数值计算方法第4次作业
完整word版,《数值计算方法》试题集及答案(1-6) 2..
《计算方法》期中复习试题一、填空题：1、已知3.1)3(,2.1)2(,0.1)1(===f f f ，则用辛普生（辛卜生）公式计算求得⎰≈31_________)(dx x f ,用三点式求得≈')1(f 。
答案：2.367，0.252、1)3(,2)2(,1)1(==-=f f f ，则过这三点的二次插值多项式中2x 的系数为 ，拉格朗日插值多项式为 。
答案：-1，)2)(1(21)3)(1(2)3)(2(21)(2--------=x x x x x x x L3、近似值*0.231x =关于真值229.0=x 有( 2 )位有效数字；4、设)(x f 可微,求方程)(x f x =的牛顿迭代格式是( )；答案)(1)(1n n n n n x f x f x x x '---=+5、对1)(3++=x x x f ,差商=]3,2,1,0[f ( 1 ),=]4,3,2,1,0[f ( 0 )；6、计算方法主要研究( 截断 )误差和( 舍入 )误差；7、用二分法求非线性方程 f (x )=0在区间(a ,b )内的根时，二分n 次后的误差限为( 12+-n a b )；8、已知f (1)＝2，f (2)＝3，f (4)＝5.9，则二次Newton 插值多项式中x 2系数为( 0.15 )； 11、 两点式高斯型求积公式⎰1d )(xx f ≈(⎰++-≈1)]3213()3213([21d )(f f x x f )，代数精度为( 5 )；12、 为了使计算32)1(6)1(41310---+-+=x x x y 的乘除法次数尽量地少，应将该表达式改写为11,))64(3(10-=-++=x t t t t y ，为了减少舍入误差，应将表达式19992001-改写为199920012+ 。
13、 用二分法求方程01)(3=-+=x x x f 在区间[0,1]内的根,进行一步后根的所在区间为 0.5，1 ,进行两步后根的所在区间为 0.5，0.75 。
数值计算方法课后习题答案
第一章 绪论（12）1、设0>x ，x 的相对误差为δ，求x ln 的误差。
[解]设0*>x 为x 的近似值，则有相对误差为δε=)(*x r ，绝对误差为**)(x x δε=，从而x ln 的误差为δδεε=='=*****1)()(ln )(ln x x x x x ， 相对误差为****ln ln )(ln )(ln x x x x rδεε==。
2、设x 的相对误差为2%，求n x 的相对误差。
[解]设*x 为x 的近似值，则有相对误差为%2)(*=x r ε，绝对误差为**%2)(x x =ε，从而nx 的误差为nn x x nxn x x n x x x **1***%2%2)()()()(ln *⋅=='=-=εε，相对误差为%2)()(ln )(ln ***n x x x nr==εε。
3、下列各数都是经过四舍五入得到的近似数，即误差不超过最后一位的半个单位，试指出它们是几位有效数字：1021.1*1=x ，031.0*2=x ，6.385*3=x ，430.56*4=x ，0.17*5⨯=x 。
[解]1021.1*1=x 有5位有效数字；0031.0*2=x 有2位有效数字；6.385*3=x 有4位有效数字；430.56*4=x 有5位有效数字；0.17*5⨯=x 有2位有效数字。
4、利用公式（3.3）求下列各近似值的误差限，其中*4*3*2*1,,,x x x x 均为第3题所给的数。
（1）*4*2*1x x x ++； [解]3334*4*2*11***4*2*1*1005.1102110211021)()()()()(----=⨯=⨯+⨯+⨯=++=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛∂∂=++∑x x x x x f x x x e nk k k εεεε；（2）*3*2*1x x x ；[解]52130996425.010********.2131001708255.01048488.2121059768.01021)031.01021.1(1021)6.3851021.1(1021)6.385031.0()()()()()()()()(3333334*3*2*1*2*3*1*1*3*21***3*2*1*=⨯=⨯+⨯+⨯=⨯⨯+⨯⨯+⨯⨯=++=⎪⎪⎭⎫⎝⎛∂∂=-------=∑x x x x x x x x x x x f x x x e n k k kεεεε；（3）*4*2/x x 。
数值计算方法三套试题及答案
数值计算方法三套试题及答案(总20页)--本页仅作为文档封面，使用时请直接删除即可----内页可以根据需求调整合适字体及大小--数值计算方法试题一一、 填空题（每空1分，共17分）1、如果用二分法求方程043=-+x x 在区间]2,1[内的根精确到三位小数，需对分（ ）次。
2、迭代格式)2(21-+=+k k k x x x α局部收敛的充分条件是α取值在（ ）。
3、已知⎪⎩⎪⎨⎧≤≤+-+-+-≤≤=31)1()1()1(2110)(233x c x b x a x x x x S 是三次样条函数，则a =( )，b =（ ），c =（ ）。
4、)(,),(),(10x l x l x l n 是以整数点n x x x ,,,10 为节点的Lagrange 插值基函数，则∑==nk kx l)(( )，∑==nk k jk x lx 0)(( )，当2≥n 时=++∑=)()3(204x l x xk k nk k ( )。
5、设1326)(247+++=x x x x f 和节点,,2,1,0,2/ ==k k x k 则=],,,[10n x x x f 和=∆07f 。
6、5个节点的牛顿-柯特斯求积公式的代数精度为 ，5个节点的求积公式最高代数精度为 。
7、{}∞=0)(k kx ϕ是区间]1,0[上权函数x x =)(ρ的最高项系数为1的正交多项式族，其中1)(0=x ϕ，则⎰=14)(dx x x ϕ 。
8、给定方程组⎩⎨⎧=+-=-221121b x ax b ax x ，a 为实数，当a 满足 ，且20<<ω时，SOR 迭代法收敛。
9、解初值问题00(,)()y f x y y x y '=⎧⎨=⎩的改进欧拉法⎪⎩⎪⎨⎧++=+=++++)],(),([2),(]0[111]0[1n n n n n n n n n n y x f y x f h y y y x hf y y 是阶方法。
《4.2 数值计算》作业设计方案-高中信息技术教科版19必修1
《数值计算》作业设计方案（第一课时）一、作业目标本次作业旨在帮助学生掌握基本的数值计算方法，提高其利用计算机解决实际问题的能力，培养严谨的数学思维和解决问题的能力。
二、作业内容1. 任务一：实现简单的加法、减法、乘法和除法运算a. 随机生成两个3位数的整数；b. 对这两个数进行加、减、乘、除运算；c. 记录运算结果；d. 对多个随机生成的数进行运算，并统计每种运算的正确率。
