数值积分与数值微分习题课
数值分析课程第五版课后习题答案(李庆扬等)
数值分析课程第五版课后习题答案(李庆扬等)数值分析课程第五版课后习题答案(李庆扬等)第一章：数值分析导论1. 解答：数值分析是一门研究如何使用计算机来解决数学问题的学科。
它包括了从数学理论到计算实现的一系列技术。
数值分析的目标是通过近似的方式求解数学问题，其结果可能不是完全精确的，但是能够满足工程或科学应用的要求。
2. 解答：数值分析在实际应用中起着重要的作用。
它可以用于求解复杂的数学方程、计算机模拟及建模、数据的统计分析等等。
数值分析是科学计算和工程计算的基础，对许多领域都有着广泛的应用，如物理学、经济学、生物学等。
3. 解答：数值方法指的是使用数值计算的方式来求解数学问题。
与解析方法相比，数值方法一般更加灵活和高效，可以处理一些复杂的数学问题。
数值方法主要包括了数值逼近、插值、数值积分、数值微分、线性方程组的求解、非线性方程的求根等。
4. 解答：计算误差是指数值计算结果与精确解之间的差异。
在数值计算中，由于计算机的有限精度以及数值计算方法本身的近似性等因素，都会导致计算误差的产生。
计算误差可以分为截断误差和舍入误差两种。
第二章：数值误差分析1. 解答：绝对误差是指实际值与精确值之间的差异。
例如，对于一个计算出的数值近似解x和精确解x_0，其绝对误差为| x - x_0 |。
绝对误差可以衡量数值近似解的精确程度，通常被用作评估数值计算方法的好坏。
2. 解答：相对误差是指绝对误差与精确解之间的比值。
对于一个计算出的数值近似解x和精确解x_0，其相对误差为| (x - x_0) / x_0 |。
相对误差可以衡量数值近似解相对于精确解的精确度，常用于评估数值计算方法的收敛速度。
3. 解答：舍入误差是由于计算机的有限精度而引起的误差。
计算机中使用的浮点数系统只能表示有限的小数位数，因此在进行数值计算过程中，舍入误差不可避免地会产生。
舍入误差会导致计算结果与精确结果之间存在差异。
4. 解答：误差限度是指对于给定的数值计算问题，所能容忍的误差范围。
数值分析简明教程第二版课后习题答案（供参考）
数值分析简明教程第⼆版课后习题答案（供参考）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(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。
数值微分和数值积分-总结复习+习题课(陈)共41页
fff(((xxxiii)12))21h2211h[h[[3ff(f(x(xix)ii))44fff(((xxxiii121)))]3hf6f2((xxfii22())]]2)hh3322
f(1) f(3)
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课堂练习B：用三点公式求
f
(x)
1 (1 x)2
在x=1.0，
1.1，1.2处的导数值，f (x)的函数值如下所示
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课堂练习C：已知
x0
14,x112,x2
3 4
(1)推导以这3个点作为求积节点在[0,1]上
的插值型求积公式。
(2)指明求积公式所具有的代数精度。
(3)用所求公式计算
1 x 2dx
0
。
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解:(1)
x0
14,x112,x2
3 4
A 00 1(( x x 0 x x 1 1 ) )x x 0 ( ( x x 2 2 ))d x 0 1( (x 1 4 1 1 2 2 ) )x 1 4 ( ( 4 3 4 3 ) )d 3 2 x
f(xi)fh(xi h)
xlj ixm i f(xxii)fxj(xj)
f(xih)2 hf(xih)
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3
1、向前差商截断误差
f ( x i h ) f ( x i) h f ( x i) h 2 ! 2f (i) x i i x i h
R ( x i) f( x i) f( x i h h ) f( x i) h 2 f( ξ i) O ( h )
f(x )f(x i) f(x i 1 ) f(x i 1 ) f(x i),
数值分析 习题课2
I ≈ 0.5555556 × [ f (−0.7745967) + f (0.7745967)] + 0.8888889 × f (0) ≈ 10.9484
用n=3的高斯-勒让德公式计算积分：
I ≈ 0.3478548 × [ f (−0.8611363) + f (0.8611363)] +0.6521452 × [ f (−0.3399810) + f (0.3399810)] ≈ 10.95014
x+5 y= 4
，则
作变换
1
y=
1 I2 = ∫ dx, −1 x + 7 1 f ( x) = , x+7 I 2 ≈ f (−0.5773503) + f (0.5773503) ≈ 0.2876712
x+7 4
，则
作变换
1
1 1 1 I4 = ∫ dx, I3 = ∫ dx, −1 x + 11 −1 x + 9 1 1 , f ( x) = , f ( x) = x + 11 x+9 I ≈ f ( −0.5773503) + f (0.5773503) ≈ 0.1823204 I 3 ≈ f (−0.5773503) + f (0.5773503) ≈ 0.2231405 4
R( f ) = − ≤
b − a b − a 4 (4) ( ) f (η ) 180 2
1 1 × 4 × e0 = 0.00035,η ∈ (0,1) 180 2
数理学院
SCHOOL OF MATHEMATICS AND PHYSICS
解：采用复化梯形公式时，余项为
现代科学工程计算基础课后答案
现代科学工程计算基础课后答案《现代科学与工程计算基础》较为详细地介绍了科学与工程计算中常用的数值计算方法、基本概念及有关的理论和应用。
全书共分八章，主要内容有误差分析，函数的插值与逼近，数值积分与数值微分，线性代数方程组的直接解法与迭代解法，非线性方程及非线性方程组的数值解法，矩阵特征值和特征向量的数值解法，以及常微分方程初、边值问题的数值解法等。
使用对象为高等院校工科类研究生及理工科类非“信息与计算科学”专业本科生，也可供从事科学与工程计算的科技工作者参考。
《现代科学与工程计算基础》讲授由浅人深，通俗易懂，具备高等数学、线性代数知识者均可学习。
基本信息出版社: 四川大学出版社; 第1版 (2003年9月1日)平装: 378页语种：简体中文开本: 32ISBN: 7561426879条形码: 9787561426876商品尺寸: 20 x 13.8 x 1.6 cm商品重量: 399 g品牌: 四川大学出版社ASIN: B004XLDT8C《研究生系列教材:现代科学与工程计算基础》是我们在长期从事数值分析教学和研究工作的基础上，根据多年的教学经验和实际计算经验编写而成。
其目的是使大学生和研究生了解数值计算的重要性及其基本内容，熟悉基本算法并能在计算机上实现，掌握如何构造、评估、选取、甚至改进算法的数学理论依据，培养和提高读者独立解决数值计算问题的能力。
