第二章数值计算的基本概念
应用计算方法教程
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应用计算方法教程第一章:引言计算方法是一门研究如何利用计算机进行数值计算和问题求解的学科。
它在科学计算、工程分析和实际应用中起着重要的作用。
本教程将介绍一些常用的应用计算方法,帮助读者理解和掌握这门学科的基本概念和方法。
第二章:数值计算基础2.1 浮点数表示法2.2 误差与有效数字2.3 数值舍入与截断2.4 计算机算术运算2.5 机器精度与舍入误差第三章:线性方程组的数值解法3.1 直接法:高斯消元法3.2 直接法:LU分解法3.3 迭代法:雅可比迭代法3.4 迭代法:高斯-赛德尔迭代法3.5 迭代法:超松弛迭代法第四章:非线性方程的数值解法4.1 二分法4.2 牛顿迭代法4.3 弦截法4.4 试位法4.5 不动点迭代法第五章:插值与拟合5.1 插值多项式与牛顿插值法5.2 分段线性插值与样条插值5.3 最小二乘拟合与多项式拟合5.4 曲线拟合与非线性最小二乘第六章:数值积分与数值微分6.1 数值积分基本概念6.2 复化求积公式6.3 数值积分的收敛性与误差估计6.4 高斯积分公式6.5 数值微分与差分近似第七章:常微分方程的数值解法7.1 常微分方程初值问题7.2 欧拉法与改进的欧拉法7.3 龙格-库塔法7.4 多步法与预估-校正法7.5 刚性问题与刚性算法第八章:常微分方程的边值问题8.1 二点边值问题与有限差分法8.2 三点边值问题与有限差分法8.3 多点边值问题与有限差分法8.4 边值问题的特殊情况与特殊方法第九章:数值优化方法9.1 优化问题的基本概念9.2 无约束优化问题的最优性条件9.3 一维搜索法9.4 梯度下降法与共轭梯度法9.5 二次规划问题与牛顿法第十章:随机模拟方法10.1 随机数生成10.2 蒙特卡洛方法10.3 马尔可夫链蒙特卡洛法10.4 收敛性与误差估计10.5 随机优化与模拟退火结语这本教程介绍了应用计算方法的基本概念和常用方法。
通过学习本教程,读者可以掌握数值计算的基本原理和技巧,能够应用计算机进行数值计算和问题求解。
数值分析复习资料
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数值分析复习资料一、重点公式第一章 非线性方程和方程组的数值解法 1)二分法的基本原理,误差:~12k b ax α+--<2)迭代法收敛阶:1lim0i pi ic εε+→∞=≠,若1p =则要求01c <<3)单点迭代收敛定理:定理一:若当[],x a b ∈时,[](),x a b ϕ∈且'()1x l ϕ≤<,[],x a b ∀∈,则迭代格式收敛于唯一的根;定理二:设()x ϕ满足:①[],x a b ∈时,[](),x a b ϕ∈, ②[]121212,,, ()(),01x x a b x x l x x l ϕϕ∀∈-≤-<<有 则对任意初值[]0,x a b ∈迭代收敛,且:110111i i iii x x x llx x x lαα+-≤---≤-- 定理三:设()x ϕ在α的邻域内具有连续的一阶导数,且'()1ϕα<,则迭代格式具有局部收敛性;定理四:假设()x ϕ在根α的邻域内充分可导,则迭代格式1()i i x x ϕ+=是P 阶收敛的 ()()()0,1,,1,()0j P j P ϕαϕα==-≠ (Taylor 展开证明)4)Newton 迭代法:1'()()i i i i f x x x f x +=-,平方收敛 5)Newton 迭代法收敛定理:设()f x 在有根区间[],a b 上有二阶导数,且满足: ①:()()0f a f b <; ②:[]'()0,,f x x a b ≠∈;③:[]'',,f x a b ∈不变号④:初值[]0,x a b ∈使得''()()0f x f x <;则Newton 迭代法收敛于根α。
6)多点迭代法:1111111()()()()()()()()()i i i i i i i i i i i i i i i f x f x f x x x x x f x f x f x f x f x f x x x -+-----=-=+----收敛阶:P =7)Newton 迭代法求重根(收敛仍为线性收敛),对Newton 法进行修改 ①:已知根的重数r ,1'()()i i i i f x x x rf x +=-(平方收敛) ②:未知根的重数:1''()(),()()()i i i i u x f x x x u x u x f x +=-=,α为()f x 的重根,则α为()u x 的单根。
数值计算的基本概念
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数值计算的基本概念数值计算是一种通过计算机程序进行数值操作和计算的过程。
它是数值分析领域的一个重要分支,用于解决科学和工程领域中的各种实际问题。
1.数值表示:计算机只能处理二进制数字,即0和1,所以需要一种方法将实际的数值转化为计算机可以理解的二进制形式。
数值表示包括整数表示和浮点数表示。
整数表示是将整数转换为二进制形式,而浮点数表示是将实数转换为二进制形式,并用一个符号位、指数位和尾数位来表示。
2.数值误差:数值计算中会出现一些误差,这些误差可以分为截断误差和舍入误差。
截断误差是由于计算中将无限的数值截断为有限位数而引入的误差,而舍入误差是由于计算中进行舍入而引入的误差。
数值误差会随着计算的进行而积累,可能导致最终结果的不准确性。
3.数值稳定性:数值计算中的算法可能会受到输入数据的微小变化而产生很大的输出差异。
数值稳定性指的是算法对于输入数据的微小变化具有较好的鲁棒性,即输出结果相对稳定,不会产生过大的误差。
4.数值精度:数值计算的精度指的是计算结果与实际值之间的差距。
数值精度可以通过数值计算的方法和所使用的计算机精度来确定。
计算机有限的存储空间和位数限制了数值计算的精度,因此需要权衡计算精度和计算速度之间的关系。
5.数值方法:数值计算中用于求解数值问题的具体算法和技术称为数值方法。
数值方法包括数值逼近、数值插值、数值积分、数值微分、线性代数问题的数值解法等。
数值方法的选择取决于具体的问题和计算要求。
在实际应用中,数值计算广泛应用于众多领域,如物理学、化学、工程学、金融学等。
通过数值计算,可以对复杂的数学模型和方程进行求解,预测和模拟实际情况,提供决策支持和优化设计。
然而,数值计算也存在着一些挑战和限制。
首先,数值计算可能会产生舍入误差和截断误差,从而引入不确定性和误差。
其次,数值计算需要计算机指令的执行,这需要时间和计算资源。
因此,对于大规模的数值计算问题,可能需要分布式计算或并行计算。
此外,数值计算也需要对问题进行合理的建模和参数设定,才能得到准确和可靠的结果。
计算数学(数值分析)的基本概念
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计算数学(数值分析)的基本概念计算数学是数学的一个分支. 在工程实际工作和科学研究中,寻求问题的解非常重要,这些问题经常转化为数学问题,建立数学模型,然后求解。
尽管许多问题的数学模型具有非常明确、简单明了的解,比如半径为r 的圆的面积s ,长方形的面积等等,但是更多的问题,求得解析解并非易事,而且实践中也不必要。
为此,一般利用计算机、采用一定的计算方法(算法)、求得满足一定精度的数值解(近似解),就足够了。
计算机只能进行加减乘除四则运算和一些简单的函数计算(即使是函数也是通过数值分析方法处理,转化为四则运算而形成了的一个小型论软件包).1. 数值代数:求解线性和非线性方程的解法,分直接方法和间接方法.2.插值和数值逼近。
3.数值微分和数值积分。
4.常微分方程和偏微分方程数值解法。
算法中常用的技术有:迭代技术、离散化技术、连续化技术等。
评价算法的最明显的标准是:速度和精度。
1. 计算速度——涉及计算量,表现出来是计算时间。
例如,求解一个20阶线性方程组,用加减消元法需3000次乘法运算;而用克莱姆法则要进行20107.9⨯次运算,如用每秒3千亿次乘法运算的计算机要100年.而目前IBM 生产的“蓝色基因”是世界上运算最快的计算机,每秒运算速度达136.8万亿次。
2.精度——涉及计算结果的准确性,表现为误差。
3.存储量.大型问题必须考虑的.4.数值稳定性.在大量计算中,舍入误差是积累还是能控制,这与算法有关. 例: 一元二次方程x 2-(109+1)x+109=0其精确解为X 1=109,X 2=1.如用求根公式:aacb b x ,24221-±-=和字长为8位的计算器求解,有 91891821010104104=≈⨯-=-ac b ,又9910110≈+,从而999110210)10(=+--≈x ,0210)10(992=---≈x .我们看到2x 与其精确解有着巨大差异.为了防止这种情况的发生,我们采用恒等变形求解可得:()110101024224999222=+--⨯≈-+-=---=acb bc a ac b b x 计算2x 的两个式子从数学上是完全一样的,但拿到计算机上去计算时,由于计算机采用的浮点运算及位数的限制,导致第二根结果差异较大,这充分说明,算法的选择是非常重要的。
数值计算方法教案
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数值计算方法教案第一章:数值计算概述1.1 数值计算的定义与特点引言:介绍数值计算的定义和基本概念数值计算的特点:离散化、近似解、误差分析1.2 数值计算方法分类直接方法:高斯消元法、LU分解法等迭代方法:雅可比迭代、高斯-赛德尔迭代等1.3 数值计算的应用领域科学计算:物理、化学、生物学等领域工程计算:结构分析、流体力学、电路模拟等第二章:误差与稳定性分析2.1 误差的概念与来源绝对误差、相对误差和有效数字误差来源:舍入误差、截断误差等2.2 数值方法的稳定性分析线性稳定性分析:特征值分析、李雅普诺夫方法非线性稳定性分析:李模型、指数稳定性分析2.3 提高数值计算精度的方法改进算法:雅可比法、共轭梯度法等增加计算精度:闰塞法、理查森外推法等第三章:线性方程组的数值解法3.1 高斯消元法算法原理与步骤高斯消元法的优缺点3.2 LU分解法LU分解的步骤与实现LU分解法的应用与优势3.3 迭代法雅可比迭代法与高斯-赛德尔迭代法迭代法的选择与收敛性分析第四章:非线性方程和方程组的数值解法4.1 非线性方程的迭代解法牛顿法、弦截法等收敛性条件与改进方法4.2 非线性方程组的数值解法高斯-赛德尔法、共轭梯度法等方程组解的存在性与唯一性4.3 非线性最小二乘问题的数值解法最小二乘法的原理与方法非线性最小二乘问题的算法实现第五章:插值与逼近方法5.1 插值方法拉格朗日插值、牛顿插值等插值公式的构造与性质5.2 逼近方法最佳逼近问题的定义与方法最小二乘逼近、正交逼近等5.3 数值微积分数值求导与数值积分的方法数值微积分的应用与误差分析第六章:常微分方程的数值解法6.1 初值问题的数值解法欧拉法、改进的欧拉法龙格-库塔法(包括单步和多步法)6.2 边界值问题的数值解法有限差分法、有限元法谱方法与辛普森法6.3 常微分方程组与延迟微分方程的数值解法解耦与耦合方程组的处理方法延迟微分方程的特殊考虑第七章:偏微分方程的数值解法7.1 偏微分方程的弱形式介绍偏微分方程的弱形式应用实例:拉普拉斯方程、波动方程等7.2 有限差分法显式和隐式差分格式稳定性分析与收敛性7.3 有限元法离散化过程与元素形状函数数值求解与误差估计第八章:优化问题的数值方法8.1 优化问题概述引言与基本概念常见优化问题类型8.2 梯度法与共轭梯度法梯度法的基本原理共轭梯度法的实现与特点8.3 序列二次规划法与内点法序列二次规划法的步骤内点法的原理与应用第九章:数值模拟与随机数值方法9.1 蒙特卡洛方法随机数与重要性采样应用实例:黑箱模型、金融衍生品定价等9.2 有限元模拟离散化与求解过程应用实例:结构分析、热传导问题等9.3 分子动力学模拟基本原理与算法应用实例:材料科学、生物物理学等第十章:数值计算软件与应用10.1 常用数值计算软件介绍MATLAB、Python、Mathematica等软件功能与使用方法10.2 数值计算在实际应用中的案例分析工程设计中的数值分析科学研究中的数值模拟10.3 数值计算的展望与挑战高性能计算的发展趋势复杂问题与多尺度模拟的挑战重点解析本教案涵盖了数值计算方法的基本概念、误差分析、线性方程组和非线性方程组的数值解法、插值与逼近方法、常微分方程和偏微分方程的数值解法、优化问题的数值方法、数值模拟与随机数值方法以及数值计算软件与应用等多个方面。
