用最小二乘法求一个形如

数值计算方法试题一、填空(共20分，每题2分）1、设，取5位有效数字，则所得的近似值x=_____。

2、设一阶差商，则二阶差商3、数值微分中，已知等距节点的函数值则由三点的求导公式，有4、求方程的近似根，用迭代公式，取初始值，那么5、解初始值问题近似解的梯形公式是6、，则A的谱半径＝,A的＝7、设 ,则＝和=8、若线性代数方程组AX=b 的系数矩阵A为严格对角占优阵，则雅可比迭代和高斯—塞德尔迭代都_____9、解常微分方程初值问题的欧拉（Euler）方法的局部截断误差为_____10、设，当时，必有分解式，其中L为下三角阵，当其对角线元素足条件时,这种分解是唯一的.二、计算题（共60 分，每题15分)1、设（1）试求在上的三次Hermite插值多项式H（x）使满足H（x）以升幂形式给出.（2）写出余项的表达式2、已知的满足,试问如何利用构造一个收敛的简单迭代函数，使0，1…收敛？3、试确定常数A,B,C和,使得数值积分公式有尽可能高的代数精度。

试问所得的数值积分公式代数精度是多少？它是否为Gauss型的？4、推导常微分方程的初值问题的数值解公式:三、证明题1、设（1）写出解的Newton迭代格式(2)证明此迭代格式是线性收敛的2、设R=I－CA，如果，证明：（1）A、C都是非奇异的矩阵（2）参考答案：一、填空题1、2.31502、3、4、1.55、6、7、8、收敛9、O（h）10、二、计算题1、1、(1）(2)2、由，可得因故故，k=0,1,…收敛。

3、,该数值求积公式具有5次代数精确度，它是Gauss型的4、数值积分方法构造该数值解公式：对方程在区间上积分,得，记步长为h，对积分用Simpson求积公式得所以得数值解公式：三、证明题1、证明：（1）因,故，由Newton迭代公式：n=0,1,…得，n=0，1,…(2）因迭代函数，而，又，则故此迭代格式是线性收敛的。

2、证明:(1）因,所以I–R非奇异，因I–R=CA，所以C，A都是非奇异矩阵（2)故则有（2.1）因CA=I–R，所以C=（I–R)A—1,即A-1=（I–R)—1C又RA-1=A—1–C，故由（这里用到了教材98页引理的结论）移项得 (2.2)结合（2。

《计算方法》期中复习试题一、填空题：1、已知3.1)3(,2.1)2(,0.1)1(===f f f ，则用辛普生（辛卜生）公式计算求得⎰≈31_________)(dx x f ,用三点式求得≈')1(f 。

答案：2.367，0.252、1)3(,2)2(,1)1(==-=f f f ，则过这三点的二次插值多项式中2x 的系数为 ，拉格朗日插值多项式为 。

答案：-1，)2)(1(21)3)(1(2)3)(2(21)(2--------=x x x x x x x L3、近似值*0.231x =关于真值229.0=x 有( 2 )位有效数字；4、设)(x f 可微,求方程)(x f x =的牛顿迭代格式是( )；答案)(1)(1n n n n n x f x f x x x '---=+5、对1)(3++=x x x f ,差商=]3,2,1,0[f ( 1 ),=]4,3,2,1,0[f ( 0 )；6、计算方法主要研究( 截断 )误差和( 舍入 )误差；7、用二分法求非线性方程 f (x )=0在区间(a ,b )内的根时，二分n 次后的误差限为( 12+-n a b )；8、已知f (1)＝2，f (2)＝3，f (4)＝5.9，则二次Newton 插值多项式中x 2系数为( 0.15 )； 11、 两点式高斯型求积公式⎰1d )(xx f ≈(⎰++-≈1)]3213()3213([21d )(f f x x f )，代数精度为( 5 )；12、 为了使计算32)1(6)1(41310---+-+=x x x y 的乘除法次数尽量地少，应将该表达式改写为11,))64(3(10-=-++=x t t t t y ，为了减少舍入误差，应将表达式19992001-改写为199920012+ 。

13、 用二分法求方程01)(3=-+=x x x f 在区间[0,1]内的根,进行一步后根的所在区间为 0.5，1 ,进行两步后根的所在区间为 0.5，0.75 。

