计算方法实验
计算方法_实验报告
一、实验目的1. 理解并掌握计算方法的基本概念和原理;2. 学会使用计算方法解决实际问题;3. 提高编程能力和算法设计能力。
二、实验内容本次实验主要涉及以下内容:1. 线性方程组的求解;2. 多项式插值;3. 牛顿法求函数零点;4. 矩阵的特征值和特征向量求解。
三、实验环境1. 操作系统:Windows 102. 编程语言:Python3.83. 科学计算库:NumPy、SciPy四、实验步骤及结果分析1. 线性方程组的求解(1)实验步骤a. 导入NumPy库;b. 定义系数矩阵A和增广矩阵b;c. 使用NumPy的linalg.solve()函数求解线性方程组。
(2)实验结果设系数矩阵A和增广矩阵b如下:A = [[2, 1], [1, 2]]b = [3, 2]解得:x = [1, 1]2. 多项式插值(1)实验步骤a. 导入NumPy库;b. 定义插值点x和对应的函数值y;c. 使用NumPy的polyfit()函数进行多项式拟合;d. 使用poly1d()函数创建多项式对象;e. 使用多项式对象计算插值点对应的函数值。
(2)实验结果设插值点x和对应的函数值y如下:x = [1, 2, 3, 4, 5]y = [1, 4, 9, 16, 25]拟合得到的二次多项式为:f(x) = x^2 + 1在x = 3时,插值得到的函数值为f(3) = 10。
3. 牛顿法求函数零点(1)实验步骤a. 导入NumPy库;b. 定义函数f(x)和导数f'(x);c. 设置初始值x0;d. 使用牛顿迭代公式进行迭代计算;e. 判断迭代结果是否满足精度要求。
(2)实验结果设函数f(x) = x^2 - 2x - 3,初始值x0 = 1。
经过6次迭代,得到函数零点x ≈ 3。
4. 矩阵的特征值和特征向量求解(1)实验步骤a. 导入NumPy库;b. 定义系数矩阵A;c. 使用NumPy的linalg.eig()函数求解特征值和特征向量。
计算方法实验报告
班级:地信11102班序号: 20姓名:任亮目录计算方法实验报告(一) (3)计算方法实验报告(二) (6)计算方法实验报告(三) (9)计算方法实验报告(四) (13)计算方法实验报告(五) (18)计算方法实验报告(六) (22)计算方法实验报告(七) (26)计算方法实验报告(八) (28)计算方法实验报告(一)一、实验题目:Gauss消去法解方程组二、实验学时: 2学时三、实验目的和要求1、掌握高斯消去法基础原理2、掌握高斯消去法法解方程组的步骤3、能用程序语言对Gauss消去法进行编程实现四、实验过程代码及结果1、实验算法及其代码模块设计(1)、建立工程,建立Gauss.h头文件,在头文件中建类,如下:class CGauss{public:CGauss();virtual ~CGauss();public:float **a; //二元数组float *x;int n;public:void OutPutX();void OutputA();void Init();void Input();void CalcuA();void CalcuX();void Calcu();};(2)、建立Gauss.cpp文件,在其中对个函数模块进行设计2-1:构造函数和析构函数设计CGauss::CGauss()//构造函数{a=NULL;x=NULL;cout<<"CGauss类的建立"<<endl;}CGauss::~CGauss()//析构函数{cout<<"CGauss类撤销"<<endl;if(a){for(int i=1;i<=n;i++)delete a[i];delete []a;}delete []x;}2-2:函数变量初始化模块void CGauss::Init()//变量的初始化{cout<<"请输入方程组的阶数n=";cin>>n;a=new float*[n+1];//二元数组初始化,表示行数for(int i=1;i<=n;i++){a[i]=new float[n+2];//表示列数}x=new float[n+1];}2-3:数据输入及输出验证函数模块void CGauss::Input()//数据的输入{cout<<"--------------start A--------------"<<endl;cout<<"A="<<endl;for(int i=1;i<=n;i++)//i表示行,j表示列{for(int j=1;j<=n+1;j++){cin>>a[i][j];}}cout<<"--------------- end --------------"<<endl;}void CGauss::OutputA()//对输入的输出验证{cout<<"-----------输出A的验证-----------"<<endl;for(int i=1;i<=n;i++){for(int j=1;j<=n+1;j++){cout<<a[i][j]<<" ";}cout<<endl;}cout<<"---------------END--------------"<<endl;}2-4:消元算法设计及实现void CGauss::CalcuA()//消元函数for(int k=1 ;k<n;k++){for(int i=k+1;i<=n;i++){double lik=a[i][k]/a[k][k];for(int j=k;j<=n+1;j++){a[i][j]-=lik*a[k][j];}a[i][k]=0; //显示消元的效果}}}2-5:回代计算算法设计及函数实现void CGauss::CalcuX()//回带函数{for(int i=n;i>=1;i--){double s=0;for(int j=i+1;j<=n;j++){s+=a[i][j]*x[j];}x[i]=(a[i][n+1]-s)/a[i][i];}}2-6:结果输出函数模块void CGauss::OutPutX()//结果输出函数{cout<<"----------------X---------------"<<endl;for(int i=1 ;i<=n;i++){cout<<"x["<<i<<"]="<<x[i]<<endl;}}(3)、“GAUSS消元法”主函数设计int