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数值分析上机题目4

数值分析上机题目4
数值分析上机题目4

数值分析上机题目4 -CAL-FENGHAI-(2020YEAR-YICAI)_JINGBIAN

实验一

实验项目:共轭梯度法求解对称正定的线性方程组 实验内容:用共轭梯度法求解下面方程组

(1) 123421003131020141100155x x x x -?????? ? ? ?--- ? ? ?=

? ? ?-- ? ? ?-?????? 迭代20次或满足()(1)

1110k k x x --∞

-<时停止计算。

编制程序:储存m 文件

function [x,k]=CGmethod(A,b)

n=length(A);x=2*ones(n,1);r=b-A*x;rho=r'*r; k=0;

while rho>10^(-11) & k<1000 k=k+1; if k==1 p=r; else

beta=rho/rho1; p=r+beta*p; end w=A*p;

alpha=rho/(p'*w); x=x+alpha*p; r=r-alpha*w; rho1=rho; rho=r'*r; end

运行程序:

clear,clc

A=[2 -1 0 0;-1 3 -1 0;0 -1 4 -1;0 0 -1 5]; b=[3 -2 1 5]'; [x,k]=CGmethod(A,b)

运行结果: x =

(2) Ax b =,A 是1000阶的Hilbert 矩阵或如下的三对角矩阵, A[i,i]=4,A[i,i-1]=A[i-1,i]=-1,i=2,3,..,n b[1]=3, b[n]=3, b[i]=2,i=2,3,…,n-1

迭代10000次或满足()()710k k r b Ax -=-≤时停止计算。 编制程序:储存m 文件

function [x,k]=CGmethod_1(A,b) n=length(A);x(1:n,1)=0;r=b-A*x;r1=r; k=0;

while norm(r1,1)>10^(-7)&k<10^4 k=k+1; if k==1 p=r; else

beta=(r1'*r1)/(r'*r);p=r1+beta*p; end r=r1; w=A*p;

alpha=(r'*r)/(p'*w); x=x+alpha*p; r1=r-alpha*w; end

运行程序: clear,clc n=1000; A=hilb(n); b=sum(A')';

[x,k]=CGmethod(A,b)

实验二

1、 实验目的:用复化Simpson 方法、自适应复化梯形方法和Romberg 方法求数值积分。

实验内容:计算下列定积分

(1) dx x x x ????

? ??+-2

02

610 (2)?10dx x x (3) ?20051dx x 实验要求:

(1)分别用复化Simpson 公式、自适应复化梯形公式计算要求绝对误差限为7102

1

-?=

ε,输出每种方法所需的节点数和积分近似值,对于自适应方法,显示实际计算节点上离散函数值的分布图;

(2)分析比较计算结果。 程序: syms x

f=x^6/10-x^2+x %定义函数f (x ) n=input('输入所求导数阶数:')

f2=diff(f,x,n) %求f(x)的n 阶导数 (1)复化梯形 clc clear

syms x%定义自变量x

f=inline('x^6/10-x^2+x','x') %定义函数f(x)=x*exp(x),换函数时只需换该函数表达式即可

f2=inline('3*x^4 - 2','x') %定义f(x)的二阶导数,输入程序1里求出的f2即可。

f3='-(3*x^4 - 2)'%因fminbnd()函数求的是表达式的最小值,且要求表达式带引号,故取负号,以便求最大值e=*10^(-7) %精度要求值

a=0 %积分下限

b=2 %积分上限

x1=fminbnd(f3,1,2) %求负的二阶导数的最小值点,也就是求二阶导数的最大值点对应的x值

for n=2:1000000 %求等分数n

Rn=-(b-a)/12*((b-a)/n)^2*f2(x1) %计算余项

if abs(Rn)

break% 符合要求时结束

end

end

h=(b-a)/n %求h

Tn1=0

for k=1:n-1 %求连加和

xk=a+k*h

Tn1=Tn1+f(xk)

end

Tn=h/2*((f(a)+2*Tn1+f(b)))

z=exp(2)

R=Tn-z %求已知值与计算值的差

stem(xk,Tn1);

fprintf('用复化梯形算法计算的结果 Tn=')

disp(Tn)

fprintf('等分数 n=')

disp(n) %输出等分数

fprintf('已知值与计算值的误差 R=')

disp(R)

(2)复化Simpson

clc

clear

syms x%定义自变量x

f=inline('x^6/10-x^2+x','x') %定义函数f(x)=x*exp(x),换函数时只需换该函数表达式即可

f2=inline('36*x^2','x') %定义f(x)的四阶导数,输入程序1里求出的f2即可

f3='-(36*x^2)'%因fminbnd()函数求的是表达式的最小值,且要求表达式带引号,故取负号,一边求最大值e=5*10^(-8) %精度要求值

a=0 %积分下限

b=2 %积分上限

x1=fminbnd(f3,1,2) %求负的四阶导数的最小值点,也就是求四阶导数的最大值点对应的x值

for n=2:1000000 %求等分数n

Rn=-(b-a)/180*((b-a)/(2*n))^4*f2(x1) %计算余项

if abs(Rn)

break% 符合要求时结束

end

end

h=(b-a)/n %求h Sn1=0 Sn2=0

for k=0:n-1 %求两组连加和 xk=a+k*h xk1=xk+h/2 Sn1=Sn1+f(xk1) Sn2=Sn2+f(xk) end

Sn=h/6*(f(a)+4*Sn1+2*(Sn2-f(a))+f(b)) %因Sn2多加了k=0时的值,故减去f(a) z=exp(2)

R=Sn-z %求已知值与计算值的差 fprintf('用Simpson 公式计算的结果 Sn=') disp(Sn)

fprintf('等分数 n=')

disp(n) fprintf('已知值与计算值的误差 R=') disp(R)

结果:

dx x x x ????

