数值分析(清华大学出版社)第二章课后答案
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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。
第一章 绪论(12) 第二章 插值法(40-42)2、当2,1,1-=x 时,4,3,0)(-=x f ,求)(x f 的二次插值多项式。
[解]372365)1(34)23(21)12)(12()1)(1(4)21)(11()2)(1()3()21)(11()2)(1(0))(())(())(())(())(())(()(2221202102210120120102102-+=-++--=+-+-⨯+------⨯-+-+-+⨯=----+----+----=x x x x x x x x x x x x x x x x x x x y x x x x x x x x y x x x x x x x x y x L 。
3、给出x x f ln )(=的数值表用线性插值及二次插值计算54.0ln 的近似值。
X 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 x ln -0.916291 -0.693147 -0.510826 -0.357765 -0.223144[解]若取5.00=x ,6.01=x ,则693147.0)5.0()(00-===f x f y ,510826.0)6.0()(11-===f x f y ,则604752.182321.1)5.0(10826.5)6.0(93147.65.06.05.0510826.06.05.06.0693147.0)(010110101-=---=--⨯---⨯-=--+--=x x x x x x x x x y x x x x y x L ,从而6202186.0604752.19845334.0604752.154.082321.1)54.0(1-=-=-⨯=L 。
若取4.00=x ,5.01=x ,6.02=x ,则916291.0)4.0()(00-===f x f y ,693147.0)5.0()(11-===f x f y ,510826.0)6.0()(22-===f x f y ,则 217097.2068475.404115.2)2.09.0(5413.25)24.0(3147.69)3.01.1(81455.45)5.06.0)(4.06.0()5.0)(4.0()510826.0()6.05.0)(4.05.0()6.0)(4.0()693147.0()6.04.0)(5.04.0()6.0)(5.0(916291.0))(())(())(())(())(())(()(22221202102210120120102102-+-=+--+-⨯++-⨯-=----⨯-+----⨯-+----⨯-=----+----+----=x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x y x x x x x x x x y x x x x x x x x y x L ,从而61531984.0217097.21969765.259519934.0217097.254.0068475.454.004115.2)54.0(22-=-+-=-⨯+⨯-=L补充题:1、令00=x ,11=x ,写出x e x y -=)(的一次插值多项式)(1x L ,并估计插值余项。
第一章3.已知e=2.7182818..,求以下近似值A x 的相对误差,并问它们各有多少位有效数字?(1), 2.7A x e x ==; (2), 2.718A x e x ==;(3),0.027100A e x x ==; (4),0.02718100A e x x ==。
解:(1)12.7182818.., 2.70.2710A x e x ====⨯10.01828...0.050.510A x x --=≤=⨯ 2.7A x ∴=有2位有效数字36.810AAx x x --=⨯ (2) 2.718A x =30.00028...0.00050.510A x x --=≤=⨯2.718A x =有4位有效数字41.0410AAx x x --=⨯ (3)10.027182818...,0.0270.2710100A ex x -====⨯ 30.0001828...0.00050.510A x x --=≤=⨯ 0.027A x ∴=有2位有效数字36.810AAx x x --=⨯(4)0.02718A x =50.0000028...0.0000050.510A x x --=≤=⨯2.718A x =有4位有效数字41.0410AAx x x --=⨯4.正方形的边长大约为100cm ,应怎样测量才能使其面积误差不超过12cm ? [解]由)(2)(])[())((22A A A A A A l l l l l A A εεε='=可知,若要求1))((2≤A A l ε,则2001100212))(()(2=⨯≤=Al l l A A A A εε,即边长应满足2001100±=l 。
