算法的收敛性和收敛速度的定义式-西南科技大学网络教育学院

合集下载

漫谈正项级数的收敛性及收敛速度

漫谈正项级数的收敛性及收敛速度++++=∑∞=n n na a a a211称为无穷级数。

当0≥n a 时，此级数称为正项级数。

记n n a a a S +++= 21， ,2,1=n ，则}{n S 为部分和数列。

级数∑∞=1n n a 的敛散性是通过数列}{n S 的敛散性来定义。

显然，级数∑∞=1n n a 时，有0lim =∞→n n a 。

因此，0lim ≠→∞n n a 时，必有级数∑∞=1n n a 发散。

但是0lim =∞→n n a 未必有∑∞=1n n a 收敛。

只有当无穷小n a 的阶高到一定的程度时，∑∞=1n n a 才收敛。

可以证明：几何级数∑∞=1n n q ，当1||<q 时收敛；当1||≥q 时发散。

p -级数∑∞=11n pn，当1>p 时收敛；当1≤p 时发散。

由p -级数∑∞=11n pn 的敛散性及比较判别法，可以看出，当n a 趋于0的速度快于n 1时，级数∑∞=1n n a 收敛；而当n a 趋于0的速度不快于n 1时，级数∑∞=1n n a 发散。

因而，无穷小n 1是衡量级数∑∞=1n na 敛散性的一把“尺子”。

可是，这把“尺子”有点粗糙了。

事实上，尽管无穷小nn ln 1趋于0的速度远远快于n 1，但是级数∑∞=1ln 1n n n 仍然发散。

可以证明，级数∑∞=1ln 1n pnn ，当1>p 时收敛；当1≤p 时发散。

于是，无穷小nn ln 1是衡量级数敛散性的一把精度较高的一把新“尺子”：当n a 趋于0的速度快于n n ln 1时，级数∑∞=1n n a 收敛；而当n a 趋于0的速度不快于n n ln 1时，级数∑∞=1n n a 发散。

可是，马上又面临新问题：无穷小n n n ln ln ln 1趋于0的速度远远快于n n ln 1，但是∑∞=1ln ln ln 1n nn n 仍然发散级数。

于是需要更为精细的判断级数敛散的“尺子”。

线性方程组迭代法收敛性分析

证明：假设 I G 为奇异阵，则存在非零向量 x ,使得
I G x 0 ，
即有
x Gx .
由(2.16)可得
x Gx G x ，
即
x G x ，
(2.19)
因为已知条件为 G 1 ，所以(2.19)不可能成立，故原命题成立. 定理 2.2 （迭代法收敛的充分条件）若迭代矩阵的某种范数 G 1 ，则迭代公式
x k 1 Gx k d
(2.20)
对任意初值 x 0 均收敛. 注：该定理只是充分条件，即迭代法收敛并不一定要 G 1 ； G 只是某一种或几种范数，下面给出证明. 证明：由于 G 1 ，结合定理 2.1 可得 I G 为非奇异阵. 于是方程 I G x d 有唯一解 x* ，即
A 1.
又 Ak A A A A ,且
lim A 0 ,
k k
k
所以
lim Ak 0 .
k
由范数的定义可知一定有 lim Ak 0 .
k
定理 2.7 （迭代法收敛的充要条件）迭代公式 (2.20) 收敛的充要条件为
(G ) 1 .
证明：（充分性）若 (G ) 1 ，易知方程 x Gx d 有唯一解 x* ，即满足(2.21)，将(2.20)与(2.21) 两式相减得

max
1i n
j 1, j i

aij
1 max aii 1i n aii
j 1, j i

aij 1，
(2.24)
由定理 2.1 可知 I I D 1 A D 1 A 为非奇异阵. 又因为 D 为非奇异阵，则 D 1 也是非奇异的，所以 A 是非奇异矩阵. 则雅可比迭代公式和定理 2.4 若方程组 Ax b 的系数矩阵 A 为对角占优阵，高斯-塞德尔迭代公式均收敛. 证明：雅可比迭代矩阵为

