重庆大学《应用数值分析》(王开荣 杨大地)课后参考答案_助教版

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数值分析简明教程第二版(王超能)习题答案24页全解word版[1]

数值分析简明教程第二版(王超能)习题答案24页全解word版[1]

数值分析简明教程第二版(王超能)习题答案24页全解0.1算法1、 (p.11,题1)用二分法求方程013=--x x 在[1,2]内的近似根,要求误差不超过10-3.【解】 由二分法的误差估计式311*10212||-++=≤=-≤-εk k k a b x x ,得到100021≥+k .两端取自然对数得96.812ln 10ln 3≈-≥k ,因此取9=k ,即至少需2、(p.11,题2) 证明方程210)(-+=x e x f x在区间[0,1]内有唯一个实根;使用二分法求这一实根,要求误差不超过21021-⨯。

【解】 由于210)(-+=x e x f x ,则)(x f 在区间[0,1]上连续,且012010)0(0<-=-⨯+=e f ,082110)1(1>+=-⨯+=e e f ,即0)1()0(<⋅f f ,由连续函数的介值定理知,)(x f 在区间[0,1]上至少有一个零点.又010)('>+=x e x f ,即)(x f 在区间[0,1]上是单调的,故)(x f 在区间[0,1]内有唯一实根.由二分法的误差估计式211*1021212||-++⨯=≤=-≤-εk k k a b x x ,得到1002≥k .两端取自然对数得6438.63219.322ln 10ln 2=⨯≈≥k ,因此取7=k ,即至少需二分0.2误差1.(p.12,题8)已知e=2.71828…,试问其近似值7.21=x ,71.22=x ,x 2=2.71,718.23=x 各有几位有效数字?并给出它们的相对误差限。

【解】有效数字:因为11102105.001828.0||-⨯=<=-K x e ,所以7.21=x 有两位有效数字; 因为12102105.000828.0||-⨯=<=-K x e ,所以71.22=x 亦有两位有效数字;因为3310210005.000028.0||-⨯=<=-K x e ,所以718.23=x 有四位有效数字;%85.17.205.0||111=<-=x x e r ε; %85.171.205.0||222=<-=x x e r ε; %0184.0718.20005.0||333=<-=x x e r ε。

《数值分析》杨大地 答案(第四章)

《数值分析》杨大地 答案(第四章)
6 2 1 1 1 1
⑴ 2 3 1 ,求按模最大特征值和对应的特征向量,精确到小数三位。
解:由幂法公式有:
1i n
//P67 页
(1) | a r | max | a i | ,其中 ai 是uk −1 = (a1 , a2 , . . . , an )T 的各分量; (2) y k 1
∴ i t 为������ − ������������ 的特征值。 令 为 A 的特征向量,则有: A i 又∵ A tI A tI i t i t ∴ 也为������ − ������������ 的特征向量; ∴ i t 是 A tI 的特征值,且 A 和������ − ������������特征向量相同。
T
1
当计算到第 9 次时,λ 1 的小数点前三位精度开始稳定,满足题目要求,所以此时 A 矩阵的按模最大特 征值 1 =7.288,对应的特征向量为(1.000,0.523,0.242)T 5.若 A 的特征值为 1, 2 ,, n , t 是一实数,证明: i t 是 A tI 的特征值,且特征向量不变. 证明: ∵ A 的特征值为 ∴| i I A |=0 假设������是 A tI 的特征值,则有:
k 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 ukT 1.000,1.000,1.000 9.000,6.000,3.000 7.6667,4.3333,2.000 7.3913,3.9565,1.8261 7.3177,3.8530,1.7824 7.2966,3.8231,1.7701 7.2906,3.8146,1.7666 7.2887,3.8119,1.7655 7.2882,3.9112,1.7652 7.2880,3.8109,1.7651 ykT 1.000,1.000,1.000 1.000,0.6667,0.3333 1.000,0.5653,0.2609 1.000,0.5353,0.2471 1.000,0.5265,0.2436 1.000,0.5240,0.2426 1.000,0.5232,0.2423 1.000,0.5230,0.2422 1.000,0.5229,0.2422 9.0000 7.6667 7.5913 7.3177 7.2966 7.2916 7.2887 7.2882 7.2880

《应用回归分析》课后题答案解析

《应用回归分析》课后题答案解析

《应用回归分析》部分课后习题答案第一章回归分析概述1.1 变量间统计关系和函数关系的区别是什么?答:变量间的统计关系是指变量间具有密切关联而又不能由某一个或某一些变量唯一确定另外一个变量的关系,而变量间的函数关系是指由一个变量唯一确定另外一个变量的确定关系。

1.2 回归分析与相关分析的联系与区别是什么?答:联系有回归分析和相关分析都是研究变量间关系的统计学课题。

区别有 a.在回归分析中,变量y称为因变量,处在被解释的特殊地位。

在相关分析中,变量x和变量y处于平等的地位,即研究变量y与变量x的密切程度与研究变量x与变量y的密切程度是一回事。

b.相关分析中所涉及的变量y与变量x全是随机变量。

而在回归分析中,因变量y是随机变量,自变量x可以是随机变量也可以是非随机的确定变量。

C.相关分析的研究主要是为了刻画两类变量间线性相关的密切程度。

而回归分析不仅可以揭示变量x对变量y的影响大小,还可以由回归方程进行预测和控制。

1.3 回归模型中随机误差项ε的意义是什么?答:ε为随机误差项,正是由于随机误差项的引入,才将变量间的关系描述为一个随机方程,使得我们可以借助随机数学方法研究y与x1,x2…..xp的关系,由于客观经济现象是错综复杂的,一种经济现象很难用有限个因素来准确说明,随机误差项可以概括表示由于人们的认识以及其他客观原因的局限而没有考虑的种种偶然因素。

1.4 线性回归模型的基本假设是什么?答:线性回归模型的基本假设有:1.解释变量x1.x2….xp是非随机的,观测值xi1.xi2…..xip是常数。

2.等方差及不相关的假定条件为{E(εi)=0 i=1,2…. Cov(εi,εj)={σ^23.正态分布的假定条件为相互独立。

4.样本容量的个数要多于解释变量的个数,即n>p.1.5 回归变量的设置理论根据是什么?在回归变量设置时应注意哪些问题?答:理论判断某个变量应该作为解释变量,即便是不显著的,如果理论上无法判断那么可以采用统计方法来判断,解释变量和被解释变量存在统计关系。

应用多元分析课后答案

应用多元分析课后答案

应用多元分析课后答案【篇一:重庆大学3程序填空题题库及答案】..........................................................................................................1 程序填空题题库答案 ....................................................................................................... .. (10)程序填空题题库第二章 r软件的使用1. 求解非线性方程组一般用newton法。

newton法的迭代格式为:其中j(x)为函数f(x)的jacobi矩阵。

请补全下列程序: newtons = function (fun, x, ep=1e-5, it_max=100){ index = 0; k = 1 while(k=it_max){x1 = x; obj = fun(x);x = x - _____ (obj$j, obj$f);norm = sqrt((x-x1) %*% (x-x1))if (normep){index = 1; _____}k = k+1 }obj = fun(x);list(root=_____, it=_____, index=index, funval= _____) }f = c(x[1]^2+x[2]^2-5, (x[1]+1)*x[2]-(3*x[1]+1)) j =matrix(c(2*x[1], 2*x[2], x[2]-3, x[1]+1),ow=2, byrow=t) list(f=f,j=j) }2. 编写一个r程序(函数).输入一个整数n,如果n?0,则中止运算,并输出一句话:“要求输入一个正整数”; 否则,如果n是偶数,则将n除以2,并赋给n;否则,将3 n + 1赋给n.不断循环,只到n = 1,才停止计算,并输出一句话:“运算成功”.这个例子是为了检验数论中的一个简单的定理. 请补全下列程序: fn = function(n){if(n=0)list(fail=要求输入一个正整数)else{ i=0;______{if(n______2==0)n = ______ ______n = (3*n+1) if(n==1) break i=i+1 }______ (result=运算成功, n=n, iter=i)} }## 运行得到如下结果: fn(1) $result[1] 运算成功 $n [1] 1 $iter [1] 2第三章数据描述性分析3. data_outline.r计算样本的各种描述性统计量。

数值分析第五版_李庆扬__课后习题答案

数值分析第五版_李庆扬__课后习题答案

第一章 绪论1.设0x >,x 的相对误差为δ,求ln x 的误差。

解:近似值*x 的相对误差为*****r e x x e x x δ-=== 而ln x 的误差为()1ln *ln *ln **e x x x e x =-≈进而有(ln *)x εδ≈2.设x 的相对误差为2%,求n x 的相对误差。

解:设()n f x x =,则函数的条件数为'()||()p xf x C f x = 又1'()n f x nx-=Q , 1||n p x nx C n n-⋅∴==又((*))(*)r p r x n C x εε≈⋅Q 且(*)r e x 为2((*))0.02n r x n ε∴≈3.下列各数都是经过四舍五入得到的近似数,即误差限不超过最后一位的半个单位,试指出它们是几位有效数字:*1 1.1021x =,*20.031x =, *3385.6x =, *456.430x =,*57 1.0.x =⨯解:*11.1021x =是五位有效数字; *20.031x =是二位有效数字; *3385.6x =是四位有效数字; *456.430x =是五位有效数字; *57 1.0.x =⨯是二位有效数字。

4.利用公式(2.3)求下列各近似值的误差限:(1) ***124x x x ++,(2) ***123x x x ,(3) **24/x x . 其中****1234,,,x x x x 均为第3题所给的数。

