数值分析大作业

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数值分析大作业一

数值分析大作业一

数值分析大作业一一、算法设计方案1、求λ1和λ501的值:思路:采用幂法求出按模最大特征值λmax,该值必为λ1或λ501,若λmax小于0,则λmax=λ1;否则λmax=λ501。

再经过原点平移,使用幂法迭代出矩阵A-λmax I的特征值,此时求出的按模最大特征值即为λ1和λ501的另一个值。

2、求λs的值:采用反幂法求出按模最小的特征值λmin即为λs,其中的方程组采用LU分解法进行求解。

3、求与μk最接近的特征值:对矩阵A采用带原点平移的反幂法求解最小特征值,其中平移量为:μk。

4、A的条件数cond(A)=| λmax/λmin|;5、A的行列式的值:先将A进行LU分解,再求U矩阵对角元素的乘积即为A 行列式的值。

二、源程序#include<iostream>#include<iomanip>#include<math.h>#define N 501#define E 1.0e-12 //定义精度常量#define r 2#define s 2using namespace std;double a[N];double cc[5][N];void init();double mifa();double fmifa();int max(int aa,int bb);int min(int aa,int bb);int max_3(int aa,int bb,int cc);void LU();void main(){double a1,a2,d1,d501=0,ds,det=1,miu[39],lamta,cond;int i,k;init();/*************求λ1和λ501********************/a1=mifa();if(a1<0)d1=a1; //若小于0则表示λ1的值elsed501=a1; //若大于0则表示λ501的值for(i=0;i<N;i++)a[i]=a[i]-a1;a2=mifa()+a1;if(a2<0)d1=a2; //若小于0则表示λ1的值elsed501=a2; //若大于0则表示λ501的值cout<<"λ1="<<setiosflags(ios::scientific)<<setprecision(12)<<d1<<"\t";cout<<"λ501="<<setiosflags(ios::scientific)<<setprecision(12)<<d501<<endl;/**************求λs*****************/init();ds=fmifa();cout<<"λs="<<setiosflags(ios::scientific)<<setprecision(12)<<ds<<endl;/**************求与μk最接近的特征值λik**************/cout<<"与μk最接近的特征值λik:"<<endl;for(k=0;k<39;k++){miu[k]=d1+(k+1)*(d501-d1)/40;init();for(i=0;i<N;i++)a[i]=a[i]-miu[k];lamta=fmifa()+miu[k];cout<<"λi"<<k+1<<"\t\t"<<setiosflags(ios::scientific)<<setprecision(12)<<lamta<<en dl;}/**************求A的条件数**************/cout<<"矩阵A的条件式";cond=abs(max(abs(d1),abs(d501))/ds);cout<<"cond="<<setiosflags(ios::scientific)<<setprecision(12)<<cond<<endl;/**************求A的行列式**************/cout<<"矩阵A的行列式";init();LU();for(i=0;i<N;i++){det*=cc[2][i];}cout<<"det="<<setiosflags(ios::scientific)<<setprecision(12)<<det<<endl;system("pause");}/**************初始化函数,给a[N]赋值*************/void init(){int i;for(i=1;i<=501;i++)a[i-1]=(1.64-0.024*i)*sin((double)(0.2*i))-0.64*exp((double)(0.1/i)); }/**************幂法求最大绝对特征值**************/double mifa(){int i,k=0;double u[N],y[N]={0},b=0.16,c=-0.064,Beta_=0,error;for(i=0;i<501;i++)u[i]=1; //令u[N]=1for(k=1;k<2000;k++) //控制最大迭代次数为2000{/***求y(k-1)***/double sum_u=0,gh_sum_u;for(i=0;i<N;i++){sum_u+=u[i]*u[i]; }gh_sum_u=sqrt(sum_u);for(i=0;i<N;i++){y[i]=u[i]/gh_sum_u;}/****求新的uk****/u[0]=a[0]*y[0]+b*y[1]+c*y[2];u[1]=b*y[0]+a[1]*y[1]+b*y[2]+c*y[3]; //前两列和最后两列单独拿出来求中D间的循环求for(i=2;i<N-2;i++){u[i]=c*y[i-2]+b*y[i-1]+a[i]*y[i]+b*y[i+1]+c*y[i+2];}u[N-2]=c*y[N-4]+b*y[N-3]+a[N-2]*y[N-2]+b*y[N-1];u[N-1]=c*y[N-3]+b*y[N-2]+a[N-1]*y[N-1];/***求beta***/double Beta=0;for(i=0;i<N;i++){Beta+=y[i]*u[i];}//cout<<"Beta"<<k<<"="<<Beta<<"\t"; 输出每次迭代的beta /***求误差***/error=abs(Beta-Beta_)/abs(Beta);if(error<=E) //若迭代误差在精度水平内则可以停止迭代{return Beta;} //控制显示位数Beta_=Beta; //第个eta的值都要保存下来,为了与后个值进行误差计算 }if(k==2000){cout<<"error"<<endl;return 0;} //若在最大迭代次数范围内都不能满足精度要求说明不收敛}/**************反幂法求最小绝对特¬征值**************/double fmifa(){int i,k,t;double u[N],y[N]={0},yy[N]={0},b=0.16,c=-0.064,Beta_=0,error;for(i=0;i<501;i++)u[i]=1; //令u[N]=1for(k=1;k<2000;k++){double sum_u=0,gh_sum_u;for(i=0;i<N;i++){sum_u+=u[i]*u[i]; }gh_sum_u=sqrt(sum_u);for(i=0;i<N;i++){y[i]=u[i]/gh_sum_u;yy[i]=y[i]; //用重新赋值,避免求解方程组的时候改变y的值}/****LU分解法解方程组Au=y,求新的***/LU();for(i=2;i<=N;i++){double temp_b=0;for(t=max(1,i-r);t<=i-1;t++)temp_b+=cc[i-t+s][t-1]*yy[t-1];yy[i-1]=yy[i-1]-temp_b;}u[N-1]=yy[N-1]/cc[s][N-1];for(i=N-1;i>=1;i--){double temp_u=0;for(t=i+1;t<=min(i+s,N);t++)temp_u+=cc[i-t+s][t-1]*u[t-1];u[i-1]=(yy[i-1]-temp_u)/cc[s][i-1];}double Beta=0;for(i=0;i<N;i++){Beta+=y[i]*u[i];}error=abs(Beta-Beta_)/abs(Beta);if(error<=E){return (1/Beta);}Beta_=Beta;}if(k==2000){cout<<"error"<<endl;return 0;} }/**************求两数最大值的子程序**************/int max(int aa,int bb){return(aa>bb?aa:bb);}/**************求两数最小值的子程序**************/int min(int aa,int bb){return(aa<bb?aa:bb);}/**************求三数最大值的子程序**************/int max_3(int aa,int bb,int cc){ int tt;if(aa>bb)tt=aa;else tt=bb;if(tt<cc) tt=cc;return(tt);}/**************LU分解**************/void LU(){int i,j,k,t;double b=0.16,c=-0.064;/**赋值压缩后矩阵cc[5][501]**/for(i=2;i<N;i++)cc[0][i]=c;for(i=1;i<N;i++)cc[1][i]=b;for(i=0;i<N;i++)cc[2][i]=a[i];for(i=0;i<N-1;i++)cc[3][i]=b;for(i=0;i<N-2;i++)cc[4][i]=c;for(k=1;k<=N;k++){for(j=k;j<=min(k+s,N);j++){double temp=0;for(t=max_3(1,k-r,j-s);t<=k-1;t++)temp+=cc[k-t+s][t-1]*cc[t-j+s][j-1];cc[k-j+s][j-1]=cc[k-j+s][j-1]-temp;}//if(k<500){for(i=k+1;i<=min(k+r,N);i++){double temp2=0;for(t=max_3(1,i-r,k-s);t<=k-1;t++)temp2+=cc[i-t+s][t-1]*cc[t-k+s][k-1];cc[i-k+s][k-1]=(cc[i-k+s][k-1]-temp2)/cc[s][k-1];}}}}三、程序结果。

