数值分析期末复习资料-福大研究生版

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数值分析期末考试和答案

数值分析期末考试和答案

数值分析期末考试和答案一、单项选择题(每题2分,共20分)1. 在数值分析中,下列哪个方法用于求解线性方程组?A. 插值法B. 迭代法C. 直接法D. 拟合法答案:C2. 以下哪个数值方法是用于求解非线性方程的?A. 高斯消元法B. 牛顿迭代法C. 线性插值法D. 拉格朗日插值法答案:B3. 在数值积分中,梯形法则的误差与下列哪个因素无关?A. 被积函数的二阶导数B. 积分区间的长度C. 积分区间的划分数量D. 被积函数的一阶导数答案:D4. 以下哪个数值方法是用于求解常微分方程的?A. 欧拉方法B. 牛顿迭代法C. 拉格朗日插值法D. 高斯消元法答案:A5. 在数值分析中,下列哪个方法用于求解特征值问题?A. 高斯消元法B. 幂迭代法C. 牛顿迭代法D. 梯形法则答案:B6. 以下哪个数值方法是用于求解线性最小二乘问题的?A. 高斯消元法B. 梯形法则C. 正交分解法D. 牛顿迭代法答案:C7. 在数值分析中,下列哪个方法用于求解非线性方程组?A. 高斯消元法B. 牛顿迭代法C. 线性插值法D. 欧拉方法答案:B8. 在数值分析中,下列哪个方法用于求解偏微分方程?A. 有限差分法B. 牛顿迭代法C. 线性插值法D. 梯形法则答案:A9. 在数值分析中,下列哪个方法用于求解优化问题?A. 高斯消元法B. 梯形法则C. 牛顿迭代法D. 单纯形法答案:D10. 在数值分析中,下列哪个方法用于求解插值问题?A. 高斯消元法B. 梯形法则C. 牛顿迭代法D. 拉格朗日插值法答案:D二、填空题(每题2分,共20分)1. 在数值分析中,求解线性方程组的直接法包括______消元法和______消元法。

答案:高斯;LU2. 牛顿迭代法的收敛速度是______阶的。

答案:二3. 梯形法则的误差与被积函数的______阶导数有关。

答案:二4. 欧拉方法是一种求解______阶常微分方程的数值方法。

答案:一5. 幂迭代法是求解______特征值问题的数值方法。

(完整版),数值分析笔记期末复习汇总,推荐文档

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x
*n )
e(x *1)
f
(x *1,
x *2 ,, xn
x *n
)
e(x *n )
n i 1
f
(x *1, x *2 ,, x *n ) xi
e(x *i )
9、加减乘除运算的误差估计
加法

对 误
e(x1 x2 ) e(x1) e(x2 )



误 (x1 x2 ) (x1) (x2 )
x1
b
sign(b) 2a
b2 4ac 109
x1
x2
c a
x2
c a x1
109 109
1
求和时从小到大相加,可使和的误差减小。若干数相加,采用绝对值较小者先加的算法,
结果的相对误差限较小
y 54321100 0.4100 0.3100 0.4100 54322
(三) 注意简化计算步骤,减少运算次数,避免误差积累(秦九韶)
则称 r (x*) 为近似值 x*的相
对误差限。 (2)性质:
当|| er (x*) | 较小时,可用下
是有量纲的。 (2)绝对误差限是正的,有无穷
常取
er
( x*)
e( x*) x*
式计算
绝对误差是误差的绝对值? 多个【则比 * 大的任意正数均
(错)
是绝对误差
限】
r
( x*)
(x*) | x |

x2* =3.14
作为 π 的近似值,则 | e2
| 0.00159
1 102 :三个有效数字 2

x3* =3.1416 作为 π 的近似值,则 | e3
| 0.00000734

数值分析复习提纲(修改完)

数值分析复习提纲(修改完)

第一章 绪论【考点1】绝对误差概念。

近似数的绝对误差(误差):()a =x a E -,如果()δa E ≤则称δ为a 的绝对误差限(误差限)。

【考点2】相对误差限的概念。

近似数a 的相对误差:()()/x a x =a E r -,实际运算()()/a a x a E r -=,a r /δδ=。

【考点3】有效数字定义。

设*x 的近似值a 可表示为n m a a .a a= 21010⨯±,m 为整数,其中1a 是1到9中的一个整数,n a a 2为0到9中的任意整数,若使()n m a||=|x a |E -*⨯≤-1021成立,则a 称近似*x 有位有效数字。

例:设256010002560,00256702.×=.a .=x -*=,则4-10×21=0.00005a -x ≤*。

因为,2-m=所以2n=,a 有2位有效数字。

若257.01000257.02⨯==-a ,则5102100000500000030-≤×=..=x-a ,因为2-=m ,所以3=n ,a 有3位有效数字。

例:设000018.x=,则00008.a=具有五位有效数字。

41021000010-≤×.=x-a ,因为1=m ,所以5=n ,即a 具有五位有效数字。

例:若3587.64=x *是x 的具有六位有效数字的近似值,求x 的绝对误差限。

410×0.358764=x *,即4=m ,6=n ,0.005=1021x -x 6-4⨯≤*【考点4】四舍五入后得到的近似数,从第一位非零数开始直到末位,有几位就称该近似数有几位有效数字。

【考点5】有效数字与相对误差的关系。

设x 的近似数为n m a a .a ×a= 21010±,)(a 01≠如果a 具有n 位有效数字,则的相对误差限为()111021--≤n r ×a δ,反之,若a 的相对误差限为()()1110121--+≤n r ×a δ,则a 至少具有n 位有效数字。