目录第一章绪论§1 研究对象§2 误差的来源及其基本概念2.1 误差的来源2.2 误差的基本概念2.3 和、差、积、商的误差§3 数值计算中几点注意事项习题第二章函数的插值与逼近§1 引言1.1 多项式插值1.2 最佳逼近1.3 曲线拟合§2 Lagrange插值2.1 线性插值与抛物插值2.2 n次Lagrange插值多项式2.3 插值余项§3 迭代插值§4 Newton插值4.1 Newton均差插值公式4.2 Newton差分插值公式§5 Hermite插值§6 分段多项式插值6.1 分段线性插值6.2 分段三次Hermite插值§7 样条插值7.1 三次样条插值函数的定义7.2 插值函数的构造7.3 三次样条插值的算法7.4 三次样条插值的收敛性§8 最小二乘曲线拟合8.1 问题的引入及最小二乘原理8.2 一般情形的最小二乘曲线拟合8.3 用关于点集的正交函数系作最小二乘拟合8.4 多变量的最小二乘拟合§9 连续函数的量佳平方逼近9.1 利用多项式作平方逼近9.2 利用正交函数组作平方逼近§10 富利叶变换及快速富利叶变换10.1 最佳平方三角逼近与离散富利叶变换10.2 快速富利叶变换习题第三章数值积分与数值微分§1 数值积分的基本概念1.1 数值求积的基本思想1.2 代数精度的概念1.3 插值型求积公式§2 等距节点求积公式2.1 Newton—CoteS公式2.2 复化求积法及其收敛性2.3 求积步长的自适应选取§3 Romberg 求积法3.1 Romberg求积公式3.2 Richardson外推加速技术§4 Gauss型求积公式4.1 Gauss型求积公式的一般理论4.2几种常见的Gauss型求积公式§5 奇异积分和振荡函数积分的计算5.1 奇异积分的计算5.2 振荡函数积分的计算§6 多重积分的计算6.1 基本思想6.2 复化求积公式6.3 Gauss型求积公式§7 数值微分7.1 Taylor级数展开法7.2 插值型求导公式习题第四章解线性代数方程组的直接法§1 Gauss消去法§2 主元素消去法2.1 全主元素消去法2.2 列主元素消去法§3 矩阵三角分解法3.1 Doolittle分解法（或LU分解）3.2 列主元素三角分解法3.3 平方根法3.4 三对角方程组的追赶法§4 向量范数、矩阵范数及条件数4.1 向量和矩阵的范数4.2 矩阵条件数及方程组性态习题第五章解线性代数方程组的迭代法§1 Jacobi迭代法§2 Gauss-Seidel迭代法§3 超松弛迭代法§4 共轭梯度法习题第六章非线性方程求根§1 逐步搜索法及二分法1.1 逐步搜索法1.2 二分法§2 迭代法2.1 迭代法的算法2.2 迭代法的基本理论2.3 局部收敛性及收敛阶§3 迭代收敛的加速3.1 松弛法3.2 Aitken方法§4 New-ton迭代法4.1 Newton迭代法及收敛性4.2 Newton迭代法的修正4.3 重根的处理§5 弦割法与抛物线法5.1 弦割法5.2 抛物线法§6 代数方程求根6.1 多项式方程求根的Newton法6.2 劈因子法§7 解非线性方程组的Newton迭代法习题……第七章矩阵特征值和特征向量的计算第八章常微方分程数值解法附录参考文献欢迎下载，资料仅供参考!!!资料仅供参考!!!资料仅供参考!!!。
数值积分与数值微分习题课
数值积分与数值微分习题课一、已知012113,,424x x x ===，给出以这3个点为求积节点在[]0.1上的插值型求积公式解：过这3个点的插值多项式基函数为()()()()()()()()()()()()()()()()120201020212101201222021120,0,1,2k k x x x x l x x x x x x x x x l x x x x x x x x x l x x x x x A l x dx k --=----=----=--==⎰()()()()()()()()()()()()111200001021102100101210120202113224111334244131441113324241142x x x x x x A dx dx x x x x x x x x x x A dx dx x x x x x x x x x x A dx x x x x ⎛⎫⎛⎫-- ⎪⎪--⎝⎭⎝⎭===--⎛⎫⎛⎫-- ⎪⎪⎝⎭⎝⎭⎛⎫⎛⎫-- ⎪⎪--⎝⎭⎝⎭===---⎛⎫⎛⎫-- ⎪⎪⎝⎭⎝⎭⎛⎫⎛⎫-- ⎪--⎝⎭⎝==--⎰⎰⎰⎰⎰102313134442dx ⎪⎭=⎛⎫⎛⎫-- ⎪⎪⎝⎭⎝⎭⎰ 故所求的插值型求积公式为()1211123343234f x dx f f f ⎛⎫⎛⎫⎛⎫≈-+ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎰二、确定求积公式()()(11158059f x dx ff f -⎡⎤≈++⎣⎦⎰ 的代数精度，它是Gauss 公式吗？证明：求积公式中系数与节点全部给定，直接检验依次取()23451,,,,,f x x x x x x =，有[](111112151815191058059dx xdx --==⨯+⨯+⨯⎡⎤==⨯+⨯+⨯⎣⎦⎰⎰((((221221331331441441551551215805391058059215805591058059x dx x dx x dx x dx ----⎡⎤==⨯+⨯+⨯⎢⎥⎣⎦⎡⎤==⨯+⨯+⨯⎢⎥⎣⎦⎡⎤==⨯+⨯+⨯⎢⎥⎣⎦⎡⎤==⨯+⨯+⨯⎢⎥⎣⎦⎰⎰⎰⎰本题已经达到2n-1=5。
数值分析第三版课本习题及答案
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11783100n n Y Y -=-( n=1,2,…)计算到100Y .若取783≈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(783≈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02 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6(21)f =-,取2 1.4≈,利用下列等式计算,哪一个得到的结果最好?36311,(322),,9970 2.(21)(322)--++13. 2()ln(1)f x 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22ln(1)ln(1)x x 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)定义的范德蒙行列式,令200011211121()(,,,,)11n n n n n n n n n x x x V x V x x x x x x x xx x ----==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.x 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 ln x -0.916291-0.693147-0.510826-0.357765-0.2231444. 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jx 为互异节点(j =0,1,…,n ),求证:i) 0()(0,1,,);nk kj j j 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()xf x e =的等距节点函数表,若用二次插值求xe 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 nn 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:j x 0.25 0.30 0.39 0.45 0.53 j y0.50000.54770.62450.67080.7280试求三次样条插值()S x 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{}*()nTx 是在[]0,1上带权21x x 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()x f 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nf 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 ()(,)()();()(,)()()()();b baaa f g f x g x dxb f g f x g x dx f a g a =''=''+⎰⎰问它们是否构成内积?