为');实验三、二次多项式拟合一、实验要求：用计算机语言编制利用QR分解求解线性最小二乘问题的通用子程序，用编写的程序求解一个二次多项式使在残向量的范数最小的意义下拟合下面的数据t-1 -0.75 -0.5 0 0.25 0.5 0.75iy 1.00 0.8125 0.75 1.00 1.3125 1.75 2.3125i二、算法描述及实验步骤：QR分解求解程序如下：1、求A 的QR 分解;2、计算b c 11T =Q ;3、求解上三角方程1c x =R 得x ；三、调试过程及实验结果：>> t=[-1 -0.75 -0.5 0 0.25 0.5 0.75];>> y=[ 1.00 0.8125 0.75 1.00 1.3125 1.75 2.3125]; >> plot(t,y,'r*');>> legend('实验数据(ti,yi)'); >> xlabel('t'), ylabel('y');>> title('二次多项式拟合的数据点(ti,yi)的散点图');运行后屏幕显示数据的散点图（略）.（3）编写下列MATLAB 程序计算)(x f 在),(i i y x 处的函数值，即输入程序 >> syms a b c>> t=[-1 -0.75 -0.5 0 0.25 0.5 0.75]; >> fi=a.*t.^2+ b.*t+c%运行后屏幕显示关于 ,,a b c 的线性方程组fi =[a-b+c,9/16*a-3/4*b+c,1/4*a-1/2*b+c,c,1/16*a+1/4*b+c,1/4*a+1/2*b+c,9/16*a+3/4*b +c]编写构造残向量2范数的MATLAB 程序>> y=[ 1.00 0.8125 0.75 1.00 1.3125 1.75 2.3125]; >> y=[ 1.00 0.8125 0.75 1.00 1.3125 1.75 2.3125]; >> fy=fi-y; fy2=fy.^2; J=sum(fy.^2); 运行后屏幕显示误差平方和如下 J=(a-b+c-1)^2+(9/16*a-3/4*b+c-13/16)^2+(1/4*a-1/2*b+c-3/4)^2+(c-1)^2+(1/16*a+1/4*b+c-21/16)^2+(1/4*a+1/2*b+c-7/4)^2+(9/16*a+3/4*b+c-37/16)^2为求,,a b c 使J 达到最小，只需利用极值的必要条件0J a ∂=∂，0J b ∂=∂，0J c∂=∂，得到关于,,a b c 的线性方程组，这可以由下面的MATLAB 程序完成，即输入程序 >> Ja1=diff(J,a); Ja2=diff(J,b); Ja3=diff(J,c);>> Ja11=simple(Ja1), Ja21=simple(Ja2), Ja31=simple(Ja3) 运行后屏幕显示J 分别对,,a b c 的偏导数如下 Ja11 =451/128*a-63/32*b+43/8*c-887/128 Ja21 =-63/32*a+43/8*b-3/2*c-61/32Ja31 =43/8*a-3/2*b+14*c-143/8解线性方程组112131000Ja Ja Ja ===，，，输入下列程序 >> A=[451/128, -63/32, -3/2 ;-63/32,43/8,-3/2;43/8,-3/2,14]; >> B=[887/128,61/32,143/8]; >> C=B/A, f=poly2sym(C)运行后屏幕显示拟合函数f 及其系数C 如下 C =0.3081 0.8587 1.4018 f =924/2999*x^2+10301/11996*x+4204/2999 故所求的拟合曲线为2()0.30810.8581 1.4018f x x x =++四、源程序：>> t=[-1 -0.75 -0.5 0 0.25 0.5 0.75];>> y=[ 1.00 0.8125 0.75 1.00 1.3125 1.75 2.3125]; >> plot(t,y,'r*');>> legend('实验数据(ti,yi)'); >> xlabel('t'), ylabel('y');>> title('二次多项式拟合的数据点(ti,yi)的散点图'); >> syms a b c>> t=[-1 -0.75 -0.5 0 0.25 0.5 0.75]; >> fi=a.*t.^2+ b.*t+c fi =[ a-b+c, 9/16*a-3/4*b+c, 1/4*a-1/2*b+c, c, 1/16*a+1/4*b+c, 1/4*a+1/2*b+c, 9/16*a+3/4*b+c]>> y=[ 1.00 0.8125 0.75 1.00 1.3125 1.75 2.3125]; >> y=[ 1.00 0.8125 0.75 1.00 1.3125 1.75 2.3125]; >> fy=fi-y; fy2=fy.^2; J=sum(fy.^2) J =(a-b+c-1)^2+(9/16*a-3/4*b+c-13/16)^2+(1/4*a-1/2*b+c-3/4)^2+(c-1)^2+(1/16*a+1/4*b+c-21/16)^2+(1/4*a+1/2*b+c-7/4)^2+(9/16*a+3/4*b+c-37/16)^2>> Ja1=diff(J,a); Ja2=diff(J,b); Ja3=diff(J,c);>> Ja11=simple(Ja1), Ja21=simple(Ja2), Ja31=simple(Ja3)Ja11 =451/128*a-63/32*b+43/8*c-887/128Ja21 =-63/32*a+43/8*b-3/2*c-61/32Ja31 =43/8*a-3/2*b+14*c-143/8>> A=[451/128, -63/32, -3/2 ;-63/32,43/8,-3/2;43/8,-3/2,14]; >> B=[887/128,61/32,143/8];>> C=B/A, f=poly2sym(C)C =0.3081 0.8587 1.4018f =924/2999*x^2+10301/11996*x+4204/2999>>。