计算机原理第二章运算方法和运算器
![计算机原理第二章运算方法和运算器](https://img.taocdn.com/s3/m/de4e3f13302b3169a45177232f60ddccda38e6b5.png)
算术移位时,符号位保持不变,其 余位进行相应移动。算术左移相当 于乘以2,算术右移相当于除以2并 向下取整。
乘法运算方法
原码一位乘法
将被乘数和乘数均取原码,从乘数的最低位开始逐位判断,若为1则加上被乘 数的原码,若为0则不变。重复此过程直至乘数所有位均判断完毕。
补码一位乘法
将被乘数和乘数均取补码,从乘数的最低位开始逐位判断,若为1则加上被乘数 的补码并考虑进位,若为0则只考虑进位。重复此过程直至乘数所有位均判断完 毕。
节能技术
采用节能技术,如动态电压调整、睡眠模式等, 以降低运算器在空闲或低负载时的功耗。
06
计算机中数的表示和运算 方法扩展
大数表示和运算方法
大数的概念
超出计算机基本数据类型表示范围的整数或浮点数。
大数表示方法
采用多精度表示法,将大数拆分成多个基本数据类型的数进行表示 和存储。
大数运算方法
设计相应的大数运算算法,如大数加法、减法、乘法、除法等。
转换方法
根据机器数的表示方法,通过相应的运算将其转换为真值。
定点数与浮点数
定点数
表示范围与精度
小数点位置固定的数,可表示整数或 小数。
定点数表示范围有限,精度较高;浮 点数表示范围大,但精度相对较低。
浮点数
小数点位置可变的数,由阶码和尾数 两部分组成,可表示大范围的数值。
02
基本运算方法
定点加减法运算
运算流水线设计
在算术逻辑单元(ALU)中采用流 水线技术,将复杂的运算过程分解 为多个简单的运算步骤,提高运算 速度。
超标量流水线设计
在一个周期内同时发射多条指令, 通过多个功能部件并行执行,进一 步提高处理器的性能。
数值分析总结
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数值分析总结第二章数值分析基本概念教学内容:1.误差与有效数字误差、误差限、相对误差、相对误差限和有效数字的定义及相互关系;误差的来源和误差的基本特性;误差的计算(估计)的基本方法。
2.算法的适定性问题数值分析中的病态和不稳定性问题介绍;病态问题和不稳定算法的实例分析。
3.数值计算的几个注意问题避免相近二数相减;避免小分母;避免大数吃小数;选用稳定的算法。
1.数值分析简介数值分析的任务数值分析是研究求解各类数学问题的数值方法和有关理论的学科 ● 数值分析的过程构造算法、使用算法、分析算法2. 数值计算的基本概念● 误差概念和分析误差的定义:设x 是精确值,p 是近似值,则定义两者之差是绝对误差: a x p ∆=-由于精确值一般是未知的,因而Δ不能求出来,但可以根据测量误差或计算情况估计它的上限|-|x p εε<称为绝对误差限。
相对误差定义为绝对误差与精确值之比ar x∆∆=ar xη∆∆=<称为相对误差限误差的来源:舍入误差将无限位字长的精确数处理成有限位字长近似数的处理方法称为舍入方法。
带来舍人误差。
有效数字 对于a=a0 a1 … am . am+1 … am+n(a0≠0) 的近似数, 若|Δ|≤0.5x10-n ,则称a 为具有m+n+1位有效数字的有效数,其中每一位数字都叫做a 的有效数字。
有效数和可靠数的最末位数字称为可疑数字 有效数位的多少直接影响到近似值的绝对误差与相对误差的大小。
推论1 对于给出的有效数,其绝对误差限不大于其最末数字的半个单位。
推论2 对于给出的一个有效数,其相对误差限可估计如下:例:计算y = ln x 。
若x ≈ 20,则取x 的几位有效数字可保证y 的相对误差 <120.10mn x a a a =±⨯1102m nx x *-∆=-≤⨯120.10mn x a a a =±⨯15()10n r x a -∆≤⨯0.1% ?截断误差用数值法求解数学模型时,往往用简单代替复杂,或者用有限过程代替无限过程所引起的误差。
数值计算方法及其应用
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数值计算方法及其应用第一章引言数值计算方法是一种基于数学分析和计算机技术的计算方法,是概括了现代计算各个领域的一类方法。
随着计算机技术的不断进步,数值计算方法已经成为了计算机科学中的一个重要领域,涉及到计算机科学、数学、物理、工程等领域。
本文将从数值计算方法的基本概念、数值计算方法算法的分类、数值计算方法的优缺点以及数值计算方法的应用等方面加以探讨。
第二章数值计算方法的基本概念数值计算方法是使用数学方法和数值技术处理各种数学问题的一种方法。
它是一种解决数学问题的有效工具,不同于传统的数学方法,数值计算方法采用的是数值计算机计算技术,使得计算机可以精确计算、预测和模拟各种数学问题,如数值微积分、连续函数数值解、离散方程数值解等。
数值计算方法的核心概念就是数值算法,数值算法是指实现数值计算方法的算法,包括基于数学分析的算法和基于经验数据的算法。
第三章数值计算方法算法的分类数值计算方法算法可以分为以下几类:1.数值微积分算法2.解线性方程组的数值方法3.常微分方程的数值解法4.偏微分方程的数值解法5.数值优化方法6.数值统计算法7.数学模型的数值计算方法第四章数值计算方法的优缺点数值计算方法的优点:1.数值计算方法可以解决非常复杂和高度非线性的数学问题2.数值计算方法无所不能,可做大量的计算3.数值计算方法具有较高的可重复性和可验证性4.数值计算方法可以通过计算机进行高速计算,节省了人力成本和时间成本数值计算方法的缺点:1.数值计算方法的实现程序错误会导致计算结果失真2.数值计算方法对于计算精度的要求很高3.数值计算方法对于计算机硬件和软件的要求也很高第五章数值计算方法的应用数值计算方法已经被广泛应用于各个领域,如:1.科学研究:能够用计算机进行大规模复杂计算,计算机模拟得出科学研究结论,如气象学模拟,生命科学中的反应动力学分析等。
2.工程设计:例如结构力学分析、电路设计、流体力学分析和控制系统等。
3.数据科学:如数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、人脸识别等。
第二章_数控加工编程基础
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2.2 编程的基础知识
2.辅助功能M代码 M指令构成:
地址码M后跟2位数字组成,从M00-M99共100种。
(1) M00—程序停止。
(2) M01—计划(任选)停止。 程序运行前,在操作面板上按下“任选停止” 键时,
才执行M01指令,主轴停转、进给停止、冷却液关 断、程序停止执行。若“任选停止”处于无效状态 时,M01指令不起作用。利用启动按钮才能再次自 动运转,继续执行下一个程序段。
零件图纸
图纸工艺分析 确定工艺过程
数值计算
修
编写程序
改
制备控制介质
校验和试切 错误
4、制备控制介质
将程序单上的内容,经转 换记录在控制介质上,作为 数控系统的输入信息。 注意:若程序较简单,也可 直接通过键盘输入。
零件图纸
图纸工艺分析 确定工艺过程
数值计算
修
编写程序
改
制备控制介质
校验和试切 错误
5、程序的校验和试切
轴转动的圆进给坐标轴分别 用A、B、C表示。
坐标轴正向:由右手螺旋 法则而定。
右手直角笛卡尔坐标系
数控机2.床2的进编给程运动的是基相对础运动知。Y识
具体规定:
①坐标系是假定工件 不动,刀具相对于 工件做进给运动的 坐标系。
+B
X、Y、Z
Y
+A X
Z +C
②以增大工件与刀具
之间距离的方向为 坐标轴的正方向。 Z
a. 在刀具旋转的机床上(铣床、钻床、镗床)
Z轴水平时(卧式),则从刀具(主轴)向工件看时, X坐标的正方向指向右边。
+X
Z轴垂直时(立式),对单立柱机床,面向刀具主轴 向立柱看时, X轴的正方向指向右边
数值计算方法-复习-第二章
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5
27
局部收敛性
例2.3.8:对方程x3-x2-1=0在初值x0=1.5附近建立 收敛的迭代格式,并求解,要求精确到小数点 后4位
解:构造迭代公式,写出方程的等价形式
x = 3 x2 +1
迭代格式为
xk+1 = 3 xk 2 +1
ϕ'(x) = 2x
33 (x2 +1)2
例2.3.6:求方程 x3-3x+1=0 在[0, 0.5]内的根, 精确到10-5
24
局部收敛性
定义2.2: 如果存在x* 的某个邻域△: |x-x*| ≤δ,
使迭代过程 xk+1 = ϕ (xk)对于任意初值 x0 ∈△均 收敛,则称迭代过程xk+1 = ϕ (xk)在根x* 附近具
有局部收敛性。
解:设f(x)=xex-1, 则
f(0)=-1<0, f(1)=e-1>0
因此f(x)=0在(0,1)内有根 又 f '(x) = ex + xex = ex (1+ x) > 0
因此方程f(x)=0在(0, ∞)内仅有一根
令ϕ(x) = e−x
在[0,1]上,ϕ
(x)
∈[1 e
,1]
⊂
[0,1]
30
牛顿迭代公式的建立
已知方程f (x) = 0的一个近似根x0,把f (x)在x0
处作泰勒展开
f (x) =
f (x0 ) +
f '(x0 )(x − x0 ) +
f
′′( x0 2!
