数值分析第四章数值积分
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课后习题解答第一章绪论习题一1.设x>0,x*的相对误差为δ,求f(x)=ln x的误差限。
解:求lnx的误差极限就是求f(x)=lnx的误差限,由公式(1.2.4)有已知x*的相对误差满足,而,故即2.下列各数都是经过四舍五入得到的近似值,试指出它们有几位有效数字,并给出其误差限与相对误差限。
解:直接根据定义和式(1.2.2)(1.2.3)则得有5位有效数字,其误差限,相对误差限有2位有效数字,有5位有效数字,3.下列公式如何才比较准确?(1)(2)解:要使计算较准确,主要是避免两相近数相减,故应变换所给公式。
(1)(2)4.近似数x*=0.0310,是 3 位有数数字。
5.计算取,利用:式计算误差最小。
四个选项:第二、三章插值与函数逼近习题二、三1. 给定的数值表用线性插值与二次插值计算ln0.54的近似值并估计误差限. 解:仍可使用n=1及n=2的Lagrange插值或Newton插值,并应用误差估计(5.8)。
线性插值时,用0.5及0.6两点,用Newton插值误差限,因,故二次插值时,用0.5,0.6,0.7三点,作二次Newton插值误差限,故2. 在-4≤x≤4上给出的等距节点函数表,若用二次插值法求的近似值,要使误差不超过,函数表的步长h应取多少?解:用误差估计式(5.8),令因得3. 若,求和.解:由均差与导数关系于是4. 若互异,求的值,这里p≤n+1.解:,由均差对称性可知当有而当P=n+1时于是得5. 求证.解:解:只要按差分定义直接展开得6. 已知的函数表求出三次Newton均差插值多项式,计算f(0.23)的近似值并用均差的余项表达式估计误差.解:根据给定函数表构造均差表由式(5.14)当n=3时得Newton均差插值多项式N3(x)=1.0067x+0.08367x(x-0.2)+0.17400x(x-0.2)(x-0.3) 由此可得f(0.23) N3(0.23)=0.23203由余项表达式(5.15)可得由于7. 给定f(x)=cosx的函数表用Newton等距插值公式计算cos 0.048及cos 0.566的近似值并估计误差解:先构造差分表计算,用n=4得Newton前插公式误差估计由公式(5.17)得其中计算时用Newton后插公式(5.18)误差估计由公式(5.19)得这里仍为0.5658.求一个次数不高于四次的多项式p(x),使它满足解:这种题目可以有很多方法去做,但应以简单为宜。
数值分析知识点总结数值分析知识点总结:本文提供了数值分析中的一些重要知识点和例题,但更多的例题可以参考老师布置的作业题和课件相关例题。
第1章数值分析与科学计算引论:绝对误差和相对误差是衡量近似值精度的指标,有效数字则是描述近似值精度的一种方式。
其中,相对误差限是绝对误差的上界。
有效数字的计算方法为:如果近似值x的误差限是某一位的半个单位,该位到x的第一位非零数字共有n位,就说x*共有n位有效数字。
一个比较好用的公式是f(x)的误差限:f(x)f'(x)(x)。
第2章插值法:插值多项式的余项表达式可以用来估计截断误差。
三次样条插值与三次分段埃尔米特插值有所不同,但哪一个更优越需要根据实际情况而定。
确定n+1个节点的三次样条插值函数需要多少个参数?为确定这些参数,需加上什么条件?三弯矩法可以用来求解三次样条表达式。
第3章函数逼近与快速傅里叶变换:带权(x)的正交多项式是在特定区间上满足一定条件的多项式,其中[-1,1]上的勒让德多项式具有重要性质。
切比雪夫多项式也有其独特的性质。
用切比雪夫多项式零点做插值点得到的插值多项式与拉格朗日插值有所不同。
最小二乘拟合的法方程可以用来拟合曲线,但当次数n较大时,不直接求解法方程。
第4章数值积分与数值微分:XXX让德求积公式和XXX-XXX求积公式是数值积分中的两种方法,其中高斯求积公式可以用来计算定积分。
勒让德多项式的零点就是高斯点,这种形式的高斯公式被称为XXX让德求积公式。
中点方法是一种数值积分方法,其公式如下:插值型的求导公式有两点公式和三点公式。
第5章介绍了解线性方程组的直接方法,其中包括LU矩阵的推导过程。
相关例题可以在教材第4章作业题和课件中找到。
第6章介绍了解线性方程组的迭代法,判断迭代法是否收敛的条件如下:第7章介绍了非线性方程与方程组的数值解法,其中牛顿法是一种常见的方法。
对于单根且光滑的f(x)=0,牛顿法是局部二阶收敛的。
简化牛顿法和牛顿下山法都是非线性方程组的求解方法。
数值分析课程第五版课后习题答案(李庆扬等)数值分析课程第五版课后习题答案(李庆扬等)第一章:数值分析导论1. 解答:数值分析是一门研究如何使用计算机来解决数学问题的学科。
它包括了从数学理论到计算实现的一系列技术。
数值分析的目标是通过近似的方式求解数学问题,其结果可能不是完全精确的,但是能够满足工程或科学应用的要求。
2. 解答:数值分析在实际应用中起着重要的作用。
它可以用于求解复杂的数学方程、计算机模拟及建模、数据的统计分析等等。
数值分析是科学计算和工程计算的基础,对许多领域都有着广泛的应用,如物理学、经济学、生物学等。
3. 解答:数值方法指的是使用数值计算的方式来求解数学问题。
与解析方法相比,数值方法一般更加灵活和高效,可以处理一些复杂的数学问题。
