数值分析作业答案(第5章)
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数值分析第五章答案【篇一:数值分析第五版计算实习题】第二章2-1程序:clear;clc;x1=[0.2 0.4 0.6 0.8 1.0];y1=[0.98 0.92 0.81 0.64 0.38];n=length(y1);c=y1(:);or j=2:n %求差商for i=n:-1:jc(i)=(c(i)-c(i-1))/(x1(i)-x1(i-j+1));endendsyms x df d;df(1)=1;d(1)=y1(1);for i=2:n %求牛顿差值多项式df(i)=df(i-1)*(x-x1(i-1));d(i)=c(i)*df(i);enddisp(4次牛顿插值多项式);p4=vpa(collect((sum(d))),5) %p4即为4次牛顿插值多项式,并保留小数点后5位数 pp=csape(x1,y1, variational);%调用三次样条函数 q=pp.coefs;disp(三次样条函数);for i=1:4s=q(i,:)*[(x-x1(i))^3;(x-x1(i))^2;(x-x1(i));1];s=vpa(collect(s),5)endx2=0.2:0.08:1.08;dot=[1 2 11 12];figureezplot(p4,[0.2,1.08]);hold ony2=fnval(pp,x2);x=x2(dot);y3=eval(p4);y4=fnval(pp,x2(dot));plot(x2,y2,r,x2(dot),y3,b*,x2(dot),y4,co);title(4次牛顿插值及三次样条);结果如下:4次牛顿插值多项式p4 = - 0.52083*x^4 + 0.83333*x^3 - 1.1042*x^2 + 0.19167*x + 0.98 三次样条函数x∈[0.2,0.4]时, s = - 1.3393*x^3 + 0.80357*x^2 - 0.40714*x + 1.04 x∈[0.4,0.6]时,s = 0.44643*x^3 - 1.3393*x^2 + 0.45*x +0.92571 x∈[0.6,0.8]时,s = - 1.6964*x^3 + 2.5179*x^2 - 1.8643*x + 1.3886 x∈[0.8,1.0]时,s =2.5893*x^3 - 7.7679*x^2 + 6.3643*x - 0.80571 输出图如下2-3(1)程序:clear;clc;x1=[0 1 4 9 16 25 36 49 64];y1=[0 1 2 3 4 5 6 7 8];%插值点n=length(y1);a=ones(n,2);a(:,2)=-x1;c=1;for i=1:nc=conv(c,a(i,:));endq=zeros(n,n);r=zeros(n,n+1);for i=1:n[q(i,:),r(i,:)]=deconv(c,a(i,:));%wn+1/(x-xk)enddw=zeros(1,n);for i=1:ndw(i)=y1(i)/polyval(q(i,:),x1(i));%系数endp=dw*q;syms x l8;for i=1:nl8(i)=p(n-i+1)*x^(i-1);enddisp(8次拉格朗日插值);l8=vpa(collect((sum(l8))),5)xi=0:64;yi=polyval(p,xi);figureplot(xi,yi,x1,y1,r*);hold ontitle(8次拉格朗日插值);结果如下:8次拉格朗日插值l8 =- 3.2806e-10*x^8 + 6.7127e-8*x^7 - 5.4292e-6*x^6 +0.00022297*x^5 - 0.0049807*x^4 + 0.060429*x^3 - 0.38141*x^2 +1.3257*x输出图如下:第五章4-1(3)程序:clc;clear;y= @(x) sqrt(x).*log(x);a=0;b=1;tol=1e-4;p=quad(y,a,b,tol);fprintf(采用自适应辛普森积分结果为: %d \n, p);结果如下:采用自适应辛普森积分结果为: -4.439756e-01第九章9-1(a)程序:clc;clear;a=1;b=2;%定义域h=0.05;%步长n=(b-a)/h;y0=1;%初值f= @(x,y) 1/x^2-y/x;%微分函数xn=linspace(a,b,n+1);%将定义域分为n等份 yn=zeros(1,n);%结果矩阵yn(1)=y0;%赋初值%以下根据改进欧拉公式求解for i=1:nxn=xn(i);xnn=xn(i+1);yn=yn(i);yp=yn+h*f(xn,yn);yc=yn+h*f(xnn,yp);yn=(yp+yc)/2;yn(i+1)=yn;endxn=yn;%以下根据经典四阶r-k法公式求解for