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.[]2sin (1)arccos ()1n n x u x 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()sin2f 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.i x 19 25 31 38 44 i y19.032.349.073.397.827. 观测物体的直线运动,得出以下数据:时间t (秒) 0 0.9 1.9 3.0 3.9 5.0 距离s (米) 010305080110求运动方程.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:时间 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 浓度0 1.272.162.863.443.874.154.374.514.584.624.64用最小二乘拟合求()y f t =.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. 现给出一张记录{}{}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)()hh f 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)91,4xdx n =⎰; (4)260sin ,6dx n π-ϕ=⎰.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()()()()()2ba f f x dxb 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()baf 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. 用龙贝格方法计算积分12x e dxπ-⎰,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22201()sin cS a d a π=-θθ⎰,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 nn n ππππ=-+-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:x1.0 1.1 1.2 1.3 1.4 ()f x0.25000.22680.20660.18900.1736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。
数值分析课后习题及答案
第一章 绪论（12） 第二章 插值法（40-42）2、当2,1,1-=x 时，4,3,0)(-=x f ，求)(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计算54.0ln 的近似值。
X 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 x ln -0.916291 -0.693147 -0.510826 -0.357765 -0.223144[解]若取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 ，从而6202186.0604752.19845334.0604752.154.082321.1)54.0(1-=-=-⨯=L 。
若取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 ，从而61531984.0217097.21969765.259519934.0217097.254.0068475.454.004115.2)54.0(22-=-+-=-⨯+⨯-=L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 ，并估计插值余项。
数值计算方法(宋岱才版)课后答案
第一章 绪论一 本章的学习要求（1）会求有效数字。
（2）会求函数的误差及误差限。
（3）能根据要求进行误差分析。
二 本章应掌握的重点公式（1）绝对误差：设x 为精确值，x *为x 的一个近似值，称e x x **=-为x *的绝对误差。
（2）相对误差：r e e x***=。
（3）绝对误差限：e x x ε***==-。
（4）相对误差限：r x x xxεε*****-==。
（5）一元函数的绝对误差限：设一元函数()()()0,df f x f x dx εε***⎛⎫==⋅ ⎪⎝⎭则。
（6）一元函数的相对误差限：()()1r df f x dx f εε****⎛⎫=⋅ ⎪⎝⎭。
（7）二元函数的绝对误差限：设一元函数()()(),0,f f x y f y y εε***⎛⎫∂==⋅ ⎪∂⎝⎭则。
（8）二元函数的相对误差限：()()()1r f f f x y x y f εεε******⎡⎤⎛⎫∂∂⎛⎫⎢⎥=⋅+⋅ ⎪ ⎪∂∂⎝⎭⎢⎥⎝⎭⎣⎦。
三 本章习题解析1. 下列各数都是经过四舍五入得到的近似值，（1）试指出它们有几位有效数字，（2）分别估计1123A X X X ***=及224X A X **=的相对误差限。
12341.1021,0.031,385.6,56.430x x x x ****====解：（1）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。
（2）1111123231312123,,,,A A AA x x x x x x x x x x x x ∂∂∂====∂∂∂由题可知：1A *为1A 的近似值，123,,x x x ***分别为123,,x x x 近似值。
所以()()111rA A Aεε***=()()()12311111123A A A x x x A X X X εεε*******⎡⎤⎢⎥=++⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎛⎫⎛⎫⎛⎫∂∂∂ ⎪ ⎪ ⎪∂∂∂⎝⎭⎝⎭⎝⎭43123131212311111010100.215222x x x x x x x x x **-**-**-***⎡⎤=⨯⨯+⨯⨯+⨯⨯=⎢⎥⎣⎦()222222424441,,,X A Ax A X x x x x ∂∂===-∂∂则有同理有2A *为2A 的近似值，2x *，4x *为2x ，4x 的近似值，代入相对误差限公式：()()222rA A Aεε***=()()24212224A A X X A X X εε*****⎡⎤⎢⎥=+⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎛⎫⎛⎫∂∂ ⎪ ⎪∂∂⎝⎭⎝⎭()33542224411*********X X X X X **--***⎡⎤⎢⎥=⨯⨯+⨯⨯=⎢⎥⎣⎦2. 正方形的边长大约为100cm ，怎样测量才能使其面积误差不超过21cm ? 解：设正方形的边长为x ，则面积为2S x =，2dsx dx=，在这里设x *为边长的近似值，S *为面积的近似值：由题可知：()()1ds s x dx εε***=≤⎛⎫ ⎪⎝⎭即：()21x x ε**⋅≤ 推出：()10.005200xcm ε*≤=。