数值方法主要包括了数值逼近、插值、数值积分、数值微分、线性方程组的求解、非线性方程的求根等。
4. 解答:计算误差是指数值计算结果与精确解之间的差异。
在数值计算中,由于计算机的有限精度以及数值计算方法本身的近似性等因素,都会导致计算误差的产生。
计算误差可以分为截断误差和舍入误差两种。
第二章:数值误差分析1. 解答:绝对误差是指实际值与精确值之间的差异。
例如,对于一个计算出的数值近似解x和精确解x_0,其绝对误差为| x - x_0 |。
绝对误差可以衡量数值近似解的精确程度,通常被用作评估数值计算方法的好坏。
2. 解答:相对误差是指绝对误差与精确解之间的比值。
对于一个计算出的数值近似解x和精确解x_0,其相对误差为| (x - x_0) / x_0 |。
相对误差可以衡量数值近似解相对于精确解的精确度,常用于评估数值计算方法的收敛速度。
3. 解答:舍入误差是由于计算机的有限精度而引起的误差。
计算机中使用的浮点数系统只能表示有限的小数位数,因此在进行数值计算过程中,舍入误差不可避免地会产生。
舍入误差会导致计算结果与精确结果之间存在差异。
4. 解答:误差限度是指对于给定的数值计算问题,所能容忍的误差范围。
数值分析知识点总结说明:本文只提供部分较好的例题,更多例题参考老师布置的作业题和课件相关例题。
一、第1章 数值分析与科学计算引论1. 什么是绝对误差与相对误差?什么是近似数的有效数字?它与绝对误差和相对误差有何关系?相对误差限:**r re ε=的一个上界。
有效数字:如果近似值*x 的误差限是某一位的半个单位,该位到*x 的第一位非零数字共有n 位,就说x *共有n 位有效数字。
即x *=±10m ×(a 1+a 2×10-1+…+a n ×10-(n-1)),其中a 1≠0,并且*11102m n x x -+-≤⨯。
其中m 位该数字在科学计数法时的次方数。
例如9.80的m 值为0,n 值为3,绝对误差限*211102ε-=⨯。
2. 一个比较好用的公式:f(x)的误差限:()***()'()()f x f x x εε≈ 例题:二、第2章插值法例题:5. 给出插值多项式的余项表达式,如何用其估计截断误差?6. 三次样条插值与三次分段埃尔米特插值有何区别?哪一个更优越?7. 确定n+1个节点的三次样条插值函数需要多少个参数?为确定这些参数,需加上什么条件?8. 三弯矩法:为了得到三次样条表达式,我们需要求一些参数:对于第一种边界条件,可导出两个方程:,那么写成矩阵形式:公式 1对于第二种边界条件,直接得端点方程:,则在这个条件下也可以写成如上公式1的形式。
对于第三种边界条件,可得:也可以写成如下矩阵形式:公式 2求解以上的矩阵可以使用追赶法求解。
(追赶法详见第五章)例题:数值分析第5版清华大学出版社第44页例7三、第3章函数逼近与快速傅里叶变换的正交多项式?什么是[-1,1]上的勒让德多项式?它有3.什么是[a,b]上带权()x什么重要性质?4.什么是切比雪夫多项式?它有什么重要性质?5.用切比雪夫多项式零点做插值点得到的插值多项式与拉格朗日插值有何不同?6.什么是最小二乘拟合的法方程?用多项式做拟合曲线时,当次数n较大时,为什么不直接求解法方程?例题请参考第3章书上的作业题和课件上的例题。
第四章 数值积分与数值微分1.确定下列求积公式中的特定参数,使其代数精度尽量高,并指明所构造出的求积公式所具有的代数精度: 1012101211212(1)()()(0)();(2)()()(0)();(3)()[(1)2()3()]/3;(4)()[(0)()]/2[(0)()];h h h h hf x dx A f h A f A f h f x dx A f h A f A f h f x dx f f x f x f x dx h f f h ah f f h -----≈-++≈-++≈-++''≈++-⎰⎰⎰⎰解:求解求积公式的代数精度时,应根据代数精度的定义,即求积公式对于次数不超过m 的多项式均能准确地成立,但对于m+1次多项式就不准确成立,进行验证性求解。
(1)若101(1)()()(0)()h hf x dx A f h A f A f h --≈-++⎰令()1f x =,则1012h A A A -=++令()f x x =,则110A h A h -=-+令2()f x x =,则3221123h h A h A -=+从而解得 011431313A h A h A h -⎧=⎪⎪⎪=⎨⎪⎪=⎪⎩令3()f x x =,则3()0h h hhf x dx x dx --==⎰⎰101()(0)()0A f h A f A f h --++=故101()()(0)()h hf x dx A f h A f A f h --=-++⎰成立。
令4()f x x =,则4551012()52()(0)()3h h hhf x dx x dx hA f h A f A f h h---==-++=⎰⎰故此时,101()()(0)()h hf x dx A f h A f A f h --≠-++⎰故101()()(0)()h hf x dx A f h A f A f h --≈-++⎰具有3次代数精度。