5(1)①1-cos2°=1-0.9994=0.0006 只有一位有效数字 ②1-cos2°=2sin ²1°=2×0.0175²≈0.6125×310-44100917298.610125.6--⨯-⨯=0.3327具有几位有效数字则称若位有效数字具有<x x a a a x A nk A x A n-k n 321323551010a 5.0.02106125.0105.0105.010⨯≤-⨯⋯⋯±=⨯∴⨯=⨯⨯------③()()位有效数字有<41060919.0105.0105.0100005.010*******.010*******.6100919.61060919.0100919.69994.010349.02cos 12sin 2cos 1343744444422----------⨯∴⨯=⨯=⨯⨯=⨯-⨯⨯=⨯=+=︒+︒=︒-(2)位有效数字有<!π!π4092.6105.0105.0100005.010*******.010*******.610092.610092.64902902cos 14374444442∴⨯=⨯=⨯⨯=⨯-⨯⨯=⎪⎭⎫ ⎝⎛-⎪⎭⎫ ⎝⎛≈︒---------6.求解方程25610x x ++=,使其根至少有四位有效数字,计算中要求用73827.982≈。
1.当1,1,2x =-时,()0,3,4f x =-,求()f x 的二次插值多项式。
解:0120121200102021101201220211,1,2,()0,()3,()4;()()1()(1)(2)()()2()()1()(1)(2)()()6()()1()(1)(1)()()3x x x f x f x f x x x x x l x x x x x x x x x x x l x x x x x x x x x x x l x x x x x x x ==-===-=--==-+-----==------==-+-- 则二次拉格朗日插值多项式为220()()k k k L x y l x ==∑0223()4()14(1)(2)(1)(1)23537623l x l x x x x x x x =-+=---+-+=+- 5设[]2(),f x Ca b ∈且()()0,f a f b ==求证: 21m ax ()()m ax ().8a x b a x bf x b a f x ≤≤≤≤''≤- 解:令01,x a x b ==,以此为插值节点,则线性插值多项式为10101010()()()x x x x L x f x f x x x x x --=+-- =()()x bx af a f b a b x a --=+--1()()0()0f a f b L x ==∴= 又 插值余项为1011()()()()()()2R x f x L x f x x x x x ''=-=--011()()()()2f x f x x x x x ''∴=--[]012012102()()1()()21()41()4x x x x x x x x x x b a --⎧⎫≤-+-⎨⎬⎩⎭=-=- 又 ∴21m ax ()()m ax ().8a x b a x bf x b a f x ≤≤≤≤''≤- 16.求一个次数不高于4次的多项式P (x ),使它满足(0)(0)0,(1)(1)0,(2)0P P P P P ''=====解:利用埃米尔特插值可得到次数不高于4的多项式0101010,10,10,1x x y y m m ======11300201001012()()()()(12)()(12)(1)j j j j j j H x y x m x x x x xx x x x x x x αβα===+--=---=+-∑∑210110102()(12)()(32)x x x x x x x x x x x α--=---=-2021()(1)()(1)x x x x x xββ=-=-22323()(32)(1)2H x x x x x x x ∴=-+-=-+设22301()()()()P x H x A x x x x =+--其中,A 为待定常数3222(2)1()2(1)P P x x x Ax x =∴=-++-14A ∴= 从而221()(3)4P x x x =-19.求4()f x x =在[,]a b 上分段埃尔米特插值,并估计误差。
7、计算的近似值,取。
利用以下四种计算格式,试问哪一种算法误差最小。
〔1〕〔2〕〔3〕〔4〕解:计算各项的条件数由计算知,第一种算法误差最小。
解:在计算机上计算该级数的是一个收敛的级数。
因为随着的增大,会出现大数吃小数的现象。
9、通过分析浮点数集合F=〔10,3,-2,2〕在数轴上的分布讨论一般浮点数集的分布情况。
10、试导出计算积分的递推计算公式,用此递推公式计算积分的近似值并分析计算误差,计算取三位有效数字。
解:此算法是数值稳定的。
第二章习题解答1.〔1〕 R n×n中的子集“上三角阵〞和“正交矩阵〞对矩阵乘法是封闭的。
〔2〕R n×n中的子集“正交矩阵〞,“非奇异的对称阵〞和“单位上〔下〕三角阵〞对矩阵求逆是封闭的。
设A是n×n的正交矩阵。
证明A-1也是n×n的正交矩阵。
证明:〔2〕A是n×n的正交矩阵∴A A-1 =A-1A=E 故〔A-1〕-1=A∴A-1〔A-1〕-1=〔A-1〕-1A-1 =E 故A-1也是n×n的正交矩阵。
设A是非奇异的对称阵,证A-1也是非奇异的对称阵。