? ??+-2

02610 用复化梯形算法计算的结果 Tn=

等分数 n= 24764

已知值与计算值的误差 R=

用Simpson 公式计算的结果 Sn=

等分数 n= 76

已知值与计算值的误差 R=

?1

dx x x

用复化梯形算法计算的结果 Tn=

等分数 n= 1119

已知值与计算值的误差 R=

用Simpson 公式计算的结果 Sn=

等分数 n= 8

已知值与计算值的误差 R=

?

200

5

1dx

x

用复化梯形算法计算的结果 Tn= 等分数 n= 1000000 已知值与计算值的误差 R= 用Simpson 公式计算的结果 Sn= 等分数 n= 10647 已知值与计算值的误差 R=

分析:在处理问题时,复化Simpson 要比复化梯度计算速度要快很多。

2、实验目的:高斯数值积分方法用于积分方程求解。

实验内容:线性的积分方程的数值求解,可以被转化为线性代数方程组的求解问题。而线性代数方程组所含未知数的个数,与用来离散积分的数值方法的节点个数相同。在节点数相同的前提下,高斯数值积分方法有较高的代数精度,用它通常会得到较好的结果。对第二类Fredholm 积分方程

b t a t f ds s y s t k t y b

a

≤≤+=?),()(),()(

首先将积分区间[a,b]等分成n 份,在每个子区间上离散方程中的积分就得到线性代数方程组。

实验要求:分别使用如下方法,离散积分方程中的积分

1.复化梯形方法;

2.复化辛甫森方法;

3.复化高斯方法。求解如下的积分方程

t

t e ds s y e e t y --=?10)(1

2)(,方程的准确解为t e , 并比较各算法的优劣。

程序结果:

复化辛甫森方法的平均误差err= 复化高斯方法的平均误差err= 当迭代次数n=5时,

东南大学数值分析上机题答案

数值分析上机题 第一章 17.(上机题)舍入误差与有效数 设∑=-= N j N j S 2 2 11 ,其精确值为)111-23(21+-N N 。 (1)编制按从大到小的顺序1 -1 ···1-311-21222N S N +++=,计算N S 的通用 程序; (2)编制按从小到大的顺序1 21 ···1)1(111 222-++--+ -=N N S N ,计算N S 的通用程序; (3)按两种顺序分别计算210S ,410S ,610S ,并指出有效位数(编制程序时用单精度); (4)通过本上机题,你明白了什么? 解: 程序: (1)从大到小的顺序计算1 -1 ···1-311-21222N S N +++= : function sn1=fromlarge(n) %从大到小计算sn1 format long ; sn1=single(0); for m=2:1:n sn1=sn1+1/(m^2-1); end end (2)从小到大计算1 21 ···1)1(111 2 22 -++--+-= N N S N function sn2=fromsmall(n) %从小到大计算sn2 format long ; sn2=single(0); for m=n:-1:2 sn2=sn2+1/(m^2-1); end end (3) 总的编程程序为: function p203()

clear all format long; n=input('please enter a number as the n:') sn=1/2*(3/2-1/n-1/(n+1));%精确值为sn fprintf('精确值为%f\n',sn); sn1=fromlarge(n); fprintf('从大到小计算的值为%f\n',sn1); sn2=fromsmall(n); fprintf('从小到大计算的值为%f\n',sn2); function sn1=fromlarge(n) %从大到小计算sn1 format long; sn1=single(0); for m=2:1:n sn1=sn1+1/(m^2-1); end end function sn2=fromsmall(n) %从小到大计算sn2 format long; sn2=single(0); for m=n:-1:2 sn2=sn2+1/(m^2-1); end end end 运行结果:

数值分析上机题目

数值分析上机题目 1、 分别用不动点迭代与Newton 法求解方程250x x e -+=的正根与负根。 2、 Use each of the following methods to find a solution in [0.1,1] accurate to within 10^-4 for 4326005502002010x x x x -+--= a. Bisection method b. Newton’s method c. Secant method d. Method of False Position e. Muller’s method 3、 应用Newton 法求f (x )的零点,e=10^-6,这里f (x )=x-sin (x )。 再用求重根的两种方法求f (x )的零点。 4、 应用Newton 法求f (x )的零点,e=10^-6,f(x)=x-sin(x) 再用Steffensen’s method 加速其收敛。 5、 用Neville’s 迭代差值算法,对于函数2 1 (),11125f x x x = -≤≤+进行lagrange 插值。取不同的等分数n=5,10,将区间[-1,1]n 等分,取等距节点。把f(x)和插值多项式的曲线画在同一张图上进行比较。 6、 画狗的轮廓图 7、 Use Romberg integration to compute the following approximations to ? a 、 Determine R1,1,R2,1,R3,1,R4,1and R5,1,and use these approximations to predict the value of the integral. b 、 Determine R2,2 ,R3,3 ,R4,4 ,and R5,5,and modify your prediction. c 、 Determine R6,1 ,R6,2 ,R6,3 ,R6,4 ,R6,5 and R6,6,and modify your prediction.