习题三
1. 给出数据如下表所示，试用最小二乘法求一次和二次拟合多项式。

2. 用最小二乘法求下列不相容方程组的近似解。

（1）
（2），其中c为任意常数
3. 用最小二乘法求一个形如
的经验公式，使它与下表中的
数据相拟合，并计算均方误差。

4. 在某次实验中，需要观察水份的渗透速度，测得时间t与水的重量W的数据见下表。

设已知t与W之间的关系为
，试用最小二
乘法确定参数a、s。

5. 试构造点集
上的离散正交多项式系
据求二次拟合多项式。

，，
和米、米，为了提高测量的可靠性，
6. 现测量长度
又测量到
米。

试合理地决定长度和的值。

差主项为。

数值分析陈欣课后题答案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：习题二、三第二、三章插值与函数逼近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。

数值分析练习1-3章第⼀章绪论⼀、填空题1、已知 71828.2e =，求x 的近似值a 的有效数位和相对误差：题号精确数xx 的近似数aa 的有效数位a 的相对误差⑴ e 2.7 ⑵ e 2.718 ⑶ e/100 0.027 ⑷e/1000.027182、设原始数据x 1，x 2，x 3和x 4的近似值（每位均为有效数字）如下：a 1=1.1021，a 2=0.031，a 3=385.6，a 4=56.430则⑴ a 1+a 2+a 4= ，相对误差界为；⑵ a 1a 2a 3= ，相对误差界为；⑶ a 2/a 4= ，相对误差界为。

⼆、为使20的近似值的相对误差⼩于0.01%，问应取多少位有效数字？三、当x 接近于0时，怎样计算xxsin cos 1-以及当x 充分⼤时，怎样计算x x -+1，才会使其结果的有效数字不会严重损失。

四、在数值计算中，为了减⼩误差，应该尽量避免的问题有哪些？并举出相应的实例.五、对于序列,1,0,9991=+=?n dx x x I nn ，试构造两种递推算法计算10I ，在你构造的算法中，那⼀种是稳定的，说明你的理由；第⼆章插值法１、在互异的n+1个点处满⾜插值条件P(x i )=y i ,(i=0,1,…n)的次数不⾼于n 的多项式是( )的(Ａ)存在且唯⼀ (Ｂ)存在 (Ｃ)不存在 (Ｄ)不唯⼀2、当f(x)是次数不超过n 的多项式时，f(x)的插值多项式是 ( )(Ａ)不确定 (Ｂ)次数为n (Ｃ)f(x)⾃⾝（D ）次数超过n 3、插值基函数的和j jx l)(= ( )(Ａ)０ (Ｂ)１ (Ｃ)２ (Ｄ)不确定4、设f(x)=x 3-x+5，则f[20,21,22,23]= ( )； f[20,21,22,23,24]= ( )(Ａ)０ (Ｂ)１ (Ｃ)２ (Ｄ)不确定5、( )插值⽅法具有公式整齐、程序容易实现的优点，⽽( )插值⽅法计算灵活，如果节点个数变化时，不需要重新构造多项式，它们都是( )的⽅法(Ａ)构造性 (Ｂ)解⽅程组 (Ｃ)拉格朗⽇ (Ｄ)⽜顿６、⼀般地，内插公式⽐外推公式( ),⾼次插值⽐低次插值( )，但当插值多项式的次数⾼于七、⼋次时，最好利⽤( )插值公式 (Ａ)粗糙 (Ｂ)精确 (Ｃ)分段低次 (Ｄ)⾼次７、整体光滑度⾼，收敛性良好，且在外型设计、数值计算中应⽤⼴泛的分段插值⽅法为（）.（Ａ）分段线性插值（Ｂ）分段抛物插值（Ｃ）分段三次埃尔⽶特插值（Ｄ）三次样条插值。

最小二乘解唯一的充要条件
最小二乘解是线性最小二乘问题中的一种解法，用于求解形如Ax=b 的线性方程组，其中A是一个m×n的矩阵，x是一个n维列向量，b是一个m维列向量。