2. 任务二：实现简单的数值计算函数a. 随机生成一个需要求解的数值计算问题，如求最大公约数、最小公倍数等；b. 利用教材中提供的算法实现求解；c. 记录求解结果；d. 对多个问题进行求解，并统计正确率。
三、作业要求1. 学生需独立完成作业，不得抄袭；2. 作业中使用的代码应规范、简洁，易于理解；3. 作业完成后，需提交电子版作业，包括代码和结果截图；4. 每个任务需完成相应的正确率统计。
四、作业评价1. 评价标准：根据学生提交的作业，结合正确率统计，对每个任务进行评分；2. 评价方式：教师评价与学生互评相结合，综合评定最终成绩。
五、作业反馈1. 学生：学生需认真对待作业中的问题，及时反馈给教师；2. 教师：教师根据学生作业中的问题和反馈，及时调整教学策略，提高教学质量。
通过本次作业，学生将能够掌握基本的数值计算方法，提高利用计算机解决实际问题的能力，培养严谨的数学思维和解决问题的能力。
同时，通过作业反馈和评价，教师可以更好地了解学生的学习情况，及时调整教学策略，提高教学质量。
学生也应积极参与作业反馈和评价过程，以便更好地了解自己的学习情况，并寻求改进和提高的方法。
作业设计方案（第二课时）一、作业目标本作业旨在帮助学生进一步掌握数值计算的基本概念和方法，提高学生对数字运算的准确性和效率，为后续的计算机科学和工程应用打下基础。
二、作业内容1. 任务一：编写一个程序，实现对两个数字进行快速幂运算（指数运算的一种优化算法）。
要求学生在理解快速幂算法的基础上，实现该算法，并进行测试。
数值方法简明教程作业集答案
数值计算方法简明教程第一章1 *1x =1.7； *2x =1.73； *3x =1.732 。
2．3． （1） ≤++)(*3*2*1x x x e r 0.00050； （注意：应该用相对误差的定义去求） （2） ≤)(*3*2*1x x x e r 0.50517； （3） ≤)/(*4*2x x e r 0.50002。
4．设6有n 位有效数字，由6≈2.4494……，知6的第一位有效数字1a =2。
令3)1()1(1*1021102211021)(-----⨯≤⨯⨯=⨯=n n r a x ε 可求得满足上述不等式的最小正整数n =4，即至少取四位有效数字，故满足精度要求可取6≈2.449。
5. 答：（1）*x (0>x )的相对误差约是*x 的相对误差的1/2倍；（2）n x )(* 的相对误差约是*x 的相对误差的n 倍。
6． 根据********************sin 21)(cos 21sin 21)(sin 21sin 21)(sin 21)(c b a c e c b a c b a b e c a c b a a e c b S e r ++≤ =******)()()(tgc c e b b e a a e ++ 注意当20*π<<c 时，0**>>c tgc ，即1*1*)()(--<c tgc 。
则有)()()()(****c e b e a e S e r r r r ++<7．设20=y ，41.1*=y ，δ=⨯≤--2*001021y y 由 δ1*001*111010--≤-=-y y y y ，δ2*111*221010--≤-=-y y y yδ10*991*10101010--≤-=-y y y y即当0y 有初始误差δ时，10y 的绝对误差的绝对值将减小1010-倍。
而11010<<-δ，故计算过程稳定。
丁丽娟《数值计算方法》五章课后实验题答案（源程序很详细,且运行无误）
丁丽娟《数值计算方法》五章课后实验题答案（源程序都是自己写的，很详细，且保证运行无误）我做的五章数值实验作业题目如下：第二章：1、2、3、4题第三章：1、2题第四章：1、2题第六章：2、3题第八章：1、2题第二章1：(1) 对A进行列主元素三角分解：function [l u]=myfun(A) n=size(A); for k=1:n for i=k:n sum=0; m=k; for j=1:(k-1) sum=sum+A(i,j)*A(j,k); end s(i)=A(i,k)-sum; if abs(s(m))<abs(s(i)) m=i; end end for j=1:n c=A(m,j); A(m,j)=A(k,j); A(k,j)=c; end for j=k:n sum=0; for r=1:(k-1) sum=sum+A(k,r)*A(r,j); end u(k,j)=A(k,j)-sum; A(k,j)=u(k,j); end for i=1:n l(i,i)=1; end for i=(k+1):n sum=0; for r=1:(k-1) sum=sum+A(i,r)*u(r,k); end l(i,k)=(A(i,k)-sum)/u(k,k); A(i,k)=l(i,k); end end 的列主元素三角分解：求A的列主元素三角分解：>>A=[1 1 1 1 1;1 2 3 4 5;1 3 6 10 15;1 4 10 20 35;1 5 15 35 70]; >>[L,U]=myfun(A) 结果：L = 1.0000 0 0 0 0 1.0000 1.0000 0 0 0 1.0000 0.5000 1.0000 0 0 1.0000 0.7500 0.7500 1.0000 0 1.0000 0.2500 0.7500 -1.0000 1.0000 U = 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 0 4.0000 14.0000 34.0000 69.0000 0 0 -2.0000 -8.0000 -20.5000 0 0 0 -0.5000 -2.3750 0 0 0 0 -0.2500 (2) 求矩阵的逆矩阵A -1: inv(A) 结果为：ans = 5 -10 10 -5 1 -10 30 -35 19 -4 10 -35 46 -27 6 -5 19 -27 17 -4 1 -4 6 -4 1 （3）检验结果：E=diag([1 1 1 1 1]) A\E ans = 5 -10 10 -5 1 -10 30 -35 19 -4 10 -35 46 -27 6 -5 19 -27 17 -4 1 -4 6 -4 1 2: 程序：程序：function d=myfun(a,b,c,d,n) for i=2:n l(i)=a(i)/b(i-1); a(i)=l(i); u(i)=b(i)-c(i-1)*a(i); b(i)=u(i); y(i)=d(i)-a(i)*d(i-1); d(i)=y(i); end x(n)=d(n)/b(n); d(n)=x(n); for i=(n-1):-1:1 x(i)=(d(i)-c(i)*d(i+1))/b(i); d(i)=x(i); end 求各段电流量程序：求各段电流量程序：for i=2:8 a(i)=-2; end b=[2 5 5 5 5 5 5 5]; c=[-2 -2 -2 -2 -2 -2 -2]; V=220; R=27; d=[V/R 