数值分析-期末复习(整理版).doc

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Chapter 1误差
误差限计算、有效数字分析
Chapter 2插值法
差值条件(唯一性)
1、拉格朗日差值
a)插值基函数
b)差值余项
2、牛顿插值
构造差商表
3、埃尔米特插值
构造三次埃尔米特插值多项式如下
4、分段低次插值
5、三次样条插值(概念)
Chapter 3函数逼近与曲线拟合(送分)1、最小二乘法写出法方程
2、范式计算(向量、矩阵)
Chapter 4数值积分与数值微分1、梯形公式、辛普森公式
2、代数精度判断
3、龙贝格求积公式
4、高斯求积公式
5、高斯-勒让德求积公式
6、数值微分了解即可
Chapter 5解线性方程组的直接方法
1、消元法
2、 LU 分解法
Chapter 6解线性方程组的迭代法
1、雅克比迭代法、高斯- 塞德尔迭代法公式(会写)
2、给迭代公式,判断收敛性,谱半径。

Chapter 7非线性方程求根
1、二分法(先判断有根区间)
2、迭代的收敛性
3、牛顿迭代法(代公式)
Chapter 9常微分方程初值问题数值解法
1、公式计算:四种,欧拉公式、改进的欧拉公式、隐式、梯形公式
2、判断局部截断误差(泰勒公式)
3、单步法的收敛性和稳定性分析
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福州大学数值分析考试复习题

福州大学数值分析考试复习题

4.设432()542f x x x x x =+++和节点/2,0,1k x k k ==则014[,]f x x x = 。

5.当1,1,2x =-时,()0,3,4f x =-,则()f x 的二次插值多项式为 。

(0,1,2,3,4)ix i =为互异结点,则44()i ii x l x =≡∑()i l x 为拉格朗日插值基函数。

6.设3R x ∈,123()3f x x x x =++是否为向量范数?(填是或否) 。

7.1000()()f x dx A f x ≈⎰当A = ,x = 时该求积公式具有尽可能高的代数精度。

8.(3,0,4,12)Tx =-,则2x = ,1123A -⎡⎤=⎢⎥⎣⎦,则A ∞= ,()A ρ= 。

9.解线性方程组AX=b 的迭代公式f BX X k k +=+)()1(,对任意给定的初值)0(x 都收敛的充要条件是 _______ __ 10.当恒有()1g x '≥时,迭代法1()k k x g x +=的敛散性为11.牛顿法求重根是 阶收敛的,求解的牛顿法迭代公式是: 。

12.在常微分方程初值问题中,改进的欧拉方法具有 阶的精度。

其整体截断误差为 。

1. 给定点集的多项式插值是唯一的,则其多项式表达式也是唯一的。

--------------------------------- 【 】2. 代数精确度是衡量算法稳定性的一个重要指标。

【 】3. 只要矩阵是对称的,则1A A ∞≡------ ----- 【 】4. 非线性方程求根的牛顿迭代法有可能发散。

-------------------- 【 】5. 显式方法的优点是计算简单且稳定性好。

-----------------------【 】1. 有效数*0.0490y =的有效位数为 绝对误差限:2.的相对误差不超过0.1%应取 位有效数字。

3. 改变计算公式,使之用计算机实现时能给出更为精确的结果(1)1cos 2-(2)作均差表,写出相应的三次Newton插值多项式,并计算f (1.5)的近似值。

数值分析期末复习(整理版)

数值分析期末复习(整理版)

Chapter 1 误差误差限计算、有效数字分析•绝对课差址t洵准确俏”*为工的-个近似偵「称T —工対近似偵.T '的絶村谋差,简厳供邛*可简记为E.|g(T)|=| T —*|兰£(/)数值貞门称为T的11绐对误差限或误差限*l『*、F(x ) x —x E© ) = —=——为近似值/的担zt溟誉可简{己址•有效数字若才作加的近tilt其鲍对误差的绝对值不超过某一位数字的半个单恆,而该位数字到F的第—位非零数字共有斤位關称用F近恤时具有血有效做字'简称丫有畀位有效数字.Chapter 2插值法差值条件(唯一性)1、拉格朗日差值a) 插值基函数b) 差值余项2.2拉格朗曰抽值2.2.1基函数考虑最简单、晟舉本的骼值问起+ 求押次插值家项式『低)…肋,便加滿足播值条伸可知,除斗点外.其余都星”.巧的零点■械可诛< (A) ^.4(X 一%[…(-V址 d 為"* <A -A;)X)=A(X - J- (A- - \_, )(.Y -J)其中M为常數.由&工戶1町得』=-------------------- -----------------(閔円)心7冷K%-咖卜-a -斗)和対讼>:T^V为准确血"为玄的一个近似伉称relativeerror称之为拉厳朗LI垒曲绘都是M次帝项武.. 2.1.2拉榕朗n插佢雾项式利用拉辭朗H皋啦数/态人构造次数不趙过"的雾项式£(巧二必机朗+^( v) + •…I J;/,(.v) = £昭(曰可知其搆足7韩为拉格阴Id插说饕砂式.再由插菽牟嘶的唯亠杵“ 鲁 D I特别地*造时又叫钱件擂僮其几何童又为过两点的直级-当*匸2时又叫拋物<线)掩值•具几何鳶义为过三点的拋物线.滾丘阖淘若取人1).伸伏=札1*…飒由插痕参项式的唯一性有£址工)# =x\ k= 0」厂』特别当k-OfiL就得到£佃-1□则铉格朗U的丄抚抽值雾项式为V)= j^(j(X> + I'Jj (x> + j/2(.v) * MQO=(2)弓…仗扣讪—协-町H^)xll(A + l)(r-JX^ 4}+3x —(x H)(x-LXx-3) 8 15■裁1M T-3X V-4)+^X HX A-1M A4)+ l(.v+lX.v-lXr-3)+ 3)a 1已知$ =五,耳=4眄=S.用皴件插值f即一次插惟藝坝如历的近似值.解片=2・曲=3•菇函数付别为:t-9 1 x-4 I4(J)=——=—(x-9j, Zjx)=——= -{x -4)砂14-9 5尸门9-4 5播債孝项式为V)-片fj.i) +」'占(巧-2x^(.v 夕”:(* 4)---(.V 4 J -4)(- (X + fr))所以乔金厶⑺二空R点5使2求过啟-1,-毎川』人(乱-创*(4」)的抛物线播值(即三次插値务项式).蔦-U 斗=-t t A|二L x2=3»A3- 4以为苗点加墓函.数分别为:厶何」匸迪住1±J (.r +lXA -3}(x-4)1(1 ► 1)(1-3)(1- 4J 12心)」:十汽-1年¥二Uw心一ncz (34-1X3-1X3-4) K=⑴】心-叭7= *十叫讣7】(4 + IX4-1X4-3) 152.23極値肇项M tt'r滾^Ji n(x)=f(x)兀糾也称为"次1川甘"叱插伯赛境式的余坝。

