《数值计算方法》课后题答案(湖南大学-曾金平)
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数值方法课后习题答案习题1:插值法给定一组数据点 \((x_1, y_1), (x_2, y_2), \ldots, (x_n, y_n)\),使用拉格朗日插值法构造一个多项式 \(P(x)\),使其通过所有给定的数据点。
答案:拉格朗日插值法的多项式 \(P(x)\) 可以表示为:\[ P(x) = \sum_{i=1}^{n} y_i \prod_{\substack{j=1 \\ j \neq i}}^{n} \frac{x - x_j}{x_i - x_j} \]习题2:数值积分使用梯形法则和辛普森法则分别计算定积分 \(\int_{0}^{1} x^2 dx\) 的近似值。
答案:- 梯形法则的近似值:\[ \text{Trapezoidal Rule} \approx \frac{h}{2}(y_0 + 2y_1 +2y_2 + \ldots + y_{n-1}) \]- 辛普森法则的近似值:\[ \text{Simpson's Rule} \approx \frac{h}{3}(y_0 + 4y_1 +2y_2 + 4y_3 + \ldots + y_{n-1}) \]习题3:微分方程数值解考虑常微分方程 \(y' = f(x, y)\),其中 \(f(x, y) = x^2 - y^2\),初始条件 \(y(0) = 1\)。
使用欧拉方法和改进的欧拉方法分别计算\(y(0.1)\) 的近似值。
答案:- 欧拉方法:\[ y_{n+1} = y_n + h \cdot f(x_n, y_n) \]- 改进的欧拉方法:\[ y_{n+1} = y_n + \frac{h}{2} \cdot (f(x_n, y_n) + f(x_{n+1}, y_{n+1})) \]习题4:线性方程组的数值解给定线性方程组 \(Ax = b\),其中 \(A\) 是一个 \(n \times n\)的矩阵,\(b\) 是一个 \(n \times 1\) 的向量。
习题一解答1.取 3.14 ,3.15 ,22,355作为π的近似值,求各自的绝对误差,相对7113误差和有效数字的位数。
分析:求绝对误差的方法是按定义直接计算。
求相对误差的一般方法是先求出绝对误差再按定义式计算。
注意,不应先求相对误差再求绝对误差。
有效数字位数可以根据定义来求,即先由绝对误差确定近似数的绝对误差不超过那一位的半个单位,再确定有效数的末位是哪一位,进一步确定有效数字和有效数位。
有了定理 2 后,可以根据定理 2 更规地解答。
根据定理 2,首先要将数值转化为科学记数形式,然后解答。
解:( 1)绝对误差 :e(x)= π- 3.14 =3.14159265 - 3.14 =0.00159 ≈ 0.0016 。
相对误差:e r ( x)e(x)0.00160.51 10 3x 3.14有效数字:因为π= 3.14159265=0.314159265× 10,3.14 =0.314 ×10, m=1。
而π- 3.14 =3.14159265 - 3.14 =0.00159所以│π- 3.14 │= 0.00159 ≤ 0.005=0.5 ×10-2=11021101 3 22所以, 3.14 作为π的近似值有 3 个有效数字。
( 2)绝对误差 :e(x)= π- 3.15 =3.14159265 - 3.14 =- 0.008407 ≈- 0.0085 。
相对误差:e r ( x)e(x)0.00850.27 10 2x 3.15有效数字:因为π= 3.14159265=0.314159265× 10,3.15 =0.315 ×10, m=1。
而π- 3.15 =3.14159265 - 3.15 =- 0.008407所以│π- 3.15 │= 0.008407 ≤ 0.05=0.5 × 10-1=110 11101 2 22所以, 3.15作为π的近似值有 2 个有效数字。
数值计算⽅法习题答案(第⼆版)(绪论)数值分析(p11页)4 试证:对任给初值x 0,0)a >的⽜顿迭代公式112(),0,1,2,......k a k k x x x k +=+= 恒成⽴下列关系式:2112(1)(,0,1,2,....(2)1,2,......k k k x k x x k x k +-=-=≥=证明:(1)(21122k k k k k k x a x x x x +-??-=+==? ??(2)取初值00>x ,显然有0>k x ,对任意0≥k ,a a x a x x a x x k k k k k ≥+-= +=+2121216 证明:若k x 有n 位有效数字,则n k x -?≤-110218,⽽()k k k k k x x x x x 288821821-=-???? ??+=-+ nn k k x x 2122110215.22104185.28--+?=??<-∴>≥ 1k x +∴必有2n 位有效数字。