数值分析大作业三、四、五、六、七

数值分析大作业三、四、五、六、七

大作业 三1. 给定初值0x 及容许误差,编制牛顿法解方程f (x )=0的通用程序.解:Matlab 程序如下:函数m 文件:function Fu=fu(x) Fu=x^3/3-x; end函数m 文件:function Fu=dfu(x) Fu=x^2-1; end用Newton 法求根的通用程序 clear;x0=input('请输入初值x0:'); ep=input('请输入容许误差:'); flag=1;while flag==1x1=x0-fu(x0)/dfu(x0); if abs(x1-x0)<ep flag=0; end x0=x1; endfprintf('方程的一个近似解为:%f\n',x0); 寻找最大δ值的程序: cleareps=input('请输入搜索精度:'); ep=input('请输入容许误差:'); flag=1; k=0; x0=0; while flag==1 sigma=k*eps; x0=sigma; k=k+1; m=0; flag1=1;while flag1==1 && m<=10^3 x1=x0-fu(x0)/dfu(x0);if abs(x1-x0)<epm=m+1; x0=x1; endif flag1==1||abs(x0)>=ep flag=0; end endfprintf('最大的sigma 值为:%f\n',sigma);2.求下列方程的非零根5130.6651()ln 05130.665114000.0918x x f x x +⎛⎫=-= ⎪-⨯⎝⎭解:Matlab 程序为:(1)主程序 clear clc format long x0=765; N=100;errorlim=10^(-5); x=x0-f(x0)/subs(df(),x0); n=1; while n<Nx=x0-f(x0)/subs(df(),x0); if abs(x-x0)>errorlim n=n+1; else break ; end x0=x; enddisp(['迭代次数: n=',num2str(n)])disp(['所求非零根: 正根x1=',num2str(x),' 负根x2=',num2str(-x)]) (2)子函数 非线性函数f function y=f(x)y=log((513+*x)/*x))-x/(1400*; end(3)子函数 非线性函数的一阶导数df function y=df() syms x1y=log((513+*x1)/*x1))-x1/(1400*; y=diff(y); end运行结果如下:所求非零根: 正根x1= 负根x2=大作业 四试编写MATLAB 函数实现Newton 插值,要求能输出插值多项式. 对函数21()14f x x =+在区间[-5,5]上实现10次多项式插值.分析:(1)输出插值多项式。

