第三章数值积分

李庆扬数值分析第五版习题答案清华大学出版社数值分析是一门研究数值计算方法的学科，它应用于各个领域，解决了许多实际问题。

《李庆扬数值分析第五版习题答案》是一本为读者提供数值分析习题解答的参考书，由清华大学出版社出版。

第一章误差1.1 绝对误差与相对误差在数值计算过程中，由于测量、取近似值和舍入误差等原因，我们常常会得到与真实值有一定偏差的结果。

绝对误差和相对误差是描述数值计算结果与真实值之间误差大小的衡量标准。

绝对误差表示实际值和计算值之间的差别，相对误差则是绝对误差与实际值之比。

1.2 舍入误差与有效数字在数值计算中，由于计算机底层的二进制表示以及计算机在表示无穷和无法精确表示的数字时需要进行近似，会导致舍入误差。

有效数字是用来表示浮点运算结果的一种方式，能够控制舍入误差的影响。

第二章插值与多项式逼近2.1 插值问题的提出插值问题是在有限数据点的基础上，构造一个与这些数据点足够接近的函数。

插值的目的是通过已知数据点之间构造一个函数，使得通过这个函数计算的结果近似于真实的未知数据点的值。

2.2 拉格朗日插值法拉格朗日插值法是通过构造一个基于已知数据点的多项式函数，来实现对未知数据点的预测。

它通过对每个数据点进行加权，以使得插值多项式通过这些数据点。

2.3 牛顿插值法牛顿插值法是通过使用差商的概念，构造一个多项式函数来进行插值。

差商是指由数据点的函数值所决定的差分系数。

第三章数值积分与数值微分3.1 数值积分的基本思想数值积分是通过将区间进行离散化，将连续变量转化为离散变量的和，从而实现对曲线下面积的近似计算。

3.2 复合求积公式复合求积公式将整个区间分割为若干子区间，对每个子区间进行积分，并将结果相加得到最终的数值积分结果。

通过增加子区间的数量，可以提高数值积分的精确度。

3.3 数值微分的基本思想数值微分是通过利用离散数据点之间的差值，来近似计算函数在某个点处的导数。

第四章线性方程组的数值解法4.1 线性方程组的求解线性方程组的求解是数值分析中的一个重要问题。

第三章 物理学中定积分的数值计算方法一、填空题1、库仑常数k 等于 9×109mV/C ，真空中的介电常数ε0等于8.85×10-12F/m 。

2、对于电量为Q 的点电荷，在距离r 处产生的电场强度为21ˆˆ()4QrE r rrrπε==。

3、已知定积分()ba f x dx ⎰，被积分函数为()f x ，积分区间为[],ab 。

将该区间N 等分，步长()/x b a N ∆=-，用曲线下的虚矩形面积和近似替代积分值，该方法称为矩形法。

积分近似计算公式为1()()N bi ai I f x dx f x x -==≈∆∑⎰。

4、毕奥—萨伐尔定律所描述的公式为034Idl rdB r μπ⨯=。

5、玻尔兹曼常数是 k=1.38×1023 J/K 。

6、麦克斯韦速率分布律公式23/22/2()4()2v kTdN f v dv v e dv N kTμμππ-==。

7、在计算物理中求解定积分的方法有 辛普森法 、 龙贝格法 、 高斯求积法等。

二、简答1、写出库仑常数、真空中的介电常数和玻尔兹曼常数的值。

答：库仑常数k= 9×109mV/C ，真空中的介电常数ε0= 8.85×10-12F/m ，玻尔兹曼常数是 k=1.38×1023 J/K 。

2、什么是矩形法？答：已知定积分()ba f x dx ⎰，被积分函数为()f x ，积分区间为[],ab 。

将该区间N 等分，步长()/x b a N ∆=-，用曲线下的虚矩形面积和近似替代积分值，该方法称为矩形法。

积分近似计算公式为1()()N bi ai I f x dx f x x -==≈∆∑⎰。

3、毕奥—萨伐尔定律和麦克斯韦速率分布律公式。

答：毕奥—萨伐尔定律所描述的公式为034Idl rdB rμπ⨯=。

麦克斯韦速率分布律公式23/22/2()4()2v kTdN f v dv v e dv N kTμμππ-==。

数值分析第五版课后习题答案数值分析是一门应用数学的分支学科，主要研究如何利用数值方法解决实际问题。

在学习这门课程的过程中，课后习题是不可或缺的一部分。

本文将对《数值分析第五版》的课后习题进行一些探讨和解答。

第一章是数值分析的导论，主要介绍了误差分析和计算方法的基本概念。

在课后习题中，有一道题目是关于误差传播的。

假设有一个函数f(x, y) = x^2 + y^2，其中x和y的测量误差分别为Δx和Δy，要求计算f(x, y)的误差。

解答：根据误差传播公式，可以得到f(x, y)的误差为Δf = √[(∂f/∂x)^2 *(Δx)^2 + (∂f/∂y)^2 * (Δy)^2]。

对于本题而言，∂f/∂x = 2x，∂f/∂y = 2y。

代入公式，得到Δf = √[(2x)^2 * (Δx)^2 + (2y)^2 * (Δy)^2] = 2√(x^2 * (Δx)^2+ y^2 * (Δy)^2)。

