常用数值分析方法.ppt
数值分析ppt
第一章 绪 论
主要内容： 主要内容： 一些概念； 一些概念； 数值计算中的误差 数值算法的复杂度与稳定性； 数值算法的复杂度与稳定性； 数值算法设计的若干原则； 数值算法设计的若干原则；
1.计算方法中一些概念 1.计算方法中一些概念
数值问题 数值解 算法
数值问题、 数值问题、数值解 、算法
由一组已知数据（输入数据），求出一组结果 由一组已知数据（输入数据），求出一组结果 ）， 数据（输出数据）， ），使得这两组数据之间满足 数据（输出数据），使得这两组数据之间满足 预先制定的某种关系的问题，称为数值问题。 预先制定的某种关系的问题，称为数值问题。 数值问题 经过计算机的计算求出的解， 经过计算机的计算求出的解，或由数值计算公 数值解。 式得出的解称为数值解 一般数值解是近似值。 式得出的解称为数值解。一般数值解是近似值。 由给定的已知量， 由给定的已知量，经过有限次的四则运算及规 定的运算顺序，求出所关心的未知量的数值解， 定的运算顺序，求出所关心的未知量的数值解， 这样所构成的整个计算步骤，称为数值算法 这样所构成的整个计算步骤，称为数值算法 简称算法 算法）。 （简称算法）。
2. 数值计算中的误差
用计算机进行实际问题的数值计算时， 用计算机进行实际问题的数值计算时， 往往求得是问题的近似解，都存在误差。 往往求得是问题的近似解，都存在误差。 误差是不可避免的，即要允许误差， 误差是不可避免的，即要允许误差，又 要控制误差。 要控制误差。
3. 数值计算中的误差
模型误差、参数误差、 来源及种类 --- 模型误差、参数误差、 截断误差、舍入误差 截断误差、舍入误差。 1. 模型误差(描述误差) Modeling Error 模型误差(描述误差) 模型误差是在建立数学模型时， 模型误差是在建立数学模型时，由于忽略了一些 次要因素而产生的误差。 次要因素而产生的误差。 参数误差( 2. 参数误差(观测误差) Measurement Error 通过测量或实验而得到模型中参数的值而产生 的误差
数值分析26线性多步法课件
Pn1 )
预估 改进 校正 改进
数值分析
数值分析
完全类似，可以导出多环节的Mi ln e Ham min g 预估－校正公式
Pn1
yn3
4 3 h(2 fn
fn1
2 fn2 )
mn1
Pn1
112 121 (cn
pn )
Cn1
1 8 (9 yn
yn2 )
3 8 h[ f ( xn1 , mn1 ) 2
为四阶Adams隐式公式，其局部截断误差为
Rn1
19 720
h5
y(5) n
O(h6 )
数值分析
数值分析
(2)基于数值积分的Adams公式
基本思想是首先将初值问题化成等价的
积分形式
y( xn1 ) y( xn )
xn1 f ( x, y( x))dx
xn
xn1 F ( x )dx xn
用过节点xn , xn1,
K3
hf
( xn1
h, 2
yn1
K2 2
)
K4 hf ( xn1 h, yn1 K3 )
1 yn yn1 6 (K1 2K2 2K3 K4 )
xn a nh
(4)输出( xn , yn )
数值分析
数值分析
(5)若n 3,置n 1 n,返回 3；
否则，置n 1 n, 0 p0 , 0 c0 , 转6。 (6)计算 f3 f ( x3 , y3 ) x x3 h
数值分析
多步法中最常用的是线性多步法，它的一般形式为
k
k
j yn j h j f ( xn j , yn j )
j0
j0
其中 j , j均为常数.式中k 0，上式也可表示为
常用数值分析方法3插值法与曲线拟合
p1(x)y1yx2 2 xy11(xx1)（变形）
xx1xx22y1xx2xx11y2
A1(x)
A2(x)
插值基函数
X.Z.Lin
3.2.3 抛物线插值
已知：三点（x1，y1）、（x2，y2）、（x3，y3） 求：其间任意 x 对应的 y 值
y (x3, y3)
y=f(x) (x2, y2) y=p2(x)
（1）算术平均值
n
xi
x i1 n
（2）标准偏差
n xi2 N xi 2 n
i1
i1
n1
（3）平均标准偏差
E
n
（4）剔出错误数据??可可疑疑数数 据据
Q 数据排序（升）：x1，x2，…，xn；
最大与最小数据之差；
值 可疑数据与其最邻近数据之间的差
法 求Q值：
Qxnxn1 或 Qx2x1
3.1 实验数据统计处理
3.1.1 误差
系统误差 经常性的原因
影响比较恒定
偶然误差
偶然因素
正态分布规律
校正
过失误差
统计分析
-3σ -2σ -σ 0 σ 2σ 3σ 图6.1 平行试验数据的正态分布图
操作、计算失误