徐树芳-数值线性代数-答案完全版精选全文完整版

数值线性代数习题解答习题1１．求下三角阵的逆矩阵的详细算法。

[解] 设下三角矩阵L的逆矩阵为T我们可以使用待定法，求出矩阵T的各列向量。

为此我们将T按列分块如下：注意到我们只需运用算法1·1·1，逐一求解方程便可求得[注意]考虑到内存空间的节省，我们可以置结果矩阵T的初始状态为单位矩阵。

这样，我们便得到如下具体的算法：算法（求解下三角矩阵L的逆矩阵T，前代法）２．设为两个上三角矩阵，而且线性方程组是非奇异的，试给出一种运算量为的算法，求解该方程组。

[解]因，故为求解线性方程组，可先求得上三角矩阵T的逆矩阵，依照上题的思想我们很容易得到计算的算法。

于是对该问题我们有如下解题的步骤：（1）计算上三角矩阵T的逆矩阵，算法如下：算法1（求解上三角矩阵的逆矩阵，回代法。

该算法的的运算量为）（2）计算上三角矩阵。

运算量大约为.（3）用回代法求解方程组：.运算量为；（4）用回代法求解方程组：运算量为。

算法总运算量大约为：３．证明：如果是一个Gauss变换，则也是一个Gauss变换。

[解]按Gauss变换矩阵的定义，易知矩阵是Gauss变换。

下面我们只需证明它是Gauss变换的逆矩阵。

事实上注意到，则显然有从而有４．确定一个Gauss变换L，使[解] 比较比较向量和可以发现Gauss变换L应具有功能：使向量的第二行加上第一行的2倍；使向量的第三行加上第一行的2倍。

于是Gauss变换如下５．证明：如果有三角分解，并且是非奇异的，那么定理1·1·2中的L和U都是唯一的。

[证明]设，其中都是单位下三角阵，都是上三角阵。

因为A非奇异的，于是注意到，单位下三角阵的逆仍是单位下三角阵，两个单位下三角阵的乘积仍是单位下三角阵；上三角阵的逆仍是上三角阵，两个上三角阵的乘积仍是上三角阵。

因此，上述等将是一个单位下三角阵与一个上三角阵相等，故此，它们都必是单位矩阵。

即，从而即A的LU分解是唯一的。

(完整word版)数值线性代数第二版徐树方高立张平文上机习题第四章实验报告

第四章上机习题1考虑两点边值问题⎪⎩⎪⎨⎧==<<=+.1)1(,0)0(10 ,22y y a a dx dy dx y d ε 容易知道它的精确解为ax e e ay x +---=--)1(111εε为了把微分方程离散化，把[0,1]区间n 等分，令h=1/n ，1,,1,-==n i ih x i得到差分方程,21211a hy y h y y y i i i i i =-++-++-ε简化为 ,)2()(211ah y y h y h i i i =++-+-+εεε从而离散化后得到的线性方程组的系数矩阵为⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡+-++-++-++-=)2()2()2()2(h h h h h h h A εεεεεεεεεε 对,100,2/1,1===n a ε分别用Jacobi 迭代法，G-S 迭代法和SOR 迭代法求线性方程组的解，要求有4位有效数字，然后比较与精确解得误差。

对,0001.0,01.0,1.0===εεε考虑同样的问题。

解（1）给出算法：为解b Ax =，令U L D A --=，其中][ij a A =，),,,(2211nn a a a diag D = ，⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡------=-00001,21323121n n n n a a a a a a L，⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡------=-0000,122311312 n n n n a a a a a a U 利用Jacobi 迭代法，G-S 迭代法，SOR 迭代法解线性方程组，均可以下步骤求解： step1给定初始向量x0=(0,0,...,0)，最大迭代次数N ，精度要求c ，令k=1 step2令x=B*x0+gstep3若||x-x0||2<c ，算法停止，输出解和迭代次数k ，否则，转step4 step4若k>=N,算法停止，迭代失败，否则，令x0=x ，转step2在Jacobi 迭代法中，B=D -1*(L+U),g=D -1*b在G-S 迭代法中，B=D -1*(L+U),g=D -1*b在SOR 迭代法中，B=(D-w*L)-1*[(1-w)*D+w*U],g=w*(D-w*L)-1*b另外，在SOR 迭代法中，上面算法step1中要给定松弛因子w ，其中0<w<2 为计算结果，规定w=0.5。

数值分析实验报告62338

s=f(x）； t=x-s（1)/s(2); en=t-x; x=t; m(i）=t; i=i+1; end y=［x,i+1,m]; end 牛顿割线法: function y=Secant（x1，x2,e) i=3；
m（1）=x1，m（2）=x2； while abs（x2-x1)>=e
s1=f（x1)； s2=f（x2)； t=x2—(x2—x1）*s2（1）/(s2（1） -s1（1)）; x1=x2; x2=t； m（i)=t； i=i+1; end y=[x2，i+1,m]； end 史蒂芬森迭代法： Function
1
2
3
4
5
图 1.2 不同迭代法下迭代值得收敛情况
二分法收敛效果较差，牛顿迭代法和牛顿割线法相近,史蒂芬森迭代法收敛次数高于 1，效果最好 3. 不同初值的收敛情况
二分法
2
6
5 1
4
3 0
2
-1
1
0 -2
-1
-2 -3
-3
-4
-4
0
10 20
30
40
0
牛顿迭代法
50
100
150
图 1.3 二分法，牛顿迭代法下不同初值的收敛情况
牛顿割线法 8
史蒂芬森迭代法 2.5
6
2 4
2
1.5
0
-2
1
-4 0.5
-6
-8
0
0
20
40
60
80
0
2
4
6
8
图 1.4 牛顿割线法，史蒂芬森迭代法下不同初值的收敛情况
1. 二分法的五个初始区间分别为