计算科学中的迭代和收敛性分析

计算科学中的迭代和收敛性分析在计算科学中，迭代和收敛性分析是两个常见的概念。

迭代是指通过重复执行一定的计算过程来逐步逼近所要求解的问题的方法。

而收敛性则是评估所得解与真实解之间的误差以及迭代过程中的精度变化。

迭代方法在计算科学中的应用非常广泛。

例如，在求解非线性方程和求解常微分方程等问题中，常用的方法都是迭代法。

迭代法的基本思想是从初始条件开始，逐步逼近所要求解的问题。

具体操作时，首先需要选定一个初始值，然后通过一定的迭代公式进行计算，得到一个新的值，并将其作为下一次迭代时的初始值。

如此重复执行，直到所求解的问题达到所期望的精度要求为止。

然而，迭代方法并不总是能够收敛到所要求的真实解。

这就引出了收敛性分析的问题。

收敛性指的是迭代方法是否在无限迭代的情况下，能够收敛到真实解。

如果能够收敛，那么我们还需要考虑的是其收敛速度，即迭代过程中精度变化的规律。

在实际应用中，迭代法的收敛性和收敛速度是非常重要的问题，因为它们直接影响到所得结果的可靠性和计算效率。

因此，在迭代法的设计和评估中，收敛性分析是一个非常重要的环节。

收敛性分析的方法很多。

其中，最常用的方法是通过构造数值序列来评估迭代法的收敛性和收敛速度。

构造数值序列可以通过一系列数学技巧和推导来实现。

对于线性问题，可以通过构造矩阵和向量来实现数值序列的构造。

而对于非线性问题，一般需要考虑一些特定的方法，如牛顿迭代法、欧拉迭代法等。

除了构造数值序列外，在收敛性分析中还有一些其他的方法。

例如，可以考虑迭代法的局部收敛性和全局收敛性。

局部收敛性是指迭代法在某一点附近是否收敛。

这个问题往往可以通过利用泰勒级数来解决。

而全局收敛性则是指迭代法是否对任意的初始值都能收敛。

这个问题的解决通常需要使用一些特定的技巧和算法，例如逐步缩小逼近区间法。

总之，迭代和收敛性分析是计算科学中常见的概念，对于许多实际问题的求解都有重要的应用价值。

通过对迭代法的设计、评估和分析，我们可以帮助提高计算效率和解决实际问题，为科学研究和工程应用做出贡献。

收敛分析算法在优化问题中的应用

收敛分析算法在优化问题中的应用随着科技的不断发展和进步，大数据、人工智能等计算机相关的技术日渐成熟，为人类的生产和生活带来了无限的便利。

在优化问题中，收敛分析算法作为一种重要的优化工具，受到越来越多的关注和应用。

本文将从收敛分析算法的相关概念、发展历程、算法原理和在优化问题中的应用等方面进行论述。

一、概念及基本概况收敛分析算法（Convergent Analysis），即收敛分析法，指通过研究某种算法的特定输入值下的迭代次数、误差大小或收敛速度等参数，从而确定其所具有的收敛性质的一种数学方法。