A非奇异∴A可逆且A-1非奇异又A T=A ∴〔A-1〕T=〔A T〕-1=A-1故A-1也是非奇异的对称阵设A是单位上〔下〕三角阵。
证A-1也是单位上〔下〕三角阵。
证明:A是单位上三角阵,故|A|=1,∴A可逆,即A-1存在,记为〔b ij〕n×n由A A-1 =E,那么〔其中 j>i时,〕故b nn=1, b ni=0 (n≠j)类似可得,b ii=1 (j=1…n) b jk=0 (k>j)即A-1是单位上三角阵综上所述可得。
R n×n中的子集“正交矩阵〞,“非奇异的对称阵〞和“单位上〔下〕三角阵〞对矩阵求逆是封闭的。
2、试求齐次线行方程组Ax=0的根底解系。
A=解:A=~~~故齐次线行方程组Ax=0的根底解系为,3.求以下矩阵的特征值和特征向量。
第二章插值法1.当兀= 1—2时,/(%) = 0-3,4^/(%)的二次插值多项式。
解:X。
= I/】=—l,x2 = 2, /Uo) =0,/(^)=-3,/(X2) = 4;一丄(兀+i)(一2),0(人)=Oo — xJOo — xJ 2加)=(_兀)(—心=丄(一1)(一2)(兀一兀)(州一呂)6(A-.VoX.V-Vj l(Y_1)(x+1)(x2-x Q)(x2-x t) 3则二次拉格朗口插值多项式为2厶⑴=£)恥)k=0=-3/0(X)+4/2(X)1 4= --U- 1)(A—2) + -(x-l)(x + 1)5r 3 7=-X" +—x--6 2 3/(x) = liix2.用线性插值及二次插值计算1110.54的近似值。
解:由表格知,x0 = 0・4,兀=0.59X2 = 0.6, x3 = 0.7,x4 = 0.8; f(x Q) = -0.916291,/(xj = -0.693147 /(A) = —0.510826,/a)= -0.356675 /(x4) =-0.223144若采用线性插值法计算hiO.54即/(0.54),则0.5 <0.54 <0.6/1(x) = ^—^ = -10(.v-0.6) 人一无X —X /.(%) = -__ =-10(x-0.5)厶⑴=/U1XW + /(x 2)/2(x)=6.93147(x — 0.6) - 5・ 10826(.— 0.5)・・・厶(0.54) = -0.6202186 « -0.620219若采用二次插值法计算lnO.54时, (V f _亠)=50(x-0.5)(x- 0.6)(x Q -xj(x 0-x 2)(工7。
)(工_亠)=-100(x- 0.4)(x — 0.6)(兀一 Xo )(X 】一XJ厶(x) = /UoVoW+/U1XW+/(x 2)/2(x )=-50 x 0.916291(%-0.5)(A -0.6)+ 69.3147(x-0.4)(x-0.6)-0.510826 x50(x-0.4)(x-0.5).14(0.54) = -0.61531984 « -0.615320 3.给全cosx,0 <x<90°的函数表,步长/? = r = (l/60)\若函数表具有5位有效数字,研 究用线性插值求cos 兀近似值时的总误差界。
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。
李庆扬数值分析第五版习题答案清华大学出版社Document serial number【UU89WT-UU98YT-UU8CB-UUUT-UUT108】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n x 的相对误差。
解:设()n f 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 x εεε---+≈⨯⨯+⨯⨯=⨯=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100Y27.982≈(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 =,若取27.982≈, 100027.982Y Y ∴=-*310001()()(27.982)102Y Y εεε-∴=+=⨯100Y ∴的误差限为31102-⨯。
习题21. 分析下列方程各存在几个根,并找出每个根的含根区间:(1) 0cos =+x x ; (2) 0cos 3=-x x ; (3) 0sin =--x e x ; (4) 02=--x e x 。
解:(1) 0cos =+x x (A) x x x f cos )(+= ,0sin1)(≥-='x x f ,),(∞-∞∈x10cos 0)0(=+=f ,01cos 1)1cos(1)1(<+-=-+-=-f ∴ 方程(A) 有唯一根 ]0,1[*-∈x (2) 0cos 3=-x x (B) x x x f c o s 3)(-=,0sin 3)(>+='x x f , ),(∞-∞∈x 时010c o s03)0(<-=-⨯=f ,01cos 31cos 13)1(>-=-⨯=f ∴ 方程(B) 有唯一根 ]1,0[*∈x (3)sin =--xex (C)xex -=sinx x f sin )(1=, xex f -=)(2方程(C)有无穷个正根,无负根 在[22,2πππ+k k ] 内有一根 )(1k x ,且0]2[lim )(1=-∞→πk x k k在[ππππ++k k 2,22]内有一根)(2k x ,且0])12([lim )(2=+-∞→πk x k k (示图如下) 3,2,1,0=k)(2x f x(4)02=--xex(D) xex-=2,)(21x x f = xex f -=)(2方程(D) 有唯一根 ]1,0[*∈x 当 0<x 时 (D)与方程2x ex -=- (E) 同解 当 0<x 时 (E)无根 2. 