研究生数值分析(26)
三峡大学硕士研究生数值分析11年-12年秋考试试卷Word版
阅卷负责人签名:.(5分)设 n n n I I e -=,则11---n n I I )(1n n I I n--=, ||11---n n I I |)(|1n n I I n -=,即n n e ne 11=-.每迭代一次误差均在减少,所以设计的递推算法是数值稳定的. (15分)二、(15分)设n n ij R a A ⨯∈=)(对称,顺序主子式),,2,1(0n i i =≠∆则T LDL A =分解存在,其中L 为单位下三角形矩阵,D 为对角阵,试写出求方程组b Ax =解的计算步骤(用矩阵表示), 此法称为改进平方根法. 试用它求解方程组.:⎩⎨⎧=+=+221669632121x x x x 解: 由T LDL A =可得b Ax =的方程为b x LDL T=,令y x DL T=,则b Ly =.计算步骤(1) 将A 直接分解T LDL A =,求出 D L , (2) 求解方程b Ly =(3) 求解方程y D x L T 1-= (5分)现有⎢⎣⎡63 ⎥⎦⎤166⎥⎦⎤⎢⎣⎡=10121l ⎥⎦⎤⎢⎣⎡2100d d ⎥⎦⎤⎢⎣⎡10121l 比较矩阵两边的元素,可得: ,221=l ,31=d .42=d由b Ly =可得⎥⎦⎤⎢⎣⎡1201⎥⎦⎤⎢⎣⎡21y y ⎥⎦⎤⎢⎣⎡=229 ⎥⎦⎤⎢⎣⎡=⎥⎦⎤⎢⎣⎡⇒4921y y 由y D x L T1-=得⎥⎦⎤⎢⎣⎡1021⎥⎦⎤⎢⎣⎡21x x ⎥⎦⎤⎢⎣⎡=13 ⎥⎦⎤⎢⎣⎡=⎥⎦⎤⎢⎣⎡⇒1112x x (15分)三、(15分)已知下列线性方程组⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-14514103131021310321x x x 之精确解Tx )1,1,1(=.用Jacobi 迭代法和Gauss-Seidel 迭代法求解下列问题: (1) 写出Jacobi 迭代和Gauss-Seidel 迭代两种迭代格式的分量迭代形式;(2) 求Jacobi 迭代格式的迭代矩阵及其-∞范数,并指出Jacobi 迭代法的收敛性. 解: (1) Jacobi 迭代法的分量形式:⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧--=----=--=+++10/)314()10/()325(10/)314()(2)(1)1(3)(3)(1)1(2)(3)(2)1(1k k k k k k k k k x x x x x x x x x ),1,0( =kGauss-Seidel 迭代法的分量形式:⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧--=----=--=++++++10/)314()10/()325(10/)314()1(2)1(1)1(3)(3)1(1)1(2)(3)(2)1(1k k k k k k k k k x x x x x x x x x ),1,0( =k (10分)(2) Jacobi 迭代格式的迭代矩阵及其-∞范数分别为:⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛----=-=-010/310/110/3010/210/110/301A D I B J15.010/310/2||||<=+=∞J B Jacobi 迭代收敛. (15分)四、(10分)用最小二乘法解下列超定线性方程组:⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=+=+=-=+7262353114221212121x x x x x x x x 解 +-+=221)1142(),(x x y x Q 221)353(--x x+-++221)62(x x 221)72(-+x x要使总残差达到最小,必有⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=∂∂=∂∂0021x Q x Q ⇒⎩⎨⎧-=-=-48463513182121x x x x⇒⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧==9111327383021x x 或⎩⎨⎧≈≈24.104.321x x (10分)五、(10分) 设23)()(a x x f -=.(1) 写出0)(=x f 解的Newton 迭代格式; (2) 证明此迭代格式是线性收敛的.解 (1) 因23)()(a x x f -=,故)(6)(32a x x x f -='.由Newton 迭代公式: ,1,0,)()(1='-=+k x f x f x x k k k k 得 ,1,0,665)(6)(232231=+=---=+k x ax a x x a x x x kk k k k k k .(5分)(2)迭代函数,665)(2x a x x +=ϕ而,365)(3--='x ax ϕ 又3*a x =, 则 =-='-333)(3165)(a a ϕ.0213165≠=-故此迭代格式是线性收敛的. (10分)六、(15分) 取节点21,010==x x ,12=x ,求函数xe x y -=)(在区间]1,0[上的二次插值多项式),(2x L 并估计插值误差.解 由Lagrange 插值公式得()()()2112142122112----⎪⎭⎫ ⎝⎛-+⎪⎭⎫ ⎝⎛--=e x x e x x x x x L . (10分)())1)(5.0)(0(!3)()()(22---'''=-=x x x y x L x y x R ξ )10(<<ξ ()1)5.0(max 6110--≤≤≤x x x x 令 ),1)(5.0()(--=x x x x h 由0)(='x h ,求得两个驻点得)311(211+=x , )311(212-=x于是 =≤≤|)(|max 10x h x 3121)}1(),(),(),0({max 2110=≤≤h x h x h h x所以,有())()(22x L x y x R -=)(max 6110x h x ≤≤≤008019.03721≈=(15分) 七、(10分)已知某河宽20m ,测得水深)(x f 如下表 (单位:m ):4.18.10.28.20.35.28.20.38.15.10.1)(20181614121086420k kx f x利用所有数据,用复合梯形公式和复合Simpson 公式计算河水的截面积dx x f ⎰20)(的近似值.