1. 算法是对解题方案的准确而完整的描述,是构造性的数值方法。
2. 计算误差
1）计算有效数字的方法。如：x ≈2.71828，那么x 具有的有效数字是6位有效数字。 2）若a=1.5321，b=0.056，c=986.6是经过四舍五入后得到的近似值， a + b + c 的误差是0.00005+0.0005+0.05=0.05055，
a ×
b 的误差是|0.00005×b|+|0.0005×a|=0.00076885。
a ÷
b 的误差是（|0.00005×b-0.0.0005×a|）÷b 2
=0.24338329
3）误差计算的原则：避免让极大和极小两个数相加，避免两个相近的数相减，应选用数值稳定的计算公式或计算过程，尽量简化计算过程，减少计算步骤和运算次数。
3. 插值方法
1）能写出拉格朗日插值多项式0
0()n
n j n k k j k j
j k
x x p y x x ==≠-=-∑∏
，并且会用它计算。
例题：x 0=-3
x 1=0
x 2=3 x 3=6
y 0=-1 y 1=2 y 2=-2
y 3=10
的拉格朗日插值公式为： P 3(x)=
)1()63)(33)(03()
6)(3)(0(-?---------x x x +2)
60)(30)(30()6)(3)(3(?--+--+x x x
+
)2()
63)(03)(33()6)(0)(3(-?--+--+x x x +10)36)(06)(36()
3)(0)(3(?--+--+x x x
2）能写出拉格朗日插值余项公式(1)0
()()()()(1)!n n
n k k f f x P x x x n ξ+=-=-+∏，并计算 例如：函数f(x)=x 4-2x 3在结点x 0=-1,x 1=1,x 2=3,x 3=4,的拉格朗日插值余项公式为f(x)-P 3(x)=(x+1)(x-1)(x-3)(x-4)
4. 求方程根
1）掌握两分法的计算方法
2）迭代过程1()(1,2,...)k k x x k ?+==收敛的充要条件是1)(' 能写出方程的收敛迭代格式 3）收敛速度 第k 轮迭代的迭代误差为k e ，如果 1 k p k e c e +=，C 为不等于0的常数，则迭代过程是p 阶收敛的。p=1时为线性收敛。 *1'()k k e x e ?+=，1 2''()k k k e x e ?+=，所以当*'()0x ?≠时，线性收敛。当*'()0x ?=，* ''()0x ?≠时，平方收敛。 例题：设有解方程x-cos x=0的迭代法x n+1=cos x n ，x ≥0 （1）证明对于任意的x 0上述迭代格式均收敛。（5分） （2）此迭代的收敛阶是多少？试证明你的结论。（5分） 证明：1）证明: 因迭代函数Cosx x =)(?, Sinx x -=')(?，而对一切x,均有: 1 )(<'x ? 故迭代过程收敛。（2）因x x sin )(-='?, 0*sin *)(≠-='x x ?，此迭代格式只具 有线性收敛性。 4）加速迭代格式 111()111k k k k k x x L x x x L L ?+++?=? ?= -??--，'()k L x ?= 5）牛顿迭代格式 对于方程()0f x =，牛顿迭代格式为1() '() k K k k f x x x f x +=-，牛顿迭代格式在单根*x 具有平 方收敛性。收敛性和收敛速度的证明同2)3). 5. 数值积分 能理解拉格朗日插值公式来源的基本思路。包括线性插值，抛物前插值的基本思路。如 果有n 个插值点，那么插值点间距h 等于积分区间除以n 。 6. 1）梯形公式()[()()]2 b a b a T f x dx f a f b -= = +? ， 复化梯形公式1 1()[()()2()]2b n n k k a h T f x dx f a f b f x -===++∑? [,]a b 中划分了n 个子段，h 为字段1[,]k k x x +的长度， b a h n -= 。 其误差与步长的平方成正比。 2）辛甫生公式()[()4()()]62 b a b a a b S f x dx f a f f b -+= = ++? 复化辛甫生公式111012()[()4()2()()]6b n n n k k k k a h S f x dx f a f x f x f b --+====+++∑∑? [,]a b 中划分了n 个子段，h 为子段1[,]k k x x +的长度， b a h n -= ，12 k x +为子段1[,]k k x x +的 中点。 其误差与步长的四次方成正比。 3）四阶牛顿-科特斯公式 01234()[7()32()12()32()7()]90 b a b a C f x dx f x f x f x f x f x -== ++++? 其中04,x a x b ==，123x x x 是内等分点。 复化科特斯公式 1111 1130000424()[7(()12()32()14()7()] 90b n n n n n k k k k k k k k a h C f x dx f f x f x f x f x f b ----+++======++++∑∑∑∑?其中[,]a b 中划分了n 个子段，h 为子段1[,]k k x x +的长度，b a h n -=，子段1[,]k k x x +被四等分，内分点为1 4 k x +，12 k x + ，34 k x + 。 其误差与步长的6次方成正比。 4）龙贝格公式 24133n n n S T T =-，21611515n n n C S S =-，26416363 n n n R C C =- 例题：把区间[0，1]分为8等份，列出函数F （x ）= x sin 各结点处的函数值如下表： （1）用复化梯形法计算积分的近似值。（5分） （2）用复化柯特斯法计算积分的近似值。（5分） 答：（1）T n =dx x f b a )(?)](2)()([1 1 ∑-=++=n k k x f b f a f h = 2 125 .0[1.0000000 + 2×(0.9973979 + 0.9896158 + 0.9767267 + 0.9588511 + 0.9361556 + 0.9088517 + 0.8771926) + 0.8414710] = 0.9456908 （2）C n = h 90 [7f(a) + 32 ∑-=+1041)(n k k x f + 12∑-=+1021)(n k k x f + 32∑-=+ 104 3)(n k k x f + 14∑ -=11 )(n k k x f + 7f(b)] = 90 5 .0[7×1.0000000 + 32×0.9973979 + 12×0.9896158 + 32×0.9767267 + 14×0.9588511 + 32×0.9361556 + 12×0.9088517 + 32×0.8771926 + 7×0.8414710] = 0.9460829 7. 