0 0 0 0 0 0 0]; n=8; I=myfun(a,b,c,d,n) 运行程序得：运行程序得：I = 8.1478 4.0737 2.0365 1.0175 0.5073 0.2506 0.1194 0.0477 3：程序：（1）求矩阵A和向量b的matlab程序：function [A b]=myfun(n) for i=1:n X(i)=1+0.1*i; end for i=1:n for j=1:n A(i,j)=X(i)^(j-1); end end for i=1:n b(i)=sum(A(i,:)); end 求n=5时A1，b1及A1的2-条件数程序运行结果如下：条件数程序运行结果如下： n=5；[A1,b1]=myfun(n) A1 = 1.0000 1.1000 1.2100 1.3310 1.4641 1.0000 1.2000 1.4400 1.7280 2.0736 1.0000 1.3000 1.6900 2.1970 2.8561 1.0000 1.4000 1.9600 2.7440 3.8416 1.0000 1.5000 2.2500 3.3750 5.0625 b1 = 6.1051 7.4416 9.0431 10.9456 13.1875 cond2=cond(A1,2)cond2 = 5.3615e+005 条件数程序运行结果如下：求n=10时A2，b2及A2的2-条件数程序运行结果如下：n=10; [A2,b2]=myfun(n) A2 = 1.0000 1.1000 1.2100 1.3310 1.4641 1.6105 1.7716 1.9487 2.1436 2.3579 1.0000 1.2000 1.4400 1.7280 2.0736 2.4883 2.9860 3.5832 4.2998 5.1598 1.0000 1.3000 1.6900 2.1970 2.8561 3.7129 4.8268 6.2749 8.1573 10.6045 1.0000 1.4000 1.9600 2.7440 3.8416 5.3782 7.5295 10.5414 14.7579 20.6610 1.0000 1.5000 2.2500 3.3750 5.0625 7.5938 11.3906 17.0859 25.6289 38.4434 1.0000 1.6000 2.5600 4.0960 6.5536 10.4858 16.7772 26.8435 42.9497 68.7195 1.0000 1.7000 2.8900 4.9130 8.3521 14.1986 24.1376 41.0339 69.7576 118.5879 1.0000 1.8000 3.2400 5.8320 10.4976 18.8957 34.0122 61.2220 110.1996 198.3593 1.0000 1.9000 3.6100 6.8590 13.0321 24.7610 47.0459 89.3872 169.8356 322.6877 1.0000 2.0000 4.0000 8.0000 16.0000 32.0000 64.0000 128.0000 256.0000 512.0000 b2 = 1.0e+003 * 0.0159 0.0260 0.0426 0.0698 0.1133 0.1816 0.2866 0.4451 0.6801 1.0230 cond2=cond(A2,2) cond2 = 8.6823e+011 条件数程序运行结果如下：求n=20时A3，b3及A3的2-条件数程序运行结果如下：n=20; [A3,b3]=myfun(n) A3 = 1.0e+009 * Columns 1 through 10 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 0.0000 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 0.0000 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 0.0000 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 0.0000 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 0.0000 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 0.0000 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 0.0000 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 0.0000 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 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 Columns 11 through 20 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 0.0000 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 0.0000 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 0.0000 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 0.0001 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0001 0.0001 0.0002 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0001 0.0001 0.0003 0.0005 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0001 0.0001 0.0003 0.0006 0.0013 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0001 0.0001 0.0003 0.0007 0.0015 0.0032 0.0000 0.0000 0.0000 0.0001 0.0001 0.0003 0.0006 0.0014 0.0032 0.0075 0.0000 0.0000 0.0000 0.0001 0.0002 0.0005 0.0012 0.0029 0.0070 0.0167 0.0000 0.0000 0.0001 0.0001 0.0004 0.0009 0.0023 0.0058 0.0146 0.0364 