错误数据
剔出
21:39 07.02.2021
2/37
X.Z.Lin
3.1.2 数据的统计分析
A3(x)(x(x3 xx11))((xx3xx22))
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9/37
X.Z.Lin
3.2.4 Lagrange插值的一般形式
已知：n点（x1，y1）、（x2，y2）……（xn，yn） 求：其间任意 x 对应的 y 值
北工大数值分析课件
定义：迭代法是通过不断迭代逼 近方程的解的方法。
SOR方法（Successive OverRelaxation Method）：在雅可比 法基础上引入松弛因子，以加速迭 代收敛速度。
优缺点：计算量较小，但需要合 适的初值和参数设置，否则可能 不收敛或收敛到非解。
矩阵分解：LU分解和QR分解
定义
矩阵分解是将一个复 杂的矩阵分解为几个 简单的、易于处理的 矩阵。
步骤
将增广矩阵通过行变换化为阶 梯形矩阵，然后回代求解未知
数。
适用范围
适用于系数矩阵是方阵且系数 矩阵或增广矩阵有唯一解的情
况。
优缺点
方法简单易懂，但对方阵来说 计算量较大，且容易出错。
迭代法：雅可比法和SOR方法
雅可比法：利用前一步的解作为 下一次迭代的初值，通过迭代逐 步逼近方程的解。
适用范围：适用于系数矩阵是稀 疏矩阵或系数矩阵有唯一解的情 况。
04 插值与拟合
多项式插值
定义
多项式插值是根据已知的离散数 据点，构造一个多项式来逼近或
插值这些数据点的方法。
常用方法
拉格朗日插值、牛顿插值、样条插 值等。
应用
在数值分析、数学建模、数据拟合 等领域有广泛应用。
样条插值
定义
样条插值是一种通过样条函数来 逼近或插值数据点的方法。样条 函数是一种分段定义的函数，在 每一段上具有连续的一阶和二阶
改善数值稳定性。
迭代法基础
迭代法原理
迭代法是通过不断迭代来 逼近真实解的一种方法。
迭代法的收敛性
迭代法是否收敛以及收敛 速度的快慢是评价迭代法 好坏的重要指标。
常见的迭代法
如雅可比迭代法、高斯-赛 德尔迭代法、松弛法等。
数值分析ppt-华中科技CHP1
计算方法华中科技大学数学系教材张诚坚, 高健, 何南忠. 计算方法. 北京：高等教育出版社,1999年参考书¾李庆扬, 易大义, 王能超. 现代数值分析, 北京：高等教育出版社¾Richard L. Burden & J. Douglas Faires .Numerical Analysis(Seventh Edition), 北京：高等教育出版社, 2001¾徐士良．C常用算法程序集(第二版)．北京：清华大学出版社，1996期末考试试题期末考试的试卷有填空题和解答题。
解答题共7个题，分数约占70％。
期末考试主要考核：基本概念；基本原理；基本运算。
必须带简易计算器。
总成绩=平时成绩*20%+期末成绩*80%§1绪论第1节数值算法概论第2节预备知识与误差第1节数值算法概论1. 引言数值计算已经是计算机处理实际问题的一种关键手段。
它使各科学领域从定性分析阶段走向定量分析阶段，从粗糙走向精密。
2. 计算机数值方法的研究对象与特点计算问题x I n∫+ =15dxxx n 11nx I dx =∫011615 , ln5n n n n I I I I −==−1615 , ln I I I I ==−误差的传播与积累丽的北京就刮起台风来了？！3 数值算法计算方法的主要任务:1.将计算机上不能执行的运算化为在计算机上可执行的运算2.针对所求解的数值问题研究在计算机上可执行的且有效的计算公式3.因为可能采用了近似等价运算,故要进行误差分析,即数值问题的性态及数值方法的稳定性数值算法是指有步骤地完成解数值问题的过程.数值算法有四个特点:1.目的明确算法必须有明确的目的,其条件和结论均应有清楚的规定2.定义精确对算法的每一步都必须有精确的定义3.算法可执行算法中的每一步操作都是可执行的4.步骤有限算法必须在有限步内能够完成解题过程例如给出等差数列1,2,3,…,10000的求和算法算法构造如下:N取记数器置零=S.1=,0⇒+,.21+N⇒SNNS.3<N10000若2,，否则转.4输出SN,一、误差的种类及来源1模型误差在建立数学模型过程中,要将复杂的现象抽象归结为数学模型,往往要忽略一些次要因素的影响,而对问题作一些简化,因此和实际问题有一定的区别.2观测误差在建模和具体运算过程中所用的数据往往是通过观察和测量得到的,由于精度的限制,这些数据一般是近似的,即有误差.3截断误差由于计算机只能完成有限次算术运算和逻辑运算,因此要将有些需用极限或无穷过程进行的运算有限化,对无穷过程进行截断,这就带来误差.第2节预备知识与误差在数值计算过程中还会遇到无穷小数,因误差与有效数字有效数字用科学计数法，记(其中）若（即的截取按四舍五入规则），则称为有n 位有效数字，精确到。