i=1:nxn=xn(i);yn=yn(i);k1=f(xn,yn);k2=f(xn+h/2,yn+h/2*k1);k3=f(xn+h/2,yn+h/2*k2);k4=f(xn+h,yn+h*k3);yn=yn+h/6*(k1+2*k2+2*k3+k4);yn(i+1)=yn;enddisp(改进欧拉法四阶经典r-k法); disp([xn yn])结果如下:改进欧拉法四阶经典r-k法 110.998870.998850.99577 0.99780.991140.996940.985320.996340.978570.996030.971110.996060.963110.996450.95470.997230.945980.998410.9370510.92798 1.0020.91883 1.00440.90964 1.00730.90045 1.01060.89129 1.01430.88218 1.01840.87315 1.02290.86421 1.02780.85538 1.03310.84665 1.0388(b)程序:clc;clear;a=0;b=1;%定义域h=[0.1 0.025 0.01];%步长y0=1/3;%初值f= @(x,y) -50*y+50*x^2+2*x;%微分函数 xi=linspace(a,b,11);y=1/3*exp(-50*xi)+xi.^2;%准确解 ym=zeros(1,11);for j=1:3【篇二:数值分析(第五版)计算实习题第五章作业】题:lu分解法:建立m文件function h1=zhijielu(a,b)%h1各阶主子式的行列式值[n n]=size(a);ra=rank(a);if ra~=ndisp(请注意:因为a的n阶行列式h1等于零,所以a不能进行lu 分解。
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。
数值分析第五章实习题答案数值分析第五章实习题答案数值分析是一门研究如何使用计算机来解决数学问题的学科。
在数值分析的学习过程中,实习题是非常重要的一部分,通过实习题的练习,可以帮助我们巩固所学的知识,并且提高我们的解题能力。
本文将为大家提供数值分析第五章实习题的答案,希望对大家的学习有所帮助。
第一题:求下列方程的一个正根,并用二分法和牛顿法分别计算根的近似值。
方程:x^3 - 3x + 1 = 0解答:首先,我们可以通过绘制函数图像来初步估计方程的根的范围。
根据图像,我们可以大致确定根在区间[0, 2]之间。
接下来,我们使用二分法来计算根的近似值。
根据二分法的原理,我们将区间[0, 2]等分为两部分,然后判断根在哪一部分。
不断重复这个过程,直到找到根的近似值。
具体计算过程如下:- 将区间[0, 2]等分为两部分,得到中点x = 1。
- 计算方程在x = 1处的函数值f(1) = -1。
- 根据函数值的正负性,我们可以确定根在区间[1, 2]之间。
- 将区间[1, 2]等分为两部分,得到中点x = 1.5。
- 计算方程在x = 1.5处的函数值f(1.5) = 1.375。
- 根据函数值的正负性,我们可以确定根在区间[1, 1.5]之间。
- 重复以上步骤,直到找到根的近似值。
最终得到根的近似值为x ≈ 1.365。
接下来,我们使用牛顿法来计算根的近似值。
牛顿法是一种迭代法,通过不断逼近根的位置来计算根的近似值。
具体计算过程如下:- 选择初始近似值x0 = 1。
- 计算方程在x = 1处的函数值f(1) = -1。
- 计算方程在x = 1处的导数值f'(1) = 4。
- 利用牛顿法的迭代公式x1 = x0 - f(x0)/f'(x0),我们可以得到x1 ≈ 1.333。
- 重复以上步骤,直到找到根的近似值。
最终得到根的近似值为x ≈ 1.365。
通过二分法和牛顿法,我们分别得到了方程x^3 - 3x + 1 = 0的一个正根的近似值为x ≈ 1.365。
第5章
)矩阵行列式的值很小。
)矩阵的范数小。
)矩阵的范数大。
(7)奇异矩阵的范数一定是零。
答:错误,
∞
•可以不为0。
(8)如果矩阵对称,则|| A||1 = || A||∞。
答:根据范数的定义,正确。
(9)如果线性方程组是良态的,则高斯消去法可以不选主元。
答:错误,不选主元时,可能除数为0。
(10)在求解非奇异性线性方程组时,即使系数矩阵病态,用列主元消去法产生的误差也很小。
答:错误。
对于病态方程组,选主元对误差的降低没有影响。
(11)|| A ||1 = || A T||∞。
答:根据范数的定义,正确。
(12)若A是n n的非奇异矩阵,则
)
(
cond
)
(
cond1-
=A
A。
答:正确。
A是n n的非奇异矩阵,则A存在逆矩阵。
根据条件数的定义有:
1
111111 cond()
cond()()
A A A
A A A A A A A
-
------
=•
=•=•=•
习题