给定方程 012=--x x ; (1)(2)若在[0 , 2]上用二分法求根,要使精确度达到6位有效数,需二分几次? 解:012=--x x1) 01)(2=--=x x x f 1)1(-=f , 025.0)5.1(<-=f ,1)2(=f]2,5.1[*∈x, 618034.1251*=+=x)(5.1- 1.75(+) 2(+) )(5.1- 1.625(+) 1.75(+) )(5.1-1.5625(+) 1.625(+))(5625.1- )(59375.1-1.625(+)1102103125.02)5625.1625.1(-⨯<=-6.159375.1*≈≈x2位有效近似值为 1.6 2)00==a a , 20==b b)(21k k k b a c +=kk k a b c x 2121*=-≤-+5102121-⨯≤k,51102≥-k60.162ln 10ln 51=≥-k∴ 只要2等分18次3. 为求0353=--x x 的正根,试构造3种简单迭代格式,判断它们是否收敛,且选择一种较快的迭代格式求出具有3位有效数的近似根。
第1章绪论内容提要#〜误差度量1数值分析研究两类误差:舍入误差和截断误差,由于计算机字长的有限性,对相关数据进行存储表示时便产生舍入误差,计算机必须在有限的时间内得到运行结果,于是无穷的运算过程必须截断为有限过程,由此产生截断误差,2,误差的度量分式有:绝对误差(限)、相对误差(限〗和有效数字,设?是真值工的一个近似,绝对误差为一:!相对误差为& ,绝对误差限〉和相对误X X差限6^ 〉分别是〉 |和^(:^ ^|的上限,3^对于非零近似值^的如下规格化标准形式X^ ^ 10^ X0#!1X2'&X&,&!' ?X I ^0 〈1. 1〉如果存在尽可能大的&,使得〉| & ^乂10"-",则称?有"位有效数字.进而当&^》时,称X,是有效数.4,有效数字和相对误差的关系定理1. 1 如果形如式〈1. V的有&位有效数字,则定理1.2如果形如式〈1. 0的:^的相对误差满足^|《"二" X化1-"则纟^至少有&位有效数字,二、浮点数系统对于5+ ^ + 2位的浮点数系0表示二进制阶码数值的二进制位数〃表示尾数的二进制位数,其他两位表示阶码和尾数的符号〉,机器数绝对值的范围是2-21〜22'-、实数表示的相对舍入误差限是2-'.当数据的绝对值大于22'-1时,计算机非正常停机,称之为上溢,当非零数据的绝对值小于2-2',用机器零表示,精度损失,称之为下溢,、误差传播如果在运算过程中舍入误差能够得到控制,或者舍入误差的增长不影响产生可靠的结果则纟称该算法是数值稳定的,函数值绝对误差传播公式如下^/(^" 丫) ## /(;:)〉 1 2〉^(/(^" ^-^:》#亡"";二…、^ 〉(丄门)!.^^")〉#| /'(?) |〈1.4〉、数值稳定性不同的教材对数值方法稳定性的定义有所不同,有的要求随计算过程的深入误差不增长,有的则要求误差增长速度不能太快^只要不影响产生具有有效数字的近似值即认为是稳定的,读者应注意教材中的定义.随着学习的深入,会针对各种具体算法给出稳定性的确切定义,^ 2 ^典型例题与解题技巧【例1】求!&的近似值,使其绝对误差限精确到1乂1。
数值分析课后习题及答案第一章绪论(12)第二章插值法(40-42)2、当时,,求的二次插值多项式。
[解]。
3、给出的数值表用线性插值及二次插值计算的近似值。
X 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 -0.916291 -0.693147 -0.510826 -0.357765 -0.223144 [解]若取,,则,,则,从而。
若取,,,则,,,则,从而补充题:1、令,,写出的一次插值多项式,并估计插值余项。
[解]由,可知,,余项为,故。
2、设,试利用拉格朗日插值余项定理写出以为插值节点的三次插值多项式。
[解]由插值余项定理,有,从而。
5、给定数据表:,1 2 4 6 7 4 1 0 1 1 求4次牛顿插值多项式,并写出插值余项。
[解]一阶差商二阶差商三阶差商四阶差商 1 42 1 -34 0 6 17 1 0 由差商表可得4次牛顿插值多项式为:,插值余项为。
第三章函数逼近与计算(80-82)26、用最小二乘法求一个形如的经验公式,使它与下列数据相拟合,并求均方误差。
19 25 31 38 44 19.0 32.3 49.0 73.3 97.8[解]由。
又,,,故法方程为,解得。
均方误差为。
27、观测物体的直线运动,得出以下数据:时间t(秒)0 0.9 1.9 3.0 3.9 5.0 距离s(米)0 10 30 5080 110 [解]设直线运动为二次多项式,则由。
,。
又,,,故法方程为,解得。
故直线运动为。