最小二乘解的特点是使得||Ax-b||^2达到最小，即最小化残差的平方和。

在线性最小二乘问题中，充要条件是使得矩阵A的秩等于n，即rank(A)=n。

这个条件确保了最小二乘解的存在性和唯一性。

假设存在两个不同的最小二乘解x1和x2，那么有Ax1=b和Ax2=b。

我们将这两个方程相减，得到A(x1-x2)=0。

由于矩阵A的列向量线性无关，所以只有当x1-x2=0时，方程才有解。

因此，最小二乘解是唯一的。

另一方面，如果矩阵A的秩小于n，即rank(A)<n，那么矩阵A的列向量线性相关。

这意味着方程组中存在冗余的信息，可以通过线性组合来表示出某些变量。

在这种情况下，方程组可能有无穷多个解，因此最小二乘解就不存在唯一性。

最小二乘解的唯一性对于实际问题的应用非常重要。

例如，在数据拟合问题中，我们常常使用最小二乘法来拟合一个数学模型到一组观测数据上。

如果最小二乘解不唯一，那么我们就无法确定一个唯一的拟合结果，这会给数据分析和模型建立带来困难。

总结起来，最小二乘解的唯一性的充要条件是矩阵A的秩等于n，即rank(A)=n。

这个条件保证了方程组中的变量能够被唯一地确定，从而确保了最小二乘解的存在性和唯一性。

在实际应用中，我们需要注意检查矩阵A的秩，以确保最小二乘解的唯一性。

第一章 绪论一 本章的学习要求（1）会求有效数字。

（2）会求函数的误差及误差限。

（3）能根据要求进行误差分析。

二 本章应掌握的重点公式（1）绝对误差：设x 为精确值，x *为x 的一个近似值，称e x x **=-为x *的绝对误差。

（2）相对误差：r e e x***=。

（3）绝对误差限：e x x ε***==-。

（4）相对误差限：r x x xxεε*****-==。

（5）一元函数的绝对误差限：设一元函数()()()0,df f x f x dx εε***⎛⎫==⋅ ⎪⎝⎭则。

（6）一元函数的相对误差限：()()1r df f x dx f εε****⎛⎫=⋅ ⎪⎝⎭。

（7）二元函数的绝对误差限：设一元函数()()(),0,f f x y f y y εε***⎛⎫∂==⋅ ⎪∂⎝⎭则。

（8）二元函数的相对误差限：()()()1r f f f x y x y f εεε******⎡⎤⎛⎫∂∂⎛⎫⎢⎥=⋅+⋅ ⎪ ⎪∂∂⎝⎭⎢⎥⎝⎭⎣⎦。

三 本章习题解析1. 下列各数都是经过四舍五入得到的近似值，（1）试指出它们有几位有效数字，（2）分别估计1123A X X X ***=及224X A X **=的相对误差限。

12341.1021,0.031,385.6,56.430x x x x ****====解：（1）1x *有5位有效数字，2x *有2位有效数字，3x *有4位有效数字，4x *有5位有效数字。

（2）1111123231312123,,,,A A AA x x x x x x x x x x x x ∂∂∂====∂∂∂由题可知：1A *为1A 的近似值，123,,x x x ***分别为123,,x x x 近似值。

所以()()111rA A Aεε***=()()()12311111123A A A x x x A X X X εεε*******⎡⎤⎢⎥=++⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎛⎫⎛⎫⎛⎫∂∂∂ ⎪ ⎪ ⎪∂∂∂⎝⎭⎝⎭⎝⎭43123131212311111010100.215222x x x x x x x x x **-**-**-***⎡⎤=⨯⨯+⨯⨯+⨯⨯=⎢⎥⎣⎦()222222424441,,,X A Ax A X x x x x ∂∂===-∂∂则有同理有2A *为2A 的近似值，2x *，4x *为2x ，4x 的近似值，代入相对误差限公式：()()222rA A Aεε***=()()24212224A A X X A X X εε*****⎡⎤⎢⎥=+⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎛⎫⎛⎫∂∂ ⎪ ⎪∂∂⎝⎭⎝⎭()33542224411*********X X X X X **--***⎡⎤⎢⎥=⨯⨯+⨯⨯=⎢⎥⎣⎦2. 正方形的边长大约为100cm ，怎样测量才能使其面积误差不超过21cm ? 解：设正方形的边长为x ，则面积为2S x =，2dsx dx=，在这里设x *为边长的近似值，S *为面积的近似值：由题可知：()()1ds s x dx εε***=≤⎛⎫ ⎪⎝⎭即：()21x x ε**⋅≤ 推出：()10.005200xcm ε*≤=。