8 解:此题的相对误差限通常有两种解法.①根据本章中所给出的定理:(设x 的近似数*x 可表⽰为m n a a a x 10......021*?±=,如果*x 具有l 位有效数字,则其相对误差限为()11 **1021--?≤-l a x x x ,其中1a 为*x 中第⼀个⾮零数)则7.21=x ,有两位有效数字,相对误差限为025.010221111=??≤--x x e 71.22=x ,有两位有效数字,相对误差限为025.010221122=??≤--x x e 3 2.718x =,有两位有效数字,其相对误差限为:00025.010221333=??≤--x e x ②第⼆种⽅法直接根据相对误差限的定义式求解对于7.21=x ,0183.01<-e x∴其相对误差限为00678.07.20183.011≈<-x e x 同理对于71.22=x ,有003063.071.20083.022≈<-x e x 对于718.23=x ,有00012.0718.20003.033≈<-x e x备注:(1)两种⽅法均可得出相对误差限,但第⼀种是对于所有具有n 位有效数字的近似数都成⽴的正确结论,故他对误差限的估计偏⼤,但计算略简单些;⽽第⼆种⽅法给出较好的误差限估计,但计算稍复杂。
《数值计算方法》课后题答案详解吉 林 大 学第一章 习 题 答 案1. 已知(1)2,(1)1,(2)1f f f −===,求()f x 的Lagrange 插值多项式。
解:由题意知:()01201212001020211012012202121,1,2;2,1,1()()(1)(2)()()6()()(1)(2)()()2()()(1)(1)()()3(1)(2)(1)(2)()2162nj j j x x x y y y x x x x x x l x x x x x x x x x x l x x x x x x x x x x l x x x x x x x x L x y l x ==−=====−−−−==−−−−+−==−−−−−+−==−−−−+−==×+×−∴∑()2(1)(1)131386x x x x +−+×=−+2. 取节点01210,1,,2x x x ===对x y e −=建立Lagrange 型二次插值函数,并估计差。
解11201201210,1,;1,,2x x x y y e y e −−======1)由题意知:则根据二次Lagrange插值公式得:02011201201021012202110.510.520.51()()()()()()()()()()()()()2(1)(0.5)2(0.5)4(1)(224)(43)1x x x x x x x x x x x x L x y y y x x x x x x x x x x x x x x x x e x x e e e x e e x −−−−−−−−−−−−=++−−−−−−=−−+−−−=+−+−−+22)Lagrange 根据余项定理,其误差为(3)2210122()1|()||()||(1)(0.5)|3!61max |(1)(0.5)|,(0,1)6()(1)(0.5),()330.5030.2113()61()0.2113(0.21131)(0.21130.5)0.008026x f R x x e x x x x x x t x x x x t x x x x t x R x ξξωξ−+≤≤==−−≤−−∈′=−−=−+=−==≤××−×−=∴取 并令 可知当时,有极大值3. 已知函数y =在4, 6.25,9x x x ===处的函数值,试通过一个二次插值函数求的近似值,并估计其误差。
数值计算方法与算法第三版课后习题答案1. 矩阵乘法问题描述给定两个矩阵A和B,尺寸分别为n×m和m×p,求矩阵A 和矩阵B的乘积矩阵C,尺寸为n×p。
算法实现import numpy as npdef matrix_multiplication(A, B):n, m = A.shapem, p = B.shapeC = np.zeros((n, p))for i in range(n):for j in range(p):for k in range(m):C[i][j] += A[i][k] * B[k][j] return C示例A = np.array([[1, 2], [3, 4]])B = np.array([[5, 6], [7, 8]])C = matrix_multiplication(A, B)print(C)输出结果:[[19. 22.][43. 50.]]2. 数值积分问题描述给定一个函数f(x),以及积分区间[a, b],求函数f(x)在区间[a, b]上的定积分值∫abf(x)dx。
算法实现简单的数值积分算法是采用小梯形法,将区间[a, b]均分成n个子区间,然后计算每个子区间的面积,最后将这些子区间面积相加得到定积分值。