)
(x
−
x0
数值计算方法
![数值计算方法](https://img.taocdn.com/s3/m/df69cd5b26d3240c844769eae009581b6bd9bd0a.png)
数值计算方法数值计算方法是指通过数值运算来解决数学问题的一种方法。
数值计算方法在现代科学与工程领域中广泛应用,例如在数值模拟、数据分析、优化问题等方面都扮演着重要的角色。
本文将介绍数值计算方法的一些基本概念与常见算法。
数值计算方法的基本概念包括数值逼近、插值与数值积分。
数值逼近是指通过数值运算得到对某个数值的逼近值。
例如,我们可以用泰勒级数展开来逼近某个函数的值。
插值是指通过已知点的数值来求解未知点的数值。
常见的插值方法有线性插值、拉格朗日插值等。
数值积分是指通过数值运算来求解某个函数的积分值。
蒙特卡洛积分和数值求积公式是常用的数值积分方法。
数值计算方法中常用的算法有迭代法、分治法和优化方法等。
迭代法是一种通过不断逼近的方法来求解某个问题的算法。
例如,牛顿迭代法可以用来求解非线性方程的根。
分治法是指将一个大问题分割成多个小问题来求解的方法。
例如,快速排序算法就是一种基于分治思想的排序算法。
优化方法是一种通过寻找最优解的方法来求解某个问题的算法。
例如,梯度下降法可以用来求解无约束优化问题。
数值计算方法在实际应用中需要考虑到数值稳定性与计算效率。
数值稳定性是指算法在数值计算过程中的误差控制能力。
例如,矩阵求逆过程中的舍入误差会对结果造成较大影响,需要通过数值稳定的算法来减小误差。
计算效率是指算法在计算过程中所需的时间与空间。
例如,矩阵乘法的传统算法的时间复杂度为O(n^3),而通过Strassen算法可以将时间复杂度减小为O(n^log2^7)。
因此,在实际应用中需要选择合适的算法来平衡数值稳定性与计算效率的要求。
在数值计算方法中,误差分析是一项重要的工作。
误差分析是指通过数学分析来分析与评估数值计算的误差。
例如,可以通过泰勒级数的余项来估计数值逼近的误差。
误差分析有助于理解数值计算算法的准确性与可靠性,并帮助我们选择合适的算法以及确定适当的计算精度。
总之,数值计算方法是一种通过数值运算来解决数学问题的方法。
数值计算(第二版)第二章
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2.1.2 根的隔离方法
例:考察方程
f ( x) x x 1 0
3
利用逐步搜索法确定一个有根区间
解:注意到f (0) < 0, f (+) >0,知f (x)至少有一 个正的实根 设从x = 0出发,取h = 0.5为步长向右进行根的 扫描 x
0 0.5 1.0 1.5
f (x) 的符号 -
有根区间
根的隔离
计算机科学与工程系
8
2.1.1 方程的根
定理1:设函数f (x)在区间[a, b]上连续,如果f (a) f (b) < 0,则方程f (x) = 0在[a, b]内至少 有一实根x* 定理2:设函数f (x)在区间[a, b]上是单调连续 函数,并且f (a) f (b) < 0,则方程f (x) = 0在 [a, b]上有且仅有一实根x*
-
0.0157
0.0078
计算机科学与工程系 21
2.3 迭代法
简单迭代法的原理 迭代法的收敛性 迭代加速法
计算机科学与工程系 22
2.3.1 简单迭代法原理
基本思想
将方程f (x) = 0化为一个等价的方程 x (x ) 从而构成序列
xk 1 ( xk ) k 0, 1, 2,
在区间[1, 1.5]内的实根,要求准确到小数点 后第2位。
解:预先估计一下二分的次数:按误差估计式
1 1 x xk bk 1 ak 1 k 1 (b a) 10 2 2 2 k 6
*
计算机科学与工程系 20
2. 2 二分法
计算方法概论与理论基础(1,2)
![计算方法概论与理论基础(1,2)](https://img.taocdn.com/s3/m/a554bc3a844769eae009edbb.png)
映射是用来研究两个集合之间的对应关系 的,当X=Y时,f称为集合X到自身的一个映 射;此时,f就是集合X的一个变换,有时映射 也称为映照、变换等等。
显然,距离是集合到实数集的映射,当定义 域和值域都是实数集时,对应的映射就是微积分 中的一元函数。把函数称为映射能更形象地描述 对应特点,另外,可以把某些运算看成是一种映 射。例如通常的微分运算可以看成是由所有可微 函数组成的函数集到连续函数集的映射。
算法的计算量 3、机器数系 4、误差的基本概念
误差的来源 模型误差;观测误差;截断误差;
舍入误差。 误差与有效数字
误差(绝对误差);误差限;相 对误差;相对误差限;有效数字。
和、差、积、商的误差; 数据的机器浮点数 浮点数的算术运算 5、问题的性态与算法的数值稳定性 良态与病态问题 算法的数值稳定性 数值计算中值得注意的事项 6、应用实例与Matlab
flop.计算量是衡量一个算法好坏的重要标准。 例题:矩阵乘法的计算量。
计算机中的数系
规格化浮点数
尾数
溢出错误
• x= 0.a1 a2...at10c
ai{0,1,2,…,9}, a10,Lc U
阶码
一般情况:
x= 0.a1 a2...atc ,=2,8,10,16, ai{0,1,2,…, -1}, Lc U
它的解为x1 =-6.222... x2=38.25…
x3=-33.65...