解:*41*32*13*34*151()1021()1021()1021()1021()102x x x x x εεεεε-----=⨯=⨯=⨯=⨯=⨯***124***1244333(1)()()()()1111010102221.0510x x x x x x εεεε----++=++=⨯+⨯+⨯=⨯ ***123*********123231132143(2)()()()()1111.10210.031100.031385.610 1.1021385.6102220.215x x x x x x x x x x x x εεεε---=++=⨯⨯⨯+⨯⨯⨯+⨯⨯⨯≈**24****24422*4335(3)(/)()()110.0311056.430102256.43056.43010x x x x x x x εεε---+≈⨯⨯+⨯⨯=⨯=5计算球体积要使相对误差限为1,问度量半径R 时允许的相对误差限是多少?解:球体体积为343V R π=则何种函数的条件数为23'4343p R V R R C V R ππ===g g(*)(*)3(*)r p r r V C R R εεε∴≈=g又(*)1r V ε=Q故度量半径R 时允许的相对误差限为1(*)10.333r R ε=⨯≈6.设028Y =,按递推公式1n n Y Y -= (n=1,2,…)计算到100Y 27.982≈(5位有效数字),试问计算100Y 将有多大误差?解:1n n Y Y -=Q10099Y Y ∴=9998Y Y =9897Y Y =……10Y Y =依次代入后,有1000100Y Y =-即1000Y Y =27.982≈, 100027.982Y Y ∴=-*310001()()(27.982)102Y Y εεε-∴=+=⨯100Y ∴的误差限为31102-⨯。