def numerical_integration(f, a, b, n):h = (b - a) / nintegral =0for i in range(n):x1 = a + i * hx2 = a + (i +1) * hintegral += (f(x1) + f(x2)) * h /2 return integral示例import mathf =lambda x: math.sin(x)a =0b = math.pin =100result = numerical_integration(f, a, b, n) print(result)输出结果:1.99983550388744363. 非线性方程求解问题描述给定一个非线性方程f(x) = 0,求方程的根x。
习题一解答1.取3.14,3.15,227,355113作为π的近似值,求各自的绝对误差,相对误差和有效数字的位数。
分析:求绝对误差的方法是按定义直接计算。
求相对误差的一般方法是先求出绝对误差再按定义式计算。
注意,不应先求相对误差再求绝对误差。
有效数字位数可以根据定义来求,即先由绝对误差确定近似数的绝对误差不超过那一位的半个单位,再确定有效数的末位是哪一位,进一步确定有效数字和有效数位。
有了定理2后,可以根据定理2更规范地解答。
根据定理2,首先要将数值转化为科学记数形式,然后解答。
解:(1)绝对误差:e(x)=π-3.14=3.14159265…-3.14=0.00159…≈0.0016。
相对误差:3()0.0016()0.51103.14r e x e x x -==≈⨯有效数字:因为π=3.14159265…=0.314159265…×10,3.14=0.314×10,m=1。
而π-3.14=3.14159265…-3.14=0.00159…所以│π-3.14│=0.00159…≤0.005=0.5×10-2=21311101022--⨯=⨯所以,3.14作为π的近似值有3个有效数字。
(2)绝对误差:e(x)=π-3.15=3.14159265…-3.14=-0.008407…≈-0.0085。
相对误差:2()0.0085()0.27103.15r e x e x x --==≈-⨯有效数字:因为π=3.14159265…=0.314159265…×10,3.15=0.315×10,m=1。
而π-3.15=3.14159265…-3.15=-0.008407…所以│π-3.15│=0.008407……≤0.05=0.5×10-1=11211101022--⨯=⨯所以,3.15作为π的近似值有2个有效数字。
(3)绝对误差:22() 3.14159265 3.1428571430.0012644930.00137e x π=-=-=-≈- 相对误差:3()0.0013()0.4110227r e x e x x--==≈-⨯有效数字:因为π=3.14159265…=0.314159265…×10,223.1428571430.3142857143107==⨯,m=1。
习题一1.设x >0相对误差为2%4x 的相对误差。
解:由自变量的误差对函数值引起误差的公式:(())(())'()()()()f x xf x f x x f x f x δδ∆=≈得(1)()f x =11()()*2%1%22x x δδδ≈===;(2)4()f x x =时 444()()'()4()4*2%8%x x x x x xδδδ≈=== 2.设下面各数都是经过四舍五入得到的近似数,即误差不超过最后一位的半个单位,试指出他们各有几位有效数字。
(1)12.1x =;(2)12.10x =;(3)12.100x =。
解:由教材9P 关于1212.m nx a a a bb b =±型数的有效数字的结论,易得上面三个数的有效数字位数分别为:3,4,5 3.用十进制四位浮点数计算 (1)31.97+2.456+0.1352; (2)31.97+(2.456+0.1352)哪个较精确?解:(1)31.97+2.456+0.1352≈21((0.3197100.245610)0.1352)fl fl ⨯+⨯+ =2(0.3443100.1352)fl ⨯+=0.3457210⨯ (2)31.97+(2.456+0.1352)21(0.319710(0.245610))fl fl ≈⨯+⨯ = 21(0.3197100.259110)fl ⨯+⨯=0.3456210⨯ 易见31.97+2.456+0.1352=0.345612210⨯,故(2)的计算结果较精确。
4.计算正方形面积时,若要求面积的允许相对误差为1%,测量边长所允许的相对误差限为多少?解:设该正方形的边长为x ,面积为2()f x x =,由(())(())'()()()()f x xf x f x x f x f x δδ∆=≈解得(())()()'()f x f x x xf x δδ≈=2(())(())22f x x f x x xδδ==0.5%5.下面计算y 的公式哪个算得准确些?为什么?(1)已知1x <<,(A )11121xy x x -=-++,(B )22(12)(1)x y x x =++; (2)已知1x >>,(A)y =,(B)y =;(3)已知1x <<,(A )22sin x y x=,(B )1cos 2xy x -=;(4)(A)9y =(B)y =解:当两个同(异)号相近数相减(加)时,相对误差可能很大,会严重丧失有效数字;当两个数相乘(除)时,大因子(小除数)可能使积(商)的绝对值误差增大许多。