解:用复合梯形公式,小区间数,10=n 步长.21020=-=h]4.1)8.10.28.20.35.28.20.38.15.1(20.1[22)(1020++++++++++=≈⎰T dx x f)(8.442m = (5分)用复合Simpson 公式. 小区间数5=n , 步长4)020(51=-⨯=h ]4.1)0.20.38.28.1(2)8.18.25.20.35.1(40.1[64)(520++++++++++=≈⎰S dx x f)(33.45)(313622m m ≈=(10分)八、(10分)设初值问题:⎩⎨⎧=≤≤-='0)0(10),1(10y x y x y ,(1) 写出用Euler 方法、取步长1.0=h 解上述初值问题数值解的公式; (2) 写出用改进Euler 方法、取步长1.0=h 解上述初值问题数值解的公式. 解: (1)取步长1.0=h 解上述初值问题数值解的Euler 公式为;9,,1,0),1(),(01==-+=+=+y n y x y y x hf y y n n n n n n n (5分)(2)取步长1.0=h 解上述初值问题数值解的改进Euler 公式为:)]1()1([21)1(01111=⎪⎩⎪⎨⎧-+-+=-+=++++y y x y x y y y x y y n n n n n n n n n n 9,,1,0 =n (10分)。
《数值分析》所有参考答案
等价三角方程组
, ,
11.设计算机具有4位字长。分别用Gauss消去法和列主元Gauss消去法解下列方程组,并比较所得的结果。
解:Gauss消去法
回代
列主元Gauss消去
15.用列主元三角分解法求解方程组。其中
A= ,
解:
等价三角方程组
回代得
, , ,
16.已知 ,求 , , 。
解:
, ,
17.设 。证明
,(II)
,
当 时
当 时
迭代格式(II)对任意 均收敛
3) ,
构造迭代格式 (III)
,
当 时
当 时
迭代格式(III)对任意 均收敛
4)
取格式(III)
, , ,
4.用简单迭代格式求方程 的所有实根,精确至有3位有效数。
解:
当 时, ,
1 2
当 时
,
,
, ,
1)
迭代格式 ,
,
当 时, ,
任取 迭代格式收敛于
是中的一种向量范数。
解:
当 时存在 使得
,
,
所给 为 上的一个范数
18.设 。证明
(1) ;
(2) ;
(3) 。
解:(1)
(2)
(3)
19.设
A=
求 , , 及 , 。
解: ,
Newton迭代格式
,
20.设 为 上任意两种矩阵(算子)范数,证明存在常数
, 使得
对一切 均成立。
解:由向量范数的等价性知道存在正常数 使得
,
=0.187622
[23.015625 , 23.015625+0.187622]
博士研究生入学考试《数值分析(机电院)》考试大纲
博士研究生入学考试《数值分析(机电院)》考试大纲第一部分考试形式和试卷结构一、考试方式:考试采用闭卷笔试方式,试卷满分为100分。
二、考试时间:180分钟。
三、试卷内容结构:约占 60%,主观题约占 40%。
四、试卷题型结构:试卷由三部分组成:选择/判断、填空、分析/计算。
其中:1、选择/判断题,约占20%。
测试考生对本课程基本概念、基本知识和数值计算常用算法设计与分析方法的掌握程度。
2、填空题,约占40%。
测试考生运用数值计算相关基础知识和基本方法,开展计算、简要分析以及求解实际问题的能力。
3、分析、计算题,约占40%。
测试考生综合运用数值计算理论、典型方法解决综合问题,并开展相关计算方法收敛性以及误差分析等能力。
第二部分考察的知识及范围1.误差度量与数值算法设计误差基本概念:误差来源与分类,截断误差、舍入误差、绝对误差、相对误差,有效数字以及数值稳定性。
函数计算误差分析:一元函数误差估计,四则运算误差估计。
数值算法设计原则:简化计算步骤以节省计算量(秦九韶算法)、减少有效数字损失,选择数值稳定的算法。
2.函数的插值方法以及误差估计插值问题的基本概念:插值问题的描述,插值多项式的存在和唯一性,差商、差分的概念以及性质。
拉格朗日插值:线性插值与抛物插值,n次拉格朗日插值,插值余项公式。
牛顿插值:均差的概念与性质,牛顿插值公式及其余项,差分的概念与性质。
埃尔米特插值:两点三次埃尔米特插值及其余项,n点埃尔米特插值,非标准埃尔米特插值及其余项。
分段低次插值:分段线性插值,分段三次埃尔米特插值。
三次样条插值:三次样条函数建立,三次样条插值方法。
3.函数逼近与曲线拟合正交多项式:函数内积、欧几里德范数,正交函数序列,正交多项式,勒德让多项式,切比雪夫多项式。
最佳平方逼近:最佳平方逼近问题及解法,基于正交函数、勒德让多项式、切比雪夫多项式的最佳平方逼近。
最小二乘法:最小二乘曲线拟合问题的提出和解法,最小二乘计算,最小二乘法的应用(算术平均、超定方程组)。
研究生数值分析课件ch
数值分析是数学的一个重要分支,主要研究如何利用数值方法求解数学问题和近似计算 实际问题的数值解。它为科学研究、工程技术和实际应用等领域提供了重要的数学工具。 数值分析的重要性在于它能够将许多抽象的数学概念和理论转化为具体的数值计算方法,
使得我们能够更加方便地解决各种复杂的实际问题。
数值分析的应用领域
在金融领域,数值分析也被 广泛应用于风险评估、投资 组合优化、期权定价等方面 。通过数值分析的方法,我 们可以更加准确地评估投资 风险和收益,从而做出更加 明智的决策。
数值分析的发展历程
总结词
数值分析的发展历程可以追溯到上世纪初,随着计算 机技术的不断发展,数值分析的理论和方法也在不断 更新和完善。
05
数值积分与微分
牛顿-莱布尼兹公式与复化求积法
牛顿-莱布尼兹公式
该公式是微积分中的一个基本定理,用于计算定积分。 通过将积分区间分成若干小区间,并在每个小区间上应 用微积分基本定理,再利用定积分的线性性质进行求和 ,最后取极限得到定积分的值。
复化求积法
当被积函数是复杂函数或者积分区间是复杂形状时,直 接应用牛顿-莱布尼兹公式可能会遇到困难。此时,可以 采用复化求积法,即将积分区间分成若干个小区间,然 后在每个小区间上应用牛顿-莱布尼兹公式,最后将所有 的结果相加得到定积分的近似值。
改进欧拉法
为了提高欧拉方法的精度,可以对欧拉方法进行改进。一种常见的改进方法是使用二阶 欧拉方法,它考虑了更多的函数值,从而提高了逼近的精度。
龙格-库塔方法
龙格-库塔方法是一种高阶数值方法,用于求解常微分方程。它基于泰勒级数的思想,通过迭代的方式逐步逼近方程的精确解 。与欧拉方法相比,龙格-库塔方法具有更高的精度和更好的稳定性。
研究生数值分析