main(int argc, char* argv[]){CGauss obj;obj.Init();obj.Input();obj.OutputA();obj.CalcuA();obj.OutputA();obj.CalcuX();obj.OutPutX();//obj.Calcu();return 0;2、实验运行结果计算方法实验报告(二)一、实验题目:Gauss列主元消去法解方程组二、实验学时: 2学时三、实验目的和要求1、掌握高斯列主元消去法基础原理(1)、主元素的选取(2)、代码对主元素的寻找及交换2、掌握高斯列主元消去法解方程组的步骤3、能用程序语言对Gauss列主元消去法进行编程实现四、实验过程代码及结果1、实验算法及其代码模块设计(1)、新建头文件CGuassCol.h,在实验一的基础上建立类CGauss的派生类CGuassCol公有继承类CGauss,如下:#include "Gauss.h"//包含类CGauss的头文件class CGaussCol:public CGauss{public:CGaussCol();//构造函数virtual ~CGaussCol();//析构函数public:void CalcuA();//列主元的消元函数int FindMaxIk(int k);//寻找列主元函数void Exchange(int k,int ik);//交换函数void Calcu();};(2)、建立CGaussCol.cpp文件,在其中对个函数模块进行设计2-1:头文件的声明#include "stdafx.h"#include "CGuassCol.h"#include "math.h"#include "iostream.h"2-2:派生类CGaussCol的构造函数和析构函数CGaussCol::CGaussCol()//CGaussCol类构造函数{cout<<"CGaussCol类被建立"<<endl;}CGaussCol::~CGaussCol()//CGaussCol类析构函数{cout<<"~CGaussCol类被撤销"<<endl;}2-3:高斯列主元消元函数设计及代码实现void CGaussCol::CalcuA()//{for(int k=1 ;k<n;k++){int ik=this->FindMaxIk(k);if(ik!=k)this->Exchange(k,ik);for(int i=k+1;i<=n;i++){float lik=a[i][k]/a[k][k];for(int j=k;j<=n+1;j++){a[i][j]-=lik*a[k][j];}}}}2-4:列主元寻找的代码实现int CGaussCol::FindMaxIk(int k)//寻找列主元{float max=fabs(a[k][k]);int ik=k;for(int i=k+1;i<=n;i++){if(max<fabs(a[i][k])){ik=i;max=fabs(a[i][k]);}}return ik;}2-5:主元交换的函数模块代码实现void CGaussCol::Exchange(int k,int ik)//做交换{for(int j=k;j<=n+1;j++){float t=a[k][j];a[k][j]=a[ik][j];a[ik][j]=t;}}(3)、建立主函数main.cpp文件,设计“Gauss列主元消去法”主函数模块3-1:所包含头文件声明#include "stdafx.h"#include "Gauss.h"#include "CGuassCol.h"3-2:主函数设计int main(int argc, char* argv[]){CGaussCol obj;obj.Init();//调用类Gauss的成员函数obj.Input();//调用类Gauss的成员函数obj.OutputA();//调用类Gauss的成员函数obj.CalcuA();obj.OutputA();obj.CalcuX();obj.OutPutX();return 0;}2、实验结果计算方法实验报告(三)一、实验题目:Gauss完全主元消去法解方程组二、实验学时: 2学时三、实验目的和要求1、掌握高斯完全主元消去法基础原理;2、掌握高斯完全主元消去法法解方程组的步骤;3、能用程序语言对Gauss完全主元消去法进行编程(C++)实现。
计算方法实验报告册
实验一——插值方法实验学时:4实验类型:设计 实验要求:必修一 实验目的通过本次上机实习,能够进一步加深对各种插值算法的理解;学会使用用三种类型的插值函数的数学模型、基本算法,结合相应软件(如VC/VB/Delphi/Matlab/JAVA/Turbo C )编程实现数值方法的求解。
并用该软件的绘图功能来显示插值函数,使其计算结果更加直观和形象化。
二 实验内容通过程序求出插值函数的表达式是比较麻烦的,常用的方法是描出插值曲线上尽量密集的有限个采样点,并用这有限个采样点的连线,即折线,近似插值曲线。
取点越密集,所得折线就越逼近理论上的插值曲线。
本实验中将所取的点的横坐标存放于动态数组[]X n 中,通过插值方法计算得到的对应纵坐标存放于动态数组[]Y n 中。
以Visual C++.Net 2005为例。
本实验将Lagrange 插值、Newton 插值和三次样条插值实现为一个C++类CInterpolation ,并在Button 单击事件中调用该类相应函数,得出插值结果并画出图像。