常微分方程 1）欧拉迭代格式 1(,)n n n n y y hf x y +=+， 例如：y′=x 2 -y 2 ,y(0)=1，h=0.2的欧拉迭代格式是)(2.02 21n n n n y x y y -?+=+， 001,0y x == 2）像欧拉法和改进的欧拉法这样的计算公式在计算y i+1时，只用到y i ，而不直接依赖于y i-1 ， y i-2 等，即在后一步的计算中，只用到前一步的计算结果，而不利用更前各步的结果，具有这一特征的方法叫做一步法。 所谓多步法，即在计算y i+1 时，不仅直接利用到y i ，而且还要用到y i-1 ，y i-2 等。 3） 改进的欧拉公式 1111(,)[(,)(,)]2 n n n n n n n n n n y y hf x y h y y f x y f x y ++++?=+? ?=++?? 4) 像隐式的欧拉格式),(111++++=n n n n y x hf y y 这样右端也含有未知的1+n y ，实际上是一 个关于1+n y 的函数方程，这类格式称为是隐式的。 Euler 公式是显式公式。改进的欧拉公式是显式公式。四阶龙格-库塔公式是显式公式 （1分）。 8. 解方程组 1）简单迭代法 2）高斯-塞德尔迭代法 例题：???=+=+227316242121x x x x 的简单迭代格式为(1) () 12(1) ()2 12 16 4432277 k k k k x x x x ++? =-+??? ?=-+?? 高斯-塞德尔迭代格式为??? ??? ?+-=+-=+++7227341642)1(1)1(2)(2) 1(1k k k k x x x x 例题：???????=+-+=+-=-++=++86218430 4292 52104321 3214 321421x x x x x x x x x x x x x x 的简单迭代为?????????? ?+ +--=++-=+--=+-- =++++68616261818483949291102105102)(3)(2)(1)1(4)(2)(1) 1(3 )(4 )(3)(1) 1(2)(4)(2) 1(1k k k k k k k k k k k k k k x x x x x x x x x x x x x x 高斯-塞德尔迭代格式： ???????????+ +--=+ +-=+--=+-- =++++++++++68616261818483949291102105102)1(3)1(2)1(1)1(4)1(2)1(1)1(3)(4 )(3)1(1)1(2)(4)(2)1(1k k k k k k k k k k k k k k x x x x x x x x x x x x x x 3）方程组的系数矩阵为主对角线占优阵，即满足 n i a a ii n i j j ij ,3,2,1,1 =<∑≠= 由定理5 可知上述两个迭代格式均收敛。 9. 编程题 10. 实验题里的程序 《数值计算方法》教学大纲 课程编号：MI3321048 课程名称：数值计算方法英文名称：Numerical and Computational Methods 学时： 30 学分：2 课程类型：任选课程性质：任选课 适用专业：微电子学先修课程：高等数学,线性代数 集成电路设计与集成系统 开课学期：Y3开课院系：微电子学院 一、课程的教学目标与任务 目标：学习数值计算的基本理论和方法，掌握求解工程或物理中数学问题的数值计算基本方法。 任务：掌握数值计算的基本概念和基本原理，基本算法，培养数值计算能力。 二、本课程与其它课程的联系和分工 本课程以高等数学，线性代数，高级语言编程作为先修课程，为求解复杂数学方程的数值解打下良好基础。 三、课程内容及基本要求 (一) 引论（2学时） 具体内容：数值计算方法的内容和意义，误差产生的原因和误差的传播，误差的基本概念，算法的稳定性与收敛性。 1.基本要求 （1）了解算法基本概念。 （2）了解误差基本概念，了解误差分析基本意义。 2.重点、难点 重点：误差产生的原因和误差的传播。 难点：算法的稳定性与收敛性。 3.说明：使学生建立工程中和计算中的数值误差概念。 (二) 函数插值与最小二乘拟合（8学时） 具体内容：插值概念，拉格朗日插值，牛顿插值，分段插值，曲线拟合的最小二乘法。 1.基本要求 （1）了解插值概念。 （2）熟练掌握拉格朗日插值公式，会用余项估计误差。 （3）掌握牛顿插值公式。 （4）掌握分段低次插值的意义及方法。 （5）掌握曲线拟合的最小二乘法。 2.重点、难点 重点：拉格朗日插值, 余项，最小二乘法。 难点：拉格朗日插值, 余项。 3.说明：插值与拟合是数值计算中的常用方法，也是后续学习内容的基础。 (三) 第三章数值积分与微分（5学时） 具体内容：数值求积的基本思想，代数精度的概念，划分节点求积公式（梯形辛普生及其复化求积公式），高斯求积公式，数值微分。 1.基本要求 （1）了解数值求积的基本思想，代数精度的概念。 （2）熟练掌握梯形，辛普生及其复化求积公式。 （3）掌握高斯求积公式的用法。 （4）掌握几个数值微分计算公式。 2.重点、难点 重点：数值求积基本思想，等距节点求积公式，梯形法，辛普生法，数值微分。 难点：数值求积和数值微分。 3.说明：积分和微分的数值计算，是进一步的各种数值计算的基础。 (四) 常微分方程数值解法（5学时） 具体内容：尤拉法与改进尤拉法，梯形方法，龙格—库塔法，收敛性与稳定性。 1.基本要求 （1）掌握数值求解一阶方程的尤拉法，改进尤拉法，梯形法及龙格—库塔法。 （2）了解局部截断误差，方法阶等基本概念。 （3）了解收敛性与稳定性问题及其影响因素。 2.重点、难点 重点：尤拉法,龙格－库塔法，收敛性与稳定性。 难点：收敛性与稳定性问题。 3.说明：该内容是常用的几种常微分方程数值计算方法，是工程计算的重要基础。 (五) 方程求根的迭代法（4学时） 具体内容：二分法，解一元方程的迭代法，牛顿法，弦截法。 1.基本要求 （1）了解方程求根的对分法和迭代法的求解过程。 （2）熟练掌握牛顿法。 （3）掌握弦截法。 