0.0000 0.0000 0.0001 0.0002 0.0006 0.0017 0.0044 0.0113 0.0295 0.0766 0.0000 0.0001 0.0002 0.0004 0.0011 0.0030 0.0080 0.0215 0.0581 0.1570 0.0000 0.0001 0.0002 0.0007 0.0018 0.0051 0.0143 0.0400 0.1119 0.3133 0.0000 0.0001 0.0004 0.0010 0.0030 0.0086 0.0250 0.0726 0.2105 0.6103 0.0001 0.0002 0.0005 0.0016 0.0048 0.0143 0.0430 0.1291 0.3874 1.1623 b3 = 1.0e+009 * Columns 1 through 10 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0001 0.0002 0.0004 0.0010Columns 11 through 20 0.0025 0.0059 0.0132 0.0287 0.0606 0.1246 0.2494 0.4874 0.9316 1.7434 cond2=cond(A3,2) cond2 =3.2395e+022 由上述运行结果可知：它们是病态的，而且随着n的增大，矩阵的病态变得严重。
《4.2数值计算》作业设计方案-高中信息技术教科版19必修1
《数值计算》作业设计方案（第一课时）一、作业目标本课作业设计的目标是让学生掌握基本的数值计算概念，熟悉计算机在数值计算中的应用，培养学生在信息处理中的基本能力，同时加强学生对于信息技术的兴趣和动手能力。
二、作业内容作业内容主要围绕《数值计算》第一课时的知识点展开，具体包括：1. 理论知识学习：学生需掌握数值计算的基本概念，如数值计算的常用方法、数值计算在信息技术中的应用等。
2. 计算机操作实践：学生需通过计算机操作，熟悉基本的数值计算工具，如电子表格软件在数值计算中的应用。
具体操作包括但不限于：- 了解电子表格软件的基本界面和功能；- 学习输入和编辑数据；- 掌握基本的公式和函数应用，如求和、求平均值等；- 实践简单的数值计算问题解决。
3. 实际问题解决：结合生活中的实际问题，学生需运用所学的数值计算知识，通过计算机操作解决实际问题。
例如，学生可以计算一次班级考试成绩的平均分、标准差等。
三、作业要求1. 理论知识学习部分，学生需认真阅读教材，并做好笔记，理解数值计算的基本概念。
2. 计算机操作实践部分，学生需在教师的指导下进行实际操作，熟练掌握电子表格软件的基本操作。
同时，学生需独立完成至少两个实践操作题目，并记录操作过程和结果。
3. 实际问题解决部分，学生需结合自己的生活实际，提出一个与数值计算相关的问题，并运用所学的知识进行解决。
问题解决过程中需有明确的思路和步骤，并记录下来。
4. 作业需按时提交，字迹工整，答案清晰。
四、作业评价教师将根据以下标准对作业进行评价：1. 理论知识的理解程度；2. 计算机操作技能的熟练程度；3. 实际问题解决的思路和步骤是否清晰；4. 作业的完成质量和提交时间。
五、作业反馈教师将对每位学生的作业进行认真批改，指出存在的问题和不足，并给出改进建议。
同时，教师还将选取优秀作业进行展示，以激励学生。
学生需根据教师的反馈，认真反思自己的不足，及时进行改正。
对于未理解的部分，学生可向教师请教，教师将给予耐心的指导。
数值计算方法答案
数值计算方法习题一（2）习题二（6）习题三（15）习题四（29）习题五（37）习题六（62）习题七（70）2009．9，9习题一1．设x >0相对误差为2%，4x 的相对误差。
解：由自变量的误差对函数值引起误差的公式：(())(())'()()()()f x xf x f x x f x f x δδ∆=≈得（1）()f x =11()()*2%1%22x x δδδ≈===；（2）4()f x x =时444()()'()4()4*2%8%x x x x x x δδδ≈===2．设下面各数都是经过四舍五入得到的近似数，即误差不超过最后一位的半个单位，试指出他们各有几位有效数字。
（1）12.1x =；（2）12.10x =；（3）12.100x =。
解：由教材9P 关于1212.m nx a a a bb b =±型数的有效数字的结论，易得上面三个数的有效数字位数分别为：3，4，53．用十进制四位浮点数计算 （1）31.97+2.456+0.1352； （2）31.97+（2.456+0.1352）哪个较精确？解：（1）31.97+2.456+0.1352 ≈21((0.3197100.245610)0.1352)fl fl ⨯+⨯+ =2(0.3443100.1352)fl ⨯+=0.3457210⨯（2）31.97+（2.456+0.1352）21(0.319710(0.245610))fl fl ≈⨯+⨯ = 21(0.3197100.259110)fl ⨯+⨯ =0.3456210⨯易见31.97+2.456+0.1352=0.345612210⨯，故（2）的计算结果较精确。
4．计算正方形面积时，若要求面积的允许相对误差为1%，测量边长所允许的相对误差限为多少？解：设该正方形的边长为x ，面积为2()f x x =，由(())(())'()()()()f x xf x f x x f x f x δδ∆=≈解得(())()()'()f x f x x xf x δδ≈=2(())(())22f x x f x x xδδ==0.5%5．下面计算y 的公式哪个算得准确些？为什么？（1）已知1x <<，（A ）11121xy x x-=-++，（B ）22(12)(1)x y x x =++； （2）已知1x >>，（A）y =，（B）y = （3）已知1x <<，（A ）22sin x y x =，（B ）1cos 2xy x-=；（4）（A）9y =（B）y =解：当两个同（异）号相近数相减（加）时，相对误差可能很大，会严重丧失有效数字；当两个数相乘（除）时，大因子（小除数）可能使积（商）的绝对值误差增大许多。
《数值计算办法》试题集及参考答案
《数值计算方法》复习试题一、填空题：1、⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡----=410141014A ，则A 的LU 分解为A ⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦。
答案：⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--=15561415014115401411A 3、1)3(,2)2(,1)1(==-=f f f ，则过这三点的二次插值多项式中2x 的系数为，拉格朗日插值多项式为。