数值分析上机作业

数值分析上机实验报告 选题:曲线拟合的最小二乘法 指导老师: 专业: 学号: 姓名:

课题八曲线拟合的最小二乘法 一、问题提出 从随机的数据中找出其规律性,给出其近似表达式的问题,在生产实践和科学实验中大量存在,通常利用数据的最小二乘法求得拟合曲线。 在某冶炼过程中,根据统计数据的含碳量与时间关系,试求含碳量y 与时间t 的拟合曲线。 二、要求 1、用最小二乘法进行曲线拟合; 2、近似解析表达式为()33221t a t a t a t ++=?; 3、打印出拟合函数()t ?,并打印出()j t ?与()j t y 的误差,12,,2,1 =j ; 4、另外选取一个近似表达式,尝试拟合效果的比较; 5、*绘制出曲线拟合图*。 三、目的和意义 1、掌握曲线拟合的最小二乘法; 2、最小二乘法亦可用于解超定线代数方程组; 3、探索拟合函数的选择与拟合精度间的关系。 四、计算公式 对于给定的测量数据(x i ,f i )(i=1,2,…,n ),设函数分布为 ∑==m j j j x a x y 0)()(? 特别的,取)(x j ?为多项式 j j x x =)(? (j=0, 1,…,m )

则根据最小二乘法原理,可以构造泛函 ∑∑==-=n i m j i j j i m x a f a a a H 1 10))((),,,(? 令 0=??k a H (k=0, 1,…,m ) 则可以得到法方程 ???? ??????? ?=????????????????????????),(),(),(),(),(),(),(),(),(),(),(),(1010101111000100m m m m m m m m f f f a a a ????????????????????? 求该解方程组,则可以得到解m a a a ,,,10 ,因此可得到数据的最小二乘解 ∑=≈m j j j x a x f 0)()(? 曲线拟合:实际工作中,变量间未必都有线性关系,如服药后血药浓度与时间的关系;疾病疗效与疗程长短的关系;毒物剂量与致死率的关系等常呈曲线关系。曲线拟合是指选择适当的曲线类型来拟合观测数据,并用拟合的曲线方程分析两变量间的关系。 五、结构程序设计 在程序结构方面主要是按照顺序结构进行设计,在进行曲线的拟合时,为了进行比较,在程序设计中,直接调用了最小二乘法的拟合函数polyfit ,并且依次调用了plot 、figure 、hold on 函数进行图象的绘制,最后调用了一个绝对值函数abs 用于计算拟合函数与原有数据的误差,进行拟合效果的比较。

数值分析自主上机题

2016级数值分析上机实践报告 机械工程学院 10 吴臻 标准题:迭代格式的比较 设方程f(x)=x 3 - 3x –1=0 有三个实根 x *1=1.8793 , x *2 =-0.34727 ,x *3 =-1.53209现采用下面三种不同计算格式,求 f(x)=0的根 x *1 或x *2 1、 x = 2 13x x + 2、 x = 31 3-x 3、 x = 3 13+x 数学原理: 简单迭代法是根据f(x)=0这个方程,对其进行等价变换化为x= ψ(x)并由该式产生逼近解x *的迭代数列{x k },这就是简单迭代法的思想。对于同一f(x)=0可以等价变换出不同的x= ψ(x)而且它们各自的收敛性不同。 程序设计: #include #include #include using namespace std; double f(double i) //外调函数f(x),每次更新新的函数 {//以第一种迭代方式为例子 double k,m,sum; k=3*i+1; m=pow(i,2.0); sum=k/m; return sum; } int main() { double x,x0; int N;//最大迭代次数 int k; cout<<"输入初解:"; cin>>x0; cout<<"输入最大迭代次数:"; cin>>N; for(k=1;k<=N;k++) {

x=f(x0); if(fabs(x-x0)<0.0000001) { cout<<"迭代次数:"<

数值分析上机作业

昆明理工大学工科研究生《数值分析》上机实验 学院:材料科学与工程学院 专业:材料物理与化学 学号:2011230024 姓名: 郑录 任课教师:胡杰

P277-E1 1.已知矩阵A= 10787 7565 86109 75910 ?? ?? ?? ?? ?? ??,B= 23456 44567 03678 00289 00010 ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ,错误!未找到引用源。 = 11/21/31/41/51/6 1/21/31/41/51/61/7 1/31/41/51/61/71/8 1/41/51/61/71/81/9 1/51/61/71/81/91/10 1/61/71/81/91/101/11?????????????????? (1)用MA TLAB函数“eig”求矩阵全部特征值。 (2)用基本QR算法求全部特征值(可用MA TLAB函数“qr”实现矩阵的QR分解)。解:MA TLAB程序如下: 求矩阵A的特征值: clear; A=[10 7 8 7;7 5 6 5;8 6 10 9;7 5 9 10]; E=eig(A) 输出结果: 求矩阵B的特征值: clear; B=[2 3 4 5 6;4 4 5 6 7;0 3 6 7 8;0 0 2 8 9;0 0 0 1 0]; E=eig(B) 输出结果:

求矩阵错误!未找到引用源。的特征值: clear; 错误!未找到引用源。=[1 1/2 1/3 1/4 1/5 1/6; 1/2 1/3 1/4 1/5 1/6 1/7; 1/3 1/4 1/5 1/6 1/7 1/8; 1/4 1/5 1/6 1/7 1/8 1/9;1/5 1/6 1/7 1/8 1/9 1/10; 1/6 1/7 1/8 1/9 1/10 1/11]; E=eig(错误!未找到引用源。) 输出结果: (2)A= 10 7877565861097 5 9 10 第一步:A0=hess(A);[Q0,R0]=qr(A0);A1=R0*Q0 返回得到: 第二部:[Q1,R1]=qr(A1);A2=R1*Q1

数值分析上机题目详解

第一章 一、题目 设∑ =-= N N j S 2 j 2 1 1,其精确值为)11 123(21+--N N 。 1) 编制按从大到小的顺序1 1 13112122 2-+??+-+-=N S N ,计算S N 的通用程序。 2) 编制按从小到大的顺序1 21 1)1(111222-+ ??+--+-= N N S N ,计算S N 的通用程序。 3) 按两种顺序分别计算64210,10,10S S S ,并指出有效位数。(编制程序时用单精度) 4) 通过本次上机题,你明白了什么? 二、通用程序 N=input('Please Input an N (N>1):'); AccurateValue=single((0-1/(N+1)-1/N+3/2)/2); Sn1=single(0); for a=2:N; Sn1=Sn1+1/(a^2-1); end Sn2=single(0); for a=2:N; Sn2=Sn2+1/((N-a+2)^2-1); end fprintf('The value of Sn (N=%d)\n',N); fprintf('Accurate Calculation %f\n',AccurateValue); fprintf('Caculate from large to small %f\n',Sn1); fprintf('Caculate from small to large %f\n',Sn2); disp('____________________________________________________')

三、结果 从结果可以看出有效位数是6位。 感想:可以得出,算法对误差的传播有一定的影响,在计算时选一种好的算法可以使结果更为精确。从以上的结果可以看到从大到小的顺序导致大数吃小数的现象,容易产生较大的误差,求和运算从小数到大数所得到的结果才比较准确。

数值分析MATLAB上机实验

数值分析实习报告 姓名:gestepoA 学号:201******* 班级:***班

序言 随着计算机技术的迅速发展,数值分析在工程技术领域中的应用越来越广泛,并且成为数学与计算机之间的桥梁。要解决工程问题,往往需要处理很多数学模型,不仅要研究各种数学问题的数值解法,同时也要分析所用的数值解法在理论上的合理性,如解法所产生的误差能否满足精度要求:解法是否稳定、是否收敛及熟练的速度等。而且还能减少大量的人工计算。 由于工程实际中所遇到的数学模型求解过程迭代次数很多,计算量很大,所以需要借助如MATLAB,C++,VB,JAVA的辅助软件来解决,得到一个满足误差限的解。本文所计算题目,均采用MATLAB进行编程,MATLAB被称为第四代计算机语言,利用其丰富的函数资源,使编程人员从繁琐的程序代码中解放出来MATLAB最突出的特点就是简洁,它用更直观的、符合人们思维习惯的代码。它具有以下优点: 1友好的工作平台和编程环境。MATLAB界面精致,人机交互性强,操作简单。 2简单易用的程序语言。MATLAB是一个高级的矩阵/阵列语言,包含控制语言、函数、数据结构,具有输入、输出和面向对象编程特点。用户可以在命令窗口中将输入语句与执行命令同步,也可以先编好一个较大的复杂的应用程序(M 文件)后再一起运行。 3强大的科学计算机数据处理能力。包含大量计算算法的集合,拥有600多个工程中要用到的数学运算函数。 4出色的图像处理功能,可以方便地输出二维图像,便于我们绘制函数图像。

目录 1 第一题 (4) 1.1 实验目的 (4) 1.2 实验原理和方法 (4) 1.3 实验结果 (5) 1.3.1 最佳平方逼近法 (5) 1.3.2 拉格朗日插值法 (7) 1.3.3 对比 (8) 2 第二题 (9) 2.1实验目的 (9) 2.2 实验原理和方法 (10) 2.3 实验结果 (10) 2.3.1 第一问 (10) 2.3.2 第二问 (11) 2.3.3 第三问 (11) 3 第三题 (12) 3.1实验目的 (12) 3.2 实验原理和方法 (12) 3.3 实验结果 (12) 4 MATLAB程序 (14)

东南大学数值分析上机作业汇总

东南大学数值分析上机作业 汇总 -标准化文件发布号:(9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII

数值分析上机报告 院系: 学号: 姓名:

目录 作业1、舍入误差与有效数 (1) 1、函数文件cxdd.m (1) 2、函数文件cddx.m (1) 3、两种方法有效位数对比 (1) 4、心得 (2) 作业2、Newton迭代法 (2) 1、通用程序函数文件 (3) 2、局部收敛性 (4) (1)最大δ值文件 (4) (2)验证局部收敛性 (4) 3、心得 (6) 作业3、列主元素Gauss消去法 (7) 1、列主元Gauss消去法的通用程序 (7) 2、解题中线性方程组 (7) 3、心得 (9) 作业4、三次样条插值函数 (10) 1、第一型三次样条插值函数通用程序: (10) 2、数据输入及计算结果 (12)