数值分析(p11页)4 试证:对任给初值x 0,0)a >的牛顿迭代公式112(),0,1,2,......k ak k x x x k +=+= 恒成立下列关系式:2112(1)(,0,1,2,....(2)1,2,......kk k x k x x k x k +-=-=≥=证明:(1)(21122k k k k k kx a x x x x +-⎫⎛-=+==⎪ ⎝⎭(2) 取初值00>x ,显然有0>k x ,对任意0≥k ,a a x a x x a x x k k k k k ≥+⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+=+2121216 证明:若k x 有n 位有效数字,则n k x -⨯≤-110218, 而()k k k k k x x x x x 288821821-=-⎪⎪⎭⎫⎝⎛+=-+ nnk k x x 2122110215.22104185.28--+⨯=⨯⨯<-∴>≥ 1k x +∴必有2n 位有效数字。
8 解:此题的相对误差限通常有两种解法. ①根据本章中所给出的定理:(设x 的近似数*x 可表示为m n a a a x 10......021*⨯±=,如果*x 具有l 位有效数字,则其相对误差限为()11**1021--⨯≤-l a x x x ,其中1a 为*x 中第一个非零数)则7.21=x ,有两位有效数字,相对误差限为025.010221111=⨯⨯≤--x x e 71.22=x ,有两位有效数字,相对误差限为025.010221122=⨯⨯≤--x x e 3 2.718x =,有两位有效数字,其相对误差限为:00025.010221333=⨯⨯≤--x e x ②第二种方法直接根据相对误差限的定义式求解 对于7.21=x ,0183.01<-e x∴其相对误差限为00678.07.20183.011≈<-x e x 同理对于71.22=x ,有003063.071.20083.022≈<-x e x 对于718.23=x ,有00012.0718.20003.033≈<-x e x备注:(1)两种方法均可得出相对误差限,但第一种是对于所有具有n 位有效数字的近似数都成立的正确结论,故他对误差限的估计偏大,但计算略简单些;而第二种方法给出较好的误差限估计,但计算稍复杂。
习题一1.设x >0相对误差为2%,4x 的相对误差。
解:由自变量的误差对函数值引起误差的公式:(())(())'()()()()f x xf x f x x f x f x δδ∆=≈得(1)()f x =11()()*2%1%22x x δδδ≈===;(2)4()f x x =时444()()'()4()4*2%8%x x x x x xδδδ≈===2.设下面各数都是经过四舍五入得到的近似数,即误差不超过最后一位的半个单位,试指出他们各有几位有效数字。
(1)12.1x =;(2)12.10x =;(3)12.100x =。
解:由教材9P 关于1212.m nx a a a bb b =±型数的有效数字的结论,易得上面三个数的有效数字位数分别为:3,4,53.用十进制四位浮点数计算 (1)31.97+2.456+0.1352; (2)31.97+(2.456+0.1352)哪个较精确?解:(1)31.97+2.456+0.1352 ≈21((0.3197100.245610)0.1352)fl fl ⨯+⨯+ =2(0.3443100.1352)fl ⨯+=0.3457210⨯(2)31.97+(2.456+0.1352)21(0.319710(0.245610))fl fl ≈⨯+⨯ = 21(0.3197100.259110)fl ⨯+⨯ =0.3456210⨯易见31.97+2.456+0.1352=0.210⨯,故(2)的计算结果较精确。
4.计算正方形面积时,若要求面积的允许相对误差为1%,测量边长所允许的相对误差限为多少?解:设该正方形的边长为x ,面积为2()f x x =,由(())(())'()()()()f x xf x f x x f x f x δδ∆=≈解得(())()()'()f x f x x xf x δδ≈=2(())(())22f x x f x x xδδ==0.5%5.下面计算y 的公式哪个算得准确些?为什么?(1)已知1x <<,(A )11121xy x x-=-++,(B )22(12)(1)x y x x =++; (2)已知1x >>,(A )y=,(B )y =; (3)已知1x <<,(A )22sin x y x =,(B )1cos 2xy x-=;(4)(A)9y =(B )y =解:当两个同(异)号相近数相减(加)时,相对误差可能很大,会严重丧失有效数字;当两个数相乘(除)时,大因子(小除数)可能使积(商)的绝对值误差增大许多。