研究生数值分析目录1. 内容概要 (3)1.1 研究背景 (3)1.2 研究目的与意义 (4)1.3 研究内容与方法 (5)2. 数值分析基本概念 (6)2.1 数值分析的定义 (8)2.2 数值分析的研究对象 (9)2.3 数值分析的应用领域 (10)3. 数值逼近 (11)3.1 插值法 (12)3.1.1 插值问题的提出 (13)3.1.2 插值函数的性质 (14)3.1.3 常用插值方法 (15)3.2 近似计算 (16)3.2.1 近似计算的必要性 (18)3.2.2 近似误差分析 (19)3.2.3 常用近似方法 (20)4. 线性代数方程组 (22)4.1 线性代数方程组的基本理论 (23)4.2 高斯消元法 (24)4.3 迭代法 (25)4.3.1 迭代法的原理 (26)4.3.2 常用迭代法 (27)5. 微分方程数值解法 (28)5.1 常微分方程初值问题的数值解法 (29)5.1.1 欧拉法 (30)5.1.2 迭代法 (31)5.1.3 高斯赛德尔法 (32)5.2 偏微分方程数值解法 (33)5.2.1 有限差分法 (34)5.2.2 有限元法 (36)6. 最优化方法 (37)6.1 最优化问题的基本理论 (38)6.2 无约束最优化方法 (39)6.3 约束最优化方法 (40)6.3.1 拉格朗日乘子法 (40)6.3.2 内点法 (41)7. 数值计算软件介绍 (42)7.1 MATLAB软件介绍 (44)7.2 Python编程语言在数值分析中的应用 (45)7.3 其他数值计算软件简介 (46)8. 实例分析 (47)8.1 某工程问题的数值分析 (48)8.2 某科学问题的数值模拟 (49)9. 总结与展望 (50)9.1 研究成果总结 (52)9.2 存在的问题与不足 (53)9.3 未来研究方向 (54)1. 内容概要本课程《研究生数值分析》旨在为研究生提供深入的数值分析理论知识和实践技能。
哈工大研究生2009-2010数值分析
+
(������������
−
������������
������
������
)
(������ ������ )������ ������������ (������ ������ )������ ������������ ������
������
2������13 − ������22 − 1 = 0 ������1������23 − ������2 − 4 = 0
哈工大研究生数值分析
2010 年硕士研究生《数值分析》
1.(10
分)应用
Hermite
迭 代 法 于 方 程 ������ ������
= ������������ − ������ = 0 和 ������ ������
=
1
−
������ ������ ������
=
0 ������ > 0 ,分别导出求������ ������的迭代公式;并讨论迭代公式的收敛速度。
Байду номын сангаас
������������
+
ℎ 2
,
������������
+
ℎ 2
������(������������ , ������������ )
1) 讨论其稳定性,步长 h 应取何值方能保证方法的绝对稳定性?
2) 对������ = 1,取 h=0.2 求方程的数值解。
第 9 页 共 20 页
哈工大研究生数值分析
������������
=
1 ������ !
1−
������������=0(−������)������ ������������ + ������ ������������=−1(−������)������−1������������ ,r=2,3···
研究生数值分析练习题答案
------------------------------------------------ 装 ---------------------------------订 ---------------------------------线 ------------------------------------------------装 订 线 左 侧 不 要 书 写 内 容允许使用计算器一、 填空题 (本大题共10小题,每小题 2分,共 20分)1. 若2.71828x e == ,取近似值* 2.7180x =,则*x 具有 4 位有效数字。
2.为了提高数值计算精度,应将8格式进行计算。
3.已知n=3时牛顿—柯特斯系数(3)(3)(3)012133,,888C C C ===,那么(3)3C =18 。
4.设3()1f x x x =+-,则函数的四阶差商[0,1,2,3,4]f = 0 。
5. 用牛顿迭代法解方程0x x e --=在0.5x =附近的近似实根的牛顿迭代格式为)1,0(e 1e )()(1=+--='-=--+n x x x f x f x x nnx x n n n n n n6. 对给定的剖分01:n a x x x b ∆=<<<= ,当()s x 满足条件 ()s x 在[a,b]有2阶连续导数且在每个子区间上是个3次多项式 时是三次样条函数。
7.用最小二乘法拟合三点()()()0,1,1,3,2,2A B C 的直线是1322y x =+。
8.向量序列()211cos ,sin ,3Tk k x e k k k k -⎛⎫=+ ⎪⎝⎭ 的极限向量为()0,1,3T9.求积公式 10311()()(1)434f x dx f f ≈+⎰的代数精度为 2 。
10.若绝对误差限为31102-⨯,那么近似数0.03600有 2 位有效数字二、单项选择题(本大题共5小题,每小题 2 分,共 10分)1. 已知实验数据555521111(,)(1,2,3,4,5),15,31,55,105.5,k k k k kk k k k k k x y k x y x x y =========∑∑∑∑其中则用最小二乘法求近似公式01y a a x =+的法方程为( C )A 0101153155105.5a a a a +=⎧⎨+=⎩B 0101515551531105.5a a a a +=⎧⎨+=⎩C 0101515311555105.5a a a a +=⎧⎨+=⎩ D0101531153155105.5a a a a +=⎧⎨+=⎩ 2. 以下矩阵是严格对角占优矩阵的是( B )A 3210141011410012⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪⎪⎝⎭ B 2100131013610113-⎛⎫⎪--⎪ ⎪-- ⎪-⎝⎭C 5210113121410012-⎛⎫⎪--⎪ ⎪⎪⎝⎭D 4211141021411315⎛⎫⎪ ⎪⎪- ⎪⎝⎭3.已知两种递推公式11(1)35(1,2,,20)31(2)(20,,1)55n n n n I nI n I I n n n--=-==-= 则在数值计算过程中( C )。