2.重点、难点 重点：迭代法，牛顿法。 一、计算类型 整数加法、减法 整数乘法、除法 整数四则混合运算 小数加法、减法 小数乘法、除法 小数四则混合运算 分数加法、减法 分数与整数相乘分数乘法分数乘分数 分数与小数相乘 分数除以整数分数除法分数除以小数 整数（小数）（分数）除以分数 分数四则混合运算 二、运算法则：①同级运算，从左往右算。 ②乘除加减混合运算，先算乘除 再算加减。 ③有括号的先算括号里面的，再 算括号外面的。 三、运用运算定律或 者特有的简便方法可 以进行简便计算。 运算定律有： 加法交换律 加法结合律 乘法交换律 乘法结合律 乘法分配律正用、反用、变式 减法的性质 除法的性质 添括号法则 去括号法则 简便方法有： 同级运算带符号搬家 分解因数 拆分/凑整 巧变除为乘 小数点移动 整数加减法，乘除法运算法则（略） 小数加、减法的运算法则：1）计算小 数加、减法，先把各数的小数点对齐（也就是把 相同数位上的数对齐），2）再按照整数加、减 法的法则进行计算，最后在得数里对齐横线上的 小数点点上小数点。（得数的小数部分末尾有0， 一般要把0去掉。） 小数乘法的运算法则： 小数乘法和整数乘法相同，只是在竖式计算 时，需要在积点上小数点，两个乘数共有几位小 数，就在积从右到左数出几位，点上小数点。 小数除法的运算法则： （1）除数是整数的小数的除法 除数是整数的小数除法，可按照以下步骤进 行计算： ①先按照整数除法的法则去除； ②商的小数点要和被除数的小数点对齐； ③除到被除数的末尾仍有余数时，就在余数后面添0，再继续除。 例1：117÷36=3. 25 （2）除数是小数的小数除法 除数是小数的小数除法，可按照以下步骤进行计算： ①先把除数的小数点去掉使它变成整数； ②看除数原来有几位小数，就把被除数小数点向右移动相同的几位（位数不够时补0）； ③按照除数是整数的除法进行计算。 例2：104.4÷7.25=14.4 分数加减法： 1 同分母分数的加减法：分母不变，分子相加减。 2 异分母分数加减法：要先通分，再按照同分母分数加减法的法则进行计算。 分数乘法： （复习六年级上册第一单元必知知识点） 一、分数乘以整数的计算方法：用分子与整数相乘的积作分子，分母不变，能约分的先约分，注意结果要化成最简分数或带分数。 二、分数乘以分数的计算方法：作分母，用分子相乘的积作分子，能约分的先交叉约分。 三、小数乘以分数的计算方法：方法一、把其中的小数转化成分数，再计算。 方法二、把其中的分数转化成小数，在计算。 方法三、能约分的先约分。分数除法： （复习六年级上册第三单元必知知识点） 分数除以整数 整数除以分数 除以一个数（0除外） 分数除以分数 等于乘以这个数的倒数。 加法交换律和加法结合律(运用于连加) 359+167+33 17+19+274+21+183+26 乘法交换律和乘法结合律(运用于连乘) 125×9×8 32×25×125 0.125×4×0.25 8.8×125 乘法分配律（正用、反用、变式） 正用：40×（4 1 —5 1） 25×（4+8） 18×（94+65） 63×（95 + 214+74 ） （99+109）÷9 （65+54 ）×30 （91+51）×18×10 36×（61+10 1 ）×30反用：提取相同因数7 5×83+8 5×7 5 3.8×9.9+0.38 54×27%+54×63% 59×11.6+18.4×5 9 数值分析总复习提纲 数值分析课程学习的内容看上去比较庞杂，不同的教程也给出了不同的概括，但总的来说无非是误差分析与算法分析、基本计算与基本算法、数值计算与数值分析三个基本内容。在实际的分析计算中，所采用的方法也无非是递推与迭代、泰勒展开、待定系数法、基函数法等几个基本方法。 一、误差分析与算法分析 误差分析与算法设计包括这样几个方面： （一）误差计算 1、截断误差的计算 截断误差根据泰勒余项进行计算。 基本的问题是 (1)1 ()(01)(1)! n n f x x n θεθ++<<<+，已知ε求n 。 例1．1：计算e 的近似值，使其误差不超过10－6。 解：令f(x)=e x ,而f （k)(x)=e x ,f （k)(0)=e 0=1。由麦克劳林公式，可知 211(01)2!!(1)! n x x n x x e e x x n n θθ+=+++++<<+ 当x=1时，1 111(01)2! !(1)! e e n n θθ=+++ ++ <<+ 故3 (1)(1)!(1)! n e R n n θ=<++。 当n ＝9时，R n (1)<10－6，符合要求。此时， e≈2.718 285。 2、绝对误差、相对误差及误差限计算 绝对误差、相对误差和误差限的计算直接利用公式即可。 基本的计算公式是： ①e(x)＝x *－x ＝△x ＝dx ② *()()()ln r e x e x dx e x d x x x x ==== ③(())()()()e f x f x dx f x e x ''== ④(())(ln ())r e f x d f x = ⑤121212121122121122((,))(,)(,)(,)()(,)()x x x x e f x x f x x dx f x x dx f x x e x f x x e x ''''=+=+ ⑥121212((,)) ((,))(,) f x x f x x f x x εδ= 注：1、教师命题时题目之间不留空白； 2、考生不得在试题纸上答题，教师只批阅答题册正面部分，若考北师大网络教育——数值分析——期末考试卷与答案 一．填空题（本大题共4小题，每小题4分，共16分） 1.设有节点012,,x x x ，其对应的函数()y f x =的值分别为012,,y y y ，则二次拉格朗日插值基函数0()l x 为 。 2.设()2f x x =，则()f x 关于节点0120,1,3x x x ===的二阶向前差分为 。 3.设110111011A -????=--????-??，233x ?? ??=?? ???? ，则1A ＝ ，1x = 。 4. 1n +个节点的高斯求积公式的代数精确度为 。 二．简答题（本大题共3小题，每小题8分，共24分） 1. 哪种线性方程组可用平方根法求解？为什么说平方根法计算稳定？ 2. 什么是不动点迭代法？()x ?满足什么条件才能保证不动点存在和不动点迭代序列收敛于()x ?的不动点？ 3. 设n 阶矩阵A 具有n 个特征值且满足123n λλλλ>≥≥≥ ，请简单说明求解矩阵A 的主特征值和特征向量的算法及流程。 三．