数值分析课程第五版课后习题答案(李庆扬等)1

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第一章 绪论(12)之阳早格格创做1、设0>x ,x 的相对付缺面为δ,供x ln 的缺面.[解]设0*>x 为x 的近似值,则有相对付缺面为δε=)(*x r ,千万于缺面为**)(x x δε=,进而xln 的缺面为δδεε=='=*****1)()(ln )(ln x xx x x ,相对付缺面为****ln ln )(ln )(ln xxx x rδεε==.2、设x 的相对付缺面为2%,供n x 的相对付缺面.[解]设*x 为x 的近似值,则有相对付缺面为%2)(*=x r ε,千万于缺面为**%2)(x x =ε,进而nx 的缺面为nn x x n x n x x n x x x **1***%2%2)()()()(ln *⋅=='=-=εε,相对付缺面为%2)()(ln )(ln ***n x x x nr==εε.3、下列各数皆是通过四舍五进得到的近似数,即缺面不超出末尾一位的半个单位,试指出它们是几位灵验数字: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位灵验数字;0031.0*2=x 有2位灵验数字;6.385*3=x 有4位灵验数字;430.56*4=x 有5位灵验数字;0.17*5⨯=x 有2位灵验数字.4、利用公式(3.3)供下列各近似值的缺面限,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 kεεεε;(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 . [解]53232323*42*4*2*2*41***4*2*1088654.01021)430.56(461.561021)430.56(461.561021)430.56(031.01021430.561)()()(1)()/(-----=⨯≈⨯⨯=⨯⨯=⨯⨯+⨯⨯=+=⎪⎪⎭⎫⎝⎛∂∂=∑x x x x x x x f x x e n k k kεεε. 5、预计球体积要使相对付缺面限为1%,问度量半径R 允许的相对付缺面是几? [解]由3*3**3**)(34))(34())(34(%1R R R r ππεπε==可知,)()(4)()(34)(34%1))(34(**2***3*3*3**R R R R R R επεπππε⨯='⎥⎦⎤⎢⎣⎡=⨯=, 进而***31%1)(R R ⨯=ε,故300131%1)()(*****=⨯==RR R r εε.6、设280=Y ,按递推公式),2,1(78310011 =-=-n Y Y n n 预计到100Y ,若与982.27783≈(五位灵验数字,)试问预计100Y 将有多大缺面?[解]令n Y 表示n Y 的近似值,n n n Y Y Y e -=)(*,则0)(0*=Y e ,而且由982.2710011⨯-=-n n Y Y ,78310011⨯-=-n n Y Y 可知, )783982.27(100111-⨯--=---n n n n Y Y Y Y ,即=-⨯-=-⨯-=--)783982.27(1002)()783982.27(1001)()(2*1**n n n Y e Y e Y e ,进而982.27783)783982.27()()(0*100*-=--=Y e Y e ,而31021982.27783-⨯≤-,所以3100*1021)(-⨯=Y ε. 7、供圆程01562=+-x x 的二个根,使它起码具备四位灵验数字(982.27783≈)[解]由78328±=x 与982.27783≈(五位灵验数字)可知,982.55982.2728783281=+=+=x (五位灵验数字).而018.0982.2728783282=-=-=x ,惟有二位灵验数字,不切合题意.然而是22107863.1982.55178328178328-⨯==+=-=x .8、当N 充分大时,何如供⎰++1211N N dx x? [解]果为N N dx xN Narctan )1arctan(1112-+=+⎰+,当N 充分大时为二个相近数相减,设)1arctan(+=N α,N arctan =β,则αtan 1=+N ,βtan =N ,进而11)1(1)1(tan tan 1tan tan )tan(2++=++-+=+-=-N N N N N N βαβαβα,果此11arctan 11212++=-=+⎰+N N dx x N Nβα. 9、正圆形的边少约莫为100cm ,应何如丈量才搞使其里积缺面不超出12cm ?[解]由)(2)(])[())((*****2*2**l l l l l εεε='=可知,若央供1))((2**=l ε,则2001100212))(()(*2****=⨯==l l l εε,即边少应谦脚2001100±=l .10、设221gt S =,假定g 是准确的,而对付t 的丈量有1.0±秒的缺面,道明当t 减少时S 的千万于缺面减少,而相对付缺面却缩小.[道明]果为******1.0)()()()(gt t gt t dtdS S ===εεε,***2******51)(2)(21)()()(t t t t g t gt S S S r====εεεε,所以得证.11、序列{}n y 谦脚递推闭系),2,1(1101 =-=-n y y n n ,若41.120≈=y (三位灵验数字),预计到10y 时缺面有多大?那个预计历程宁静吗?[解]设n y 为n y 的近似值,n n n y y y -=)(*ε,则由⎪⎩⎪⎨⎧-==-110210n ny y y 与 ⎩⎨⎧-==-11041.110n n y y y 可知,20*1021)(-⨯=y ε,)(1011---=-n n n n y y y y ,即 )(10)(10)(0*1**y y y n n n εεε==-,进而82100*1010*1021102110)(10)(⨯=⨯⨯==-y y εε,果此预计历程不宁静. 12、预计6)12(-=f,与4.12≈,利用下列公式预计,哪一个得到的截止最佳?6)12(1+,3)223(-,3)223(1+,27099-.[解]果为1*1021)(-⨯=f ε,所以对付于61)12(1+=f ,2417*11*10211054.61021)14.1(6)4.1()(---⨯<⨯=⨯⨯+='=e f f e ,有一位灵验数字; 对付于32)223(-=f ,1112*22*10211012.01021)4.123(6)4.1()(---⨯<⨯=⨯⨯⨯-='=e f f e ,不灵验数字; 对付于33)223(1+=f ,2314*33*10211065.21021)4.123(6)4.1()(---⨯<⨯=⨯⨯⨯+='=e f f e ,有一位灵验数字;对付于270994-=f ,111*44*10211035102170)4.1()(⨯<⨯=⨯⨯='=--e f f e ,不灵验数字. 13、)1ln()(2--=x x x f ,供)30(f 的值.若启仄圆用六位函数表,问供对付数时缺面有多大?若改用另一等价公式)1ln()1ln(22-+-=--x x x x 预计,供对付数时缺面有多大?[解]果为9833.298991302==-(六位灵验数字),4*1021)(-⨯=x ε,所以2442**11*102994.010219833.293011021)13030(1)()()(---⨯=⨯⨯-=⨯⨯---='=x e f f e ,6442**22*108336.010219833.29301102111)()()(---⨯=⨯⨯+=⨯⨯-+-='=x x x e f f e .14、试用消元法解圆程组⎩⎨⎧=+=+2101021102101x x x x ,假定惟有三位数预计,问截止是可稳当?[解]透彻解为110210,110101*********--=-=x x .当使用三位数运算时,得到1,121==x x ,截止稳当.15、已知三角形里积c ab s sin 21=,其中c 为弧度,20π<<c ,且丈量a ,b ,c 的缺面分别为c b a ∆∆∆,,,道明里积的缺面s ∆谦脚cc b b a a s s ∆+∆+∆≤∆. [解]果为c c ab b c a a c b x x f s nk k k ∆+∆+∆=∆∂∂=∆∑=cos 21sin 21sin 21)()(1, 所以cc b b c c c c b b c c c ab cc ab b c a a c b ss ∆+∆+∆≤∆+∆+∆=∆+∆+∆=∆tan sin 21cos 21sin 21sin 21. 第二章 插值法(40-42)1、根据(2.2)定义的范德受止列式,令⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=----nn n n n nn n x x xx xx x x x x x x x V21211020110111),,,,(,道明)(x V n 是n 次多项式,它的根是121,,,-n x x x ,且)())(,,,(),,,,(101101110------=n n n n n x x x x x x x V x x x x V .[道明]由∏∏∏∏-=---=-=-=--⋅=-⋅-=1110111010110)(),,,()()(),,,,(n j j n n n j j n i i j j i n n x x x x x V x x x x x x x x V 可得供证.2、当2,1,1-=x 时,4,3,0)(-=x f ,供)(x f 的二次插值多项式.[解]372365)1(34)23(21)12)(12()1)(1(4)21)(11()2)(1()3()21)(11()2)(1(0))(())(())(())(())(())(()(2221202102210120120102102-+=-++--=+-+-⨯+------⨯-+-+-+⨯=----+----+----=x x x x x x x x x x x x x x x x x x x y x x x x x x x x y x x x x x x x x y x L .3、给出x x f ln )(=的数值表用线性插值及二次插值预计54.0ln 的近似值.[解]若与5.00=x ,6.01=x , 则693147.0)5.0()(00-===f x f y ,510826.0)6.0()(11-===f x f y ,则 604752.182321.1)5.0(10826.5)6.0(93147.65.06.05.0510826.06.05.06.0693147.0)(010110101-=---=--⨯---⨯-=--+--=x x x x x x x x x y x x x x y x L ,进而6202186.0604752.19845334.0604752.154.082321.1)54.0(1-=-=-⨯=L . 若与4.00=x ,5.01=x ,6.02=x ,则916291.0)4.0()(00-===f x f y , 693147.0)5.0()(11-===f x f y ,510826.0)6.0()(22-===f x f y ,则217097.2068475.404115.2)2.09.0(5413.25)24.0(3147.69)3.01.1(81455.45)5.06.0)(4.06.0()5.0)(4.0()510826.0()6.05.0)(4.05.0()6.0)(4.0()693147.0()6.04.0)(5.04.0()6.0)(5.0(916291.0))(())(())(())(())(())(()(22221202102210120120102102-+-=+--+-⨯++-⨯-=----⨯-+----⨯-+----⨯-=----+----+----=x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x y x x x x x x x x y x x x x x x x x y x L ,进而61531984.0217097.21969765.259519934.0217097.254.0068475.454.004115.2)54.0(22-=-+-=-⨯+⨯-=L .4、给出 900,cos ≤≤x x 的函数表,步少 )60/1(1='=h ,若函数具备5位灵验数字,钻研用线性插值供x cos 近似值时的总缺面界.[解]设插值节面为h x x x x +=<<010,对付应的x cos 值为10,y y ,函数表值为10,y y ,则由题意可知,5001021-⨯≤-y y ,5111021-⨯≤-y y ,近似线性插值多项式为01011011)(x x x x y x x x x y x L --+--=,所以总缺面为()100101110100100101110100101111,,)()())((2cos )()())((!2)()()()()()()()(x x x x x x y y x x x x y y x x x x x x x x y y x x x x y y x x x x f x L x L x L x f x L x f x R ∈---+---+---=---+---+--''=-+-=-=ξξξ,进而55555201051015100101110100101047.310211094.621102114400121102142110211021))((21))((cos 21)(-------⨯=⨯+⨯⨯=⨯+⨯=⨯+≤--⨯⨯+--⨯⨯+---≤---+---+--≤h x x x x x x x x x x x x x x x x y y x x x x y y x x x x x R ξ.5、设3,2,1,0=+=k kh x x k,供)(max 220x l x x x ≤≤.[解])3)()((max 21)()2()3)()((max))()(())()((max)(max 000300032120231023033030h x x h x x x x h h h h h x x h x x x x x x x x x x x x x x x x x l xx x xx x x x x x x x -----=------=------=≤≤≤≤≤≤≤≤.令)34()383()43()3)()(()(0220302020203000x h hx x x h h x x x h x x h x x h x x x x x f ++-++++-=-----=,则)383()43(23)(202002h h x x x h x x x f ++++-=',进而极值面大概为 hx h h x h h x x h x h x x 37437)43(6)383(12)43(4)43(2002020200±+=±+=++-+±+=,又果为30)20714(271375371374)374(h h h h h x f -=--⨯-⨯-=-+, 30)71420(271357371374)374(h h h h h x f +-=-⨯+⨯+=++, 隐然)374()374(00h x f h x f ++≤-+,所以277710)71420(27121)374(21)(max 3303230+=+=++=≤≤h h h x f h x l x x x . 6、设),,1,0(n j x j=为互同节面,供证:1)),,1,0()(0n k x x l x kn j j k j =≡∑=;2)),,2,1()()(0n k x x l x x knj j k j =≡-∑=;[解]1)果为左侧是k x 的n 阶推格朗日多项式,所以供证创制. 2)设k x y y f )()(-=,则左侧是k x y y f )()(-=的n 阶推格朗日多项式,令x y =,即得供证.7、设[]b a C x f ,)(2∈且0)()(==b f a f ,供证)(max )(81)(max 2x f a b x f b x a b x a ''-≤≤≤≤≤. [解]睹补充题3,其中与0)()(==b f a f 即得.8、正在44≤≤-x 上给出x e x f =)(的等距节面函数表,若用二次插值供x e 的近似值,要使截断缺面不超出610-,问使用函数表的步少h 应与几?[解]由题意可知,设x 使用节面h x x -=10,1x ,h x x +=12举止二次插值,则插值余项为()201112102,)],()[)](([6))()((!3)()(x x h x x x x h x x ex x x x x x f x R ∈+----=---'''=ξξξ,令)()3(3)]()[)](([)(2211221213111h x x x h x x x x h x x x x h x x x f -+-+-=+----=,则)3(63)(22112h x x x x x f -+-=',进而)(x f 的极值面为h x x 331±=,故3932)331()331(33)(max2h h h h x f xx x =-⋅+⋅=≤≤,而 343422739326)(max 6)(20h e h e x f e x R x x x =≤≤≤≤ξ,要使其不超出610-,则有63410273-≤h e ,即22226210472.010389.74863.310243---⨯=⨯≈⨯≤ee h . 9、若n n y 2=,供n y 4∆及n y 4δ.