数值分析研究的对象
研究数值方法的设计、分析和有 关理论基础与软件实现。
计算方法又称:计算数学、数值方法、数值分 析等。
计算方法的分枝有最优化方法、计算几何、计算 概率统计等。
计算方法的内容
连续系统的离散化 离散性方程的数值求解
数值计算方法
![数值计算方法](https://img.taocdn.com/s3/m/cfb5728088eb172ded630b1c59eef8c75fbf95b6.png)
数值计算方法数值计算方法是一种通过使用数学算法和计算机技术,对数值问题进行近似求解的方法。
它广泛应用于科学、工程和金融等领域,是现代科学研究和工程设计中不可或缺的工具。
本文将介绍数值计算方法的基本概念和原理,以及一些常用的数值计算方法和其在实际问题中的应用。
一、基本概念和原理1.1 数值计算方法的定义数值计算方法是一种使用数学模型和计算机算法来求解数值问题的方法。
它的基本思想是将实际问题转化为数学模型,并通过数学算法进行近似求解。
数值计算方法包括数值逼近、数值微积分、数值代数、数值方程求解等多个方面。
1.2 数值计算方法的原理数值计算方法的原理是通过将连续的实际问题转化为离散的数学问题,然后利用数值算法对离散问题进行求解。
它的基本步骤包括问题建模、离散化、数值计算和求解结果的评估。
数值计算方法的关键在于选择合适的离散方法和数值算法,并进行适当的误差分析。
二、常用的2.1 数值逼近方法数值逼近方法是一种通过使用逼近函数来近似求解函数值的方法。
常用的数值逼近方法包括插值法、拟合法和最小二乘法等。
插值法通过已知函数值来估计其他点上的函数值,拟合法通过拟合函数来逼近实际数据,最小二乘法通过最小化误差平方和来确定拟合函数的系数。
2.2 数值微积分方法数值微积分方法是一种通过数值近似计算函数的导数和积分的方法。
常用的数值微积分方法包括数值微分和数值积分。
数值微分通过差分近似计算函数的导数,数值积分通过数值近似计算函数的定积分。
数值微积分方法在科学计算和工程设计中广泛应用,如求解微分方程、优化问题等。
2.3 数值代数方法数值代数方法是一种通过数值计算近似解线性代数方程组的方法。
常用的数值代数方法包括直接方法和迭代法。
直接方法通过高斯消元法等精确求解线性方程组,迭代法通过迭代逼近的方式求解线性方程组。
数值代数方法广泛应用于科学计算和工程设计中的矩阵计算和线性方程组求解等问题。
2.4 数值方程求解方法数值方程求解方法是一种通过数值计算近似求解非线性方程的方法。
数值计算的基本概念
![数值计算的基本概念](https://img.taocdn.com/s3/m/a20c74f9910ef12d2af9e790.png)
二、病态问题与条件数(针对问题本身)
定义:输入数据的微小变动导致输出数据的较大误差, 就被称为病态问题。 衡量是否病态的标准:条件数
不同的问题,条件数具体定义不同。 对于函数值计算问题,条件数定义为:
f ( x) f ( x ) Cp f ( x)
*
* r m 1
a1 10
m 1
m 1
反之,则有:
x * x x * e (a1 1) 10 1 mn 10 2
因此, x*具有n位有效数字。
1 ( n 1) 10 2(a1 1)
有效数位越多,相 对误差越小
例6 为使 5 的近似值的相对误差小于1%,问需要取多少位 有效数字? 解: 5 的近似值的首位数字 a1 2, 于是由 1 er 10 n 1 0.01 2 2 可解得 n 2.4 。 因此,可取 n 3, 即
结论:
1 后者的绝对 102 误差不超过: 2
有效数字与绝对误差有一定的关系。对于某量的近似值, 如果有n位有效数字,当m一定时,n越大则相对误差 越小。
定理(有效数字与相对误差的关系):
设近似值x*表示为
x 10 (a1 10 a2 10 an 10 )
* m
1
e( x ) x x x一般是未知的,故 er ( x)难求。考 察 量e ( x ) x x
r
e ( x ) e ( x ) x e( x ) x e( x ) e 2 ( x) er ( x) er ( x) * * * x x xx x ( x e( x )) ( e( x ) ) 2 e r ( x ) 较小时 (er ( x ))2 x e( x ) 1 e* ( x ) 0 1 r x x x e( x ) 通常将 er ( x ) x 作为 x 的相对误差。 x
数值分析_第二章
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方程求根问题 简单迭代法 牛顿迭代法 非线性方程组的数值解法
课程安排
第八章 矩阵特征值问题的数值解法 (6 学时) 幂法 雅可比方法 QR方法
课程安排
第九章 常微分方程初值问题 (4学时)
欧拉方法 龙格-库塔方法 单步法和多步法
课程安排
上机实验
(16学时)
课程基本要求
E An n E An 1 1
8
n 1
n! E A 1
7
E A9 1 9! 4.41210 0.1601
由于误差在计算过程中放大很严重, 所以这是一种 数值不稳定的算法。
寻找一种数值稳定的相反的算法, 把乘法改为除法。用相向的递推关系
n 1 x exp( x 1) n x exp( x 1) dx 0 0
An 1 n An1 ,
n 2,3,
0 A 1 x 1 exp(x 1) dx 0
1
1 d exp x 1
1 0
1 1 e
数值计算问题的适定性
1. “良态”问题和“病态”问题
在适定的情况下,若对于原始数据很小的变化δ X, 对应的参数误差δ y也很小,则称该数学问题是良 态问题;若δ y很大,则称为病态问题 病态问题中解对于数据的变化率都很大,因此数 据微小变化必将导致参数模型精确解的很大变化 数学问题的性态完全取决于该数学问题本身的属 性,在采用数值方法求解之前就存在,与数值方 法无关
4.7
取n=5,设计算每项数值的舍入误差为Δ ,
令4Δ ≤Є=0.0005 Δ ≤0.0001,取 Δ =0.00005=0.5*10-4
大数据数学基础 数值计算基础
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0
1
, yn,若存在
一个次数不超过
n
的多项式
L x a
n
0
ax 1
a n
x
n
,使其满足(式
5-1),称
L n
x为
f(x)
的
n
次
Lagrange插值多项式,称点
x k
k 0,1,
, n 为插值节点,称条件(式 5-1)为插值条件,包含插值节点的
区间称为插值区间。值得注意的是,满足插值条件(式
5-1)的次数不超过
20
目录
1
数值计算的基本概念
2
插值方法
3
函数逼近与拟合
4
非线性方程(组)求根
5
小结
Car 情报局
21
数据的最小二乘直线拟合
Car 情报局
➢ 定义 5-9 一般地,由给定的一组测定的离散数据 x , y i 1, 2,3,, n,自变量 x 和因变量 y 的近似表
i
i
达式 y g x称为数据拟合模型。当 y g x ax b 时,称为线性模型拟合;当 y g x是高次多
1
0 为函数 f(x) 在点 x 和 x
x x
0
1
1
0
处的一阶差商(也称为均差),记为 f
x ,x 01
,
即
f
x , 0
x 1
f x f x
1
0
x x 。从几何上判断,
1
0
f x ,x
xx
差商
0 1 等价于点 0 和 1 所代表的
线性方程的斜率,如右图所示。
y=f(x) x0
Car 情报局
数值计算方法第二章
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第二章 非线性方程数值解法在科学计算中常需要求解非线性方程()0f x = (2.1)即求函数()f x 的零点.非线性方程求解没有通用的解析方法,常采用数值求解算法.数值解法的基本思想是从给定的一个或几个初始近似值出发,按某种规律产生一个收敛的迭代序列0{}k k x +∞=,使它逐步逼近于方程(2.1)的某个解.本章介绍非线性方程实根的数值求解算法:二分法、简单迭代法、Newton 迭代法及其变形,并讨论它们的收敛性、收敛速度等.§2.1 二分法一、实根的隔离定义 2.1 设非线性方程(2.1)中的()f x 是连续函数.如果有*x 使*()0f x =,则称*x 为方程(2.1)的根,或称为函数()f x 的零点;如果有*()()()m f x x x g x =-,且()g x 在*x 邻域内连续,*()0g x ≠,m 为正整数,则称*x 为方程(2.1)的m 重根.当1m =时,称*x 为方程的单根.非线性方程根的数值求解过程包含以下两步(1) 用某种方法确定有根区间.称仅存在一个实根的有根区间为非线性方程的隔根区间,在有根区间或隔根区间上任意值为根的初始近似值;(2) 选用某种数值方法逐步提高根的精度,使之满足给定的精度要求.对于第(1)步有时可以从问题的物理背景或其它信息判断出根的所在位置,特别是对于连续函数()f x ,也可以从两个端点函数值符号确定出有根区间.当函数()f x 连续时,区间搜索法是一种有效的确定较小有根区间的实用方法,其具体做法如下设[,]a b 是方程(2.1)的一个较大有根区间,选择合适的步长()/h b a n =-,k x a kh =+,(0,1,,)k n =.由左向右逐个计算()k f x ,如果有1()()0k k f x f x +<,则区间1[,]k k x x +就是方程的一个较小的有根区间.一般情况下,只要步长h 足够小,就能把方程的更小的有根区间分离出来;如果有根区间足够小,例如区间长度小于给定的精度要求,则区间内任意一点可视为方程(2.1)的根的一个近似.例2.1 确定出方程32()3430f x x x x =-+-=的一个有根区间.解 由22()3643(1)10f x x x x '=-+=-+>知()f x 为(,)-∞∞上的单调递增函数,进而()f x 在(,)-∞∞内最多只有一个实根.经计算知(0)0f <,(2)0f >,所以()0f x =在区间[0,2]内有惟一实根.如果希望将有根区间再缩小,可以取步长0.5h =,在点0.5x =,1x =, 1.5x =计算出函数值的符号,最后可知区间[1.5,2]内有一个实根. 二、二分法二分法是求非线性方程实根近似值的最简单的方法.其基本思想是将有根区间分半,通过判别函数值的符号,逐步缩小有根区间,直到充分逼近方程的根,从而得到满足一定精度要求的根的近似值.设()f x 在区间[,]a b 上连续,()()0f a f b <,且方程(2.1)在区间(,)a b 内有惟一实根*x .记1a a =,1b b =,中点111()/2x a b =+将区间11[,]a b 分为两个小区间11[,]a x 和11[,]x b ,计算函数值1()f x ,根据如下3种情况确定新的有根区间:(1) 如果1()0f x =,则1x 是所要求的根;(2) 如果11()()0f a f x <,取新的有根区间2211[,][,]a b a x =; (3) 如果11()()0f x f b <,取新的有根区间2211[,][,]a b x b =.