求一个次数不高于3的多项式()3P x ，满足下列插值条件： i x 1 2 3 i y 2 4 12 i y ' 3 并估计误差。（10分） 四．试用1,2,4n =的牛顿-科特斯求积公式计算定积分1 01 1I dx x =+? 。（10分） 五．用Newton 法求()cos 0f x x x =-=的近似解。（10分） 六．试用Doolittle 分解法求解方程组： 注：1、教师命题时题目之间不留空白； 2、考生不得在试题纸上答题，教师只批阅答题册正面部分，若考 12325610413191963630 x x x -?????? ??????-=?????? ??????----?????? （10分） 七．请写出雅可比迭代法求解线性方程组1231231 23202324 812231530 x x x x x x x x x ++=?? ++=??-+=? 的迭代格式，并 判断其是否收敛？（10分） 八．就初值问题0(0)y y y y λ'=??=?考察欧拉显式格式的收敛性。（10分） 《数值计算方法实习》教学大纲 Numerical Computation Method Practice 适用本科四年制信息与计算科学专业（2周 2学分） 一、课程的目的和任务 本课程的授课对象是信息与计算科学专业本科生，属信息与计算科学专业公共基础课。 数值计算方法是一门专门研究各种数学问题近似解法的课程，它是一门与计算机应用密切结合的实用性很强的数学课程。在数值计算方法课程中，讲授了各种数学问题的近似解法，这些近似解法的计算量很大，只有利用计算机计算，这些解法才具有实用意义。因而上机实习，掌握这些近似解法的计算机实现是数值计算方法课程学习的一个重要环节。 本课程实习的主要目的是通过科学计算语言MA TLAB的学习，利用MA TLAB求解各种数学问题的近似解，使学生对数值计算方法课程所学的各种近似解法能在计算机上实现，提高学生对数值计算方法课程讲授的各种数学问题近似解法的理解和掌握。 通过本实践环节，要求学生初步掌握MATLAB的使用方法，掌握利用MATLAB求解各种数学问题近似解的算法，通过上机实践，提高学生对各种数学问题近似解法的实际运用能力，并能应用所学的方法解决一些较简单的实际问题。 二、课程的基本要求和特点 本课程是一门既有系统理论又有较强实践性的技术基础课，学习本课程需坚持理论联系实际的学风，必须在学习数值计算方法课程讲授的各种数学问题近似解法的基础上，动手编写一些简单的MA TLAB程序，利用MATLAB来实现求解各种数学问题的近似解；同时要注意数学软件的使用原理及使用方法。本课程是一门实用性很强的应用数学课程。 三、本课程与其它课程的联系 本课程实习是对前期《数值计算方法》课程的巩固，数值计算方法课程涉及面较宽，必须先修课程为《数学分析》、《高等代数》、《常微分方程》、《计算机应用基础》、《数值计算方法》。 四、课程的主要内容 1 数学软件MATLAB 教学要求： 了解：MA TLAB的基本特点，MATLAB的启动方法和工作界面，MATLAB数值计算，MATLAB程序设计，MATLAB绘图。 掌握：MA TLAB的基本操作，MATLAB的基本运算。。 教学要点： （1）MATLAB的基本特点、启动方法和工作界面； （2）MATLAB的基本操作； （3）MATLAB的基本运算； （4）MATLAB数值计算； （5）MATLAB程序设计； （6）MATLAB绘图。 2数值计算方法实习 教学要求： 掌握：MATLAB数值计算语句的使用，利用MA TLAB编制程序将求解各种数学问题近似解的公式转化为计算机程序，利用MA TLAB绘图。 三年级下册《元角分与小数》知识点归纳 单元知识点 1、结合购物的具体情境，初步理解小数的意义，会认、读、写简单小数。 2、经历探索如何比较小数大小的过程，能结合购物情境比较小数的大小。 3、会计算一位小数的加减运算，能解决一些相关的简单问题。（与元、角、分密切联系） 4、能运用小数表示日常生活中的一些事物，并进行交流。 买文具 1、初步理解小数的具体意义，体会小数与它所表示的实际的量的单位之间的联系，会认、读、写简单的小数 2、将这些小数与以前学过的数比较，使他们发现小数都有小数点。 3、注重“0”在小数中的特殊地位。 货比三家 1、灵活掌握比较小数大小的的方法，并能独立比较小数大小。 2、培养估算意识。 3、小数部分末尾连续的“0”可以去。 买书 1、在多种算法的过程中，教师要引导学生观察不同算法的共性，即相同单位（数位）的数才能相加。 2、熟练掌握竖式求小数加减法的方法。 3、掌握竖式格式（小数点对齐）。 寄书 1、运用小数知识解决生活中的实际问题。 2、正确处理小数加减计算过程中需要进位或退位的算法问题。 3、灵活运用估算知识，并能解释估算过程。 三年级下册《对称、平移和旋转》知识点归纳 单元知识点 1、结合实例，感知对称、平移和旋转现象。 2、能在方格纸上画出简单图形沿水平方向、竖直方向平移后的图形。 3、结合图案的欣赏与设计的过程，体会平移、旋转和轴对称等在设计图案中的作用， 发挥学生的创造力和个性，感受图形的美。 轴对称图形 1、体会轴对称图形的特征。 2、能在方格纸上画简单图形的轴对称图形。 镜子中的数学 1、镜子内外方向相反 2、利用镜面对称的现象，判断一些图形的位置与方向，例：17页练一练 平移和旋转 1、感知平移与旋转的现象 2、判断日常生活中物体运动的平移与旋转现象 3、能在方格纸上画出一个简单图形沿水平方向竖直方向平移后的图形，例：19页试一试。 三年级下册《乘法》知识点归纳 单元知识点 1、两位数乘整十数的乘法：探索因数是整十数的乘法计算，找出计算规律。 2、两位数乘两位数（不进位）：探索两位数乘两位数（不进位）的乘法经历估算与交流算法多样化的过程。 3、两位数乘两位数（进位）进一步掌握两位数乘两位数（有进位）的计算方法。并能正确进行估算和计算。解决简单的实际问题。 4、解决相关的简单实际问题巩固两位数乘两位数的计算方法，使学生能够正确进行计算，提高计算能 数值分析（英）复习提纲 考试以基本概念为主，书上以前布置的计算机题目都不作要求。 第一章Solving equations 1.1 THE BISECTION METHOD (a) 熟练掌握二分法; (b) 对于给定解的误差精度要求能够熟练计算所需二分法步数，参考书上28页内容。 习题5,6 1.2 FIXED-POINT ITERATION (a) 熟练掌握不动点迭代方法求方程的根；掌握不动点迭代方法的线性收敛性与收敛率; 此节书后习题不作要求。 