数值分析--6微分方程数值解习题课
微分方程初值问题数值解习题课一、应用向前欧拉法和改进欧拉法求由如下积分所确定的函数y在点x =0.5,1.0,1.5的近似值。
解：该积分问题等价于常微分方程初值问题其中h=0.5。
其向前欧拉格式为改进欧拉格式为将两种计算格式所得结果列于下表向前欧拉法改进欧拉法0 0 0 01 0.5 0.5 0.444702 1.0 0.88940 0.731373 1.5 1.07334 0.84969二、应用4阶4步阿达姆斯显格式求解初值问题取步长h=0.1.解：4步显式法必须有4个起步值，已知，其他3个用4阶龙格库塔方法求出。
本题的信息有：步长h=0.1；结点；经典的4阶龙格库塔公式为算得,,4阶4步阿达姆斯显格式由此算出三、用Euler方法求问步长应该如何选取，才能保证算法的稳定性？解：本题本题的绝对稳定域为得，故步长应满足四、求梯形方法的绝对稳定域。
证明：将Euler公式用于试验方程，得到整理设计算时有舍入误差，则有据稳定性定义，要想，只须因此方法绝对稳定域为复平面的整个左半平面（？），是A-稳定的。
五、对初值问题证明：用梯形公式求得的数值解为并证明当步长时，收敛于该初值问题的精确解证明：由梯形公式，有整理，得由此递推公式和初值条件，有，则有在区间上有，步长，由前面结果有由x的任意性，得所证。
六。
常微分方程初值问题的单步法为试求其局部截断误差主项并回答它是几阶精度的？解该单步公式的局部截断误差是故局部截断误差主项是，方法是一阶的。
七、对于微分方程，已知在等距结点处的y的值为，h为步长。
试建立求的线性多步显格式与与隐格式。
解：取积分区间，对两端积分：对右端作的二次插值并积分得到线性4步显格式若对右端在两点上作线性插值并积分，有由此产生隐格式八、证明线性多步法存在的一个值，使方法是4阶的。
解：由本题的公式，有当=9时，，局部截断误差是5阶的，故该多步法是4阶方法。
数值分析练习题附答案
目录一、绪论------------------------------------------------------------------------------------- 2-2二、线性方程组直接解法列主元高斯LU LDL T GG T-------------------- 3-6二、线性方程组迭代法----------------------------------------------------------------- 7-10 三、四、非线性方程组数值解法二分法不动点迭代---------------------- 11-13五、非线性方程组数值解法牛顿迭代下山弦截法----------------- 14-15六、插值线性插值抛物线插值------------------------------------------------ 16-18七、插值Hermite插值分段线性插值-----------------------------------------19-22八、拟合------------------------------------------------------------------------------------ 23-24九、数值积分----------------------------------------------------------------------------- 25-29十、常微分方程数值解法梯形欧拉改进----------------------------------- 30-32 十一、常微分方程数值解法龙格库塔------------------------------------------ 33-35绪论1-1 下列各数都是经过四舍五入得到的近似值 ,试分别指出它们的绝对误差限,相对误差限和有效数字的位数.X 1 =5.420, X 2 =0.5420, X 3 =0.00542, X 4 =6000, X 5 =0.6×105注：将近似值改写为标准形式X 1 =（5*10-1+4*10-2+2*10-3+0*10-4）*101 即n=4,m=1 绝对误差限｜△X 1｜=｜X *1-X 1｜≤ 12×10m-n ＝12×10-3 相对误差限｜△r X 1｜= ｜X∗1−X1｜｜X∗1｜≤｜X∗1−X1｜｜X1｜= 12×10-3/5.4201-2 为了使101/2 的相对误差小于0.01%, 试问应取几位有效数字?1-3 求方程x 2 -56x+1=0的两个根, 使它们至少具有4位有效数字( √783≈27.982)注：原方程可改写为(x-28)2=783线性方程组解法（直接法）2-1用列主元Gauss消元法解方程组解：回代得解：X1=0 X2=-1 X3=12-2对矩阵A进行LU分解，并求解方程组Ax=b,其中解：(注：详细分解请看课本P25)A=(211132122)→(211(1/2)5/23/2(1/2)3/23/2)→(2111/25/23/21/2(3/5)3/5)即A=L×U=(11/211/23/51)×(2115/23/23/5)先用前代法解L y＝P b 其中P为单位阵（原因是A矩阵未进行行变换）即L y＝P b 等价为(11/211/23/51)(y1y2y3)＝(111)(465)解得 y 1=4 y 2=4 y 3=35再用回代解Ux ＝y ，得到结果x即Ux ＝y 等价为(2115/23/23/5)(x 1x 2x 3)＝(y 1y 2y 3)＝(443/5) 解得 x 1=1 x 2=1 x 3=1即方程组Ax=b 的解为x ＝(111)2-3 对矩阵A 进行LDL T 分解和GG T 分解，求解方程组Ax=b,其中A=(164845−48−422) ， b ＝(123)解：（注：课本 P 26 P 27 根平方法）设L=(l i j )，D=diag(d i )，对k=1,2,…,n,其中d k =a kk －∑l kj 2k−1j=1d jl ik =(a ik −∑l ij l kj k−1j=1d j )/ d k 即d 1=a 11－∑l 1j 20j=1d j =16－0=16因为 l 21=(a 21−∑l 2j l 1j 0j=1d j )/ d 1=a 21/ d 1=416=14 所以d 2=a 22－∑l 2j 21j=1d j =5－(14)2d 1=4同理可得d 3=9 即得 D=(1649)同理l 11=(a 11−∑l ij l 1j 0j=1d j )/ d 1=1616=1=l 22=l 33 l 21=(a 21−∑l 2j l 1j 0j=1d j )/ d 1=416=14 l 31=(a 31−∑l 3j l 1j 0j=1d j )/ d 1=816=12 l 32=(a 32−∑l 3j l 2j 1j=1d j )/ d 2=−4−12×14×164=−64=－32即L=(114112−321) L T=(114121−321) 即LDL T分解为A=(114112−321)(1649)(114121−321)解解：A=(164845−48−422)→(41212−32−33)故得GG T分解：A=(4122−33)(4122−33) LDL T分解为A=(114112−321)(1649)(114121−321) 由(114112−321)(y 1y 2y 3)＝(123) ，得(y 1y 2y 3)＝(0.250.8751.7083)再由(4122−33)(x 