数值分析10(线性方程组的条件)
数值分析--解线性方程组的直接方法
值 为A的特征值，x为A对应的特征向量，A的全体特征值
分 析
称为A的谱，计作 ( A),即 ( A) {i ,i 1,2,, n}, 则称
》
( A)
max
1in
|
i
|
为矩阵A的谱 半 径.
三、特殊矩阵
第5章 解线性方程组的直接方法
1) 对角矩阵
2) 三对角矩阵
3) 上三角矩阵
4) 上海森伯(Hessenberg)阵
分 析
1.00x 1.00y 2.00
》 解法1： 1.00105 x 1.00 y 1.00
(1.00 1.00105) y (2.00 1.00105)
1.00105 x 1.00 y 1.00
1.00
105
y
1.00
105
x 0.00,
y 1.00
第5章 解线性方程组的直接方法
1
Ly b y 3,Ux y x 1.
2
1
第5章 解线性方程组的直接方法
§3 高斯主元素消去法
若ak(kk) 0,或ak(kk)很接近于0，会导致其他元素数量级严重 增长和舍入误差的扩散，使得计算结果不可靠.
《例3’采用3位十进制，用消元法求解
数 值
1.00105 x 1.00y 1.00
L21L1 U2U11
L21L1
U
U 1
21
I
(因为上式右边为上三角矩阵，左边为单位下三角矩阵
从而上式两边都必须等于单位矩阵)
《 数
L1 L2 , U1 U2
1 1 1
值分例2
析
.例1中，A
0
4
-1，将A作LU分解。
数值分析10迭代法的收敛性分析
研究方向
进一步深入研究迭代法的收敛性，探索更有 效的迭代公式和算法，以提高收敛速度和稳 定性。
展望
随着计算技术的发展，迭代法在数值分析中 的应用将更加广泛，其收敛性分析将为解决 实际问题提供更有力的支持。同时，随着数 学理论的发展，迭代法的收敛性分析将更加 深入和完善。
感谢您的观看
THANKS
例如，梯度下降法和牛顿法是两种常见的求解优化问 题的迭代法。通过收敛性分析，可以发现梯度下降法 在一般情况下是收敛的，但可能会遇到收敛速度较慢 或者不收敛的情况；而牛顿法在一般情况下也是收敛 的，且收敛速度可能比梯度下降法更快。因此，在实 际应用中，可以根据问题的具体情况选择合适的迭代 方法。
06
迭代法收敛的充要条件
迭代法收敛的充要条件是迭代矩阵的谱半径小于1。谱半径是迭代矩阵所有特征值的模的最大值。
收敛性的判定方法
可以通过计算迭代矩阵的特征值来判断迭代法的收敛性，也可以通过迭代矩阵的范数来近似判断。
收敛速度的度量
01
02
03
迭代次数
迭代次数是衡量收敛速度 的一个直观指标，迭代次 数越少，收敛速度越快。
在非线性方程求解中的应用
非线性方程的求解是数值分析中的另一个重 要问题，迭代法也是求解非线性方程的重要 方法之一。与线性方程组求解类似，收敛性 分析在非线性方程求解中也有着重要的作用 。通过收敛性分析，可以判断迭代法的收敛 速度和收敛性，从而选择合适的迭代方法和 参数，提高求解效率。
数值分析第三章线性方程组解法
数值分析第三章线性方程组解法在数值分析中，线性方程组解法是一个重要的主题。
线性方程组是由一组线性方程组成的方程组，其中未知数的次数只为一次。
线性方程组的解法包括直接解法和迭代解法两种方法。
一、直接解法1.1矩阵消元法矩阵消元法是求解线性方程组的一种常用方法。
这种方法将方程组转化为上三角矩阵，然后通过回代求解得到方程组的解。
1.2LU分解法LU分解法是将系数矩阵A分解为一个下三角矩阵L和一个上三角矩阵U的乘积，然后通过解两个三角方程组求解线性方程组。
这种方法可以减少计算量，提高计算效率。
1.3 Cholesky分解法Cholesky分解法是对称正定矩阵进行分解的一种方法。
它将系数矩阵A分解为一个下三角矩阵L和它的转置的乘积，然后通过解两个三角方程组求解线性方程组。
Cholesky分解法适用于对称正定矩阵的求解，具有较高的精度和稳定性。
二、迭代解法2.1 Jacobi迭代法Jacobi迭代法是一种迭代求解线性方程组的方法。
它通过分解系数矩阵A为一个对角矩阵D和一个余项矩阵R，然后通过迭代更新未知数的值，直至达到一定精度要求为止。
Jacobi迭代法简单易懂，容易实现，但收敛速度较慢。
2.2 Gauss-Seidel迭代法Gauss-Seidel迭代法是一种改进的Jacobi迭代法。
它通过使用新计算出的未知数值代替旧的未知数值，达到加快收敛速度的目的。
Gauss-Seidel迭代法是一种逐步逼近法，每次更新的未知数值都会被用于下一次的计算，因此收敛速度较快。
2.3SOR迭代法SOR迭代法是一种相对于Jacobi和Gauss-Seidel迭代法更加快速的方法。
它引入了一个松弛因子，可以根据迭代的结果动态地调整未知数的值。
SOR迭代法在理论上可以收敛到线性方程组的解，而且收敛速度相对较快。
三、总结线性方程组解法是数值分析中的一个重要内容。
直接解法包括矩阵消元法、LU分解法和Cholesky分解法，可以得到线性方程组的精确解。
数值分析期末考试题及答案