1.4 NEWTON’S METHOD （a）熟练掌握方程求根的NEWTON’S METHOD：Example 1.11, 1.12, 1.13 （b）对于重根熟练掌握Theorem 1.12, Theorem 1.13 习题2,5,7 第二章Systems of Equations 2.2 THE LU FACTORIZATION （a）掌握矩阵LU分解方法； （b）会使用LU分解方法求线性方程组的解:Example 2.5, 2.6, 2.7 2.3 SOURCES OF ERROR 本节只要掌握矩阵范数的定义，参阅90页 2.4 THE PA = LU FACTORIZATION 熟练掌握2.4.2 Permutation matrices, 2.4.3 PA = LU factorization: Example 2.16, 2.17, 2.18 习题4 2.5 ITERATIVE METHODS 熟练掌握Jacobi Method，Gauss–Seidel Method. 习题2 第三章Interpolation 3.1 DATA AND INTERPOLATING FUNCTIONS： （a）熟练掌握Lagrange interpolation （b）熟练掌握Newton’s divided differences 习题1,2,5 3.2 INTERPOLATION ERROR 熟练掌握定理3.4, Example 3.8, 习题1,2,4 第四章Least Squares 4.1.1 Inconsistent systems of equations 熟练掌握Normal equations for least squares：Example 4.1, Example 4.2 习题1,2 第五章Numerical Differentiation and Integration 5.1 NUMERICAL DIFFERENTIATION 熟练掌握一阶导数的Two-point forward-difference formula，Three-point centered-difference formula 熟练掌握二阶导数的Three-point centered-difference formula for second derivative 习题1,2,5,8,9 5.2 NEWTON–COTES FORMULAS FOR NUMERICAL INTEGRATION 熟练掌握Composite Trapezoid Rule，Example 5.8，习题1 第六章Ordinary Differential Equations 6.1.1 Euler’s Method (a) 熟练掌握Euler方法（6.7）: Example6.2 习题5 6.2.2 The explicit Trapezoid Method 熟练掌握The explicit Trapezoid Method（6.29）：Example6.10 习题1 期末考试试卷（A 卷） 2007学年第二学期 考试科目： 数值分析 考试时间：120 分钟 学号 姓名 年级专业 一、判断题（每小题2分，共10分） 1. 用计算机求 1000 1000 1 1 n n =∑时，应按照n 从小到大的顺序相加。 （ ） 2. 为了减少误差,进行计算。 （ ） 3. 用数值微分公式中求导数值时，步长越小计算就越精确。 （ ） 4. 采用龙格－库塔法求解常微分方程的初值问题时，公式阶数越高，数值解越精确。（ ） 5. 用迭代法解线性方程组时，迭代能否收敛与初始向量的选择、系数矩阵及其演变方式有 关，与常数项无关。 （ ） 二、填空题（每空2分，共36分） 1. 已知数a 的有效数为0.01，则它的绝对误差限为________，相对误差限为_________. 2. 设1010021,5,1301A x -????????=-=-????????-???? 则1A =_____，2x =______，Ax ∞ =_____. 3. 已知5 3 ()245,f x x x x =+-则[1,1,0]f -= ,[3,2,1,1,2,3]f ---= . 4. 为使求积公式 1 1231 ()()(0)33 f x dx A f A f A f -≈- ++? 的代数精度尽量高，应使1A = ，2A = ，3A = ，此时公式具有 次的代数精度。 5. n 阶方阵A 的谱半径()A ρ与它的任意一种范数A 的关系是 . 6. 用迭代法解线性方程组AX B =时，使迭代公式(1) ()(0,1,2,)k k X MX N k +=+=产 生的向量序列{ }() k X 收敛的充分必要条件是 . 7. 使用消元法解线性方程组AX B =时，系数矩阵A 可以分解为下三角矩阵L 和上三角矩 《安全工程数值分析》课程教学大纲 课程编号: 适用专业: 建筑安全工程专业 计划学时: 40学时计划学分: 2.0学分 一．本课程的性质和任务 安全工程数值分析是高等工科院校安全工程专业的一门重要专业选修课，并在许多领域中有着广泛的应用。本课程的任务是使学生熟悉用于数值分析的数学和力学基础知识，初步掌握利用计算机技术分析和解决工程问题的基本数值原理和方法，为学习以后专业课程创造条件。 二、课程内容及基本要求 第一章绪论 了解数课程的任务及学习方法 第二章计算机数学语言概述——MatLab 2.1 数学问题计算机求解概述 2.1.1 学习计算技术学语言的目的 2.1.2 数学问题的解析解与数值解 2.1.3 软件包的作用 2.1.4 MatLab语言的优势 2.2 MatLab语言程序设计基础 2.2.1 MatLab语言程序设计基础 2.2.2 基本数学运算 2.2.3 MatLab语言流程控制 2.2.4 MatLab函数的编写 2.2.5 二维图形绘制 2.2.6 三维图形绘制 第三章数值分析引论 3.1 数值算法的研究对象 3.1.1 了解计算方法基本理念 3.1.2 了解数值算法的特点 3.1.3 了解三类计算机算法的定义 3.2 误差分析的概念 3.2.1 了解误差和有效数字的关系 3.2.2 了解截断误差与收敛性的关系 3.2.3 了解舍入误差与数值稳定性的关系 3.2.4 了解数据误差与病态问题的关系 3.3 数值算法设计的要点 了解数值算法设计的要点 第四章数值代数 4.1 Gauss消去法 4.2 直接三角分解法 4.3 范数和误差分析 第五章插值法 5.1 Lagrange插值法 5.1.1 基本理论 5.1.2 Lagrange插值法在结构力学中的应用 5.2 Hermite插值法 5.2.1 基本理论 5.2.2 Hermite插值法在结构力学中的应用 第六章拟合 6.1 基本概念 6.2 最佳平方逼近 6.3 最小二乘法 第七章位移法 7.1 基本理论 7.2 实例分析 第八章有限单元法基本知识 8.1 变分原理 8.2 虚位移原理 8.3 势能原理 8.4 弹性力学基本方程 第九章结构有限单元法 9.1 平面拉压杆单元的有限单元分析 9.2 平面梁单元的有限单元分析 9.3 常应变三角形单元 9.4 矩形双线性单元 9.5 有限元分析应注意的问题和结果整理 三、使用大纲说明 初中数学总复习提纲 第一章 实数 ★重点★ 实数的有关概念及性质，实数的运算 ☆内容提要☆ 一、重要概念 1．