常用数值分析方法(精品课件)
可能性
计算机的迅速发 展，也使数值分 析得到有效而经 济的成果。
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4
一、数值分析方法概述
有限元法
边界元法
数值分析 的主要求 解方法
数值流 形方法
离散元法
界面 元法
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5
二、几种常见的数值分析方法
1.离散单元法 (DEM)
处理非连续介质——离散单元法
可行的
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13
THANK YOU ！
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14
9、 人的价值，在招收诱惑的一瞬间被决定 。20.1 0.292 0.10.2 9Thursday, October 29, 2020
10、低头要有勇气，抬头要有低气。 09:57: 2109: 57:21 09:57 10/29 /2020 9:57:21 AM
14、抱最大的希望，作最大的努力。 2020 年10月 29日星 期四上 午9时5 7分21 秒09: 57:212 0.10. 29
Hale Waihona Puke 15、一个人炫耀什么，说明他内心缺 少什么 。。20 20年1 0月上 午9时5 7分20. 10.29 09:57 Octob er 29, 2020
16、业余生活要有意义，不要越轨。 2020 年10月 29日星 期四9 时57分 21秒0 9:57:2 129 October 2020
常用数值分析方法 理论与应用
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1
主要内容
1、数值分析方法概述 2、几种常见的数值分析方法 3、几点思考
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2
一、数值分析方法概述
求解方法
精确解
数值方法
数值分析全册完整课件
算法基本结构：顺序，分支，循环
算法描述：程序或流程图
常采用的处理方法：
构造性方法 离散化方法 递推化方法 迭代法 近似替代方法 以直代曲法 化整为零的处理方法 外推法
数学基础：
微积分的若干定理： 罗尔定理和微分中值定理； 介值定理及推论； 泰勒公式（一元、二元）； 积分中值定理；
设y=f(x)为一元函数，自变量准确值x*，对应函数准确 值y*=f(x*)，x误差为e(x)，误差限为ε(x)，函数近似值 误差e(y)，误差限为ε(y)。则（可由Taylor公式推得）
( y) | f '(x) | (x)
r
(
y)
|
xf |f
'(x) (x) |
|
r
(
x)
对于多元函数 z f (x1, x2 ,, xn )
定义1.1 设x*为某一数据的准确值，x为x*的一个近 似值，称e(x)=x-x*(近似值－准确值)为近似值x的绝对 误差，简称误差。
e(x) 可正可负，当e(x) >0时近似值偏大，叫强近似值；当e(x) <0时近似值偏小，叫弱近似值。
由于x*通常无法确定，只能估计其绝对误差值 不超过某整数ε(x)，即
设准确值
z* f (x1*, x2*,, xn* )
由多元函数Taylor公式，可得误差估计：
n
(z)
k 1
f xk
(xk )
相对误差限为：
r (z)
n k 1
xk
f xk
r (xk )
z
2. 算术运算的误差估计：
《数值分析教程》课件
一种适用于大规模计算的数值方法
详细描述
谱方法适用于大规模计算，通过将问题分解为较小的子问 题并利用多线程或分布式计算等技术进行并行计算，可以 有效地处理大规模的计算任务。
感谢您的观看
THANKS
具有简单、稳定和可靠的优点。
05
数值积分与微分
牛顿-莱布尼兹公式
要点一
总结词
牛顿-莱布尼兹公式是数值积分中的基本公式，用于计算定 积分。
要点二
详细描述
牛顿-莱布尼兹公式基于定积分的定义，通过选取一系列小 区间上的近似值，将定积分转化为一系列小矩形面积之和 ，从而实现了数值积分。
复化求积公式
总结词
算机实现各种算法，为各个领域的科学研究和技术开发提供了强有力的支持。
数值分析的应用领域
总结词
数值分析的应用领域非常广泛，包括科学计算、工程 、经济、金融、生物医学等。