1x 2x 3)＝(0.250.8751.7083) ，得(x 1x 2x 3)＝(−0.54511.29160.5694)2-4 用追赶法求解方程组：解：(4−1−14−1−14−1−14−1−14)→(4−14−1154−415−15615−1556−120956−56209−1780209)由(4−1154−15615−120956−1780209)(y1y2y3y4y5)＝(100200)，得(y1y2y3y4y5)＝(256.66671.785700.4784753.718)再由(1−141−4151−15561−562091)(x1x2x3x4x5)＝(256.66671.785700.4784753.718)，得(x1x2x3x4x5)＝(27.0518.20525.769314.87253.718)线性方程组解法（迭代法）2-1 设线性方程组{4x 1−x 2+2x 3=1−x 1−5x 2+x 3=22x 1+x 2+6x 3=3（1） 写出Jacobi 法和SOR 法的迭代格式（分量形式） （2） 讨论这两种迭代法的收敛性（3） 取初值x (0)=(0，0，0)T ，若用Jacobi 迭代法计算时，预估误差 ｜｜x*-x (10)｜｜∞ （取三位有效数字）解：（1）Jacobi 法和SOR 法的迭代格式分别为Jacobi 法迭代格式SOR（2）因为A 是严格对角占优矩阵,但不是正定矩阵,故Jacobi 法收敛,SOR 法当0<ω≤1时收敛.⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧+--=-+-=+-=+++216131525151412141)(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 xx x ⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧-++-=+-+-=+-+-+=++++++)216131()525151()412141()(3)1(2)1(1)(3)1(3)(3)(2)1(1)(2)1(2)(3)(2)(1)(1)1(1k k k k k k k k k k k k k k k x x x x x x x x x x x x x x x ωωω（3）由(1)可见||B ||∞=3/4,且取x (0)=(0,0,0)T ,经计算可得x (1)=(1/4,-2/5,1/2)T ,于是||x (1)-x (0)||∞=1/2,所以有2-2 设方程组为{5x 1+2x 2+x 3=−12−x 1+4x 2+2x 3=202x 1−3x 2+10x 3=3试写出其Jacobi 分量迭代格式以及相应的迭代矩阵，并求解。
数值分析第五版_李庆扬
数值分析第五版_李庆扬一、课程基本信息课程中文名称：数值分析课程英文名称：Numerical Analysis课程类别：专业基础课开课学期：秋适用专业：信息与计算科学；应用数学总学时：86学时（其中理论课56学时，上机实习30学时）总学分：5（理论课3学分；上机实习2学分）预修课程（编号）：数学分析，高等代数，常微分方程课程简介：本课程是大学本科信息与计算科学和应用数学专业的一门基础课，也是工科研究生的必修课。
本课程的主要内容是研究各种数学问题的数值计算方法的设计、计算误差分析以及有关理论和具体实现的一门数学课程。
是应用数学的重要分支之一。
建议教材：《计算方法》（二版）（邓建中、刘之行），西安，西安交通大学出版社，2001 参考书：[1]数值分析学习指导，关治编，出版社：清华大学出版社，出版时间：2008年；[2]数值分析，何汉林，梅家斌，科学出版社，2007年；[3]《数值计算引论》白峰杉高等教育出版社 2005年[4]《数值分析》（第五版）李庆扬易大义等清华大学出版社 2008年[5]Numerical Analysis，R.Kress，世界图书出版公司20036、数值分析学习辅导习题解析，李宏、徐长发编，华中科技大学出版社，2001年。
二、理论课程教育目标通过本课程的教学使学生能了解现代科学计算中常用的数值计算方法及其基本理论，系统掌握数值分析的基本概念和分析问题、解决问题的基本方法，为运用数值分析的理论知识并为掌握更复杂的现代计算方法打好。
三、理论教学内容与要求（含学时）第一章：计算方法的一般概念（4学时）本章教学内容：理解计算方法的意义、研究内容与方法，理解并掌握误差的概念（包括误差的来源、绝对误差、相对误差），掌握有效数字及舍入误差对计算的影响。
第二章：解线性方程组的直接法（8学时）本章教学内容：1、高斯消去法；选主元的高斯消去法；2、矩阵的LR分解；解三对角方程组的追赶法；解方程组的平方根法；矩阵的求逆；3、方程组的数；病态方程组的判断。
数值分析简明教程课后习题答案
；
。
【解】（1）令时等式精确成立，可列出如下方程组：
解得：，即：，可以验证，对公式亦成立，而对不成立，故公式（1）具有3次代数精度。
（2）令时等式精确成立，可列出如下方程组：
解得：，即：，可以验证，对公式亦成立，而对不成立，故公式（2）具有3次代数精度。
（3）令时等式精确成立，可解得：
即： ，可以验证，对公式亦成立，而对不成立，故公式（3）具有2次代数精度。
由三点公式(51)、(52)和(53)可知，，则
2、（p.96，习题25）设已给出的数据表，
x
1.0
1.1
1.2
f(x)
0.2500
0.2268
0.2066
试用三点公式计算的值，并估计误差。
【解】已知，用三点公式计算微商：
，
用余项表达式计算误差
3、（p.96，习题26）设，分别取步长，用中点公式（52）计算的值，令中间数据保留小数点后第6位。
；
（2），而，实际误差为：。
由,可知，则余项表达式
1.4 曲线拟合
1、（p.57，习题35）用最小二乘法解下列超定方程组：
【解】构造残差xx函数如下：
，
分别就Q对x和y求偏导数，并令其为零：
：，
：，
解方程组（1）和（2），得
2、（p.57，习题37）用最小二乘法求形如 的多项式，使之与下列数据相拟合。
，，取；
，，取；
【解】（1）；
（2）。
2、（p.124，题2）取，用xx方法求解初值问题，。
【解】xx格式：；化简后，，计算结果见下表。
n
0
1
2
3
xn
0.0
0.2
数值分析课程第五版课后习题答案李庆扬等
数值分析课程第五版课后习题答案李庆扬等数值分析作为一门重要的数学课程，对于许多理工科学生来说是必须掌握的知识。
李庆扬等编著的《数值分析》第五版教材备受青睐，而课后习题的答案则成为了同学们检验自己学习成果、加深对知识理解的重要参考。
在学习数值分析的过程中，课后习题起到了巩固和拓展知识的关键作用。
通过完成这些习题，我们能够更加深入地理解数值分析中的各种算法和概念，如插值法、数值积分、常微分方程数值解法等。
而准确的答案则能够帮助我们及时发现自己的错误和不足，从而有针对性地进行改进和提高。
以插值法这一章节的习题为例，我们可能会遇到要求用拉格朗日插值多项式、牛顿插值多项式等方法来构造插值函数，并计算给定节点处的函数值。
在解答这类问题时，需要我们熟练掌握插值公式的推导和计算过程，同时要注意误差的分析和控制。
答案中会详细展示每一步的计算过程，让我们能够清晰地看到如何从给定的节点数据得到最终的插值结果。
对于数值积分部分的习题，可能会涉及到梯形公式、辛普森公式等不同的数值积分方法。
在求解过程中，需要准确确定积分区间和节点，计算相应的系数，并最终得到积分的近似值。
答案会给出具体的计算步骤和结果，同时还会对不同方法的精度和误差进行比较和分析，帮助我们更好地理解各种数值积分方法的特点和适用范围。
常微分方程数值解法的习题则通常要求我们运用欧拉方法、改进的欧拉方法、龙格库塔方法等求解给定的初值问题。
这需要我们对这些方法的原理和公式有深入的理解，并能够正确地进行编程实现或手算求解。
