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数值分析第一章基础知识优秀课件

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数值分析学习课件

数值分析学习课件

§2.正交多项式
性质3. n次多项式 P (x)有n个互异实根，且全部(a, b)内。 n 性质4.设 P (x)的n个实根为x1 , x2 ,..., xn P + 1 (x) 的n+1 ，n n 个实根为 x1 , x2 ,..., xn1 ，则有
a x1 x1 x 2 x2 ...
{ j(x) = e kj x , ki kj } 对应指数多项式 /* exponential
polynomial */
§1.函数逼近的基本概念
定义 权函数：
①
离散型 /*discrete type */
根据一系列离散点 ( xi , yi ) (i 1, ... , n) 拟合时，在每一误
Pk(x)
kl kl
由 P0 1, P1 x 有递推 (k 1) Pk 1 (2k 1) xP kPk 1 k
k
0
1
2 3
P0 ( x) 1 P ( x) x 1
P2 ( x ) =
4
1 P3 ( x ) = (5 x3 - 3x) 2 1 P4 ( x ) = (35 x 4 - 30 x 2 + 3) 8
第三章
函数逼近
/* Approximation Theory */
第一讲
§1.函数逼近的基本概念
§2.正交多项式
§1.函数逼近的基本概念
已知 x1 … xm ; y1 … ym, 求一个简单易算的近 m 似函数 P(x) f(x) 使得 | P ( xi ) yi |2 最小。
i 1
已知 [a, b]上定义的 f(x)，求一个简单易算的 b 近似函数 P(x) 使得 a [ P( x) f ( x)]2 dx 最小。

数值分析ppt

数值分析ppt

例如：建立积分
1 xn
In
dx 0 x5
n 0,1, , 20
的递推关系式，研究它的误差传递。
解：由
In 5In1
1
xn
5xn1 dx
0 x5
1 xn1dx 1
0
n
和
I0
1 1 dx ln 6 ln 5 0 x5
可建立递推公式
1 In 5In1 n
n 1, 2, , 20
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在四中误差中，模型误差和观测误差是客 观存在的，截断误差和舍入误差是由计算方法和 计算工具引起的，我们在研究数学问题的数值解 法时，主要是分析讨论计算方法的截断误差和舍 入误差。
例如 在计算机上计算级数
sin x x 1 x3 1 x5 1 x7 3! 5! 7!
取前三项计算 sin x 的近似值
e*( y) y*
( f )* x1
x1* y*
er*
(
x1)
(
f x2
)*
x2* y*
er*(x2 )
（2）
利用（1）、（2）两式，可以得到两数 和、差、积、商的绝对误差与相对误差传播 的估计式.
e* (x1 x2 ) e* (x1) e*(x2 )

数值分析课件1

数值分析课件1

提出数值问题
数值问题是指有限个输入数据（问题 的自变量、原始数据）与有限个输出数据 （待求解数据）之间函数关系的一个明确 无歧义的描述。这正是数值分析所研究的 对象。
数值问题举例
dy = x +y2 dx y ( 0) = y 0 x ∈ [0, 1]
是用一阶常微分方程初值问题表示的 数学模型，要求无穷多个输出，因而它不是 数值问题 。但当我们要求出有限个点处函 数值的近似值时，便成为一数值问题。
设计高效可靠的算法
计算方法的任务之一就是提供求得数值问 题近似解的方法—算法。
算法：指把对数学问题的解法归结为只有 加、减、乘、除等基本运算，并确定运算次序 的完整而准确的描述。
算法的可靠性：算法的可靠性包括算法的收 敛性、稳定性、误差估计等几个方面。这些是
数值分析研究的第二个任务。
一个算法在保证可靠的大前提下再评价其 优劣才是有价值的。 算法的优劣评价：可靠算法的优劣，应该考 虑其时间复杂度（计算机运行时间）、空间 复杂度（占据计算机存储空间的多少）以及 逻辑复杂度（影响程序开发的周期以及维护 ）。这是数值分析研究的第三个任务。
e − e = (e − en ) + (en − e)
* *
二、误差的度量
1) 2) 3) 4)
绝对误差 相对误差 有效数字 各种度量之间的关系
1. 绝对误差

