武汉大学数值分析分章复习(数值积分)
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武汉大学2011工程硕士数值分析考试复习题预览说明:预览图片所展示的格式为文档的源格式展示,下载源文件没有水印,内容可编辑和复制1、设()0f x =有根,且'0(),m f x M x <≤≤-∞<<+∞,试证明由1()k k k x x f x λ+=-产生的序列{}k x 对任意的0x 和02M λ<<均收敛。
2、对3*(),0()x x x x x φφ=+=为的一个不动点,验证10()0k k x x x φ+=≠对不收敛,但改用steffen 方法却收敛。
3、设*x 是()0f x =的根,且()()'''*0,f x f x x ≠在领域上连续,试证明:Newton 迭代序列{}n x 满足''*12'*12()lim ()2()k k k k k x x f x x x f x -→∞---=-4、给定方程组的雅可比迭代矩阵为022101220J B =----??,试证明雅可比迭代收敛而高斯迭代不收敛。
5、设二阶方程组为12630321x x = ? ? ?-????,取(0)00x ??= (1)用最快速下降法迭代两次求近似解(2)x ;(2)用共轭梯度法迭代两次求近似解(2)x ;(3)与精确解进行比较分析。
6、设方程组AX=B 系数矩阵A 非奇异,条件数cond (A ),设A 有扰动A δ,且11A A δ-<,分析解的扰动X δ的相对变化XX δ。
7、设2()[,],()()0f x c a b f a f b ?==且,试证明:2''()max ()max ()8a xb a x b b a f x f x ≤≤≤≤-≤8、试证明两点三次Hermite 插值余项(4)2231()()()()4!k k f R x x x x x ξ+=--,并求此分段三次Hermite 插值的误差限。
第4章 数值积分与数值微分1 数值积分的基本概念实际问题当中常常需要计算定积分。
在微积分中,我们熟知,牛顿-莱布尼兹公式是计算定积分的一种有效工具,在理论和实际计算上有很大作用。
对定积分()ba I f x dx =⎰,若()f x 在区间[,]ab 上连续,且()f x 的原函数为()F x ,则可计算定积分()()()baf x dx F b F a =-⎰似乎问题已经解决,其实不然。
如1)()f x 是由测量或数值计算给出数据表时,Newton-Leibnitz 公式无法应用。
2)许多形式上很简单的函数,例如222sin 1(),sin ,cos ,,ln x x f x x x e x x-= 等等,它们的原函数不能用初等函数的有限形式表示。
3)即使有些被积函数的原函数能通过初等函数的有限形式表示,但应用牛顿—莱布尼兹公式计算,仍涉及大量的数值计算,还不如应用数值积分的方法来得方便,既节省工作量,又满足精度的要求。
例如下列积分241arc 1)arc 1)1dx tg tg C x ⎡⎤=+++-+⎣⎦+⎰ 对于上述这些情况,都要求建立定积分的近似计算方法—-数值积分法。
1。
1 数值求积分的基本思想根据以上所述,数值求积公式应该避免用原函数表示,而由被积函数的值决定.由积分中值定理:对()[,]f x C a b ∈,存在[,]a b ξ∈,有()()()baf x dx b a f ξ=-⎰表明,定积分所表示的曲边梯形的面积等于底为b a -而高为()f ξ的矩形面积(图4-1)。
问题在于点ξ的具体位置一般是不知道的,因而难以准确算出()f ξ。
我们将()f ξ称为区间[,]a b 上的平均高度。
这样,只要对平均高度()f ξ提供一种算法,相应地便获得一种数值求积分方法.如果我们用两端的算术平均作为平均高度()f ξ的近似值,这样导出的求积公式[()()]2b aT f a f b -=+ (4—1) 便是我们所熟悉的梯形公式(图4-2)。
数值分析复习题答案数值分析复习题答案数值分析是一门研究数值计算方法和数值计算误差的学科。
在实际问题中,我们经常需要通过数值计算方法来求解数学模型,这就需要我们掌握数值分析的基本概念和方法。
下面是一些数值分析复习题的答案,希望能对你的复习有所帮助。
一、差分法与数值微分1. 差分法是一种数值计算方法,通过计算函数在一点的导数来近似计算函数在该点的值。
常用的差分法有前向差分法、后向差分法和中心差分法。
2. 前向差分法的近似公式为:f'(x) ≈ (f(x+h) - f(x))/h,其中h为步长。
3. 后向差分法的近似公式为:f'(x) ≈ (f(x) - f(x-h))/h,其中h为步长。
4. 中心差分法的近似公式为:f'(x) ≈ (f(x+h) - f(x-h))/(2h),其中h为步长。
5. 数值微分是使用差分法来近似计算函数的导数。
通过选取合适的步长,可以使数值微分的误差最小化。
二、插值法与数值积分1. 插值法是一种通过已知数据点来估计未知数据点的方法。
常用的插值方法有拉格朗日插值法和牛顿插值法。
2. 拉格朗日插值法通过构造一个多项式来逼近已知数据点,然后利用该多项式来估计未知数据点的值。