CInterpolation 类为 class CInterpolation { public :CInterpolation();//构造函数CInterpolation(float *x1, float *y1, int n1);//结点横坐标、纵坐标、下标上限 ~ CInterpolation();//析构函数 ………… …………int n, N;//结点下标上限,采样点下标上限float *x, *y, *X;//分别存放结点横坐标、结点纵坐标、采样点横坐标float *p_H,*p_Alpha,*p_Beta,*p_a,*p_b,*p_c,*p_d,*p_m;//样条插值用到的公有指针,分别存放i h ,i α,i β,i a ,i b ,i c ,i d 和i m};其中,有参数的构造函数为CInterpolation(float *x1, float *y1, int n1) {//动态数组x1,y1中存放结点的横、纵坐标,n1是结点下标上限(即n1+1个结点) n=n1;N=x1[n]-x1[0]; X=new float [N+1]; x=new float [n+1]; y=new float [n+1];for (int i=0;i<=n;i++) {x[i]=x1[i]; y[i]=y1[i]; }for (int i=0;i<=N;i++) X[i]=x[0]+i; }2.1 Lagrange 插值()()nn i i i P x y l x ==∑,其中0,()nj i j j ni jx x l x x x =≠-=-∏对于一个自变量x ,要求插值函数值()n P x ,首先需要计算对应的Lagrange 插值基函数值()i l x float l(float xv,int i) //求插值基函数()i l x 的值 {float t=1;for (int j=0;j<=n;j++) if (j!=i)t=t*(xv-x[j])/(x[i]-x[j]); return t; }调用函数l(float x,int i),可求出()n P xfloat p_l(float x) //求()n P x 在一个点的插值结果 {float t=0;for (int i=0;i<=n;i++) t+=y[i]*l(x,i); return t; }调用p_l(float x)可实现整个区间的插值float *Lagrange() //求整个插值区间上所有采样点的插值结果 {float *Y=new float [N+1]; for (int k=0;k<=N;k++) Y[k]=p_l(x[0]+k*h); return Y; } 2.2Newton 插值010()(,,)()nn i i i P x f x x x x ω==∑,其中101,0()(),0i i j j i x x x i ω-==⎧⎪=⎨-≠⎪⎩∏,0100,()(,,)()ik i nk k j j j kf x f x x x x x ==≠=-∑∏对于一个自变量x ,要求插值函数值()n P x ,首先需要计算出01(,,)i f x x x 和()i x ωfloat *f() {//该函数的返回值是一个长度为n +1的动态数组,存放各阶差商 }float w(float x, int i) {//该函数计算()i x ω }在求()n P x 的函数中调用*f()得到各阶差商,然后在循环中调用w(float x)可得出插值结果 float p_n(float x) {//该函数计算()n P x 在一点的值 }调用p_n(float x)可实现整个区间的插值 float *Newton() {//该函数计算出插值区间内所有点的值 }2.3 三次样条插值三次样条插值程序可分为以下四步编写: (1) 计算结点间的步长i hi 、i α、i β;(2) 利用i hi 、i α、i β产生三对角方程组的系数矩阵和常数向量; (3) 通过求解三对角方程组,得出中间结点的导数i m ; (4) 对自变量x ,在对应区间1[,]i i x x +上,使用Hermite 插值; (5)调用上述函数,实现样条插值。
东南大学计算方法实验报告
计算方法与实习实验报告学院:电气工程学院指导老师:***班级:160093******学号:********实习题一实验1 拉格朗日插值法一、方法原理n次拉格朗日插值多项式为:L n(x)=y0l0(x)+y1l1(x)+y2l2(x)+…+y n l n(x)n=1时,称为线性插值,L1(x)=y0(x-x1)/(x0-x1)+ y1(x-x0)/(x1-x0)=y0+(y1-x0)(x-x0)/(x1-x0)n=2时,称为二次插值或抛物线插值,精度相对高些L2(x)=y0(x-x1)(x-x2)/(x0-x1)/(x0-x2)+y1(x-x0)(x-x2)/(x1-x0)/(x1-x2)+y2(x-x0)(x-x1)/(x2-x0)/(x2-x1)二、主要思路使用线性方程组求系数构造插值公式相对复杂,可改用构造方法来插值。
对节点x i(i=0,1,…,n)中任一点x k(0<=k<=n)作一n 次多项式l k(x k),使它在该点上取值为1,而在其余点x i(i=0,1,…,k-1,k+1,…,n)上为0,则插值多项式为L n(x)=y0l0(x)+y1l1(x)+y2l2(x)+…+y n l n(x) 上式表明:n 个点x i(i=0,1,…,k-1,k+1,…,n)都是l k(x)的零点。
可求得l k三.计算方法及过程:1.输入节点的个数n2.输入各个节点的横纵坐标3.输入插值点4.调用函数,返回z函数语句与形参说明程序源代码如下:#include<iostream>#include<math.h>using namespace std;#define N 100double fun(double *x,double *y, int n,double p);void main(){int i,n;cout<<"输入节点的个数n:";cin>>n;double x[N], y[N],p;cout<<"please input xiangliang x= "<<endl;for(i=0;i<n;i++)cin>>x[i];cout<<"please input xiangliang y= "<<endl;for(i=0;i<n;i++)cin>>y[i];cout<<"please input LagelangrichazhiJieDian p= "<<endl;cin>>p;cout<<"The Answer= "<<fun(x,y,n,p)<<endl;system("pause") ;}double fun(double x[],double y[], int n,double p){double z=0,s=1.0;int k=0,i=0;double L[N];while(k<n){ if(k==0){ for(i=1;i<n;i++)s=s*(p-x[i])/(x[0]-x[i]);L[0]=s*y[0];k=k+1;}else{s=1.0;for(i=0;i<=k-1;i++)s=s*((p-x[i])/(x[k]-x[i]));for(i=k+1;i<n;i++) s=s*((p-x[i])/(x[k]-x[i]));L[k]=s*y[k];k++;}}for(i=0;i<n;i++)z=z+L[i];return z;}五.