研究生数值分析微分方程数值解法.pptx
y y解( x的) 稳定性 解的混沌性
……
第5页/共48页
所谓数值解法:
求函数 y(x) 在一系列节点 a = x0< x1<…< xn= b 处的近似值
yi y(xi ) (i 1, ... , n)
的方法称为微分方程的数值解法。
y1, , yn 称为微分方程的数值解。
称节点间距 hi xi1 xi (i 0, ... , n 1)为步长, 通常采用等距节点,即取 hi = h (常数)。
y2 y1 x2 x1
f ( x1, y1)
·····
Euler格式
yn1 yn xn1 xn
f ( xn , yn )
yn1 yn hf ( xn , yn )
x0 x1 xk xn xn1
第12页/共48页
18世纪最杰出的数学家之一,13岁 时入读巴塞尔大学,15岁大学毕业, 16岁获得硕士学位。 1727年-1741年(20岁-34岁)在 彼得堡科学院从事研究工作,在分析 学、数论、力学方面均有出色成就, 并应俄国政府要求,解决了不少地图 学、造船业等实际问题。 24岁晋升物理学教授。 1735年(28岁)右眼失明。
如果找不到解函数
(1)将连续变量 x [a离,b散] 为 数学界还关注:
a x0 x1 xk xn解 的b 存在性
(2)用代数的方法求出解函数 y 解y(在的x)唯点一的x性k近似值
yk y( xk )工k程师1,关2,注, n
解yk的光滑性
解*的振动y( x性k )
解的周期性
数学界关注
例2: 用改进Euler公式求解例1中的初值问题,
取步yy长0h21xy0。2.1 (0 x 1.2)
2024年考研高等数学一数值分析与数值方法历年真题
2024年考研高等数学一数值分析与数值方法历年真题在数学学科中,数值分析与数值方法是一个重要的分支。
它的主要研究内容是利用数值计算的方法,对数学问题进行近似求解。
考研高等数学一中的数值分析与数值方法部分,通常会涉及到一些历年真题,以检验考生对该知识点的掌握程度。
本文将按照数值分析与数值方法题型的常见形式,对2024年考研高等数学一数值分析与数值方法历年真题进行分析和解答。
一、题型一:插值与拟合插值与拟合是数值分析与数值方法中的重要内容之一。
下面我们来看一道2020年的考研高数真题:【题目】已知函数f(x)在区间[0,2]上的连续函数,且有f(0)=1,f(1)=3, f(2)=-1,请利用Lagrange插值法求f(x)在x=0.5处的近似值。
【解答】Lagrange插值法的基本思想是:用已知数据点的函数值来构造一个多项式,使得该多项式经过这些数据点。
此多项式称为拉格朗日插值多项式。
在本题中,已知数据点为(0,1),(1,3),(2,-1),我们需要根据这三个点来构造一个二次多项式。
设L1(x),L2(x),L3(x)分别为通过点(0,1),(1,3),(2,-1)的拉格朗日插值基函数。
具体公式如下:L1(x) = (x-1)(x-2)/((0-1)(0-2)) = 0.5x^2 - 1.5x + 1L2(x) = (x-0)(x-2)/((1-0)(1-2)) = -x^2 + 2xL3(x) = (x-0)(x-1)/((2-0)(2-1)) = 0.5x^2 - 0.5x那么,根据拉格朗日插值多项式的定义,f(x)在x=0.5处的近似值为:f(0.5) = f(0)L1(0.5) + f(1)L2(0.5) + f(2)L3(0.5)= 1 * (0.5 * 0.5 - 1.5 * 0.5 + 1) + 3 * (-0.5 * 0.5 + 2 * 0.5) + (-1) * (0.5 * 0.5 - 0.5 * 0.5)= 0.25 + 2.25 - 0.5= 2所以,根据Lagrange插值法,f(x)在x=0.5处的近似值为2。
硕士课程—数值分析题集(附答案).docx
2009-2010数值分析第一章绪论 (1)第二章函数插值 (2)第三章函数逼近 (5)第四章数值积分与数值微分 (10)第五章解线性方程组的直接解法 (12)第六章解线性方程组的迭代解法 (16)第七章非线性方程求根 (19)第九章常微分方程初值问题的数值解法 (21)第一章绪论1.1要使胸的相对误差不超过0.1%,应取几位有效数字?解:面的首位数字%=4。
设/有n位有效数字,由定理知相对误差限k(.r*)|<—xlO1^ =-xl0^1 r 1 2x4 84-xio1-" <0.1%, 8解得〃Z3.097,即需取四位有效数字.1.2 序列{/}满足关系式y,,=10y,_]-l(n = l,2,...),若y0=V2«1.41,计算到M。
,误差有多大?这个算法稳定吗?解:y0 = V2,y* =1.41,|y0 -y*| <^-xl0-2=5 ,于是|/i 一川=|1。
》0 —IT。
〉;+1| = 1。
|光 - 司 < 1。
5卜2-》;| = |10》1一1一10》;+1| = 10卜1一酣〈10逆, 一般地|儿一司<103 因此计算到Mo其误差限为1010^,可见这个计算过程是不稳定的。
1. 3计算球的体积,要使相对误差限为1%,问测量半径R时允许的相对误差限是多少?解:5,、九兀K ~-7tK R_R* R2+R*R + R*2R_R* 37?2R_R*。
,“ ,(v)= _2 ---------- 2 «■«.____________ = _____ 3 = 1% ' 4 f RR- R R 2 R-7lR 3》=一' ,即测量半径R 时允许的相对误差限是一、。
R 300300第二章函数插值2.1、利用如下函数值表构造差商表,并写出牛顿插值多项式。
进而得牛顿多项式为 地⑴=f (.%) + /■氏次』吼⑴+ /[.r (p x 1,.r 2]<»2(.r) + /[.r (p x 1,.r 2,.r 3]<»3(.r)1 1 33A^3 (x) = 3 + — (x -1) + — (x -1)(尤)-2(x- l)(x )x2. 2、已知f(-2) = 2, f(-1) = 1, f (0) = 2, f (0.5) = 3试选用合适的插值节点利用Lagrange 二次插值多项式计算f (-o.5)的近似值,使之精度 尽可能高。
哈工大研究生数值分析试题与答案
哈⼯⼤研究⽣数值分析试题与答案---WORD 格式--可编辑--1. 3,2x =-分别是⽅程328120x x x --+= 的根;讨论⽤Newton 迭代法求它们近似值的收敛阶。
取初值02x =-计算根3x =-的近似值,要求迭代3次。