详细描述
数值分析的应用领域非常广泛，几乎涵盖了所有的科学 和工程领域。在科学计算方面，数值分析用于模拟和预 测各种自然现象，如气候变化、生态系统和地球科学等 。在工程领域，数值分析用于解决各种复杂的工程问题 ，如航空航天、机械、土木和电子工程等。在经济和金 融领域，数值分析用于进行统计分析、预测和优化等。 在生物医学领域，数值分析用于图像处理、疾病诊断和 治疗等。总之，数值分析已经成为各个领域中不可或缺 的重要工具。
03
线性方程组的数值解法
高斯消去法
总结词
高斯消去法是一种直接求解线性方程组的方法，通过一系列 行变换将系数矩阵变为上三角矩阵，然后求解上三角方程组 得到解。
详细描述
高斯消去法的基本思想是将系数矩阵通过行变换化为上三角 矩阵，然后通过回带求解得到方程组的解。该方法具有较高 的稳定性和精度，适用于中小规模线性方程组的求解。
课件：数值分析(19)数值微分
f ( x0 h) 2 f ( x0 ) h2
f ( x0 h) O(h2 )
证明 : 对f ( x)在点xi以h为增量作Taylor展开有
f ( xi
h)
f ( xi )
f
'( xi )h
1 2
f
''( xi )h2
1 3!
f（3）( xi )h3
O(h4 )
f ( xi
h)
hf "( ) h 2 2 2 ,
这里 1.8 1.8 h 或 1.8 h 1.8
列表计算如下：
f (1.8 h) f (1.8) h
f (1.8) f (1.8 h)
h
h
h
2(1.8)2
h
2(1.8 h)2
0.1
0.5406722 0.0154321 0.5715841 0.0173010
1.9 12.703199 0.2
22.414163
2.0 14.778112 2.1 17.148957 误差
1.35 101
6.16 102
2.47
101
1.13 101
2.2 19.855030 f '( x) ( x 1)e x , f '(2) 22.167168
公式(4)计算f’(2)较准确。用5点公式计算f’(2) ： 由（6）， f’(2) ≈22.166996，误差为：1.69×10-4
f ( xi )
f
'( xi )h
1 2
f
''( xi )h2
1 3!
f（3）( xi )h3 O(h4 )
两 式 相 加 除 以h2得 ：f ''( xi )
常用数值分析方法
常用数值分析方法1.插值方法插值是通过已知数据点的近似值，获得未知位置上的函数值。
常用的插值方法包括拉格朗日插值、牛顿插值和分段线性插值等。
插值方法通常用于数据的光滑处理、曲线拟合和函数逼近等问题。
2.数值微分与积分方法数值微分是通过有限差分等方法，对实际问题的函数进行求导。
数值积分则是通过数值方法求解复杂函数的积分。
常用的数值微分与积分方法包括欧拉法、龙格-库塔法和辛算法等。
3.非线性方程求解非线性方程求解是求解形如f(x)=0的方程，其中f(x)是一个非线性函数。
常用的非线性方程求解方法包括二分法、牛顿法和割线法等。
这些方法基于不同的数学原理来逼近方程的根。
4.线性方程组求解线性方程组求解是求解形如Ax=b的方程组，其中A是一个矩阵，b 是一个向量。
常用的线性方程组求解方法包括高斯消元法、LU分解和迭代法等。
这些方法可以高效地求解大规模的线性方程组。
5.最小二乘法最小二乘法是一种用于拟合实验或观测数据的方法。
它通过最小化观测数据与理论模型之间的残差平方和，得到最佳的参数估计。
最小二乘法广泛应用于曲线拟合、回归分析和信号处理等领域。
6.数值优化数值优化是在约束条件下求解最优化问题的方法。
常用的数值优化方法包括梯度下降法、共轭梯度法和拟牛顿法等。
这些方法可以在函数复杂或维度高的情况下，有效地寻找最优解。
7.偏微分方程数值解法偏微分方程数值解法是用数值方法解决偏微分方程的方法。
常用的数值解法包括有限差分法、有限元法和谱方法等。
这些方法广泛应用于物理学、工程学和金融学等领域，可以模拟和预测复杂现象。
总之，数值分析方法在科学和工程领域中起着重要的作用。
通过数学和计算机的结合，数值分析使得复杂计算变得简单，从而有效解决各种实际问题。
数值分析课件第4章
数值分析课件第4章
数值分析课件第4章：插值与拟合。从插值与拟合的概念和区别开始，详细介 绍线性插值、非线性插值、最小二乘法、数据拟合、插值误差和拟合误差等 内容，以及在图像处理和实际问题中的应用。
插值与拟合的概念及区别
插值与拟合是数值分析中常用的数据处理方法。插值通过已知数据点之间的 函数曲线拟合，以在未知点上估计函数值。拟合则是找到最适合数据的函数 曲线，可能不通过已知数据点。
最小二乘法：原理与应用
