第一章数值计算中的误差分析。
主要内容。一)误差分析。
1、误差的基本概念:
1)绝对误差:设是精确值,是其近似值,则称是近似值的绝对误差,简称误差。特点:可正可负,带量纲。
2)相对误差:称是近似值的相对误差,若精确值未知,则定义。
注: 由四舍五入得到的近似值,误差不超过最末位的半个单位(准确到最末位)。
2、有效数字的概念:p6;
3、算法的数值稳定性:
数值稳定的算法:初始数据所带有的误差在计算的过程中能得到有效控制,不至于因误差的过度增长影响计算结果的精度。
数值不稳定的算法:初始数据所带有的误差在计算的过程中得不到有效控制,以至于因误差的过度增长而使计算结果的精度大大降低。p11:例子。
二)算法设计的基本准则p11-15
应用实例:课堂练习,作业。
基本要求。1、掌握误差、有效数字等基本概念。
2、熟记算法设计准则,并能依据算法设计准则构造或选择计算公式。(参见课堂练习、作业)
第二章线性代数方程组的数值解法。
直接法:不计初始数据的误差和计算过程中的舍入误差,经过有限步四则运算求得方程组的精确解。
迭代法:先给出方程组解的某一初始值,然后按照一定的迭代法则(公式)进行迭代,经过有限次迭代,求得满足精度要求的方程组的近似解。
主要内容。一)直接法的基本模式:高斯顺序消去法。
基本思想:按照各方程的自然排列顺序(不交换方程),通过按列消去各未知元,将方程组化为同解的三角形方程组来求解。
求解过程:
应用实例:课堂例题;练习。
二)高斯列主元消去法。
基本思想:按列消元,但每次按列消元之前,先选取参与消元的。
方程首列系数,选取绝对值最大者,通过交换方程,使之成为主元,再进行消元。 (每一步消元之前先按列选取主元)
应用实例:课堂例题,作业。
三)迭代法基本原理:
1)将原方程组改写成如下等价形式:
2)构造相应的迭代公式:
3)任取一初始向量代入上述迭代公式,经迭代得到向量序列,如果该向量序列收敛于某一向量,即。
即为原方程组的解。在实际应用中,往往根据精度要求,进行有限次迭代,求得方程组满足。
精度要求的近似解。
四)雅可比(jacobi)迭代法。
迭代公式:五)高斯-塞德尔迭代法。
迭代公式:六)超松弛迭代法(sor迭代法)
迭代公式:应用实例:p56, 例1
四)向量范数和矩阵范数。
三种常见的向量范数:
常用的矩阵范数:p60
一般迭代公式收敛的充要条件和充分条件p62, 定理1,定理2
基本要求。1、能用高斯列主元消去法求解线性方程组。(参见例题,课堂练习,作业)
2、能建立三种常用迭代公式,明确三种迭代公式之间的联系。
3、能计算向量、矩阵范数。
4、掌握一般迭代公式收敛的充要条件和充分条件。
第三章解非线性方程的数值解法。
主要内容。一)解非线性方程的迭代法的基本原理,全局收敛定理p87:定理1的应用。
(二)牛顿法。
基本要求。1、能用全局收敛定理判定迭代公式收敛性(参见课堂练习,作业)
2、能建立牛顿迭代公式。
第五章插值法。
主要内容。一)插值多项式的定义及存在唯一性。
二)拉格朗日插值多项式:
公式: 余项:
(三)分段线性插值,余项:
四)牛顿插值多项式:差商的定义,差商表的建立,牛顿插值多项式的建立。
五)等距节点下的牛顿插值多项式:差分的定义,差分表的建立,等距节点下的牛顿插值多项式的建立。
六)信息不完备的埃尔米特插值问题,p166-p167
基本要求。1、能建立拉格朗日插值多项式、牛顿插值多项式、等距节点下的牛顿插值多项式。
2、熟悉拉格朗日插值余项公式,并能应用拉格朗日插值余项公式解决相关问题。
3、能解决信息不完备的埃尔米特插值问题。
第六章最小二乘法与曲线拟合。
主要内容。一)最小二乘原则:
二)最小二乘曲线拟合的基本步骤。
三)一次多项式拟合的法方程组。
基本要求。1、掌握最小二乘原则和最小二乘曲线拟合的基本步骤。
2、能进行一次多项式拟合。
第七章数值微积分。
主要内容。一)机械求积方法。
二)求积公式的代数精度定义及应用实例。
三)插值型求积公式。
四)等距节点下的插值型求积公式:n-c公式。
五)复化求积的基本思想。
复化梯形公式:
复化辛普生公式:
实例:课堂例题。
基本要求:1、能用复化梯形公式,复化辛甫生公式求积分近似值。(参见课堂例题)
2、判定数值求积公式具有几次代数精度;确定求积公式中的参数,使其代数精度尽量高。 (参见课堂例题、作业)
第八章常微分方程的数值解法。
1、单步法: 欧拉公式、欧拉预估校正公式。
基本要求:能用欧拉预估校正公式求解微分方程。
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