[解]nn n n n n nn n n n n n n n n j jn j j n j jn n y y y y y y j y E j y I E y 22282242322162242624244)1(34)1(24)1(14)1(04)1(4)1(4)1()(123441322314040440444=+⨯-⨯+⨯-⨯=+⨯-⨯+⨯-=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-+⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-+⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-+⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-+⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=-=∆++++++++=-+=-∑∑.22221221122413211204024024021)4(2142121422282242322162242624244)1(34)1(24)1(14)1(04)1(4)1(4)1(4)1()(--------++--++=-+=-=---=+⨯-⨯+⨯-⨯=+⨯-⨯+⨯-=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-+⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-+⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-+⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-+⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=-=∑∑∑n n n n n n n n n n n n n n n n j jn j j n j j j njj jn n y y y y y y j y E j y E Ej y E E y δ. 10、如果)(x f 是m 次多项式,记)()()(x f h x f x f -+=∆,道明)(x f 的k 阶好分)0()(m k x f k ≤≤∆是k m -次多项式,而且0)(=∆+x f l m (l 为正整数).[道明]对付k 使用数教归纳法可证. 11、道明k k k k k k g f g f g f ∆+∆=∆+1)(. [道明]kk k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k g f g f g g f g f f g f g f g f g f g f g f g f ∆+∆=-+-=-+-=-=∆++++++++++1111111111)()()(.12、道明∑∑-=+-=∆--=∆11001n k k k n n n k kk f g g f g f g f .[道明]果为01111111111011)()]()([)(g f g f g f f g f f g g g f f g g f f g g fn n n k k k k k n k k k k k k k n k k k k k n k k k n k k k-=-=-+-=∆+∆=∆+∆∑∑∑∑∑-=++-=+++-=+-=+-=,故得证.13、道明:0102y y y n n j j∆-∆=∆∑-=.[道明]01112)(y y y y y n n j j j n j j ∆-∆=∆-∆=∆∑∑-=+-=.14、若n n n n x a x a x a a x f ++++=--1110)( 有n 个分歧真根n x x x ,,,21 ,道明⎩⎨⎧-=-≤≤='-=∑1,20,0)(11n k a n k x f x n nj j k j. [道明]由题意可设∏=-=---=ni i n n n x x a x x x x x x a x f 121)()())(()( ,故∏≠=-='nji i i j n j x x a x f 1)()(,再由好商的本量1战3可知:)!1()(1],,[1)()()1(1111-==-='-=≠==∑∏∑n x a x x x a x x a x xf x n k n n k n nj nj i i i j n k jnj j k j,进而得证.15、道明n 阶均好有下列本量:1)若)()(x cf x F =,则],,,[],,,[1010n n x x x cf x x x F =; 2)若)()()(x g x f x F +=,则],,,[],,,[],,,[101010n n n x x x g x x x f x x x F +=.[道明]1)],,,[)()()()()()(],,,[1000000010n nj nji i i jj nj nji i i jj nj nji i i jj n x x x cf x xx f c x xx cf x xx F x x x F =-=-=-=∑∏∑∏∑∏=≠==≠==≠=.2)],,,[],,,[)()()()()()()()()(],,,[10100000000010n n nj nji i i jj nj nji i i jj nj nji i i jj j nj nji i i jj n x x x g x x x f x xx g x xx f x xx g x f x xx F x x x F +=-+-=-+=-=∑∏∑∏∑∏∑∏=≠==≠==≠==≠=.16、13)(47+++=x x x x f ,供]2,,2,2[71f ,0!80!8)(]2,,2,2[)8(81===ξf f . [解]1!7!7!7)(]2,,2,2[)7(71===ξf f ,]2,,2,2[810 f .17、道明二面三次埃我米特插值余项是()1212)4(3,,!4/)())(()(++∈--=k k k k x x x x x x f x R ξξ,并由此供出分段三次埃我米特插值的缺面限. [解]睹P30与P33,缺面限为k nk f h h '+≤≤0max 278)(ω. 18、XXXXXXXXXX .19、供一个次数不下于4次的多项式)(x P ,使它谦脚0)0()0(='=P P ,1)1()1(='=P P ,1)2(=P .[解]设1223344)(a x a x a x a x a x P ++++=,则122334234)(a x a x a x a x P +++=',再由0)0()0(='=P P ,1)1()1(='=P P ,1)2(=P 可得:⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧++++==+++='=++++==='===012341234012*********)2(1234)(1)1(1)0(0)0(0a a a a a P a a a a x P a a a a a P a P a P 解得⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎧==-===432141234900aa a a a .进而4)3()96(4492341)(2222234-=+-=+-=x x x x x x x x x P .20、设],[)(b a C x f ∈,把[]b a ,分为n 仄分,试构制一个台阶形的整次分段插值函数)(x n ϕ,并道明当∞→n 时,)(x n ϕ正在[]b a ,上普遍支敛到)(x f .[解]令n i x f x f x ii ii x x x x x xi ,,3,2,1,2)(inf)(sup )(11 =+=≤≤≤≤--ϕ.21、设)1/(1)(2x x f +=,正在55≤≤-x 上与10=n ,按等距节面供分段线性插值函数)(x I h ,预计各节面中面处的)(x I h 与)(x f 的值,并预计缺面.[解]由题意可知,1=h ,进而当[]1,+∈k k x x x 时,)(])1(1[1)()1(1)1(1111)(2121211211k k kk k k k k k k k k h x x k h x x k h x x x x k x x x x k l f l f x I -+++-+-=--+++--+=+=++++++.22、供2)(x x f =正在[]b a ,上的分段线性插值函数)(x I h ,并预计缺面.[解]设将[]b a ,区分为少度为h 的小区间b x x x a n =≤≤≤= 10,则当[]1,+∈k k x x x ,1,,2,1,0-=n k 时, 进而缺面为))(())((!2)()(112++--=--''=k k k k x x x x x x x x f x R ξ, 故4))(()(212h x x x x x R k k ≤--=+.23、供4)(x x f =正在[]b a ,上的分段埃我米特插值,并预计缺面. [解]设将[]b a ,区分为少度为h 的小区间b x x x a n =≤≤≤= 10,则当[]1,+∈k k x x x ,1,,2,1,0-=n k 时,)(4)(42121)()(121312113112141121141111++++++++++++++++-⎪⎪⎭⎫⎝⎛--+-⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--+⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--+⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--+⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--='+'++=k k k kk k k k k k k k k k k kk k k kk kk k k k k k k k k k h x x x x x x x x x x x x x x x x x x xx x x x x x x x x x x x x x f f f f x I ββαα,进而缺面为212212)4(2)()()()(!4)()(++--=--=k k k k x x x x x x x x f x R ξ, 故16)()()(42122h x x x x x R k k ≤--=+.24、给定数据表如下:试供三次样条函数)(x S ,并谦脚条件: 1)6868.0)53.0(,0000.1)25.0(='='S S ; 2)0)53.0()25.0(=''=''S S .[解]由05.025.030.00=-=h ,09.030.039.01=-=h ,06.039.045.02=-=h ,08.045.053.03=-=h ,及(8.10)式)1,,1(,,111-=+=+=---n j h h h h h h jj j j jj j j μλ可知,14909.005.009.01011=+=+=h h h λ,5206.009.006.02122=+=+=h h h λ,7408.006.008.03233=+=+=h h h λ,14509.005.005.01001=+=+=h h h μ,5306.009.009.02112=+=+=h h h μ,7308.006.006.03223=+=+=h h h μ,由(8.11)式)1,1(]),[],[(311-=+=+-n j x x f x x f g j j j j j j jμλ可知,7541.2700019279)900768145500477149(3)30.039.05477.06245.014525.030.05000.05477.0149(3])()(145)()(149[3]),[],[(3121201012111011==⨯+⨯⨯=--⨯+--⨯⨯=--+--=+=x x x f x f x x x f x f x x f x x f g μλ.413.2100046332564)6004635390076852(3)39.045.06245.06708.05330.039.05477.06245.052(3])()(53)()(52[3]),[],[(3232312123222122=⨯+⨯=⨯+⨯⨯=--⨯+--⨯⨯=--+--=+=x x x f x f x x x f x f x x f x x f g μλ.0814.27001457140011894634)8004727360046374(3)45.053.06708.07280.07339.045.06245.06708.074(3])()(73)()(74[3]),[],[(3343423234333233==⨯+⨯=⨯+⨯⨯=--⨯+--⨯⨯=--+--=+=x x x f x f x x x f x f x x f x x f g μλ.进而1)矩阵形式为:⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡⨯-⨯-=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡7871.1413.21112.26868.0730814.2413.20000.11497541.227405325201452321m m m ,解得⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡6570.08278.09078.0321m m m ,进而∑=+=nj j j j j x m x y x S 0)]()([)(βα.2)此为自然鸿沟条件,故862.2500477325.030.05000.05477.03)()(3],[30101100=⨯=--⨯=--⨯==x x x f x f x x f g ;145.2800572345.053.06708.07280.03)()(3],[3111=⨯=--⨯=--⨯==---n n n n n n n x x x f x f x x f g ,矩阵形式为:⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡145.20814.2413.27541.2862.227400732740005325200014521490001243210m m m m m ,不妨解得⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡43210m m m m m ,进而∑=+=nj j j j j x m x y x S 0)]()([)(βα.25、若],[)(2b a C x f ∈,)(x S 是三次样条函数,道明 1)⎰⎰⎰⎰''-''''+''-''=''-''babababadx x S x f x S dx x S x f dx x S dx x f )]()()[(2)]()([)]([)]([222;2)若),,1,0()()(n i x S x f i i ==,式中ix 为插值节面,且b x x x a n =<<<= 10则)]()()[()]()()[()]()()[(a S a f a S b S b f b S dx x S x f x S ba '-'''-'-'''=''-''''⎰.[解]1)⎰⎰⎰⎰⎰⎰⎰⎰''-''=''-''=''-''''+''=''-''''+''-''=''-''''+''-''=''-''''+''-''bababab a ba b ababadxx S dx x f dxx S x f dx x S x f x S x f dxx S x f x S x S x f dxx S x f x S x S x f dxx S x f x S dx x S x f 222222)]([)]([)]([)]([)]()()][()([)]()()}[(2)]()({[)]()()[(2)]()([)]()()[(2)]()([.2)由题意可知,[]b a x A x S ,,)(∈=''',所以)]()()[()]()()[()]()([)]()()[()]()()[()]()([)]()()[()]()()[()()]()([)]}()()[({)]()()[(a S a f a S b S b f b S x S x f A a S a f a S b S b f b S dx x S x f A a S a f a S b S b f b S dxx S x S x f x S x f x S dx x S x f x S b a b ab ab aba'-'''-'-'''=--'-'''-'-'''='-'-'-'''-'-'''=''''-'-'-'''=''-''''⎰⎰⎰.补充题:1、令00=x ,11=x ,写出x e x y -=)(的一次插值多项式)(1x L ,并预计插值余项.[解]由1)(000===-e x y y ,111)(-==e x y y 可知,xe x e x x e x x x x x y x x x x y x L )1(1)1(0101011)(111010110101-+=+--=--⨯+--⨯=--+--=---,余项为()1,0),1(2))((!2)()(101∈-=--''=-ξξξx x e x x x x f x R , 故8141121)1(max max 21)(10101=⨯⨯=-⨯⨯≤≤≤-≤≤x x e x R x ξξ. 2、设4)(x x f =,试利用推格朗日插值余项定理写出以2,1,0,1-为插值节面的三次插值多项式. [解]由插值余项定理,有x x x x x x x x x x x x x x x x x x x f x R 22)1)(2()2)(1()1(!4!4))()()((!4)()(234223210)4(3+--=--=--+=----=ξ,进而x x x x x x x x x R x f x L 22)22()()()(23234433-+=+---=-=.3、设)(x f 正在[]b a ,内有二阶连绝导数,供证:)(max )(81)]()()()([)(max 2x f a b a x a b a f b f a f x f b x a bx a ''-≤---+-≤≤≤≤.