数值线性代数第二版徐树方高立张平文上机习题第一章实验报告

@上机习题1.先用你所熟悉的的计算机语言将不选主元和列主元Gauss 消去法编写成通用的子程序；然后用你编写的程序求解84阶方程组；最后将你的计算结果与方程的精确解进行比较，并就此谈谈你对Gauss 消去法的看法。

Sol ：（1）先用matlab 将不选主元和列主元Gauss 消去法编写成通用的子程序，得到P U L ,,：不选主元Gauss 消去法：[])(,A GaussLA U L =得到U L ,满足LU A = 列主元Gauss 消去法：[])(,,A GaussCol P U L =得到P U L ,,满足LU PA = （2）用前代法解()Pb or b Ly =，得y用回代法解y Ux =，得x]求解程序为()P U L b A Gauss x ,,,,=（P 可缺省，缺省时默认为单位矩阵）（3）计算脚本为ex1_1 代码%算法（计算三角分解：Gauss 消去法） function [L,U]=GaussLA(A) n=length(A);—for k=1:n-1A(k+1:n,k)=A(k+1:n,k)/A(k,k);A(k+1:n,k+1:n)=A(k+1:n,k+1:n)-A(k+1:n,k)*A(k,k+1:n); endU=triu(A);L=tril(A);L=L-diag(diag(L))+diag(ones(1,n));end！%算法计算列主元三角分解：列主元Gauss消去法）function [L,U,P]=GaussCol(A)n=length(A);for k=1:n-1[s,t]=max(abs(A(k:n,k)));p=t+k-1;temp=A(k,1:n);￥A(k,1:n)=A(p,1:n);A(p,1:n)=temp;u(k)=p;if A(k,k)~=0A(k+1:n,k)=A(k+1:n,k)/A(k,k);A(k+1:n,k+1:n)=A(k+1:n,k+1:n)-A(k+1:n,k)*A(k,k+1:n); elsebreak;^endendL=tril(A);U=triu(A);L=L-diag(diag(L))+diag(ones(1,n)); P=eye(n);for i=1:n-1temp=P(i,:);P(i,:)=P(u(i),:);{P(u(i),:)=temp;endend%高斯消去法解线性方程组function x=Gauss(A,b,L,U,P)if nargin<5P=eye(length(A));￥endn=length(A);b=P*b;for j=1:n-1b(j)=b(j)/L(j,j);b(j+1:n)=b(j+1:n)-b(j)*L(j+1:n,j);endb(n)=b(n)/L(n,n);<y=b;for j=n:-1:2y(j)=y(j)/U(j,j);y(1:j-1)=y(1:j-1)-y(j)*U(1:j-1,j);endy(1)=y(1)/U(1,1);x=y;|endex1_1clc;clear;%第一题A=6*eye(84)+diag(8*ones(1,83),-1)+diag(ones(1,83),1); b=[7;15*ones(82,1);14];%不选主元Gauss消去法)[L,U]=GaussLA(A);x1_1=Gauss(A,b,L,U);%列主元Gauss消去法[L,U,P]=GaussCol(A);x1_2=Gauss(A,b,L,U,P);%解的比较subplot(1,3,1);plot(1:84,x1_1,'o-');title('Gauss'); subplot(1,3,2);plot(1:84,x1_2,'.-');title('PGauss');（subplot(1,3,3);plot(1:84,ones(1,84),'*-');title('精确解');结果为（其中Gauss 表示不选主元的Gauss 消去法，PGauss 表示列主元Gauss消去法，精确解为[]'⨯8411,,1 ）：8Gauss50100PGauss精确解由图，显然列主元消去法与精确解更为接近，不选主元的Gauss 消去法误差比列主元消去法大，且不如列主元消去法稳定。

数值分析第三次上机练习实验报告

2 1 , k 0,1, 2...n. 这里唯一需要注意的就是 n 1 Pn ( xk ) Pn'1 ( xk )
还需要一个多项式微分运算（使用的是polyder函数），求解出这两项之后，剩下的就是 I n ( f ) 2.
A
k 0
n
k
f ( xk ) 。
Romberg积分公式计算函数主体是Romberg.m文件,以下只分析这个函数文件的结构: 第一部分是赋初值,对于积分表T还赋值T(1,1):
实现方法说明
程序语言采用Matlab语言，运行环境为Matlab R2009b。
注：主程序文件是First.m和Second.m，其他都是对应的自编函数文件。
1.
复化Guass-Legendre求积公式运算这个程序主体是First.m文件，在里面定义了变量x和函数f f=sym(100*sin(10*(2+x)^(-1))*(2+x).^(-2));由于Legendre多项式的使用条件是[-1,1]，因此对积分区间做了变换，函数体本身也就变成了f（x）=(100*sin(10/(x + 2)))/(x + 2)^2。其他都是调用自己编写的函数计算。 ① Legendre多项式生成函数：Legendre.m
2/5
水利系
2008010249
程国安
这个函数主要用于生成 Legendre 多项式，比较简短，最重要的就是一个迭代关系 P=((2*n-1)*x*Legendre(n-1)-(n-1)*Legendre(n-2))/(n);最后输出一个多项式，如果需要整合，另外加一句 expand（P）即可。 ② Guass-Legendre积分函数：Guass-Legendre.m 这个函数的相关输入输出说明见函数文件注释。积分实现主要需要求出 f ( xk ) 和 Ak ，对于 f ( xk ) ，重点就是建立内联函数 f ( x) 和变量序列 xk ，变量序列 xk 主要使用利用Legendre求出对应次数的Legendre多项式的零点（使用sym2poly求出系数，之后利用roots求零点）。对于 Ak ，利用 Ak