数值分析期末考试题及答案一、选择题（每题2分，共20分）1. 在数值分析中，下列哪个算法用于求解线性方程组？A. 牛顿法B. 高斯消元法C. 插值法D. 傅里叶变换答案：B2. 以下哪个选项不是数值分析中的误差类型？A. 舍入误差B. 截断误差C. 测量误差D. 累积误差答案：C3. 多项式插值中，拉格朗日插值法的特点是：A. 插值点必须等距分布B. 插值多项式的次数与插值点的个数相同C. 插值多项式是唯一的D. 插值多项式在插值点处的值都为1答案：B4. 在数值分析中，下列哪个方法用于求解非线性方程？A. 辛普森法则B. 牛顿迭代法C. 欧拉法D. 龙格-库塔法答案：B5. 以下哪个是数值稳定性的指标？A. 收敛性B. 收敛速度C. 条件数D. 误差传播答案：C二、简答题（每题10分，共20分）1. 简述高斯消元法求解线性方程组的基本原理。
答案：高斯消元法是一种直接解法，通过行变换将增广矩阵转换为上三角形式，然后通过回代求解线性方程组。
它包括三个基本操作：行交换、行乘以非零常数、行相加。
2. 解释什么是数值稳定性，并举例说明。
答案：数值稳定性是指数值解对输入数据小的扰动不敏感的性质。
例如，某些数值方法在计算过程中可能会放大舍入误差，导致结果不可靠，这样的方法就被认为是数值不稳定的。
三、计算题（每题15分，共30分）1. 给定线性方程组：\[\begin{align*}x + 2y - z &= 4 \\3x - y + 2z &= 1 \\-x + y + z &= 2\end{align*}\]使用高斯消元法求解该方程组，并给出解。
答案：首先将增广矩阵转换为上三角形式，然后回代求解，得到\( x = 1, y = 2, z = 1 \)。
2. 给定函数 \( f(x) = x^2 - 3x + 2 \)，使用拉格朗日插值法在\( x = 0, 1, 2 \) 处插值，并求出插值多项式。
数值分析-线性方程组的直接解法
算法 Gauss(A,a,b,n,x)
1. 消元 For k=1,2, … , n-1 1.1 if akk=0 , stop; 1.2 For i=k+1,k+2, …, n 1.2.1 l ik=aik /akk => aik 1.2.2 For j=k+1，k+2, … ,n ai j -aik ak j =>aij 1.2.3 bi -aik bk=> bi 2. 回代 2.1 bn / an=>xn; 2.2 For i=n-1,n-2, …, 2,1 2.2.1 bk => S 2.2.2 For j=k+1，k+2, … ,n S –akj xj =>S 2.2.3 S/ akk => xk a1 1 a1 2 a13 a2 1 a2 2 a23
线性方程组的直接解法
刘 斌
线性方程组的直接解法
§1 Gauss消去法 1.1 顺序Gauss消去法
1.2
§2 2.1 2.2 2.3
列主元Gauss消去法
Gauss消去法的矩阵运算 Doolittle分解法 平方根法
直接三角分解方法
2.4
追赶法
引入
在科学计算中，经常需要求解含有n个未知量 的n个方程构成的线性方程组 a11 x1 a12 x2 a1n xn b1 a21 x1 a22 x2 a2 n xn b2 (1) an1 x1 an 2 x2 ann xn bn
(1) a12 ( 2) a22 0
(1) (1) a13 a1 n ( 2) ( 2) a23 a2 n ( 3) ( 3) a33 a3 n
0
西安石油大学研究生数值分析10 11年试题
一、填空题（每题2分，共20分） 1.近似数 x =0.231关于真值x=0.229有
位有效数字。 。
n
2.求方程 f ( x) 0 的根时，对应的牛顿切线法迭代公式为 3.设 l i ( x) （i=0,1,2,…,n）是n次拉格朗日插值基函数，则
4 0 x1 5 2 3 1 1 x 2 9 2 2 0 x 3 3
四、（12分）写出解线性方程组
4 x1 2 x3 4 x1 4 x 2 2 x3 1 的高斯—赛德尔迭代法的迭代格式，并判断其收敛性。 3 x 5 x x 2 2 3 1
l ( x) =
i 1 i
。
4.求解微分方程初值问题
y ' f ( x, y ) 时，设x节点步长为h，则欧拉预估— y ( x0 ) y 0
迭代法和
校正方法的局部截断误差为 。 5.若线性方程组AX=b的系数矩阵A为严格对角占优矩阵，则 迭代法收敛。 6.差商与向前差分满足关系： 差商与向后差分满足关系： 7.用数值方法求积分 。 。
五、（12分）已知一组观察数据为 i 0 1 2 2 3 3 4
xi
1
yi
0
-5
-6
3
试用此组数据构造3次牛顿插值多项式 N 3 ( x) ，并计算 N 3 (1.5) 的值。 六、（12分）试确定经验公式 y ae 中的参数a和b（a为正数），使该函数曲线与下列数
bx
据按最小二乘原则相拟合（至少保留ห้องสมุดไป่ตู้位小数）。 1 2
xi
3 20
数值分析第二章解线性方程组的直接方法
a2(22) x2 ... a2(2n) xn b2(2) ,
..............
an(nn) xn bn(n) .
对此方程组进行回代，就可求出方程组的解.
xn
xiΒιβλιοθήκη bn(n) (bi(i )
an(nn) ,
n
ai(ji ) x
j i 1
j
)
ai(ii ) ,
i n 1,n 2,,1.
x3 x3
1 1
4x1 2x2 2x3 3
消去后两个方程中的x1得
x1
2 x2 5 x2
x3 1 2x3 2
6x2 6x3 1
再消去最后一个方程的x2得
x1
2 x2 5 x2
x3 1 2x3 2
42 5
x3
7 5
消元结束.
x1
1 2
经过回代得解:
x2
1 3
互换, 因而程序比较复杂, 计算时间较长.