新有根区间22[,]a b 的长度为原有根区间11[,]a b 长度的一半.对有根区间22[,]a b 施以同样的过程,即用中点222()/2x a b =+将区间22[,]a b 再分为两半,选取新的有根区间,并记为33[,]a b ,其长度为22[,]a b 的一半(如图2.1所示).图2.1 二分法示意图重复上述过程,建立如下嵌套的区间序列1122[,][,][,][,]k k a b a b a b a b =⊃⊃⊃⊃其中每个区间的长度都是前一个区间长度的一半,因此[,]k k a b 的长度为11()2k k k b a b a --=-由*[,]k k x a b ∈和()/2k k k x a b =+,得*11()()22k k k k x x b a b a -≤-=- 当k →∞时,显然,有*k x x →.总结得到如下收敛定理:定理2.1 设()f x 在隔根区间[,]a b 上连续,且()()0f a f b <,则由二分法产生的序列0{}k k x +∞=收敛于方程(2.1)在[,]a b 上的根*x ,并且有误差估计*1()(1,2,)2k kx x b a k -≤-= (2.2) 设预先给定根*x 的绝对误差限为ε,要求*k x x ε-≤,只要1()2k b a ε-≤成立,这样求得对分次数ln()ln ln 2b a k ε--≥. (2.3)取k 为大于(ln()ln )/ln 2b a ε--的最小整数.此时k x 是方程(2.1)的满足精度要求的根近似值.注:由于舍入误差和截断误差存在,利用浮点运算不可能精确计算函数值,二分法中的判断()0k f x =几乎不可能满足,取而代之为判断条件0()k f x ε<,其中0ε为根近似值的函数值允许误差限.总结以上内容,给出如下算法 算法2.1 (二分法)输入 端点,a b 、根的绝对误差限ε、根近似值的函数值允许误差限0ε; 输出 近似解c 或失败信息;Step 1 用公式(2.3)计算最大迭代次数k ; Step 2 对1,,n k =循环执行Step 3~5; Step 3 ()/2c a b =+,计算()f c ;Step 4 若0()f c ε<,则输出c ,end ;Step 5 若()()0f c f b <,则a c =,否则b c =.例 2.2 用二分法求32()4100f x x x =+-=在[1,2]上的根*x 的近似值,要求*31102k x x --<⨯. 解 由于在区间[1,2]上,(1)5f =-,(2)14f =,2()38(38)0f x x x x x '=+=+>,故()0f x =在[1,2]上有惟一实根*x .确定循环次数为11k =,利用二分法计算结果见表2.1.二分法具有如下特点(1) 优点:计算简单,对函数()f x 的光滑性要求不高,只要它连续,且在两端的函数值异号,算法收敛就可以保证;(2) 缺点:只能求单实根和奇数重实根,收敛较慢,与1/2为公比的等比级数相同. 当函数()f x '连续时,方程(2.1)的实重根可转换为()0()f x f x ='的实单根. 一般在求方程根近似值时不单独使用二分法,而常用它为其它数值方法提供初值.§2.2 简单迭代法简单迭代法是求解非线性方程根的近似值的一类重要数值方法.本节将介绍简单迭代法的基本思想、收敛条件、收敛速度以及相应的加速算法. 一、简单迭代法的基本思想简单迭代法采用逐步逼近的过程建立非线性方程根的近似值.首先给出方程根的初始近似值,然后用所构造出的迭代公式反复校正上一步的近似值,直到满足预先给出的精度要求为止.在给定的有根区间[,]a b 上,将方程(2.1)等价变形为()x x ϕ= (2.4)在[,]a b 上选取0x 作为初始近似值,用如下迭代公式1()k k x x ϕ+= (0,1,2,k =) (2.5)建立序列0{}k k x +∞=.如果有*lim k k x x →∞=,并且迭代函数()x ϕ在*x 的邻域内连续,对式(2.5)两边取极限,得**()x x ϕ=因而*x 是(2.4)的根,从而也是(2.1)的根.称()x ϕ为迭代函数,所得序列0{}k k x +∞=为迭代序列.将这种求方程根近似值的方法称为简单迭代法,简称迭代法.例2.3 试用方程3()10f x x x =--=的不同形式的变形建立迭代公式,并试求其在1.5附近根的近似值.解 利用方程的变形建立如下4种迭代公式(1) 1k x +=,(2) 311k k x x +=-(3) 1k x += (4) 3112k k k x x x ++-=取初值0 1.5x =,迭代计算,结果见表2.2.例 2.3表明非线性方程的不同等价形式对应不同的迭代过程,从某一初值出发,有的迭代收敛快,有的收敛慢,甚至不收敛.那么迭代函数()x ϕ满足什么条件时才能保证迭代序列收敛? 迭代序列0{}k k x +∞=的误差如何估计? 怎样才能建立收敛速度快的迭代公式?定理2.2 若函数()x ϕ在区间[,]a b 上具有一阶连续导数,且满足条件 ① 对任意[,]x a b ∈,有()[,]x a b ϕ∈;② 存在常数L :01L <<,使得对任意[,]x a b ∈有()x L ϕ'≤成立.则(1) 方程()x x ϕ=在[,]a b 上有惟一实根*x(2) 对任意0[,]x a b ∈,迭代公式(2.5)收敛,且*lim k k x x →∞= (3) 迭代公式(2.5)有误差估计式*11k k k Lx x x x L--≤-- (2.6)*101kk L x x x x L-≤-- (2.7)(4) **1*lim ()k k kx x x x x ϕ+→∞-'=- (2.8) 证明 (1)构造函数()()g x x x ϕ=-,由条件①知()()0g a a a ϕ=-≤,()()0g b b b ϕ=-≥,因此()0g x =在[,]a b 上至少存在一个实根,又由条件②知当[,]x a b ∈时,()1()10g x x L ϕ''=-≥->,所以()0g x =在[,]a b 内存在惟一实根,即()x x ϕ=在[,]a b 内存在惟一实根,记为*x .(2) 由0[,]x a b ∈及条件①知,[,]k x a b ∈(1,2,)k =,并且有1()k k x x ϕ+=,**()x x ϕ=,二者作差,并由微分中值定理得***1()()()()k k k k x x x x x x ϕϕϕξ+'-=-=- (1,2,)k = (2.9) 其中,k ξ介于k x 与*x 之间.结合条件②,得**1k k x x L x x +-≤- (1,2,)k = (2.10)反复递推,有**2*1*1100k k k k x x L x x L x x L x x ++-≤-≤-≤-≤≤-, (1,2,)k = 因01L <<,故*lim k k x x →∞=. (3) 由式(2.10)得***1111*1k k k k k k k k k k x x x x x x x x x x x x L x x+++++-=-+-≤-+-≤-+-从而*111k k kx x x x L+-≤-- (2.11)又由于111()()()()k k k k k k k x x x x x x ϕϕϕη+--'-=-=-1k k L x x -≤- (1,2,)k =(2.12)其中k η介于k x 和1k x -之间.综合式(2.11)及式(2.12)得误差估计*11k k k Lx x x x L--≤--由式(2.12)反复递推,得111210k k k k k x x L x x L x x -----≤-≤≤-并代入式(2.6)得误差估计*11011kk k k L L x x x x x x L L--≤-≤--- (1,2,)k =(4) 由式(2.9)得*1*()k k k x x x x ϕξ+-'=-两端取极限,并注意到()x ϕ'的连续性和*lim k k x ξ→∞=(因为k ξ介于*x 与k x 之间),得 **1*lim ()k k kx x x x x ϕ+→∞-'=-. 误差估计(2.6)称为后验误差估计,也称为误差渐进估计,误差估计(2.7)称为先验误差估计.定理 2.2条件成立时,对任意0[,]x a b ∈,迭代序列均收敛,故称定理2.2为全局收敛性定理.下面讨论*x 邻近的收敛性,即局部收敛性.定理 2.3 设存在方程()x x ϕ=根*x 的闭邻域***(,)[,](0)U x x x δδδδ=-+>以及小于1的正数L ,使得()x ϕ'连续且()1x L ϕ'≤<.则对任意*0(,)x U x δ∈,迭代1()k k x x ϕ+=收敛.证明 由()x ϕ'在*(,)U x δ内连续,且有()1x L ϕ'≤<,则对任意*(,)x U x δ∈,有****()()()()x x x x x x L ϕϕϕϕηδδ'-=-=-≤<由定理2.2知迭代过程1()k k x x ϕ+=对任意初值*0(,)x U x δ∈均收敛. 二、迭代法的收敛阶为刻画迭代法收敛速度的快慢,引进收敛序列的收敛阶概念.定义2.2 设迭代序列0{}k k x +∞=收敛到*x ,记*k k e x x =-,如果存在常数0c >和实数1p ≥,使得1limk pk ke c e +→∞= (2.13)则称序列0{}k k x +∞=是p 阶收敛的.当1p =时,称0{}k k x +∞=为线性收敛的,此时要求01c <<;1p >为超线性收敛.p 越大,序列0{}k k x +∞=收敛到*x 越快.c 称为渐进常数,c 越小,收敛越快.所以迭代法的收敛阶是对迭代法收敛速度的一种度量. 显然,由定理 2.2(4)知,当*()0x ϕ'≠时简单迭代法线性收敛,渐进常数*()c x ϕ'=.算法2.2 (简单迭代法)输入 初始值0x 、容许误差ε; 输出 近似解1x 或失败信息;Step 1 对1,,n m =循环执行Step 2~3; Step 2 10()x x ϕ=;Step 3 若10x x ε-<,则输出1x ,end ;否则01x x =,转向Step2.例2.4 求方程()2lg 70f x x x =--=的最大实根的近似值,要求绝对误差不超过31102-⨯.解 (1)确定有根区间.方程等价形式为27lg x x -=作函数27y x =-和lg y x =的图形,如图 2.2所示,知方程的最大实根在区间[3,4]内.(2)建立迭代公式,判别收敛性.将方程等价变形为1(lg 7)2x x =+ 迭代函数1()(lg 7)2x x ϕ=+,迭代公式11(lg 7)2k k x x +=+. 由11()02ln10x x ϕ'=⋅>,[3,4]x ∈,知()x ϕ在区间[3,4]内仅有一根.又(3) 3.74ϕ≈,(4) 3.80ϕ≈,所以,当[3,4]x ∈时,()[3,4]x ϕ∈.图2.2 函数27y x =-和lg y x =的图形因为 3.54max ()(3)0.07x L x ϕϕ≤≤''==≈,所以对于一切[3,4]x ∈有 ()(3)0.071x ϕϕ''≤≈<由定理2.2知,迭代法收敛.(3) 迭代计算.