数值线性代数第二版徐树方高立张平文上机习题第二章实验报告

（1）估计5到20阶Hilbert 矩阵的∞范数条件数（2）设n n R A ⨯∈⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡------=111111111011001ΛΛO O MM M O OΛ,先随机地选取n R x ∈,并计算出x A b n =;然后再用列主元Gauss 消去法求解该方程组,假定计算解为∧x 。

试对n 从5到30估计计算解∧x 的精度,并且与真实相对误差作比较。

解(1)分析:利用for 使n 从5循环到20,利用()hilb 函数得到Hilbert 矩阵A ;先将算法2、5、1编制成通用的子程序,利用算法2、5、1编成的子程序)(B opt v =,对TAB -=求解,得到∞-1A的一个估计值v v =~;再利用inf),(A norm 得到∞A ;则条件数inf),(1A norm v A A K *==∞∞-。

另,矩阵A 的∞范数条件数可由inf),(A cond 直接算出,两者可进行比较。

程序为1 算法2、5、1编成的子程序)(B opt v =function v=opt(B)k=1;n=length(B); x=1、/n*ones(n,1);while k==1 w=B*x;v=sign(w); z=B'*v;if norm(z,inf)<=z'*x v=norm(w,1); k=0; elsex=zeros(n,1);[s,t]=max(abs(z)); x(t)=1; k=1; end end end2 问题(1)求解 ex2_1for n=5:20A=hilb(n);B=inv(A、');v=opt(B);K1=v*norm(A,inf);K2=cond(A,inf);disp(['n=',num2str(n)])disp(['估计条件数为',num2str(K1)])disp(['实际条件数为',num2str(K2)])end计算结果为n=5估计条件数为943656实际条件数为943656n=6估计条件数为29070279、0028实际条件数为29070279、0028n=7估计条件数为985194887、5079实际条件数为985194887、5079n=8估计条件数为33872789099、7717实际条件数为33872789099、7717n=9估计条件数为16、422实际条件数为16、422n=10估计条件数为35353368771750、67实际条件数为35353368771750、67n=11估计条件数为1232433965549344实际条件数为1232433965549344Warning: Matrix is close to singular or badly scaled、Results may be inaccurate、RCOND = 2、547634e-17、> In ex2_1 at 3Warning: Matrix is close to singular or badly scaled、Results may be inaccurate、RCOND = 2、547634e-17、> In cond at 47In ex2_1 at 6n=12估计条件数为3、9245e+16实际条件数为3、9245e+16Warning: Matrix is close to singular or badly scaled、Results may be inaccurate、RCOND = 7、847381e-19、> In ex2_1 at 3Warning: Matrix is close to singular or badly scaled、Results may be inaccurate、RCOND = 7、847381e-19、> In cond at 47In ex2_1 at 6n=13估计条件数为1、2727e+18实际条件数为1、2727e+18Warning: Matrix is close to singular or badly scaled、Results may be inaccurate、RCOND = 2、246123e-18、> In ex2_1 at 3Warning: Matrix is close to singular or badly scaled、Results may be inaccurate、RCOND = 2、246123e-18、> In cond at 47In ex2_1 at 6n=14估计条件数为4、8374e+17实际条件数为4、8374e+17Warning: Matrix is close to singular or badly scaled、Results may be inaccurate、RCOND = 8、491876e-19、> In ex2_1 at 3Warning: Matrix is close to singular or badly scaled、Results may be inaccurate、RCOND = 8、491876e-19、> In cond at 47In ex2_1 at 6n=15估计条件数为4、6331e+17实际条件数为5、234289848563619e+17Warning: Matrix is close to singular or badly scaled、Results may be inaccurate、RCOND = 9、137489e-19、> In ex2_1 at 3Warning: Matrix is close to singular or badly scaled、Results may be inaccurate、RCOND = 9、137489e-19、> In cond at 47In ex2_1 at 6n=16估计条件数为8、3166e+17实际条件数为8、3167e+17Warning: Matrix is close to singular or badly scaled、Results may be inaccurate、RCOND = 6、244518e-19、> In ex2_1 at 3Warning: Matrix is close to singular or badly scaled 、 Results may be inaccurate 、 RCOND = 6、244518e-19、 > In cond at 47 In ex2_1 at 6 n=17估计条件数为1、43e+18 实际条件数为1、43e+18Warning: Matrix is close to singular or badly scaled 、 Results may be inaccurate 、 RCOND = 4、693737e-19、 > In ex2_1 at 3Warning: Matrix is close to singular or badly scaled 、 Results may be inaccurate 、 RCOND = 4、693737e-19、 > In cond at 47 In ex2_1 at 6 n=18估计条件数为2、5551e+18 实际条件数为2、8893e+18Warning: Matrix is close to singular or badly scaled 、 Results may be inaccurate 、 RCOND = 4、264685e-19、 > In ex2_1 at 3Warning: Matrix is close to singular or badly scaled 、 Results may be inaccurate 、 RCOND = 4、264685e-19、 > In cond at 47 In ex2_1 at 6 n=19估计条件数为2、411858563109357e+18 实际条件数为2、411858563109357e+18Warning: Matrix is close to singular or badly scaled 、 Results may be inaccurate 、 RCOND = 1、351364e-19、 > In ex2_1 at 3Warning: Matrix is close to singular or badly scaled 、 Results may be inaccurate 、 RCOND = 1、351364e-19、 > In cond at 47 In ex2_1 at 6 n=20估计条件数为2、31633670586674e+18 实际条件数为6、37335273308473e+18结果分析随着矩阵阶数增加,估计值误差开始出现,20,17,16,15 n 时估计条件数与实际值存在误差;且条件数很大,Hilbert 矩阵为病态的。