最小二乘法是一种通过最小化数据与拟合函数之间的误差来拟合数据的方法。它可以应用于线性和非线 性拟合问题，适用于存在噪音和不完美数据的情况。
数据拟合：多项式拟合、指数拟合、对 数拟合等
数据拟合是根据数据的特点选择合适的函数形式进行拟合。多项式拟合在一定范围内适用于大多数问题， 而指数拟合和对数拟合则适合呈指数或对数关系的数据。
插值误差与拟合误差
插值误差是指插值函数与真实函数之间的差距，取决于插值方法和数据分布。 拟合误差则是指拟合函数与真实数据之间的偏差，受拟合口卷积法等
数据平滑是通过降低噪音和突变来减少数据中的波动。移动平均法和窗口卷积法是常用的数据平滑方法， 可以平滑曲线并减少噪音的影响。
线性插值：拉格朗日与牛顿法
线性插值可以用拉格朗日或牛顿法实现。拉格朗日插值使用多个已知数据点 构建一个多项式函数，适用于等间距的数据。牛顿插值则通过分段差商构造 一个插值多项式。
非线性插值：样条插值
非线性插值中，样条插值是常用的方法。它使用分段多项式函数拟合数据， 每个区间内都有一个多项式来逼近数据的行为，从而实现更加平滑的插值效 果。
数值分析方法(讲义)
第十章 数值分析方法在生产实际中，常常要处理由实验或测量所得到的一批离散数据，数值分析中的插值与拟合方法就是要通过这些数据去确定某一类已经函数的参数，或寻求某个近似函数使之与已知数据有较高的拟合精度。
插值与拟合的方法很多，这里主要介绍线性插值方法、多项式插值方法和样条插值方法，以及最小二乘拟合方法在实际问题中的应用。
相应的理论和算法是数值分析的内容，这里不作详细介绍。
§1 数据插值方法及应用在生产实践和科学研究中，常常有这样的问题：由实验或测量得到变量间的一批离散样点，要求由此建立变量之间的函数关系或得到样点之外的数据。
与此有关的一类问题是当原始数据),(,),,(),,(1100n n y x y x y x 精度较高，要求确定一个初等函数)(x P y =（一般用多项式或分段多项式函数）通过已知各数据点（节点），即n i x P y i i ,,1,0,)( ==，或要求得函数在另外一些点（插值点）处的数值，这便是插值问题。
1、分段线性插值这是最通俗的一种方法，直观上就是将各数据点用折线连接起来。
如果b x x x a n =<<<= 10那么分段线性插值公式为n i x x x y x x x x y x x x x x P i i i i i i i i i i ,,2,1,,)(11111 =≤<--+--=-----可以证明，当分点足够细时，分段线性插值是收敛的。
其缺点是不能形成一条光滑曲线。
例1、已知欧洲一个国家的地图，为了算出它的国土面积，对地图作了如下测量：以由西向东方向为x 轴，由南向北方向为y 轴，选择方便的原点，并将从最西边界点到最东边界点在x 轴上的区间适当的分为若干段，在每个分点的y 方向测出南边界点和北边界点的y 坐标y1和y2，这样就得到下表的数据（单位：mm ）。
根据地图的比例，18 mm 相当于40 km 。
根据测量数据，利用MA TLAB 软件对上下边界进行线性多项式插值，分别求出上边界函数)(2x f ，下边界函数)(1x f ，利用求平面图形面积的数值积分方法—将该面积近似分成若干个小长方形，分别求出这些长方形的面积后相加即为该面积的近似解。
03 材料科学研究中常用的数值分析方法
解决这类问题通常有两种途径：（1）对方 程和边界条件进行简化，从而得到问题在简 化条件下的解答；（2）采用数值解法。 第一种方法只在少数情况下有效，因为过多 的简化会引起较大的误差，甚至得到错误的 结论。 目前，常用的数值解法大致可以分为两类： 有限差分法和有限元法。
数值模拟通常由前处理、数值计算、后处理三 部分组成 前处理 实体造型、物性赋值、定义单元类型、网格 划分 数值计算 施加载荷、设定时间步、确定计算控制条件、 求解计算 后处理 显示和分析计算结果、分析计算误差
1.差分方程的建立
合理选择网格布局及步长 将离散后各相邻离散点之间的距离，或者离散 化单元的长度称为步长。
y
(i,j+1)
dy
(i-1,j) (i,j)
(i+1,j)
(i,j-1)
dx x
将微分方程转化为差分方程
向前差分
T T (i 1, j ) T (i, j ) x x
2
1 1 T (i, j ) T (i, j ) T (i, j 1) 2T (i, j ) T (i, j 1) T 2 2 2 y y y y 2
2
差分格式的物理意义
y
dT dx T(x+dx)-T(x) dx
2u 2u 2 0,0 x 0.5,0 y 0.5 2 x y u (0, y ) u ( x,0) 0 u ( x,0.5) 200x u (0.5, y ) 200y