答案中会详细讲解每一种方法的应用过程，以及如何根据给定的精度要求选择合适的解法。
在求解课后习题的过程中，我们不能仅仅满足于得到答案的结果，更要注重理解答案背后的思路和方法。
比如，在遇到错误答案时，要认真分析自己的解题过程，找出错误的原因，并通过与正确答案的对比，加深对知识点的理解。
同时，我们还可以尝试对答案进行拓展和延伸，思考如何将所学的知识应用到实际问题中，提高自己解决实际问题的能力。
微分方程数值解法(戴嘉尊)习题解答
+
R Lh
(eL( X
− x0 )
−1)
电子文档制作：成都信息工程学院 数学学院 杨韧 吴世良，2010 年 4 月
成都信息工程学院>>精品课程>>微分方程数值解
11、解：令 f(x,y)=-y+x+1
y y y x y x y x = + h(− + +1) = (1− h) + h( +1) = 0.9 + + 0.1
0.0988*1.0e-3
0.9
0.4973
0.4972
0.0640*1.0e-3
1
0.5002
0.5000
0.1773*1.0e-3
2．解：显然， y = e−x 是原初值问题的准确解。 由梯形公式得
整理可得: 于是：
yn+1
=
yn
+
h 2
[
f
(
xn
,
yn
)
+
f
(xn+1, yn+1)]
=
yn
+
h 2
成都信息工程学院>>精品课程>>微分方程数值解
微分方程数值解 习题解答
杨韧 吴世良(编)
成都信息工程学院 数学学院
二 O 一 O 年四月编写
电子文档制作：成都信息工程学院 数学学院 杨韧 吴世良，2010 年 4 月
目
成都信息工程学院>>精品课程>>微分方程数值解
录
第一章 常微分方程数值解 ......................................................................3 第二章 抛物型方程的差分方法 ..............................................................8 第三章 椭圆型方程的差分方法 ............................................................16 第四章 双曲型方程的差分方法 ............................................................25
(完整版)数值分析课后习题答案
第一章绪论习题一1.设x>0,x*的相对误差为δ，求f(x)=ln x的误差限。
解：求lnx的误差极限就是求f(x)=lnx的误差限，由公式(1.2.4)有已知x*的相对误差满足，而，故即2.下列各数都是经过四舍五入得到的近似值，试指出它们有几位有效数字，并给出其误差限与相对误差限。
解：直接根据定义和式(1.2.2)(1.2.3)则得有5位有效数字，其误差限，相对误差限有2位有效数字，有5位有效数字，3.下列公式如何才比较准确？（1）（2）解：要使计算较准确，主要是避免两相近数相减，故应变换所给公式。
（1）（2）4.近似数x*=0.0310,是 3 位有数数字。
5.计算取，利用：式计算误差最小。
四个选项：第二、三章插值与函数逼近习题二、三1. 给定的数值表用线性插值与二次插值计算ln0.54的近似值并估计误差限. 解：仍可使用n=1及n=2的Lagrange插值或Newton插值,并应用误差估计（5.8）。
线性插值时，用0.5及0.6两点，用Newton插值误差限，因，故二次插值时，用0.5，0.6，0.7三点，作二次Newton插值误差限，故2. 在-4≤x≤4上给出的等距节点函数表，若用二次插值法求的近似值，要使误差不超过，函数表的步长h 应取多少?解：用误差估计式（5.8），令因得3. 若，求和.解：由均差与导数关系于是4. 若互异，求的值，这里p≤n+1.解：，由均差对称性可知当有而当P＝n＋1时于是得5. 求证.解：解：只要按差分定义直接展开得6. 已知的函数表求出三次Newton均差插值多项式，计算f(0.23)的近似值并用均差的余项表达式估计误差.解：根据给定函数表构造均差表由式(5.14)当n=3时得Newton均差插值多项式N3(x)=1.0067x+0.08367x(x-0.2)+0.17400x(x-0.2)(x-0.3) 由此可得f(0.23) N3(0.23)=0.23203由余项表达式(5.15)可得由于7. 给定f(x)=cosx的函数表用Newton等距插值公式计算cos 0.048及cos 0.566的近似值并估计误差解：先构造差分表计算，用n=4得Newton前插公式误差估计由公式（5.17）得其中计算时用Newton后插公式（5.18)误差估计由公式（5.19）得这里仍为0.5658．求一个次数不高于四次的多项式p(x),使它满足解：这种题目可以有很多方法去做，但应以简单为宜。
计算物理学(刘金远)第4章-数值微分与积分(课后习题及答案)
4.1数值第４章数值微分与积分微分【4.1.1】已知x 2.5 2.6 2.7 2.8 2.9y12.182513.463714.879716.444618.1741（1）用前差、后差和中心差求 2.7x =的一阶导数值（2）用中心差求 2.7x =的二阶导数值【4.1.2】用泰勒展开()()()()()()()2312!3!i i i i i f x f x f x f x f x x x x +¢¢¢¢¢¢=+D +D +D +K\*MERGEFORMAT (1.1)()()()()()()()2312!3!i i i i i f x f x f x f x f x x x x -¢¢¢¢¢¢=-D +D -D +K\*MERGEFORMAT (1.2)（1）推导微分公式()()()()1i i i f x f x f x O x x+-¢=+D D ()()()()1i i i f x f x f x O x x--¢=+D D ()()()()2112i i i f x f x f x O x x+--¢=+D D ()()()()()()1122i i i i f x f x f x f x O x x +--+¢¢@+D D 另外：()()()()()()()()()()111112''2i i i i i i i i i i f x f x f x f x f x f x h h f x h h f x f x f x h +-++-----¢¢»=-+=【4.1.3】采用泰勒展开方法确定下列数值微分公式0000(,)()()(2)x h af x bf x h cf x h f =++++提示：取00(,)'()x h f x f =，00(,)''()x h f x f =【解】2300001()()'()''()()2f x h f x hf x h f x O h +=+++230000(2)()2'()2''()()f x h f x hf x h f x O h +=+++00023000()()(2)1()()(2)'()(2)''()max(,,)()2af x bf x h cf x h a b c f x b c hf x b c h f x a b c O h ++++=+++++++如果：（1）取00(,)'()x h f x f =，则有关系：210; (2)1; (2)02a b c b c h b c h ++=+=+=得到：123,,c b a =-==-（2）取00(,)''()x h f x f =，则有关系：210; (2)0; (2)12a b c b c h b c h ++=+=+=得到：222121,,c b a ==-=【4.1.4】（1）二阶微分写为：11/2211/21/22()2()()''()(/2)()2()()''()(/2)j j j j j j j j f x f x f x f x h f x f x f x f x h +++++-+=-+=\*MERGEFORMAT (1.3)有什么区别（2）1/2111/2211/2()()'(()()/)'()/2''(2)()2()()/2j j j j j j j j j j f x f x f x f x h f f x f x x h hf x f x f x h h ++++++---==-=-+\*MERGEFORMAT (1.4)结果对否，为什么？