它主要是分析迭代算法和数值计算的数学模型，从而确定其收敛的速度、误差背景等等。

在计算数学领域中，收敛分析本质上是探究一个序列、定位序列中的最终状态，并解释序列中每个步骤，以了解它是如何逐步趋于最终结果的。

一般而言，序列中趋于无穷大的值会逐渐变得难以察觉，但是通过收敛分析算法可以比较准确地预测序列的趋势。

收敛分析算法在数值计算和优化问题中的应用非常广泛。

例如，在数值计算中，人们需要通过系统地分析中间结果来精确计算结果。

而在优化问题中，我们需要寻找最优解，这一过程与数值计算密切相关。

二、发展历程收敛分析算法的发展历程可以追溯到19世纪初的欧拉和拉格朗日。

他们提出了许多方法来解决微积分中的问题，从而得出了收敛分析的基本原则。

随着时间的推移，越来越多的学者对这一领域进行了研究，从而衍生出了一系列算法和方法。

在20世纪，Kantorovich 和Gelfand 开始引入渐进分析，即分析复杂问题的一种方法，这是收敛分析的一种变体。

他们在这一领域做出了极大的贡献，并将收敛分析的理论发展到了极致。

另一边，人们也不断地在探究不同的优化算法，试图寻找最有效的算法以获得最优解。

与此同时，收敛分析算法也在这一过程中发挥了重要作用。

三、算法原理在一般意义上，收敛分析算法的核心原理是将某种算法解析为一系列可观测的变量序列，并分析这些序列的特征以确定算法的收敛性质。

牛顿法及其收敛性课件

xk 1
2 xk 2 xk . 4 xk
2 是二重根，
（1）牛顿法
18
（2）用（4.13）式
xk 1
2 xk 2 xk . 2 xk 2 xk ( x k 2) xk . 2 xk 2
（3）用（4.14）式 xk 1
取初值 x0 1.5，计算结果如表7-7.
19
计算三步，方法（2）及（3）均达到10位有效数字，而用牛顿法只有线性收敛，要达到同样精度需迭代30次.
20
7.5
弦截法与抛物线法
用牛顿法求方程（1.1）的根，每步除计算 f ( xk ) 外还要算 f ( xk )，当函数 f ( x) 比较复杂时，计算 f ( x) 往往较困难，为此可以利用已求函数值 f ( xk ), f ( xk 1 ), 来回避导数值 f ( xk ) 的计算. 7.5.1 弦截法设 xk , xk 1 是 f ( x) 0的近似根，利用 f ( xk ), f ( xk 1 ) 构造一次插值多项式 p1 ( x)，并用 p1 ( x) 0的根作为新的近似根 xk 1 . 由于
2
注意到切线方程为
y f ( xk ) f ( xk )( x xk ).
这样求得的值 xk 1 必满足(4.1），从而就是牛顿公式（4.2）的计算结果. 由于这种几何背景，牛顿法亦称切线法. 牛顿法（4.2）的收敛性，可直接由定理4得到，对（4.2）其迭代函数为
( x) x
准备迭代
x0 ，计算 f 0 f ( x0 ), 选定初始近似值
步骤2
按公式
x1 x0 f 0 / f 0
迭代一次，得新的近似值 x1，计算 f1 f ( x1 ), f1 f ( x1 ). 步骤3 控制

西南科技大学网络教育《电子信息工程专业导论》在线考试

电子信息工程专业导论—在线考试一、单选题1.下面是关于计算机中定点数和浮点数的一些叙述,正确的是( )A.浮点数是既有整数部分又有小数部分的数,定点数只能表示纯小数B.浮点数的尾数越长,所表示的数的精度就越高C.定点数可表示的数值范围总是大于浮点数所表示的范围D.浮点数使用二进制表示,定点数使用十进制表示2.根据ISO定义,“信息”与“数据”的关系是( )A.信息是指对人们有用的数据B.数据是指对人们有用的信息C.信息包含数据D.信息仅指加工后的数值数值3.微电子技术的核心是( )A.电子管B.ICC.晶体管D.光电子4.沿着地球表面传播的无线电波称为( )。

A.地波B.天波C.散射波D.空间波5.频分多路复用是( )。

A.TDMAB.FDMAC.CDMAD.SDMA6.计算机视觉简记为( )。

A.CVB.WVC.IBMD.DV7.凡在数值上或时间上不连续变化的信号,称为( )。

A.模拟信号B.直流信号C.数字信号D.交流信号8.下面哪一种不属于有线通信( )B.卫星通信C.光纤与光缆D.同轴电缆9.时分多路复用简记为( )。

A.TDMB.FDMC.CDMD.SDM10.下面哪一个不是单片机具有的特点( )A.体积小B.可靠性好C.性价比高D.高速处理复杂指令集11.可编程逻辑器件的简写为( )。

A.PCCB.PLDC.PAAD.FPGA12.EDA工具的主要作用不包括( )A.验证电路方案设计的正确性B.电路特性的优化设计C.实现电路特性的仿真测试D.实现人工智能13.周期信号是以一定时间间隔重复的无始无终的信号,( )是周期信号的基本型。

A.正弦信号B.阶跃信号C.方波信号D.三角波信号14.电报的发明者是( )A.贝尔B.爱迪生C.莫尔斯D.特斯拉15.基尔霍夫第一定律是( )A.节点电流的代数和等于0B.闭合回路上所有各支路电压的代数和等于0C.环流定律D.替代定律A.质能方程B.薛定谔方程C.傅里叶变换D.麦克斯韦方程组17.系统可分为连续时间系统与( )系统。

第六章6.3迭代法的收敛性

j i
1 | a | 1 i 1 , 2 , 3 , , n ij | a | j i ii
1 D ( L U ) (1)对于Jacobi迭代法,其迭代矩阵为 B J
12
0 a 21 B J a 22 a n1 a nn
x * Bx * f
将两式相减,得：
( k 1 ) ( k ) (k ) x x * Bx Bx * B (x x *)
( k ) ( k ) 令 x x *
k 0 , 1 , 2 ,
2
一阶定常迭代法的收敛性
( k 1 ) ( k ) 2 (k 1 ) k 1 ( 0 ) 则: B B B
9
所以Gauss-Seidel迭代法发散。
特殊方程组迭代法的收敛性
4 2 1 1 5 1 1 问题：该矩阵具有怎样的特点？ 2 结论：该矩阵是严格对角占优阵 3
定义：如果矩阵A的元素满足
|a |a 1 ,2 ,3 , ,n ii| ij| i
j 1 j i j n
(0 ) 注意 (0) x x* 为非零常数向量
因此迭代法收敛的充要条件
( k 1 ) ( k 1 ) lim lim ( x x *) 0 k k
可转变为
k 1 lim B 0 k
3
一阶定常迭代法的收敛性
( k 1 ) ( k ) 定理：迭代格式 x Bx f收敛
j 1 j i 1 j i 1
14
i 1
n
n
如果 | | 1 ,则有
| | | a | | | | a | | a | ii ij ij