实验分析n=2时,为一次插值,即线性插值n=3时,为二次插值,即抛物线插值n=1,此时只有一个节点,插值点的值就是该节点的函数值n<1时,结果都是返回0的;这里做了n=0和n=-7两种情况3<n<100时,也都有相应的答案常用的是线性插值和抛物线插值,显然,抛物线精度相对高些n次插值多项式Ln(x)通常是次数为n的多项式,特殊情况可能次数小于n.例如:通过三点的二次插值多项式L2(x),如果三点共线,则y=L2(x)就是一条直线,而不是抛物线,这时L2(x)是一次式。
计算方法实验:方程求根
实验一 方程求根一、实验目的用不同方法求任意实函数方程f (x )=0在自变量区间[a ,b]内或某一点附近的实根,并比较方法的优劣性。
二、实验方法 (1)二分法对方程f (x )=0在[a ,b]内求根。
将所给区间二等分,在二分点x=(b-a)/2处判断是否f (x )=0。
若是,则有根x=(b-a)/2;否则继续判断是否f(a)·f(b)<0,若是,则令b=x ,否则令a=x 。
重复此过程,直至求出方程f(x)=0在[a ,b]内的近似根为止。
(2)迭代法将方程f (x )=0等价变换为x=φ(x )的形式并建立相应的近似根为止。
(3)牛顿法设已知方程f (x )=0的一个近似根x 0,则函数f (x )在点x 0附近可用一阶泰勒多项式p 1(x )=f (x 0)+f ’(x 0)(x-x 0)来近似,因此方程f (x )=0可近似表示为f (x 0)+f ’(x 0)(x-x 0)=0。
设f ’(x 0)≠0,则 x=x 0-f (x 0)/’f (x 0)取x 作为原方程新的近似根x 1,然后再将x 1作为x 0代入上式。
迭代公式为 x k+1=x k -f (x k )/f ’(x k )三、实验内容1)在区间[0,1]内用二分法求方程e x +10x-2=0的近似根,要求误差不超过0.5×10-3。
2)取初值x0=0,用迭代公式x k+1=(2-e x k )/10,(k=0,1,2,…)求方程e x + 10x-2=0的近似根,要求误差不超过0.5×10-3。
3)取初值x 0=0用牛顿迭代法求方程e x + 10x-2=0的近似根,要求误差不超过0.5×10-3。
四、实验程序 (1)二分法(2)迭代法(3)牛顿法五、实验结果(仅供参考)(1)x11=0.09033 (2)x5=0.09052 (3)x2=0.09052六、结果分析由上面的对二分法、迭代法、牛顿法三种方法的三次实验结果,我们可以得出这样的结论:二分法要循环k=10次,迭代法要迭代k=4次,牛顿法要迭代k=2次才能达到精度为0.5×10-3的要求,而且方程e x+10x-2=0的精确解经计算,为0.0905250,由此可知,牛顿法和迭代法的精确度要优越于二分法。
计算方法非线性方程求根实验
f (a ) ⋅ f (b) < 0 ;又设 f ( x) 的一个零点 x* ∈ (a, b) 的近似值 (设f ′( x0 ) ≠ 0) 。用过曲
计算方法实验报告(附代码)
实验一 牛顿下山法实验说明:求非线性方程组的解是科学计算常遇到的问题,有很多实际背景.各种算法层出不穷,其中迭代是主流算法。
只有建立有效的迭代格式,迭代数列才可以收敛于所求的根。
因此设计算法之前,对于一般迭代进行收敛性的判断是至关重要的。
牛顿法也叫切线法,是迭代算法中典型方法,只要初值选取适当,在单根附近,牛顿法收敛速度很快,初值对于牛顿迭代 至关重要。
当初值选取不当可以采用牛顿下山算法进行纠正。
牛顿下山公式:)()(1k k k k x f x f x x '-=+λ下山因子 ,,,,322121211=λ下山条件|)(||)(|1k k x f x f <+实验代码:#include<iostream> #include<iomanip> #include<cmath>using namespace std;double newton_downhill(double x0,double x1); //牛顿下山法函数,返回下山成功后的修正初值double Y; //定义下山因子Y double k; //k为下山因子Y允许的最小值double dfun(double x){return 3*x*x-1;} //dfun()计算f(x)的导数值double fun1(double x){return x*x*x-x-1;} //fun1()计算f(x)的函数值double fun2(double x) {return x-fun1(x)/dfun(x);} //fun2()计算迭代值int N; //N记录迭代次数double e; //e表示要求的精度int main(){double x0,x1;cout<<"请输入初值x0:";cin>>x0;cout<<"请输入要求的精度:";cin>>e;N=1;if(dfun(x0)==0){cout<<"f'(x0)=0,无法进行牛顿迭代!"<<endl;}x1=fun2(x0);cout<<"x0"<<setw(18)<<"x1"<<setw(18)<<"e"<<setw(25)<<"f(x1)-f(x0)"<<endl;cout<<setiosflags(ios::fixed)<<setprecision(6)<<x0<<" "<<x1<<" "<<fabs(x1-x0)<<" "<<fabs(fun1(x1))-fabs(fun1(x0))<<endl;if(fabs(fun1(x1))>=fabs(fun1(x0))){ //初值不满足要求时,转入牛顿下山法x1=newton_downhill(x0,x1);} //牛顿下山法结束后,转入牛顿迭代法进行计算while(fabs(x1-x0)>=e){ //当精度不满足要求时N=N+1;x0=x1;if(dfun(x0)==0){cout<<"迭代途中f'(x0)=0,无法进行牛顿迭代!"