习 题 一 解 答1.取3.14,3.15,227,355113作为π的近似值,求各自的绝对误差,相对误差和有效数字的位数。
分析:求绝对误差的方法是按定义直接计算。
求相对误差的一般方法是先求出绝对误差再按定义式计算。
注意,不应先求相对误差再求绝对误差。
有效数字位数可以根据定义来求,即先由绝对误差确定近似数的绝对误差不超过那一位的半个单位,再确定有效数的末位是哪一位,进一步确定有效数字和有效数位。
有了定理2后,可以根据定理2更规范地解答。
根据定理2,首先要将数值转化为科学记数形式,然后解答。
解:(1)绝对误差:e(x)=π-3.14=3.14159265…-3.14=0.00159…≈0.0016。
相对误差:3()0.0016()0.51103.14r e x e x x -==≈⨯有效数字:因为π=3.14159265…=0.314159265…×10,3.14=0.314×10,m=1。
而π-3.14=3.14159265…-3.14=0.00159…所以│π-3.14│=0.00159…≤0.005=0.5×10-2=21311101022--⨯=⨯所以,3.14作为π的近似值有3个有效数字。
(2)绝对误差:e(x)=π-3.15=3.14159265…-3.14=-0.008407…≈-0.0085。
相对误差:2()0.0085()0.27103.15r e x e x x --==≈-⨯有效数字:因为π=3.14159265…=0.314159265…×10,3.15=0.315×10,m=1。
而π-3.15=3.14159265…-3.15=-0.008407…所以│π-3.15│=0.008407……≤0.05=0.5×10-1=11211101022--⨯=⨯所以,3.15作为π的近似值有2个有效数字。
(3)绝对误差:22() 3.141592653.1428571430.0012644930.00137e x π=-=-=-≈-相对误差:3()0.0013()0.4110227r e x e x x--==≈-⨯有效数字:因为π=3.14159265…=0.314159265…×10, 223.1428571430.3142857143107==⨯,m=1。
“数值计算方法”习题解答配套教材:数值分析简明教程,王能超 编著,高等教育出版社,第二版第二章 数值积分2.1 机械求积和插值求积1、(p.94,习题3)确定下列求积公式中的待定参数,使其代数精度尽量高,并指明求积公式所具有的代数精度: ⎰-++-≈hhh f A f A h f A dx x f )()0()()()1(210;⎰++≈10210)43()21()41()()2(f A f A f A dx x f ;⎰+≈1000)()0(41)()3(x f A f dx x f 。
【解】 (1)令2,,1)(x x x f =时等式精确成立,可列出如下方程组:⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=+=+-=++)3(32)2(0)1(22020210h A A A A h A A A解得:h A h A A 34,3120===,即:⎰-++-≈h h h f f h f hdx x f )]()0(4)([3)(,可以验证,对3)(x x f =公式亦成立,而对4)(x x f =不成立,故公式(1)具有3次代数精度。
(2)令2,,1)(x x x f =时等式精确成立,可列出如下方程组:⎪⎩⎪⎨⎧=++=++=++)3(1627123)2(232)1(1210210210A A A A A A A A A解得:31,32120-===A A A ,即:])43(2)21()41(2[31)(10⎰+-≈f f f dx x f ,可以验证,对3)(x x f =公式亦成立,而对4)(x x f =不成立,故公式(2)具有3次代数精度。
(3)令x x f ,1)(=时等式精确成立,可解得:⎪⎩⎪⎨⎧==324300x A即:⎰+≈1)32(43)0(41)(f f dx x f ,可以验证,对2)(x x f =公式亦成立,而对3)(x x f =不成立,故公式(3)具有2次代数精度。
2、(p.95,习题6)给定求积节点,43,4110==x x 试构造计算积分⎰=10)(dx x f I 的插值型求积公式,并指明该求积公式的代数精度。
习 题 三 解 答1、用高斯消元法解下列方程组。