数值分析复习课1-2-3

数值分析复习课1-2-3
2.设A为对称矩阵,且a11 0, 经高斯消去法一步 a11 A11 A A 0 A2 试证明 A2 亦是对称矩阵
( 2)
总复习
3. 用平方根法解方程组
2 2 x1 10 4 2 2 3 x2 5 2 3 14 4 x3
1 1 x (a ) y , 1 2x 1 x 2x2 (b) y ; (1 2 x )(1 x ) 2 (a ) y , 1 1 x x x x x
(b) y 1 1 x x ; x x
总复习
第二、三章
线性方程组的高斯消去法与高斯主元素法: 完全主元素法和列主素法。 选主元素消去法是数值稳定的方法,且一般 具有较高精度,是目前解中、小 型稠密矩阵方 程组(计算机内存能够存放 A的全部元素)或 带状方程组可靠而有效的方法。 三角分解法:解三对角矩阵方程组(A的对 角元占优)的追赶法,解对称正定矩阵方程组的 平方根法都是三角分解法,且都是数值稳定的方 法,这些方法不选主元素,也具有较高的精度。
总复习
利用函数的泰勒展开估算误差是一种误差估 计的一般方法。 为了防止误差传播、积累带来的危害,以提 高计算的稳定性,在计算中应注意以下几点: 1.选用稳定性好的计算公式; 2.简化计算步骤和公式,设法减少运算次数; 3.合理安排运算顺序,避免“大数”淹没“小 数”; 多个数相加时其绝对值小者先加;多个数相乘 时,其有效位数多者先乘; 4.避免两相近数相减; 5.避免绝对值太小的数作为除数。
* T (0)
(0,0,0) .
T
总复习
8.用SOR方法(分别取 1.0, 0.9, 1.1) 解方程组
0 x1 0 4 1 0 1 0 1 4 1 0 1 0 5 x2 0 0 1 x 3 0 0 1 4 1 0 0 4 1 0 x4 6 0 1 0 1 4 1 x5 2 0 1 0 1 4 0 x6 6

数值分析期末知识点总结

数值分析期末知识点总结

数值分析期末知识点总结一、引言数值分析是一门研究如何使用计算机提高数学模型数值计算精度和效率的学科。

它是计算数学的一个重要分支,涉及到数值计算、数值逼近和误差分析等一系列内容。

在数值分析课程中,我们将学习到数值解微分方程、线性代数问题的求解、插值与拟合、积分等一系列内容。

本文将对数值分析期末知识点进行总结,以便帮助大家复习。

二、常见数值计算方法1. 插值与拟合插值与拟合是数值分析中重要的内容,它们用于在给定数据点集上构造一个函数,以便在其他点上进行求值。

插值是通过一些已知数据点来求得一个函数,使得这个函数能够通过这些点,而拟合则是通过已知数据点来求得一个函数,使得这个函数在这些点附近能够比较好地拟合数据。

常见的插值方法包括线性插值、拉格朗日插值、牛顿插值等;而拟合方法包括最小二乘法拟合、多项式拟合等。

2. 数值解微分方程数值解微分方程是数值分析的一个重要内容,它讨论如何使用计算机对微分方程进行数值求解。

微分方程是自然界中描述变化的数学方程,它们在物理学、化学、生物学等领域都有着重要的应用。

数值解微分方程的方法包括欧拉法、中点法、四阶龙格-库塔法等。

3. 数值线性代数数值线性代数是数值分析领域的另一个重要内容,它讨论如何使用数值方法解决线性代数问题。

原始的线性代数问题可能非常大或者非常复杂,因此我们常常需要使用计算机进行数值计算。

数值线性代数的方法包括高斯消元法、LU分解、Jacobi迭代法、Gauss-Seidel 迭代法等。

4. 数值积分数值积分是数值分析的一个重要内容,它讨论如何使用数值方法对积分进行数值求解。

在实际问题中,有很多积分问题是无法解析求解的,因此我们需要使用数值方法进行近似求解。

数值积分的方法包括复合辛普森法、复合梯形法、龙贝格积分法等。

三、数值分析的误差分析在数值计算过程中,我们会遇到误差的问题。

这些误差可能来自于测量、舍入、截断等各种原因。

因此,误差分析是数值分析中一个非常重要的内容。

(整理)《数值分析》期末复习纲要.

(整理)《数值分析》期末复习纲要.

