数值分析复习题

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1、已知

(1)用拉格朗日插法求)(x f 的三次插值多项式; (2)求x ,使0)(=x f 。

2、试求1x ,2x 使求积公式1

1211()[(1)2()3()]3f x f f x f x -≈-++⎰的代数精度尽量高,

并求其代数精度。

3、用牛顿法求3的近似值。取7.10=x ,计算三次,保留五位小数。

4、已知一元方程02.133

=--x x 。

1)求方程的一个含正根的区间;

2)给出在有根区间收敛的简单迭代法公式(判断收敛性);

3)给出在有根区间的Newton 迭代法公式。

5、确定求积公式)

5.0()()5.0()(11

1Cf x Bf Af dx x f ++-≈⎰-的待定参数,使其代数精度尽量高,并确定其代数精度.

6、已知数据如下:

求形如bx

a y +=

1

拟合函数。

7、用二次拉格朗日插值多项式

2()

L x 计算sin 0.34。插值节点和相应的函数值如

下表。

8、已知

012113,,,

424x x x === (1)推导以这三点为求积节点在[0,1]上的插值型求积公式;

1

0120

113

()()()()

424

f x dx A f A f A f ≈++⎰

(2)指明求积公式所具有的代数精度;(3)用所求公式计算⎰1

02dx x 。

9、讨论用Jacobi 和Gauss-Seidel 迭代法求解方程组A x =b 的收敛性,如果收敛,

比较哪种方法收敛快。其中:

⎥⎥

⎥⎦

⎢⎢⎢⎣⎡--=212120203

A

10、写出梯形公式和辛卜生公式,并用来分别计算积分1

01

1dx x +⎰

.

11、已知函数

21

1y x =

+的一组数据:

求分段线性插值函数,并计算

()

1.5f 的近似值.

12、对方程组⎪

=

-

+

=

-

-

=

+

+

8

4

10

2

5

4

10

15

10

2

3

3

2

1

3

2

1

3

2

1

x

x

x

x

x

x

x

x

x

试建立一种收敛的Seidel迭代公式,说明理由

13、用高斯-塞德尔方法解方程组⎪

=

+

+

=

+

+

=

+

+

22

5

2

18

2

4

11

2

4

3

2

1

3

2

1

3

2

1

x

x

x

x

x

x

x

x

x

,取T)0,0,0(

)0(=

x,迭代

三次(要求按五位有效数字计算)。

14、利用矩阵的LU分解法解方程组

12312312

32314252183520

x x x x x x x x x ++=⎧⎪

++=⎨⎪++=⎩

15、设

3

2

01219

(), , 1, 44f x x x x x ====

(1)试求 ()f x 在19,44⎡⎤⎢⎥

⎣⎦上的三次Hermite 插值多项式()x

H 使满足:

''11()(), 0,1,2,... ()()j j H x f x j H x f x ===

()

x H 以升幂形式给出。

(2)写出余项 ()()()R x f x H x =-的表达式

16、用列主元消去法解线性方程组

17、用二分法求方程

3

()1f x x x =--在区间[1,1.5]内的根时,若要求精确到小数点后二位,(1) 需要二分几次;(2)给出满足要求的近似根。

18、已知一组试验数据如下 :

求它的拟合曲线(直线)。

19、已知函数()y f x =的相关数据

由牛顿插值公式求三次插值多项式)(3x N ,并计算)2

1

(3N =的近似值。

20、建立[0,2]上节点为00=x ,5.01=x ,22=x 的数值积分公式。 21、已知函数)(x f 的函数表如下:

列出差商表,求四次Newton 插值多项式,并由此求)596.0(f 的近似值。 22、方程20102)(23-++=x x x x f 在区间(1,2)中有一个单根p ,取初始值1

0=x ,

应用Newton 法迭代求p (要求

8

105.0)(-⨯≤n x f )。

23、已知10100=,11121=,12144=,试分别用线性插值和抛物线插值公式求125的近似值。

24、设线性代数方程组b Ax =的系数矩阵为:

⎥⎥

⎥⎦⎤

⎢⎢⎢⎣⎡=122111221-----A 分析Jacobi 和G-S 迭代法的收敛情况。 25、用多利特尔分解法求解方程组。

⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛32563024353432321x x x

26、用三点高斯-勒让德求积公式计算下式的近似值。

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