(结果保留4位⼩数)解:设 32()812f x x x x =--+2()328f x x x '=--()62f x x ''=-(3)0,(3)0f f '-=-≠,(2)0,(2)0,(2)100f f f '''===≠则:3-是()0f x =的单根,故Newton 迭代在3-附近是平⽅收敛; 2是()0f x =的⼆重根,故Newton 迭代在2附近是线性收敛;取02x =-,Newton 迭代: 3212()812()328n n n n n n n n f x x x x x x x f x x x +--+=-=-'-- 223634n n n x x x ++=+ 2001023634x x x x ++==+ 2112123634x x x x ++==+ 2223223634x x x x ++==+2. 设常数0a ≠ ,求出a 的取值范围使得解⽅程组112233212313a x b a x b a x b --?????? ??? ?-= ??? ? ??? ????的Jacobi 迭代法收敛。
解: Jacobi 迭代:(1)()k k J x B x g +=+ 10210211203203130130J a B a a a -----?????? ? ? ?=--=-- ? ? ? ? ? ???????112a b g a b -???? ? ?= ? ? ? ?a谱半径:()1JBaρ=<时Jacobi迭代收敛故:a>3. 设(1)⽤Crout三⾓分解法求解⽅程组1232325xx?=??;(2)⽤乘幂法求⽅程组系数阵的按摸最⼤的特征值和对应的特征向量。
研究生数值分析(23,24,25)
§4 复化求积公式
为了提高计算结果的精度,常常采用
复合求积的方法。
复合求积,就是先将积分区间[a,b] 分成几个小区间 [ xk 1 , xk ] (k 1,2, , n; x0 a, xn b)
然后在每个小区间上计算积分
xk
xk 1
f ( x)dx
的近似值并取它们的和作为整个区间[a, b]上的积分
(k 0,1, 2,3, 4)
这个公式称为科茨(Cotes)公式。 下面,我们给出梯形公式,辛普森公 式和科茨公式的截断误差(余项)和它们 的代数精度的几个结论。
定理3 若 f '' ( x) 在[a , b]上连续,则梯形公式⑤ 的余项为
(b a)3 R1 f (1 ), 12
和复合科茨公式
b
a
n 1 n 1 n 1 h f ( x)dx [7 f (a) 32 f ( x 1 ) 12 f ( x 1 ) 32 f ( x 3 ) k k k 90 k 0 k 0 k 0 4 2 4
14 f ( xk ) 7 f (b)] Cn
C0
1 2 1 6 1 8 7 90
(n)
C
( n) 1
C2( n)
1 6
3 8
C3( n ) C4( n ) C5( n ) C6( n )
1 2
4 6 3 8 16 45 25 96 9 35
2
3 4 5
19 288
41 840
2 15
25 144
1 8 16 45
25 144
6
9 280
34 105
4 ( a, b)
可以看出,科茨公式具有五次代数精度。
常州大学2012-2013级研究生数值分析试卷A解答及评分标准
一.(1)已知函数24()73f x x x =++,用秦九昭方法计算(2)f ;(2)秦九昭方法计算任一n 次多项式在任一点函数值至多需要多少次乘法? (3)至少写出四种减少误差危害的常用手段。
解:(1)2422()73(31)7f x x x x x =++=++22(2)(321)2759f =⨯++=………… 5 分(2) 秦九昭方法计算任一n 次多项式在任一点函数值至多需要n 次乘法。
………… 5 分(3) A )防止大数“吃”小数; B )避免除数绝对值远远小于被除数绝对值的除法;C )避免相近数相减;D )避免使用不稳定的算法;E )注意简化计算步骤,减少运算次数;………… 5 分二.给定方程组123311413132156x x x ⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥-=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥-⎣⎦⎣⎦⎣⎦ (1)以分量形式写出解此线性方程组的Jacobi 迭代格式和Gauss -Seidel 迭代格式; (2)求1A 和A∞;(3)判断Gauss -Seidel 迭代格式的敛散性。
解:(1)Jacobi 迭代(1)()()123(1)()()213(1)()()312(4)/3(3)/3(62)/5k k k k k k k k k x x x x x x x x x +++=--=+-=-+, 0,1,2,k = Gauss-Seidel 迭代(1)()()123(1)(1)()213(1)(1)(1)312(4)/3(3)/3(62)/5k k k k k k k k k x x x x x x x x x ++++++=--=+-=-+, 0,1,2,k =………… 5 分(2)17A =,8A∞=;………… 5 分(3)因为方程组系数矩阵严格对角占优,所以Gauss -Seidel 迭代格式收敛。
………… 5 分三. 已知方程2()30x f x e x =-=,(1)证明该方程在区间[0.6,1.2]上存在唯一实根; (2)叙述牛顿法求方程()0f x =根的方法思想;(3)以初值01x =,用牛顿法求上述方程的近似解,要求误差不超过210- 。
西安理工大学研究生《数值分析》复习题
1 1 1 2 1 3 1 x1 1 x 六 求解矛盾方程组 2 5 2 2 1 x3 2 3 1 5
七 已知初值问题 y ax b, y(0) 0 有精确解 y ( x)
2 1 5 10.设 A 3 1 4 ,则 || A ||1 2 7 8 2 x1 2 x2 3x3 12 二 给定线性方程组 4 x1 2 x2 x3 12 x 2 x 3x 16 2 3 1
1. 用列主元消元法求解所给线性方程组。 2. 写出 Gauss-Seidel 迭代格式,并分析该迭代格式是否收敛。 三 设 M 2 Span 1, x 四 对于积分
. 试在 M
2
2
中求 f ( x) | x | 在区间 [1,1] 上的最佳平方逼近元。
1
0
1 1 4 f ( x)dx ,若取节点 x0 , x1 , x2 , 试推导一个插值型求积公式,并用这个公式求 5 2 5
e
0
1
x
dx 的值。
五 给定方程 x Lnx 2 0 (1)分析该方程存在几个根,找出每个根所在的区间; (2)构造求近似根的迭代公式,并证明所用的迭代公式是收敛的。 六 已知观测数据(1,-5) , (2,0) , (4,5) , (5,6) ,试用最小二乘法求形如 ( x) ax 七 已知初值问题 y ax b, y(0) 0 有精确解 y ( x)
x4 y4 . .