[证]果为)()()()(a x ab a f b f a f ---+是以a ,b 为插值节面的)(x f 的线性插值多项式,利用插值多项式的余项定理,得到:))()((21)]()()()([)(b x a x f a x a b a f b f a f x f --''=---+-ξ,进而)(max )(81)(41)(max 21))((max )(max 21)]()()()([)(max 22x f a b a b f b x a x f a x a b a f b f a f x f b x a b a b x a ba b x a ''-=-⋅''=--⋅''≤---+-≤≤≤≤≤≤≤≤≤≤ξξξξ.4、设15)(37++=x x x f ,供好商]2,2[10f ,]2,2,2[210f ,]2,,2,2[710 f 战]2,,2,2[810 f .[解]果为7)1()2(0==f f ,1691252)2()2(371=+⨯+==f f ,167051454)4()2(372=+⨯+==f f ,所以162716912)1()2(]2,2[10=-=--=f f f ,826821691670524)2()4(]2,2[21=-=--=f f f ,27023162826822]2,2[]2,2[]2,2,2[02102121=-=--=f f f , 1!7!7!7)(]2,,2,2[)7(71===ξf f ,0!80!8)(]2,,2,2[)8(810===ξf f .5、给定数据表:5,4,3,2,1=i ,供4次牛顿插值多项式,并写出插值余项. [解]由好商表可得4次牛顿插值多项式为:)6)(4)(2)(1(1801)4)(2)(1(607)2)(1(65)1(34)6)(4)(2)(1(1801)4)(2)(1(607)2)(1(65)1(34)(4----+------+--=----+------+--=x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x N ,插值余项为()7,1),7)(6)(4)(2)(1(!5)()()5(4∈-----=ξξx x x x x f x R .6、如下表给定函数:4,3,2,1,0=i ,试预计出此列表函数的好分表,并利用牛顿背前插值公式给出它的插值多项式. [解]构制好分表:由好分表可得插值多项式为:32)1(3322)1(332)1()(2020004++=-++=⨯-++=+∆-+∆+=+t t t t t t t t f t t f t f th x N .第三章 函数迫近与预计(80-82)1、(a )利用区间变更推出区间为[]b a ,的伯恩斯坦多项式;(b )对付x x f sin )(=正在⎥⎦⎤⎢⎣⎡2,0π上供1次战3次伯恩斯坦多项式并绘出图形,并与相映的马克劳林级数部分战缺面搞出比较. [解](a )令t a b a x )(-+=,则[]1,0∈t ,进而伯恩斯坦多项式为∑=-=nk k n x P n k a b f x f B 0)())((),(,其中kn k k x a b x k n x P ---⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=)()(. (b )令t x 2π=,则[]1,0∈t ,进而伯恩斯坦多项式为∑==nk k n x P n kf x f B 0)()2(),(π,其中k n k k x x k n x P --⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=)2()(π. xx x x x x x f x x f x P kf x f B k k =+⎪⎭⎫⎝⎛-⨯=⨯+⎪⎭⎫ ⎝⎛-⨯=⎪⎭⎫⎝⎛-⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+⎪⎭⎫ ⎝⎛-⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛==∑=202sin 20sin 211)2(201)0()()2(),(010101πππππππ;3223323223223223312213033)533(21)32(4383)2(233)4(23)2(233)2(232sin )2(33sin )2(36sin 20sin )2(33)2()2(23)3()2(13)6()2(03)0()()6(),(x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x f x x f x x f x x f x P kf x f B k k ----=+-++-=+-+-=⨯+-⨯+-⨯+⎪⎭⎫⎝⎛-⨯=-⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+-⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+-⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+-⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛==∑=πππππππππππππππππππππ.2、供证:(a )当Mx f m ≤≤)(时,M x f B m n ≤≤),(;(b )当x x f =)(时,x x f B n =),(.[道明](a )由∑==nk k n x P nk f x f B 0)()(),(及Mx f m ≤≤)(可知,∑∑∑∑====≤≤≤≤nk k nk k n n k k n k k x P M x MP x f B x mP x P m 0)()(),()()(,而1)]1([)1()(00=-+=-⎪⎪⎭⎫⎝⎛=∑∑=-=nnk k n k nk k x x x x k n x P ,进而得证. (b )当x x f =)(时,xx x x x x k n k n x x xx k n k n x x k n k n n k x x k n n k f x P n k f x f B n n k k n k n k k n k nk kn k f nk kn k nk k n =-+=----=------=--⨯==-⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛==--=--=----=-==-=∑∑∑∑∑110)1(1)1()1(110)0(00)]1([)1()!1(!)!1()1()]!1()1[()!1()!1()1()!(!!)1()()()(),(.3、正在次数不超出6的多项式中,供x x f 4sin )(=正在[]π2,0的最佳普遍迫近多项式.[解]由[]π2,0,4sin ∈x x 可知,14sin 1≤≤-x ,进而最小偏偏好为1,接错面为ππππππππ815,813,811,89,87,85,83,8,此即为6)(H x P ∈的切比雪妇接错面组,进而)(x P 是以那些面为插值节面的推格朗日多项式,可得0)(=x P .4、假设)(x f 正在[]b a ,上连绝,供)(x f 的整次最佳普遍迫近多项式.[解]令)(infx f m bx a ≤≤=,)(sup x f M bx a ≤≤=,则2)(mM x f +=正在[]b a ,上具备最小偏偏好2m M -,进而为整次最佳迫近一次多项式.5、采用常数a ,使得ax x x -≤≤310max 达到极小,又问那个解是可唯一?[解]果为ax x -3是奇函数,所以ax x ax x x x -=-≤≤-≤≤311310max max ,再由定理7可知,当)34(4141333x x T ax x -==-时,坐即43=a ,偏偏好最小.6、供x x f sin )(=正在⎥⎦⎤⎢⎣⎡2,0π上的最佳一次迫近多项式,并预计缺面.[解]由πππ22sin 2sincos )()()(221=--=='=--=x x f ab a f b f a 可得π2arccos2=x ,进而最佳一次迫近多项式为ππππππππππππ2arccos1242)2arccos 21(224)22arccos0(2)]2sin(arccos 0[sin 21)2()]()([2122212--+=-+-=+-++=+-++=x x x x a x a x f a f y 7、供x e x f =)(正在[]1,0上的最佳一次迫近多项式.[解]由101)()()(01212-=--=='=--=e e e e xf a b a f b f a x 可得)1ln(2-=e x ,进而最佳一次迫近多项式为)1ln(212)1()]1ln(21)[1(2)2)1ln(0)(1(][21)2()]()([21)1ln(0212---+-=---+=-+--++=+-++=-e e e x e e x e e e x e e e x a x a x f a f y e .8、怎么样采用r ,使r x x p +=2)(正在[]1,1-上与整偏偏好最小?r 是可唯一?[解]由r r x x p x x +=+=≤≤-≤≤-1)(max )(max 21111,r r x x p x x =+=≤≤-≤≤-)(min )(min 21111可知当与整偏偏好最小时,r r =+1,进而21-=r .另解:由定理7可知,正在[]1,1-上与整偏偏好最小的二次多项式为21)12(21)(21222-=-=x x x T ,进而21-=r .9、设13)(34-+=x x x f ,正在[]1,0上供三次最佳迫近多项式. [解]设所供三次多项式为)(3x P ,则由定理7可知81)188(81)(21)()(2424433+-=+-==-x x x x x T x P x f ,进而893)81()13()81()()(232434243-+=+---+=+--=x x x x x x x x x f x P .10、令[]1,0),12()(∈-=x x T x T n n ,供)(*0x T 、)(*1x T 、)(*2x T 、)(3x T . [解]由[]1,0),12()(∈-=x x T x T n n 可知,令[]1,1,211-∈+=t t x ,则[]1,1),()121(-∈=+t t T t T n n ,进而⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧⎥⎦⎤⎢⎣⎡∈+⎥⎦⎤⎢⎣⎡-∈=1,21),121(21,1),()(00*x x T x x T x T n . 11、试证{})(*x T n 是正在[]1,0上戴权21xx -=ρ的正接多项式.?12、正在[]1,1-上利用插值极小化供x x f arctan )(=的三次近似最佳迫近多项式.[解]由题意可知,插值节面为)3,2,1(,812cos =-k k π,即ππππ87cos ,85cos ,83cos ,81cos 4321====x x x x ,则可供得)(3x L .13、设x e x f =)(正在[]1,1-上的插值极小化近似最佳迫近多项式为)(x L n ,若∞-nL f 有界,道明对付所有1≥n ,存留常数n n βα,,使得)11()()()()(11≤≤-≤-≤++x x T x L x f x T n n n n n βα.[道明]由题意可知,[]1,1),()!1(2)()()(1)1(-∈+=-++ξξx T n f x L x f n n n n ,进而与)!1(2)(min )1(11+=+≤≤-n x f nn x n α,)!1(2)(max )1(11+=+≤≤-n x f n n x n β,则可得供证.14、设正在[]1,1-上543238401653841524381211)(x x x x x x -----=ϕ,试将)(x ϕ落矮到3次多项式并预计缺面.[解]果为x x T x 16545161355-+=,8181244-+=x T x ,所以323232307254510241234096199310241029)16545(3840165)81(3841524381211)(~x x x x x x x x x x ---=-------=ϕ,缺面为0056.040962381384016516138415)(~)(≈=+≤-x x ϕϕ.15、正在[]1,1-利用幂级数项数俭朴供x x f sin )(=的3次迫近多项式,使缺面不超出0.005.[解]果为 ++-+++-=+)!12()1(!5!3sin 1253n x x x x x n n ,与前三项,得到!5!3)(535x x x x L +-=,缺面为0002.0!71)(sin 5≈≤-x L x ,又果为 x x T x 16545161355-+=,所以3次迫近多项式为3333227384383)16545(!51!3sin x x x x x x x +-=-+-=,此时缺面为005.010986.71611201!714<⨯≈⨯+-. 16、)(x f 是[]a a ,-上的连绝奇(奇)函数,道明不管n 是奇数大概奇数,)(x f 的最佳迫近多项式n n H x F ∈)(*也是奇(奇)函数. [解])(x f 的最佳迫近多项式是由切比雪妇多项式得到的,再由切比雪妇多项式的本量4即得.17、供a 、b 使⎰-+202]sin [πdx x b ax 为最小,并与1题及6题的一次迫近多项式缺面做比较. [解]由2120ππ=⎰dx ,8220ππ=⎰dx x ,243202ππ=⎰dx x ,1sin 200==⎰πxdx d ,1cos |)cos (sin 2020201=---==⎰⎰πππxdx x x xdx x d ,可得⎥⎦⎤⎢⎣⎡=⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡1124882322a b ππππ,解得⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=-==-=1148.0)3(86644.0)4(2423ππππb a . 18、],[)(),(1b a C x g x f ∈,定义 (a )()⎰''=aadx x g x f g f )()(,;(b )())()()()(,a g a f dx x g x f g f aa+''=⎰. 问它们是可形成内积?[解](a )果为()0)(0)]([,0)(2='⇔='=⇒=⎰x f dx x f f f x f ba ,然而反之不可坐,所以不形成内积. (b )形成内积.19、用许瓦兹不等式(4.5)预计⎰+161dx xx 的上界,并用积分中值定理预计共一积分的上下界,并比较其截止. [解]1961.026113121)131()11()()11(110131012612106≈==+-=+≤+⎰⎰⎰x x dxx dx xdx x x .果为[]1,0,12666∈≤+≤x x xx x ,所以7112141106106106=≤+≤=⎰⎰⎰dx x dx x x dx x . 20、采用a ,使下列积分与最小值:⎰-1022)(dx ax x ,⎰--112dx ax x .[解]481)45(51512131)2()(22142321022+-=+-=+-=-⎰⎰a a a dx x a ax x dx ax x ,进而45=a .当0=a 时,12121100111112=+=+-==-⎰⎰⎰⎰---xdx xdx dx x dx ax x ,当0≠a 时,由02=-ax x ,可得接面为ax 1=,若1>a ,则1323121316161)2131()2131()3121()2131()()()(222012310321123012102112112>+=++++-=-+-+-=-+-+-=----⎰⎰⎰⎰a a a aa a x ax ax x x ax dxx ax dx ax x dx x ax dx ax x a aa a,若01>≥a ,则1)2131()3121()()(012102112=----=-+-=-⎰⎰⎰--a a dx x ax dx ax x dx ax x .共理可知,当01<≤-a 时,1112=-⎰-dx ax x ,当1-<a 时,1112>-⎰-dx ax x ,进而当1≤a 时,积分博得最小.21、设{}x span ,11=ϕ,{}1011002,x x span =ϕ,分别正在21,ϕϕ上供一元素,使其为]1,0[2C x ∈的最佳仄圆迫近,并比较其截止.[解]由1110=⎰dx ,2110=⎰xdx ,31102=⎰dx x ,41103=⎰dx x 可知,⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡41313121211b a ,解得⎪⎩⎪⎨⎧=-=161b a ,即正在1ϕ上为⎪⎭⎫ ⎝⎛-1,61. 由201110100100=⋅⎰dx x x ,202110101100=⋅⎰dx x x ,203110101101=⋅⎰dx x x ,1031102100=⋅⎰dx x x ,1041102101=⋅⎰dx x x 可知, ⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡104110312031202120212011b a ,解得⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧-≈⨯⨯⨯-=≈⨯⨯⨯=148.37510310420320298243.37510410320220199b a ,即正在2ϕ上为()148.375,243.375-.22、x x f =)(正在[]1,1-上,供正在{}421,,1x x span =ϕ上的最佳仄圆迫近.[解]由1100111=+-=⎰⎰⎰--xdx xdx dx x ,2113013112=+-=⎰⎰⎰--dx x dx x dx x x ,。

