大连理工大学矩阵与数值分析第1章-矩阵与数值分析1
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大 连 理 工 大 学课 程 名 称: 计算方法 试卷: A 考试形式: 闭卷 授课院(系): 数学系 考试日期: 2005 年 12 月 12 日 试卷共 7 页一二三四五 六 七 总分 标准分 得 分装 一、填空(共30分,每空1.5分)(1)误差的来源主要有 、 、 、 .(2)要使 7459666.760=的近似值a 的相对误差限不超过310-,应至少取 位有效数字, 此时的近似值a = .订 (3)设⎪⎪⎭⎫⎝⎛--=4224A , 则1A = , 2A = , ∞A = , F A = ,谱半径)(A ρ= , 2-条件数)(2A cond = , 奇异值为 .线 (4)设44⨯∈CA ,特征值3,24321====λλλλ,特征值2是半单的,而特征值3是亏损的,则A 的Jordan 标准型=J.(5)已知x x x f 3)(2-=,则=-]1,0,1[f ,=-]3,1,0,1[f .(6)求01)(3=-+=x x x f 在5.0=x 附近的根α的Newton 迭代公式是:,其收敛阶 . (7)计算u u 5-=')10(≤≤t , 1)0(=u 的数值解的Euler 求解公式为 . 为使计算保持绝对稳定性, 步长h 的取值范围 .二、(12分)求矩阵⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=820251014A 的Doolittle 分解和Cholesky 分解,并求解⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=1085Ax .三、(6分)求矩阵⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=622292221A 的QR 分解(Q 可表示为两个矩阵的乘积).四、(12分)根据迭代法f Bx x k k +=+)()1(对任意)0(x 和f 均收敛的充要条件为1)(<B ρ, 证明若线性方程组b Ax =中的A 为严格对角占优矩阵, 则Jacobi 法和G-S 法均收敛.五、(12分)求满足下列插值条件的分段三次多项式(]0,3[-和]1,0[), 并验证它是不是三次样条函数.27)3(-=-f , 8)2(-=-f , 1)1(-=-f , 0)0(=f , ]0,3[-∈x ;0)0(=f , 0)0(='f , 0)1(=f , 1)1(='f , ]1,0[∈x .六、(10分)证明线性二步法])13()3[(4)1(212n n n n n f b f b hbu u b u +++=--++++, 当1-≠b 时为二阶方法,1-=b 时为三阶方法, 并给出1-=b 时的局部截断误差主项.七、(18分)求]1,1[-上以1)(≡x ρ为权函数的标准正交多项式系)(0x ψ, )(1x ψ, )(2x ψ, 并由此求3x ])1,1[(-∈x 的二次最佳平方逼近多项式, 构造Gauss 型求积公式⎰-+≈111100)()()(x f A x f A dx x f , 并验证其代数精度.大 连 理 工 大 学课 程 名 称: 计算方法 试卷: A 考试形式: 闭卷 授课院(系): 数学系 考试日期: 2006 年 12 月 11 日 试卷共 8 页一二三四五 六 七 八 总分 标准分 得 分装订 一、填空(共30分,每空2分)线 (1)误差的来源主要有 .(2)按四舍五入的原则,取 69041575.422= 具有四位有效数字的近似值 a = ,则绝对误差界为 ,相对误差界为 .(3)矩阵算子范数M A ||||和谱半径)(A ρ的关系为: ,和 .(4)设44⨯∈CA ,特征值3,24321====λλλλ,特征值2是半单的,而特征值3是亏损的,则A 的Jordan 标准型=J.(5)已知x x x f 3)(2-=,则=]1,0[f ,=-]1,0,1[f .(6)求01)(3=-+=x x x f 在5.0=x 附近的根α的Newton 迭代公式是:.(7)使用Aitken 加速迭代格式)(1-=k k x x ϕ得到的Steffensen 迭代格式为:,对幂法数列}{k m 的加速公式为:.