<<endl;} x1=fun2(x0);cout<<setiosflags(ios::fixed)<<setprecision(6)<<x0<<" "<<x1<<" "<<fabs(x1-x0)<<endl;}cout<<"迭代值为:"<<setiosflags(ios::fixed)<<setprecision(6)<<x1<<'\n';cout<<"迭代次数为:"<<N<<endl;return 0;}double newton_downhill(double x0,double x1){Y=1;cout<<"转入牛顿下山法,请输入下山因子允许的最小值:";cin>>k;while(fabs(fun1(x1))>=fabs(fun1(x0))){if(Y>k){Y=Y/2;}else {cout<<"下山失败!";exit(0);}x1=x0-Y*fun1(x0)/dfun(x0);}//下山成功则cout<<"下山成功!Y="<<Y<<",转入牛顿迭代法计算!"<<endl;return x1;}实验结果:图4.1G-S 迭代算法流程图实验二 高斯-塞德尔迭代法实验说明:线性方程组大致分迭代法和直接法。
计算方法实验报告
实验一:误差传播与算法稳定性实验目的:体会稳定性在选择算法中的地位。
实验内容:考虑一个简单的由积分定义的序列10I ,0,1,10nn x dx n a x==+⎰其中a 为参数,分别对0.05a =及15a =按下列两种方法计算。
方案1:用递推公式11,1,2,,10n n I aI n n-=-+= 递推初值可由积分直接得01lna I a+= 方案2:用递推公式111(),,1,,1n n I I n N N a n-=-+=-根据估计式当1n a n ≥+时,11(1)(1)(1)n I a n a n <<+++或当01n a n ≤<+时,11(1)(1)n I a n n<≤++ 取递推初值 当1n a n ≥+时, 11121()2(1)(1)(1)2(1)(1)N N a I I a N a N a a N +≈+=+++++ 当01n a n ≤<+时,111()2(1)(1)N N I I a N N≈+++ 实验要求:列出结果,并对其稳定性进行分析比较,说明原因。
实验二:非线性方程数值解法实验目的:探讨不同方法的计算效果和各自特点 实验内容:应用算法(1)牛顿法;(2)割线法 实验要求:(1)用上述各种方法,分别计算下面的两个例子。
在达到精度相同的前提下,比较其迭代次数。
(I )31080x x +-=,取00x =;(II) 2281(0.1)sin 1.060x x x -+++=,取00x =;(2) 取其它的初值0x ,结果如何?反复选取不同的初值,比较其结果; (3) 总结归纳你的实验结果,试说明各种方法的特点。
实验三:选主元高斯消去法----主元的选取与算法的稳定性问题提出:Gauss 消去法是我们在线性代数中已经熟悉的。
但由于计算机的数值运算是在一个有限的浮点数集合上进行的,如何才能确保Gauss 消去法作为数值算法的稳定性呢?Gauss 消去法从理论算法到数值算法,其关键是主元的选择。
计算方法实验方法过程
计算方法实验方法过程
计算方法和实验方法是科学研究中的重要手段,它们可以帮助我们探索未知的领域和验证假设。
以下是计算方法和实验方法的详细过程:
确定研究问题:首先需要确定一个具体的研究问题,这通常是基于现实生活中的现象或实验现象,并具有实际应用价值。
收集数据:根据研究问题,需要收集相关的数据。
这可以通过各种途径,如调查、实验、观察等。
在收集数据时,需要保证数据的准确性和可靠性。
建立模型:在收集完数据后,需要建立一个适当的模型来描述问题。
这个模型可以是数学模型、物理模型或计算机模型等。
模型的建立需要基于对问题的深入理解和分析。
计算方法:根据建立的模型,选择适当的计算方法来进行数据处理和分析。
计算方法的选择需要基于问题的性质和数据的特点,并且需要考虑计算的效率和精度。
实验方法:根据研究问题,设计适当的实验来验证假设或探究现象。
实验方法的选择需要考虑实验的目的、实验条件、实验步骤等因素,并确保实验结果的准确性和可重复性。
数据处理和分析:使用计算方法对实验数据进行处理和分析,提取有用的信息,并进行统计和可视化处理。
在这个过程中,需要注意数据的处理方式和处理工具的选择。
结果解释和结论:根据数据处理和分析的结果,解释现象并得出结论。
如果结果与预期不一致,可能需要重新审视模型和实验方法,并进行修正和改进。
总的来说,计算方法和实验方法都是科学研究中的重要手段,它们可以帮助我们探索未知的领域和验证假设。
在具体的研究过程中,需要根据问题的性质和数据的特点选择适当的方法,并进行充分的准备和实验设计。
计算方法实验报告 拟合
南京信息工程大学实验(实习)报告
一、实验目的:
用最小二乘法将给定的十个点拟合成三次多项式。
二、实验步骤:
用matlab编制以函数为基的多项式最小二乘拟合程序,并用于对下列数据作三次多项式最小二乘拟合(取权函数wi=1)
给定直线方程为:y=1/4*x3+1/2*x2+x+1
三、实验结论:
最小二乘法:通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。
利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据,并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。
最小二乘法还可用于曲线拟合。
一般地。
当测量数据的散布图无明显的规律时,习惯上取n次代数多项式。
程序运行结果为:
a =
0.9731
1.1023
0.4862
0.2238
即拟合的三次方程为:y=0.9731+1.1023x+0.4862*x2+0.2238*x3
x 轴
y 轴
拟合图
结论:
一般情况下,拟合函数使得所有的残差为零是不可能的。
由图形可以看出最小二乘解决了残差的正负相互抵消的问题,使得拟合函数更加密合实验数据。
优点:曲线拟合是使拟合函数和一系列的离散点与观测值的偏差平方和达到最小。