《数值分析》期末复习纲要 第一章 数值计算中的误差分析主要内容(一)误差分析 1、误差的基本概念:(1)绝对误差:设x 是精确值, *x 是其近似值,则称()E x x x*=-是近似值*x 的绝对误差,简称误差。

特点:可正可负,带量纲。

(2)相对误差:称()r x x E x x *-=是近似值*x 的相对误差,若精确值x 未知,则定义()r x x E x x **-=。

注: 由四舍五入得到的近似值,误差不超过最末位的半个单位(准确到最末位)。

2、有效数字的概念:P6;3、算法的数值稳定性:数值稳定的算法:初始数据所带有的误差在计算的过程中能得到有效控制,不至于因误差的过度增长影响计算结果的精度。

数值不稳定的算法:初始数据所带有的误差在计算的过程中得不到有效控制,以至于因误差的过度增长而使计算结果的精度大大降低。

P11:例子(二)算法设计的基本准则P11-15 应用实例:课堂练习,作业基本要求1、掌握误差、有效数字等基本概念2、熟记算法设计准则,并能依据算法设计准则构造或选择计算公式。

(参见课堂练习、作业)第二章 线性代数方程组的数值解法直接法:不计初始数据的误差和计算过程中的舍入误差,经过有限步四则运算求得方程组的精确解。

迭代法:先给出方程组解的某一初始值,然后按照一定的迭代法则(公式)进行迭代,经过有限次迭代,求得满足精度要求的方程组的近似解。

主要内容(一)直接法的基本模式:高斯顺序消去法基本思想:按照各方程的自然排列顺序(不交换方程),通过按列消去各未知元,将方程组化为同解的三角形方程组来求解求解过程:⎩⎨⎧回代过程消元过程应用实例:课堂例题;练习 (二)高斯列主元消去法基本思想:按列消元,但每次按列消元之前,先选取参与消元的 方程首列系数,选取绝对值最大者,通过交换方程,使之成为主元,再进行消元。

(每一步消元之前先按列选取主元) 应用实例:课堂例题,作业(三)迭代法基本原理:(1)将原方程组b Ax =改写成如下等价形式:f Bx x += (2)构造相应的迭代公式:f Bx x m m +=-)1()((3)任取一初始向量)0(x代入上述迭代公式,经迭代得到向量序列{}Tm n m m m x x x x ),,,()()(2)(1)( =,如果该向量序列{})(m x 收敛于某一向量Tn x x x x ),,,(21****= ,即),,2,1(lim )(n i x x i m i m ==*∞→Tn x x x x ),,,(21****= 即为原方程组的解。

数值分析期末复习

数值分析期末复习

《数值分析》期末复习提纲第一章数值分析中的误差(一) 考核知识点误差的来源类型;绝对误差和绝对误差限,相对误差和相对误差限,有效数字;绝对误差的传播。

误差的定性分析(二)复习要求1. 知道产生误差的主要来源。

2. 了解绝对误差和绝对误差限、相对误差和相对误差限和有效数字等概念以及它们之间的关系。

3. 知道四则运算中的误差传播公式。

4. 避免误差危害的若干原则第二章插值法(一) 考核知识点插值函数,插值多项式,被插值函数,节点;拉格朗日插值多项式:插值基函数;均差及其性质,牛顿插值多项式;分段线性插值、线性插值基函数。

(二)复习要求1. 了解插值函数,插值节点等概念。

2. 熟练掌握拉格朗日插值多项式的公式,知道拉格朗日插值多项式余项。

3. 掌握牛顿插值多项式的公式,了解均差概念和性质,掌握均差表的计算,知道牛顿插值多项式的余项。

4. 掌握分段线性插值的方法和线性插值基函数的构造。

第三章函数逼近(一) 考核知识点函数逼近的基本概念,内积,范数,勒让德与切比雪夫正交多项式,最佳一次一致逼近,最佳平方逼近,曲线拟合的最小二乘法(二)复习要求1. 熟练掌握内积,范数等基本概念。

2. 熟练掌握勒让德与切比雪夫正交多项式的性质。

3. 掌握用多项式做最佳平方逼近的方法。

4. 最小二乘法及其计算方法。

第四章数值积分与数值微分(一) 考核知识点数值求积公式,求积节点,求积系数,代数精度;插值型求积公式,牛顿―科特斯求积公式,牛顿―科特斯系数及其性质,(复合)梯形求积公式,(复合)Simpson求积公式;高斯型求积公式,高斯点,(二点、三点)高斯―勒让德求积公式;(二) 复习要求1. 熟练掌握数值积分和代数精度等基本概念。

2. 熟练掌握牛顿−科特斯求积公式和科特斯系数的性质。

熟练掌握并推导(复合)梯形求积公式和(复合)Simpson求积公式。

3. 知道高斯求积公式和高斯点概念。

会用高斯−勒让德求积公式求定积分的近似值。

数值分析期末复习-福大研究生版

数值分析期末复习-福大研究生版

数值分析期末复习题型:一、填空 二、判断 三、解答(计算) 四、证明第一章 误差与有效数字一、 有效数字1、 定义:若近似值x*的误差限是某一位的半个单位,该位到x*的第一位非零数字共有n 位,就说x*有n 位有效数字。