补充题:1、现测得通过某电阻R的电流I及其两端的电压U如下表:I ……U ……试用最小二乘原理确定电阻R的大小。
[解]电流、电阻与电压之间满足如下关系:。
应用最小二乘原理,求R使得达到最小。
对求导得到:。
令,得到电阻R为。
2、对于某个长度测量了n次,得到n个近似值,通常取平均值作为所求长度,请说明理由。
[解]令,求x使得达到最小。
对求导得到:,令,得到,这说明取平均值在最小二乘意义下误差达到最小。
1.用Gauss 消去法解方程组⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡-=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎥⎦⎤---⎢⎢⎢⎢⎣⎡-551631011411014211264321x x x x 解:第一步:交换第三行和第一行,得到如下矩阵⎥⎥⎥⎥⎦⎤----⎢⎢⎢⎢⎣⎡-56153101111402411621做运算()22121E E E →⎪⎭⎫ ⎝⎛+-,()33161E E E →⎪⎭⎫⎝⎛+-,()()441E E E →+,得到增广矩阵 ⎥⎥⎥⎥⎦⎤------⎢⎢⎢⎢⎣⎡0249525213237414210001 第二步:再做运算()3322E E E →+,()44221E E E →⎪⎭⎫⎝⎛+-,得到如下矩阵 ⎥⎥⎥⎥⎦⎤-----⎢⎢⎢⎢⎣⎡94295292113377400210001第三步:做运算()4433713E E E →⎪⎭⎫⎝⎛+,得到 ⎥⎥⎥⎥⎦⎤------⎢⎢⎢⎢⎣⎡21342951919210377400210001利用回代公式求得.790576.0,361257.0,863874.0,115183.11234=-==-=x x x x2、解 2.51 1.48 4.531.480.93 1.302.68 3.041.48⎡⎤⎢⎥-⎢⎥⎢⎥-⎣⎦123x x x ⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦=0.051.030.53⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥-⎣⎦ 做两次换行()()()()↔↔3132;E E E E 得2.683.04 1.42.511.48 4.531.480.931.30⎡⎤-⎢⎥⎢⎥⎢⎥-⎣⎦123x x x ⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦=0.530.051.03⎡⎤-⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦ 计算()()()()-+→-+→1221330.93657;0.55224;E E E E E E2.683.04 1.481.3672 5.916100.748810.48269⎡⎤-⎢⎥-⎢⎥⎢⎥--⎣⎦123x x x ⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦=0.530.546381.3227⎡⎤-⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦计算()()-+→2330.54770;E E E2.683.04 1.4801.36725.9161003.7229⎡⎤-⎢⎥-⎢⎥⎢⎥-⎣⎦123x x x ⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦=0.530.546381.0235⎡⎤-⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦ 换行和消去到此结束,经回代计算得到x =()1.440360, 1.577963,0.27494T--3.用Doolittle 三角分解方法解方程组⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡-=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡----551631011411014211264321x x x x解:首先对系数矩阵A 做分解LUA =解出:解b y L=,计算出Ty ⎪⎭⎫ ⎝⎛--=74213,521,1,6解y x U=,计算出()T x 115183.1,863874.0,361257.0,790576.0--=4.设][,ij n n a A R A =∈⨯,011≠a ,b Ax =经过高斯消去法一步后变为)2()2(b x A =,其中=)2(A⎥⎦⎤⎢⎣⎡21110A a a T ,(2)A =()(2),2n ij i j a =为(n-1)⨯(n-1)矩阵.其元素为(2)ija =(1)ij a -(1)(1)11i j a a /(1)11a , ,i j =2,3, n. 证明:(1)若A 对称正定,则2A 是对称矩阵。
(2)若A 严格对角占优,则2A 也严格对角占优。
证明:(1)2A 中的元素满足),,3,2,(,1111n j i a a a a a j i ij ij=-=',又因为A 是对称阵,满足n j i a a ji ij ,,2,1,, ==,所以ji j i ji j i ij ij a a a a a a a a a a '=-=-='11111111,即2A 是对称矩阵。