答案：-1，)2)(1(21)3)(1(2)3)(2(21)(2--------=x x x x x x x L4、近似值*0.231x =关于真值229.0=x 有(2)位有效数字；5、设)(x f 可微,求方程)(x f x =的牛顿迭代格式是()；答案)(1)(1n n n n n x f x f x x x '---=+6、对1)(3++=x x x f ,差商=]3,2,1,0[f (1),=]4,3,2,1,0[f (0)；7、计算方法主要研究(截断)误差和(舍入)误差；8、用二分法求非线性方程f (x )=0在区间(a ,b )内的根时，二分n 次后的误差限为(12+-n a b )； 10、已知f (1)＝2，f (2)＝3，f (4)＝5.9，则二次Newton 插值多项式中x 2系数为(0.15)； 11、 解线性方程组A x =b 的高斯顺序消元法满足的充要条件为(A 的各阶顺序主子式均不为零)。
12、 为了使计算32)1(6)1(41310---+-+=x x x y 的乘除法次数尽量地少，应将该表达式改写为11,))64(3(10-=-++=x t t t t y ，为了减少舍入误差，应将表达式19992001-改写为199920012+。
13、 用二分法求方程01)(3=-+=x x x f 在区间[0,1]内的根,进行一步后根的所在区间为0.5，1,进行两步后根的所在区间为0.5，0.75。
2010-2011(1)数值计算方法(A卷)及答案
20102011《数值计算方法》（A 卷）一、选择题（15%）1、 由四舍五入后得到 *30.120 x = , 则相对误差限 *r e =（）．(A) 0.5×10 –3(B) 0.5×10 –3 %(C) 0.00166(D) 0.00166%．2、用列主元高斯消去法解线性方程组 123 123 123 341290 531 x x x x x x x x x -+= ì ï-+-= í ï --+=- î，第 1 次消元，选择主元为 ( ).(A) 3 (B) 4 (C) －5 (D) －93、已知求积公式( ) ( ) 21131 1()(2) 626 f x dx f Af f »++ ò，则 A ＝（ ）。
（A ）16（B ） 1 3 （C ） 1 2 （D ）2 34、通过四个互异节点的插值多项式 () P x ，只要满足( ), 则 () P x 是不超过一次的多项式. (A) 初始值 0 0y = (B) 一阶均差都为 0(C) 二阶均差都为0 (D) 三阶均差都为 0 5、解非线性方程 ()0 f x = 的牛顿迭代法在重根附近（）。
（A ）线性收敛（B ）三次收敛（C ）平方收敛 （D ）不收敛二、填空题(15%)1、 *0.002650 x = 是按“四舍五入”原则得到的近似数，则它有______位有效数字。
2、为了提高数值计算精度，当 1 | | >> x 时，应将 x x - +1 改写为____________。
3、设 32()231 f x x x =+- ，则均差 = ] 3 , 2 , 1 , 0 [ f _________________________。
4、n 个节点的插值型求积公式的代数精度至少为_________次。
5、求方程 ) (x f x = 根的牛顿迭代公式是：_____________________。
数值计算方法丁丽娟课后习题答案
数值计算方法丁丽娟课后习题答案【篇一：北京理工大学数值计算方法大作业数值实验1】）书p14/4分别将区间[?10,10]分为100,200,400等份，利用mesh或surf命令画出二元函数的三维图形。
z=|??|+ ??+?? +??++??【matlab求解】[x,y]=meshgrid(-10:0.1:10);a=exp(-abs(x));b=cos(x+y);c=1./(x.^2+y.^2+1);z=a+b+c;mesh(x,y,z);[x,y]=meshgrid(-10:0.05:10);a=exp(-abs(x));b=cos(x+y);c=1./(x.^2+y.^2+1);z=a+b+c;mesh(x,y,z);[x,y]=meshgrid(-10:0.025:10); a=exp(-abs(x));b=cos(x+y);c=1./(x.^2+y.^2+1);z=a+b+c;mesh(x,y,z);（二）书p7/1.3.2数值计算的稳定性（i）取= ??c语言程序—不稳定解 +=ln1.2，按公式=?? （n=1,2，…） #includestdio.h#includeconio.h#includemath.hvoid main(){float m=log(6.0)-log(5.0),n;int i;i=1;printf(y[0]=%-20f,m); while(i20){n=1/i-5*m;printf(y[%d]=%-20f,i,n);m=n;i++;if (i%3==0) printf(\n); }getch();}（ii） c语言程序—稳定解≈??[ ??+?? +?? ??+??按公式 =??(??)#includestdio.h#includeconio.h#includemath.hvoid main(){float m=(1/105.0+1/126.0)/2,n; k=n,n-1,n-2，…）（【篇二：北京理工大学数值计算方法大作业数值实验4】 p260/1考纽螺线的形状像钟表的发条，也称回旋曲线，它在直角坐标系中的参数方程为= ?????????????????? ?? ??????????= ?????????????? ??曲线关于原点对称，取a=1，参数s的变化范围[-5,5]，容许误差限分别是，,和。
《数值计算方法》试题集及答案(1 6)
《计算方法》期中复习试题一、填空题：1、已知3.1)3(,2.1)2(,0.1)1(===f f f ，则用辛普生（辛卜生）公式计算求得⎰≈31_________)(dx x f ,用三点式求得≈')1(f 。
答案：2.367，0.252、1)3(,2)2(,1)1(==-=f f f ，则过这三点的二次插值多项式中2x 的系数为 ，拉格朗日插值多项式为 。
答案：-1，)2)(1(21)3)(1(2)3)(2(21)(2--------=x x x x x x x L3、近似值*0.231x =关于真值229.0=x 有( 2 )位有效数字；4、设)(x f 可微,求方程)(x f x =的牛顿迭代格式是( )；答案)(1)(1n n n n n x f x f x x x '---=+5、对1)(3++=x x x f ,差商=]3,2,1,0[f ( 1 ),=]4,3,2,1,0[f ( 0 )；6、计算方法主要研究( 截断 )误差和( 舍入 )误差；7、用二分法求非线性方程 f (x )=0在区间(a ,b )内的根时，二分n 次后的误差限为( 12+-n a b )；8、已知f (1)＝2，f (2)＝3，f (4)＝5.9，则二次Newton 插值多项式中x 2系数为( 0.15 )； 11、 两点式高斯型求积公式⎰1d )(xx f ≈(⎰++-≈1)]3213()3213([21d )(f f x x f )，代数精度为( 5 )；12、 为了使计算32)1(6)1(41310---+-+=x x x y 的乘除法次数尽量地少，应将该表达式改写为11,))64(3(10-=-++=x t t t t y ，为了减少舍入误差，应将表达式19992001-改写为199920012+ 。