y m0 m1 m2 m3 m4 则可利用 插值,其插值多项式的次方为 3 2 4.设 f(x)=3x +2x +1,则差商 f [0,1,2,3,4]=
研究生《数值分析》试卷(带答案)
一.(6分) 已知描述某实际问题的数学模型为xy y x y x u 223),(+=,其中,y x ,由统计方法得到,分别为4,2==y x ,统计方法的误差限为0.01,试求出u 的误差限)(u ε和相对误差限)(u r ε.解:)(23)(6)(),()(),()(222y x y x x x y xy y y y x u x x y x u u εεεεε⎪⎭⎫ ⎝⎛++⎪⎭⎫ ⎝⎛-=∂∂+∂∂≈6.016.044.001.0)412(01.0)448(=+=⨯++⨯-=0.010714566.03)()(22=≈+=xy y x u u r εε 二.(6分) 已知函数13)(3+=x x f 计算函数)(x f 的2阶均差]2,1,0[f ,和4阶均差]4,3,2,1,0[f .解:21142512)1()2(]2,1[,311401)0()1(]1,0[=-=--==-=--=f f f f f f9232102]1,0[]2,1[]2,1,0[=-=--=f f f0!4)(]4,3,2,1,0[)4(==ξf f三.(6分)试确定求积公式: )]1(')0('[121)]1()0([21)(10f f f f dx x f -++≈⎰的代数精度. 解:记⎰=10)(dx x f I )]1(')0('[121)]1()0([21f f f f I n -++=1)(=x f 时:1110==⎰dx I 1]00[121]2[21=-+=n Ix x f =)(时:2110==⎰xdx I 21]11[121]1[21=-+=n I2)(x x f =时:31102==⎰dx x I 31]20[121]1[21=-+=n I3)(x x f =时:41103==⎰dx x I 41]30[121]1[21=-+=n I4)(x x f =时:51104==⎰dx x I 61]40[121]1[21=-+=n I求积公式)]1(')0('[121)]1()0([21)(1f f f f dx x f -++≈⎰具有3次代数精度. 四.(12分) 已知函数122)(23-++=x x x x f 定义在区间[-1,1]上,在空间},,1{)(2x x Span x =Φ上求函数)(x f 的最佳平方逼近多项式.其中,权函数1)(=x ρ,154))(),((,1532))(),((,34))(),((210-==-=x x f x x f x x f ϕϕϕ. 解:0))(),(())(),((21))(),((1101101100=====⎰⎰--dx x x x x x dx x x ϕϕϕϕϕϕ32))(),(())(),(())(),((112110220====⎰-dx x x x x x x x ϕϕϕϕϕϕ0))(),(())(),((1131221===⎰-dx x x x x x ϕϕϕϕ52))(),((11422==⎰-dx x x x ϕϕ解方程组⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛1541532345203203203202210a a a 得⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛15161210a a a 则)(x f 的最佳平方逼近多项式为:1516)(2-+=x x x p 五.(16分) 设函数)(x f 满足表中条件:(1) 填写均差计算表((2) 分别求出满足条件22k k k k 的 2次 Lagrange 和 Newton 差值多项式.(3) 求出一个四次插值多项式)(4x H ,使其满足表中所有条件.并用多项式降幂形式表示.解:12)12)(02()1)(0()20)(10()2)(1()(22+-=----+----=x x x x x x x L12)1)(0(1)0)(1(1)(22+-=--+--+=x x x x x x N 令)2)(1()(12)(24--+++-=x x x b ax x x x H则)2()()2)(1)(()2)(1(22)('4-++--++--+-=x x b ax x x b ax x x ax x x H)1()(-++x x b ax由 ⎩⎨⎧-=+=+⇒⎩⎨⎧=-++-=-=-++-=1220)12(2)2(24)2('2)21)((22)1('44b a b a b a H b a H 解得 5,3=-=b a因此1820143)2)(1()53(12)(23424++-+-=--+-++-=x x x x x x x x x x x H 六.(16分)(1). 用Romberg 方法计算⎰31dx x ,将计算结果填入下表(*号处不填).(2). 试确定三点 Gauss-Legender 求积公式⎰∑-=≈11)()(k k k x f A dx x f 的Gauss 点k x 与系数k A ,并用三点 Gauss-Legender 求积公式计算积分: ⎰31dx x .解:过点(1,-1)和点(3,1)作直线得 y t x +=所以积分⎰⎰-+=11312dt t dx x由三次Legendre 多项式 )35(21)(33x x x p -= 得得Gauss 点:,515,0,515210==-=x x x再由代数精度得 ⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧==+==+-==++⎰⎰⎰---32535305155152111220112011210dt x A A dt x A A dt A A A即 ⎪⎩⎪⎨⎧=+=-=++9/10022020210A A A A A A A解得 ,95,98,95210===A A A所以三点Gauss-Legendre 求积公式为:()⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛++⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-≈⎰-5159509851595)(11f f f dx x f 因此 79746.2515295298515295211=+++-≈+=⎰-dx t I 七.(14分)(1) 证明方程02ln =--x x 在区间(1,∞)有一个单根.并大致估计单根的取值范围. (2) 写出Newton 迭代公式,并计算此单根的近似值.(要求精度满足: 5110||-+<-k k x x ). 解:令 2ln )(--=x x x f),1(,011)('∞∈>-=x xx f > 即)(x f 在区间 ),1(∞ 单调增 又 04)(,02ln )2(22>-=<-=e e f f 所以 02ln =--x x 在区间 ),1(∞有一单根 ),1(20e x ∈Newton 迭代公式为1ln 112ln 1-+=----=+k kk k kk k k k x x x x x x x x x 令 20=x 计算得八. (12分) 用追赶法求解方程组:⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛022112111131124321x x x x 的解.解: 由计算公式 ⎪⎩⎪⎨⎧-===+====-1,,2,,,2,,111111n i c n i b a c b i i ii i i i i i βααβγγβαα得 ,2,1,1,21,1,24321111======γγγββαα25211322212=⨯-=⇒=+ααβγb 52222222==⇒=αββαc c 53521133323=⨯-=⇒=+ααβγb 35333333==⇒=αββαc c 37352144434-=⨯-=⇒=+ααβγb因此 ⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛-=⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛135152121137253125121211113112 即 LU A = 令 b Ly = 解 ⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛-022137253125124321y y y y 得⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛23753214321y y y y令 y Ux =解 ⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛237532113515212114321x x x x 得⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛21104321x x x x九. (12分) 设求解初值问题⎩⎨⎧==00)(),('y x y y x f y 的计算格式为:)],(),([111--+++=n n n n n n y x bf y x af h y y ,假设11)(,)(--==n n n n y x y y x y ,试确定参数b a ,的值,使该计算格式的局部截断误差为二阶,即截断部分为: )(3h o .(注:原题中)(2h o 错误)解:)],(),([111--+++=n n n n n n y x bf y x af h y y )](')('[)(1-++=n n n x by x ay h x y])('''21)('')('[)(')(2++-++=n n n n n x y h x hy x y hb x hay x y ++-++=)('''21)('')(')()(32n n n n x by h x by h x y b a h x y 对比 ++++=+)('''61)(''21)(')()(321n n n n n x y h x y h x hy x y x y 得 ⎩⎨⎧==+2/11b b a , 即 2/1==b a 时该计算格式具有二阶精度.。
数值分析复习---第二章 代数插值
3/29
郑州大学研究生2012-2013学年课程 数值分析 Numerical Analysis
§2.3 拉格朗日插值方法
n次插值
由抛物插值中构造性方法启发,解决一般的n次代数插值问题.