而Gauss 消去法一步,A 由变换),,3,2(11n i r l r i i =-得到)2(A ,在变换下各阶顺序主式的值均不变,有0 0 )2()2(2)2(2)2(11)2()2(2)2(2)2(12112222ii i iiii i1ii a a a a a a a a a a a a==∆因为A 对称正定,0),,,3,2(011>=>∆a n i i ,所以2A 各阶顺序主子式也大于0,从而2A 正定。
(2)对n i ,,3,2 =有,(3)⎪⎪⎭⎫⎝⎛-+⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛-=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛'+--≥'-'∑∑∑∑∑=≠=≠=≠=≠=nj ji n i j j ij ii n i j j n i j j j i ij i i ii nij j ijiia a a a a a a a aa a a a a a a 2111111122111111112)2()2(因为A 严格对角占优,ii a 和11a 分别大于第i 行和第1行非对角元素绝对值之和,所以上式大于0,故2A 也严格对角占优。
5.下列矩阵能否作Doolittle 分解,若能分解,那么分解是否唯一。
⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=764142321A ,⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=133122111B ,⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=461561552621C 。
[解]因为A 的一、二、三阶顺序主子式分别为1,0,-10,所以A 不能直接分解为三角阵的乘积,但换行后可以。
因为B 的一、二、三阶顺序主子式分别为1,0,0,所以B 不能分解为三角阵的乘积。
因为C 的一、二、三阶顺序主子式分别为1,5,1,所以C 能够分解为三角阵的乘积,并且分解是唯一的。
6.用平方根法解方程组⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--103422484548416321x x x 解:TLL l l l l l l l l l l l l A =⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--=33232231211133323122211100000022484548416⇒⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-=332021004L由b y L =得()T y 621-= 由y x L T=得Tx ⎪⎭⎫ ⎝⎛-=24497.把例2.1.1的方程组(电路网络问题)写成一个三对角方程组,并用追赶法或LU 分解法求解。
解:⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧=--=--=-=--=+0275003205.5554323215454321i i i i i i i i i i i i i 转化为三对角方程⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧=-=--=--=--=+0320027505.5555454343232121i i i i i i i i i i i i i 这样A =⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡3-20001-1-10002-7-50001-1-100055,d =⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡00005.5,此时⎪⎩⎪⎨⎧=-=-=-==-=-=-=-=======0,1,2,1,53,1,7,1,52,1,5,1,0543215432154321c c c c c b b b b b a a a a a由追赶法公式⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=-====--ni c l b u n i u a l b u i i i i i i i,...3,2,,...3,2,1111可得⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧-=-=-==-=-=-=-==2338,192,25,5123107,1923,219,2,5543254321l l l l u u u u u计算Ly=d ,由公式⎩⎨⎧=-==-n i y l d y d y i i i i ,...,3,2,111可得⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎧-=-=-=-==2311195.525.51.15.554321y y y y y计算Ux=y ,由公式⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧--=-==+1,...,2,1),(11n n i x c y u x u y x i i i i i nn n 可得方程解为⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧=====6785.04215.0257.01542.01028.012345x x x x x8.