数值分析第一章 绪论 ................................................................................................................................... 1 第二章 函数插值 ............................................................................................................................. 2 第三章 函数逼近 ............................................................................................................................. 5 第四章 数值积分与数值微分 ....................................................................................................... 11 第五章 解线性方程组的直接解法 ............................................................................................... 13 第六章 解线性方程组的迭代解法 ............................................................................................... 17 第七章 非线性方程求根 ............................................................................................................... 20 第九章 常微分方程初值问题的数值解法 .. (22)第一章 绪论1.1的相对误差不超过0.1%,应取几位有效数字?解:14a =。
数值分析第五版答案 第一章 绪论1.设0x >,x 的相对误差为δ,求ln x 的误差。
解:近似值*x 的相对误差为*****r e x xe x x δ-=== 而ln x 的误差为()1ln *ln *ln **e x x x e x =-≈进而有(ln *)x εδ≈2.设x 的相对误差为2%,求nx 的相对误差。
解:设()nf x x =,则函数的条件数为'()||()p xf x C f x = 又1'()n f x nx-=, 1||n p x nx C n n-⋅∴== 又((*))(*)r p r x n C x εε≈⋅且(*)r e x 为2((*))0.02n r x n ε∴≈3.下列各数都是经过四舍五入得到的近似数,即误差限不超过最后一位的半个单位,试指出它们是几位有效数字:*1 1.1021x =,*20.031x =, *3385.6x =, *456.430x =,*57 1.0.x =⨯解:*1 1.1021x =是五位有效数字; *20.031x =是二位有效数字; *3385.6x =是四位有效数字; *456.430x =是五位有效数字; *57 1.0.x =⨯是二位有效数字。
4.利用公式(2.3)求下列各近似值的误差限:(1) ***124x x x ++,(2) ***123x x x ,(3) **24/x x .其中****1234,,,x x x x 均为第3题所给的数。
解:*41*32*13*34*151()1021()1021()1021()1021()102x x x x x εεεεε-----=⨯=⨯=⨯=⨯=⨯***124***1244333(1)()()()()1111010102221.0510x x x x x x εεεε----++=++=⨯+⨯+⨯=⨯ ***123*********123231132143(2)()()()()1111.10210.031100.031385.610 1.1021385.6102220.215x x x x x x x x x x x x εεεε---=++=⨯⨯⨯+⨯⨯⨯+⨯⨯⨯≈**24****24422*4335(3)(/)()()110.0311056.430102256.43056.43010x x x x x x xεεε---+≈⨯⨯+⨯⨯=⨯=5计算球体积要使相对误差限为1,问度量半径R 时允许的相对误差限是多少? 解:球体体积为343V R π=则何种函数的条件数为23'4343p R V R R C V R ππ===(*)(*)3(*)r p r r V C R R εεε∴≈=又(*)1r V ε=故度量半径R 时允许的相对误差限为1(*)10.333r R ε=⨯≈6.设028Y =,按递推公式1n n Y Y -= (n=1,2,…)计算到100Y 27.982≈(5位有效数字),试问计算100Y 将有多大误差?解:1n n Y Y -=10099Y Y ∴=9998Y Y =9897Y Y =……10Y Y =依次代入后,有1000100Y Y =-即1000Y Y =,27.982≈, 100027.982Y Y ∴=-*310001()()(27.982)102Y Y εεε-∴=+=⨯100Y ∴的误差限为31102-⨯。