(完整word版)数值线性代数第二版徐树方高立张平文上机习题第三章实验报告

- 1 -第三章上机习题用你所熟悉的的计算机语言编制利用QR 分解求解线性方程组和线性最小二乘问题的通用子程序，并用你编制的子程序完成下面的计算任务：（1）求解第一章上机习题中的三个线性方程组，并将所得的计算结果与前面的结果相比较，说明各方法的优劣；（2）求一个二次多项式+bt+c y=at 2，使得在残向量的2范数下最小的意义下拟合表3.2中的数据；（3）在房产估价的线性模型111122110x a x a x a x y ++++=中，1121,,,a a a 分别表示税、浴室数目、占地面积、车库数目、房屋数目、居室数目、房龄、建筑类型、户型及壁炉数目，y 代表房屋价格。

现根据表3.3和表3.4给出的28组数据，求出模型中参数的最小二乘结果。

（表3.3和表3.4见课本P99-100）解分析：（1）计算一个Householder 变换H ：由于TTvv I ww I H β-=-=2，则计算一个Householder 变换H 等价于计算相应的v 、β。

其中)/(2,||||12v v e x x v T=-=β。

在实际计算中，为避免出现两个相近的数出现的情形，当01>x 时，令212221||||)(-x x x x v n +++= ；为便于储存，将v 规格化为1/v v v =，相应的，β变为)/(221v v v T=β 为防止溢出现象，用∞||||/x x 代替（2）QR 分解：利用Householder 变换逐步将n m A n m ≥⨯,转化为上三角矩阵A H H H n n 11 -=Λ，则有⎥⎦⎤⎢⎣⎡=0R Q A ，其中n H H H Q 21=，:),:1(n R Λ=。

在实际计算中，从n j :1=，若m j <，依次计算)),:((j m j A x =对应的)1()1()~(+-⨯+-k m k m j H即对应的j v ，j β，将)1:2(+-j m v j 储存到),:1(j m j A +，j β储存到)(j d ，迭代结束后再次计算Q ，有⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡=-~001j j j H I H ，n H H H Q 21=（m n =时1-21n H H H Q =）（3）求解线性方程组b Ax =或最小二乘问题的步骤为i 计算A 的QR 分解；ii 计算b Q c T11=，其中):1(:,1n Q Q = iii 利用回代法求解上三角方程组1c Rx =（4）对第一章第一个线性方程组，由于R 的结果最后一行为零，故使用前代法时不计最后一行，而用运行结果计算84x 。

概率论与数理统计(茆诗松)第二版课后第三章习题参考答案

=
(0, 1,
0)}
=
8 13
⋅5 12
⋅
7 11
=
70 429
，
P{( X1,
X2,
X3)
=
(1,
0,
0)}
=
5 13
⋅8 12
⋅7 11
=
70 429
，
P{( X1,
X2,
X3)
=
(0, 1, 1)}
=
8 13
⋅5 12
⋅4 11
=
40 429
，
P{( X1,
X2,
X3)
=
(1,
0, 1)}
=
5 13
故(X, Y ) 的联合分布函数为
⎧0,
F
(
x,
y
)
=
⎪ ⎪⎪ ⎨
x x
2 2
y ,
2
,
⎪ ⎪
y
2
,
⎪⎩1,
x < 0 或 y < 0, 0 ≤ x < 1, 0 ≤ y < 1, 0 ≤ x < 1, y ≥ 1, x ≥ 1, 0 ≤ y < 1, x ≥ 1, y ≥ 1.
8．设二维随机变量(X, Y ) 在边长为 2，中心为(0, 0) 的正方形区域内服从均匀分布，试求 P{X 2 + Y 2 ≤ 1}．
x2 2
−
x3 3
⎟⎟⎠⎞
0
=
k 6
=1，
0y
1
∫ ∫ ∫ ∫ （2） P{X
> 0.5} =
1
dx
0.5
x
6dy =
x2

实验报告第3章参考答案yangh

>> diff(x^4+exp(x),'x',4)
ans =24+exp(x)
5) 求 .
>> syms x
>> diff(asin(sqrt(1-x^2)))
ans =-1/(1-x^2)^(1/2)*x/(x^2)^(1/2)
可得dy=-1/(1-x^2)^(1/2)*x/(x^2)^(1/2)*dx
（签名）
实验目的
1.掌握求数值微分的命令．
2.会求函数零点．
实验内容
数值积分计算，函数零点的计算
主要命令和
程序清单
数值积分：quad,quadl,dblquad,triplequad
求多项式所有根：roots
由根得多项式: poly
实验过程及
结果记录
实验过程及
结果记录
1、求下列积分的数值解
（1）
输入：
syms x
taylor(exp(x),x,5,0)
x=1
1+x+1/2*x^2+1/6*x^3+1/24*x^4
结果：
ans =1+x+1/2*x^2+1/6*x^3+1/24*x^4
ans =2.7083
思考
及
习题
收获
感想
实验报告3.3多元微积分实验
课程名称
实验名称
实验教室
实验日期
班级
学生姓名
实验成绩
2.掌握级数求和、求收敛半径．
3.掌握将函数展开成泰勒级数．
实验内容
微分方程求解（解析解，数值解）
级数收敛性的判断，求收敛区间，和函数；函数的泰勒展开；求近似值