2、 两点理解:(1) 四舍五入的一定是有效数字(2) 绝对误差不会超过末位数字的半个单位eg. 3、 定理1(P6):若x*具有n 位有效数字,则其相对误差限为4、 考点:(1)计算有效数字位数:一个根据定义理解,一个根据定理1(P7例题3)二、 避免误差危害原则 1、 原则:(1) 避免大数吃小数(方法:从小到大相加;利用韦达定理:x1*x2= c / a )(2) 避免相近数相减(方法:有理化)eg. 或(3) 减少运算次数(方法:秦九韶算法)eg.P20习题14三、 数值运算的误差估计 1、 公式:(1) 一元函数:|ε*( f (x *))| ≈ | f ’(x *)|·|ε*(x )|或其变形公式求相对误差(两边同时除以f (x *)) eg.P19习题1、2、5(2) 多元函数(P8)eg. P8例4,P19习题4第二章 插值法一、 插值条件1、 定义:在区间[a,b]上,给定n+1个点,a ≤x 0<x 1<…<x n ≤b 的函数值yi=f(xi),求次数不超过n 的多项式P(x),使 2、 定理:满足插值条件、n+1个点、点互异、多项式次数≤n 的P(x)存在且唯一二、 拉格朗日插值及其余项1、 n 次插值基函数表达式(P26(2.8))2、 插值多项式表达式(P26(2.9))3、 插值余项(P26(2.12)):用于误差估计*(1)11102n r a ε--≤⨯;x εx εx εx ++=-+();1ln ln ln ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+=-+x εx εx x cos 1-2sin 22x =n i y x P ii n ,,2,1,0)(Λ==4、 插值基函数性质(P27(2.17及2.18))eg.P28例1三、 差商(均差)及牛顿插值多项式 1、 差商性质(P30):(1) 可表示为函数值的线性组合(2) 差商的对称性:差商与节点的排列次序无关 (3) 均差与导数的关系(P31(3.5)) 2、 均差表计算及牛顿插值多项式四、埃尔米特插值(不用背公式) 两种解法:(1) 用定义做:设P 3(x)=ax 3+bx 2+cx+d ,将已知条件代入求解(4个条件:节点函数值、导数值相等各2个)(2) 牛顿法(借助差商):重节点eg.P49习题14 五、三次样条插值定义(1) 分段函数,每段都是三次多项式(2) 在拼接点上连续(一阶、二阶导数均连续) (3)考点:利用节点函数值、导数值相等进行解题第三章 函数逼近与曲线拟合一、 曲线拟合的最小二乘法解题思路:确定ϕi ,解法方程组,列方程组求系数(注意ϕi 应与系数一一对应)eg.P95习题17nj y x S j j ,,1,0,)(Λ==形如y=ae bx 解题步骤: (1) 线性化(2)重新制表(3)列法方程组求解(4)回代第四章 数值积分与数值微分一、 代数精度 1、 概念:如果某个求积公式对于次数不超过m 的多项式准确成立,但对于m+1次多项式不准确成立,则称该求积公式具有m 次代数精度 2、 计算方法:将f(x)=1,x,x 2, …x n 代入式子求解 eg.P100例1二、 插值型的求积公式求积系数定理:求积公式至少具有n 次代数精度的充要条件是:它是插值型的。

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10
100
误差估计:
f
max | f (x) fh (x) |
(x ih) (x (i 1)h) . 2! ixx(i1)h

第三章
最佳一致逼近:(了解) 最佳平方逼近
主要分两种情形:
1. 连续意义下
在空间 L2[a,b]中讨论
2. 离散意义下
在 n 维欧氏空间 Rn 中讨论,只要求提供 f 的样本值
n (x)
(x
xi
)
n
(xi
)
ji
n
n
其中: n (x) (x x j ), n xi (xi x j ) .
j0
j0
ji
例 1 n=1 时,线性插值公式
P1 ( x)
y0
(x x1) (x0 x1)
y1
(x x0 ) (x1 x0 )

例 2 n=2 时,抛物插值公式
P2 (x)
可得: L3 (x) x 2 (x 1 2)
方法二. 令
L3 (x) x(x 1 2) ( Ax B)

L3
(1)
3 2

L3 (1)
1, 2
定 A,B
(称之为待定系数法)

15.设 f (x) x2 ,求 f (x) 在区间[0,1] 上的分段线性插值函数 fh (x) ,并估计误差, 取等距节点,且 h 1/10 .
(2)
2x ( x 1 x
x 1 x) .
(3) 1 cos x sin 2 x sin x .

x
x(1 cos x) 1 cos x
第二章
拉格朗日插值公式(即公式(1))

数值分析总复习

数值分析总复习

A
4
5
4,
X
x2
,
8 4 22
x3
解: l11 a11 16 4,
l21 a21 l11 4 4 1,
l31 a31 l11 2,
4
b
3
.
10
l11 a11 , l21 a21 l11 , l22 a22 l221 ,
l31 a31 l11 , l32 a32 l21l31 l22 , l33 a33 l321 l322 . 19 第20页/共36页
l11 a11 , l21 a21 l11 , l22 a22 l221 ,
l31 a31 l11 , l32 a32 l21l31 l22 , l33 a33 l321 l322 . 18 第19页/共36页
一. 用平方根法求线性方程组AX=b, 其中
16 4 8
x1
26
第27页/共36页
六. 确定求解初值问题
y' f ( x, y), a x b,
y(a)
y0 .
的二步隐式Adams方法
yn1
yn
h 12
(5
fn1
fn
fn1 )
中的参数, 使该方法成为三阶方法, 并写出其局部截断误差主项.
可用数值积分方法或Taylor展开方法
8,
Rn1
1 24
h4
解 (1) 由已知, 当 f (x)分别为1, x, x2时, 求积公式等号成立. 即
11x3dx 1
0 1dx 14
11 2
((1x13
1)x23
)
2
故该公式具有3次代数精确度.
1 xdx 1
0

研究生《数值分析》复习题

研究生《数值分析》复习题
0
1 1 1 ⩽ ∵ ∗ < ∗ S S − x∗ M i ( 3 ) 1 4 ∑ ∗ ∗ ∴ εr (A ) ⩽ · |xi − xi | 4 M i=1 ( 3 ) 1 ∑ ∗ ∗ ∴ εr (A ) ⩽ |xi − xi | M i=1
(k = 0, 1, · ·· , n − 2)
类似地,由 (n − 1) 次多项式 y = xn−1 可证明

求三次样条插值 M0 , M1 , M2 , M3 满足的方程组 M x = b. 第一种边界条件的三弯矩方程 x0 ̸= x2 2 1 M0 0 x0 + x2 x1 ̸= 2 0.5 2 0.5 M1 = −3 0.5 2 0.5 M2 −3 3、设 xi = i + 1 (i = 0, 1, · · · , n − 1),f (x) 为首项系数为一的 1 2 M3 18 n 次多项式,Rn−1 (x) 为其在上述结点上的 (n − 1) 次插值多 项式的余项,求证:|Rn−1 (0)| = |Rn−1 (n + 1)| = n! 7、利用表中数据求方程 x − e−x = 0 的根: |Rn−1 (x)| = f (n) (ξ ) n! ωn (x) = ωn (x) = |ωn (x)| n! n! |Rn−1 (0)| = |ωn (0)| = n! |Rn−1 (n + 1)| = |ωn (n + 1)| = n! 4、令 Vn (x) = Vn (x0 , x1 , · · · , xn−1 , x) 1 1 . = . . 1 1 x0 x1 . . . xn−1 x x2 0 x2 1 . . . x2 n−1 x2 ··· ··· .. . ··· ··· xn 0 xn 1 . . . xn n−1 xn x e