2.2 迭代法的一般形式与收敛性定理

a11 a12 a a 21 22 an1 an 2
a1n x1 b1 x b a2 n 2 2 ann xn bn
Ax=b
怎样设计迭代格式? Ax=b x=Hx+f
kk 1 ，， k
lim k lim
k k k
k

k
lim
k
1 k
k 1
0.
x 是线性方程组Ax=b的解
x* Hx* g
x
k 1
*
Hx
k
f
0 引理2.1：迭代法对任何初始近似 x 均收敛的充分必要条件是 H k 0 k
即
A=D-L-U
a11 a 21 A a n1 0 a L 21 a n1
a12 a22 an 2
a1n a2 n ann 0
a11 D
a22
ann
0 an 2
设aii0 (i=1,2,,n)，并将A写成三部分
0 a11 a 21 0 a 22 A a n 1 ,1 a n 1 , 2 0 a nn a n 2 a n , n 1 a n1 0 a12 a1,n1 a1n 0 a 2 , n 1 a 2 n 0 a n 1, n 0 D LU. 0
H k 0 k 的充要条件是 ( H ) 1 引理2.2：
定理2.4：迭代法对任何初始近似均收敛的充分必要条件是迭代矩阵H的谱半径 ( H ) 1

网络拓扑结构优化算法收敛速度评估说明

网络拓扑结构优化算法收敛速度评估说明网络拓扑结构优化算法是通过优化网络中的链路连接关系，以提高网络性能和可靠性的方法。

在实际应用中，算法的收敛速度是评估其效果的重要指标之一。

本文将从定义收敛速度、影响收敛速度的因素以及评估收敛速度的方法三个方面进行论述。

首先，什么是收敛速度？收敛速度是指网络拓扑优化算法在迭代过程中逐渐接近最优解所花费的时间。

在拓扑结构优化中，最优解往往是指网络中链路带宽利用率最大化或者时延最小化。

因此，一个快速收敛的算法意味着它能够在尽可能短的时间内达到最佳的拓扑优化状态。

其次，影响收敛速度的因素有很多，其中主要包括以下几个方面：1. 算法本身的特性：不同的算法有不同的收敛速度。

例如，梯度下降算法通常能够较快地收敛，因为它能够有效地利用目标函数的梯度信息。

而遗传算法等启发式算法则往往需要较长的时间来搜索全局最优解。

2. 网络的规模和复杂度：网络的规模越大、结构越复杂，拓扑优化算法往往需要更长的时间才能达到最优解。

这是因为大规模网络中的连接关系更加复杂，优化问题的搜索空间更大。

3. 初始拓扑状态：拓扑优化算法的初始拓扑状态也会对收敛速度产生影响。

如果初始的拓扑已经非常接近最优解，那么算法的收敛速度通常会更快。

最后，评估算法的收敛速度可以采用以下几种方法：1. 迭代次数统计：可以记录算法运行的迭代次数，并根据迭代次数来评估算法的收敛速度。

一般来说，迭代次数越少，收敛速度越快。

2. 收敛过程可视化：可以将算法的迭代过程可视化，通过观察目标函数值或者拓扑结构的变化来评估算法的收敛速度。

如果在前几次迭代中，目标函数值或者拓扑结构的变化比较大，而后续变化较小，那么算法可能已经接近最优解，收敛速度较快。

3. 算法效果评估：可以通过对比不同算法在相同条件下的优化效果来评估其收敛速度。

具体方法包括比较不同算法达到相同优化效果所需要的时间或者迭代次数。

综上所述，网络拓扑结构优化算法的收敛速度是评估其效果的重要指标之一。

收敛率概述 (Overview of Rates of Convergence)

收敛率概述 (Overview of Rates of Convergence)2016-12-09史春奇，王雅清AI2ML人工智能to机器学习在算法优化过程中经常会遇到收敛(Convergence)问题，尤其目前的深度学习盛行，如何设计更高效的收敛算法，是个极大的挑战。