(1)12312312231425427x x x x x x x x -+=⎧⎪++=⎨⎪+=⎩①②③解:⨯4②+(-)①2,12⨯③+(-)①消去第二、三个方程的1x ,得:1232323231425313222x x x x x x x ⎧⎪-+=⎪-=⎨⎪⎪-=⎩④⑤⑥ 再由52)4⨯⑥+(-⑤消去此方程组的第三个方程的2x ,得到三角方程组:1232332314272184x x x x x x ⎧⎪-+=⎪-=⎨⎪⎪-=⎩回代,得:36x =-,21x =-,19x = 所以方程组的解为(9,1,6)T x =--注意:①算法要求,不能化简。
化简则不是严格意义上的消元法,在算法设计上就多出了步骤。
实际上,由于数值计算时用小数进行的,化简既是不必要的也是不能实现的。
无论是顺序消元法还是选主元素消元法都是这样。
②消元法要求采用一般形式,或者说是分量形式,不能用矩阵,以展示消元过程。
要通过练习熟悉消元的过程而不是矩阵变换的技术。
矩阵形式错一点就是全错,也不利于检查。
一般形式或分量形式: 12312312231425427x x x x x x x x -+=⎧⎪++=⎨⎪+=⎩①②③ 矩阵形式123213142541207x x x -⎛⎫⎛⎫⎛⎫ ⎪⎪ ⎪= ⎪⎪ ⎪ ⎪⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭向量形式 123213142541207x x x -⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪++= ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭③必须是方程组到方程组的变形。
三元方程组的消元过程要有三个方程组,不能变形出单一的方程。
④消元顺序12x x →→L ,不能颠倒。
按为支援在方程组中的排列顺序消元也是存储算法的要求。
实际上,不按顺序消元是不规范的选主元素。
⑤不能化简方程,否则系数矩阵会变化,也不利于算法设计。
(2)1231231231132323110221x x x x x x x x x --=⎧⎪-++=⎨⎪++=-⎩①②③解:⨯23②+()①11,111⨯③+(-)①消去第二、三个方程的1x ,得: 123232311323523569111111252414111111x x x x x x x ⎧--=⎪⎪⎪-=⎨⎪⎪+=-⎪⎩④⑤⑥ 再由2511)5211⨯⑥+(-⑤消去此方程组的第三个方程的2x ,得到三角方程组:123233113235235691111111932235252x x x x x x ⎧⎪--=⎪⎪-=⎨⎪⎪=-⎪⎩回代,得:32122310641,,193193193x x x =-==, 所以方程组的解为 41106223(,,)193193193Tx =-2、将矩阵1020011120110011A ⎛⎫ ⎪⎪= ⎪- ⎪⎝⎭作LU 分解。
第一章 绪论(12)1、设0>x ,x 的相对误差为δ,求x ln 的误差。
[解]设0*>x 为x 的近似值,则有相对误差为δε=)(*x r ,绝对误差为**)(x x δε=,从而x ln 的误差为δδεε=='=*****1)()(ln )(ln x x x x x , 相对误差为****ln ln )(ln )(ln x x x x rδεε==。
2、设x 的相对误差为2%,求n x 的相对误差。
[解]设*x 为x 的近似值,则有相对误差为%2)(*=x r ε,绝对误差为**%2)(x x =ε,从而nx 的误差为nn x x nxn x x n x x x **1***%2%2)()()()(ln *⋅=='=-=εε,相对误差为%2)()(ln )(ln ***n x x x nr==εε。
3、下列各数都是经过四舍五入得到的近似数,即误差不超过最后一位的半个单位,试指出它们是几位有效数字:1021.1*1=x ,031.0*2=x ,6.385*3=x ,430.56*4=x ,0.17*5⨯=x 。
[解]1021.1*1=x 有5位有效数字;0031.0*2=x 有2位有效数字;6.385*3=x 有4位有效数字;430.56*4=x 有5位有效数字;0.17*5⨯=x 有2位有效数字。
4、利用公式(3.3)求下列各近似值的误差限,其中*4*3*2*1,,,x x x x 均为第3题所给的数。
(1)*4*2*1x x x ++; [解]3334*4*2*11***4*2*1*1005.1102110211021)()()()()(----=⨯=⨯+⨯+⨯=++=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛∂∂=++∑x x x x x f x x x e nk k k εεεε;(2)*3*2*1x x x ;[解]52130996425.010********.2131001708255.01048488.2121059768.01021)031.01021.1(1021)6.3851021.1(1021)6.385031.0()()()()()()()()(3333334*3*2*1*2*3*1*1*3*21***3*2*1*=⨯=⨯+⨯+⨯=⨯⨯+⨯⨯+⨯⨯=++=⎪⎪⎭⎫⎝⎛∂∂=-------=∑x x x x x x x x x x x f x x x e n k k kεεεε;(3)*4*2/x x 。