3.3 有限单元法
有限元法（FEMA）也称为有限单元法或有限元素 法，基本思想是将求解区域离散为一组有限个且按 一定方式相互连接在一起的单元的组合体。它是随 着电子计算机的发展而迅速发展起来的一种现代计 算方法。 把物理结构分割成不同大小、不同类型的区域，这 些区域称为单元。 根据不同分析科学，推导出每一个单元的作用力方 程，组集成整个结构的系统方程，最后求解该系统 方程，就是有限元法。
第四章-数值分析方法
Bisection Method Theorem: If the bisection algorithm is applied to a continuous function f on an interval [a, b], where f(a)f(b) < 0, then, after n steps, an approximate root will have been computed with error at most (b − a)/2n+1.
Taking the zero of l as an approximation to the zero of f. The zero of l is easily found:
Locating roots of equations
Newton’s method
Repeating the above procedure (iteration), we can get
Locating roots of equations
Locating roots of equations Bisection Method, Newton’s Method, Secant Method Interpolation Polynomial Interpolation (i.e. Linear Interpolation, Lagrange Interpolation) Numerical Integration Trapezoid Rule, Romberg Algorithm, and Simpson’s Rule and Adaptive Simpson’s Rule Solving Systems of Linear Equations Gauss-Seidel Iteration, Steepest Descent Method, Conjugate Gradient Method The Fourier Transform Theoretical background, Discrete Fourier Transform, Fast Fourier Transform
数值分析：第一章绪论PPT课件
x
*
是指对每一个 1 i
n
都有lim k
xi( k )
x
* i
可以。理解为 | |
x
(
k
)
x*
||
0
定义1.2.3
若存在常数
C1、C2
>
0
使得，
C1 || x ||B || x ||A C2 || x ||B
则称 || ·||A 和|| ·||B 等价。
可以理解为对任何
向量范数都成立。
数值分析课程中所讲述的各种数值方 法在科学与工程计算、信息科学、管理 科学、生命科学等交叉学科中有着广泛 的应用
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应用问题举例
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1、一个两千年前的例子
今有上禾三秉，中禾二秉，下禾一秉， 实三十九斗；
上禾二秉，中禾三秉，下禾一秉， 实三十四斗；
上禾一秉，中禾二秉，下禾三秉， 实二十六斗。 问上、中、下禾实一秉各几何？ 答曰：上禾一秉九斗四分斗之一。中禾 一秉四斗四分斗之一。下禾一秉二斗四 分斗之三。-------《九章算术》
定理1.2.1 Rn 上一切范数都等价。
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二. 矩阵范数
定义1.2.4
Rmn空间的矩阵范数 || ·|| 对任意A, B R满mn足： (1) || A || 0 ; || A || 0 A 0 （正定性)
(2) || A || | | || A || 对任意 C (齐次性) (3) || A B || || A|| || B || （三角不等式)
1 1
(1
I1*
)
0.63
212056
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我们仅仅是幸运吗?