• 列主元素法的精度虽然稍低于全主元素法, 但其
计算简单, 工作量大为减少, 且计算经验与理论实
践均表明, 它与全主元素法同样具有良好的数值稳
定性.
• 列主元素法是求解中小型稠密线性方程组的最好
方法之一.
27
§2 直接三角分解法
Gauss消元法的矩阵表示
a12
a13
a 1 0 a21 a22 a23 a21 aa11 a22 aa12 a23 aa13
b 0 1 a31 a32 a33 a31 ba11 a32 ba12 a33 ba13
28
n=3时Gauss消元法的矩阵表示
a11 a12 a13 A a21 a22 a23
数值分析10线性方程组的条件
x3(k ) ) / 10
x ( k 1) 3
(13
x ( k 1) 1
x2(k1) ) / 15
x ( k 1) 1
(1 )x1(k)
(7
x(k) 2
x3(k ) ) /
9
x ( k 1) 2
(1 )x2(k)
(8
x ( k 1) 1
iter = iter + 1; for i=1:n
s=0; for j = 1:i-1, s=s+A(i,j)*x(j); end for j = i+1:n, s=s+A(i,j)*xold(j); end x(i,1)= (1-omega)*xold(i)+omega*(b(i)-s)/A(i,i)%% x(i,1)=(b(i)-s)/A(i,i); end xold=x; r=b-A*x; err=norm(r)/r0; end
x ( k 1) 1
(7
x2(k )
x
(k 3
)
)
/
9
x ( k 1) 2
(8
x(k) 1
x3(k ) )
/
10
x ( k 1) 3
(13
x(k) 1
x2(k ) )
/
15
x ( k 1) 1
(7
x2(k )
x3(k ) ) /
9
x ( k 1) 2
(8
x ( k 1) 1
加速收敛序列
计信081《数值分析》试卷A及答案
1《数值分析》考试试卷A适用专业：计信081 考试日期：2021年6月 试卷所需时间：2小时 闭卷 试卷总分 100一、 填空题： （6小题共10空每空2分，共20分）1、近似数231.0=*x 关于精确值229.0=x 有 位有效数字.2、设1)(3-+=x x x f ，则差商（均差）________]4,3,2,1,0[,__________]3,2,1,0[f f =. 4、求方程)(x f x =根的牛顿迭代格式是 .5、设矩阵⎪⎪⎭⎫⎝⎛--=4321A ，计算矩阵A 的各种范数，________,1==∞AA ，_____________,__________2==AAF.6、解线性方程组Ax=b 的雅可比迭代法收敛的充要条件是 ，其中迭代矩阵为 .二、判断题：（对的打“√”，错的打“Ⅹ”，每题2分，共20分）1、解对数据的微小变化高度敏感是病态的( ).2、高精度运算可以改善问题的病态性( ).3、两个相近数相减必然会使有效数字损失( ).4、对给定的数据作插值，插值函数的个数可以有许多( ).5、高次拉格朗日插值是常用的( ).6、如果被积函数在区间[a,b]上连续，则它的黎曼积分一定存在( ).7、n+1个点的插值型求积公式的代数精度至少是n 次，最多可达到2n+1次( ).8、范数为零的矩阵一定是零矩阵( ).9、奇异矩阵的范数一定是零( ).10、雅可比迭代也高斯—塞德尔迭代同时收敛且后者比前者收敛快( ).三、（10分）已给sin0.32=0.314 567，sin0.34=0.333 487,sin0.36=0.352 274,用线性插值及抛物插值计算sin0.3367的值并估计截断误差.四、（10分）求次数小于等于3的多项式P(x)，使其满足条件P(0)=0，P ’(0)=1,P(1)=1,P ’(1)=2.五、（10分）确定求积公式)()0()()(101h f A f A h f A dx x f hh ++-≈--⎰中的待定参数，使其代数精度尽量高，并指明说构造出的求积公式具有的代数精度.六、（10分）用直接三角分解（Doolittle 分解）求线性方程组⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧=++=++=++822185141319615141321321321x x x x x x x x x七、（10分）设线性方程组⎪⎩⎪⎨⎧=++=++=++38.04.028.04.014.04.0321321321x x x x x x x x x 考察解此线性方程组的雅可比迭代及高斯—塞德尔迭代法的收敛性.八、（10分）求方程0123=--x x 在5.10=x 附近的一个根，设将方程改写成下列等价形式，并建立相应的迭代公式.（1）211x x +=，迭代公式2111kk x x +=+；（2）123+=x x ，迭代公式3211+=+k k x x ；（3）112-=x x ，迭代公式111-=+k k x x ；试分析每种迭代公式的收敛性.2《数值分析》试卷A 答案适用专业：计信081 考试日期：2021年6月 试卷所需时间：2小时 闭卷 试卷总分 100一、填空题： （6小题共10空每空2分，共20分）1、近似数231.0=*x 关于真值229.0=x 有 2 位有效数字.2、设1)(3-+=x x x f ，则差商（均差）________]4,3,2,1,0[,__________]3,2,1,0[f f =.(1,0) 4、求方程)(x f x =根的牛顿迭代格式是 .()('1)(1n n n n n x f x f x x x ---=+)5、设矩阵⎪⎪⎭⎫⎝⎛--=4321A ，计算矩阵A 的各种范数，________,1==∞AA ，____________,2==AAF.(6; 7; 5.477; 5.46)6、解线性方程组Ax=b 的雅可比迭代法收敛的充要条件是 ，其中迭代矩阵为 .