绝对误差定义：近似值减准确值
* ∆
x − x= e( x * ) * * e ( x ) 在不引起混淆时， 简记 为 e 。
• 绝对误差限：
位有效数字。如 A = sin 29 20′ = 0.4900 设其近似值a=0.484，其相对误差为：
0.4900 − 0.484 1 = 0.012397 < 0.0125 = × 101− 2 0.484 2× 4

数值分析课件

数值分析课件

n=20 需要运算 多少次？
➢ 存贮量 ➢ 逻辑结构
n=100?
§2 误差来源与误差分析的重要性
一、误差的来源与分类
➢ 从实际问题中抽象出数学模型—— 模型误差
例:质量为m的物体，在重力作用下,自由下落， 其下落距离s 与时间t 的关系是：
m
d 2s dt2
mg
其中 g 为重力加速度。
➢ 通过测量得到模型中参数的值—— 观测误差
S2 计算 D a11a22 a21a12
S3 如果 D 0
则输出原方程无解或有无穷多组解的信息;
否则 D 0
x1
a22b1 a12b2 D
S4 输出计算的结果
x1, x2
x2
a11b2 a21b1 D
开始
输入
a11, a12 , a21, a22 , b1 , b2
D=a11a22-a12a21
（1）如果 D 0，则令计算机计算
x1 b1a22 b2a12 D , x2 b2a11 b1a21 D
输出计算的结果x1，x2。
（2）如果D= 0，则或是无解，或有无穷多组解。
令 D a11a22 a21a12
通过求解过程，可以总结出算法步骤如下：
S1 输入 a11, a12, a21, a22,b1,b2
➢ 求近似解 —— 方法误差 (截断误差）
例如，当函数 f 用 xTaylor多项式
Pn x
f
0
f 0
x 1!
f 0 x2
2!
f (n) 0 xn
n!
近似代替时，数值方法的截断误差是
（ 在 与x0之间）。
Rn x
f
x Pn x

数值分析 李庆扬ppt课件

数值分析 李庆扬ppt课件
x
x xA xA
➢ 定义2.2 绝对误差界、相对误差界
若 x ，x则A 称 为A绝对误差界，简称 误A 差界
称 为A 相对误差界, 记为 . xA
r
；.
数值分析14
数值分析
➢定义2.3 有效数字 /* significant digits */
用|为x科有 学nx计A 位|数 有（法0效即.，5数 记的字10截，k 取精n按确x A 四到 舍 五（a。1 n入其0 k 规中 则0 ）.a ）1 ，a . 则2 若称a n
离散集合（部分有理数），此集合的数称为机器数.
浮点数：
这种允36许.83小=数0.3点68位3×置1浮02动=0的.03表68示3×法1称03为数的 浮点形式。
机器数 x 的二进制浮点形式为: 尾数
x 2k0 .12 t
阶
其中， k 12 s(j { 0 ,1 } )
阶的位数
；.
数值分析19
数值分析
促使一些边缘学科的相继出现： 计算数学,计算物理学,计算力学,计算化学,计算生物学, 计算地质学,计算经济学,等等
；.
4 数值分析
数值分析
实际问题
建立数学模型
数值分析提出算法
程序 设计
分析结果并对实际问题进行解释说明
编程上机计算
在建立了数学模型之后，并不能立刻用计算机直接求解，还必须寻找用计算机计算这 些数学模型的数值方法，即将数学模型中的连续变量离散化，转化成一系列相应的算法步 骤，编制出正确的计算程序，再上机计算得出满意的数值结果。
略去高阶项：
A A f( x 1 ,,x n ) f( x 1 ,,x n )
n j1
f
(x) xj