缺点:由于计算方法简单,若要保证数据的精确度,需要大量的数据代入计算。
计算方法 实验报告 拉格朗日 龙贝格 龙格库塔
主界面:
/*lagrange.c*/
float real_value(float x) /*由被插值函数计算真实值*/
c=getchar();
if(c=='N'||c=='n') break;
}
}
/*romberg.c*/
double function(double x) /*被积函数*/
{
return 4.0/(1+(x)*(x));
}
double t(double a,double b,int m) /*计算T1*/
实验二(龙贝格公式)
§公式
§算法描述
§流程图
§运行结果
§结果分析:Romberg积分法是在积分步长逐步折半的过程中,用低精度求积公式的组合得到更高精度求积公式的一种方法,它算法简单,且收敛加速效果极其显著。
实验三(四阶龙格库塔)
§公式
k1=h*f(xn,yn);
k2=h*f(xn+h/2,yn+k1/2);
T1=t(a,b,0);
T2=T1/2.0+t(a,b,1);
S1=(4*T2-T1)/3.0;
T1=T2;
T2=T1/2.0+t(a,b,2);
S2=(4*T2-T1)/3.0;
C1=(16*S2-S1)/15.0;
T1=T2;
T2=T1/2.0+t(a,b,3);
S1=S2;
S2=(4*T2-T1)/3.0;
管理科学研究中的计算实验方法
管理科学研究中的计算实验方法计算实验方法是管理科学研究中常用的一种探究问题的方法,它以模型构建为基础,利用计算机辅助技术进行模拟和数据分析。
相比传统的实验方法,计算实验具有成本低、效率高、风险小和可重复性强等优点。
本文旨在全面介绍计算实验方法的基本原理和应用。
一、计算实验方法的基本原理计算实验方法是基于现代计算机技术,通过数学模型和软件工具对管理问题进行预测、分析和优化的方法。
其基本原理包括以下几个方面:1.建立数学模型。
计算实验方法要求对研究问题建立准确、可靠的数学模型,用以描述问题的本质、特性和规律。
数学模型包括确定问题的变量、确定变量之间的关系、确定约束条件及目标函数。
2.采用计算机技术。
计算实验方法利用计算机技术进行模拟和数据分析,计算机对模型进行计算处理,生成各种预测结果和分析报告。
3.分析模型预测结果。
计算实验方法通过对模型预测结果的分析,探究问题的本质及其机理,进而优化模型,提高预测能力。
4.验证模型可靠性。
在计算实验中,必须对模型进行验证,检验其可靠性,以确保模型的有效性。
二、计算实验方法的应用计算实验方法广泛应用于管理科学研究,可以有效解决一系列管理实践中面临的复杂问题,如以下四个方面:1.生产流程优化。
计算实验方法可以模拟生产流程,分析不同操作方案对生产效率、成本等指标的影响,通过寻找最优的操作方案,优化生产流程,提高生产效率和质量。
2.库存管理。
计算实验可以通过建立物流模型,分析不同库存策略对成本、服务水平等指标的影响,探究最优库存策略,实现库存管理的优化。
3.项目管理。
通过建立项目管理模型,计算实验可以对项目进度进行模拟、分析,及时预测和解决项目管理中面临的各种问题,提高项目的执行效率和质量。
4.市场营销。
计算实验可以通过建立市场模型,分析不同市场推广策略对销售额、市场占有率等指标的影响,优化市场营销策略,提高销售业绩和效益。
三、计算实验方法的局限性和发展趋势虽然计算实验方法具有多种优点和应用前景,但其仍然存在一些局限和不足之处。
《计算方法》实验报告材料
double Newton(double x,vector<double>&X,vector<double>&Y);
int main(){
char a='n';
do{
int n;
cout<<"请输入插值点个数:"<<endl;
for(int i=0;i<N;i++){
X[i]=p;
Y[i]=1/(1+p*p);
p=p+c;
}
cout<<"请输入要求值x的值:"<<endl;
double x;
cin>>x;
double result=fenduan(N,X,Y,x,c);
cout<<"由分段线性插值法得出结果: "<<result<<endl;
cin>>n;
vector<double>X(n,0);
vector<double>Y(n,0);
cout<<"请输入插值点对应的值及函数值(Xi,Yi):"<<endl;
for(int i=0;i<n;i++){
cin>>X[i]>>Y[i];
}
cout<<"请输入要求值x的值:"<<endl;
计算方法实验:解线性方程组的直接法
实验二解线性方程组的直接法一、实验目的用列主元素高斯消去法和三角分解法解线性方程组Ax=b。
式中,A为n阶非奇异方阵,x,b是n阶列向量,并分析选主元素的重要性。
二、实验方法(1)列主元素高斯消去法通过变换,将系数矩阵换成等价的上三角矩阵,在每步消元过程中,选列主元素。
对k=1,2,……n-1,逐次计算l ik=a ik(k-1)/a kk(k-1) (i=k+1,k+2,……,n)a ij(k)=a ij(k-1)-l ik a kj(k-1) (i,j=k+1,k+2,……,n)b i(k)=b i(k-1)-l ik b k(k-1) (i=k+1,k+2,……,n)逐步回代气的原方程组的解X n=b i(n-1)/a nn(n-1)X k=(b k(k-1)_a kj(k-1)x j)/a kk(k-1) (k=n-1,n-2, (1)(2)直接三角分解法由于两个矩阵相等就是它们的对应元素相等,因此通过比较A与LU的对应元素,即可得到直接计算L,U的元素的公式。
设A=L×U,其中U的第一行、L的第一列的元素分别为对(依次:U的第二行,L的第二列,U的第三行,L的第三列……),有由上述两种方法得到矩阵A的LU分解后,求解Ly=b与Ux=y的计算公式为∑+=n1kj三、实验内容解下列方程组·=四、实验程序(1)列主元素高斯消去法(2)直接三角分解法0147.06721.109998.42371.13142.17643.89217.44129.35435.15330.27875.15301.04017.31651.18326.31348.14321xxxx9237.164231.183941.65342.9五、实验结果(仅供参考)精确解为:(1,1,1,1)T六、结果分析实验的数学原理很容易理解,也容易上手。