【解】对于（1.3）式23111()()'()''()'''()26j j j j j f x f x hf x h f x h f x +=++++L \*MERGEFORMAT (1.5)231/2111()()'()(/2)''()(/2)'''()226j j j j j f x f x hf x h f x h f x +=++++L \*MERGEFORMAT (1.6)将2(1.6)(1.5)´-,得，（非对称，一阶精度），对称，二阶精度）对于（1.4）式应该是1/2111/221()()()()'()'()/2''()()2()()/4j j j j j j j j j j f x f x f x f x h f f x f x x hhx f hf f x x h +++++--=--==-+\*MERGEFORMAT (1.7)11'()()()j j j f x f x f x h++=-,即差分定义要围绕j x 点，而（1.4）式中1'()j f x +的下一步定义111/2()('())/2j j j f x f x f x h +++-=与j x 点无关，结果是错的。
习题课三(数值积分和数值微分)
所以该插值型求积公式为
3 1 1 1 2 I2 f ( ) f ( ) f ( 3 4 3 2 3 4)
(2)求代数精度，f (x)分别取1，x，x2, x3， …代入求积公式
f ( x) 1
左边=1
2 1 2 右边= 3 3 3 1
左=右
f ( x) x
左边= 右边=
3 5 7 1 1 T8 1 T [ f f ( ) f ( ) f 2 4 8 8 8 8 8 ]
0.6582
1 S4 4 T 3 8 3 T4 0.6632 1 C2 16 S 15 4 15 S2 0.6536
64 1 R1 C2 C1 0.6536 63 63
解:(1)
1 1 3 x0 , x1 , x2 4 2 4
1
1 ( x 1 )(x 3 ) ( x x1 )(x x2 ) 2 2 4 A0 dx 1 1 1 3 dx 0 ( x x )(x x ) 0 ( )( ) 3 0 1 0 2 4 2 4 4
f ( x) f ( 4) ( x) e1 e
0≤x≤1
由复化梯形截断误差公式，得
(b a)3 1 5 1 I ( f ) Tn ( f ) M e 10 2 2 12n 2 12n 2
n 212 .8
解得 n 213
所以积分区间应等分213份 由复化辛卜生截断误差公式，得
1 2 1 x 2 0 2
2 1 1 1 2 3 1 3 4 3 2 3 4 2
1
左=右
f ( x) x
2
1
左边=
1 3 1 2 0 x dx 3 x 0 3
重庆大学《数值分析》课后习题答案——助教版2019
第一章 数值计算中的误差
第二章 线性方程组的直接解法
第三章 线性方程组的迭代解法
第四章 方阵特征值和特征向量的计算
第五章 非线性方程求根
第六章 插值法
第七章 曲线逼近和线性拟合
第八章 数值积分和数值微分
重庆大学2019年研究生数值分析课程作业答案教材应用数值分析王开荣杨大地编著第一章数值计算中的误差第二章线性方程组的直接解法第三章线性方程组的迭代解法第四章方阵特征值和特征向量的计算第五章非线性方程求根第六章第七章曲线逼近和线性拟合第八章数值积分和数值微分
重庆大学 2019 年研究生《数值分析》课
微分方程数值解法(戴嘉尊)习题解答
n+1
n
n
n
n
n
n
n
(n=0,1,2,…………9)
y y y x y x = + h [− + +1 + (− + +1)]
n+1
n2
n
n
n+1
n+1
y x y x h
=(1- )
2
+ h ( + 1) + h (-
n2 n
2
+
n+1
n+1 + 1 )
y x y x =0.95 + 0.05( +1) + 0.05(− + +1)
h 2
f
(xn , y(xn )) −
yn
−
h 2
f (xn , yn )) |
≤
Lh[|
y(xn ) −
yn
|+
h 2
|
f (xn , y(xn )) −
h 2
f (xn , yn )) |]
≤
Lh(|
εn
|
+
h 2
L
|
y ( xn
)
−
yn
|]
≤
Lh(1 +
h 2
L)
|
εn
|
综上有:
|
ε n+1
|≤|
(xn ,
yn ))]dx
∫=
xn+1 [y′(x) −
xn
y′(x +
h 2
)]
+
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数值积分与数值微分习题课一、已知012113,,424x x x ===，给出以这3个点为求积节点在[]0.1上的插值型求积公式解：过这3个点的插值多项式基函数为()()()()()()()()()()()()()()()()120201020212101201222021120,0,1,2k k x x x x l x x x x x x x x x l x x x x x x x x x l x x x x x A l x dx k --=----=----=--==⎰()()()()()()()()()()()()111200001021102100101210120202113224111334244131441113324241142x x x x x x A dx dx x x x x x x x x x x A dx dx x x x x x x x x x x A dx x x x x ⎛⎫⎛⎫-- ⎪⎪--⎝⎭⎝⎭===--⎛⎫⎛⎫-- ⎪⎪⎝⎭⎝⎭⎛⎫⎛⎫-- ⎪⎪--⎝⎭⎝⎭===---⎛⎫⎛⎫-- ⎪⎪⎝⎭⎝⎭⎛⎫⎛⎫-- ⎪--⎝⎭⎝==--⎰⎰⎰⎰⎰102313134442dx ⎪⎭=⎛⎫⎛⎫-- ⎪⎪⎝⎭⎝⎭⎰ 故所求的插值型求积公式为()1211123343234f x dx f f f ⎛⎫⎛⎫⎛⎫≈-+ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎰二、确定求积公式()()(11158059f x dx f f f -⎡⎤≈++⎣⎦⎰的代数精度，它是Gauss 公式吗？证明：求积公式中系数与节点全部给定，直接检验依次取()23451,,,,,f x x x x x x =，有[](111112151815191058059dx xdx --==⨯+⨯+⨯⎡⎤==⨯+⨯+⨯⎣⎦⎰⎰((((221221331331441441551551215805391058059215805591058059x dx x dx x dx x dx ----⎡⎤==⨯+⨯+⨯⎢⎥⎣⎦⎡⎤==⨯+⨯+⨯⎢⎥⎣⎦⎡⎤==⨯+⨯+⨯⎢⎥⎣⎦⎡⎤==⨯+⨯+⨯⎢⎥⎣⎦⎰⎰⎰⎰本题已经达到2n-1=5。
故它是Gauss 公式。
三、试应用复合梯形公式计算积分2112I dx x=⎰要求误差不超过310-，并把计算结果与准确值比较。