取0 4.0x =,有1=3.801030x ,2=3.789951x ,3=3.789317x ,4=3.789280x 因为343110 2x x --≤⨯,所以方程的最大根*4 3.789280x x ≈=. 三、迭代法的加速对于收敛的迭代序列,理论上迭代次数足够多时,就可以使计算结果满足任意给定的精度要求.但在应用中,有的迭代过程收敛极为缓慢,计算量很大,因此研究迭代格式的加速方法是非常必要的. 1. 线性收敛序列的Aitken 加速法设0{}k k x +∞=是一个线性收敛的序列,极限为*x .即有小于1的正数c 使得*1*limk k k x x c x x +→∞-=-由于它线性收敛,误差减少的速度较慢,值得采用加速技术.下面介绍Aitken 加速法.对充分大的k ,有*1*,k k x x c x x +-≈- *2*1k k x x c x x ++-≈- 由上面两式得**12**1k k k k x x x x x x x x +++--≈--解得22*2112121()22k k k k k k k k k k k k x x x x x x x x x x x x x +++++++--≈=--+-+利用上式右端的值可定义另一序列0{}k k y +∞=,即得Aitken 加速公式2121()2k k k k k k kx x y x x x x +++-=--+ (2.14)它仍然收敛到*x ,但收敛速度更快.证明请参考文献[19].2. Steffensen 迭代法Aitken 加速方案是对任意线性收敛序列0{}k k x +∞=构建的,并不限定0{}k k x +∞=如何获得.将Aitken 加速方法用于简单迭代法产生迭代序列时,得到著名的Steffensen 迭代法,具体迭代公式如下21()()(0,1,2,)()2k k k kk s x t s k s x x x t s x ϕϕ+=⎧⎪==⎪⎨-⎪=-⎪-+⎩(2.15)或者直接写成21(())(())2()k k k k k k kx x x x x x x ϕϕϕϕ+-=--+ (0,1,2,)k =可以证明Steffensen 迭代法在一定的条件下与原简单迭代法的迭代序列具有相同的极限,但Steffensen 迭代法收敛速度更快,可以达到二阶收敛.证明请参考文献[19].例 2.5 对例 2.3用Steffensen 迭代法求方程根的近似值,要求811102k k x x -+-<⨯. 解 (1) 简单迭代法 将原方程化成12(10/(4))x x =+,建立迭代公式121104k k x x +⎛⎫= ⎪+⎝⎭ 易验证该迭代公式在区间[1,2]上满足定理2.2的条件,产生的迭代序列收敛.(2) Steffensen 迭代法 加速公式为12122110410(0,1,2,)4()2k k k k k s x t k s s x x x t s x +⎧⎛⎫⎪= ⎪+⎪⎝⎭⎪⎪⎛⎫⎨==⎪⎪+⎝⎭⎪-⎪=-⎪-+⎩(1) 取初值0 1.5x =,简单迭代法和Steffensen 迭代法计算结果见表2.3. 注意:Steffensen 迭代法每一迭代步的计算量大约是原简单迭代法计算量的两倍.§2.3 Newton 迭代法Newton 迭代法是求解非线性方程根的近似值的一种重要数值方法.其基本思想是将非线性函数()f x 逐步线性化,从而将非线性方程(2.1)近似地转化为一系列线性方程来求解.下面讨论其格式的构造、收敛性、收敛速度以及有关变形. 一、Newton 迭代法的构造设k x 是方程(2.1)的某根的一个近似值,将函数()f x 在点k x 处作Taylor 展开2()()()()()()2!k k k k f f x f x f x x x x x ξ'''=+-+- 取前两项近似代替()f x ,即用线性方程()()()0k k k f x f x x x '+-=近似非线性方程(2.1).设()0k f x '≠,则用线性方程的根作为非线性方程根的新近似值,即定义1()()k k k k f x x x f x +=-' (2.16) 上式即是著名的Newton 迭代公式.它也是一种简单迭代法,其中迭代函数21()()()f x x x f x ϕ=-' Newton 迭代法具有明显的几何意义(如图2.3所示).方程()0f x =的根*x 即为曲线()y f x =与x 轴的交点的横坐标.设k x 是*x 的某个近似值,过曲线()y f x =上相应的点(,())k k x f x 作切线,其方程为()()()k k k x f x y f x x '+-=它与x 轴的交点横坐标就是1k x +.只要初值0x 取得充分靠近根*x ,序列0{}k k x ∞=就会很快收敛到*x .所以Newton 迭代法也称为切线法.图2.3 Newton 迭代法的几何意义二、收敛性定理2.4 设*x 是方程(2.1)的单根,在*x 的邻域上()f x ''连续且*()0f x '≠.则存在0δ>,当***0(,)[,]x U x x x δδδ∈=-+时,Newton 法产生的序列0{}k k x ∞=至少二阶收敛.证明 (1) Newton 法迭代函数的导数为2()()()[()]f x f x x f x ϕ'''='显然,()x ϕ'在*x 邻域上连续.又*()0x ϕ'=,一定存在*x 的某个δ闭邻域*(,)U x δ,当*(,)x U x δ∈时,有()1x L ϕ'≤< 从而Newton 法产生的序列0{}k k x ∞=收敛.(2)将()f x 在k x 处作一阶Taylor 展开***210()()()()()()2!k k k k k f x f x f x x x f x x ξ'''==+-+- (2.17) 其中k ξ介于*x 与k x 之间.又由Newton 迭代公式有10()()()k k k k f x f x x x +'=+- (2.18)式(2.17)与式(2.18)相减22**21()()2()k k k k f x x x x f x ξ+''-=--' 从而**1*2*()lim 0()2()k k kx x f x x x f x +→∞''-=≠'- (2.19) 由迭代法收敛阶的定义知,Newton 迭代法至少具有二阶收敛速度.上述定理给出了Newton 法局部收敛性,它对初值要求较高,初值必须充分靠近方程根时才可能收敛,因此在实际应用Newton 法时,常常需要试着寻找合适的初值.下面的定理则给出Newton 法在有根区间上全局收敛的一个充分条件.定理2.5 设*x 是方程(2.1)在区间[,]a b 上的根且()f x ''在[,]a b 上存在,如果(1) 对于任意[,]x a b ∈有,()0f x '≠()0f x ''≠; (2) 选取初值0[,]x a b ∈,使00()()0f x f x ''>.则Newton 法产生的迭代序列0{}k k x ∞=单调收敛于*x ,并具有二阶收敛速度.(a)(b)(c) (d)23图2.4 定理2.5的几何解释证明 满足定理条件(1)共有4种情形,如图2.4所示.下面仅以图2.4(a )情况进行证明,此时满足对任意[,]x a b ∈有,()0f x '>,()0f x ''>,初值*0x x >.首先用数学归纳法证明0{}k k x ∞=有下界*x . 当0k =时,*0x x >成立.假设k n =时,不等式*n x x >成立. 将*()f x 在n x 处作一阶Taylor 展开,得***2*()()()()()()0,(,)2!n n n n n n n f f x f x f x x x x x x x ξξ'''=+-+-=∈ 于是**2()()()()2()n n n n n n f x f x x x x f x f x ξ''=---'' 又由Newton 迭代公式,有**21()()2()n n n n f x x x x f x ξ+''=--' (2.20) 式(2.20)右端的第二项大于零,因此*1n x x +>.由数学归纳法知*k x x >,(0,1,2,)k =. 其次证明0{}k k x ∞=单调递减.由()0f x '>,*k x x >,*()0f x =知,()0k f x >,()0k f x '>,于是Newton 迭代公式(2.16)的第二项大于零,从而1k k x x +>故迭代序列0{}k k x ∞=单调减少.序列0{}k k x ∞=单调减少有下界*x ,它必有极限,记为ˆx ,它满足*0ˆx x x ≤<,进而有ˆ[,]xa b ∈.对1()()k k k k f x x x f x +=-'两端取极限,并利用()f x ,()f x '的连续性,得ˆ()f x=0.结合函数()f x 在[,]a b 上的单调性知*ˆx x =. 因此,Newton 法产生的迭代序列0{}k k x ∞=单调收敛于*x ,利用式(2.20)及式(2.19)知该Newton 迭代序列二阶收敛.算法2.3 (Newton 迭代法)输入 初始近似值0x 、 容许误差ε; 输出 近似解1x 或失败信息;Step 1 对1,,n m =循环执行Step 2~3; Step 2 1000()/()x x f x f x '=-;Step 3 若10x x ε-<,则输出1x ,end ;否则01x x =,转向step2.例 2.6 利用非线性方程230x -=的Newton的近似值,使得811102n n x x ---≤⨯,并证明对任意0(0,)x ∈+∞,该迭代法均收敛.24解 (1) 建立计算公式213213(0,1,2,)(2)k k k kk kk x x x x x x +-=-=+=其中00x >.(2) 判断收敛性在区间(0,)+∞内,()20f x x '=>,()20f x ''=>,当选取初值0)x ∈+∞时,存在足够大的M,使得0]x M ∈.由定理 2.5知,该迭代公式产生的迭代序列0{}k k x ∞=当选取初值0x ∈时,100013()2x x x x =+>> 这样,从1x 起,以后的(2)k x k ≥.故该迭代公式对任何初值00x >都收敛. (3) 取初值02x =,迭代计算,结果见表2.4.从表2.4可见,迭代4步后已经满足精度要求,精确解1.73205080756888=.三、Newton 迭代法的变形Newton 迭代格式构造容易,迭代收敛速度快,但对初值的选取比较敏感,要求初值充分接近真解,另外对重根收敛速度较慢(仅有线性收敛速度),而且当函数复杂时,导数计算工作量大.下面从不同的角度对Newton 法进行改进. 1 Newton 下山算法Newton 迭代法的收敛性依赖于初值0x 的选取,如果0x 偏离*x 较远,则Newton 迭代法有可能发散,从而在实际应用中选出较好的初值有一定难度,而Newton 下山法则是一种降低对初值要求的修正Newton 迭代法.方程(2.1)的根*x 也是()f x 的最小值点,若把()f x 看成()f x 在x 处的高度,则*x 是山谷的最低点.