数的分类及概念 说明：“分类”的原则：1）相称（不重、不漏）2）有标准 2．非负数：正实数与零的统称。（表为：x ≥0） 常见的非负数有： 性质：若干个非负数的和为0，则每个非负担数均为0。 3．倒数： ①定义:如果两个数的乘积为1.那么这两个数互为倒数. ②性质：≠1/a （a ≠±1）;a 中，a ≠0;＜a ＜1时1/a ＞1;a ＞1时，1/a ＜1;D. 积为1。 4．相反数： ①定义:如果两个数的和为0.那么这两个数互为相反数. ②求相反数的公式: a 的相反数为-a. ③性质：≠0时，a ≠-a;与-a 在数轴上的位置关于原点对称;C.两个相反数 的和为0,商为-1。 5．数轴： ①定义（“三要素”）:具有原点、正方向、单位长度的直线叫数轴. ②作用：A.直观地比较实数的大小;B.明确体现绝对值意义;C.所有的有理数可以在数轴上表示出来， 都可以在数轴上表示出来，故数轴上的点有的表示有理数，有的表示无理数，数轴上的点与实数是一一对应关系。 6．奇数、偶数、质数、合数（正整数—自然数） 定义及表示： 奇数：2n-1 偶数：2n （n 为自然数） 7．绝对值： ①代数定义：正数的绝对值是它的本身，0的绝对值是它的本身，负数的绝对值是它的相 实数 无理数(无限不循环小数) 有理数 正分数 负分数 正整数0 负整数 (有限或无限循环小数) 整数 分数 正无理数 负无理数 0 实数 正数 │a │ 2a a (a ≥0) (a 为一切实数) 数值计算方法复习提纲 第一章 数值计算中的误差分析 1．了解误差及其主要来源，误差估计； 2．了解误差(绝对误差、相对误差)和有效数字的概念及其关系； 3．掌握算法及其稳定性，设计算法遵循的原则。 1、 误差的来源 模型误差 观测误差 截断误差 舍入误差 2误差与有效数字 绝对误差 E （x ）=x-x * 绝对误差限ε εε+≤≤-**x x x 相对误差 ***/)(/)()(x x x x x x x E r -≈-= 有效数字 m n a a a x 10.....021*?±= 若 n m x x -?≤ -102 1 *，称*x 有n 位有效数字。 有效数字与误差关系 （1） m 一定时，有效数字n 越多，绝对误差限越小； （2） *x 有n 位有效数字，则相对误差限为)1(1 1021 )(--?≤ n r a x E 。 选择算法应遵循的原则 1、 选用数值稳定的算法，控制误差传播； 例 ?= 10 1dx e x e I x n n e I nI I n n 11101 - =-=- △!n x n =△x 0 2、 简化计算步骤，减少运算次数； 3、 避免两个相近数相减，和接近零的数作分母； 避免 第二章 线性方程组的数值解法 1．了解Gauss 消元法、主元消元法基本思想及算法； 2．掌握矩阵的三角分解，并利用三角分解求解方程组； （Doolittle 分解；Crout 分解；Cholesky 分解；追赶法） 3．掌握迭代法的基本思想，Jacobi 迭代法与Gauss-Seidel 迭代法； 4．掌握向量与矩阵的范数及其性质,迭代法的收敛性及其判定 。 本章主要解决线性方程组求解问题，假设n 行n 列线性方程组有唯一解，如何得到其解 ?? ??? ? ?=+++=+++=+++n n nn n n n n n n b x a x a x a b x a x a x a b x a x a x a (22112222212111212111) 两类方法，第一是直接解法，得到其精确解； 第二是迭代解法，得到其近似解。 数值分析期末考试复习题及其答案 1. 已知325413.0,325413* 2* 1==X X 都有6位有效数字，求绝对误差限。（4分） 解： 由已知可知,n=6 5.01021 ,0,6,10325413.0016*1=?= =-=?=ε绝对误差限n k k X 2分 620* 21021,6,0,10325413.0-?=-=-=?=ε绝对误差限n k k X 2分 2. 已知?????=001A 220 - ???? ?440求21,,A A A ∞ （6分） 解： {},88,4,1max 1==A 1分 {},66,6,1max ==∞A 1分 () A A A T max 2λ= 1分 ?????=001A A T 420 ?? ?? ? -420?????001 220 - ?????440=?????001 080 ???? ?3200 2分 {}3232,8,1max )(max ==A A T λ 1分 24322==A 3. 设3 2 )()(a x x f -= （6分） ① 写出f(x)=0解的Newton 迭代格式 ② 当a 为何值时，)(1k k x x ?=+ （k=0,1……）产生的序列{}k x 收敛于2 解： ①Newton 迭代格式为： x a x x x a x a x x a x x x f x f x x k k k k k k k k k k 665)(665)(6)()(')(2 2 32 1 += +=---=-=+? 3分 ②时迭代收敛即当222,112 10)2(',665)('2<<-<-=-=a a x a x ?? 3分 4. 给定线性方程组Ax=b ，其中：? ??=1 3A ??? 22，??????-=13b 用迭代公式)()()()1(k k k Ax b x x -+=+α（k=0,1……）求解Ax=b ，问取什么实数α，可使迭代收 敛 （8分） 解： 所给迭代公式的迭代矩阵为?? ? --? ??