3. 牛顿插值法是利用差商的概念来构造一个多项式,然后利用该多项式来估计未知数据点的值。
4. 数值积分是一种通过数值计算来近似计算函数的定积分。
常用的数值积分方法有梯形法则和辛普森法则。
5. 梯形法则通过将积分区间划分为若干个小区间,然后在每个小区间上使用梯形面积来近似计算积分。
6. 辛普森法则是在梯形法则的基础上进一步改进的方法,它使用抛物线来逼近函数的曲线,从而提高了积分的精度。
三、数值方程求解1. 数值方程求解是通过数值计算方法来求解非线性方程或线性方程组的方法。
2. 常用的数值方程求解方法有二分法、牛顿法和高斯消元法。
3. 二分法是一种通过不断缩小区间范围来逼近方程的根的方法。
1、矩阵范数、条件数
2、计算题:顺序高斯消去法(LU分解)求解线性方程组AX=b
3、经典迭代格式掌握Jacob\Gauss-Seidel\ SOR三种迭代格式
4、经典迭代格式的收敛性,谱半径(判断题)
5、Newton迭代格式的掌握,会写收敛阶
6、计算题:Householder变换Givens变换基本QR算法
7、用Newton/Lagrange插值计算函数值;求Hermite插值多项式及其截断误差余项性质
8、三次样条插值(基本了解)判断题,不会出计算题
9、计算题:最佳平方逼近、正交多项式曲线拟合的最小算法(解法方程)
10、复化梯形公式复化Simpson公式梯形公式Simpson公式的阶数余项及代数精度
11、Gaoss型求积公式(判断题)
12、改进Euler格式相容性
13、稳定性和收敛性
14、刚性问题(概念了解)可能判断题。
数值分析复习总结数值分析课本重点知识点第一章P4定义一P5定义二P6定理1P7例题3P10条件数(1)绝对误差(限)和相对误差(限)公式(2)有效数字(3)条件数及其公式第二章P26定理2(以及余项推导过程)P36两个典型的埃尔米特插值(1)拉格朗日插值多项式(包括其直线公式和抛物线公式)(2)插值余项推导及误差分析(估计)(3)两个典型的埃尔米特插值(4)三次样条插值的概念第三章P63例题3(1)最佳平方逼近公式的计算(2)T3(x)的表达式第四章P106复合梯形公式P107复合辛普森求积公式P108例题3(1)复合公式及其余项(2)判断一个代数的精确度第五章P162定义3向量的范数P165定理17P169定义8(1)左中右矩形公式(2)LU分解(3)谱半径和条件数(4)向量的范数第六章P192定理9第1条P192例题8第七章P215不动点和不动点迭代法P218定理3P228弦截法P229定理6第九章P280欧拉法与后退欧拉法P283改进欧拉公式数值分析课后点题答案第一章数值分析误差第二章插值法第三章函数逼近所以无解19。
观测物体的直线运动,得出以下数据:时间t(s) 0 0.9 1.9 3.0 3.9 5.0 距离s(m)10305080110求运动方程。
解:被观测物体的运动距离与运动时间大体为线性函数关系,从而选择线性方程 s a bt =+ 令{}1,span t Φ=22012201016,53.63,(,)14.7,(,)280,(,)1078,s s =====则法方程组为614.728014.753.631078a b = ??? ?从而解得7.85504822.25376a b =-??=? 故物体运动方程为22.253767.855048S t =-20。
已知实验数据如下:i x 19 25 31 38 44 j y19.032.349.073.397.8用最小二乘法求形如2s a bx =+的经验公式,并计算均方误差。
相应求积公式: 2 2 f ( xdx 10 12 8 10 12 f ( f (0 f( 3 5 3 3 5 取 f ( x x 5 代入公式,有左端=右端取 f ( x x 6 代入公式,有左端右端可见求积公式代数精确度 p 5 而公式具有节点数 n 3 ,而 p 2n 1 所以,该求积公式为 Gauss 型求积公式 1 1 e x2 1 2 u 1 10 12 8 10 12 dx e 4 du f ( f (0 f ( 2 2 2 3 5 3 3 5 2 15、求积公式 f
1的代数精确度为多少阶0 f x dx 4 f 3 4 1 3 1 1 解:依次取 f ( x 1, x, x 2 代入积分公式,得左端=右端当取 f ( x x 3 时,左端右端,故公式的代数精确度为 p 2 16、利用复合梯形公式近似计算定积分 I 试估计区间等分数 n 解:根据复合辛普森公式的余项 RSn [ f ] 这里 f (4 e 0 1 x2 1 dx ,要求计算误差不小于 10 6 , 2 (b a5 (4 f (4 ( f ( 2880n4 2880n4 ( x 4ex (4 x4 12x2 3 x[0,1] 2 注意到 max | f (4 ( x | f (4 (1 76e 故有 RSn [ f ] 令 76e 76 3 19 4 4 2880n 2880n 240n 4 19 1 10 6 ,解得 n 19.95 4 240n 2 可见当取 n 20 时,对应的复合辛普森公式 S n 可满足精度要求。