数值分析第一章PPT课件
= f ’( )(x* x)
x* 与 x 非常接近时，可认为 f ’( ) f ’(x*) ，则有：
|e*(y)| | f ’(x*)|·|e*(x)|
即：x*产生的误差经过 f 作用后被放大/缩小了| f ’(x*)| 倍。故称| f ’(x*)|为放大因子 /* amplification factor */ 或 绝对条件数 /* absolute condition number */.
r* (x ) ln x * r* (y )
11 0n1lnx*0.1% 2a1
n4
.
10
1.3 避免误差危害的若干原则
算法的数值稳定性
用一个算法进行计算，如果初始数据误差在计算中 传播使计算结果的误差增长很快，这个算法就是数值不 稳定的.
.
11
1.3 避免误差危害的若干原则
病态问题与条件数
Cp
x f (x) f (x)
x nxn1 xn
n,
它表示相对误差可能放大 n倍.
如 n10，有 f(1 ) 1 ,f(1 .0)2 1 .2，4 若取 x 1, x*1.02, 自变量相对误差为 2% ，函数值相对误差为 24%， 这时问题可以认为是病态的.
一般情况下,条件数
Cp
10就认为是病态，
εr*21 a11 0n10.0 0% 1
已知 a1 = 3，则从以上不等式可解得 n > 6 log6，即
n 6，应取 * = 3.14159。
.
8
1.2 数值计算的误差
问题：对于y = f (x)，若用x* 取代x，将对y 产生什么影响？
分析：e*(y) = f (x*) f (x)
e*(x) = x* x
常用数值分析方法
常用数值分析方法常用数值分析方法指的是应用数值计算方法研究和解决实际问题的一类方法。
它涉及到计算机科学、数学、算法及相关工程应用等多个领域的交叉应用，被广泛应用于科学研究、工程设计、经济分析、物理模拟、天气预测等领域。
以下是常用的数值分析方法的介绍。
1.插值法：插值法是通过已知数值点的函数值来推导任意点的函数值。
其中最常用的方法是拉格朗日插值法和牛顿插值法。
插值法在数值计算、图像处理、信号处理等领域有广泛应用。
2.数值微分与积分：数值微分和积分方法是通过一系列近似计算来求解微分和积分问题，常用的方法有数值微分公式、数值积分公式和龙格-库塔方法等。
这些方法在工程数学、物理学、金融学等领域得到了广泛应用。
3.非线性方程求解：非线性方程求解方法用于求解形如f(x)=0的非线性方程，在科学计算和工程设计中具有重要作用。
常用的方法有二分法、牛顿法、割线法、迭代法等。
4.数值优化：数值优化方法是求解最优化问题的一种方法，常用的算法有梯度下降法、共轭梯度法、拟牛顿法、模拟退火算法、遗传算法等。
这些方法被广泛应用于机器学习、数据挖掘、工程设计等领域。
5.差分方程与差分法：差分方程是运用差分近似的数值方法来求解常微分方程的一种方法。
常用的差分法有向前差分法、向后差分法、中心差分法等。
差分法在数值模拟、物理仿真等领域有广泛应用。
6.线性代数方程组的数值解法：数值解线性代数方程组是数值分析中的经典问题之一、常用的算法有高斯消元法、LU分解法、迭代法（如雅可比法、高斯-赛德尔法、稀疏矩阵迭代法）等。
7.数值逼近与最小二乘拟合：数值逼近和最小二乘拟合方法是通过一系列近似计算来拟合和逼近已知的数据集。
常用的方法有多项式拟合、最小二乘法、曲线拟合、样条插值等。
这些方法在数据分析、信号处理、模糊识别等方面有广泛应用。
8.数值统计：数值统计方法是通过数值计算和统计学方法来处理和分析实际数据。
常用的方法有假设检验、参数估计、方差分析、回归分析等。
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可能性
计算机的迅速发 展，也使数值分 析得到有效而经 济的成果。
4
一、数值分析方法概述
有限元法
边界元法
数值分析 的主要求 解方法
数值流 形方法
离散元法
界面 元法
5
二、几种常见的数值分析方法
1.离散单元法 (DEM)
处理非连续介质——离散单元法
可行的
6
二、几种常见的数值分析方法
1.离散单元法 (DEM)
二、几种常见的数值分析方法
2.数值流形方法(NMM)
以下两图中，由两个圆和一个矩形(用细线表示)划定三个覆盖：
形成数学网格，粗线
表示材料边界和内部 弧形裂缝。图中V1被 物理网格分成两个物 理覆盖11、12，V2有两 个物理覆盖21、22，V3 有两个物理覆盖31、32。
V1，V2，V3 V1
V2 21
• 5、You have to believe in yourself. That's the secret of success. ----Charles Chaplin人必须相信自己，这是成功的秘诀。-Wednesday, August 5, 2020August 20Wednesday, August 5, 20208/5/2020
