东北大学09数值分析(研)答案
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数值分析习题答案数值分析习题答案数值分析是一门研究利用数值方法解决数学问题的学科。
在实际应用中,我们经常会遇到各种各样的数学问题,而数值分析提供了一种有效的方法来解决这些问题。
在学习数值分析的过程中,我们经常会遇到一些习题,下面我将为大家提供一些数值分析习题的解答。
习题一:给定一个函数f(x) = x^2 - 3x + 2,求解f(x) = 0的根。
解答:要求解方程f(x) = 0的根,可以使用二分法。
首先,我们需要确定一个区间[a, b],使得f(a)和f(b)异号。
根据f(x) = x^2 - 3x + 2的图像,我们可以选择区间[0, 3]。
然后,我们可以使用二分法来逐步缩小区间,直到找到根的近似值。
具体的步骤如下:1. 计算区间中点c = (a + b) / 2。
2. 计算f(c)的值。
3. 如果f(c)接近于0,那么c就是方程的一个根。
4. 如果f(c)和f(a)异号,那么根位于[a, c]之间,令b = c。
5. 如果f(c)和f(b)异号,那么根位于[c, b]之间,令a = c。
6. 重复步骤1-5,直到找到根的近似值。
通过多次迭代,可以得到方程f(x) = 0的一个近似根为x ≈ 1。
这个方法可以用来解决更复杂的方程,并且在实际应用中有广泛的应用。
习题二:给定一个函数f(x) = sin(x),求解f(x) = 0的根。
解答:对于这个问题,我们可以使用牛顿迭代法来求解方程f(x) = 0的根。
牛顿迭代法是一种通过不断逼近函数的根的方法,具体步骤如下:1. 选择一个初始近似值x0。
2. 计算函数f(x)在x0处的导数f'(x0)。
3. 计算下一个近似值x1 = x0 - f(x0) / f'(x0)。
4. 重复步骤2和步骤3,直到找到根的近似值。
对于函数f(x) = sin(x),我们可以选择初始近似值x0 = 1。
然后,我们可以计算f'(x0) = cos(x0) = cos(1) ≈ 0.5403。
数值分析习题第九章答案数值分析习题第九章答案第一节:引言数值分析是一门研究数值计算方法和算法的学科,广泛应用于科学、工程和金融等领域。
在数值分析的学习过程中,习题是非常重要的一部分,通过解答习题可以加深对理论知识的理解,并提高解决实际问题的能力。
本文将重点讨论数值分析习题第九章的答案,希望能为读者解决一些困惑。
第二节:习题一习题一要求计算给定函数的导数。
根据数值分析中的导数近似计算方法,我们可以使用中心差分公式来估计导数的值。
中心差分公式的表达式为:f'(x) ≈ (f(x+h) - f(x-h)) / (2h)其中,h为步长,通常取一个较小的值。
根据这个公式,我们可以计算出给定函数在特定点的导数值。
第三节:习题二习题二要求求解给定的非线性方程。
非线性方程的求解是数值分析中的重要问题之一。
常用的求解方法包括二分法、牛顿法、割线法等。
这些方法都是通过迭代来逼近方程的解。
例如,牛顿法是通过迭代的方式逼近方程的根。
具体步骤如下:1. 选择初始近似解x0;2. 根据方程的导数计算出切线的斜率;3. 计算切线与x轴的交点,得到新的近似解x1;4. 重复步骤2和步骤3,直到满足收敛条件为止。
通过牛顿法或其他求解方法,我们可以得到给定非线性方程的近似解。
第四节:习题三习题三要求求解给定的线性方程组。
线性方程组的求解是数值分析中的基本问题之一。
常用的求解方法包括高斯消元法、LU分解法、迭代法等。
例如,高斯消元法是通过逐步消元的方式将线性方程组转化为上三角形式,然后通过回代求解出未知数的值。
LU分解法是将系数矩阵分解为一个下三角矩阵L和一个上三角矩阵U,然后通过前代和回代求解出未知数的值。
通过这些求解方法,我们可以得到给定线性方程组的解。
第五节:习题四习题四要求求解给定的插值问题。
插值是数值分析中的重要问题之一,常用的插值方法包括拉格朗日插值法、牛顿插值法、样条插值法等。
例如,拉格朗日插值法是通过构造一个满足给定条件的多项式来逼近原函数。
第一周解答:π=0.31415926×10M=1|π-3.141|=0.0005926<1/2 ×10m−n=0.5 ×101−n≤0.5×10−2所以n=3|π-3.142|=0.0004074<1/2 ×10m−n=0.5 ×101−n≤0.5×10−3所以n=4即3.141作为π的近似值具有3位有效数字3.142 有4位解答:√3=1.73205081…=0.173205081…M=1|√3−x|≤0.5×101−n|n=2时0.5×101−n=0.051.73205-x≤0.05x≥1.68205x=1.68205|√3−x|≤0.5×101−n|n=3时0.5×101−n=0.0051.73205-x≤0.005x≥1.72705x=1.72705解答:2256=2128×2128=264×264×2128=232×232×264×2128=216×216×232×264×2128=2×2×22×24×28×216×232×264×2128共计算8次乘法第二周解答:因为在n取一定位数时,1/n过于小导致系统计算为0.因此计算机求和在一定位数以后其余的数字都是0,结果为一常数解答:由于y0=28没有误差,可见误差是由√783引起的,设x=27.982σ=x-√783利用已知的递推算法,y n=y n−1−√783100和实际计算中的递推公式Y n=Y n−1−x/100(Y0=y0)两公式相减,e(Y n)=Y n−y n=Y n−1−y n−1−x−√783100e(Y n)= e(Y n−1)- σ/100此为绝对误差因为σ=x-√783数值恒定不变,因此该递推过程稳定解答:(1)原式=2x2(1−2x)(1−x)(2)e x 在x=0处的泰勒展开式可得: e x =1+x +12!x 2+⋯1n!x 2+R n (x) 所以1−e x x=x+12!x 2+⋯1n!x2x=1+12!x 2+⋯1n!x n−1第三周解答:⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡→⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡→⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡61-12001-101-1131-11-301-101-11101112-2-211-11消元消元回代得解,;3,2,2321===x x x解答:1. 使用条件:当系数矩阵 A 的各阶顺序主子式非零时,顺序高斯消去法可以顺利进行;而一般只要系数矩阵 A 的行列式非零,列主元高斯消去法就可以顺利进行。