13、 用二分法求方程01)(3=-+=x x x f 在区间[0,1]内的根,进行一步后根的所在区间为 0.5，1 ,进行两步后根的所在区间为 0.5，0.75 。
《数值计算方法》试题集及答案(1-6) 2-推荐下载
18、 设 f (1)=1， f(2)=2，f (3)=0，用三点式求 f (1) ( 2.5 )。
19、如果用二分法求方程 x3 x 4 0 在区间[1,2]内的根精确到三位小数，需对分（ 10 ）次。
20、已知
S(x)
x3
1 2
(
x
1)3
a =( 3 )， b =（ 3 ）， c =（ 1
一、填空题：
《计算方法》期中复习试题
1、已知 f (1) 1.0, f (2) 1.2, f (3) 1.3，则用辛普生（辛卜生）公式计算求得
3
1
f
( x )dx
答案：2.367，0.25
_________
,用三点式求得
2、 f (1) 1, f (2) 2, f (3) 1，则过这三点的二次插值多项式中 x2 的系数为
答案：-1，
，拉格朗日插值多项式为
L2 (x)
1 2
(x
2)(x
3、近似值 x* 0.231 关于真值 x 0.229 有( 2 )位有效数字；
4、设 f (x) 可微,求方程 x f (x) 的牛顿迭代格式是(
答案
x n 1
xn
xn 1 f
f (xn ) (xn )
2)
。
)；
f(
3 1)] 23
0.15 )；
)，代数精
1
2001 1999 改写为
2 2001 1999 。
13、 用二分法求方程 f (x) x3 x 1 0 在区间[0,1]内的根,进行一步后根的所在区间
《数值计算方法》试题集及答案32640
枯藤老树昏鸦，小桥流水人家，古道西风瘦马。
夕阳西下，断肠人在天涯《数值计算方法》复习试题一、填空题:3得，f(x)dx --------------------- ，用三点式求得f (1)答案：2.367，0.25 3、f (1)1, f (2)2, f(3) J 则过这三点的二次插值多项式中x 2的系数为 ______ ，拉格朗日插值多项式为 __________________________4、 近似值x * 0.231关于真值x 0.229有(2 )位有效数字；5、设f (x )可微，求方程x f (x)的牛顿迭代格式是()；X n 1 x n xn f(xn) 答案 1 f(x n )6、对 f(x) x 3 x j 差商 f[0,1,2,3]( 1 ), f[0,1,2,3,4]( 0 )；7、 计算方法主要研究(截断)误差和(舍入)误差； 8用二分法求非线性方程f (x)=0在区间(a,b)内的根时，二分n 次后b a的误差限为(莎 )；4 10 AA1 411、 0 14则A 的LU 分解为1410 A1 4 1 15 41 0答案：4 15 156 15 2、已知 f (1)1.0，f ⑵ 1.2, f (3) 仁，则用辛普生(辛卜生)公式计算求答案：-1,L 2(X ) ；(x 2)(x 3)2(x 1)(x 3) £(x 1)(x 2)用二分法求方程f(x) x 3 x 1 0在区间［0,1］内的根，进行一步后根的所在区间为 0.5，1，进行两步后根的所在区间为0.75 o1I —15、计算积分0L xdx ,取4位有效数字。
用梯形公式计算求得的近似值为 0.4268 ，用辛卜生公式计算求得的近似值为 0.4309，梯 形公式的代数精度为1，辛卜生公式的代数精度为3 。
3x 1 5x 2116、求解方程组0.2x1 4x2 0的高斯一塞德尔迭代格式为—x 1(k 1} (1 5x 2k))/31(k 1)(k 1)x2x1/20_,该迭代格式的迭代矩阵的谱半径(M)= —12 — o9、求解一阶常微分方程初值问题y= f (x,y), y(x o )=y o 的改进的欧拉公式为(h yn1yn2[f(xn 'yn)f(xn1'yn1)]10、已知f(1) = 2, f(2) = 3, f ⑷=5.9，则二次Newton 插值多项式中x 2系数为(0.15 )；11、1113131“ 两点式高斯型求积公式。
数值计算方法》习题答案
《数值计算方法》课后题答案详解吉 林 大 学第一章 习 题 答 案1. 已知(1)2,(1)1,(2)1f f f −===，求()f x 的Lagrange 插值多项式。
解：由题意知：()01201212001020211012012202121,1,2;2,1,1()()(1)(2)()()6()()(1)(2)()()2()()(1)(1)()()3(1)(2)(1)(2)()2162nj j j x x x y y y x x x x x x l x x x x x x x x x x l x x x x x x x x x x l x x x x x x x x L x y l x ==−=====−−−−==−−−−+−==−−−−−+−==−−−−+−==×+×−∴∑()2(1)(1)131386x x x x +−+×=−+2. 取节点01210,1,,2x x x ===对x y e −=建立Lagrange 型二次插值函数，并估计差。
解11201201210,1,;1,,2x x x y y e y e −−======1)由题意知：则根据二次Lagrange插值公式得：02011201201021012202110.510.520.51()()()()()()()()()()()()()2(1)(0.5)2(0.5)4(1)(224)(43)1x 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 x x x x e x x e e e x e e x −−−−−−−−−−−−=++−−−−−−=−−+−−−=+−+−−+22)Lagrange 根据余项定理，其误差为(3)2210122()1|()||()||(1)(0.5)|3!61max |(1)(0.5)|,(0,1)6()(1)(0.5),()330.5030.2113()61()0.2113(0.21131)(0.21130.5)0.008026x f R x x e x x x x x x t x x x x t x x x x t x R x ξξωξ−+≤≤==−−≤−−∈′=−−=−+=−==≤××−×−=∴取 并令 可知当时，有极大值3. 已知函数y =在4, 6.25,9x x x ===处的函数值，试通过一个二次插值函数求的近似值，并估计其误差。
数值计算方法大作业