数值分析期末复习

数值分析期末复习

xn 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5
yn 1.0959 1.1ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ41 1.2662 1.3434 1.4164
在计算时,迭代终止的时间可以用上式判别
例. 判别下列方程组用J法和G-S法求解是否收敛
1 1 2 2 1 2 - 2 x1 1 1 x2 = 1 1 x3 1
ttttaluyuxx???????????????????????????求解242649615269186151840??????????????用lu直接三角分解法求解方程组axb其中a9232247????????????b11242621123121363321119ay???????????????????????????????????????????????????????????????????234212312122332147953105231ttylybyyyuxyx?求解即得求解得
所以Gauss-Seidel迭代法发散
说明G-S法发散时而J法却收敛 因此,不能说G-S法比J法更好
例: 已知x=1,4,9的平方根为1,2,3,利用牛顿基本差商
公式求 7 的近似值。 解: x i
xi
1
2
f [ xi , xi +1 ]
f [ xi , xi +1 , xi + 2 ]
1 4
9
3
第三章 函数逼近的基本概念

曲线拟合的最小二乘法 已知一组实验数据,求它的拟合曲线。 线性化 建立法方程组 求解未知变量 给出拟合曲线函数
第四章 数值积分与数值微分



数值积分的基本思想 代数精度 牛顿-科特斯公式 等距离节点的求积公式 n=1 梯形公式 代数精度为1 n=2 Simpson公式 代数精度为3 n=4 Cotes公式 代数精度为5 偶阶求积公式的代数精度

数值分析期末复习要点总结

数值分析期末复习要点总结

数值分析期末复习要点总结数值分析是一门研究用数值方法来解决数学问题和科学工程问题的学科。

它包括数值计算、数值逼近、数值求解以及数值模拟等内容。

本文将从数值计算的基础知识、数值逼近方法、数值求解方法以及数值模拟方法等方面进行复习要点总结。

一、数值计算的基础知识1. 计算误差:绝对误差、相对误差、有效数字、舍入误差等等。

2. 机器精度:机器数、舍入误差、截断误差等等。

3. 数值稳定性:条件数、病态问题等等。

4. 误差分析:前向误差分析、后向误差分析等等。

二、数值逼近方法1. 插值方法:拉格朗日插值、Newton插值、Hermite插值等等。

2. 曲线拟合:最小二乘法、Chebyshev逼近等等。

3. 数值微分:前向差分、后向差分、中心差分等等。

4. 数值积分:梯形法则、Simpson法则等等。

三、数值求解方法1. 非线性方程求解:二分法、牛顿迭代法、弦截法等等。

2. 线性方程组求解:直接法(Gauss消元法、LU分解法)和迭代法(Jacobi法、Gauss-Seidel法)。

3. 特征值和特征向量:幂法、反幂法、QR分解法等等。

4. 非线性最优化问题:牛顿法、拟牛顿法、梯度下降法等等。

四、数值模拟方法1. 常微分方程数值解法:Euler法、改进Euler法、Runge-Kutta法等等。

2. 偏微分方程数值解法:差分法、有限元法、有限差分法等等。

3. 数值优化方法:线性规划、非线性规划、整数规划等等。

五、数值计算软件1. MATLAB基础:向量、矩阵、符号计算等等。

2. MATLAB数值计算工具箱:插值与拟合工具箱、符号计算工具箱等等。

3. 其他数值计算软件:Python、R、Octave等等。

总结数值分析是一门重要的数学学科,它为解决实际问题提供了有效的数值方法。

在数值计算的基础知识中,我们需要了解计算误差、机器精度和数值稳定性等概念,同时也需要掌握误差分析的方法。

数值逼近方法包括插值、曲线拟合、数值微分和数值积分等内容,其中插值和拟合是常见的逼近方法。

数值分析期末复习知识点

数值分析期末复习知识点

第一章(有效数字位数)1、经四舍五入取近似值,其绝对误差限不超过末尾数字的半个单位。

2、设X*为准确值,X为近似值,称e=X*-X为近似值X的绝对误差,简称误差(显然e可正可负,准确值X*未知,因此e的准确值无法求出)3、|e|=|X-X*|≤ŋ,则称ŋ为近似值X的绝对误差限,简称误差限。

4、e r=e/X*称为相对误差,由于准确值X*总是未知的,所以也把e r*=e/X称为近似值X的相对误差5、|e r*|=|e/X|≤ŋ*,则称ŋ*为近似值X的相对误差限6、设X是X*的近似值,如果|X*-X|≤1/2×10-k,则称用X近似值表示X*时准确到小数点后第k位,并称从小数点后第k位起,直到最左边的非零数字之间的所有数字为有效数字,称有效数字的位数为有效数位。

7、设X是X*的近似值,X=±10m×0.a1a2…,其中a i(i=2,3…)是0到9之间的自然数,a1≠0,m为整数,如果|X*-X|≤1/2×10m-n,那么称近似值有n位有效数字。

8、四舍五入所得到的数均为有效数字,但并不是说非四舍五入所得到的数不能为有效数字。

第二章、非线性方程求根(不动点迭代、牛顿法、弦截法、快速弦截法、局部收敛、全局收敛、收敛阶)1、不动点迭代法(迭代法)(单根区间求解方法):将非线性方程f(x)=0化为一个同解方程x=ø(x),若要求f(x*)=0,则x*=ø(x*),称x*为f(x)的零点,为ø(x)的一个不动点。