数值分析 第一章 基础知识

数值分析 第一章 基础知识

郑州大学研究生课程（2010-2011学年第一学期）课程主要内容课程主题 讨论如何构造高效适用的计算机数值算法，来求 解科学与工程中的数值计算问题。

课程内容 各类数值算法的构造、理论评价及程序实现。

数值分析 Numerical Analysis任课教师：万建军 wanjj@Department of Mathematics of Zhengzhou University （郑州大学数学系）算法和误差分析； 数据代数插值； 数据拟合； 数值微分和数值积分； 解线性代数方程组的直接法和迭代法； 非线性方程和非线性方程组解法； 常微分方程初值问题的数值解法； 计算工具C/Matlab和Mathematica；3/68 郑州大学2010-2011学年研究生课程 数值分析 Numerical Analysis2/68郑州大学2010-2011学年研究生课程 数值分析 Numerical Analysis预备知识 微积分和常微分方程； 线性代数； 数值计算程序设计 （C/Matlab和Mathematica）第一章 基础知识§1.1 §1.2 §1.3 §1.4 §1.5 §1.6 §1.7 §1.85/68§1.1 计算—第三种科学方法“当今，科学活动可分为三种:理论、实验和计算。

定义计算科学最好是 通过比较它的核心活动和实验及理论的核心活动。

试验科学家从事于测 量和设计科学设备及利用这些设备去进行测量，致力于可控、可重复试 验的设计以及分析这些试验的误差；理论科学家研究实验数据之间的关 系、这些关系满足的原理（如牛顿定律、对称性原理等）及把这些原理 运用到具体特殊情形所需的数学概念和技术；计算科学家构造求解科学 问题的计算方法，把这些方法软件化，设计和进行试验，分析这些数值 试验的误差。

他们研究计算方法的数学特征，通过计算揭露所求解科学 问题的基本性质和规律。

清华第五版数值分析第1章课件

清华第五版数值分析第1章课件

|
er*
|
1 2 x1
10n1

1 24
10n1

0.1%
n=4
2019/12/14
© Wuhan University Confidential
20
数值运算的误差估计
四则运算，设x1, x2为准确值, x1*, x2*为近似值，则误差限：
*(x1* x2*) *(x1*) *(x2*),
提出问题
x,
ax,
ln x,
Ax

b,
b
d
f (x)dx,
a
f ( x), dx
......
近似解
2019/12/14
计算机
© Wuhan University Confidential
计算方法
方法 可行
2
• 方法可行性分析包含以下内容： 1.计算速度。 例 如,求解一个20 阶线性方
程组,用消元法需3000 次乘法运 算;而用克莱姆法则要进行20 10 7 . 9 ×次运算,如用每秒1 亿次乘法运 算的计算机要30 万年。
2.存储量。 大型问题有必要考虑。
3.精度。
2019/12/14
© Wuhan University Confidential
3
误差来源
• 模型误差 • 方法误差 • 观测误差 • 舍入误差
2019/12/14
© Wuhan University Confidential
4
来源一 : 模型误差
• 模型误差:在建立数学模型过程中,不可能将 所有因素均考虑,必然要进行必要的简化,这 就带来了与实际问题的误差。
提问：数值分析是做什么用的？

数值分析全册完整课件

数值分析全册完整课件
似算法的收敛性和数值稳定性； 要有好的计算复杂性，节省时间及存储量； 有数值实验，证明算法有效。
算法基本结构：顺序，分支，循环
算法描述：程序或流程图
常采用的处理方法：
构造性方法 离散化方法 递推化方法 迭代法 近似替代方法 以直代曲法 化整为零的处理方法 外推法
数学基础：
微积分的若干定理： 罗尔定理和微分中值定理； 介值定理及推论； 泰勒公式（一元、二元）； 积分中值定理；
设y=f(x)为一元函数，自变量准确值x*，对应函数准确 值y*=f(x*)，x误差为e(x)，误差限为ε(x)，函数近似值 误差e(y)，误差限为ε(y)。则（可由Taylor公式推得）
( y) | f '(x) | (x)
r
(
y)
|
xf |f
'(x) (x) |
|
r
(
x)
对于多元函数 z f (x1, x2 ,, xn )
定义1.1 设x*为某一数据的准确值，x为x*的一个近 似值，称e(x)=x-x*(近似值－准确值)为近似值x的绝对 误差，简称误差。
e(x) 可正可负，当e(x) >0时近似值偏大，叫强近似值；当e(x) <0时近似值偏小，叫弱近似值。
由于x*通常无法确定，只能估计其绝对误差值 不超过某整数ε(x)，即
设准确值
z* f (x1*, x2*,, xn* )
由多元函数Taylor公式，可得误差估计：
n
(z)
k 1
f xk
(xk )
相对误差限为：
r (z)
n k 1
xk
f xk
r (xk )
z
2. 算术运算的误差估计：