数值分析(第三章)实验报告

L1 ( x)
L2 ( x)
( x 0)( x 0.6) (100*x*(x - 3/5))/27 (0.9 0)(0.9 0.6)
30)*(x 9/10))/27 + -
P2 ( x) L0 ( x) cos 0 L1 ( x) cos 0.6 L2 ( x) cos 0.9 =((50*x
可以预测 1930，1965，2010 年的人口分别是 169649，1.9177e+005，171351
EXERCISE SET 3.2 4、
P131
a) 根据 Algorithm 3.2，利用课本作者网站上的关于本书的 MATLAB 程序 ALG032.M 运行该程序，在命令行窗口出现如下： Warning: Could not find an exact (case-sensitive) match for 'ALG032'. E:\ 个人 \ 工作 \ 高教数值分析 \ 第八版英文程序 \Matlab-Programs\matlab\m1\ALG032.M is a case-insensitive match and willbe used instead. You can improve the performance of your code by using exact name matches and we therefore recommend that you update your usage accordingly. Alternatively, you can disable this warning using warning('off','MATLAB:dispatcher:InexactCaseMatch'). This warning will become an error in future releases. Newtons form of the interpolation polynomial Choice of input method: 1. Input entry by entry from keyboard 2. Input data from a text file 3. Generate data using a function F Choose 1, 2, or 3 please 1 Input n 4 Input X(0) and F(X(0)) on separate lines 0.0 -6.00000 Input X(1) and F(X(1)) on separate lines 0.1 -5.89483 Input X(2) and F(X(2)) on separate lines 0.3 -5.65014 Input X(3) and F(X(3)) on separate lines 0.6 -5.17788 Input X(4) and F(X(4)) on separate lines 1.0 -4.28172 Select output destination 1. Screen 2. Text file Enter 1 or 2 1 NEWTONS INTERPOLATION POLYNOMIAL Input data follows: X(0) = 0.00000000 F(X(0)) =

数值代数实验报告1

暨南大学本科实验报告专用纸课程名称数值代数成绩评定实验项目名称(填写实验所属章节名称) 指导教师刘娟实验项目编号0701******* 实验项目类型验证实验地点机房学生姓名王伟文学号2010051727学院信息科学技术学院数学系信息与计算科学专业2010级实验时间2011年9月 1 日～12月30日温度24℃第一章1.实验选题：（写出你在该项目所选的实验题目）第一章上机练习12.谈谈你对该算法的理解：（简单谈一下你是如何理解该算法的？）对算法的理解：先将84阶的矩阵A分解为一个下三角矩阵L和上三角矩阵U,先考虑下三角形方程组Ly=b,利用前代法解出y,再考虑上三角形方程组Ux=y;利用回代法解出x。

列主元gauss消去法Ax b PA LU Ly Pb Ux y=⇔===,,;3.实验内容（将实验程序及其实验结果粘贴，最好对程序各部分注释清楚，比如设置了哪些函数，这些函数的输入输出是什么，具有什么功能？）实验程序对矩阵A进行LU分解的程序function [ L,U ] = LUfac( A )for k=1:n-1A(k+1:n,k)=A(k+1:n,k)/A(k,k);A(k+1:n,k+1:n)=A(k+1:n,k+1:n)-A(k+1:n,k)*A(k,k+1:n);endL=tril(A,0);for i=1:nL(i,i)=1;endU=triu(A,0);end利用前代法解出y值的程序function [ b ] = TSL( L,b )n=size(L,1);for j=1:n-1b(j)=b(j)/L(j,j);b(j+1:n)=b(j+1:n)-b(j)*L(j+1:n,j);endb(n)=b(n)/L(n,n);end利用回代法解出x值的程序function [ b ] = TSU( U,b )n=size(U,1);for j=n:-1:2b(j)=b(j)/U(j,j);b(1:j-1)=b(1:j-1)-b(j)*U(1:j-1,j);endb(1)=b(1)/U(1,1);end主函数程序（‘生成84阶的矩阵A’）A=eye(84);A=6*A;for i=2:84A(i,i-1)=8;A(i-1,i)=1;end（‘生成84乘1的矩阵b’）b=ones(84,1);b=b*15;b(1)=7;b(84)=14;[L,U]=LUfac(A);（‘调用函数LUfac对矩阵A进行分解’）y=TSL(L,b);（‘调用函数TSL求解Ly=b方程’）x=TSU(U,y);（‘调用函数TSU求解UX=b方程’）用MATLAB求解得到的结果x’ans =1.0e+008 *Columns 1 through 70.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 Columns 8 through 140.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 Columns 15 through 210.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 Columns 22 through 280.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 Columns 29 through 350.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 Columns 36 through 420.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 Columns 43 through 490.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 Columns 50 through 560.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 -0.0000 0.0000 Columns 57 through 63-0.0000 0.0000 -0.0000 0.0000 -0.0000 0.0000 -0.0000 Columns 64 through 700.0000 -0.0000 0.0000 -0.0001 0.0002 -0.0003 0.0007 Columns 71 through 77-0.0013 0.0026 -0.0052 0.0105 -0.0209 0.0419 -0.0836 Columns 78 through 840.1665 -0.3303 0.6501 -1.2582 2.3487 -4.0263 5.3684列主元gauss消去法function [L,U,P]=Lufac(A)n=size(A,1);P=eye(n,n);for i=1:n-1[r,m]=max(abs(A(i:n,i)));m=m+i-1;A([i,m],:)=A([m,i],:);P([i,m])=P([m,i]);if A(i,i)~=0A(i+1:n,i)=A(i+1:n,i)/ A(i,i);A(i+1:n,i+1:n)= A(i+1:n,i+1:n)-A(i+1:n,i)*A(i,i+1:n); endendU=triu(A);L=tril(A,-1)+eye(n,n);endA=eye(84);A=6*A;for i=2:84A(i,i-1)=8; A(i-1,i)=1; endb=ones(84,1);b=b*15;b(1)=7;b(84)=14;[L,U,P]=Lufac(A); b=P*b;y=TSL(L,b);x=TSU(U,y);求解结果为x =1.0e+025 *0.0000 -0.0000 0.0000 -0.0000 0.0000 -0.0000 0.0000 -0.0000 0.0000 -0.0000 0.0000 -0.0000 0.0000 -0.0000 0.0000 -0.0000 0.0000 -0.0000 0.0000 -0.0000 0.0000-0.00000.0000-0.00000.0000-0.00000.0000-0.00000.0000-0.00000.0000-0.00000.0000-0.00000.0000-0.00000.0000-0.00000.0000-0.00000.0000-0.00000.0000-0.00000.0000-0.00000.0000-0.00000.0000-0.00000.0000-0.00000.0000-0.00000.0000-0.00000.0000-0.00000.0000-0.00000.0000-0.00000.0000-0.00000.0000-0.00000.0000-0.00010.0002-0.00040.0007-0.00150.0030-0.00600.0119-0.02380.0475-0.09460.1878-0.36960.7154-1.33552.2894-3.05251.教师评语、评分：（请认真对待每次数值代数实验，期末交实验报告，将计算实验成绩）2.实验选题：第三章上机习题1（3）。