（U L D A U L D J J --=+=<-),(,1)(1ρ）二、判断题：（对的打“√”，错的打“Ⅹ”，每题2分，共20分）1、解对数据的微小变化高度敏感是病态的( √ ).2、高精度运算可以改善问题的病态性( Ⅹ ).3、两个相近数相减必然会使有效数字损失( Ⅹ ).4、对给定的数据作插值，插值函数的个数可以有许多( √ ).5、高次拉格朗日插值是常用的( Ⅹ ).6、如果被积函数在区间[a,b]上连续，则它的黎曼积分一定存在( √ ).7、n+1个点的插值型求积公式的代数精度至少是n 次，最多可达到2n+1次( √ ).8、范数为零的矩阵一定是零矩阵( √ ).9、奇异矩阵的范数一定是零( Ⅹ ).10、雅可比迭代也高斯—塞德尔迭代同时收敛且后者比前者收敛快( Ⅹ ).三、（10分）已给sin0.32=0.314 567，sin0.34=0.333 487,sin0.36=0.352 274,用线性插值 及抛物插值计算sin0.3367的值并估计截断误差. 解：用线性插值计算：330365.00167.002.001892.0314567.0)3367.0()3367.0(3367.0sin 0010101=⨯+=---+=≈x x x y y y L截断误差：5111092.0)3367.0(3367.0sin )3367.0(-⨯≤-≤L R . 用抛物插值计算：Sin0.3367=0.330 374； 误差：62100132.20233.0033.00167.09493.061)3367.0(-⨯<⨯⨯⨯⨯≤R 四、（10分）求次数小于等于3的多项式P(x)，使其满足条件P(0)=0，P ’(0)=1,P(1)=1,P ’(1)=2.解：本题是标准的埃尔米特插值问题，可直接套用公式，利用两点的埃尔米特插值公式，xx x x x x x x x x P x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x +-=-+-+-=∴-=---=-=---=-=----+=23222221011221010022101011)1(2)1()23()(,)1())(()(,)1())(()(),23())(21()(ββα五、（10分）确定求积公式)()0()()(101h f A f A h f A dx x f hh ++-≈--⎰中的待定参数，使其代数精度尽量高，并指明说构造出的求积公式具有的代数精度.解：)(3)0(34)(3)(h f hf h h f hdx x f hh++-≈⎰- 具有3次代数精度.3六、（10分）用直接三角分解（Doolittle 分解）求线性方程组⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧=++=++=++822185141319615141321321321x x x x x x x x x解：08.227,92.476,69.177;154,4,9,151300451601061514113620134001123321-==-=⇒=-=-==⇒=⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡--⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-==x x x y Ux y y y b Ly LU A七、（10分）设线性方程组⎪⎩⎪⎨⎧=++=++=++38.04.028.04.014.04.0321321321x x x x x x x x x ， 考察解此线性方程组的雅可比迭代及高斯—塞德尔迭代法的收敛性. 解：（1）雅可比迭代法的迭代矩阵10928203.1)()32.08.0)(8.0(08.04.08.004.04.04.00)(21>=-+-=-⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡------=+=-J JJB B I U L D B ρλλλλ所以，雅可比迭代法不收敛. (2)高斯—塞德尔迭代法的迭代矩阵18.0)(672.0032.0064.016.004.04.00)(1<=≤⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡----=-=∞-BB U L D B s sρ 所以 ，高斯—赛德尔迭代法收敛.八、（10分）求方程0123=--x x 在5.10=x 附近的一个根，设将方程改写成下列等价形式，并建立相应的迭代公式. （1）211x x +=，迭代公式2111kk x x +=+；（2）123+=x x ，迭代公式3211+=+k k x x ；（3）112-=x x ，迭代公式111-=+k k x x ；试分析每种迭代公式的收敛性.解：考虑5.10=x 的邻域[1.3,1.6].(1)当]6.1,3.1[∈x 时，],6.1,3.1[11)(2∈+=x x ϕ，1910.03.122)('23<=≈≤-=L x x ϕ，故迭代2111k k x x +=+在[1.3,1.6]上整体收敛. (2)当]6.1,3.1[∈x 时，],6.1,3.1[)1()(312∈+=x x ϕ，1522.0)3.11(36.12)1(32)('32322<=≈+⨯≤+=L x x x ϕ，故迭代3211+=+k k x x 在[1.3,1.6]整体收敛(3)当]6.1,3.1[∈x 时，],6.1,3.1[11)(∈-=x x ϕ，1)16.1(21)1(21)('23>->--=x x ϕ，故迭代111-=+k k x x 在[1.3,1.6]上整体发散.。
数值分析实验报告--实验6--解线性方程组的迭代法
1 / 8数值分析实验六：解线性方程组的迭代法2016113 张威震1 病态线性方程组的求解1.1 问题描述理论的分析表明，求解病态的线性方程组是困难的。
实际情况是否如此，会出现怎样的现象呢？实验内容：考虑方程组Hx=b 的求解，其中系数矩阵H 为Hilbert 矩阵，,,1(),,,1,2,,1i j n n i j H h h i j n i j ⨯===+-这是一个著名的病态问题。
通过首先给定解（例如取为各个分量均为1）再计算出右端b 的办法给出确定的问题。