2、定理:设迭代函数ø(x)在【a,b】上连续,且满足(1)当x∈【a,b】时,a≤ø(x)≤b,(2)存在一正数L,满足0<L<1,且∀x∈【a,b】,有|ø/(x)|≤L<1。

则1、方程x=ø(x)在【a,b】内有唯一解x*。

2、对于任意初值x0∈【a,b】,迭代法x k+1=ø(x k)均收敛x*3、设ø(x)有不动点x*,如果存在x*的一个邻域 S:|X*-X|< ŋ,对任意初值x0∈S,迭代过程x k+1=ø(x k)均收敛,则称迭代过程在根x*邻近局部收敛。

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数值分析期末复习题型:一、填空 二、判断 三、解答(计算) 四、证明第一章 误差与有效数字一、 有效数字1、 定义:若近似值x*的误差限是某一位的半个单位,该位到x*的第一位非零数字共有n 位,就说x*有n 位有效数字。

2、 两点理解:(1) 四舍五入的一定是有效数字(2) 绝对误差不会超过末位数字的半个单位eg. 3、 定理1(P6):若x*具有n 位有效数字,则其相对误差限为4、 考点:(1)计算有效数字位数:一个根据定义理解,一个根据定理1(P7例题3)二、 避免误差危害原则 1、 原则:(1) 避免大数吃小数(方法:从小到大相加;利用韦达定理:x1*x2= c / a )(2) 避免相近数相减(方法:有理化)eg. 或(3) 减少运算次数(方法:秦九韶算法)eg.P20习题14三、 数值运算的误差估计 1、 公式:(1) 一元函数:|ε*( f (x *))| ≈ | f ’(x *)|·|ε*(x )|或其变形公式求相对误差(两边同时除以f (x *)) eg.P19习题1、2、5(2) 多元函数(P8)eg. P8例4,P19习题4第二章 插值法一、 插值条件1、 定义:在区间[a,b]上,给定n+1个点,a ≤x 0<x 1<…<x n ≤b 的函数值yi=f(xi),求次数不超过n 的多项式P(x),使 2、 定理:满足插值条件、n+1个点、点互异、多项式次数≤n 的P(x)存在且唯一二、 拉格朗日插值及其余项1、 n 次插值基函数表达式(P26(2.8))2、 插值多项式表达式(P26(2.9))3、 插值余项(P26(2.12)):用于误差估计*(1)11102n r a ε--≤⨯;x εx εx εx ++=-+();1ln ln ln ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+=-+x εx εx x cos 1-2sin 22x =n i y x P ii n ,,2,1,0)( ==4、 插值基函数性质(P27(2.17及2.18))eg.P28例1三、 差商(均差)及牛顿插值多项式 1、 差商性质(P30):(1) 可表示为函数值的线性组合(2) 差商的对称性:差商与节点的排列次序无关 (3) 均差与导数的关系(P31(3.5)) 2、 均差表计算及牛顿插值多项式四、埃尔米特插值(不用背公式) 两种解法:(1) 用定义做:设P 3(x)=ax 3+bx 2+cx+d ,将已知条件代入求解(4个条件:节点函数值、导数值相等各2个)(2) 牛顿法(借助差商):重节点eg.P49习题14 五、三次样条插值定义(1) 分段函数,每段都是三次多项式(2) 在拼接点上连续(一阶、二阶导数均连续) (3)考点:利用节点函数值、导数值相等进行解题第三章 函数逼近与曲线拟合一、 曲线拟合的最小二乘法解题思路:确定ϕi ,解法方程组,列方程组求系数(注意ϕi 应与系数一一对应)eg.P95习题17nj y x S j j ,,1,0,)( ==形如y=ae bx 解题步骤: (1) 线性化(2)重新制表(3)列法方程组求解(4)回代第四章 数值积分与数值微分一、 代数精度 1、 概念:如果某个求积公式对于次数不超过m 的多项式准确成立,但对于m+1次多项式不准确成立,则称该求积公式具有m 次代数精度 2、 计算方法:将f(x)=1,x,x 2, …x n 代入式子求解 eg.P100例1二、 插值型的求积公式求积系数定理:求积公式至少具有n 次代数精度的充要条件是:它是插值型的。

三、 牛顿-科特斯公式1、 掌握科特斯系数n=1,2的情况即可(P104表4-1),性质:和为1,对称性2、 定理:当阶n 为偶数时,牛顿-科特斯公式至少具有n+1次代数精度3、 复合梯形公式(P106)及余项(P107)4、 复合辛普森公式及余项(P107)四、 高斯型求积公式1、定义:如果求积公式具有2n+1次代数精度,则称其节点x k 为高斯点。

第五章 解线性方程组的直接方法一、 LU 分解1、特点:L 对角线均为1,第一列等于A 的第一列除以a 11;U 的第一行等于A 的第一行2、LU 分解唯一性:A 的顺序主子式Di ≠0二、 平方根法例题:用平方根法解对称正定方程组 解:先分解系数矩阵A⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛91096858137576321x x x三、范数1、向量范数定义及常用范数2、矩阵范数定义及常用范数3、条件数4、谱半径(非常重要)可用于填空题计算以及大题证明题中判断收敛第六章 解线性方程组的迭代法一、 雅克比和高斯-赛德尔迭代法用向量法二、 迭代收敛性判断迭代法收敛的两种判断方法: 1、 严格对角占优2、 谱半径小于1(谱半径越小,收敛速度越快)三、 SOR 法1、 计算公式(P194)2、 SOR 迭代法收敛的必要条件:SOR 迭代收敛,则0〈W 〈2。