实验报告第3章参考答案yangh

>> diff(x^4+exp(x),'x',4)
ans =24+exp(x)
5) 求 .
>> syms x
>> diff(asin(sqrt(1-x^2)))
ans =-1/(1-x^2)^(1/2)*x/(x^2)^(1/2)
可得dy=-1/(1-x^2)^(1/2)*x/(x^2)^(1/2)*dx
结果：
ans =x+1/2*x^2-1/6*x^3+1/12*x^4-1/20*x^5
收敛域：
2）
输入：
syms t x
taylor(int(1/(1+t^4),'t',0,x),x,10,0)
结果：
ans =x-1/5*x^5+1/9*x^9
收敛域：
8、用级数展开式计算的近似值（取前5项）
输入：
VLB=[]; VUB=[];
[x,fval]=fmincon('minyh3',x0,A,b,Aeq,beq,VLB,VUB)
结果：
x = 1.0000 1.0000
fval = 2
思考
及
习题
收
获
感
想
数学实验实验报告
实验报告3.4数值计算基础
课程名称
实验名称
实验教室
实验日期
班级
学生姓名
实验成绩
任课教师
4.求下列函数的积分(写出命令和结果)
1）
>> int('1/(x^(1/2)+x^(1/3))')
ans=-3*x^(1/3)+log(x^(2/3)+x^(1/3)+1)-2*log(x^(1/3)-1)-log(-1+x)+2*x^(1/2)+log(x^(1/2)-1)-log(x^(1/2)+1)+6*x^(1/6)-log(x^(1/3)+x^(1/6)+1)+2*log(x^(1/6)-1)-2*log(x^(1/6)+1)+log(x^(1/3)-x^(1/6)+1)

线性代数高等教育出版社第二版卢刚主编课后习题答案

1 1 1
1 1 1
2 0 1
当

1
时，
A

1 1
1 1
1 2

r2 r1 r3 r1

0 0
0 2
0

2r1r3

0
0
0
3
0 2 3
等价方程组：

x1

1 2
x3

0 0
1 0
1 0
3 0
1 0
0 0 0 0 0
等价方程组：
x1 x2

2x3 x4 2x5 x3 3x4 x5
，分别取

x3 x4 ,

0 1 0

,

0 0 1
xx11

x2 x2

x3 1 x3
x1 x2 x3 2
（1）有唯一解；（2）无解；（3）有无穷多解。解：系数行列式
11
1 0 1
1 01
A 1 1 c1 c3, c2 c3 0 1 1 ( 1)2 0 1 1
3 7

r2 r1
r3 r1 r4 3r1

0 0
2 4
7 14
4 8

r3 2r2 r4 r2

0 0
2 0
7 0
4

0
3 1 8 1
0 2 7 4
0 0 0 0
x1
x2
x3
1 1 2
0 2 2

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现根据表3.3和表3.4给出的28组数据，求出模型中参数的最小二乘结果。

（表3.3和表3.4见课本P99-100）解分析：（1）计算一个Householder 变换H ：由于TTvv I ww I H β-=-=2，则计算一个Householder 变换H 等价于计算相应的v 、β。