解:因为A 是一个对称的正定的矩阵,将A 作Cholesky 分T LL A = 由矩阵乘法可以得到:11b l = ⑴n i m b l l a m i i i i i ,,2,,/211 =-==- ⑵由b Ly =得到()n i l y m d y l d y i i i i i ,,2,/,/1111 =-==-由y x L T = ,得到()1,,1,/,/11 -=-==++n i l y m y x l y x i i i i i n n n9.设⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=2021012a a A(1)若A 可以分解为T LL A =,试求a 的取值范围。
(2)若a=1,求矩阵L 。
解: (1) 若A 是对称的正定矩阵,则A 可以分解为T LL A = , 虽然A 对称,而1∆= 2>0,=∆2 3 >0, 3∆= 2(3-a)(3 +a) ,由△3 > 0,得3-< a<3所以,()3,3-∈a 时,A 为对称正定矩阵,从而A 可以分解为T LL (2)当a=1时,设A= ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡210221012 = ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡333231222111000l l l l l l ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡3323221312110l l l l l l , 由此推出⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=3/23/2002/32/1002L10、用追赶法解方程⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡------000121001210012100124321x x x x解:设⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡---⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=4321432001000100011000100010001u u u u l l l A ⇒21=u , 112-=u l ⇒212-=l , 222=+-u l ⇒232=u ,123-=u l ⇒323-=l , ⇒=+-233u l 343=u ,⇒-=134u l 434-=l , ⇒=+-244u l 454=u 。
所以⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡---⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡---=45000134000123000121430001320001210001A 由b y L =得Ty ⎪⎭⎫ ⎝⎛=41,31,21,1由y x U =得Tx ⎪⎭⎫⎝⎛=51,52,53,5411.已知A=⎥⎦⎤⎢⎣⎡-1511,B=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡----210121012,试求∞)(A cond 和2)(B cond解:6||||=∞A ,⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=-1511611A ,1||||1=∞-A ,6||||||||)(1==∴∞-∞A A A cond ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡----=541464145B B T ,165216)6()5(3232)6()5(541464145||232-+-=-------=-----=-λλλλλλλλλλλB B E T 3431.0,4,6569.11321===⇒λλλ或由4142.34081393==)=(=得max2λB P B B B T =,⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=-432141211214321431B ,8284.52041189||||||||)(,7071.1577985)()(21221max 121=======----B B B cond B B P B λ。