数值分析实验报告总结
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
数值分析实验报告总结
随着电子计算机的普及与发展,科学计算已成为现代科学的重要组成部分,因而数值计算方法的内容也愈来愈广泛和丰富。通过本学期的学习,主要掌握了一些数值方法的基本原理、具体算法,并通过编程在计算机上来实现这些算法。
算法
算法是指由基本算术运算及运算顺序的规定构成的完整的解题步骤。算法可以使用框图、算法语言、数学语言、自然语言来进行描述。具有的特征:正确性、有穷性、适用范围广、运算工作量少、使用资源少、逻辑结构简单、便于实现、计算结果可靠。
误差
计算机的计算结果通常是近似的,因此算法必有误差,并且应能估计误差。误差是指近似值与真正值之差。绝对误差是指近似值与真正值之差或差的绝对值;相对误差:是指近似值与真正值之比或比的绝对值。误差来源见表表
第三章泛函分析
泛函分析概要
泛函分析是研究“函数的函数”、函数空间和它们之间变换的一门较新的数学分支,隶属分析数学。它以各种学科
为具体背景,在集合的基础上,把客观世界中的研究对象抽象为元素和空间。如:距离空间,赋范线性空间,内积空间。
范数
范数,是具有“长度”概念的函数。在线性代数、泛函分析及相关的数学领域,泛函是一个函数,其为矢量空间内的所有矢量赋予非零的正长度或大小。这里以Cn空间为例,Rn空间类似。最常用的范数就是p-范数。那么
当p取1,2,∞的时候分别是以下几种最简单的情形:1-范数:║x║1=│x1│+│x2│+?+│xn│
2-范数:║x║2=1/2
∞-范数:║x║∞=max
其中2-范数就是通常意义下的距离。
对于这些范数有以下不等式:║x║∞≤║x║2 ≤║x║1 ≤ n1/2║x║2 ≤ n║x║∞
另外,若p和q是赫德尔共轭指标,即1/p+1/q=1,那么有赫德尔不等式:
|| = ||xH*y| ≤║x║p║y║q
当p=q=2时就是柯西-许瓦兹不等式
一般来讲矩阵范数除了正定性,齐次性和三角不等式之外,还规定其必须满足相容性:║XY║≤║X║║Y║。所以矩阵范数通常也称为相容范数。
如果║·║α是相容范数,且任何满足║·║β≤║·║
α的范数║·║β都不是相容范数,那么║·║α称为极小范数。对于n阶实方阵全体上的任何一个范数║·║,总存在唯一的实数k>0,使得k║·║是极小范数。
注:如果不考虑相容性,那么矩阵范数和向量范数就没有区别,因为mxn矩阵全体和mn维向量空间同构。引入相容性主要是为了保持矩阵作为线性算子的特征,这一点和算子范数的相容性一致,并且可以得到Mincowski定理以外的信息。
本学期讲解过的主要算法列举如下:线性方程组的解法;非线性方程的求根方法;矩阵特征值与特征向量的计算;函数的插值方法;最佳平方逼近;数值积分与数值微分;常微分方程初值问题的数值解法。下面对主要算法进行分析。
线性方程组的解法
本章学习了一些求解线性方程组的常用方法,其中Gauss消元法,列主元消元法,LU分解法,追赶法和LDL’分解法都是解线性方程组的直接方法;而Jacobi迭代法和SOR法则是解线性方程组的基本迭代法。求解线性方程组时,应该注意方程组的性态,对病态方程组使用通常求解方程组的方法将导致错误。迭代求精法可用于求解某些病态方程。
高斯列主元LU分解法求解线性方程组
高斯消元法和LU分解法是直接法求解线性方程组中的两种方法。其中高斯消元法的基本思想是将线性方程组()通
过消元,逐步化为同解的三角形方程组,然后用回代法解出n个解。高斯列主元消元法则是在高斯消元法的基础上提(k?1)(k?1)a?0akkkk出的先选主元再消元的方法,避免了时消元无法进行或者是当的绝
(k?1)a(i?k?1,k?2,ik对值与其下方的元素,n)的绝对值之比很小时,引起计算机
上溢或产生很大的舍入误差而导致所求出的解失真的问题。LU分解法是将矩阵A用一个下三角矩阵和一个上三角矩阵之积来表示,即A?LU,然后由A?LU,Ax?b,得LUx?b,将线性方程组的求解化为对两个三角形方程组Ly?b和Ux?y 的求解,由此可解出线性方程组的n个解x1,x2,,xn。这两种求解线性方程组的方法在处理单个线性方程组时没有差别,只是方法的不同,但在处理系数矩阵A相同,而右端项不同的一组线性方程组时,LU分解法就有明显的优势,因为它是将系数矩阵A和右端项b分开处理的,这样就可以只进行一次分解。例如,求解线性方程组Ax?bi,i?1,2,,m,用高斯消元法求解的计算量1313mnn?mn2
大约为3,而用LU分解求解的计算量约为3,后者计算量显然小很多。但是LU分解法同样有可能由于ujj的绝对值很小而引起计算机上溢或产生很
大的舍入误差而导致所求出的解失真。因此提出了结合高斯列主元消元的LU分解法。
我们采用的计算方法是先将A矩阵进行高斯列主元消元,然后再计算相应的L矩阵和U矩阵。但要注意,第k步消元时会产生mik(i?k?1,k?2,,n),从而可以得到L矩阵的第k列元素,但在下一步消元前选取列主元时可能会交换方程的位置,因此与方程位置对应的L矩阵中的元素也要交换位置。
非线性方程组的求根方法
本章学习的二分法简单迭代法、Newton迭代法等方法,代表着求解非线性方程所采用的两类方法。大范围收敛方法的初值x0选取没有多少限制,只要在含根区间任选其一即可,二分法就是这类方法。局部收敛法要求x0要充分靠近根x*才能保证收敛,以简单迭代法为基础,Newton迭代法为代表的各类迭代法都属这类方法。
迭代法
牛顿迭代法的构造过程是这样的:设x0是f(x)?0的一个近似根,将f(x)在
f''(x0)f(x)?f(x0)?f(x0)(x?x0)?(x?x0)2?x0处作Taylor展开得2!'
,若取其
'x?x?f(x)/f(x0),然后再对x1做f(x)100前两项来近似代替,得近似方程的根
'f上述同样处理,继续下去,一般若(xk)?0,则可以构