第二章是插值与多项式逼近的内容。

其中一道习题涉及到拉格朗日插值多项式。

给定n+1个数据点(x0, y0), (x1, y1), ..., (xn, yn)，要求构造一个n次多项式p(x)，使得p(xi) = yi (i = 0, 1, ..., n)。

解答：拉格朗日插值多项式的表达式为p(x) = Σ(yi * Li(x))，其中Li(x) = Π[(x - xj) / (xi - xj)]，j ≠ i。

将数据点代入表达式中，即可得到所求的多项式。

第三章是数值微积分的内容，其中一道习题是关于数值积分的。

给定一个函数f(x)，要求使用复化梯形公式计算定积分∫[a, b]f(x)dx。

解答：复化梯形公式的表达式为∫[a, b]f(x)dx ≈ h/2 * [f(a) + 2Σf(xi) + f(b)]，其中h = (b - a)/n，xi = a + i * h (i = 1, 2, ..., n-1)。

根据给定的函数f(x)，代入公式中的各个值，即可得到近似的定积分值。

数值计算方法教案第一章：数值计算概述1.1 数值计算的定义与意义介绍数值计算的概念解释数值计算在科学研究与工程应用中的重要性1.2 数值计算方法分类介绍数值逼近、数值积分、数值微分、数值解方程等基本方法分析各种方法的适用范围和特点1.3 误差与稳定性解释误差的概念及来源讨论数值计算中误差的控制与减小方法介绍稳定性的概念及判断方法第二章：插值与逼近2.1 插值法的基本概念介绍插值的概念及意义解释插值函数的性质和条件2.2 常用的插值方法介绍线性插值、二次插值、三次插值等方法分析各种插值方法的优缺点及适用范围2.3 逼近方法介绍切比雪夫逼近、傅里叶逼近等方法解释逼近的基本原理及应用场景第三章：数值积分与数值微分3.1 数值积分的基本概念介绍数值积分的概念及意义解释数值积分的原理和方法3.2 常用的数值积分方法介绍梯形公式、辛普森公式、柯特斯公式等方法分析各种数值积分方法的适用范围和精度3.3 数值微分的基本概念与方法介绍数值微分的概念及意义解释数值微分的原理和方法第四章：线性方程组的数值解法4.1 线性方程组数值解法的基本概念介绍线性方程组数值解法的概念及意义解释线性方程组数值解法的原理和方法4.2 常用的线性方程组数值解法介绍高斯消元法、LU分解法、迭代法等方法分析各种线性方程组数值解法的优缺点及适用范围4.3 稀疏矩阵技术解释稀疏矩阵的概念及意义介绍稀疏矩阵的存储和运算方法第五章：非线性方程和方程组的数值解法5.1 非线性方程数值解法的基本概念介绍非线性方程数值解法的概念及意义解释非线性方程数值解法的原理和方法5.2 常用的非线性方程数值解法介绍迭代法、牛顿法、弦截法等方法分析各种非线性方程数值解法的优缺点及适用范围5.3 非线性方程组数值解法介绍消元法、迭代法等方法讨论非线性方程组数值解法的特点和挑战第六章：常微分方程的数值解法6.1 常微分方程数值解法的基本概念介绍常微分方程数值解法的概念及意义解释常微分方程数值解法的原理和方法6.2 初值问题的数值解法介绍欧拉法、改进的欧拉法、龙格-库塔法等方法分析各种初值问题数值解法的适用范围和精度6.3 边界值问题的数值解法介绍有限差分法、有限元法、谱方法等方法讨论边界值问题数值解法的特点和挑战第七章：偏微分方程的数值解法7.1 偏微分方程数值解法的基本概念介绍偏微分方程数值解法的概念及意义解释偏微分方程数值解法的原理和方法7.2 偏微分方程的有限差分法介绍显式差分法、隐式差分法、交错差分法等方法分析各种有限差分法的适用范围和精度7.3 偏微分方程的有限元法介绍有限元法的原理和步骤讨论有限元法的适用范围和优势第八章：数值模拟与计算可视化8.1 数值模拟的基本概念介绍数值模拟的概念及意义解释数值模拟的原理和方法8.2 计算可视化技术介绍计算可视化的概念及意义解释计算可视化的原理和方法8.3 数值模拟与计算可视化的应用讨论数值模拟与计算可视化在科学研究与工程应用中的重要作用第九章：数值计算软件与应用9.1 数值计算软件的基本概念介绍数值计算软件的概念及意义解释数值计算软件的原理和方法9.2 常用的数值计算软件介绍MATLAB、Mathematica、Python等软件的特点和应用领域9.3 数值计算软件的应用案例分析数值计算软件在科学研究与工程应用中的典型应用案例第十章：数值计算方法的改进与新发展10.1 数值计算方法的改进讨论现有数值计算方法的局限性介绍改进数值计算方法的研究现状和发展趋势10.2 新的数值计算方法介绍近年来发展起来的新型数值计算方法分析新型数值计算方法的优势和应用前景10.3 数值计算方法的未来发展探讨数值计算方法在未来可能的发展方向和挑战重点和难点解析一、数值计算概述难点解析：对数值计算概念的理解，误差来源及控制方法的掌握。