--=-=ααααα21231A I B 2分 其特征方程为 0) 21(2)31(=----= -αλα ααλλB I 2分 即，解得αλαλ41,121-=-= 2分 要使其满足题意，须使1)( 《大数据算法》课程教学大纲 课程代码：090141128 课程英文名称：Big Data Algorithm 课程总学时：40 讲课：32 实验：8 上机：0 适用专业：信息与计算科学 大纲编写（修订）时间：2017.11 一、大纲使用说明 （一）课程的地位及教学目标 大数据不论在研究还是工程领域都是热点之一，算法是大数据管理与计算的核心主题，因此将大数据算法作为信息与计算科学专业的一门选修课程。通过本课程的学习，使学生能掌握一些大数据算法设计的基本思想，较好的理解和传统算法课程不一样的算法设计与分析思路，通过实践练习初步掌握大数据算法设计与分析的技术，并能够将其中的思想应用于实际的研究和开发。从而提高学生的创新实践能力，加强学生开展科研工作能力。为今后进行更深入的研究奠定良好的理论基础。 通过本课程的学习，学生将达到以下要求： 1. 掌握大数据算法设计的基本思想，较好的理解大数据算法设计与分析的基本思路； 2. 初步掌握大数据算法设计与分析的基本方法和技术； 3. 初步具备将大数据算法应用于实际开发的能力，并能够分析算法效率。 （二）知识、能力及技能方面的基本要求 1.基本知识：掌握大数据算法设计和分析的基本思想，掌握概率算法、I/O有效算法、并行算法等大数据算法的基本思想。 2.基本理论和方法：掌握大数据算法设计的一般原理和步骤。要求学生能够掌握亚线性算法、外存算法、并行算法等算法的设计方法和分析技术。 3.基本技能:具备运用亚线性算法、外存算法、并行算法等算法综合解决实际问题的能力，初步具备将大数据算法应用于实际开发的技能。 （三）实施说明 1．教学方法：本课程涉及大数据理论、算法设计技术、算法分析方法，涉及知识面广且比较抽象。建议采用案例教学并结合演示让学生理解和掌握各种算法设计方法，通过课堂讨论、课后作业和实验训练，加强学生对大数据算法设计方法的掌握。采用启发式教学，培养学生思考问题、分析问题和解决问题的能力；以最新的研究成果为导向，引导和鼓励学生通过查阅文献、实践获取知识，让学生了解大数据算法的前沿知识，培养学生的自学能力；增加讨论课，调动学生学习的主观能动性。 2．教学手段：本课程建议采用课堂讲授、讨论、多媒体教学相结合的教学形式，以确保在有限的学时内，全面、高质量地完成课程教学任务。 3．教师在授课过程中可以根据实际情况酌情安排各部分的学时，课时分配表仅供参考。 （四）对先修课的要求 本课程的教学必须在完成先修课程算法设计与分析之后进行，该课程的学习为算法的设计奠定了基础。 （五）对习题课、实践环节的要求 1．对重点、难点章节（如亚线性算法、外存算法、并行算法等）安排习题课，针对本章的算法进行回顾和总结，讲解典型算法设计题。课堂讲解算法思路，要求学生课后自己进行算法 计算方法复习 一、期末考试试题 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*30%+期末成绩*70% 二、考核知识点、复习要求 1 误差 (一) 考核知识点 ●误差的来源类型； ●绝对误差和绝对误差限，相对误差和相对误差限，有效数字； ●绝对误差的传播。 (二) 复习要求 1. 产生误差的主要来源。 2. 了解绝对误差和绝对误差限、相对误差和相对误差限和有效数字等概念以及 它们之间的关系。 2 方程求根 (一) 考核知识点 二分法；迭代法；牛顿法；弦截法。 (二) 复习要求 1. 知道有根区间概念，和方程f(x)=0在区间 (a,b)有根的充分条件。 2. 掌握方程求根的二分法，知道其收敛性； 掌握二分法迭代次数公式; 掌握迭代法，知道其收敛性。 3. 熟练掌握牛顿法。掌握初始值的选择条件。 4. 收敛阶和收敛速度 3 线性方程组的数值解法 (一) 考核知识点 高斯顺序消去法，列主元消去法,LU分解法； 消去法消元能进行到底的条件; 雅可比迭代法，高斯―赛德尔迭代法。 (二) 复习要求 1. 掌握线性方程组雅可比迭代法和高斯――赛德尔迭代法。 2. 知道高斯消去法的基本思想， 熟练掌握高斯顺序消去法和列主元消去法。 3. 知道解线性方程组的高斯消去法消元能进行到底的条件， 迭代解收敛性的充分条件。 4. Cond(A)的概念和性质 4 函数插值与最小二乘法 (一) 考核知识点 ●插值函数，插值多项式； ●拉格朗日插值多项式;插值基函数； ●牛顿插值多项式；差商表; ●分段线性插值、线性插值基函数 (二) 复习要求 1. 了解插值函数，插值节点等概念。 2. 熟练掌握拉格朗日插值多项式的公式， 知道拉格朗日插值多项式余项。 3. 掌握牛顿插值多项式的公式， 掌握差商表的计算，知道牛顿插值多项式的余项。 4. 掌握分段线性插值的方法和线性插值基函数的构造。 6. 了解曲线拟合最小二乘法的意义和推导过程， 工程硕士《数值分析》总复习题（2013年用） [由教材中的习题、例题和历届考试题选编而成,供教师讲解和学生复习用] 疑课上的笔记整理，如有错漏，欢迎指出；碍于本人水平有限，部分题目未有解答。祝各位考试顺利！ 一. 解答下列问题: 1）下列所取近似值有多少位有效数字( 注意根据什么? ): a) 对 e = 2.718281828459045…,取* x = 2.71828 ( 答: 6 位 (因为它是按四舍五入来的) ) b) 数学家祖冲之取 113355 作为π的近似值. ( 答: 7 位 ( 按定义式 621113355 10 1415929.31415926.3-?≤-=-ΛΛπ 推得 ) ) c) 经过四舍五入得出的近似值12345，-0.001, 90.55000, 它们的有效 数字位数分别为 5 位, 1 位, 7 位。 2) 简述下名词: a) 截断误差 (不超过60字) (见书P.5) 答：它是指在构造数值计算方法时，用有限过程代替无限过程或用容易计算 的方法代替不容易计算的方法，其计算结果所存在的误差 b) 舍入误差 (不超过60字) (见书P.6) 答：对原始数据、中间计算结果和最后计算结果，都只能取有限位数表示， 这就要求进行“舍入”，这时所产生的误差就是舍入误差。 c) 算法数值稳定性 (不超过60字) (见书P.9) 答：是指算法在执行过程中，某阶段所产生的小误差在随后的阶段中不会被 积累或放大，从而不会严重降低全部计算的精确度。 3) 试推导( 按定义或利用近似公式 ): 计算3 x 时的相对误差约等于x 的相对 误差的3倍。 (参考书P.7例1.2.3) 研究生《数值分析》教学大纲 课程名称：数值分析 课程编号：S061005 课程学时：64 学时 课程学分： 4 适用专业：工科硕士生 课程性质：学位课 先修课程：高等数学，线性代数，计算方法，Matlab语言及程序设计 一、课程目的与要求 “数值分析”课是理工科各专业硕士研究生的学位课程。