解：复合梯形公式的余项为()2,()()12b n n ab a R f T f x dx T h f η-''=-=-⎰11()()2()2n n k k b a T f a f b f x n -=-⎡⎤=++⎢⎥⎣⎦∑,,0,1,2,,k b ax a kh h k n n -=+==本题()12f x x =，()[]()231,21,max 1x f x M f x x ∈''''=== 本题余项为()[]2221,221,()max ()121212n x h h R f T h f f x η∈-''''=-≤=要使()23,1012n h R f T -≤≤，得 0.109545h ≤，取0.1h = 得100.1b a n h ==-2-1=于是有 101111112...0.346886210242 1.12 1.22 1.9I T ⎡⎤⎛⎫≈=+++++= ⎪⎢⎥⨯⨯⨯⨯⎝⎭⎣⎦ 检验： 4310101ln 2 3.1211110102I T T ---=-=⨯<四、证明 若函数()[]1,f x C a b ∈，则其上的一阶差商函数是连续函数，并借助此结果用Newtong 插值余项证明梯形求积公式的余项为()()()()()()31212b ab a b aR f f x dx f a f b f --''=-+=-η⎡⎤⎣⎦⎰证明：不妨设一阶差商函数为[],f x a ，[]0,x a b ∀∈，有[]()()()()()()()()()()[]000000000000000lim ,lim lim lim ,h h h h f x h f a f x h a x h a f x f h f a x h a f x f a f h f x f a f x a x h ax h a x a ξξ→→→→+-⎛⎫+= ⎪+-⎝⎭'+-⎛⎫= ⎪+-⎝⎭'--⎛⎫=+== ⎪+-+--⎝⎭由0x 的任意性，可知一阶差商函数是连续函数。
由插值特点，显然有()()()()()()()111b baaR f f x L x dx f x N x dx =-=-⎰⎰线性插值的Newton 余项公式为()()[]()()1,,f x N x f x a b x a x b -=-- 故有()[]()()1,,ba R f f x ab x a x b dx =--⎰由[][][][][][][][]000,,lim ,,lim lim ,,,,,,h h h f x h a f a b f x h a b x h b f x h a f a b f x a f a b f x a b x b x b→→→⎛⎫+-+= ⎪+-⎝⎭+--===--可知[],,f x a b 是变量x 在[],a b 上的连续函数，而函数()()x a x b --在[],a b 上可积，不变号，根据积分中值定理，存在(),a b ξ∈，使()()()[]()()1,,b baaf x N x dx f a b x a x b dx -=ξ--⎰⎰由差商性质，存在[],a b η∈，使[](),,2f f a b ''ηξ=。
所以 ()()()()()()()()13212bba a f f x N x dx x a xb dx b a f η''-=---''=-η⎰⎰结论得证。
五、导出中矩形公式()()2b aa b f x dx b a f +⎛⎫≈- ⎪⎝⎭⎰的余项。
解：将()f x 在a b x +=处进行泰勒展开[]b a ,∈ξ。
对上式两边在[]b a ,上积分，有中矩形公式的余项()()()221'''2222bM a bb aa ab R f x dx b a f a b a b a b f x dx f x dx ξ+⎛⎫=-- ⎪⎝⎭+++⎛⎫⎛⎫⎛⎫=-+- ⎪⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎰⎰⎰()()()()()232320'0;221''22''''''2222324ba ba b aba ab a b f x dx a b f x dx f f f b a a b x dx t ξηηη-++⎛⎫⎛⎫-= ⎪⎪⎝⎭⎝⎭+⎛⎫- ⎪⎝⎭-+⎛⎫=-=⨯=⎪⎝⎭⎰⎰⎰()()[]3'',,24M f R b a a b ηη∴=-∈六、设数值求积公式1()d ()nbk k ak f x x A f x =≈∑⎰,代数精度至少为n-1的充分必要条件是它为插值型求积公式. 证:充分性.设原式是插值型求积公式,则式中的求积系数()bk kn aA l x dx =⎰()111()()()()()()n nb n k k knka k k n bb kn k n a a k I A f x l x dx f x l x f x dx L x dx =====⎛⎫== ⎪⎝⎭∑∑⎰∑⎰⎰余项为()()()()!n b n n n af R f I I x dx n ξω=-=⎰由知代数精度至少为n-1 必要性.设原式代数精度至少为n-1,则对次数不超过n-1的多项式()(1)r p x r n ≤-原式成立等号,特别地取Lagrange 插值基函数()kn l x ,有111()(),1,2,,nbkn j kn j a j lx dx A l x k n --===∑⎰因为11,,()0,.kn j i k l x j k -=⎧=⎨≠⎩所以()bk kn aA l x dx =⎰故原式为插值型求积公式.七、令P(x)是n 次实多项式,满足()0,0,, 1.bk aP x x dx k n ==-⎰证明P(x)在开区间(a,b )中有n 个实单根.证明:因为()0ba P x dx =⎰，所以P(x)在[a,b ]上至少有一个零点。
若P(x)有k(≥1)个零点i x ，i=1,2,…,k 在[a,b ]上，则有()12()()()()()()k k P x x x x x x x g x Q x g x =---=()0,()0g x g x ><或，12()()()()k k Q x x x x x x x =---11100(),(1)kkk i k k k i i Q x a x a xa x a a x k n --==++++=≤-∑及()0,0,1,,1bk a P x x dx k n ==-⎰ ，所以()()()()0k kbbbii k i i aaai i P x Q x dx P x a x dx a P x x dx =====∑∑⎰⎰⎰若零点个数1k n ≤-，有2()()()()0bbk k aaP x Q x dx g x Q x dx =≠⎰⎰矛盾，因此k n ≥，即()P x 在[a,b ]至少有n 个零点,但P(x)是n 次实多项式，故k=n 。
八、已知点(,(),())a f a f a '和(,(),())b f b f b '，用该信息计算定积分()ba f x dx ⎰。
解：记3()H x 为()f x 关于节点,a b 的Hermite 插值多项式：30101()()()()()()()()()H x h x f a h x f b g x f a g x f b ''=+++()()()()3011()()()()()()()()()()b b b baaaabbaaf x dx H x dx h x dx f a h x dx f bg x dx f a g x dx f b ≈=+''++⎰⎰⎰⎰⎰⎰20()122bba a x a xb b a h x dx dx b a a b ---⎛⎫⎛⎫=+= ⎪⎪--⎝⎭⎝⎭⎰⎰ 21()122bba a xb x a b a h x dx dx b a b a ---⎛⎫⎛⎫=+= ⎪⎪--⎝⎭⎝⎭⎰⎰ ()()220()12bba ab a x b g x dx x a dx a b --⎛⎫=-= ⎪-⎝⎭⎰⎰()()221()12bbaab a x a g x dx x b dx b a --⎛⎫=-=-⎪-⎝⎭⎰⎰所以有误差为九、验证Gauss 型求积公式00110()()()x e f x dx A f x A f x +∞-≈+⎰求积系数及节点分别为A =，1A =, 02x =，12x =。