(8)1+n 点的Newton-Cotes 求积公式∑==nk k k n x f A f I 0)()(的最高代数精度为.(9)计算u u 7-=')10(≤≤t , 1)0(=u 的数值解的Euler 求解公式为 ,为使计算保持绝对稳定性, 步长h 的取值范围 .二、(10分) 设⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--=4224A , 计算1A ,2A ,∞A ,F A , 谱半径)(A ρ, 2-条件数)(2A cond , 和奇异值.三、(10分)求矩阵⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=820251014A 的Doolittle 分解和Cholesky 分解.四、(4分)求Householder 变换矩阵将向量⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=221x 化为向量⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=003y .五、(12分)写出解线性方程组的Jacobi 法,G-S 法和超松弛(SOR )法的矩阵表示形式,并根据迭代法f Bx x k k +=+)()1(对任意)0(x 和f 均收敛的充要条件为1)(<B ρ, 证明若线性方程组b Ax =中的A 为严格对角占优矩阵, 则超松弛(SOR )法当松弛因子]1,0(∈ω时收敛.六、(12分)求满足下列插值条件的分段三次多项式(]0,3[-和]1,0[), 并验证它是不是三次样条函数. 27)3(-=-f , 8)2(-=-f , 1)1(-=-f , 0)0(=f , ]0,3[-∈x ;0)0(=f , 0)0(='f , 0)1(=f , 1)1(='f , ]1,0[∈x .七、(12分)证明区间],[b a 上关于权函数)(x ρ的Gauss 型求积公式∑==nk k k n x f A f I 0)()(中的系数⎰=bak k dx x l x A )()(ρ,其中)(x l k 为关于求积节点n x x x ,,10的n 次Lagrange 插值基函数,n k ,1,0=. 另求]1,1[-上以1)(≡x ρ为权函数的二次正交多项式)(2x ψ, 并由此构造Gauss型求积公式⎰-+≈111100)()()(x f A x f A dx x f .八、(10分)证明线性二步法])13()3[(4)1(212n n n n n f b f b hbu u b u +++=--++++, 当1-≠b 时为二阶方法, 1-=b 时为三阶方法, 并给出1-=b 时的局部截断误差主项.大连理工大学应用数学系数学与应用数学专业2005级试A 卷答案课 程 名 称: 计算方法 授课院 (系): 应 用 数 学 系 考 试 日 期:2007年11 月 日 试卷共 6 页一 二 三 四 五 六 七 八 九 十 总分标准分 42 8 15 15 15 5 / / / / 100 得 分一、填空(每一空2分,共42分)1.为了减少运算次数,应将表达式.543242161718141311681x x x x x x x x -+---++- 改写为()()()()()()()1816011314181716-+++---+-x x x x x x x x x ;2.给定3个求积节点:00=x ,5.01=x 和12=x ,则用复化梯形公式计算积分dxe x ⎰-12求得的近似值为()15.02141--++e e , 用Simpson 公式求得的近似值为()15.04161--++e e 。
第三章 逐次逼近法1.1内容提要1、一元迭代法x n+1=φ(x n )收敛条件为:1)映内性x ∈[a,b],φ(x) ∈[a,b] 2)压缩性∣φ(x) -φ(y)∣≤L ∣x-y ∣其中L <1,此时φ为压缩算子,在不断的迭代中,就可以得到最终的不动点集。
由微分中值定理,如果∣φ’∣≤L <1,显然它一定满足压缩性条件。
2、多元迭代法x n+1=φ(x n )收敛条件为:1)映内性x n ∈Ω,φ(x n ) ∈Ω 2)压缩性ρ(▽φ)<1,其中▽φ为x n 处的梯度矩阵,此时φ为压缩算子,在不断的迭代中,就可以得到最终的不动点集。