《数值计算方法》课后题答案详解吉 林 大 学第一章 习 题 答 案1. 已知(1)2,(1)1,(2)1f f f −===,求()f x 的Lagrange 插值多项式。
解:由题意知:()01201212001020211012012202121,1,2;2,1,1()()(1)(2)()()6()()(1)(2)()()2()()(1)(1)()()3(1)(2)(1)(2)()2162nj j j x x x y y y x x x x x x l x x x x x x x x x x l x x x x x x x x x x l x x x x x x x x L x y l x ==−=====−−−−==−−−−+−==−−−−−+−==−−−−+−==×+×−∴∑()2(1)(1)131386x x x x +−+×=−+2. 取节点01210,1,,2x x x ===对x y e −=建立Lagrange 型二次插值函数,并估计差。
解11201201210,1,;1,,2x x x y y e y e −−======1)由题意知:则根据二次Lagrange插值公式得:02011201201021012202110.510.520.51()()()()()()()()()()()()()2(1)(0.5)2(0.5)4(1)(224)(43)1x x x x x x x x x x x x L x y y y x x x x x x x x x x x x x x x x e x x e e e x e e x −−−−−−−−−−−−=++−−−−−−=−−+−−−=+−+−−+22)Lagrange 根据余项定理,其误差为(3)2210122()1|()||()||(1)(0.5)|3!61max |(1)(0.5)|,(0,1)6()(1)(0.5),()330.5030.2113()61()0.2113(0.21131)(0.21130.5)0.008026x f R x x e x x x x x x t x x x x t x x x x t x R x ξξωξ−+≤≤==−−≤−−∈′=−−=−+=−==≤××−×−=∴取 并令 可知当时,有极大值3. 已知函数y =在4, 6.25,9x x x ===处的函数值,试通过一个二次插值函数求的近似值,并估计其误差。
习题一1.设x >0相对误差为2%4x 的相对误差。
解:由自变量的误差对函数值引起误差的公式:(())(())'()()()()f x xf x f x x f x f x δδ∆=≈得(1)()f x =11()()*2%1%22x x δδδ≈===;(2)4()f x x =时 444()()'()4()4*2%8%x x x x x xδδδ≈=== 2.设下面各数都是经过四舍五入得到的近似数,即误差不超过最后一位的半个单位,试指出他们各有几位有效数字。
(1)12.1x =;(2)12.10x =;(3)12.100x =。
解:由教材9P 关于1212.m nx a a a bb b =±型数的有效数字的结论,易得上面三个数的有效数字位数分别为:3,4,5 3.用十进制四位浮点数计算 (1)31.97+2.456+0.1352; (2)31.97+(2.456+0.1352)哪个较精确?解:(1)31.97+2.456+0.1352≈21((0.3197100.245610)0.1352)fl fl ⨯+⨯+ =2(0.3443100.1352)fl ⨯+=0.3457210⨯ (2)31.97+(2.456+0.1352)21(0.319710(0.245610))fl fl ≈⨯+⨯ = 21(0.3197100.259110)fl ⨯+⨯=0.3456210⨯ 易见31.97+2.456+0.1352=0.345612210⨯,故(2)的计算结果较精确。
4.计算正方形面积时,若要求面积的允许相对误差为1%,测量边长所允许的相对误差限为多少?解:设该正方形的边长为x ,面积为2()f x x =,由(())(())'()()()()f x xf x f x x f x f x δδ∆=≈解得(())()()'()f x f x x xf x δδ≈=2(())(())22f x x f x x xδδ==0.5%5.下面计算y 的公式哪个算得准确些?为什么?(1)已知1x <<,(A )11121xy x x -=-++,(B )22(12)(1)x y x x =++; (2)已知1x >>,(A)y =,(B)y =;(3)已知1x <<,(A )22sin x y x=,(B )1cos 2xy x -=;(4)(A)9y =(B)y =解:当两个同(异)号相近数相减(加)时,相对误差可能很大,会严重丧失有效数字;当两个数相乘(除)时,大因子(小除数)可能使积(商)的绝对值误差增大许多。