《计算方法》期中复习试题一、填空题：1、已知3.1)3(,2.1)2(,0.1)1(===f f f ，则用辛普生（辛卜生）公式计算求得⎰≈31_________)(dx x f ,用三点式求得≈')1(f 。

答案：，2、1)3(,2)2(,1)1(==-=f f f ，则过这三点的二次插值多项式中2x 的系数为 ，拉格朗日插值多项式为 。

答案：-1，)2)(1(21)3)(1(2)3)(2(21)(2--------=x x x x x x x L3、近似值*0.231x =关于真值229.0=x 有( 2 )位有效数字；4、设)(x f 可微,求方程)(x f x =的牛顿迭代格式是( )；答案)(1)(1n n n n n x f x f x x x '---=+5、对1)(3++=x x x f ,差商=]3,2,1,0[f ( 1 ),=]4,3,2,1,0[f ( 0 )；6、计算方法主要研究( 截断 )误差和( 舍入 )误差；7、用二分法求非线性方程 f (x )=0在区间(a ,b )内的根时，二分n 次后的误差限为( 12+-n a b )；8、已知f (1)＝2，f (2)＝3，f (4)＝，则二次Newton 插值多项式中x 2系数为( )； 11、 两点式高斯型求积公式⎰1d )(xx f ≈(⎰++-≈1)]3213()3213([21d )(f f x x f )，代数精度为( 5 )；12、 为了使计算32)1(6)1(41310---+-+=x x x y 的乘除法次数尽量地少，应将该表达式改写为11,))64(3(10-=-++=x t t t t y ，为了减少舍入误差，应将表达式19992001-改写为199920012+ 。

13、 用二分法求方程01)(3=-+=x x x f 在区间[0,1]内的根,进行一步后根的所在区间为 ，1 ,进行两步后根的所在区间为 ， 。

已知半径最小二乘法拟合圆公式推导及其实现一、引言在实际生活和工作中，我们经常会遇到需要拟合圆的问题，例如在图像处理、工程测量、地理信息系统等领域。

而已知圆的半径后，我们可以使用最小二乘法来拟合一个圆，从而得到圆心和半径的估计值。

本文将介绍已知圆的半径时，最小二乘法拟合圆的公式推导及其实现方法。

二、最小二乘法拟合圆公式推导1. 圆的一般方程设圆的方程可表示为：(x - a)² + (y - b)² = r²，其中(a, b)为圆心坐标，r为半径。

2. 圆的参数方程圆的参数方程可表示为：x = a + r * cos(θ)，y = b + r * sin(θ)，其中θ为参数。

3. 最小二乘法拟合圆原理已知若干个点(xi, yi)，我们需要找到圆心(a, b)和半径r，使得所有点到圆的距离之和最小。

4. 使用最小二乘法拟合圆（1）定义误差函数设点(xi, yi)到圆的距离为di，误差函数可表示为：E = ∑(di - r)²。

（2）最小二乘法求解将参数方程带入误差函数，对E关于a、b和r求偏导数，并令偏导数为0，即可得到圆心(a, b)和半径r的估计值。

5. 拟合圆公式推导通过最小二乘法的求解过程，可以得到拟合圆的公式：a = (x¯ - r * cos(θ¯))b = (y¯ - r * sin(θ¯))r = sqrt((x¯ - a)² + (y¯ - b)²)其中(x¯, y¯)为所有点的平均坐标，θ¯为参数的平均值。

三、实现方法1. 数据预处理我们需要对已知的点坐标(xi, yi)进行数据预处理，计算出平均坐标(x¯, y¯)，并求出参数的平均值θ¯。

2. 最小二乘法求解将已知的点坐标(xi, yi)带入拟合圆的公式中，使用最小二乘法求解圆心(a, b)和半径r。