作业1、舍入误差与有效数 设∑ =-=N j N j S 2 2 11 ,其精确值为?? ? ??---1112321N N . (1)编制按从小到大的顺序1 1 131121222-? ??+-+-=N S N ,计算N S 的通用程序; (2)编制按从大到小的顺序()1 21 11111222-???+--+-=N N S N ,计算N S 的通用程序; (3)按两种顺序分别计算642101010,,S S S ,并指出有效位数; (4)通过本上机你明白了什么? 程序: 1、函数文件cxdd.m function S=cxdd(N) S=0; i=2.0; while (i<=N) S=S+1.0/(i*i-1); i=i+1; end script 运行结果(省略>>): S=cxdd(80) S= 0.737577 2、函数文件cddx.m function S=cddx (N) S=0; for i=N:-1:2 S=S+1/(i*i-1); end script 运行结果(省略>>): S=cddx(80) S= 0.737577 3、两种方法有效位数对比

数值分析上机实验报告

数值分析上机实验报告

《数值分析》上机实验报告 1.用Newton 法求方程 X 7-X 4+14=0 在(0.1,1.9)中的近似根(初始近似值取为区间端点,迭代6次或误差小于0.00001)。 1.1 理论依据: 设函数在有限区间[a ,b]上二阶导数存在,且满足条件 {}α?上的惟一解在区间平方收敛于方程所生的迭代序列 迭代过程由则对任意初始近似值达到的一个中使是其中上不变号 在区间],[0)(3,2,1,0,) (') ()(],,[x |))(),((|,|,)(||)(|.4;0)(.3],[)(.20 )()(.110......b a x f x k x f x f x x x Newton b a b f a f mir b a c x f a b c f x f b a x f b f x f k k k k k k ==- ==∈≤-≠>+ 令 )9.1()9.1(0)8(4233642)(0)16(71127)(0)9.1(,0)1.0(,1428)(3 2 2 5 333647>?''<-=-=''<-=-='<>+-=f f x x x x x f x x x x x f f f x x x f 故以1.9为起点 ?? ?? ? ='- =+9.1)()(01x x f x f x x k k k k 如此一次一次的迭代,逼近x 的真实根。当前后两个的差<=ε时,就认为求出了近似的根。本程序用Newton 法求代数方程(最高次数不大于10)在(a,b )区间的根。

1.2 C语言程序原代码: #include #include main() {double x2,f,f1; double x1=1.9; //取初值为1.9 do {x2=x1; f=pow(x2,7)-28*pow(x2,4)+14; f1=7*pow(x2,6)-4*28*pow(x2,3); x1=x2-f/f1;} while(fabs(x1-x2)>=0.00001||x1<0.1); //限制循环次数printf("计算结果:x=%f\n",x1);} 1.3 运行结果: 1.4 MATLAB上机程序 function y=Newton(f,df,x0,eps,M) d=0; for k=1:M if feval(df,x0)==0 d=2;break else x1=x0-feval(f,x0)/feval(df,x0); end e=abs(x1-x0); x0=x1; if e<=eps&&abs(feval(f,x1))<=eps d=1;break end end

数值分析作业思考题汇总

¥ 数值分析思考题1 1、讨论绝对误差(限)、相对误差(限)与有效数字之间的关系。 2、相对误差在什么情况下可以用下式代替 3、查阅何谓问题的“病态性”,并区分与“数值稳定性”的不同点。 4、取 ,计算 ,下列方法中哪种最好为什么(1)(3 3-,(2)(2 7-,(3) ()3 1 3+ ,(4) ()6 1 1 ,(5)99- , 数值实验 数值实验综述:线性代数方程组的解法是一切科学计算的基础与核心问题。求解方法大致可分为直接法和迭代法两大类。直接法——指在没有舍入误差的情况下经过有限次运算可求得方程组的精确解的方法,因此也称为精确法。当系数矩阵是方的、稠密的、无任何特殊结构的中小规模线性方程组时,Gauss消去法是目前最基本和常用的方法。如若系数矩阵具有某种特殊形式,则为了尽可能地减少计算量与存储量,需采用其他专门的方法来求解。 Gauss消去等同于矩阵的三角分解,但它存在潜在的不稳定性,故需要选主元素。对正定对称矩阵,采用平方根方法无需选主元。方程组的性态与方程组的条件数有关,对于病态的方程组必须采用特殊的方法进行求解。 数值计算方法上机题目1 1、实验1. 病态问题 实验目的: 算法有“优”与“劣”之分,问题也有“好”和“坏”之别。所谓坏问题就是问题本身的解对数据变化的比较敏感,反之属于好问题。希望读者通过本实验对此有一个初步的体会。 数值分析的大部分研究课题中,如线性代数方程组、矩阵特征值问题、非线性方程及方程组等都存在病态的问题。病态问题要通过研究和构造特殊的算法来解决,当然一般要付出一些代价(如耗用更多的机器时间、占用更多的存储空间等)。 $ r e x x e x x ** * ** - == 141 . ≈)61

数值分析上机题课后作业全部-东南大学

2015.1.9 上机作业题报告 USER

1.Chapter1 1.1题目 设S N = 1 j 2?1 N j =2 ,其精确值为 )1 1123(21+--N N 。 (1)编制按从大到小的顺序1 1 1311212 22-+??+-+-=N S N ,计算S N 的通用程序。 (2)编制按从小到大的顺序1 21 1)1(111222-+ ??+--+-= N N S N ,计算S N 的通用程序。 (3)按两种顺序分别计算64210,10,10S S S ,并指出有效位数。(编制程序时用单精度) (4)通过本次上机题,你明白了什么? 1.2程序 1.3运行结果