数值分析第一章

数值分析第一章

(3) 有好的计算复杂性：
节省时间（时间复杂性）和计算机存储空间 （空间复杂性）
(4) 要有数值实验。
通过数值实验证明是有效的.
研究的内容 1 非线性方程与方程组的数值方法；(第2、5章)
2 线性方程组的数值方法；(第3、4章)
3 插值与数值逼近；(第6、7章) 4 数值积分与数值微分；(第8章) 5 微分方程的数值解法. (第9章) 6 特征值与特征向量的计算. (第10章)
f ( x ) tan( x ) 1 2 f ( x ) 1 tan ( x) 2 cos ( x ) x * f ( x*) 1 Cp x* tan( x*) f ( x*) tan( x*)
1 | x x | 10m n , 2

称 x 有n位有效数字.

例：按四舍五入原则将下列各数保留到5位有 效数字：187.9325, 0.03785551, 8.000033. 解：
187.9325 187.93 0.03785551 0.037856 8.000033 8.0000
1 10 ( n1) 2(a1 1)
(a1 1) 10
1 10m n 2

m 1
所以 x 至少具有n位有效数字.
定理１说明有效数字越多，相对误差限越小. 例 要使 20 的近似值的相对误差限小于0.1% 要取几位有效数字？ 解 假设取n位有效数字，由定理1可知
从而 即
x 0.5 x x 0.5,
70 0.5 x 70 0.5, x [69.5,70.5].


或
设某量的准确值为x, x 是x的近似值， 定义： * er 为 x 的相对误差，若 e 为 x 的绝对误差，

《数值分析教程》课件

《数值分析教程》课件
总结词
一种适用于大规模计算的数值方法
详细描述
谱方法适用于大规模计算，通过将问题分解为较小的子问 题并利用多线程或分布式计算等技术进行并行计算，可以 有效地处理大规模的计算任务。
感谢您的观看
THANKS
具有简单、稳定和可靠的优点。
05
数值积分与微分
牛顿-莱布尼兹公式
要点一
总结词
牛顿-莱布尼兹公式是数值积分中的基本公式，用于计算定 积分。
要点二
详细描述
牛顿-莱布尼兹公式基于定积分的定义，通过选取一系列小 区间上的近似值，将定积分转化为一系列小矩形面积之和 ，从而实现了数值积分。
复化求积公式
总结词
算机实现各种算法，为各个领域的科学研究和技术开发提供了强有力的支持。
数值分析的应用领域
总结词
数值分析的应用领域非常广泛，包括科学计算、工程 、经济、金融、生物医学等。
详细描述
数值分析的应用领域非常广泛，几乎涵盖了所有的科学 和工程领域。在科学计算方面，数值分析用于模拟和预 测各种自然现象，如气候变化、生态系统和地球科学等 。在工程领域，数值分析用于解决各种复杂的工程问题 ，如航空航天、机械、土木和电子工程等。在经济和金 融领域，数值分析用于进行统计分析、预测和优化等。 在生物医学领域，数值分析用于图像处理、疾病诊断和 治疗等。总之，数值分析已经成为各个领域中不可或缺 的重要工具。
03
线性方程组的数值解法
高斯消去法
总结词
高斯消去法是一种直接求解线性方程组的方法，通过一系列 行变换将系数矩阵变为上三角矩阵，然后求解上三角方程组 得到解。
详细描述
高斯消去法的基本思想是将系数矩阵通过行变换化为上三角 矩阵，然后通过回带求解得到方程组的解。该方法具有较高 的稳定性和精度，适用于中小规模线性方程组的求解。