主要介绍用计算机解决数学问题的数值计算方法及其理论。内容新颖，起点较高，并加强了数值试验和程序设计环节。通过本课程的学习，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，并且能够根据数学模型，提出相应的数值计算方法编制程序在计算机上算出结果。力求使学生掌握应用数值计算方法解决实际问题的常用技巧。 二、教学内容、重点和难点及学时安排： 第一章? 数值计算与误差分析( 4学时) 介绍数值分析的研究对象与特点，算法分析与误差分析的主要内容。 第一节数值问题与数值方法 第二节数值计算的误差分析 第三节数学软件工具----MATLAB 语言简介 重点：误差分析 第二章? 矩阵分析基础( 10学时) 建立线性空间、赋范线性空间、内积空间的概念，为学习以后各章打好基础。矩阵分解是解决数值代数问题的常用方法，掌握矩阵的三角分解、正交分解、奇异值分解，并能够编写算法程序。 第一节? 矩阵代数基础 第二节? 线性空间 第三节? 赋范线性空间 第四节? 内积空间和内积空间中的正交系 第五节矩阵的三角分解 第六节矩阵的正交分解 第七节矩阵的奇异值分解 难点：内积空间中的正交系。矩阵的正交分解。 重点：范数，施密特(Schmidt) 正交化过程，正交多项式，矩阵的三角分解, 矩阵的正交分解。 第三章? 线性代数方程组的数值方法( 12学时) 了解研究求解线性代数方程组的数值方法分类及直接法的应用范围。高斯消元法是解线性代数方程组的最常用的直接法，也是其它类型直接法的基础。在此方法基础上加以改进，可得选主元的高斯消元法、按比例增减的高斯消元法，其数值稳定性更高。掌握用列主元高斯消元法解线性方程组及计算矩阵的行列式及逆，并且能编写算法程序。掌握矩阵的直接三角分解法：列主元LU 分解，Cholesky分解。了解三对角方程组的追赶法的分解形式及数值稳定性的充分条件。掌握矩阵条件数的定义，并能利用条件数判别方程组是否病态以及对方程组的直接方法的误差进行估计。 迭代解法是求解大型稀疏方程组的常用解法。熟练掌握雅可比迭代法、高斯- 塞德尔迭代法及SOR 方法的计算分量形式、矩阵形式，并能在计算机上编出三种方法的程序用于解决实际问题。了解极小化方法：最速下降法、共轭斜量法。迭代法的收敛性分析是研究解线性代数方程组的迭代法时必须考虑的问题。对于上述常用的迭代法，须掌握其收敛的条件。而对一般的迭代法，掌握其收敛性分析的基本方法和主要结果有助于进一步探究新的迭代法。 第一节求解线性代数方程组的基本定理 第二节高斯消元法及其计算机实现 第三节矩阵分解法求解线性代数方程组 第三节? 误差分析和解的精度改进 第四节? 大型稀疏方程组的迭代法 第五节? 极小化方法 难点：列主元高斯消元法，直接矩阵三角分解。迭代法的收敛性，雅可比迭代法，高斯-塞德尔迭代法，SOR 迭代法。 数值计算方法复习提纲 第一章 数值计算中的误差分析 1．了解误差及其主要来源，误差估计； 2．了解误差(绝对误差、相对误差)和有效数字的概念及其关系； 3．掌握算法及其稳定性，设计算法遵循的原则。 1、 误差的来源 模型误差 观测误差 截断误差 舍入误差 2误差与有效数字 绝对误差 E （x ）=x-x * 绝对误差限ε εε+≤≤-**x x x 相对误差 ***/)(/)()(x x x x x x x E r -≈-= 有效数字 m n a a a x 10.....021*?±= 若 n m x x -?≤ -102 1 *，称*x 有n 位有效数字。 有效数字与误差关系 （1） m 一定时，有效数字n 越多，绝对误差限越小； （2） *x 有n 位有效数字，则相对误差限为)1(1 1021 )(--?≤ n r a x E 。 选择算法应遵循的原则 1、 选用数值稳定的算法，控制误差传播； 例 ?= 101dx e x e I x n n e I nI I n n 1 1101 - =-=- △!n x n =△x 0 2、 简化计算步骤，减少运算次数； 3、 避免两个相近数相减，和接近零的数作分母； 避免 第二章 线性方程组的数值解法 1．了解Gauss 消元法、主元消元法基本思想及算法； 2．掌握矩阵的三角分解，并利用三角分解求解方程组； （Doolittle 分解；Crout 分解；Cholesky 分解；追赶法） 3．掌握迭代法的基本思想，Jacobi 迭代法与Gauss-Seidel 迭代法； 4．掌握向量与矩阵的范数及其性质,迭代法的收敛性及其判定 。 本章主要解决线性方程组求解问题，假设n 行n 列线性方程组有唯一解，如何得到其解？ ?? ??? ? ?=+++=+++=+++n n nn n n n n n n b x a x a x a b x a x a x a b x a x a x a (22112222212111212111) 两类方法，第一是直接解法，得到其精确解； 第二是迭代解法，得到其近似解。 一、 Gauss 消去法 1、 顺序Ｇauss 消去法 记方程组为： ???????=+++=+++=+++) 1()1(2 )1(21)1(1)1(2 )1(22)1(221)1(21) 1(1)1(12) 1(121)1(11...... ......n n nn n n n n n n b x a x a x a b x a x a x a b x a x a x a 消元过程： 经ｎ－１步消元，化为上三角方程组 ?? ???? ?=+++=+=)()(2)(21)(1) 2(22 )2(221)2(21)1(11) 1(11......n n n n nn n n n n b x a x a x a b x a x a b x a 第ｋ步 若0) (≠k kk a n k j i n k b a a b b a a a a a k k k kk k ik k i k i k kj k kk k ik k ij k ij ,....,1,1,...1)()()()()1()()()()()1(+=-=-=-=++ 回代过程： ?? ? ??--=- ==∑+=n i j i ii j i ij i i i n nn n n n n n i a x a b x a b x 1 ) ()()() ()() 1,...2,1(/)(/数值计算方法教学大纲
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