3、 SOR 迭代法收敛的充要条件:A 为对称正定矩阵且0〈W 〈2,则SOR 收敛。

第七章 非线性方程与方程组的数值解法一、 二分法1、 优缺点:算法简单且总是收敛,但收敛慢。

2、 公式 <ε可能考点:已知ε、b 、a ,求n二、 不动点迭代及收敛性1、 形式:x k +1=ϕ(x k ) (k =0,1,2, ) (由f (x )=0移项得)x *=ϕ(x *)为ϕ(x )的不动点2、 定理1(不动点存在唯一性或整体收敛):设ϕ(x)∈C[a, b]满足以下两个条件: 1º 对任意x ∈[a , b ]有a ≤ϕ(x )≤b .2º 存在正数L <1,使对任意x ,y ∈[a , b ]都有 则ϕ(x )在[a , b ]上存在唯一的不动点x *。

3、 定理2:设ϕ(x )∈C[a , b ]满足定理1中的两个条件,有误差估计式 4、 定理3(局部收敛):设x *为ϕ(x )的不动点,在x *的某个邻域连续,且,则迭代法x k +1=ϕ(x k )局部收敛.做法:不动点x *不知道,用x *附近的x 0代替(题目已知“根附近x 0”,代入)(x ϕ'1)(<'*x ϕ111*()()22n n n n x x b a b a +-≤-=-y x L y x -≤-)()(ϕϕ.1或.1101k k k k k x x LL x x x x L L x x --≤---≤-+**x 0证明,则迭代法局部收敛)5、 定理4(收敛阶的定义及判定定理):对于迭代过程xk+1=(xk),如果(p)(x)在所求根x*的邻近连续,并且 则该迭代过程在x*的邻近是p 阶收敛的.三、 牛顿迭代法(切线法)及应用(大小题都可考)1、 公式:2、 收敛性:x*为单根时,牛顿迭代法在根x*的邻近是二阶(平方)收敛;x*为重根时,仅为线性收敛。

3、 应用:用牛顿法求解法:令f(x)=x 2-c ,代入公式求解。

Eg.P239习题13第八章 矩阵特征值计算一、 格什戈林圆盘掌握λ范围即可。

Eg.P243例1 二、 幂法1、 计算公式:则有 eg.P248例2三、 豪斯霍尔德变换(初等反射矩阵)1、 定义2、 约化定理(P255)eg.P260例7考点:用初等反射矩阵将A 进行QR 分解或转化为上海森伯格矩阵(思想相同,不同之处上海森伯格矩阵对角线下还有一列)四、 吉文斯变换(平面旋转变换)思想:将每列a ii 以下的元素一个一个变为0. Eg.P2571)(<'*x ϕC ,)max(lim 11x x u k k =∞→.lim 1λμ=∞→k k .0)(,0)()()()()1(≠===''='**-**x x x x p p ϕϕϕϕ ),1,0()()(1 ='-=+k x f x f x x kk k k ()⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧====≠=-向量的规范化 .),2,1( ,max ,,0100k k kk k k k /v u k v Au v u v μμ第九章 常微分方程初值问题数值解法一、 欧拉公式1、公式: eg.P317习题4二、 梯形公式 1、公式:考法:用移项做,将右式中的y n+1移到左边,求出y n+1的表达式,再将各节点代入求解y i eg.P317习题3三、 改进的欧拉方法(二阶R -K 公式)1、公式:Eg.P316习题2四、 局部截断误差1、定义:T n+1=y (x n+1)-y n+1=O (h (p+1)).——p阶精度注意点:要求局部截断误差主项时还应多写一项;泰勒展开 eg.P317-318习题6、7、11、12预测考题: 一、 填空1、 有效数字计算2、 避免误差危害原则3、 误差估计4、 插值条件定义:求n 次插值多项式5、 插值基函数性质6、 差商的对称性7、 三次样条插值定义:求系数8、 根据代数精确度定义求解等式右边的系数或求解代数精确度,),(1n n n n y x hf y y +=+.)],(),([2111+++++=n n n n n n y x f y x f hy y ),(1n n n n y x hf y y +=+[]),(),(2111+++++=n n n n n n y x f y x f hy y9、 向量或矩阵范数、条件数计算 10、 二分法:求n 二、 判断1、 插值条件定理(条件缺一不可)。

Eg.对给定的数据做插值,插值函数个数可以有许多。

(√)2、 给定点集的多项式插值是唯一的,则其多项式表达式也是唯一的。

(×)3、 代数精确度是衡量算法稳定性的一个重要指标。

(×)4、 求积公式的阶数与所依据的插值多项式的次数一样。

(×)5、 梯形公式与两点高斯公式的精度一样。

(×)6、 SOR 迭代法收敛,则松弛参数0〈W 〈2。

(√)7、 A 对称正定则SOR 迭代一定收敛。

(×)8、 只要矩阵是对称的,则1A A ∞≡。

(√)9、 x*为单根时,牛顿迭代法是二阶收敛的,x*为重根时,是线性收敛的。

所以牛顿迭代法总是收敛的。

(×) 10、一定收敛。

(×)或≥1一定发散。

(√)11、 |1+h λ |≤1为欧拉法的绝对稳定域,h λ越大越稳定。

(√)三、 计算1、 牛顿插值多项式计算2、 最小二乘拟合3、 复合梯形公式及余项或复合辛普森公式及余项考一题4、 利用LU 解方程组5、 代数精确度:求等式右边系数、代数精确度m 、余项6、 利用初等反射矩阵或吉文斯变换进行QR 分解7、 用梯形公式或改进的欧拉公式求解初值问题四、 证明1、 用雅克比和高斯-赛德尔迭代法证明收敛性(借助谱半径求解)eg.P209习题3、5、62、 不动点迭代(应用定理4)可能考题:证明某个迭代式子至少3阶收敛解法:计算1阶、2阶导数为0,无需证明3阶不为0(如果题目是“证明某个迭代式子是3阶收敛”,则需证明3阶不为0)eg.P239习题15 3、 局部阶段误差可能考题:给定y n+1的式子,求式子中的系数及局部阶段误差主项,并说明是几阶解法:利用局部截断误差的定义并借助泰勒展开1)(<'*x ϕ)(x ϕ'。

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