• 4、All that you do, do with your might; things done by halves are never done right. ----R.H. Stoddard, American poet做一切事都应尽力而为，半途而废永远不行 8.5.20208.5.202011:0311:0311:03:1011:03:10
➢分片刚体位 移模式
提高了应力 状态判据的 可靠性，使 其非线性解 不至于进行数模仿 真和为网格 剖分带来方 便
可以实现开 挖过程的模 拟。对于加 固锚件能够 实现几何布 局上的完全 仿真。
➢界面应力 ➢整体作用集 ➢对于岩石工 中于各个界面 程的模拟
界面元法的优点
常用数值分析方法 理论与应用
1
主要内容
1、数值分析方法概述 2、几种常见的数值分析方法 3、几点思考
2
一、数值分析方法概述
求解方法
精确解
数值方法
实验手段
差分法
有限元法
边界元法 变分法
加权余量法
3
一、数值分析方法概述
重要性
必要性
由于诸多问题本 身的复杂性—— 非均质、非线性 以及复杂的加荷 条件及边界条件， 精确解已无能为 力。
• 3、Patience is bitter, but its fruit is sweet. (Jean Jacques Rousseau , French thinker)忍耐是痛苦的，但它的果实是甜蜜的。11:038.5.202011:038.5.202011:0311:03:108.5.202011:038.5.2020
• 6、Almost any situation---good or bad---is affected by the attitude we bring to. ----Lucius Annaus Seneca差不多任何一种处境---无论是好是坏---都受到我们对待处境态度的影响。11时3分11时3分5Aug-208.5.2020
12 1221 122132 2132 1122 112231 2231
11
1131
31
V3
二、几种常见的数值分析方法
3.非连续变形分析(DDA) DDA是有限单元的广义化
模拟高地应力引起的隧洞坍塌
二、几种常见的数值分析方法
4.界面元法(ISE)
在块体单元 的界面上， 位移可以不 连续 能够较好地 反映岩体变 形特征
THANK YOU ！
14
• 1、Genius only means hard-working all one's life. (Mendeleyer, Russian Chemist) 天才只意味着终身不懈的努力。20.8.58.5.202011:0311:03:10Aug-2011:03
• 2、Our destiny offers not only the cup of despair, but the chalice of opportunity. (Richard Nixon, American President )命运给予我们的不是失望之酒，而是机会之杯。二〇二〇年八月五日2020年8月5 日星期三
• •
THE END 8、For man is man and master of his fate.----Tennyson人就是人，是自己命运的主人11:0311:03:108.5.2020Wednesday, August 5, 2020
9、When success comes in the door, it seems, love often goes out the window.-----Joyce Brothers成功来到门前时，爱情往往就走出了窗外。 11:038.5.202011:038.5.202011:0311:03:108.5.202011:038.5.2020
单元结点可以分离，即一个单元与其邻近单元可以接触， 也可以分开。 单元之间相互作用的力可以根据力和位移的关 系求出，而个别单元的运动则完全根据该单元所受的不平衡力 和不平衡力矩的大小按牛顿运动定律确定。
二、几种常见的数值分析方法
2.数值流形方法(NMM)
所谓“流形”是把许多个别的重叠的区域连接在一起。去 覆盖全部材料体。因此，总体形状可用局部覆盖所定义的函 数来汁算。新的方法有分开的且独立的数学覆盖和物理网格： 数学覆盖只定义近似解的精度；而物理网格，作为实际的材 料边界，定义其积分区域。
三、几点思考
12
三、几点思考
定量化
介质 问题
自数值分析方 法应用到岩土 工程领域以来 ，岩土工程界 对数值分析的 定量评价结果 也是褒贬不一
岩体的变形主 要不是岩块的 变形，而是较 小岩块的相对 位移，因此要 用碎块体力学 来研究。
边界 问题
所有这些数值 分析方法的在 引入过程中， 都存在一个先 天的不足，就 是边界问题的 解决。
• 7、Although the world is full of suffering, it is full also of the overcoming of it.----Hellen Keller, American writer虽然世界多苦难，但是苦难总是能战胜的。20.8.520.8.520.8.5。2020年8月5日星期三二 〇二〇年八月五日