课件-数值分析(第五版)1-3章

课件-数值分析(第五版)1-3章
2017/3/12
x x
f ( x) f ( x* ) f ( x)
x x

xf ( x) f ( x)
C p 10 即认为是病态
f ( x) x n
9 第1章 数值分析与科学计算引论
研究对象 作用特点
数值计算 误差
误差分析 避免危害
数值计算 算法设计
数学软件
2. 算法的数值稳定性 定义3 一个算法如果输入数据有误差，而在计算过程中舍入误 差不增长，则称此算法是数值稳定的，否则称此算法为不稳定 的。 例1.1：P.９ I n e
x 0.003
y 1
2017/3/12

1000
1.00314 , y * 1.003
6 第1章 数值分析与科学计算引论
研究对象 作用特点
数值计算 误差
误差分析 避免危害
数值计算 算法设计
数学软件
注: 有效位数与小数点后有多少位无关； m相同情况下，有效位数越多，误差限越小； 相对误差及相对误差限是无量纲的，绝对误差及误差限是有量纲的。
数值计算 算法设计
数学软件
1.1 数值分析的对象、作用与特点
1 研究对象
用计算机求解数学问题的数值计算方法、理论及软件实现
实际问题 数学模型 数值计算方法 程序设计（数学软件） 上机计算求出结果
应用数学
计算数学即数值分析
数值分析（计算方法） 插值与函数逼近（2、3）数值微分与数值积分（4） 的研究对象
第一章习题
1, 5,７,12,1４
谢
谢 !
2017/3/12
14 第1章 数值分析与科学计算引论
第2章 插值法
引言
拉格朗日（Lagrange）插值 均差与牛顿（Newton）插值 埃尔米特（Hermite）插值 分段低次插值 三次样条插值

数值分析 第1章

数值分析 第1章
13 14
3．计算复杂性尽可能小 从实际需要出发，我们还需要考虑计算量的大小， 即所谓计算复杂性问题。它由以下两个因素决定的： 使用中央处理器 CPU）的时间，主要由四则运算 使用中央处理器（ 的时间 主要由四则运算 的次数决定； 占用内存储器的空间，主要由使用的数据量来决 定。
4．要有数值化结果 数值计算的许多方法是建立在离散化的基础上进 行的， 其解决问题的最终结果不是解析解而是数值近似 解。对于给定的数学模型，采用不同的离散手段可以导 致不同的数值方法，应该通过计算机进行数值试验，进 行分析、比较来选定算法。 对新提出的算法，有的在理论上虽然还未证明其 收敛性，但可以从具体试验中发现其规律，为理论证明 提供线索。
x2 =
−b − b 2 − 4ac 2c = 2a −b + b 2 − 4ac
9
来严重影响 应尽量避免 来严重影响，应尽量避免。 例3
，
在 4 位浮点十进制数下，用消去法解线性方程
⎧0.00003 x1 − 3 x 2 = 0.6 ⎨ x1 + 2 x 2 = 1 . ⎩
组
2 ×10 =1 . 109 + 109
§1.1
预备知识
一、集合
把一些确定的彼此不相同的事物汇集在一起成为一 个整体，称为集合。 表示方法：描述法；列举法。 分类：有限集；无限集（可列集，不可列集） 。
9
10
可列集（可数集） ： 设 A 是无限集，若 A 中的一切元素可以用自然数 编号（即 A 与自然数集 N 一一对应） ，使 A 写成 A={ A { a1 , a2 , a3 ,L an ,L },则称 A 为可列集 （或可数集） 。 否则，称为不可列集。 如：有理数集是可列集，数列构成的集合是可列 集；无理数集、[0，1]中的全体实数构成的集合是不 可列集。