n次插值基函数
分别构造x0 , x1, …, xn 上的 n 次插值基函数 l0(x), l1(x), …, ln(x),满足
三、典型题目解析 题NAc2-03:
提示: 掌握拉格朗日插值的余项,并会进行不等式的放缩。
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郑州大学研究生2012-2013学年课程 数值分析 Numerical Analysis
三、典型题目解析 题NAc2-04:
提示: 考察差商的性质和牛顿插值多项式的余项。
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郑州大学研究生2012-2013学年课程 数值分析 Numerical Analysis
三、典型题目解析 题NAc2-05:
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郑州大学研究生2012-2013学年课程 数值分析 Numerical Analysis
§2.4 牛顿插值
n次插值
n次Newton插值公式的插值误差为
Rn (x) = (x − x0 )(x − x1)L(x − xn ) f [x, x0 , x1,L, xn ]
n
∏ = f [x, x0 , x1,L, xn ] (x − xi ). i=0
b).
(2.19)
10/29
郑州大学研究生2012-2013学年课程 数值分析 Numerical Analysis
§2.4 牛顿插值
N阶差商表
i xi f (xi) 一阶差商 二阶差商
2000-2009哈工大研究生《数值分析》历年试卷
2009级研究生《数值分析》试卷一.(6分) 已知描述某实际问题的数学模型为xyy x y x u 223),(+=,其中,y x ,由统计方法得到,分别为4,2==y x ,统计方法的误差限为0.01,试求出u 的误差限)(u ε和相对误差限)(u r ε.二.(6分) 已知函数13)(3+=x x f 计算函数)(x f 的2阶均差]2,1,0[f ,和4阶均差]4,3,2,1,0[f .三.(6分)试确定求积公式: )]1(')0('[121)]1()0([21)(10f f f f dx x f -++≈⎰的代数精度.四.(12分) 已知函数122)(23-++=x x x x f 定义在区间[-1,1]上,在空间},,1{)(2x x Span x =Φ上求函数)(x f 的最佳平方逼近多项式.其中,权函数1)(=x ρ,154))(),((,1532))(),((,34))(),((210-==-=x x f x x f x x f ϕϕϕ.五.(16分) 设函数)(x f 满足表中条件:(1) 填写均差计算表(标有*号处不填):(2) 分别求出满足条件)2,1,0(),()(),()(22===k x f x N x f x L k k k k 的 2次 Lagrange 和 Newton 差值多项式.(3) 求出一个四次插值多项式)(4x H ,使其满足表中所有条件.并用多项式降幂形式表示. 六.(16分)(1). 用Romberg 方法计算⎰31dx x ,将计算结果填入下表(*号处不填).(2). 试确定三点 Gauss-Legender 求积公式⎰∑-=≈112)()(k k k x f A dx x f 的Gauss 点k x 与系数k A ,并用三点 Gauss-Legender 求积公式计算积分: ⎰31dx x .七.(14分)(1) 证明方程02ln =--x x 在区间(1,∞)有一个单根.并大致估计单根的取值范围. (2) 写出Newton 迭代公式,并计算此单根的近似值.(要求精度满足: 5110||-+<-k k x x ).八. (12分) 用追赶法求解方程组:⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛022112111131124321x x x x 的解.九. (12分) 设求解初值问题⎩⎨⎧==00)(),('y x y y x f y 的计算格式为:)],(),([111--+++=n n n n n n y x bf y x af h y y ,假设11)(,)(--==n n n n y x y y x y ,试确定参数b a ,的值,使该计算格式的局部截断误差为二阶,即截断部分为: )(3h o .2008年春季学期数值数学试题一.(10分)设给实数0a >,初值00x >:⑴试建立求1a的Newton 迭代公式,要求在迭代函数中不含除法运算;⑵证明给定初值0x ,迭代收敛的充分必要条件为020x a<<;⑶该迭代的收敛速度是多少?⑷取00.1x =,计算15的近似值,要求计算迭代三次的值(结果保留5位小数)。
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f(x)是求积节点 x1, x2 ,, xn 的Lagrange
插值多项式,即
f ( n ) ( ) f ( x) li ( x) f ( xi ) n ( x), x [a, b], ( x) (a, b) n! i 1 n ( x) ( x x1 )(x x2 ) ( x xn )
如果积分区间是[a,b],那么通过变量置换 就可以用Gauss-Legendre求积公式计算积分 b ba 1 ab ba a f ( x)dx 2 1 f ( 2 2 t )dt
ab ba x t 2 2
例3 用四点Gauss-Legendre求积公式计
算积分 解 令
p( x) q( x)n ( x) r ( x)
其中 q(x)和 r(x) 都是次数不高于n-1的多 项式,并且 于是有
p( xi ) r ( xi ) i 1,2,, n
b
a
( x) p( x)dx ( x)q( x)n ( x)dx ( x)r ( x)dx
1 2
( x x1 )(x x3 ) 8 A2 x dx 1 ( x2 x1 )(x2 x3 ) 75
1 2
由
2 A1 A2 A3 x dx 1 3
1 2
得到
7 A3 25
所要的Gauss型求积公式为
1 5 8 5 1 x f ( x)dx 25[7 f ( 7 ) 3 f (0) 7 f ( 7 )]
证
必要性
由于当f(x)是任何次数不高于2n-1的多项式时, 求积公式
b
a
( x) f ( x)d Ai f ( xi )
i 1
n
成为等式, 所以对任意次数不高于n-1的多项式 q(x),
总有
b
a
( x)q( x)n ( x)dx Ai q( xi )n ( xi ) 0
Ai
0.1294849662 0.2797053915 0.3818300505 0.4179591837 0.1012285363 0.2223810345 0.3137066459 0.3626837834 0.0812743884 0.1806481607 0.2606106964 0.3123470770 0.3302393550
i 1
n
根据定理5.6( p120 )以及正交多项式的唯一性
可知
1 n ( x ) g n ( x ) an
gn ( x)
n x 的 项系数。
其中an 是
因此,求积公式
b
a
( x) f ( x)d Ai f ( xi )
i 1
b a
n
Ai
( x)n ( x) dx, i 1,2,, n ( xi ) ( x xi )n
gn ( Leabharlann )定理3 设求积公式
b
a
( x) f ( x)d Ai f ( xi )
i 1
n
Ai
b
a
( x)n ( x) dx, i 1,2,, n ( xi ) ( x xi )n
是Gauss型求积公式,则它的求积系数 Ai 满足
(1) (2)
Ai 0, i 1,2,, n ;
A
i 1 i
n
b
a
( x)dx .