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第四版数值分析习题第一章绪论设x>O,x 的相对误差为S ,求In x 的误差. 设x 的相对误差为2%,求x n 的相对误差. 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: x = 1.1021, x^ = 0.031, x^ = 385.6, x^ = 56.430, x^ = 7 1.0.利用公式(3.3)求下列各近似值的误差限:(i)x *+x ;+x 4,(ii)x *x ;x ;,(iii )x ;/x ;,其中 x ;,x ;,x 3,x ;均为第 3题所给的数.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 ?设\)=28,按递推公式AY n =Y n d- _ .783100( n=1,2,…)计算到Y 00.若取7783衣27.982(五位有效数字),试问计算^00将有多大误差? 求方程X 2 -56X • 1 =0的两个根,使它至少具有四位有效数字 (■ 783沁27.982).\ ------ d x 当N 充分大时,怎样求N 1 x? 正方形的边长大约为 100 cm ,应怎样测量才能使其面积误差不超过 s *2设 2 假定g 是准确的,而对t 的测量有土 0.1秒的误差,证明当t 增加时s 的绝对 误差增加,而相对误差却减小. 序列{yn}满足递推关系y n _ 10y n _ 1(n=1,2,…),若y0 _ X 2 1.41 (三位有效数字),计算到y 10时误差有多大?这个计算过程稳定吗?计算f = c- 2 一1)6,取' 2 : 1.4,利用下列等式计算,哪一个得到的结果最好?f (x) =1 n (x X -1),求 f(30)的值.若开平方用六位函数表,问求对数时误差有多大改用另一等价公式ln(x_ Jx 2 T) = -ln(x +Jx 2 +1)计算,求对数时误差有多大?1. 2. 3. 4.5. 6.7.8.9.10.11.12.13.21 cm1 (、2 1)61 (32 . 2)3,99 -70、2.?若根据(2.2)定义的范德蒙行列式,令证明V n (x)是n 次多项式,它的根是X 0^L ,X nJ ,且当x= 1 , -1 , 2时,f(x)= 0 , -3,4 ,求f(x)的二次插值多项式.给出cos x,0 ° < x 90。
第2章 插值法1、当x=1,-1,2时,f(x)=0,-3,4,求f(x)的二次插值多项式。
(1)用单项式基底。
(2)用Lagrange 插值基底。
(3)用Newton 基底。
证明三种方法得到的多项式是相同的。
解:(1)用单项式基底设多项式为:2210)(x a x a a x P ++=,所以:6421111111111222211200-=-==x x x x x x A 37614421111111424113110111)()()(222211200222221112000-=-=---==x x x x x x x x x f x x x f x x x f a 2369421111111441131101111)(1)(1)(12222112002222112001=--=--==x x x x x x x x f x x f x x f a 6565421111111421311011111)(1)(1)(12222112002211002=--=---==x x x x x x x f x x f x x f x a 所以f(x)的二次插值多项式为:2652337)(x x x P ++-= (2)用Lagrange 插值基底)21)(11()2)(1())(())(()(2010210-+-+=----=x x x x x x x x x x x l)21)(11()2)(1())(())(()(2101201------=----=x x x x x x x x x x x l)12)(12()1)(1())(())(()(1202102+-+-=----=x x x x x x x x x x x lLagrange 插值多项式为:372365)1)(1(314)2)(1(61)3(0)()()()()()()(22211002-+=+-⨯+--⨯-+=++=x x x x x x x l x f x l x f x l x f x L所以f(x)的二次插值多项式为:22652337)(x x x L ++-= (3) 用Newton 基底: 均差表如下:Newton 372365)1)(1(65)1(230))(](,,[)](,[)()(21021001002-+=+-+-+=--+-+=x x x x x x x x x x x x f x x x x f x f x N所以f(x)的二次插值多项式为:22652337)(x x x N ++-= 由以上计算可知,三种方法得到的多项式是相同的。