《数值分析》杨大地 答案(第三章)

《数值分析》杨大地 答案(第三章)

数值分析第3章3.1 填空题(1)当A 具有严格对角优势或具有对角线优势且矩阵不可约时,线性方程组b A x =用Jacobi 迭代法和Gauss-Seidel 迭代法均收敛;(2)当线性方程组的系数矩阵A 对称正定时,Gauss-Seidel 迭代收敛;(3)线性方程组迭代法收敛的充分必要条件是迭代矩阵的谱半径小于1;SOR 法收敛的必要条件是0<w<2;(4)用迭代法求解线性方程组,若)1(),(≥=q B q ρ时不收敛,q 接近0时收敛较快,q 接近1时收敛较慢; (5)A=⎪⎪⎭⎫⎝⎛2111;J B =⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--02110;s B =⎪⎪⎭⎫⎝⎛-21010;)22()(=J B ρ;)21()(=s B ρ 解:∵ A=⎪⎪⎭⎫⎝⎛2111,∴ L=⎪⎪⎭⎫⎝⎛0100, D=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛2001, U=⎪⎪⎭⎫⎝⎛0010 //P49D −1=1ad−bc d −b−c a∴⎪⎪⎭⎫⎝⎛--=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⨯⎪⎪⎭⎫⎝⎛-=+-=-02110011021001)(1U L D B J //P49 B J 指Jacobi 迭代法的矩阵形式 又 ∵ )(U LD +=⎪⎪⎭⎫⎝⎛00211001−−−→−=-=22/12)2122)1r r r r r ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-210101001=))((1U L D I -+//P50 B S 指Seidel 迭代法的矩阵形式,U L D B S 1)(-+-= ∴ ⎪⎪⎭⎫⎝⎛-=21010s B ∴ 22)(=J B ρ21)(=s B ρ //谱半径ρ A =max 1≤i≤n λi3.2 用Jacobi 迭代法和Gauss-Seidel 迭代法求解方程组,各分量第三位稳定即可。

(1) ⎝⎛012121⎪⎪⎪⎭⎫210⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛321x x x =⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛-453 解:利用Jacobi 迭代法,有⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧-=---=-=+++k k k k k kk x x x x x x x 21331122112122521212123,令0x =()T 0,0,0,代入有://P48k0 1 2 3 4 5 6 7 kx 1 0 1.5 2.75 3.625 4.25 4.6875 5 5.21875 k x 20 -2.5 -4.25 -5.5 -6.375 -7 -7.4375 -7.75 k x 323.254.1254.755.18755.55.71875k89101112131415k x 1 5.375 5.484375 5.5625 5.6171875 5.65625 5.68359375 5.703125 5.716796875 k x 2 -7.96875 -8.125 -8.234375 -8.3125 -8.3671875 -8.40625 -8.43359375 -8.453125 k x 35.8755.9843756.06256.11718756.156256.183593756.2031256.216796875k16 17 18 19 20 21 22 23 k x 1 5.726563 5.733398 5.738281 5.741699 5.744141 5.745850 5.747070 5.747925 k x 2 -8.466797 -8.476563 -8.483398 -8.488281 -8.491699 -8.494141 -8.495850 -8.497070 k x 36.2265636.2333986.2382816.2416996.2441416.2458506.2470706.247925由题,用Jacobi 迭代法进行第21次迭代后,前三位有效数字稳定,此时x=()T25.6,50.8,75.5-利用Gauss-Seidel 迭代法,得出⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧-=---=-=+++++1213211122112122521212123k k k k k kk x x x x x x x ,令0x =()T 0,0,0代入有//P50k0 1 2 3 4 5 6 7 k x 10 1.5 3.125 4.4375 5.09375 5.421875 5.585938 5.667969 kx 2 0 -3.25 -5.875 -7.1875 -7.84375 -8.171875 -8.335938 -8.417969 k x 33.6254.93755.593755.9218756.0859386.1679696.208984k8 9 10 11 12 13 kx 15.708984 5.729492 5.739746 5.744873 5.747437 5.748718 k x 2 -8.458984 -8.479492 -8.489746 -8.494873 -8.497437 -8.498718 k x 36.2294926.2397466.2448736.2474376.2487186.249359可见Gauss-Seidel 迭代法进行至12次迭代后稳定,x=()T 25.6,50.8,75.5-3.4 下面一些方程组的系数阵,试判断它们对Jacobi 迭代法,Gauss-Seidel 迭代法的收敛性。

最新《应用回归分析》课后题答案解析

最新《应用回归分析》课后题答案解析

《应用回归分析》部分课后习题答案第一章回归分析概述1.1 变量间统计关系和函数关系的区别是什么?答:变量间的统计关系是指变量间具有密切关联而又不能由某一个或某一些变量唯一确定另外一个变量的关系,而变量间的函数关系是指由一个变量唯一确定另外一个变量的确定关系。

1.2 回归分析与相关分析的联系与区别是什么?答:联系有回归分析和相关分析都是研究变量间关系的统计学课题。

区别有a.在回归分析中,变量y称为因变量,处在被解释的特殊地位。

在相关分析中,变量x和变量y处于平等的地位,即研究变量y与变量x的密切程度与研究变量x 与变量y的密切程度是一回事。

b.相关分析中所涉及的变量y与变量x全是随机变量。

而在回归分析中,因变量y是随机变量,自变量x可以是随机变量也可以是非随机的确定变量。

C.相关分析的研究主要是为了刻画两类变量间线性相关的密切程度。

而回归分析不仅可以揭示变量x对变量y的影响大小,还可以由回归方程进行预测和控制。

1.3 回归模型中随机误差项ε的意义是什么?答:ε为随机误差项,正是由于随机误差项的引入,才将变量间的关系描述为一个随机方程,使得我们可以借助随机数学方法研究y与x1,x2…..xp的关系,由于客观经济现象是错综复杂的,一种经济现象很难用有限个因素来准确说明,随机误差项可以概括表示由于人们的认识以及其他客观原因的局限而没有考虑的种种偶然因素。

1.4 线性回归模型的基本假设是什么?答:线性回归模型的基本假设有:1.解释变量x1.x2….xp是非随机的,观测值xi1.xi2…..xip是常数。

2.等方差及不相关的假定条件为{E(εi)=0 i=1,2…. Cov(εi,εj)={σ^23.正态分布的假定条件为相互独立。

4.样本容量的个数要多于解释变量的个数,即n>p.1.5 回归变量的设置理论根据是什么?在回归变量设置时应注意哪些问题?答:理论判断某个变量应该作为解释变量,即便是不显著的,如果理论上无法判断那么可以采用统计方法来判断,解释变量和被解释变量存在统计关系。

数值分析杨大地_答案(第八章)

数值分析杨大地_答案(第八章)

数值分析第8章 数值积分与数值微分8.1 填空题(1)n+1个点的插值型数值积分公式∫f (x )dx ba ≈∑A j n j =0f (x j )的代数精度至少是 n ,最高不超过 2n+1 。