数值分析第一章

数值分析第一章

n
xi2 ,
i 1
||
x
||
max
1in
|
xi
|
则 || ||1 , |和| ||2 都|是| |向| 量范数.
2 矩阵的范数
❖定义 矩阵的范数是刻画矩阵大小的量, 又叫 矩阵的模.
❖定义 Rnn上的实值函数‖·‖叫矩阵范数, 如果对 Rnn中任意的矩阵 A 和 B, 均满足下列 4 个条件:
复习
§1.3 向量与矩阵的范数
1 向量的范数ຫໍສະໝຸດ ❖定义 向量的范数是刻画向量大小的量, 又
叫向量的模.
❖定义 Rn 上的实值函数 || ·|| 称为向量范数， 如果对任意的 x, y∈Rn, 它均满足下列条件:
(1)正定性: || x ||,且0 x 0;|| x || 0
(2)齐次性:对 k ,有R
(1) A 0, 且 A 0 A 0; (2) k R, kA k A ; (3) A B A B ; (4) AB A B ;
矩阵范数与向量范数的相容性
❖定义 给定向量范数||·||和矩阵范数||·||, 如果对
任意的向量 xRn和任意的矩阵 ARn×n,它们总
满足
Ax A x ,
则称所给的矩阵范数与向量范数是相容的。
❖定理1.3 设在 Rn 中给定一种向量范数, 对任
意的矩阵 ARn×n，下式 (1.2)中定义的函数
是一种矩阵范数,并且它与给定的向量范数是
相容的.
单位球上的 最大像值
A max Ax || x ||1
(1.2)
|| kx ||;| k | || x ||
(3)三角不等式: || x y || || x.|| || y ||

《数值分析》第一章 数值计算中的误差

《数值分析》第一章 数值计算中的误差

值，其绝对误差限等于该近似值末位的半个单位。
14
§2 舍入方法与有效数字
2.2 舍入方法
2.2.2四舍五入法
• 例：设a=-2.18和b=2.1200是分别由准确值x和y 经过四舍五入而得到的近似值，问: a、b的绝 对误差限、相对误差限各是多少？
解： (a) 0.005 0.5 102
(b) 0.00005 0.5104
n位
≤ 0 . 0 … 0 999... < 0 . 0 … 0 1=1×10－n
n位
n-1位
• 截断法产生的绝对误差限不超过近似数a最末位 的1个单位。
11
§2 舍入方法与有效数字
2.2 舍入方法
2.2.2四舍五入法
• 四舍情况，
A=a0 a1 … am . am+1 … am+n
• 当am+n+1 =0,1,2,3,4时，
4
§2 舍入方法与有效数字
5
§2 舍入方法与有效数字
2.1 绝对误差与相对误差
• 近似数a的绝对误差 ， 简称误差 设a是精确值A的近似值，
=a－A
• 绝对误差限 ||=|a－A|<(上界)
• 由上式可推知 a－ <A<a+，也可表示为A=aAFra biblioteka-a
a+
6
§2 舍入方法与有效数字
2.1 绝对误差与相对误差
• 相对误差 ： 绝对误差与精确值之比 =/A。 • 实际计算/a。
代替后误差
a A 1 2
A a Aa
Aa
• 相对误差限 ||=|/a |< /|a|＝ (上界)
• 绝对误差是有量纲的量，相对误差没有量纲,有时 亦用百分比、千分比表示。