把运算的结果带入原方程组,可以发现符合的还是比较好。
这说明列主元消去法计算这类方程的有效性。
数值计算方法实验报告
数值计算方法实验报告数值计算方法实验报告引言:数值计算方法是一种通过数学模型和计算机算法来解决实际问题的方法。
在科学研究和工程应用中,数值计算方法被广泛应用于求解方程、优化问题、模拟仿真等领域。
本实验报告将介绍数值计算方法的基本原理和实验结果。
一、二分法求根二分法是一种通过不断折半缩小搜索区间来求解方程根的方法。
在实验中,我们选取了一个简单的方程f(x) = x^2 - 4 = 0来进行求根实验。
通过不断将搜索区间进行二分,我们可以逐步逼近方程的根。
实验结果表明,通过二分法,我们可以得到方程的根为x = 2。
二、牛顿迭代法求根牛顿迭代法是一种通过不断逼近方程根的方法。
在实验中,我们同样选取了方程f(x) = x^2 - 4 = 0进行求根实验。
牛顿迭代法的基本思想是通过对方程进行线性近似,求得近似解,并不断迭代逼近方程的根。
实验结果表明,通过牛顿迭代法,我们可以得到方程的根为x = 2。
三、高斯消元法求解线性方程组高斯消元法是一种通过变换线性方程组的系数矩阵,将其化为上三角矩阵的方法。
在实验中,我们选取了一个简单的线性方程组进行求解实验。
通过对系数矩阵进行行变换,我们可以将其化为上三角矩阵,并通过回代求解得到方程组的解。
实验结果表明,通过高斯消元法,我们可以得到线性方程组的解为x = 1,y = 2,z = 3。
四、插值与拟合插值与拟合是一种通过已知数据点来构造函数模型的方法。
在实验中,我们选取了一组数据点进行插值与拟合实验。
通过拉格朗日插值多项式和最小二乘法拟合,我们可以得到数据点之间的函数模型。
实验结果表明,通过插值与拟合,我们可以得到数据点之间的函数关系,并可以通过该函数模型来进行预测和拟合。
结论:数值计算方法是一种通过数学模型和计算机算法来解决实际问题的方法。
通过本次实验,我们学习了二分法求根、牛顿迭代法求根、高斯消元法求解线性方程组以及插值与拟合的基本原理和应用。
这些方法在科学研究和工程应用中具有广泛的应用前景。
《计算方法实验》课件
计算方法实验 PPT 课件
实验介绍
实验安排
详细介绍了实验进行的时间安排和实验室要求。
实验目的
阐述了学习计算方法实验的重要目标和价值。
实验内容概述
概括性地介绍了实验涉及的主要内容和操作。
计算方法基础知识回顾
数值计算方法概述
概括了数值计算方法的定义和应用领域。
插值法简介
解释了插值法在数值计算中的作用和原理。
1 实验步骤
具体描述了进行插值法实验的步骤和操作流程。
2 实验要求
列举了完成实验所需的前置条件和要求。
3 实验结果和分析
总结了实验结果并给出了相关数据的分析和解释。
实验三:数值微积分实验
1 实验步骤
具体说明了进行数值微 积分实验的步骤和具体 操作。
2 实验要求
概述了完成实验所需的 前提条件和技术要求。
其他资料
介绍了一些其他有关计算方法实验的相关资料和参考。
3 实验结果和分析
总结了实验的结果,并 进行了相应数据分析和 解读。
实验总结
实验心得
分享了在完成实验过程中 的感悟和收获。
实验成果展示
展示了实验中获得的数据 和图表等成果知识和技能。
参考资料
书籍
推荐了一些计算方法方面的经典教材和参考书籍。
网络资源
提供了一些在线学习计算方法实验的优质网站和资源。
矩阵运算基础
介绍了矩阵的基本运算规则和重要性。
数值微积分概述
回顾了数值微积分的基本概念和计算方法。
实验一:矩阵运算实验
1 实验步骤
详细说明了进行矩阵运 算实验的步骤和操作。
2 实验要求
列出了完成实验所需的 前提条件和要求。
数值计算方法实验报告
数值计算方法实验报告一、实验目的本实验旨在通过数值计算方法的实验操作,深入理解数值计算方法的原理与应用,掌握数值计算方法的相关技能,提高数值计算方法的实际应用能力。
二、实验内容1.数值微积分2.数值代数3.数值微分方程4.数值线性代数5.数值优化6.数值统计分析7.数值随机模拟8.数值傅立叶分析9.数值偏微分方程三、实验步骤1.数值微积分:通过不同的数值积分方法,计算给定函数的定积分值,并对不同数值积分方法的误差进行分析。
2.数值代数:通过使用线性代数方法,求解给定的线性方程组,并分析不同线性方程组求解方法的优劣。
3.数值微分方程:通过使用常微分方程数值解法,求解给定的微分方程,并比较不同求解方法的精度和稳定性。
4.数值线性代数:通过使用特征值分解方法,对给定的矩阵进行特征值分解,并分析不同特征值分解方法的优缺点。
5.数值优化:通过使用不同的优化方法,求解给定的优化问题,并比较不同的优化方法的效率和精度。
6.数值统计分析:通过使用不同的统计分析方法,对给定的数据进行统计分析,并分析不同的统计方法的优缺点。
7.数值随机模拟:通过使用随机模拟方法,模拟给定的概率分布,并分析不同随机模拟方法的效率和精度。
8.数值傅立叶分析:通过使用傅立叶分析方法,对给定的信号进行频谱分析,并分析不同的傅立叶分析方法的优缺点。
9.数值偏微分方程:通过使用偏微分方程数值解法,求解给定的偏微分方程,并比较不同求解方法的精度和稳定性。
四、实验结果与分析本实验中,通过对不同的数值计算方法的实验操作,我们可以更深入地理解数值计算方法的原理与应用,并掌握数值计算方法的相关技能,提高数值计算方法的实际应用能力。
同时,通过实验结果的分析,我们可以更好地比较不同数值计算方法的优缺点,为实际应用提供参考依据。
五、实验总结本实验旨在通过数值计算方法的实验操作,深入理解数值计算方法的原理与应用,掌握数值计算方法的相关技能,提高数值计算方法的实际应用能力。
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in>>x;
floatresult = largerange(X,Y,num,x);
cout<<"我们想要的结果为:"<<result<<endl;
return0;
}
2.Lagrange插值子程序:
functiony=lagr1(x0,y0,x)%x0为插值点的向量,y0为插值点处的函数值向量,x为未知的点..............