[注:第1空,见定理8.1](2)梯形公式有 1 次代数精度,Simpson 公司有 3 次代数精度。

[注:分别见定理8.1,8.3] (3)求积公式∫f (x )dx h0≈h2[f (0)+f (h )]+ah 2[f ′(0)−f ′(h )]中的参数a= 1/12 时,才能保证该求积公式的代数精度达到最高,最高代数精度为 3 。

解:令f(x)=1,x,x 2带入有, {h 2[1+1]+ah 2[0−0]=hh2[0+h ]+ah 2[1−1]=12(h 2)h 2[0+h 2]+ah 2[0−2h ]=13(h 3)//注:x 的导数=1解之得,a=1/12,此时求积公式至少具有2次代数精度。

∴积分公式为:∫f (x )dxh0≈h2[f (0)+f (h )]+h 212[f ′(0)−f ′(h )]令f(x)= x 3带入求积公式有:h2[0+h 3]+h 212[0−3h 2]=14(h 4),与f(x)= x 4的定积分计算值14(h 4)相等,所以,此求积公式至少具有3次代数精度。

令f(x)= x 4带入求积公式有,h2[0+h 4]+h 212[0−4h 3]=16(h 5),与f(x)= x 5的定积分计算值15(h 5)不相等,所以,此求积公式的最高代数精度为3次代数精度。

8.2 确定以下求积公式的求积系数和求积节点,使其代数精度尽量高,并指出其最高代数精度。

解题思路:按照P149 中8.3式进行求解,根据求积公式中未知量n 的数量决定代入多少f(x),当积分公式代入求积节点x n 的计算结果与定积分的计算结果一致,继续代入求积节点X n+1,,若计算结果与对应的定积分计算结果不一致时,求积公式拥有最高n 次的代数精度。

数值分析李庆杨版习题及答案

数值分析李庆杨版习题及答案

第四版数值分析习题答案第一章 绪论习题参考答案1. ε(lnx )≈***()()r x x xεεδ==。

2.1******()()()()0.02n nnr nn n x x x n x x n xxxεεεε-=≈==。

3. *1x 有5位有效数字,*2x 有2位有效数字,*3x 有4位有效数字,*4x 有5位有效数字,*5x 有2位有效数字。

4.******4333124124()()()()0.5100.5100.510 1.0510x x x x x x εεεε----++≈++=⨯+⨯+⨯=⨯************123231132123()()()()0.214790825x x x x x x x x x x x x εεεε≈++=****62224***24441()()()8.85566810x x x x x x x εεε-≈-=⨯。

5.1()1()()()0.00333333r r r V R V V V εεεε=≈===。

6.33100111()100101010022Y ε--=⨯⨯⨯=⨯。

7.12855.982x =≈,21280.0178655.982x ==≈≈。

8. 21arc 12N dx tgN x π+∞=-+⎰9.121()()0.0052x S S εεε-=≈=。

10. ()()0.1S g t t g t εε≈=,2()2()0.2()12r g t t t S t t gt εεε≈==,故t 增加时S 的绝对误差增加,相对误差减小。

11. 1081001()10()102y y εε==⨯,计算过程不稳定。

12.61)0.005051f =≈,1.4=,则611)0.004096f ==,20.005233f ==,33(30.008f =-=,40.005125f ==,5991f =-=,4f 的结果最好。

13.(30) 4.094622f =-,开平方时用六位函数表计算所得的误差为41102ε-=⨯,分别代入等价公式)1x x (ln )x (f ),1x x (ln )x (f 2221++-=--=中计算可得411()ln(1(60103102f x εε--=+≈=+=⨯⨯=⨯,47211()ln(1108.3310602f ε--=+≈=⨯⨯=⨯。