数据分析-第一章-PPT课件

数据分析-第一章-PPT课件

均值 方差
1 n x xi n i 1
1 n 2 S (x x ) i n 1i 1
2
标准差
变异系数
S S
2
S CV100 (%) x
偏度与峰度
偏度与峰度是刻画数据的偏态、尾重程度的度量。它们 与数据的矩有关。数据的矩分为原点矩与中心矩。 k阶原点矩
k E ( x ) 总体中心矩（k阶） k
总G2 4 3
总体数字特征和样本数字特征
根据统计学的结果，样本数字特征是相应的 总体数字特征的矩估计。当总体数字特征存在时 ，相应的样本数字特征是总体数字特征的相合估 计，从而当n较大时，有
1 n k vk xi n i 1
1 k u n ( x x ) k i n i 1
K阶中心矩
s
偏度与峰度
偏度
2 n n u n 3 3 g ( x x ) 1 i 3 3 ( n 1 )( n 2 ) s ( n 1 )( n 2 ) s i 1
2 x 73 . 660 S 15 . 524 S 3 . 940
CV 5 . 349 g 0 . 061 g 0 . 034 1 2
偏度、峰度的绝对值皆较小，可以认为数据是来 自正态总体的样本.
例3
某厂的某种悬式绝缘子机 电破坏负荷试验数据（单 位：吨）分组表示如表， 计算这批分组数据的均值 、方差、标准差、变异系 数、偏度、峰度。 组段 5.5～6.0 6.0～6.5 6.5～7.0 7.0～7.5 7.5～8.0 8.0～8.5 8.5～9.0 9.0～9.5 组中值 5.75 6.25 6.75 7.25 7.75 8.25 8.75 9.25 组频数 4 3 15 42 49 78 50 31