实验要求：（1）选择问题的维数为6，分别用Gauss 消去法、列主元Gauss 消去法、J 迭代法、GS 迭代法和SOR 迭代法求解方程组，其各自的结果如何？将计算结果与问题的解比较，结论如何？（2）逐步增大问题的维数（至少到100），仍然用上述的方法来解它们，计算的结果如何？计算的结果说明了什么？（3）讨论病态问题求解的算法1.2 算法设计首先编写各种求解方法的函数，Gauss 消去法和列主元高斯消去法使用实验5中编写的函数myGauss.m 即可，Jacobi 迭代法函数文件为myJacobi.m ，GS 迭代法函数文件为myGS.m ，SOR 方法的函数文件为mySOR.m 。
1.3 实验结果1.3.1 不同迭代法球求解方程组的结果比较选择H 为6*6方阵，方程组的精确解为x* = (1, 1, 1, 1, 1, 1)T ，然后用矩阵乘法计算得到b ，再使用Gauss 顺序消去法、Gauss 列主元消去法、Jacobi 迭代法、G-S 迭代法和SOR 方法分别计算得到数值解x1、x2、x3、x4，并计算出各数值解与精确解之间的无穷范数。
Matlab 脚本文件为Experiment6_1.m 。
迭代法的初始解x 0 = (0, 0, 0, 0, 0, 0)T ，收敛准则为||x(k+1)-x(k)||∞<eps=1e-6，SOR方法的松弛因子选择为w=1.3，计算结果如表1。
线性方程组的方法-数值分析-王兵团-北京交通大学
线性⽅程组的⽅法-数值分析-王兵团-北京交通⼤学注解：1.线性代数中线性⽅程组的⽅法：克拉默法则。
线性⽅程组：Ax=b解：x i=D i/D如果A可逆，还可以写成：x=A-1/b⽅程组的解是：系数⾏列式某⼀项换成等式右端常数项/系数⾏列式。
既然可以有这么好的公式，那为何还要学习其它解法呢？答：好多数学的公式⼀旦⽤到计算机⾥⾯，就不⾏了。
有⼈实验过，100万/s的计算量，解算40阶的线性⽅程组的解，要算⼀年。
天⽓预报的话有⼏百万⼏千万的⽅程组，怎样快速解出来？⼤规模集成电路也需要解⼤规模⽅程组的。
⼈们需要快速求解⼤规模的线性⽅程组，这样，理论解就不⾏了。
数值分析讲的是怎样⽤计算机快速求出数学问题的解。
注解：1.如果⽅程组的数量>未知数个数，没有解，或者有最⼩⼆乘解。
2.如果如果⽅程组的数量<未知数个数，没有解，有⽆穷多解。
3.如果如果⽅程组的数量=未知数个数，有唯⼀解。
计算机做的最多的是这种情况：即⽅(阵)的情况。
4.线性⽅程组怎么得来的？答：每次实验得来的。
5.⼀个系统，有n个元器件，x i代表第i个元器件，每个元器件相当于⼀个变量x i,它们之间的变化有⼀定的关系。
每实验⼀次，得到⼀个它们之间相互关系的⽅程。
实验n次，得到n个⽅程。
通过⽅程组，求出n个元器件情况。
注解：1.计算机求的解都是近似解。
2.学⼀个东西，怎样学好？答：通过类⽐去看。
注解：1.简单迭代法是怎样做的？答：注解：1.初值可以给成：[0,0,0,...].2.x是⼀个向量。
注解：1.构造迭代格式所⽤的等价形式⼀定是有的。
2.未必都收敛的意思：⽐如，如果c给的合适，就收敛，如果不合适，就不收敛。
3.前⽂的引例就是example9.注解：1.x k代表第k步的迭代值。
x k是⼀个向量，所以ε(k)也是⼀个向量，是指第k步的迭代误差。
2.红⾊部分的等式是⼀个递推式⼦。
3.。
完全取决于迭代矩阵B，跟初值怎样选择是没有关系的。
数值分析中的数值解线性方程组与矩阵计算
数值分析中的数值解线性方程组与矩阵计算数值分析是一门研究利用计算机数值方法解决数学问题的学科。
线性方程组是数值分析领域中常见的问题之一，而矩阵计算则是解决线性方程组的关键。
一、线性方程组的数值解线性方程组指的是由一系列线性方程组成的方程组。
在数值分析中，往往会遇到大规模的线性方程组，解它们的解析解是困难且耗时的，因此需要采用数值方法来求解。
1.1 直接法直接法是一种通过有限次数的运算，得到给定线性方程组的精确解的方法。
其中最常用的方法是高斯消元法和LU分解法。
高斯消元法通过将线性方程组的增广矩阵化为上三角矩阵，再通过回代求解得到解向量。
LU分解法则将系数矩阵分解为一个下三角矩阵L和一个上三角矩阵U，然后通过迭代求解来得到解向量。
1.2 迭代法迭代法是一种通过迭代逼近的方式，不断改进解的近似值，直到满足精度要求为止。
其中最常用的方法是雅可比迭代法和高斯-赛德尔迭代法。
雅可比迭代法通过将线性方程组的每个方程都表示为未知数的显式函数，并通过迭代公式逐步逼近解向量。
高斯-赛德尔迭代法则在雅可比迭代法的基础上，通过使用每次迭代后的更新值来改善近似解的质量。
二、矩阵计算矩阵计算在数值分析中扮演着至关重要的角色，它们是线性方程组求解的基础。
2.1 矩阵乘法矩阵乘法是指将两个矩阵相乘得到一个新的矩阵的运算。
在数值分析中，矩阵乘法常常用于表示线性方程组的系数矩阵与解向量的乘法，以及迭代法中的更新矩阵与解向量的乘法。
2.2 矩阵求逆矩阵求逆是指找到一个矩阵的逆矩阵，使得将该矩阵与其逆矩阵相乘得到单位矩阵。
在数值分析中，矩阵求逆常常用于直接法中的LU分解和迭代法中的雅可比迭代法。
2.3 特征值与特征向量特征值和特征向量是线性代数中的重要概念，也是矩阵计算中的重要内容。
特征值表示矩阵对应的线性变换在某个向量上的缩放因子，而特征向量则表示在该缩放因子下不变的向量。
在数值分析中，特征值和特征向量常常用于求解线性方程组的特殊解，以及判断矩阵的性质和稳定性。
数值分析论文 (10)
学习数值分析课程重要性研究内容摘要:学习《数值分析》是数学学习和应用中不可缺少的一部分，通过对此课程的学习可以更好的掌握数学方面的应用。
通过对数值计算中算法设计的技巧、插值法、解线性方程组的直接接法和迭代法的学习可以更好的了解数值分析在解决问题中的重要性。
关键字：开方求值；迭代法；高斯消去；拉格朗日插值1.导言《数值分析》是理工科院校应用数学、力学、物理、计算机软件等专业的学生必须掌握的一门重要的基础课程。