数值分析报告第三版课本习题及问题详解

数值分析报告第三版课本习题及问题详解

第一章 绪 论1. 设x >0,x 的相对误差为δ,求ln x 的误差.2. 设x 的相对误差为2%,求nx 的相对误差.3. 下列各数都是经过四舍五入得到的近似数,即误差限不超过最后一位的半个单位,试指出它们是几位有效数字:*****123451.1021,0.031,385.6,56.430,7 1.0.x x x x x =====⨯4. 利用公式(3.3)求下列各近似值的误差限:********12412324(),(),()/,i x x x ii x x x iii x x ++其中****1234,,,x x x x 均为第3题所给的数.5. 计算球体积要使相对误差限为1%,问度量半径R 时允许的相对误差限是多少?6. 设028,Y =按递推公式1n n Y Y -=-( n=1,2,…)计算到100Y .27.982(五位有效数字),试问计算100Y 将有多大误差?7. 求方程25610x x -+=的两个根,使它至少具有四位有效数字27.982).8. 当N 充分大时,怎样求211Ndx x +∞+⎰?9. 正方形的边长大约为100㎝,应怎样测量才能使其面积误差不超过1㎝2?10. 设212S gt =假定g 是准确的,而对t 的测量有±0.1秒的误差,证明当t 增加时S 的绝对误差增加,而相对误差却减小.11. 序列{}n y 满足递推关系1101n n y y -=-(n=1,2,…),若0 1.41y =≈(三位有效数字),计算到10y 时误差有多大?这个计算过程稳定吗?12. 计算61)f =, 1.4≈,利用下列等式计算,哪一个得到的结果最好?3--13.()ln(f x x =,求f (30)的值.若开平方用六位函数表,问求对数时误差有多大?若改用另一等价公式ln(ln(x x =-计算,求对数时误差有多大?14. 试用消元法解方程组{101012121010;2.x x x x +=+=假定只用三位数计算,问结果是否可靠?15. 已知三角形面积1sin ,2s ab c =其中c 为弧度,02c π<<,且测量a ,b ,c 的误差分别为,,.a b c ∆∆∆证明面积的误差s ∆满足.s a b cs a b c ∆∆∆∆≤++第二章 插值法1. 根据(2.2)定义的德蒙行列式,令2000011211121()(,,,,)11n n n n n n n n n x x x V x V x x x x x x x xxx ----==证明()n V x 是n 次多项式,它的根是01,,n x x -,且101101()(,,,)()()n n n n V x V x x x x x x x ---=--.2. 当x = 1 , -1 , 2 时, f (x)= 0 , -3 , 4 ,求f (x )的二次插值多项式.3. 给出f (x )=ln x 的数值表用线性插值及二次插值计算ln 0.54 的近似值.4. 给出cos x ,0°≤x ≤90°的函数表,步长h =1′=(1/60)°,若函数表具有5位有效数字,研究用线性插值求cos x 近似值时的总误差界.5. 设0k x x kh =+,k =0,1,2,3,求032max ()x x x l x ≤≤.6. 设j x 为互异节点(j =0,1,…,n ),求证:i)0()(0,1,,);nkkj jj x l x x k n =≡=∑ii)()()1,2,,).nk jj j xx l x k n =-≡0(=∑7. 设[]2(),f x C a b ∈且()()0f a f b ==,求证21()()().8max max a x ba xb f x b a f x ≤≤≤≤≤-"8. 在44x -≤≤上给出()x f x e =的等距节点函数表,若用二次插值求x e 的近似值,要使截断误差不超过610-,问使用函数表的步长h 应取多少?9. 若2n n y =,求4n y ∆及4n y δ. 10. 如果()f x 是m 次多项式,记()()()f x f x h f x ∆=+-,证明()f x 的k 阶差分()(0)kf x k m ∆≤≤是m k -次多项式,并且()0(m lf x l +∆=为正整数).11. 证明1()k k k k k k f g f g g f +∆=∆+∆.12. 证明110010.n n kkn n k k k k f gf g f g g f --+==∆=--∆∑∑13. 证明1200.n j n j y y y -=∆=∆-∆∑14. 若1011()n n n n f x a a x a x a x --=++++有n 个不同实根12,,,n x x x ,证明{10,02;, 1.1()n k njk n a k n j jx f x -≤≤-=-=='∑15. 证明n 阶均差有下列性质: i)若()()F x cf x =,则[][]0101,,,,,,n n F x x x cf x x x =;ii) 若()()()F x f x g x =+,则[][][]010101,,,,,,,,,n n n F x x x f x x x g x x x =+.16. 74()31f x x x x =+++,求0172,2,,2f ⎡⎤⎣⎦及0182,2,,2f ⎡⎤⎣⎦.17. 证明两点三次埃尔米特插值余项是(4)22311()()()()/4!,(,)k k k k R x f x x x x x x ++=ξ--ξ∈并由此求出分段三次埃尔米特插值的误差限.18. 求一个次数不高于4次的多项式()P x ,使它满足(0)(1)P P k =-+并由此求出分段三次埃尔米特插值的误差限.19. 试求出一个最高次数不高于4次的函数多项式()P x ,以便使它能够满足以下边界条件(0)(0)0P P ='=,(1)(1)1P P ='=,(2)1P =.20. 设[](),f x C a b ∈,把[],a b 分为n 等分,试构造一个台阶形的零次分段插值函数()n x ϕ并证明当n →∞时,()n x ϕ在[],a b 上一致收敛到()f x .21. 设2()1/(1)f x x =+,在55x -≤≤上取10n =,按等距节点求分段线性插值函数()h I x ,计算各节点间中点处的()h I x 与()f x 的值,并估计误差.22. 求2()f x x =在[],a b 上的分段线性插值函数()h I x ,并估计误差.23. 求4()f x x =在[],a b 上的分段埃尔米特插值,并估计误差.24. 给定数据表如下:试求三次样条插值并满足条件 i) (0.25) 1.0000,(0.53)0.6868;S S '='= ii)(0.25)(0.53)0.S S "="=25. 若[]2(),f x C a b ∈,()S x 是三次样条函数,证明 i)[][][][]222()()()()2()()()bbbbaaaaf x dx S x dx f x S x dx S x f x S x dx"-"="-"+""-"⎰⎰⎰⎰;ii) 若()()(0,1,,)i i f x S x i n ==,式中i x 为插值节点,且01n a x x x b =<<<=,则[][][]()()()()()()()()()baS x f x S x dx S b f b S b S a f a S a ""-"="'-'-"'-'⎰.26. 编出计算三次样条函数()S x 系数及其在插值节点中点的值的程序框图(()S x 可用(8.7)式的表达式).第三章 函数逼近与计算1. (a)利用区间变换推出区间为[],a b 的伯恩斯坦多项式.(b)对()sin f x x =在[]0,/2π上求1次和三次伯恩斯坦多项式并画出图形,并与相应的马克劳林级数部分和误差做比较. 2. 求证:(a)当()m f x M ≤≤时,(,)n m B f x M ≤≤. (b)当()f x x =时,(,)n B f x x =.3. 在次数不超过6的多项式中,求()sin 4f x x =在[]0,2π的最佳一致逼近多项式.4. 假设()f x 在[],a b 上连续,求()f x 的零次最佳一致逼近多项式.5. 选取常数a ,使301max x x ax≤≤-达到极小,又问这个解是否唯一?6. 求()sin f x x =在[]0,/2π上的最佳一次逼近多项式,并估计误差.7. 求()xf x e =在[]0,1上的最佳一次逼近多项式.8. 如何选取r ,使2()p x x r =+在[]1,1-上与零偏差最小?r 是否唯一? 9. 设43()31f x x x =+-,在[]0,1上求三次最佳逼近多项式. 10. 令[]()(21),0,1n n T x T x x =-∈,求***0123(),(),(),()T x T x T x T x .11. 试证{}*()nT x 是在[]0,1上带权ρ=的正交多项式.12. 在[]1,1-上利用插值极小化求11()f x tg x -=的三次近似最佳逼近多项式.13. 设()xf x e =在[]1,1-上的插值极小化近似最佳逼近多项式为()n L x ,若n f L ∞-有界,证明对任何1n ≥,存在常数n α、n β,使11()()()()(11).n n n n n T x f x L x T x x ++α≤-≤β-≤≤14. 设在[]1,1-上234511315165()128243843840x x x x x x ϕ=-----,试将()x ϕ降低到3次多项式并估计误差. 15. 在[]1,1-上利用幂级数项数求()sin f x x =的3次逼近多项式,使误差不超过0.005.16. ()f x 是[],a a -上的连续奇(偶)函数,证明不管n 是奇数或偶数,()f x 的最佳逼近多项式*()n nF x H ∈也是奇(偶)函数.17. 求a 、b 使[]220sin ax b x dx π+-⎰为最小.并与1题及6题的一次逼近多项式误差作比较.18. ()f x 、[]1(),g x C a b ∈,定义 ()(,)()();()(,)()()()();bbaaa f g f x g x dxb f g f x g x dx f a g a =''=''+⎰⎰问它们是否构成积?19. 用许瓦兹不等式(4.5)估计6101x dx x +⎰的上界,并用积分中值定理估计同一积分的上下界,并比较其结果.20. 选择a ,使下列积分取得最小值:1122211(),x ax dx x ax dx----⎰⎰.21. 设空间{}{}10010121,,,span x span x x 1ϕ=ϕ=,分别在1ϕ、2ϕ上求出一个元素,使得其为[]20,1x C ∈的最佳平方逼近,并比较其结果.22. ()f x x =在[]1,1-上,求在{}2411,,span x x ϕ=上的最佳平方逼近.23.sin (1)arccos ()n n x u x +=是第二类切比雪夫多项式,证明它有递推关系()()()112n n n u x xu x u x +-=-.24. 将1()sin 2f x x=在[]1,1-上按勒让德多项式及切比雪夫多项式展开,求三次最佳平方逼近多项式并画出误差图形,再计算均方误差.25. 把()arccos f x x =在[]1,1-上展成切比雪夫级数.26. 用最小二乘法求一个形如2y a bx =+的经验公式,使它与下列数据拟合,并求均方误差.27.28. 在某化学反应里,根据实验所得分解物的浓度与时间关系如下:用最小二乘拟合求.29. 编出用正交多项式做最小二乘拟合的程序框图. 30. 编出改进FFT 算法的程序框图. 31. 现给出一记录{}{}4,3,2,1,0,1,2,3k x =,试用改进FFT 算法求出序列{}k x 的离散频谱{}k C (0,1,,7).k =第四章 数值积分与数值微分1. 确定下列求积公式中的待定参数,使其代数精度尽量高,并指明所构造出的求积公式所具有的代数精度: (1)101()()(0)()hh f x dx A f h A f A f h --≈-++⎰; (2)21012()()(0)()hhf x dx A f h A f A f h --≈-++⎰;(3)[]1121()(1)2()3()/3f x dx f f x f x -≈-++⎰;(4)[][]20()(0)()/1(0)()hf x dx h f f h ah f f h ≈++'-'⎰.2. 分别用梯形公式和辛普森公式计算下列积分:(1)120,84xdx n x =+⎰; (2)1210(1),10x e dx n x --=⎰;(3)1,4n =⎰;(4),6n =.3. 直接验证柯特斯公式(2.4)具有5次代数精度.4. 用辛普森公式求积分1x e dx-⎰并计算误差.5. 推导下列三种矩形求积公式:(1)2()()()()()2baf f x dx b a f a b a 'η=-+-⎰; (2)2()()()()()2baf f x dx b a f b b a 'η=---⎰;(3)3()()()()()224baa b f f x dx b a f b a +"η=-+-⎰.6. 证明梯形公式(2.9)和辛普森公式(2.11)当n →∞时收敛到积分()ba f x dx⎰.7.用复化梯形公式求积分()baf x dx⎰,问要将积分区间[],a b 分成多少等分,才能保证误差不超过ε(设不计舍入误差)?8.1x e dx-,要求误差不超过510-.9. 卫星轨道是一个椭圆,椭圆周长的计算公式是S a =θ,这里a 是椭圆的半长轴,c是地球中心与轨道中心(椭圆中心)的距离,记h 为近地点距离,H 为远地点距离,6371R =公里为地球半径,则(2)/2,()/2a R H h c H h =++=-.我国第一颗人造卫星近地点距离439h =公里,远地点距离2384H =公里,试求卫星轨道的周长.10. 证明等式3524sin3!5!n nnnππππ=-+-试依据sin(/)(3,6,12)n n n π=的值,用外推算法求π的近似值.11. 用下列方法计算积分31dyy ⎰并比较结果.(1) 龙贝格方法;(2) 三点及五点高斯公式;(3) 将积分区间分为四等分,用复化两点高斯公式.12. 用三点公式和五点公式分别求21()(1)f x x =+在x =1.0,1.1和1.2处的导数值,并估计误差.()f x 的值由下表给出:第五章 常微分方程数值解法1. 就初值问题0)0(,=+='y b ax y 分别导出尤拉方法和改进的尤拉方法的近似解的表达式,并与准确解bx ax y +=221相比较。

数值分析课程课后习题答案(李庆扬等)1

数值分析课程课后习题答案(李庆扬等)1

第一章 绪论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n x 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 。

《应用回归分析》课后题答案解析

《应用回归分析》课后题答案解析

《应用回归分析》部分课后习题答案第一章回归分析概述1.1 变量间统计关系和函数关系的区别是什么?答:变量间的统计关系是指变量间具有密切关联而又不能由某一个或某一些变量唯一确定另外一个变量的关系,而变量间的函数关系是指由一个变量唯一确定另外一个变量的确定关系。

1.2 回归分析与相关分析的联系与区别是什么?答:联系有回归分析和相关分析都是研究变量间关系的统计学课题。

区别有a.在回归分析中,变量y称为因变量,处在被解释的特殊地位。

在相关分析中,变量x和变量y处于平等的地位,即研究变量y与变量x的密切程度与研究变量x 与变量y的密切程度是一回事。

b.相关分析中所涉与的变量y与变量x全是随机变量。

而在回归分析中,因变量y是随机变量,自变量x可以是随机变量也可以是非随机的确定变量。

C.相关分析的研究主要是为了刻画两类变量间线性相关的密切程度。

而回归分析不仅可以揭示变量x对变量y的影响大小,还可以由回归方程进行预测和控制。

1.3 回归模型中随机误差项ε的意义是什么?答:ε为随机误差项,正是由于随机误差项的引入,才将变量间的关系描述为一个随机方程,使得我们可以借助随机数学方法研究y与x1,x2…..xp的关系,由于客观经济现象是错综复杂的,一种经济现象很难用有限个因素来准确说明,随机误差项可以概括表示由于人们的认识以与其他客观原因的局限而没有考虑的种种偶然因素。

1.4 线性回归模型的基本假设是什么?答:线性回归模型的基本假设有:1.解释变量x1.x2….xp是非随机的,观测值xi1.xi2…..xip是常数。

2.等方差与不相关的假定条件为{E(εi)=0 i=1,2…. Cov(εi,εj)={σ^23.正态分布的假定条件为相互独立。

4.样本容量的个数要多于解释变量的个数,即n>p.1.5 回归变量的设置理论根据是什么?在回归变量设置时应注意哪些问题?答:理论判断某个变量应该作为解释变量,即便是不显著的,如果理论上无法判断那么可以采用统计方法来判断,解释变量和被解释变量存在统计关系。

精品!数值分析 第五版课后习题完整答案(李庆扬等)

精品!数值分析 第五版课后习题完整答案(李庆扬等)

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 xx 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 。

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