3、当φ(x )= Bx+f 时,收敛条件为,ρ(B )<1,此时x n+1= Bx n +f ,在不断的迭代中,就可以得到线性方程组的解。
4、线性方程组的迭代解法,先作矩阵变换 U L D A --= Jacobi 迭代公式的矩阵形式 f Bx b D x U L D x n n n +=++=--+111)(Gauss-Seidel 迭代公式的矩阵形式 f Bx b L D Ux L D x n n n +=-+-=--+111)()( 超松弛迭代法公式的矩阵形式f Bx b L D x U D L D x k k k +=-++--=--+ωωωωω111)(])1[()(三种迭代方法当1)(<B ρ时都收敛。
5、线性方程组的迭代解法,如果A 严格对角占优,则Jacob 法和Gauss-Seidel 法都收敛。
6、线性方程组的迭代解法,如果A 不可约对角占优,则Gauss-Seidel 法收敛。
7、Newton 迭代法,单根为二阶收敛 2211'''21lim)(2)(lim---∞→+∞→--=-==--k k k k k k k k x x x x f f c x x ξξαα8、Newton 法迭代时,遇到重根,迭代变成线性收敛,如果知道重数m , )()('1k k k k x f x f m x x -=+仍为二阶收敛 9、弦割法)()())((111--+---=k k k k k k k x f x f x x x f x x 的收敛阶为1.618,分半法的收敛速度为(b-a )/2n-110、Aitken 加速公式11211112)(),(),(+----+-+--+---+---===k k k k k k k k k k k x x x x x x x x x x x ϕϕ1.2 典型例题分析1、证明如果A 严格对角占优,则Jacob 法和Gauss-Seidel 法都收敛。
第三章 逐次逼近法1.1内容提要1、一元迭代法x n+1=φ(x n )收敛条件为:1)映内性x ∈[a,b],φ(x) ∈[a,b] 2)压缩性∣φ(x) -φ(y)∣≤L ∣x-y ∣其中L <1,此时φ为压缩算子,在不断的迭代中,就可以得到最终的不动点集。
由微分中值定理,如果∣φ’∣≤L <1,显然它一定满足压缩性条件。
2、多元迭代法x n+1=φ(x n )收敛条件为:1)映内性x n ∈Ω,φ(x n ) ∈Ω 2)压缩性ρ(▽φ)<1,其中▽φ为x n 处的梯度矩阵,此时φ为压缩算子,在不断的迭代中,就可以得到最终的不动点集。
3、当φ(x )= Bx+f 时,收敛条件为,ρ(B )<1,此时x n+1= Bx n +f ,在不断的迭代中,就可以得到线性方程组的解。
4、线性方程组的迭代解法,先作矩阵变换 U L D A --=Jacobi 迭代公式的矩阵形式 f Bx b D x U L D x n n n +=++=--+111)(Gauss-Seidel 迭代公式的矩阵形式 f Bx b L D Ux L D x n n n +=-+-=--+111)()(超松弛迭代法公式的矩阵形式f Bx b L D x U D L D x k k k +=-++--=--+ωωωωω111)(])1[()(三种迭代方法当1)(<B ρ时都收敛。
5、线性方程组的迭代解法,如果A 严格对角占优,则Jacob 法和Gauss-Seidel 法都收敛。
6、线性方程组的迭代解法,如果A 不可约对角占优,则Gauss-Seidel 法收敛。
7、Newton 迭代法,单根为二阶收敛 2211'''21lim)(2)(lim---∞→+∞→--=-==--k k k k k k k k x x x x f f c x x ξξαα8、Newton 法迭代时,遇到重根,迭代变成线性收敛,如果知道重数m , )()('1k k k k x f x f m x x -=+仍为二阶收敛 9、弦割法)()())((111--+---=k k k k k k k x f x f x x x f x x 的收敛阶为1.618,分半法的收敛速度为(b-a )/2n-110、Aitken 加速公式11211112)(),(),(+----+-+--+---+---===k k k k k k k k k k k x x x x x x x x x x x ϕϕ1.2 典型例题分析1、证明如果A 严格对角占优,则Jacob 法和Gauss-Seidel 法都收敛。