它是研究用计算机解决数学问题的数值方法及其理论.它既有纯数学高度抽象性与严密科学性的特点，又有应用的广泛性与实际实验的高度技术性的特点，是一门与计算机使用密切结合的实用性很强的数学课程.通过本课程的学习，能使学生熟练掌握各种常用的数值算法的构造原理和过程分析，提高算法设计和理论分析能力，并且能够根据实际问题建立数学模型，然后提出相应的数值计算方法，并能编出程序在计算机上算出结果，这既能为学生在理论学习方面以及在计算机上解决实际问题等方面打下良好的基础，同时又能培养学生的逻辑思维能力和提高数学推理能力。
2、数值应用举例2.1迭代法与开方求值迭代法是一种按同一公式重复计算逐次逼近真值的算法，是数值计算普遍使用的重要方法，以开方运算为例，它不是四则运算因此在计算机上求开方值就要转化为四则运算，使用的就是迭代法.假定0>a ,求a 等价于解方程02=-a x （2.1.1）这是方程求根问题,可用迭代法求解.现在用简单的方法构造迭代法,先给一个初始近似00>x , 令x x x ∆+=0, x ∆是一个校正量,称为增量,于是(2.1.1)式化为a x x =∆+20)(展开后略去高阶项2)(x ∆则得)(2100x x a x -≈∆ 于是1000)(21x x a x x x x =+≈∆+= 它是真值a x =的一个近似,重复以上过程可得迭代公式,2,1,0),(211=+=+k x a x x kk k (2.1.2) 它可逐次求得,,,21 x x 若*lim x x k k =∞→ 则,*a x =容易证明序列}{k x 对任何00>x 均收敛,且收敛很快. 迭代法（2.1.2）每次迭代只做一次除法,一次加法与一次移位(右移一位就是除以2),计算量很小.计算机中求a 用的就是该迭代法.无论在实用上或理论上,求解线性或非线性方程,迭代法都是重要的方法. 例1：用迭代法求3，取20=x解：若计算精确到610-，由（2.1.1）公式可求得,732051.1,732051.1,73214.1,75.14321====x x x x 计算停止。
数值分析试题及答案
数值分析试题及答案一、选择题（每题3分，共30分）1. 下列关于数值分析的说法，错误的是（）。
A. 数值分析是研究数值方法的科学B. 数值分析是研究数值方法的数学理论C. 数值分析是研究数值方法的误差分析D. 数值分析是研究数值方法的数学理论、误差分析及数值方法的实现答案：B2. 在数值分析中，插值法主要用于（）。
A. 求解微分方程B. 求解积分方程C. 求解线性方程组D. 通过已知数据点构造一个多项式答案：D3. 线性方程组的解法中，高斯消元法属于（）。
A. 直接方法B. 迭代方法C. 矩阵分解方法D. 特征值方法答案：A4. 牛顿法（Newton's method）是一种（）。
A. 插值方法B. 拟合方法C. 迭代方法D. 优化方法答案：C5. 在数值分析中，下列哪种方法用于求解非线性方程的根？A. 高斯消元法B. 牛顿法C. 雅可比方法D. 斯托尔-温格尔方法答案：B6. 下列关于误差的说法，正确的是（）。
A. 绝对误差总是大于相对误差B. 相对误差总是小于绝对误差C. 误差是不可避免的D. 误差总是可以消除的答案：C7. 在数值分析中，下列哪个概念与数值稳定性无关？A. 条件数B. 截断误差C. 舍入误差D. 插值多项式的阶数答案：D8. 用泰勒级数展开函数f(x)=e^x，下列哪一项是正确的？A. f(x) = 1 + x + x^2/2! + x^3/3! + ...B. f(x) = 1 - x + x^2/2! - x^3/3! + ...C. f(x) = x + x^2/2 + x^3/6 + ...D. f(x) = x - x^2/2 + x^3/6 - ...答案：A9. 插值多项式的次数最多为（）。
A. n-1B. nC. n+1D. 2n答案：B10. 下列关于数值积分的说法，错误的是（）。
A. 梯形法则是一种数值积分方法B. 辛普森法则是一种数值积分方法C. 龙格法则是数值积分方法中的一种D. 数值积分方法总是精确的答案：D二、填空题（每题3分，共15分）1. 在数值分析中，条件数是衡量问题的______。
数值分析试题及答案
数值分析试题及答案一、单项选择题（每题3分，共30分）1. 线性代数中，矩阵A的逆矩阵记作（）。
A. A^TB. A^-1C. A^+D. A*答案：B2. 插值法中，拉格朗日插值多项式的基函数是（）。
A. 多项式B. 指数函数C. 正弦函数D. 余弦函数答案：A3. 在数值积分中，梯形规则的误差是（）阶的。
A. O(h^2)B. O(h^3)C. O(h)D. O(1/h)答案：A4. 求解线性方程组时，高斯消元法的基本操作不包括（）。
A. 行交换B. 行乘以非零常数C. 行加行D. 行除以非零常数答案：D5. 非线性方程f(x)=0的根的迭代法中，收敛的必要条件是（）。
A. f'(x)≠0B. f'(x)=0C. |f'(x)|<1D. |f'(x)|>1答案：C6. 利用牛顿法求解非线性方程的根时，需要计算（）。
A. 函数值B. 函数值和导数值C. 函数值和二阶导数值D. 函数值、一阶导数值和二阶导数值答案：B7. 矩阵的特征值和特征向量是（）问题中的重要概念。
A. 线性方程组B. 特征值问题C. 线性规划D. 非线性方程组答案：B8. 在数值分析中，条件数是衡量矩阵（）的量。
A. 稳定性B. 可逆性C. 正交性D. 稀疏性答案：A9. 利用龙格现象说明，高阶插值多项式在区间端点附近可能产生（）。
A. 振荡B. 收敛C. 稳定D. 单调答案：A10. 雅可比迭代法和高斯-塞德尔迭代法都是求解线性方程组的（）方法。
A. 直接B. 迭代C. 精确D. 近似答案：B二、填空题（每题4分，共20分）11. 线性代数中，矩阵A的行列式记作________。
答案：det(A) 或 |A|12. 插值法中，牛顿插值多项式的基函数是________。
答案：差商13. 在数值积分中，辛普森规则的误差是________阶的。
答案：O(h^4)14. 求解线性方程组时，迭代法的基本思想是从一个初始近似解出发，通过不断________来逼近精确解。
数值分析-- 解线性方程组的迭代法
算法1(高斯 塞德尔迭代法) 设Ax b, A Rnn非奇异，
且aii 0(i 1,2,, n),数组x(n)开始存放x(0),后存放x(k),
N0为最大迭代次数.