1.4结果分析 按从大到小的顺序,有效位数分别为:6,4,3。 按从小到大的顺序,有效位数分别为:5,6,6。 可以看出,不同的算法造成的误差限是不同的,好的算法可以让结果更加精确。当采用从大到小的顺序累加的算法时,误差限随着N 的增大而增大,可见在累加的过程中,误差在放大,造成结果的误差较大。因此,采取从小到大的顺序累加得到的结果更加精确。 2.Chapter2 2.1题目 (1)给定初值0x 及容许误差ε,编制牛顿法解方程f(x)=0的通用程序。 (2)给定方程03 )(3 =-=x x x f ,易知其有三个根3,0,3321= *=*-=*x x x ○1由牛顿方法的局部收敛性可知存在,0>δ当),(0δδ+-∈x 时,Newton 迭代序列收敛于根x2*。试确定尽可能大的δ。 ○2试取若干初始值,观察当),1(),1,(),,(),,1(),1,(0+∞+-----∞∈δδδδx 时Newton 序列的收敛性以及收敛于哪一个根。 (3)通过本上机题,你明白了什么? 2.2程序

Matlab作业3(数值分析)答案

Matlab作业3(数值分析) 机电工程学院(院、系)专业班组 学号姓名实验日期教师评定 1.计算多项式乘法(x2+2x+2)(x2+5x+4)。 答: 2. (1)将(x-6)(x-3)(x-8)展开为系数多项式的形式。(2)求解在x=8时多项 式(x-1)(x-2) (x-3)(x-4)的值。 答:(1) (2)

3. y=sin(x),x从0到2π,?x=0.02π,求y的最大值、最小值、均值和标准差。 4.设x=[0.00.30.8 1.1 1.6 2.3]',y=[0.500.82 1.14 1.25 1.35 1.40]',试求二次多项式拟合系数,并据此计算x1=[0.9 1.2]时对应的y1。解:x=[0.0 0.3 0.8 1.1 1.6 2.3]'; %输入变量数据x y=[0.50 0.82 1.14 1.25 1.35 1.40]'; %输入变量数据y p=polyfit(x,y,2) %对x,y用二次多项式拟合,得到系数p x1=[0.9 1.2]; %输入点x1 y1=polyval(p,x1) %估计x1处对应的y1 p = -0.2387 0.9191 0.5318 y1 = a) 1.2909

5.实验数据处理:已知某压力传感器的测试数据如下表 p为压力值,u为电压值,试用多项式 d cp bp ap p u+ + + =2 3 ) ( 来拟 合其特性函数,求出a,b,c,d,并把拟合曲线和各个测试数据点画在同一幅图上。解: >> p=[0.0,1.1,2.1,2.8,4.2,5.0,6.1,6.9,8.1,9.0,9.9]; u=[10,11,13,14,17,18,22,24,29,34,39]; x=polyfit(p,u,3) %得多项式系数 t=linspace(0,10,100); y=polyval(x,t); %求多项式得值 plot(p,u,'*',t,y,'r') %画拟和曲线 x = 0.0195 -0.0412 1.4469 9.8267

矩阵与数值分析上机实验题及程序

1.给定n 阶方程组Ax b =,其中 6186186186A ?? ? ? ?= ? ? ??? ,7151514b ?? ? ? ?= ? ? ??? 则方程组有解(1,1,,1)T x = 。对10n =和84n =,分别用Gauss 消去法和列主元消去法解方程组,并比较计算结果。 Gauss 消去法: Matlab 编程(建立GS.m 文件): function x=GS(n) A=[];b=[]; for i=1:n-1 A(i,i)=6; A(i,i+1)=1; A(i+1,i)=8; b(i)=15; end A(n,n)=6;b(1)=7;b(n)=14;b=b'; for k=1:n-1 for i=k+1:n m(i,k)=A(i,k)/A(k,k); A(i,k:n)=A(i,k:n)-m(i,k)*A(k,k:n); b(i)=b(i)-m(i,k)*b(k); end end b(n)=b(n)/A(n,n); for i=n-1:-1:1 b(i)=(b(i)-sum(A(i,i+1:n).*b(i+1:n)'))/A(i,i); end clear x; x=b; disp( 'AX=b 的解x 是') end 计算结果: 在matlab 命令框里输出GS (10)得: >> GS(10) AX=b 的解x 是 ans = 1.0000 1.0000

1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 在matlab命令框里输出GS(84)得:>> GS(84) AX=b的解x是 ans = 1.0e+008 * 0.0000 … … … 0.0000 -0.0000 0.0000 -0.0000 0.0000 -0.0000 0.0000 -0.0000 0.0000 -0.0000 0.0000 -0.0000 0.0000 -0.0001 0.0002 -0.0003 0.0007 -0.0013 0.0026 -0.0052 0.0105 -0.0209 0.0419 -0.0836 0.1665 -0.3303

(完整版)哈工大-数值分析上机实验报告

实验报告一 题目:非线性方程求解 摘要:非线性方程的解析解通常很难给出,因此线性方程的数值解法就尤为重要。本实验采用两种常见的求解方法二分法和Newton法及改进的Newton法。 前言:(目的和意义) 掌握二分法与Newton法的基本原理和应用。 数学原理: 对于一个非线性方程的数值解法很多。在此介绍两种最常见的方法:二分法和Newton法。 对于二分法,其数学实质就是说对于给定的待求解的方程f(x),其在[a,b]上连续,f(a)f(b)<0,且f(x)在[a,b]内仅有一个实根x*,取区间中点c,若,则c恰为其根,否则根据f(a)f(c)<0是否成立判断根在区间[a,c]和[c,b]中的哪一个,从而得出新区间,仍称为[a,b]。重复运行计算,直至满足精度为止。这就是二分法的计算思想。