数值分析PPT课件

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03
数值分析的方法和技巧广泛应用于科学计算、工程、经 济、金融等领域。
主题的重要性
随着计算机技术的不断发展， 数值计算已经成为解决实际问 题的重要手段。
数值分析为各种数学问题提供 了有效的数值计算方法和技巧， 使得许多问题可以通过计算机 得以解决。
掌握数值分析的知识和方法对 于数学建模、科学计算、数据 分析等领域具有重要意义。
意义。
未来数值分析的发展方向
随着计算机技术的不断发展，数值分析 将更加依赖于计算机实现，因此数值算 法的优化和并行化将是未来的重要研究
方向。
随着大数据时代的到来，数值分析将更 加注重对大规模数据的处理和分析，因 此数据科学和数值分析的交叉研究将成
为一个新的研究热点。
随着人工智能和机器学习的发展，数值 分析将更加注重对非线性、非平稳问题 的处理，因此新的数值算法和模型将不
数值积分和微分
矩形法
将积分区间划分为若干个小的矩形区域，求 和得到近似积分值。
辛普森法
梯形法
利用梯形公式近似计算定积分，适用于简单 的被积函数。
利用三个矩形区域和一个梯形区域的面积近 似计算定积分。
02
01
高斯积分法
利用高斯点将积分区间划分为若干个子区间， 通过求和得到近似积分值。
04
03
矩阵的特征值和特征向量
数值分析ppt课件
目录
• 引言 • 数值分析的基本概念 • 数值分析的主要算法 • 数值分析的误差分析 • 数值分析的实例和应用 • 结论
01
引言
主题简介
01
数值分析是数学的一个重要分支，主要研究如何利用数 值计算方法解决各种数学问题。
02
它涉及到线性代数、微积分、微分方程、最优化理论等 多个数学领域。
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16 周二 3课时 第八章 常微分方程初值问题数值解法[1] 17 周二 3课时 第八章 常微分方程初值问题数值解法[2] 18 周二 3课时 习题课 19 周二 3课时 总复习
注：数值算法演示主要用Matlab和C语言实现，有时采用
Mathematica
实8/7现6 。课郑后州实大验学题201可4-用20任15何学年一硕种士计研算究生工课具程完成数值。分析 Numerical Analysis
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郑州大学2014-2015学年硕士研究生课程 数值分析 Numerical Analysis
预备知识
➢ 微积分和常微分方程； ➢ 线性代数； ➢ 数值计算程序设计
（C/Matlab和Mathematica）
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郑州大学2014-2015学年硕士研究生课程 数值分析 Numerical Ana.1 教学内容时间安排
周次 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
课次 周二 周二 周二 周二 周二 周二 周二 周二 周二 周二
课时 3课时 3课时 3课时 3课时 3课时 3课时 3课时 3课时 3课时 3课时
教学内容 第一章 基础知识 第二章 代数插值[1] 第二章 代数插值[2] 第三章 数据拟合的最小二乘法[1] 第三章 数据拟合的最小二乘法[2] 第四章 数值微分与数值积分[1] 第四章 数值微分与数值积分[2] 习题课 第五章 解线性代数方程组的直接法[1] 第五章 解线性代数方程组的直接法[2]
参考教材
教材
李庆扬,王能超,易大义.数值分析(第五版).北京:清华大学出版社,2008 李清善，宋士仓. 数值方法. 郑州：郑州大学出版社，2007.
参考资料
1.关治，陈景良. 数值计算方法. 北京：清华大学出版社，1990. 2.周铁，徐树方等. 计算方法. 北京：清华大学出版社，2006. 3.徐翠微，孙绳武. 计算方法引论. 北京：高等教育出版社，2005. 4.John H.Mathews, Kurtis D.Fink. 数值方法(MATLAB版). 北京：电子
工业出版社，2005. 5.徐士良. 数值分析与算法. 北京：机械工业出版社，2007. 6.葛哲学.精通Matlab.北京：电子工业出版社，2008. 7.任玉杰.数值分析及其MATLAB实现.北京：高等教育出版社,2007.
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郑州大学2014-2015学年硕士研究生课程 数值分析 Numerical Analysis
课程教学活动和计划
1.8.1 电子教案和课后习题
请登录163邮箱
账户：zzumoe@
密码：zzumoe2014(请不要修改)
下载电子教案、算法实现代码及课后习题。
1.每周周一上传本周课程电子教案，每周周三上传本周课程的算 法实现代码。每章学习完成上传本周习题。
诺贝尔奖获得者、计算物理学者Wilson教授
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郑州大学2014-2015学年硕士研究生课程 数值分析 Numerical Analysis
课程主要内容
➢ 算法和误差分析； ➢ 数据代数插值； ➢ 数据拟合； ➢ 数值微分和数值积分； ➢ 解线性代数方程组的直接法和迭代法； ➢ 非线性方程和非线性方程组解法； ➢ 常微分方程初值问题的数值解法； ➢ 计算工具C/Matlab和Mathematica；
数值分析第一章基 础知识
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郑州大学2014-2015学年硕士研究生课程 数值分析 Numerical Analysis
计算的目的不在于数据，而在于洞察事物。 －－理查德·哈明
The purpose of computing is insight，not numbers. －－Richard Wesley Hamming
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§1.1 计算—第三种科学方法
“当今，科学活动可分为三种:理论、实验和计算。定义计算科学最好是 通过比较它的核心活动和实验及理论的核心活动。试验科学家从事于测 量和设计科学设备及利用这些设备去进行测量，致力于可控、可重复试 验的设计以及分析这些试验的误差；理论科学家研究实验数据之间的关 系、这些关系满足的原理（如牛顿定律、对称性原理等）及把这些原理 运用到具体特殊情形所需的数学概念和技术；计算科学家构造求解科学 问题的计算方法，把这些方法软件化，设计和进行试验，分析这些数值 试验的误差。他们研究计算方法的数学特征，通过计算揭露所求解科学 问题的基本性质和规律。”
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理查德·哈明 美国工程院院士,1968年图灵奖得主。
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各应用学科的共性问题
➢ 课程主题
讨论如何构造高效适用的计算机数值算法，来 解科学与工程中的数值计算问题。
➢ 课程内容
各类数值算法的构造、理论评价及程序实现。
备注
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郑州大学2014-2015学年硕士研究生课程 数值分析 Numerical Analysis
课程教学活动和计划
1.8.1 教学内容时间安排
周次 课次 课时
教学内容
备注
12 周二 3课时 第六章 解线性代数方程组的迭代法[1] 13 周二 3课时 第六章 解线性代数方程组的迭代法[2]
14 周二 3课时 第七章 非线性方程的数值解法[1] 15 周二 3课时 第七章 非线性方程的数值解法[2]
2.请结合教材及电子教案课前预习教学内容，课后及时复习并调 试算法代码，完成习题。
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第一章 基础知识
§1.1 计算—第三种科学方法 §1.2 计算机算法及其评价 §1.3 浮点数系 §1.4 误差的基本概念 §1.5 数值算法的稳定性 §1.6 计算工具 §1.7 参考教材 §1.8 课程教学活动和计划