cout<<"我们求"<<x<<"的近似值"<<endl;
cout<<"分段线性结果为:"<<result<<endl;
cout<<"精确值为:"<<jingque<<endl;
cout<<"误差为:"<<abs(jingque - result)<<endl;
return0;
}
结果:
牛顿:
子程序:
ifstreamin("input.txt");
in>>num;
for(inti = 0; i < num; i++)
{
in>>X[i];
in>>Y[i];
}
in>>x;
floatjingque = 1 / (1 + x*x);
floatresult = fenduan(X, Y, num, x);
步骤3:把所有的 线性叠加,得到通过所有插值点 的插值函数 。
Lagrange插值伪代码:
给定 个插值点 的情况下,求插值函数 在点 处的函数值。
/*输入参数
*x=(x0,x1,….,xn),插值节点
*y=(y0,y1,…,yn);被插函数f(x)在插值节点处的函数值
*t求插值函数Ln(x)在t处的函数值
floatlargerange(floatX[],floatY[],intn,floatx) {
floatres = 0;//结果
intj = 0;
floatLbase[N];//基函数
floatup, down;
for(intk = 0; k<n; k++) {
up = 1.0;
down = 1.0;
for(inti = 0; i<num; i++) {
cout<<"第"<<i + 1<<"个节点的x值:";
cin>>X[i];
cout<<"第"<<i + 1<<"个节点的y值:";
cin>>Y[i];
}
floatx;
cout<<"请输入待求解的插值节点的X值"<<endl;
cin>>x;
floatres = niudun(X, Y, x, num);
floatyiplus =1.0/(1.0+ (xl + 1)*(xl + 1));
floatres;
res = yi*(1 - ((x- xl) / h)) + yiplus*((x- xl) / h);
returnres;
}
主程序:
intmain()
{
floatX[N], Y[N], x;
intnum;
//求插上
floatchashang(floatX[],floatY[],intn)
{
floatres = 0;
floattemp = 0;
for(inti = 0; i<n+ 1; i++) {
temp =Y[i];
for(intj = 0; j<n+ 1; j++)
{
if(i != j) {
temp = temp / (X[i] -X[j]);//就是把他们的积球出来
*返回值插值函数Ln(x)在t处的函数值
*/
四、程序代码及实验结果
1.主程序
intmain()
{
floatX[N], Y[N], x;
intnum;
ifstreamin("input.txt");
in>>num;
for(inti = 0; i < num; i++)
{
in>>X[i];
in>>Y[i];
cout<<"插值结果为:"<<res<<endl;
}
结果:
。如图一所示。
图1
2
五、实验总结
1.拉格朗日插值在高次插值时同原函数偏差大、存在龙格现象,高次插值多项式不收敛。
for(j = 0; j<n; j++) {
if(j == k)
{
continue;//是乘非K的数so contiue
}
up = up*(x-X[j]);
down = down*(X[k] -X[j]);
}
Lbase[k] = up / down;//所有插值的base
}
//上米娜这个循环实现了基函数的运算
《计算方法》实验报告
学号
姓名
班级
计算机科学与计术三班
实验项目名称
一、实验名称
实验一插值与拟合
1.实验目的:
1.明确插值多项式和分段插值多项式各自的优缺点;
2.编程实现拉格朗日插值算法,分析实验结果体会高次插值产生的龙格现象;
3.理解最小二乘拟合,并编程实现线性拟合,掌握非线性拟合转化为线性拟合的方法
for(intj = 0; j<i; j++)
{
temp = temp*(x-X[j]);
}
res = res + f*temp;
}
returnres;
}
主程序:
intmain()
{
floatX[N], Y[N];
intnum;
cout<<"请输入插值的节点数:"<<endl;
cin>>num;
cout<<"请输入对应的插值结点(X,Y):"<<endl;
4.运用常用的插值和拟合方法解决实际问题。
二、实验内容及要求
1.给定函数………………….
2.
三、实验原理及算法描述
grange插值法的基本原理:
grange插值算法描述:(也可以是算法流程图)
步骤1:构造 处的插值基函数 ,其中,插值节点 处的插值基函数 为 ;
步骤2:以 作为 的系数,使得 通过插值点 ;
}
}
res = res + temp;//求和
}
returnres;
}
floatniudun(floatX[],floatY[],floatx,intn)
{
doubleres = 0;
for(inti = 0; i<n; i++)
{
floattemp = 1;
floatf = chashang(X,Y, i);
for(inti = 0; i<n; i++) {
res = res + Lbase[i] *Y[i];
}
returnLeabharlann es;}实验结果:
分段线性差值:
子程序:
floatfenduan(floatX[],floatY[],intn,floatx)
{
inth = 1;
intxl =x;
floatyi = 1.0 / (1.0+ xl*xl);