证明略。p166
定理4 设求积公式
b
a
( x) f ( x)d Ai f ( xi )
i 1
n
Ai
b
a
( x)n ( x) dx, i 1,2,, n ( xi ) ( x xi )n
是Gauss型求积公式,若函数 f(x)∈[a,b],则有
gn ( x)
的求积节点是
的零点。
充分性 设求积公式
Ai
b a
b
a
( x) f ( x)d Ai f ( xi )
i 1
n
( x)n ( x) dx, i 1,2,, n ( xi ) ( x xi )n
的求积节点 x1, x2 ,, xn 是多项式 gn ( x) 的n个零点。 根据正交多项式的性质,这些节点必互 异,且全都在区间(a,b)内。任取次数不高于 2n-1的多项式 p(x),则 p(x)总可表示为
b
a
( x) f ( x)d Ai f ( xi )
i 1
b
n
Ai
a
( x)n ( x) dx, i 1,2,, n ( xi ) ( x xi )n
是Gauss型求积公式的充分必要条件是 它的求积节点是 n 次正交多项式 g n( x) 的n个零点 xi , i 1,2,, n
i 1
n
Ai
b
a
( xi ) ( x xi ) g n
( x) g n ( x)
dx, i 1,2,, n
f ( 2 n ) ( ) b 2 的截断误差为 R 2 ( x ) g n ( x)dx an (2n)! a
其中η∈(a,b),an 是正交多项式 证明略。p166 的最高次项系数。
§7
Gauss型求积公式
一、一般理论 定义 如果 n 个节点 x1, x2 ,, xn 的求积公式 a ( x) f ( x)d Ai f ( xi ) i 1
b n
其中:ρ (x)是区间(a,b)上的权函数
Ai
b a
( x)n ( x) dx, i 1,2,, n ( xi ) ( x xi )n
用三点Gauss-Legendre求积公式计算,得
1
0.8888888889 0 1
0.5555555556 0.7745966692 1 1.892725829
精确值为1.885618083。可见,在节点数相 同的情况下,用Gauss型求积公式计算, 结果的精确度高于用Newton-Cotes求积公 式计算。
8
9
6
例2 分别用三点Simpson公式和三点
Gauss-Legendre求积公式计算积分
解 用三点Simpson公式计算,得
1
1
x 1dx
1
1
1
2 x 1dx ( 1 1 4 0 1 1 1) 1.804737854 6
x 1dx 0.5555555556 0.7745966692 1
1 x
2
1
e dx
1 x
1 x (t 3) 2
2
,则
1
1 e dx 2
2 t 3
1
1
e
2 t 3
dt
记 (t ) e
,则由
(t1 ) (0.8611363116 ) 2.547406932 (t2 ) (0.3399810436 ) 2.120971718
3 5 3 g 0 ( x) 1, g1 ( x) x, g 2 ( x) x , g 3 ( x) x x 5 7 由方程 g3 ( x) 0 解出求积节点
2
5 5 x1 , x 2 0, x3 7 7
计算求积系数
( x x2 )(x x3 ) 7 A1 x dx 1 ( x1 x2 )(x1 x3 ) 25
(t3 ) (0.3399810436 ) 1.819944113 (t4 ) (0.8611363116 ) 1.678637128
得
2
1
1 e dx {0.3478548451 [ (t1 ) (t 4 )] 2 0.6251451549 [ (t 2 ) (t3 )]} 2.020049534
a a
b
b
1 an
b
a
( x)q( x) g n ( x)dx Ai r ( xi ) Ai p( xi )
i 1 i 1
n
n
由此可知,求积公式是Gauss型求积公式。 证毕。
定理2 设f(x)在区间[a,b]上有2n阶连续
导数,则Gauss型求积公式
b
a
( x) f ( x)d Ai f ( xi )
n
n ( x) li ( x) , i 1,2, , n ( x) ( x xi )n j 1 xi x j
n j i
x xj
且 f (x)在区间[a,b]上有 n 阶导数, 的代数精度为2n-1次,则称它为Gauss 型求积公式。
n个节点的所有求积公式中,具有最高 代数精度的求积公式是Gauss型求积公式。 定理1 设 {gk ( x) k 0,1,} 是区间[a,b]上带权ρ (x)的正交多项式 系,则求积公式
1 2
二、几种Gauss型求积公式 1、Gauss-Legendre求积公式 给定权函数ρ(x)≡1和积分区间[-1,1],相 应的正交多项式是Legendre多项式
1 dn Ln ( x) n n [(x 2 1) n ] 2 n! dx
取 Ln (x) 的零点作为求积节点所形成的求积公式
lim Ai f ( xi ) ( x) f ( x)dx
b n i 1 a n
证明略。p167
例1 试构造形如
1
1
x f ( x)dx Ai f ( xi )