而如何评价收敛的快慢呢？这就是收敛率的计算，在这里我们主要概述一下什么是收敛率。

因为这个概念用的不是很广泛，大家都知道是什么含义，但是如何计算，却不很清楚。

一，常见的收敛方法1.1 Bisection方法每次数列的限制到收敛点的上一次距离的一般距离之内。

这样如果把这种与收敛点的距离记为误差，那么误差是2的负的幂次方运算。

如果对边界值取对数后，我们发现这个误差的对数是k的线性函数。

1.2 Fix Point 方法另外一种常见情况是Fix Point的方式。

其实我们常见的牛顿法和这个固定点方法是类似的。

对于这种情况我们认为两个点之间是有个函数关系式的。

或者说，存在一个函数g(x)的曲线，上一个点的值就是下个点的输入。

等价于这个曲线与y=x的正斜线之间有个关系。

如下图所示。

那么会有两种情况的收敛到两个线的交点。

在这种情况下，我们会有这个线的斜率的绝对值必须小于1。

为什么会有这个结论呢？因为如果斜率绝对值大于1后，就不会收敛了。

如下图所示，当斜率大于1后，越来越发散，就不会收敛了。

因此对于斜率的结论是成立。

那么，我们连续缩放到k=1的时候，就有一个幂指数出现了。

并且它的底是一个小于1的值。

这时候，我们对这个表达式取对数。

也有类似结论就是，这个误差的对数是K的线性函数。

1.3 Newton方法牛顿法就是通过切线与横轴的交点找到第二个点。

然后就能反复找到曲线与横轴的交点。

根据牛顿法可以得到它的迭代公式如下，如果我们把这个迭代公式改写一下，可以看出牛顿法其实是Fixed Point点法的一个特例。

级数的收敛性讲解

例1 讨论等比级数(也称几何级数)
a aq aq2 L aqn L
(3)
的收敛性(a≠0).
前页后页返回
解 q≠1时, 级数(3)的第 n 个部分和为
Sn
a aq L
aqn1
a1 qn 1q
.
因此
(i) 当
q
1 时,
lim
n
Sn
lim a1 qn n 1 q
a. 1q
此时级
n
nnnn
lim
n
1
1 n2
1
n2
n
nn
10
所以由级数收敛的必要条件知原级数发散.
前页后页返回
例5
运用级数收敛的柯西准则证明级数
1 n2
收敛.
证由于
um1 um2 L um p
1
1
1
(m1)2 (m2)2 L (m p)2
1
1
L
1
m(m1) (m1)(m2)
(m p1)(m p)
1,
因此级数 (4) 收敛,且其和为 1.
前页后页返回
注由于级数(1)的收敛或发散(简称敛散性),是由它
的部分和数列 {Sn } 来确定, 因而也可把级数(1)作为
数列 {Sn } 的另一种表现形式. 反之, 任给一个数列
{an }, 如果把它看作某一数项级数的部分和数列, 则
这个数项级数就是
}也收敛，
且
lim
k
Snk
S, 即级数
vk收敛,且它的和也等于 S.
注从级数加括号后的收敛,不能推断它在未加括号
时也收敛. 例如
(1 1) (1 1) L (1 1) L 0 0 0 L 0,