Newton法通常预先要给出一个猜测初值x0,然后根据其迭代公式 产生逼近解x*的迭代数列{x k},这就是Newton法的思想。当x0接近x*时收敛很快,但是当x0选择不好时,可能会发散,因此初值的选取很重要。另外,若将该迭代公式改进为 其中r为要求的方程的根的重数,这就是改进的Newton法,当求解已知重数的方程的根时,在同种条件下其收敛速度要比Newton法快的多。 程序设计: 本实验采用Matlab的M文件编写。其中待求解的方程写成function的方式,如下 function y=f(x); y=-x*x-sin(x); 写成如上形式即可,下面给出主程序。 二分法源程序: clear %%%给定求解区间 b=1.5; a=0;

%%%误差 R=1; k=0;%迭代次数初值 while (R>5e-6) ; c=(a+b)/2; if f12(a)*f12(c)>0; a=c; else b=c; end R=b-a;%求出误差 k=k+1; end x=c%给出解 Newton法及改进的Newton法源程序:clear %%%% 输入函数 f=input('请输入需要求解函数>>','s') %%%求解f(x)的导数 df=diff(f);

东南大学《数值分析》-上机题

数值分析上机题1 设2 21 1N N j S j ==-∑ ,其精确值为1311221N N ??-- ?+?? 。 (1)编制按从大到小的顺序222 111 21311 N S N = +++---,计算N S 的通用程序。 (2)编制按从小到大的顺序22 21111(1)121 N S N N =+++----,计算N S 的通用程序。 (3)按两种顺序分别计算210S ,410S ,610S ,并指出有效位数。(编制程序时用单精度) (4)通过本上机题,你明白了什么? 程序代码(matlab 编程): clc clear a=single(1./([2:10^7].^2-1)); S1(1)=single(0); S1(2)=1/(2^2-1); for N=3:10^2 S1(N)=a(1); for i=2:N-1 S1(N)=S1(N)+a(i); end end S2(1)=single(0); S2(2)=1/(2^2-1); for N=3:10^2 S2(N)=a(N-1); for i=linspace(N-2,1,N-2) S2(N)=S2(N)+a(i); end end S1表示按从大到小的顺序的S N S2表示按从小到大的顺序的S N 计算结果

通过本上机题,看出按两种不同的顺序计算的结果是不相同的,按从大到小的顺序计算的值与精确值有较大的误差,而按从小到大的顺序计算的值与精确值吻合。从大到小的顺序计算得到的结果的有效位数少。计算机在进行数值计算时会出现“大数吃小数”的现象,导致计算结果的精度有所降低,我们在计算机中进行同号数的加法时,采用绝对值较小者先加的算法,其结果的相对误差较小。

贵州大学数值分析上机实验

数值分析上机实验报告 课程名称:数值分析上机实验 学院:机械工程学院专业:机械制造 姓名:张法光学号:2012021691 年级:12级任课教师:代新敏老师 2012年12月30日

一.已知A 与b 12.38412 2.115237 -1.061074 1.112336 -0.1135840.718719 1.742382 3.067813 -2.031743 2.11523719.141823 -3.125432 -1.012345 2.189736 1.563849 -0.784165 1.112348 3.123124 -1.061074 -3.125A =43215.567914 3.123848 2.031454 1.836742-1.056781 0.336993 -1.010103 1.112336 -1.012345 3.12384827.108437 4.101011-3.741856 2.101023 -0.71828 -0.037585 -0.113584 2.189736 2.031454 4.10101119.8979180.431637- 3.111223 2.121314 1.784317 0.718719 1.563849 1.836742 -3.741856 0.4316379.789365-0.103458 -1.103456 0.238417 1.742382 -0.784165 -1.056781 2.101023-3.111223-0.1034581 4.7138465 3.123789 -2.213474 3.067813 1.112348 0.336993-0.71828 2.121314-1.103456 3.12378930.719334 4.446782 -2.031743 3.123124 -1.010103-0.037585 1.7843170.238417-2.213474 4.44678240.00001[ 2.1874369 33.992318 -2 5.173417 0.84671695 1.784317 -8 6.612343 1.1101230 4.719345 -5.6784392]T B ????? ? ?? ? ? ???? ? ? ???? ? ? ????? ?=(2)用超松弛法求解Bx=b (取松弛因子ω=1.4,x (0)=0,迭代9次)。 (3)用列主元素消去法求解 Bx=b 。 解:(3)、用列主元素消去法求解Bx=b (一)、理论依据: 其基本思想是选取绝对值尽量大的元素作为主元素,进行行与列的交换,再进行回代,求出方程的解。 将方阵A 和向量b 写成C=(A b )。将C 的第1列中第1行的元素与其下面的此列的元素逐一进行比较,找到最大的元素1j c ,将第j 行的元素与第1行的元素进行交换,然后通过行变换,将第1列中第2到第n 个元素都消成0。将变换后的矩阵(1)C 的第二列中第二行的元 素与其下面的此列的元素逐一进行比较,找到最大的元素(1) 2k c ,将第k 行的元素与第2行的 元素进行交换,然后通过行变换,将第2列中第3到第n 个元素都消成0。以此方法将矩阵的左下部分全都消成0。 (二)、计算程序: #include "math.h" #include "stdio.h" void main() { double u[9],x1[9],y[9],q[9],b1[9][10],x[9],a[9][9]={ {12.38412,2.115237,-1.061074,1.112336,-0.113584,0.718719,1.742382,3.067813,-2.031743 },