课后习题解答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(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(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。
数值分析参考答案1.4 习题解答或提示1、解:(1)>> a=[1 2 3 ;4 5 6 ]'a =1 42 53 6(2)>> b=[9;7;5;3;1]b =97531(3)>> c=b(2:4)c =753(4)>> d=b(4:-1:1)d =3579(5)>> e=sort(b)e =13579(6)>> f=[3:b']f =3 4 5 6 7 8 92、解:>> x=[7 4 3 ];y=[-1 -2 -3];(1)>> u=[y,x]u =-1 -2 -3 7 4 3 (2)>> u=[x,y]u =7 4 3 -1 -2 -33、解:sum=0;a=[4 -1 2 -8 4 5 -3 -1 6 -7]; for i=1 : length(a)if a(i)>0, sum=sum+a(i); endendsumsum =214、解:m=input('input an array:')input an array:[1 2 5;3 1 2;4 1 3]m =1 2 53 1 24 1 35、解:sum(m)ans =8 4 10>> max(m)ans =4 2 5>> min(m)ans =1 1 26、解:function y=fun_es(x)y=0.5.*exp(x./3)-x.^2.*sin(x);>> fun_es(3)ans =0.0891>> fun_es([1 2 3])ans =-0.1437 -2.6633 0.08917、提示:本题主要考查的是随机数生成函数rand的使用方法,以及选取种子数的方法之一:使用clock命令。
可以参照课本的例1.5来编写函数。
8、解:function y=fun_xa()x=input('input the value of x:');n=input('input the value of n:');y=1;for i=1:1:ny=y+x^i/factorial(i); end>> fun_xa()input the value of x :1 input the value of n :4ans =2.70832.4 习题解答1 解:E(lnx)=(ln ’E(x)=)(1x E x =xδ=Er(x) 2. 解 Er(x 2)=)(22x Er x xx ⨯=4% 3. 解:123451.1021,0.031,385.6,56.430,7 1.0x x x x x *****=====⨯分别有5 位,2位,4位,5位,2位有效数字4 解 4*1105.0)(-⨯=x E3*2105.0)(-⨯=x E1*3105.0)(-⨯=x E3*4105.0)(-⨯=x E=++)(*4*2*1x x x E +)(*1x E +)(*2x E )(*4x E =0.00105))()((*4*2x E x E E =)()()(*42*4*2*4*2x E x x x x E -5. 解 V=334r π Er(v)=)(//x Er V x dx dV ⨯⨯=3Er(x)%1)(3≤x Er%33.0)(≤x Er6. 解 7830100-=Y Y)783()(100E Y E ==0.00057.解 x 1,2=24561122-±=56783±21,2105.0)x (-⨯=E 2105.0)783(-⨯=E98.27783≈x 1,2=83.98 或 28.02 8.略。
数值分析试题 2006.12一、计算下列各题:(每题5分,共50分)1.给出用3.141近似π的绝对误差限、相对误差限和有效数字。
2.设⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=3421A ,求)(A ρ和∞)(A Cond 。
3.设⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=104b a A ,问b a ,取何值时存在分解式T GG A =?并求出2==b a 时的分解式。
4.已知2.7是e (自然对数的底)的近似值,用Newdon 迭代法求e 具有8位有效数字的近似值。
5.设]2,0[)(4C x f y ∈=,且0)1(,0)2(,1)1(,2)0(='=-==f f f f ,试求)(x f 的三次插值多项式)(3x H ,并写出余项)()()(33x H x f x R -=。
6试求形如2bx a y +=的拟合曲线。
7.求区间[-1,1]上权函数为2)(x x =ρ的正交多项式)(0x p ,)(1x p 和)(2x p 。
8.确定参数210,,A x A ,使求积公式⎰'++≈10210)0()(31)0()(f A x f f A dx x f 具有尽可能高的代数精度,并问代数精度是多少?9.已知函数)(x f 在区间[0,3]上满足条件1)0(=f ,0)1(=f ,2)2(=f ,1)3(=f ,6)0(-=''f ,66)3(-=''f 的三次样条插值函数)(x S 在区间[0,1]上为13323++-x x x ,求)(x S 在区间[1,2]上的表达式。
10.求解初值问题⎩⎨⎧=≤≤='2)1(21sin y x x y y 的改进Euler 方法是否收敛?为什么?二、(13分)已知线性方程组⎪⎩⎪⎨⎧=+-=++-=++032221321321321x x x x x x x x x(1)写出SOR 法迭代格式;(2)讨论SOR 法(1=ω)的收敛性;三、(12分)证明方程2=+x e x 有唯一正根α,并建立一个收敛的简单迭代法(,...2,1,0,)(1==+k x x k k ϕ),说明收敛性和收敛阶。