目录第一章非线性方程求根 (3)1.1迭代法 (3)1.2牛顿法 (4)1.3弦截法 (5)1.4二分法 (6)第二章插值 (7)2.1线性插值 (7)2.2二次插值 (8)2.3拉格朗日插值 (9)2.4分段线性插值 (10)2.5分段二次插值 (11)第三章数值积分 (13)3.1复化矩形积分法 (13)3.2复化梯形积分法 (14)3.3辛普森积分法 (15)3.4变步长梯形积分法 (16)第四章线性方程组数值法 (17)4.1约当消去法 (17)4.2高斯消去法 (18)4.3三角分解法 (20)4.4雅可比迭代法 (21)4.5高斯—赛德尔迭代法 (23)第五章常积分方程数值法 (25)5.1显示欧拉公式法 (25)5.2欧拉公式预测校正法 (26)5.3改进欧拉公式法 (27)5.4四阶龙格—库塔法 (28)数值计算方法第一章非线性方程求根1.1迭代法程序代码：Private Sub Command1_Click()x0 = Val(InputBox("请输入初始值x0"))ep = Val(InputBox(请输入误差限ep))f = 0While f = 0X1 = (Exp(2 * x0) - x0) / 5If Abs(X1 - x0) < ep ThenPrint X1f = 1Elsex0 = X1End IfWendEnd Sub例：求f(x)=e2x-6x=0在x=0.5附近的根（ep=10-10）1.2牛顿法程序代码：Private Sub Command1_Click()b = Val(InputBox("请输入被开方数x0"))ep = Val(InputBox(请输入误差限ep))f = 0While f = 0X1 = x0 - (x0 ^ 2 - b) / (2 * b)If Abs(X1 - x0) < ep ThenPrint X1f = 1Elsex0 = X1End IfWendEnd Sub例：求56的值。
《数值计算方法》试题集和答案（1_6）2
《数值计算⽅法》试题集和答案（1_6）2《计算⽅法》期中复习试题⼀、填空题：1、已知3.1)3(,2.1)2(,0.1)1(===f f f ，则⽤⾟普⽣（⾟⼘⽣）公式计算求得≈31_________)(dx x f ,⽤三点式求得≈')1(f 。
答案：，2、1)3(,2)2(,1)1(==-=f f f ，则过这三点的⼆次插值多项式中2x 的系数为，拉格朗⽇插值多项式为。
答案：-1，)2)(1(21)3)(1(2)3)(2(21)(2--------=x x x x x x x L3、近似值*0.231x =关于真值229.0=x 有( 2 )位有效数字；4、设)(x f 可微,求⽅程)(x f x =的⽜顿迭代格式是( )；答案)(1)(1n n n n n x f x f x x x '---=+5、对1)(3++=x x x f ,差商=]3,2,1,0[f ( 1 ),=]4,3,2,1,0[f ( 0 )；6、计算⽅法主要研究( 截断 )误差和( 舍⼊ )误差；7、⽤⼆分法求⾮线性⽅程f (x )=0在区间(a ,b )内的根时，⼆分n 次后的误差限为( 12+-n a b )；8、已知f (1)＝2，f (2)＝3，f (4)＝，则⼆次Newton 插值多项式中x 2系数为( )； 11、两点式⾼斯型求积公式?1d )(xx f ≈(++-≈1)]3213()3213([21d )(f f x x f )，代数精度为( 5 )；12、为了使计算32)1(6)1(41310---+-+=x x x y 的乘除法次数尽量地少，应将该表达式改写为11,))64(3(10-=-++=x t t t t y ，为了减少舍⼊误差，应将表达式19992001-改写为 199920012+ 。
13、⽤⼆分法求⽅程01)(3=-+=x x x f 在区间[0,1]内的根,进⾏⼀步后根的所在区间为，1 ,进⾏两步后根的所在区间为，。
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第四章问题一一、问题综述在离地球表面高度为y处的重力加速度如下：计算高度y=55000m处的重力加速度值。
二、问题分析以高度y作为自变量，重力加速度的值为因变量。
得到以下信息：f(0)=9.8100;f(30000)=9.7487;f(60000)=9.6879;f(90000)=9.6278;f(120000)=9.5682;本题要求的就是f(55000)的值。
以下将采用课堂中学到的Lagrange插值多项式法、Newton插值多项式法、分段低次插值法和样条插值法求解该问题。
三、问题解决1. lagrange插值多项式法对某个多项式函数，已知有给定的k+ 1个取值点：其中对应着自变量的位置，而对应着函数在这个位置的取值。
假设任意两个不同的x j都互不相同，那么应用拉格朗日插值公式所得到的拉格朗日插值多项式为：其中每个为拉格朗日基本多项式（或称插值基函数），其表达式为：拉格朗日基本多项式的特点是在上取值为1，在其它的点上取值为0。
源程序lagrange.mfunction [c,f]=lagrange(x,y,a)% 输入：x是自变量的矩阵；y是因变量的矩阵；a是要计算的值的自变量；% 输出：c是插值多项式系数矩阵；f是所求自变量对应的因变量；m=length(x);l=zeros(m,m); % l是权矩阵f=0;for i=1:mv=1;for j=1:mif i~=jv=conv(v,poly(x(j)))/(x(i)-x(j)); % v是l_i(x)的系数矩阵endendl(i,:)=v; % l矩阵的每一行都是x从高次到低次的系数矩阵endc=vpa(y*l,10); % 对应阶次的系数相加，乘以y，显示10位有效数字for k=1:mf=f+c(k)*a^(m-k);end输入矩阵x=[0 30000 60000 90000 120000]y=[9.81 9.7487 9.6879 9.6278 9.5682]a=55000再运行源函数，可得：c =[ -2.057613169e-23, 4.938271605e-18, -3.703703702e-14, -0.000002046111111, 9.81]f =9.6979851723251649906109417384537即此时得到的插值函数为：f(x)=−2.06×10−23x4+4.94×10−18x3−3.70×10−14x2−2.05×10−6x+9.81所以可以得到本题的结果为：f(55000)=9.69802. Newton插值多项式法Newton插值多项式法通过各阶差商来得到插值函数。