(完整版)数值计算方法上机实习题答案

1. 设?+=1 05dx x x I n n , (1) 由递推公式n I I n n 1 51+-=-,从0I 的几个近似值出发,计算20I ; 解:易得:0I =ln6-ln5=0.1823, 程序为: I=0.182; for n=1:20 I=(-5)*I+1/n; end I 输出结果为:20I = -3.0666e+010 (2) 粗糙估计20I ,用n I I n n 51 5111+- =--,计算0I ; 因为 0095.05 6 0079.01020 201 020 ≈<<≈??dx x I dx x 所以取0087.0)0095.00079.0(2 1 20=+= I 程序为:I=0.0087; for n=1:20 I=(-1/5)*I+1/(5*n); end I 0I = 0.0083 (3) 分析结果的可靠性及产生此现象的原因(重点分析原因)。 首先分析两种递推式的误差;设第一递推式中开始时的误差为000I I E '-=,递推过程的舍入误差不计。并记n n n I I E '-=,则有01)5(5E E E n n n -==-=-Λ。因为=20E 20020)5(I E >>-,所此递推式不可靠。而在第二种递推式中n n E E E )5 1(5110-==-=Λ,误差在缩小, 所以此递推式是可靠的。出现以上运行结果的主要原因是在构造递推式过程中,考虑误差是否得到控制, 即算法是否数值稳定。 2. 求方程0210=-+x e x 的近似根,要求4 1105-+?<-k k x x ,并比较计算量。 (1) 在[0,1]上用二分法; 程序:a=0;b=1.0; while abs(b-a)>5*1e-4 c=(b+a)/2;

数值分析上机实验最小二乘法

---------------------------------------------------------------最新资料推荐------------------------------------------------------ 数值分析上机实验最小二乘法 数值分析实验报告五最小二乘法一、数值分析实验报告五最 小二乘法一、题目设有如下数据题目设有如下数据 xj -3 -2 -1 0 1 2 3 -3 -2 -1 0 1 2 3 ( )jf x -1.76 0.42 1.2 1.34 1.43 2.25 4.38 -1.76 0.42 1.2 1.34 1.43 2.25 4.38 用三次多项式拟 合这组数据,并绘出图形。 二、用三次多项式拟合这组数据,并绘出图形。 二、方法最小二t(f,[xx(1),xx(n)]) 四、结果 save and run 之后: 请输入插值节点 as [x1,x2...] [-3 -2 -1 0 1 2 3] 请输入插 值节点处对应的函数值 as [f1,f2...] [-1.76 0.42 1.2 1.34 1.43 2.25 4.38] 请输入要求的插值次数m =3 f = 133/100+121469856021/35184372088832*x-8042142191733/450359 结果 save and run 之后: 请输入插值节点 as [x1,x2...] [-3 -2 -1 0 1 2 3] 请输入插 值节点处对应的函数值 as [f1,f2...] [-1.76 0.42 1.2 1.34 1.43 2.25 4.38] 请输入要求的插值次数m =3 f = 133/100+121469856021/35184372088832*x-8042142191733/4503599 627370496*x+1020815915537309/9007199254740992*x 9627370496*x+1020815915537309/9007199254740992*x五、拓展: 1 / 2

数值分析上机题参考答案.docx

如有帮助欢迎下载支持 数值分析上机题 姓名:陈作添 学号: 040816 习题 1 20.(上机题)舍入误差与有效数 N 1 1 3 1 1 设 S N ,其精确值为 。 2 2 2 N N 1 j 2 j 1 (1)编制按从大到小的顺序 1 1 1 ,计算 S 的通用程序。 S N 1 32 1 N 2 1 N 2 2 (2)编制按从小到大的顺序 1 1 1 ,计算 S 的通用程序。 S N 1 (N 1)2 1 22 1 N N 2 (3)按两种顺序分别计算 S 102 , S 104 , S 106 ,并指出有效位数。 (编制程序时用单精度) (4)通过本上机题,你明白了什么? 按从大到小的顺序计算 S N 的通用程序为: 按从小到大的顺序计算 S N 的通用程序为: #include #include float sum(float N) float sum(float N) { { float j,s,sum=0; float j,s,sum=0; for(j=2;j<=N;j++) for(j=N;j>=2;j--) { { s=1/(j*j-1); s=1/(j*j-1); sum+=s; sum+=s; } } return sum; return sum; } } 从大到小的顺序的值 从小到大的顺序的值 精确值 有效位数 从大到小 从小到大 0.740049 0.74005 0.740049 6 5 S 102 0.749852 0.7499 0.7499 4 4 S 104 0.749852 0.749999 0.749999 3 6 S 106 通过本上机题, 看出按两种不同的顺序计算的结果是不相同的, 按从大到小的顺序计算 的值与精确值有较大的误差, 而按从小到大的顺序计算的值与精确值吻合。 从大到小的顺序 计算得到的结果的有效位数少。 计算机在进行数值计算时会出现“大数吃小数”的现象,导 致计算结果的精度有所降低, 我们在计算机中进行同号数的加法时, 采用绝对值较小者先加 的算法,其结果的相对误差较小。

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