无穷级数与收敛性分析

无穷级数与收敛性分析无穷级数是数学中重要的概念之一，它在微积分、数学分析以及应用数学中起着重要的作用。

无穷级数是指将一系列的项相加，并且这个序列是无限的。

在本文中，我们将探讨无穷级数的性质以及如何判断一个无穷级数的收敛性。

一、无穷级数的概念无穷级数可以表示为：S = a₁ + a₂ + a₃ + ...其中，a₁, a₂, a₃, ... 是序列的项。

如果存在一个数S，使得无穷级数中的部分和可以无限地接近S，那么我们称这个无穷级数是收敛的。

反之，如果部分和不趋近于一个有限的数，那么这个无穷级数是发散的。

二、收敛性判定的方法1. 通项的性质一个无穷级数的收敛性与其中的每一项密切相关。

首先，我们需要注意的是，无穷级数的第n项必须趋于零，即lim (n→∞) aₙ = 0。

这是一个必要条件，没有这个条件，我们无法得出无穷级数的收敛性。

2. 正项级数和负项级数对于正项级数，如果该级数的部分和有上界，则该级数是收敛的。

换句话说，如果存在一个数C，使得对所有的n，都有 a₁ + a₂ + ... + aₙ ≤ C，那么该级数是收敛的。

类似地，对于负项级数，如果该级数的部分和有下界，则该级数是收敛的。

换句话说，如果存在一个数C，使得对所有的n，都有 a₁ + a₂ + ... + aₙ ≥ C，那么该级数是收敛的。

3. 比较判别法比较判别法是判定无穷级数收敛性的一种重要方法。

假设我们有两个无穷级数：S = a₁ + a₂ + ... 和 T = b₁ + b₂ + ...。

如果对所有的n，都有 aₙ ≤ bₙ，且级数T是收敛的，则级数S也是收敛的。

反之，如果对所有的n，都有 aₙ ≥ bₙ，且级数T是发散的，则级数S也是发散的。

4. 比值判别法比值判别法是用来判定正项级数收敛性的常用方法。

对于正项级数S = a₁ + a₂ + ...，如果存在一个常数r（0<r<1），使得对足够大的n，有 aₙ₊₁ / aₙ ≤ r，则级数S是收敛的。

有限元法的收敛性概念与收敛条件

有限元法的收敛性概念与收敛条件有限元法是一种数值分析方法，因此应考虑收敛性问题。

有限元法的收敛性是指：当网格逐渐加密时，有限元解答的序列收敛到精确解；或者当单元尺寸固定时，每个单元的自由度数越多，有限元的解答就越趋近于精确解。

有限元的收敛条件包括如下四个方面：1）单元内，位移函数必须连续。

多项式是单值连续函数，因此选择多项式作为位移函数，在单元内的连续性能够保证。

2）在单元内，位移函数必须包括常应变项。

每个单元的应变状态总可以分解为不依赖于单元内各点位置的常应变和由各点位置决定的变量应变。

当单元的尺寸足够小时，单元中各点的应变趋于相等，单元的变形比较均匀，因而常应变就成为应变的主要部分。

为反映单元的应变状态，单元位移函数必须包括常应变项。

3）在单元内，位移函数必须包括刚体位移项。

一般情况下，单元内任一点的位移包括形变位移和刚体位移两部分。

形变位移与物体形状及体积的改变相联系，因而产生应变；刚体位移只改变物体位置，不改变物体的形状和体积，即刚体位移是不产生变形的位移。

空间一个物体包括三个平动位移和三个转动位移，共有六个刚体位移分量。

由于一个单元牵连在另一些单元上，其他单元发生变形时必将带动单元做刚体位移，由此可见，为模拟一个单元的真实位移，假定的单元位移函数必须包括刚体位移项。

4）位移函数在相邻单元的公共边界上必须协调。

对一般单元而言，协调性是指相邻单元在公共节点处有相同的位移，而且沿单元边界也有相同的位移，也就是说，要保证不发生单元的相互脱离开裂和相互侵入重叠。

要做到这一点，就要求函数在公共边界上能由公共节点的函数值唯一确定。

对一般单元，协调性保证了相邻单元边界位移的连续性。

但是，在板壳的相邻单元之间，还要求位移的一阶导数连续，只有这样，才能保证结构的应变能是有界量。

总的说来，协调性是指在相邻单元的公共边界上满足连续性条件。

前三条又叫完备性条件，满足完备条件的单元叫完备单元；第四条是协调性要求，满足协调性的单元叫协调单元；否则称为非协调单元。

幂级数的概念和收敛性

幂级数的概念和收敛性幂级数是数学中一种重要的数列和函数的表示方式，它在各个学科领域都有广泛的应用。

本文将介绍幂级数的概念和收敛性，以及相关的性质和定理。

一、幂级数的定义幂级数是指形如∑an(x-a)n的无穷级数，其中an为常数系数，x为变量，a为常数，n为正整数。

幂级数可以看作是一种函数的展开方式，它的求和项依次乘以变量的幂次，然后求和。

例如：f(x) = ∑an(x-a)n （n从0到正无穷）其中an为常数系数，可以是实数或复数。

二、幂级数的收敛性对于给定的幂级数∑an(x-a)n，我们关心的问题是该级数在哪些点上收敛。

根据收敛性质，幂级数可以分为三种情况：1.绝对收敛：若幂级数的每一项的绝对值都收敛，则称幂级数绝对收敛。

对于绝对收敛的幂级数，我们可以任意调整项的次序而不会改变其和。

例如幂级数∑(1/2)n(x-1)n就是一个绝对收敛的级数。

2.条件收敛：若幂级数是收敛的，但不是绝对收敛的，则称幂级数条件收敛。

条件收敛级数的和依赖于项的次序。

例如幂级数∑(-1)n(x-1)n就是一个条件收敛的级数。

3.发散：若幂级数在任何点上都不收敛，则称其为发散。

例如幂级数∑n(x-1)n就是一个发散的级数。

三、幂级数的收敛半径对于给定的幂级数∑an(x-a)n，我们希望找到一个区间使得该幂级数在该区间内收敛。

这个区间被称为收敛区间。

而收敛区间的两个端点分别称为幂级数的收敛半径的两个极限。

幂级数的收敛半径R可以通过以下公式计算得到：R = 1/lim sup |an|^(1/n)其中lim sup |an|^(1/n)表示an^(1/n)的上确界。

收敛半径的求解对于判断幂级数在哪些点上收敛至关重要。

当x在幂级数的收敛半径内时，幂级数绝对收敛；当x在收敛半径的两个端点上时，需要分别讨论；当x超出收敛半径时，幂级数发散。

四、幂级数的性质和定理1. 幂级数具有线性性质：若幂级数∑an(x-a)n和∑bn(x-a)n绝对收敛，则幂级数∑(an+bn)(x-a)n也绝对收敛，并且有∑(an+bn)(x-a)n = ∑an(x-a)n + ∑bn(x-a)n。