牛顿基本插值多项式为：N n(x)=f(x0)+f[x0,x1](x−x0)+⋯+f[x0,…,x1](x−x0)…(x−x n−1)其中零阶差商 f[x i]=f(x i)一阶差商 f[x i,x j]=f(x i)−f(x j) x i−x j二阶差商 f[x i,x j,x k]=f[x i,x j]−f[x j,x k]x i−x k……k阶差商 f[x i,x i+1,…,x i+k]=f[x i+1,…,x i+k]−f[x i,…,x i+k−1]x i+k−x i源程序newton.m:function [c,d,f]=newton(x,y,a)% 输入：x是自变量矩阵；y是因变量矩阵；a是要计算的值的自变量；% 输出：c是插值多项式系数矩阵；d是差商矩阵；f是所求自变量对应的因变量；n=length(x);d=zeros(n,n);d(:,1)=y';f=0;for j=2:nfor i=j:nd(i,j)=(d(i,j-1)-d(i-1,j-1))/(x(i)-x(i-j+1)); % 构造差商矩阵 endendc=d(n,n);for k=(n-1):-1:1c=conv(c,poly(x(k)));m=length(c);c(m)=c(m)+d(k,k); % 又插值公式构造各阶次对应系数矩阵endc=vpa(c,10); % 显示10位有效数字for k=1:mf=f+c(k)*a^(m-k);endend输入矩阵x=[0 30000 60000 90000 120000]y=[9.81 9.7487 9.6879 9.6278 9.5682]a=55000再运行源函数，可得：c =[ -2.057613169e-23, 4.938271605e-18, -3.703703703e-14, -0.000002046111111, 9.81]d =9.8100 0 0 0 09.7487 -0.0000 0 0 09.6879 -0.0000 0.0000 0 09.6278 -0.0000 0.0000 0.0000 09.5682 -0.0000 0.0000 -0.0000 -0.0000f =9.6979851723251030491735014653435即此时得到的插值函数为：f(x)=−2.06×10−23x4+4.94×10−18x3−3.70×10−14x2−2.05×10−6x+9.81本题结果为：f(55000)=9.69803.分段低次插值法当插值点比较多的时候，拉格朗日插值多项式的次数可能会很高，因此具有数值不稳定的特点，也就是说尽管在已知的几个点取到给定的数值，但在附近却会和“实际上”的值之间有很大的偏差。
这类现象也被称为Runge现象，解决的办法是分段用较低次数的插值多项式。
Runge现象源程序seplow.m:function [c,f1,f2]=seplow(x,y)% 输入：x是自变量矩阵；y是因变量矩阵；% 输出：c的每一行是相邻三个点插值多项式系数矩阵；f1、f2分部是所求值落在两段内的插值函数值；m=length(x);c=zeros(m-2,3);for k=1:m-2 % 使用拉格朗日二次插值法对每一小段插值l=zeros(m,3); % l是权矩阵for i=1:3v=1;for j=1:3if i~=jv=conv(v,poly(x(k+j-1)))/(x(k+i-1)-x(k+j-1)); % v是l_i(x)的系数矩阵endendl(i,:)=v; % l矩阵的每一行都是x从高次到低次的系数矩阵endc(k,:)=y*l; % 对应阶次的系数相加，乘以yendc=vpa(c,10);f1=0;for i=1:3f1=f1+c(1,i)*55000^(3-i);endf2=0;for i=1:3f2=f2+c(2,i)*55000^(3-i);endend输入矩阵x=[0 30000 60000 90000 120000]y=[9.81 9.7487 9.6879 9.6278 9.5682]c =[ 2.777777778e-13, -0.000002051666667, 9.81][ 2.777777778e-13, -0.000002068333333, 9.8718][ 2.777777778e-13, -0.000002085, 9.9341]f1 =9.6979986111111076173436997590726f2 =9.7588819444444404252968307863624本题要求的f(55000)中自变量分别落在第一段和第二段中，将其分别带入其中可以得到：f(55000)=9.6980和f(55000)=9.7589取平均值可得：f(55000)=9.7284。
4.样条插值法使用多项式插值，对给定数据集进行插值的n阶多项式就被给定数据点所唯一地定义出来。
但是，对同样的数据进行插值的n阶样条并不是唯一的，为了构建一个唯一的样条插值式它还必须满足另外n-1个自由度。
三次样条插值法（简称Spline插值）是通过一系列基点的光滑曲线，S(x)在区间上存在二阶的连续导数，每个子区间上S(x)都是一个不高于3次的多项式。
通过内部节点函数值相等，内部节点一阶和二阶导数相等，再加上边界条件，即可得到三次样条插值函数。
Matlab中有三次样条插值的函数spline。
本解法直接利用该函数。
源程序ytinterpolation.m:function f=ytinterpolation (x,y,a)% 输入：x是自变量矩阵；y是因变量矩阵；a是要计算的值的自变量；% 输出：f是所求自变量对应的因变量；f=spline(x,y,a); % 求解本题xx = 0:1000:120000;yy = spline(x,y,xx);plot(x,y,'o',xx,yy); % 画三次样条图end输入矩阵x=[0 30000 60000 90000 120000]y=[9.81 9.7487 9.6879 9.6278 9.5682]f =9.6980三次样条法插值图即由三次样条插值法求得：f(55000)=9.6980。
四、总结1.本题分别采用了Lagrange插值多项式法、Newton插值多项式法、分段低次插值法和样条插值法四种方法。
从每一种解法的结果中可以看到Lagrange插值多项式法和Newton插值多项式法求得的结果一模一样，与三次样条插值法求得的结果也相同，而分段低次插值法其中一段的结果与之相同，而另外一组结果则有些不一致，平均计算之后，误差减小了一些。
总体而言，对于本题这种较普通，没有特别极限或者是苛刻条件的问题，上述四种方法均为可行方法。
2.相比于Newton插值法，Lagrange插值法的优点是不需要保存差商，编程简单；缺点是无承袭性，即增加一个节点，所有的基函数都要重新计算。
而Newton插值法则能通过有限差商的方式很好的解决这个问题，大大减小了计算量。
grange插值法和Newton插值法都存在一个问题，就是如果适当提高插值多项式的次数，可能提高计算结果的准确程度。
然而次数越高意味着参加插值节点数越多，这样就会导致计算量增大；而且还可能会出现Runge现象，即插值函数曲线在部分区间上（两端）发生激烈振荡。
所以高次插值效果并不一定比低次插值好。
解决此问题的方式就是采用后两种方法即分段低次插值或样条插值。
4.分段低次插值的优点就是局部性质好，能保证精度要求，而且改变一个节点只会对附近两个节点产生影响。
缺点就是节点处导数可能不连续，从而导致曲线不光滑。
而三次样条插值法分别考虑了一阶导数和二阶导数，所以形成的曲线是光滑的，一般来说可以满足工程上的需求。
问题二一、问题综述停车过程中需要行驶的距离包括大脑反应过程中行驶的距离和刹车过程中行驶的距离，两者都是速度的函数。