1. xi 0.0(i 1,2,,n),
2. 对于k 1,2,, N0,
i1
n
xi
( bi
j1aij x j
j i 1
aij
A D LU,
其中
a11 D
a22
0
,
L
a21 annan1 Nhomakorabea0
an,n1
0
,U
0
a12 0
a1n
.
an1,n
0
就有
Dx(k1) Lx(k) Ux(k) b
雅可比迭代法的矩阵表示形式为
x(k1) D1(L U ) x(k) D1b BJ x(k) f
a21x1
a22x2
a2n xn
b2
an1x1 an2x2 annxn bn
Ax=b.
(2.1)
进行矩阵分裂
A=M-N,
(2.2)
其中M为可选择的非奇异矩阵,且使Mx=d容易求解.
于是,
Ax=b⇔x=M-1Nx+M-1b.
可得一阶定常迭代法:
取初始向量x(0)，
x
(
k
1)
Bx(k )
零元素多，适合用迭代法。
我们将介绍迭代法的一般理论及雅可比迭代法、高 斯—塞德尔迭代法、超松弛迭代法，研究它们的收 敛性。
例1 求解线性方程组
8 x1 4 x1
3x2 2 11x2
x3 x3
20, 33,
6x1 3x2 12x3 36.
《应用数值分析》课件数值分析5.3线性方程组的数值解法
Step k：设ak(kk) ，0计算因子
mik
a(k) ik
/
a(k kk
)
(i k 1, ..., n)
且计算
a ( k 1) ij
b( k 1) i
a(k) ij
m
ik
a
(k kj
)
b(k ) i
mik bk(k )
(i, j k 1, ..., n)
n
bi (bi
aij * b j ) / aii
j i 1
2024/11/23
线性方程组的直接解法
11
计算量 /* Amount of Computation */
由于计算机中乘除 /* multiplications / divisions */ 运算的时 间远远超过加减 /* additions / subtractions */ 运算的时间，故 估计某种算法的运算量时，往往只估计乘除的次数，而且通 常以乘除次数的最高次幂为运算量的数量级。 (n k) 次
(k)
kk
k ,k1
0
a ( k 1) k 1,k 1
a(1) 1n
a(2) 2n
a(k) kn
a ( k 1) k 1,n
0
a ( k 1) n,k 1
a ( k 1) nn
第 6 章 不动点理论及应用 第 1 页 共 1 页
b(1) 1
b(2) 2
b( k ) k
b( k 1) k 1
b( k 1) n
xn
b(n) n
/
a(n) nn
n
b( i ) i
a
(i ij
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( k 1) (k ) (k ) x2 (8 x1 x3 ) / 10
( k 1) (k ) (k ) x3 (13 x1 x2 ) / 15
x
x
( k 1) 1
(1 ) x
(1 ) x
(k ) 1
(7 x
(k ) 2
x )/9
(k ) 3
L6 3, L12 3.10582854, L24 3.13262861, L48 3.13935020
4 1 L(1) L n 3 2n 3 Ln (1) (1) L(1) 3.141 10472, L 3.141 56197, L 6 12 24 3.14159073
x M 1 Nx M 1b, 其中A M N
对任意的f 和任意的初始 向量X 迭代法收敛的充 分必要条件是 ( B ) 1和 充分条件是||B|| 1
(0)
中止准则
|x
(k ) *
12:47
|| B || L (k ) (k ) ( k 1) || X ( k ) X ( k 1) || x | |x x | || X X * || 1 || B || 1 L
《数值分析》 10
逐次超松驰迭代法
线性方程组的条件数
12:47
1/33
统一的不动点框架 迭代法构造 x ( x) 收敛条件(局部vs全局)
x *为 ( x )的不动点, ( x ) 在x *的某邻域N (x * )连续 且 | ( x * ) | 1, 则迭代法 对任意x (0) N (x * )收敛
0 a12 a1n 0 a 0 U L 21 0 a n 1, n 0 a n1 a n , n 1 0
12:47
( k 1) 2
(k ) 2
(8 x
( k 1) 1
x ) / 10
(k ) 3
( k 1) (k ) ( k 1) ( k 1) x3 (1 ) x3 (13 x1 x2 ) / 15
12:47
7/33
A=
D
-L
-U
a11 a 22 D a nn
1 ( x ) 0 1 ( x )
加速收敛序列
( ( x )) ( x ) ( x ) ( x) x
2
x n 1
12:47
( ( xn ) xn ) xn ( ( xn )) 2 ( xn ) xn
5/33
12:47
14/33
预备知识:
思路:
i
det( A)
a11
f ( ) det( I A) a n1
a1n ( 1 ) ( n )
ann
上式中令 =0既得结论。
12:47
15/33
定理4.7 SOR方法收敛的必要条件是0< <2 。
松弛技术
xi( k 1)
(1 ) x x
k
( k 1)
(k ) a x ij j ] n
i 1 1 (1 ) xi( k ) [bi aij x (jk 1) aii j 1
j i 1
松弛因子通常的范围是(1,2), 故称为超
12:47
( k 1)
D ( LX
1
( k 1)
UX
(k )
b)
9/33
SOR迭代矩阵
xi( k 1) (1 ) xi( k )
aii
[bi aij x (jk 1)