其中)/(2,||||12v v e x x v T=-=β。

运算matlab 程序为1 计算Householder 变换 [v,belta]=house(x) function [v,belta]=house(x) n=length(x);x=x/norm(x,inf);sigma=x(2:n)'*x(2:n); v=zeros(n,1); v(2:n,1)=x(2:n); if sigma==0 belta=0; elsealpha=sqrt(x(1)^2+sigma); if x(1)<=0v(1)=x(1)-alpha; elsev(1)=-sigma/(x(1)+alpha); endbelta=2*v(1)^2/(sigma+v(1)^2); v=v/v(1,1); end end2计算A的QR分解[Q,R]=QRfenjie(A)function [Q,R]=QRfenjie(A)[m,n]=size(A);Q=eye(m);for j=1:nif j<m[v,belta]=house(A(j:m,j));H=eye(m-j+1)-belta*v*v';A(j:m,j:n)=H*A(j:m,j:n);d(j)=belta;A(j+1:m,j)=v(2:m-j+1);endendR=triu(A(1:n,:));for j=1:nif j<mH=eye(m);temp=[1;A(j+1:m,j)];H(j:m,j:m)=H(j:m,j:m)-d(j)*temp*temp';Q=Q*H;endendend3 解下三角形方程组的前代法x=qiandaifa(L,b)function x=qiandaifa(L,b)n=length(b);for j=1:n-1b(j)=b(j)/L(j,j);b(j+1:n)=b(j+1:n)-b(j)*L(j+1:n,j);endb(n)=b(n)/L(n,n);x=b;end4 求解第一章上机习题中的三个线性方程组ex3_1clear;clc;%第一题A=6*eye(84)+diag(8*ones(1,83),-1)+diag(ones(1,83),1); b=[7;15*ones(82,1);14];n=length(A);%QR分解[Q,R]=QRfenjie(A);c=Q'*b;x1=huidaifa(R(1:n-1,1:n-1),c(1:n-1));x1(n)=c(n)-R(n,1:n-1)*x1;%不选主元Gauss消去法[L,U]=GaussLA(A);x1_1=Gauss(A,b,L,U);%列主元Gauss消去法[L,U,P]=GaussCol(A);x1_2=Gauss(A,b,L,U,P);%解的比较figure(1);subplot(1,3,1);plot(1:n,x1);title('QR分解');subplot(1,3,2);plot(1:84,x1_1);title('Gauss');subplot(1,3,3);plot(1:84,x1_2);title('PGauss');%第二题第一问A=10*eye(100)+diag(ones(1,99),-1)+diag(ones(1,99),1); b=round(100*rand(100,1));n=length(A);%QR分解tic;[Q,R]=QRfenjie(A);c=Q'*b;x2=huidaifa(R,c);toc;%不选主元Gauss消去法tic;[L,U]=GaussLA(A);x2_1=Gauss(A,b,L,U);toc;%列主元Gauss消去法tic;[L,U,P]=GaussCol(A);x2_2=Gauss(A,b,L,U,P);toc;%平方根法tic;L=Cholesky(A);x2_3=Gauss(A,b,L,L');toc;%改进的平方根法tic;[L,D]=LDLt(A);x2_4=Gauss(A,b,L,D*L');toc;%解的比较figure(2);subplot(1,5,1);plot(1:n,x2);title('QR分解');subplot(1,5,2);plot(1:n,x2_1);title('Gauss');subplot(1,5,3);plot(1:n,x2_2);title('PGauss');subplot(1,5,4);plot(1:n,x2_3);title('平方根法'); subplot(1,5,5);plot(1:n,x2_4);title('改进的平方根法'); %第二题第二问A=hilb(40);b=sum(A);b=b';n=length(A);[Q,R]=QRfenjie(A);c=Q'*b;x3=huidaifa(R,c);%不选主元Gauss消去法[L,U]=GaussLA(A);x3_1=Gauss(A,b,L,U);%列主元Gauss消去法[L,U,P]=GaussCol(A);x3_2=Gauss(A,b,L,U,P);%平方根法L=Cholesky(A);x3_3=Gauss(A,b,L,L');%改进的平方根法[L,D]=LDLt(A);x3_4=Gauss(A,b,L,D*L');%解的比较figure(3);subplot(1,5,1);plot(1:n,x3);title('QR分解');subplot(1,5,2);plot(1:n,x3_1);title('Gauss');subplot(1,5,3);plot(1:n,x3_2);title('PGauss');subplot(1,5,4);plot(1:n,x3_3);title('平方根法');subplot(1,5,5);plot(1:n,x3_4);title('改进的平方根法');5 求解二次多项式ex3_2clear;clc;t=[-1 -0.75 -0.5 0 0.25 0.5 0.75];y=[1 0.8125 0.75 1 1.3125 1.75 2.3125];A=ones(7,3);A(:,1)=t'.^2;A(:,2)=t';[Q,R]=QRfenjie(A);Q1=Q(:,1:3);c=Q1'*y';x=huidaifa(R,c)6 求解房产估价的线性模型ex3_3clear;clc;A=xlsread('E:\temporary\专业课\数值代数\cha3_3_4.xls','A2:L29'); y=xlsread('E:\temporary\专业课\数值代数\cha3_3_4.xls','M2:M29'); [Q,R]=QRfenjie(A);Q1=Q(:,1:12); c=Q1'*y;x=huidaifa(R,c); x=x'计算结果为（1）第一章上机习题中的三个线性方程组结果对比图依次为0.20.40.60.811.21.41.61.8QR 分解-6-4-22468Gauss05010011111111PGauss050100-20246810QR 分解050100-202468Gauss050100-20246810PGauss050100-20246810平方根法050100-2246810改进的平方根法02040-2000-1500-1000-50005001000150020002500QR 分解02040-200-150-100-5050100150200Gauss2040-300-200-1000100200300400PGauss2040-5-4-3-2-10123457平方根法02040-80-60-40-200204060改进的平方根法以第二个线性方程组为例，比较各方法的运行速度。