计算方法线性方程组-收敛性

第八章线性方程组的解法-迭代法知识点：Jacobi 、Seidel 迭代法，一般迭代法，收敛性及其判别条件，误差（停机判据）。

回顾迭代法的一般形式，指出Jacobi 和G-S 迭代矩阵。

4.迭代收敛性（简单运用）定理1：线性方程组AX=B 的迭代格式（P167,定理8.1）X (k+1)=G X (k)+F ，G 是迭代矩阵，k=0，1，2，…。

对任意的初始向量X (0)=(x 1(0),x 2(0),…, x n (0))T 及F 所产生的解向量序列{X (k)}收敛的充要条件是ρ(G)<1。

设Jacobi 与Gauss-Seidel 迭代矩阵分别为G J 与G s ，则Jacobi 迭代与G-S 迭代收敛当且仅当 G J <1或 G s <1。

定理2：设迭代G 的范数‖G ‖=q<1,则迭代格式X (k+1)=G X (k)+F 的第次迭代X (k)对于准确值X *的误差估计式为估计式的推导见P169（8.15）。

5．收敛的判别条件(运用)由于迭代矩阵的谱半径很难求，因此常根据系数矩阵A 判定收敛性。

定义设矩阵A=(a ij )n ╳n 满足且至少有一个严格不等式成立，则称矩阵A 按行弱对角占优。

若∑≠==≥ni j j ij ii n i a a 1),...,2,1(|,||| ∑≠==>n ij j ij ii ni a a 1),...,2,1(|,|||的特征值。

：迭代矩阵的谱半径，为这里G G Max G i i n i 1λλρ|}{|)(≤≤=成立，则称A 按行严格对角占优(P170,定义“对角占优”)。

定理3设线性方程组的系数矩阵A 为按行严格对角占优矩阵，则 A 为非奇异矩阵；Jacobi 迭代法和Gauss - Seidel 迭代法均收敛（P170,定理8.3）。

定理4 设线性方程组的系数矩阵A 为按列严格对角占优矩阵，即则Jacobi 迭代法和Gauss - Seidel 迭代法均收敛。

(完整版)现代设计方法_习题集(含答案)

一、计算题1. 用黄金分割法求解以下问题（缩小区间三次）。

342)(m in 2+-=x x x f ，给定初始区间[][]3,0,=b a ，取1.0=ε。

2. 用黄金分割法求解以下问题（缩小区间三次）32)(m in 2+=x x f ，给定[][],1,2a b =-，取1.0=ε3. 用黄金分割法求解以下问题（缩小区间三次）432+=x )x (f min ，给定[][]40,b ,a =，取10.=ε。

4. 用黄金分割法求解以下问题（缩小区间三次）。

12)(m in 3+-=x x x f ，给定初始区间[][]3,0,=b a ，取5.0=ε5. 用黄金分割法求解以下问题（缩小区间三次）。

107)(m in 2+-=x x x f ，给定初始区间[][]3,0,=b a ，取1.0=ε6. 用梯度法求解无约束优化问题：168)(m in 22221+-+=x x x X f ，取初始点[]TX 1,1)0(= ，计算精度1.0=ε。