若序列0{}k k x ∞=满足单调性条件1()()k k f x f x +< (2.21) 则称0{}k k x ∞=为称为()f x 的下山序列.25在Newton 迭代法中引入下山因子(0,1]λ∈,将Newton 迭代公式(2.16)修正为1()(0,1,2,)()k k k k f x x x k f x λ+=-=' (2.22)适当选取下山因子λ,使得单调性条件(2.21)成立,即称为Newton 下山法.对下山因子的选取是逐步探索进行的.一般地,从1λ=开始反复将因子λ的值减半进行试算,一旦单调性条件(2.21)成立,则称“下山成功”;反之,如果在上述过程中找不到使条件(2.21)成立的下山因子λ,则称“下山失败”,这时可对k x 进行扰动或另选初值0x ,重新计算. 2 针对重根情形的加速算法假设*x 是方程的(2)m ≥重根,并且存在函数()g x ,使得有**()()(),()0m f x x x g x g x =-≠ (2.23)式中()g x 在*x 的某邻域内可导,则Newton 迭代函数***1**()()()()()()()()()()()()()()m m m f x x x g x x x g x x x x x f x m x x g x x x g x mg x x x g x ϕ---=-=-=-'''-+-+-,其导数在*x 处的值***********()()()()()()()()lim lim()1lim 11()()()x x x x x x x x g x x x x x mg x x x g x x x x x x g x m mg x x x g x ϕϕϕ→→→---'-+-'==--=-=-'+-所以*0()1x ϕ'<<,由定理2.2知Newton 迭代法此时只有线性收敛速度.为了加速收敛,可以采用如下两种方法方法一 令()()()f x x f x μ=',则*x 是方程()0x μ=的单根,将Newton 迭代函数修改为2()()()()()[()]()()x f x f x x x x x f x f x f x μψμ'=-=-''''- 因此有重根加速迭代公式12()()(0,1,2,)[()]()()k k k k k k k f x f x x x k f x f x f x +'=-='''- (2.24)它至少二阶收敛.方法二 将Newton 迭代函数改为()()()f x x x mf x ϕ=-' 这时*()0x ϕ'=,由此得到加速迭代公式1()(0,1,2,)()k k k k f x x x mk f x +=-=' (2.25)3 割线法26Newton 法每步需要计算导数值()k f x '.如果函数()f x 比较复杂时,导数的计算量比较大,此时使用Newton 法不方便.为了避免计算导数,可以改用平均变化率11()()k k k k f x f x x x ----替换Newton 迭代公式中的导数()k f x ',即使用如下公式111()()()()k k k k k k k f x x x x x f x f x +--=--- (2.26)上式即是割线法的迭代公式.割线法也具有明显的几何意义,如图2.5所示,依次用割线方程11()()()()k k k k k k f x f x y f x x x x x ---=+--的零点逐步近似曲线方程()0f x =的零点.割线法的收敛速度比Newton 法稍慢一点,可以证明其收敛阶约为1.618,证明请参考文献[4].此外在每一步计算时需要前两步的信息1,k k x x -,即这种迭代法也是两步法.两步法在计算前需要提供两个初始值0x 与1x .图2.5 割线法的几何意义例 2.7 已知方程42()440f x x x =-+=有一个二重根*x =Newton 法(2.16)和重根Newton 法(2.24)和(2.25)求其近似值,要求611102n n x x ---≤⨯解32()48,()128f x x x f x x '''=-=-,2()2()()4f x x x f x xμ-==',2m =. 由Newton 法(2.16)得221232(0,1,2,)44k k k k k kx x x x k x x +-+=-==由Newton 法(2.24) 得272122(2)4(0,1,2,)22k k kk k k k x x x x x k x x +-=-==++由Newton 法(2.25) 得22122(0,1,2,)22k k k k k kx x x x k x x +-+=-==利用上述三种迭代格式,取初值0 1.4x =,分别计算,结果见表2.5.3 10知识结构图习 题1 用二分法求方程2sin 0x e x --=在区间[0,1]内根的近似值,精确到3位有效数字.2 方程340x x +-=在区间[1,2]内有一根,试用二分法求根的近似值,使其具有5位有效数字,至少应二分多少次.基本概念 (单根、重根、收敛阶)283 已知方程3210x x --=在0 1.5x =附近有根,试判断下列迭代格式的收敛性,并用收敛的迭代公式求方程根的近似值,比较迭代次数,要求311102n n x x ---≤⨯ (1) 1211n nx x +=+;(2) 1n x +=;(3) 1n x +=.4 设有方程(1) cos 0x x -=; (2) 230x x e -=确定区间[,]a b 及迭代函数()x ϕ,使1()k k x x ϕ+=对任意初值0[,]x a b ∈均收敛,并求各方程根的近似值,要求411102n n x x ---≤⨯.5 用迭代法求50.20x x --=的正根,要求准确到小数点后5位.6 用Steffensen 迭代法求方程31x x =-在区间[1,1.5]内的根,要求准确到小数点后4位.7 用Newton 法和割线法分别求方程3310x x --=在02x =附近根的近似值,并比较迭代次数(根的准确值为* 1.87938524x =,要求准确到小数点后4位).8 Halley 法是加速Newton 法收敛的一个途径,Halley 法在()f x 的单根情况下可达到三阶收敛.Halley 迭代函数是12()()()()1()2(())f x f x f x g x x f x f x -''⎛⎫=-- ⎪''⎝⎭其中括号中的项是对Newton 迭代公式的改进.(1) 设函数2()f x x a =-,试给出Halley 迭代公式,取初值02x =求5的近似值,要求准确到小数点后10位.(2) 设函数3()32f x x x =-+,试给出Halley 迭代公式,取初值0 2.4x =计算其根的近似值.要求准确到小数点后10位.9试建立计算x Newton 迭代公式,并取初值01x =求611102n n x x ---≤⨯.10 (数值试验)用二分法和Newton 法求下列方程的惟一正根的近似值)0.50x x x =11 (数值试验)设投射体的运动方程为/15/15()9600(1)480()2400(1)t t y g t et x h t e --⎧==--⎪⎨==-⎪⎩1)求当撞击地面时的时间,精确到小数点后10位. 2)求水平飞行行程,精确到小数点后10位.12 (数值试验)试用Newton 法分别求解方程(1)0m x -=,(3,6,12m =),观察迭代序列的收敛情形,分析所发生的现象.能否改造Newton 法使得它收敛更快.。
数值计算方法的基本概念和应用
![数值计算方法的基本概念和应用](https://img.taocdn.com/s3/m/4a9b4bb303d276a20029bd64783e0912a2167c8b.png)
数值计算方法的基本概念和应用计算是人类发展的必然结果,在人类历史的不同阶段,计算的方法也发生了不同的变化。
从最早的手算到现在的电子计算机,计算方法的进步可以说是与人类文明的进步息息相关。
而数值计算方法则是计算方法中的一种,它的出现与科学技术的不断发展紧密相连,为人类的科学研究提供了重要的支持。
数值计算方法是以数学方法和计算机技术为基础,运用计算机进行数值计算和分析的一种方法。
它不仅可以解决很多复杂的计算问题,而且还可以减少误差,提高计算效率。
数值计算方法的基本概念包括数值近似、插值与拟合、微积分、方程求解、数值积分、常微分方程数值解等。
数值近似是指通过数学方法得到一个接近真实值的数值,它是数值计算方法中最基本的概念之一。
例如,在实际计算中,我们通常会用不等式来估计数值大小,这就是比较简单的数值近似方法之一。
插值与拟合则是在已知若干离散点的基础上,推导出在这些点之间的各个位置的数值。
这种方法在实际的科学研究中有着广泛的应用。
比如在地图上画出一条曲线时,就需要在已知的离散点上进行插值或拟合,以得到一条连续的曲线。
微积分是研究函数的导数和积分的一门学科。
在数值计算中,微积分也是非常重要的基本概念。
比如,通过对某些函数进行求导或积分,我们可以得到某些特定的函数,可以用来解决复杂的问题。
方程求解是数值计算的另一个重要基本概念。
方程是数学中最基本的问题之一,而有些方程无法通过解析方法求解,因此需要数值计算方法来解决。
比如,在工程和科学计算中,常用数值计算来求解非线性方程组和线性方程组。
数值积分是以数值方法求解数学积分的一种方法,在工程和科学计算中也被广泛应用。
通过数值积分,我们可以实现对一些特殊函数的积分,从而得到更为精确的计算结果。
微分方程数值解是数值计算的另一个方面。
微分方程是模拟许多实际问题的重要工具,而微分方程的解析求解十分困难。
通过数值计算,我们可以得到微分方程的近似解,从而实现对实际问题的模拟和预测。
数值计算的基本概念
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§2.2 计算机算术的若干问题
2.2.1 误差与有效数字
定义 1 设 x 是某实数的精确值, x * 是它的一个近似值, * x x 则 e* x x * 称为近似值 x * 的绝对误差, 简称误差。 称 x 为 x * 的相对误差。注意当 x 0 时,相对误差没有意义。实 x x* * x 际上精确值 x 往往是未知的,所以常常把 作为 的相 * x 对误差。
§2.1 浮点数与舍入误差
计算机中的数 二进制表示,使用 IEEE 国际通用标 准。进行数值计算,并不需要时刻关注这这样的细节,但 了解其特殊性,对建立数值计算的基本概念十分重要。
Matlab 中数的范围 21022 x 21023 ,这一区间的全 体数称为浮点数。
舍入误差:实数中的绝大部分在计算机上总不能精确 表出,总要经过“舍”或“入” ,由一个与之相近的浮点 数代替,由此引起的误差称为舍入误差,这也是误差的主 要来源。
实验内容:计算在 x0 的导数值可以用算法
f ( x 0 ) f ( x0 h) f ( x 0 ) h
(2.1.1)
或
f ( x 0 ) f ( x0 h) f ( x0 h) 2h
(2.1.2)
给出几个计算高阶导数的近似算法,并完成如下工:
1. 对同样的 h,比较(2.1.1)和(2.1.2)的计算结果。 2. 针对高阶导数的算法, 比较 h取不同值的计算结果。
h T1 f ( x0 ) O ( h2 ) 2!