j 1
i 1
j i 1
(k ) a x ij j ]
n
X
( k 1)
(1 ) X
(k )
D ( LX
1
1
( k 1)
UX
(k )
b)
BSOR ( D L) [(1 ) D U ]
Gauss-Siedel方法是SOR方法的特例。
A M N, M 1
( D L), N
1
[(1 ) D U ]
12:47
6/33
例 1 9 x1 x 2 x 3 7
x1 10 x 2 x 3 8 x x 15 x 13 2 3 1
x1 ( 7 x 2 x 3 ) / 9 x 2 (8 x1 x 3 ) / 10 x (13 x x ) / 15 1 2 3
迭代 格式 谱半径
Jacobi 0.6244
GaussSOR Seidel （w=1.13） 0.4166 0.2600
12/33
%%%triu(X,K) is the elements on and above %%%the K-th diagonal of X D = diag(diag(A));L = -tril(A,-1);U = -triu(A,1);
| det( BSOR ) || 1 | 12
n
n ( ( BSOR )) 1。
n
12:47
16/33
定理4.8 若A是实对称正定矩阵, 则当0< <2时, SOR方法收敛。 证明: 由 A = D – L –
1 T T B ( D L ) ((1 ) D L ) L SOR
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谱半径的比较 算例
5 1 x 3 1 1 2 2 x 3 1 3 1 2 2 x3 1 1 3 1 1 3 1 x4 1 1 3 1 x5 3 2 1 5 1 3 x6 2 2
k
( k 1)
x )
( k 1) k ( x x ) 适当选取平均化系数 调整校正量
以将xk加工成某个更高精度结果。这种基于校 正量的调整或松动的方法, 称之为松弛技术。
3/33
千古绝技割圆术
祖冲之 3.1415926 3.1415927
内接多边形周长逼近, 需要内接正24576边形
证: 由于SOR方法收敛, 所以 ( BSOR ) 1。
det( BSOR ) det(( D L) ((1 ) D U ))
1
=det(( I D L) D ((1 ) D U ))
1 1 1
=det(( I D 1 L)1 ((1 ) I D 1U )) =(1- )n
(k )
(k ) j
x1 b1 0 ( k 1) b a x2 2 21 ( k 1) ann xn a bn n1
( k 1)
0 an 2
12:47
13/33
%%%Jacobi迭代矩阵D-1(L+U) eig(inv(diag(diag(A)))*(-triu(A,1)-tril(A,-1))) %%%GS迭代矩阵(D+L)-1U eig(inv(diag(diag(A))+tril(A,-1)*(-triu(A,1))) %%%%迭代格式 iD = diag((diag(A)).^(-1)); x = x - iD*(A*x - f); x = (D-L)\(U*x + f); x = (D-w*L)\(w*U*x +(1-w)*D*x+ w*f);
( k 1) (k ) (k ) x1 (7 x2 x3 )/ 9
( k 1) ( k 1) (k ) x2 (8 x1 x3 ) / 10
( k 1) ( k 1) ( k 1) x3 (13 x1 x2 ) / 15
( k 1) (k ) (k ) x1 (7 x2 x3 )/ 9
8/33
回顾高斯赛德尔迭代矩阵表示
aii x
a11 a22
( k 1) i
[bi aij x
j 1
i 1
( k 1) j
j i 1
( k 1)
a
n
ij
x ]
a1n x1 x( k ) 2 an1,n (k ) 0 xn
x1 0 a12 ( k 1) 0 x2 ( k 1) 0 xn
D X(k+1) = LX(k+1) + UX(k) +b
x
( k 1) i
1 ( k 1) (k ) [bi aij x j aij x j ] aii j 1 j i 1
12:47
17/33
x ((1 ) D L ) x (1 ) p a T x ( D L) x p a
2/33
松弛思想
目标值x*有两个精度相当的近似值x和 x ( k 1) , 如果将这两个近似值加工成更高精度的结果呢? 改善精度的一种简便而有效的办法是,取两者的 某种加权平均值作为改进值,即令
x 亦即 x
( k 1) ( k 1)
(1 ) x x
k
( k 1) k
x ( x
10/33
程序片段:
Matlab code : SOR迭代法 function [x,iter]=sor(A,b,x0,nmax,tol,omega) %SOR method [n,m]=size(A); if n~= m, error('Only square systems'); end iter=0; r=b-A*x0; r0=norm(r); err=norm(r); xold=x0; while err > tol && iter < nmax iter = iter + 1; for i=1:n s=0; for j = 1:i-1, s=s+A(i,j)*x(j); end for j = i+1:n, s=s+A(i,j)*xold(j); end x(i,1)= (1-omega)*xold(i)+omega*(b(i)-s)/A(i,i)%% x(i,1)=(b(i)-s)/A(i,i); end xold=x; r=b-A*x; err=norm(r)/r0; end