7. 用梯度法求解96)(m in 12221+-+=x x x X f ，[]TX 1,1)0(= ，1.0=ε。

8. 用梯度法求解44)(m in 22221+-+=x x x X f ，[]TX 1,1)0(=，1.0=ε 。

9. 用梯度法求解无约束优化问题：1364)(m in 222121+-+-=x x x x X f ，取初始点[]TX 1,1)0(=，计算精度1.0=ε。

10. 用梯度法求解1212221422)(m in x x x x x X f --+=,[]TX 1,1)0(=，1.0=ε 。

（请迭代两次）11. 有三个可靠度均为0.9的子系统组成的并联系统，试比较纯并联及2/3[G]表决系统的可靠度。

多项式收敛速度

多项式收敛速度
多项式收敛速度指的是使用一个多项式函数逼近某个函数时的收敛速度。

通常情况下，多项式收敛速度越高，逼近的精度就越高，但计算成本
也越高。

多项式收敛速度通常与多项式的次数有关。

一个n次多项式可以最多
拟合n+1个点，所以在n+1个点取相应函数值的情况下，n次多项式可以
唯一确定。

在一定的范围内，n次多项式可以逼近任何一个连续函数，这
就是Weierstrass逼近定理。

一般来说，多项式的收敛速度受到函数本身的性质、多项式次数、逼
近点的分布等因素的影响。

在实际应用中，需要权衡逼近精度和计算成本，选择适合的多项式次数，以达到较好的效果。

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)。

gradf( x1 , x2 )
P
f ( x, y) c1
x1
梯度为等高线上的法向量
f ( x1 , x2 ) c
cosj
sin j
f f ( x + Dx, y + Dy ) f ( x, y ) lim l 0 f f cos j + sin j . x y
推广可得三元函数方向导数的定义
对于三元函数 u f ( x , y , z )，它在空间一点 P ( x , y , z ) 沿着方向 L 的方向导数，可定义为
西南科技大学网络教育系列课程
2、梯度 1）梯度的定义函数在点X( k)的梯度是由函数在该点的各个一阶偏导数组成的向量。 2）梯度的表达式
f ( X
(k )
f ( X ) f ( X ) f ( X ) ) , , , x x x 1 2 n
f f f ( x + Dx, y + Dy ) f ( x, y ) Dx + Dy + o( ) x y
两边同除以 , 得到
由于函数可微，则增量可表示为
f ( x + Dx , y + Dy ) f ( x , y )

故有方向导数
f Dx f Dy o( ) + + x y
2 2 | PP | (Dx ) + (Dy ) ,
且 Dz f ( x + Dx, y + Dy ) f ( x, y ) 考虑
Dz

当 P 沿着 l 趋于 P 时，
lim
0
f ( x + Dx, y + Dy ) f ( x, y )

是否存在？
定义函数的增量 f ( x + Dx, y + Dy ) f ( x, y )与 PP/ 两点间的距离 ( Dx )2 + ( Dy )2 之比值，
(k ) (k ) (k )
T
结论函数在某点的梯度是这样一个向量，它的方向与取得最大方向导数的方向一致, 而它的模为方向导数的最大值。梯度的模为 gradf
f f gradf ( x1 , x2 ) x + x 1 2
2 2
当 P 沿着 l 趋于 P/ 时，如果此比的极限存在，则称这极限为函数在点 P 沿方向 l 的方向导数。
f f ( x + Dx, y + Dy) f ( x, y) 记为 lim . l 0
r 依定义，函数f ( x , y ) 在点 P沿着 x 轴正向e {1,0}、 1 r 轴正向 e {0,1}的方向导数分别为 f x , f y ； 2 y
P
f x 轴到梯度的转角的正切为 tan x2 f x1
f 不为零时，当 x
gradf
在几何上 z f ( x1 , x2 ) 表示一个曲面
曲面被平面 z
c
z f ( x1 , x2 ) 所截得 , z c
所得曲线在xoy面上投影如图
பைடு நூலகம்x2
f ( x1 , x2 ) c2
f f ( x + Dx, y + Dy, z + Dz ) f ( x, y, z ) lim , 0 l
2 2 2 ( D x ) + ( D y ) + ( D z ) 其中
设方向 L 的方向角为 , ,
Dx cos , Dy cos , Dz cos ,
西南科技大学网络教育系列课程
5. 优化设计
5.2 优化方法的数学基础
5.2.1函数的方向导数和梯度
1、函数的方向导数
实例：一块长方形的金属板，四个顶点的坐标是(1,1)，(5,1)，(1,3)，(5,3)。在坐标原点处有一个火焰，它使金属板受热。假定板上任意一点处的温度与该点到原点的距离成反比。在(3,2)处有一个蚂蚁，问这只蚂蚁应沿什么方向爬行才能最快到达较凉快的地点？问题的实质：应沿由热变冷变化最剧烈的方向（即梯度方向）爬行．
cos1 cos (k ) (k ) (k ) f ( X ) f ( X ) f ( X ) 2 (k ) T , , , [ f ( X )] S x 2 x n : x1 cos n
西南科技大学网络教育系列课程
同理：当函数在此点可微时，那末函数在该点沿任意方向 L 的方向导数都存在，且有
f f f f cos + cos + cos . l x y z
推导出n元函数f(x)在点X( k)处沿任意给定方向S的方向导数表达式为：
f ( X ( k ) ) f ( X ( k ) ) f ( X ( k ) ) f ( X ( k ) ) cos1 + cos 2 + + cosn S x1 x 2 x n
西南科技大学网络教育系列课程
1）方向导数的定义讨论函数 z f ( x , y ) 在一点P沿某一方向的变化率问题．
设函数z f ( x , y )在点 P ( x , y ) 的某一邻域 U ( P ) 内有定义，自点 P 引射线 l。设 x 轴正向到射线 l 的转角 / j , P 为并设 ( x + Dx , y + Dy ) 为 l 上的另一点且 P/ U ( p/). （如图）
沿着x 轴负向、 y 轴负向的方向导数是 f x , f y .
2）方向导数的计算定理如果函数z f ( x , y ) 在点P ( x , y ) 是可微分的，那么函数在该点沿任意方向 L 的方向导数都存在，且有
其中 j 为 x 轴到方向 L 的转角。证明
f f f ， cos j + sin j l x y