(2.1.4)
称为算法(2.1.1)的截断误差。它来源于有限差分替代了 无限的过程。 类似地:可以分析(2.1.2)的截断误差,其结果为
h2 T2 f ( x0 ) O ( h3 ) 3!
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1
x e
n
x 1
dx
(2.4.1)
0
显然 E n 0, n 1, 2,。当 n 1 时,经分部积分得到
E1
对 n 2 ,经分部积分可得
En
1
xe
x 1
dx
1 e
0
1
x e
n
x 1
dx x e
n
x 1
1 0
0
nx e
*
际上精确值 x 往往是未知的,所以常常把 对误差。
x x x
*
*
作为 x 的相
*
定义 2 设 x 是某实数的精确值, x 是它的一个近似值, 若 x 的绝对误差满足 x x ,则称 是 x 的绝对误差界,
* * * * *
*
简称误差界。称 r
*
* *
为 x 的相对误差界。
*
实验内容 和式(2.3.1)共有 n !项,按行列式的定义计算一个 n 阶 行列式需要乘法次数为
( n 1)n !
现有的较大规模的计算机(10 次/秒浮点运算)及将要面世的 万亿次机(及浮点运算 10 列式?
12
9
次/秒) ,问它们分别能算多大规模的行
实验要求 核算一下如果按行列式定义计算行列式,计算机的 能力有多大,再使用 Matlab 软件尝试计算行列式,能计算多大的 行列式?
T2 h
2
3!
f ( x0 ) O ( h )
3
比较两种算法,后者比前者好。
注意: 在实际计算中, 并不是所有计算都是 h越小越好, 如图 P25,2.3 图。
§2.2 计算机算术的若干问题
2.2.1 误差与有效数字
*
定义 1 设 x 是某实数的精确值, x 是它的一个近似值, x x * * * 则 e x x 称为近似值 x 的绝对误差, 简称误差。 称 x * 为 x 的相对误差。注意当 x 0 时,相对误差没有意义。实
第二章 数值计算的基本概念
2.1 浮点数与舍入误差 2.2 计算机算术的若干问题
2.3 计算方法及其计算复杂性
2.4 算法的稳定性 2.5 问题的病态性
数值计算的基本概念
构造算法的基本手段:近似。
研究算法的核心问题:近似对计算结果的影响。
计算地球表面公式:
A 4 r
2
包含了许多近似。
A 模型:地球被看成一个球,这是简单的理想模型,与 实际情况差别很大。
计算结果的精度要求影响不大。
• 要防止大数吃掉小数 。
• 要避免两相近数相减。
• 要避免除数绝对值远小于被除数绝对值 。
• 注意简化计算步骤,减少运算次数 。
§2.3 计算方法及其计算复杂性
实验 2.4 (从行列式的计算看算法的重要性)
实验目的: 通过实验体会使用计算机进行数值计算中算法的 重要地位。
实验分析 计算机的速度虽然很快,但硬件处理能力还是很有 限。只有算法适当才能发挥其效率。 解线性方程组 AX B 的 Cramer 法则 Dx xi | A| 并不适合于数值计算,如果方程组的阶数很高,甚至于无法计算。
§2.4 算法的稳定性
实验 2.5 (误差传播与算法稳定性)
实验目的: 体会算法的稳定性在选择算法中的地位。
Matlab 中数的范围 2 体数称为浮点数。
1022
x2
1023
,这一区间的全
舍入误差:实数中的绝大部分在计算机上总不能精确 表出,总要经过“舍”或“入” ,由一个与之相近的浮点 数代替,由此引起的误差称为舍入误差,这也是误差的主 要来源。
实验 2.1
(数值微分精度及步长的关系)
实验目的:数值计算中的误差是不可避免的,通过实 验初步认识数值分析中的两个重要概念:截断误差和舍入 误差,并认真体会误差对计算结果的影响。
实验分析:不论采用怎样的算法,计算结果通常总是 有误差,如对算法(2.1.1),由泰勒 有
f ( x0 h) f ( x0 ) hf ( x0 ) h
2
2!
f ( x0 ) O ( h )
3
所以有
f ( x0 h) f ( x 0 ) h f ( x 0 ) h 2! f ( x0 ) O ( h )
2
(2.1.3)
(2.1.1)中用上式左端近似 f ( x0 ) ,误差总数存在,但 步长越小时,(2.1.1)的近似程度越好.(2.1.3)中的
T1 h 2! f ( x0 ) O ( h )
2
(2.1.4)
称为算法(2.1.1)的截断误差。它来源于有限差分替代了 无限的过程。
类似地:可以分析(2.1.2)的截断误差,其结果为
* * * *
x2
x2
*
2
2.2.5 函数的误差估计
x1 , x2 , , xn 为 x1 , x2 , , xn 的 近 似 值 , 则 函 数
A f ( x1 , x2 , , x n ) 的 近 似 值 A f ( x1 , x2 , , xn ) 的 误 差 界
* * * * * * *
其中, 2
t
。
2.2.4 数值运算的误差估计
( x1 x2 ) ( x1 ) ( x2 )
*
*
*
*
*
( x1 x2 ) x1 ( x2 ) x2 ( x1 )
* * * * *
(
x1
* *
)
x1 ( x2 ) x2 ( x1 )
1 En n
算法二: E N 0 , E n1
, n N , N 1, , 3, 2,1
实验要求 分别由以上两种算法,采用 5、6、7 位有效数字, 判断哪一种算法的计算结果更精确。
实验分析 实际和直觉完全相反! 算法一: E1 的初始误差为 e1 ,第 n 步以后为 en n ! e1 。 算法二: E N 的初始误差为 N ,第 m 步以后为 m N /( N !/ m !)
问题提出 设有矩阵 A ( aij )nn ,其行列式
det( A)
( i1 , i2 ,, in )
( 1) ai ai ai
1 2
(2.3.1)
n
其中 代表正整数1, 2, , n 排列的全体构成的集合 (该集合共有 n !个 元素) 为正整数,由 i1 , i2 , , in 的次序决定。 ,
k 1
n
f * ( xk ) x k
*
*
相对误差界为:
r r(A )
* *
(A )
*
A
*
k 1
n
* f ( x k ) * x k A
2.2.6 数值运算中的一些原则
•
要有数值稳定性 : 在计算过程中误差不会扩大或对
实验内容 Matlab 的两个函数“roots”和“poly”. u=roots(a),a 为(n+1)维向量,则该函数的输出一个 n 维向量。 设
*
*
k n
*
则称 x 为 x 的具有 n 位有效数字的近似值, x 具有 n 位 且 有效数字。
有效数字的位数: 如果近似值 x 的误差界 是某一位上的半个单位,则若
*
该位到 x 的第一位非零数字共有 n 位,称 x 具有 n 位有效数 字。
*
*
相对误差界: 若用式子
x 10 0.a1a2a3 an
|x |
定义 3 设 x 是 x 的一个近似值,写成:
*
x 10 0.a1a2a3 an
* k
它可以是有限或无限小数的形式。其中 ai( i 1, 2 , n ) 是 0,1, , 9 中的数字,且 a1 0 ,k 为整数。如果 x 满足条件:
*
x x 0.5 10
问题提出:设一元函数 f 为
f ( x0 ) lim
h 0
: R R ,则 f
在 x0 的导数定义
f ( x0 h) f ( x 0 ) h
。
实验内容:计算在 x0 的导数值可以用算法
f ( x 0 ) f ( x0 h) f ( x 0 ) h
(2.1.1)
或
f ( x 0 ) f ( x0 h) f ( x 0 h) 2h
k 1
(2.5.1)
显然,该多项式全部的根为1, 2, , 20 ,共 20 个,且每一个根都是 单重。现考虑多项式的一个扰动
P( x) x
19
0 (2.5.2)
19
其中, 为很小的正数,相当于(2.5.1)的 x 项系数有一个小扰动。 比较(1.5.1)和(2.5.2)根的情况。
B 测量仪器的误差:地球半径要经过测量得到,无论使 用什么手段,其误差是无法避免的。
C 截断误差:公式中的 是物理数,在计算机中无法精 确表示,只能将它截断到有限字长。
D 舍入误差:输入的数据和公式的计算都被舍入。
§2.1 浮点数与舍入误差
计算机中的数二进制表示,使用 IEEE 国际通用标 准。进行数值计算,并不需要时刻关注这这样的细节,但 了解其特殊性,对建立数值计算的基本概念十分重要。
* k
表示的近似数 x 具有 n 为有效数字,则其相对误差界满足:
*
r
*
* *
1 2a1
10
( n 1)
x
2.2.2 计算机的浮点数表示