北航数值分析大作业三

北航数值分析大作业三

一、题目:关于x, y, t, u, v, w 的下列方程组0.5cos 2.670.5sin 1.070.5cos 3.740.5sin 0.79t u v w x t u v w y t u v w x t u v w y +++-=⎧⎪+++-=⎪⎨+++-=⎪⎪+++-=⎩1、试用数值方法求出f(x, y)在区域 {(,)|00.8,0.5 1.5}D x y x y =≤≤≤≤上的一个近似表达式,0(,)kr s rsr s p x y cx y ==∑要求(,)p x y 一最小的k 值达到以下的精度10202700((,)(,))10i j i j i j f x y p x y σ-===-≤∑∑其中,0.08,0.50.05i j x i y j ==+。

2、计算****(,),(,)i j i j f x y p x y (i = 1, 2, …,8;j = 1, 2,…,5)的值,以观察(,)p x y 逼近(,)f x y 的效果,其中,*i x =0.1i , *j y =0.5+0.2j 。

说明:1、用迭代方法求解非线性方程组时,要求近似解向量()k x 满足()(1)()12||||/||||10k k k x x x --∞∞-≤2、作二元插值时,要使用分片二次代数插值。

3、要由程序自动确定最小的k 值。

4、打印以下内容:●算法的设计方案。

●全部源程序(要求注明主程序和每个子程序的功能)。

●数表:,,i j x y (,)i j f x y (i = 0,1,2,…,10;j = 0,1,2,…,20)。

●选择过程的,k σ值。

●达到精度要求时的,k σ值以及(,)p x y 中的系数rs c (r = 0,1,…,k;s = 0,1,…,k )。

●数表:**,,i j x y ****(,),(,)i j i j f x y p x y (i = 1, 2, ...,8;j = 1, 2, (5)。

数值分析大作业

数值分析大作业

数值分析上机作业(一)一、算法的设计方案1、幂法求解λ1、λ501幂法主要用于计算矩阵的按模最大的特征值和相应的特征向量,即对于|λ1|≥|λ2|≥.....≥|λn|可以采用幂法直接求出λ1,但在本题中λ1≤λ2≤……≤λ501,我们无法判断按模最大的特征值。

但是由矩阵A的特征值条件可知|λ1|和|λ501|之间必然有一个是最大的,通过对矩阵A使用幂法迭代一定次数后得到满足精度ε=10−12的特征值λ0,然后在对矩阵A做如下的平移:B=A-λ0I由线性代数(A-PI)x=(λ-p)x可得矩阵B的特征值为:λ1-λ0、λ2-λ0…….λ501-λ0。

对B矩阵采用幂法求出B矩阵按模最大的特征值为λ∗=λ501-λ0,所以λ501=λ∗+λ0,比较λ0与λ501的大小,若λ0>λ501则λ1=λ501,λ501=λ0;若λ0<λ501,则令t=λ501,λ1=λ0,λ501=t。

求矩阵M按模最大的特征值λ的具体算法如下:任取非零向量u0∈R nηk−1=u T(k−1)∗u k−1y k−1=u k−1ηk−1u k=Ay k−1βk=y Tk−1u k(k=1,2,3……)当|βk−βk−1||βk|≤ε=10−12时,迭终终止,并且令λ1=βk2、反幂法计算λs和λik由已知条件可知λs是矩阵A 按模最小的特征值,可以应用反幂法直接求解出λs。

使用带偏移量的反幂法求解λik,其中偏移量为μk=λ1+kλ501−λ140(k=1,2,3…39),构造矩阵C=A-μk I,矩阵C的特征值为λik−μk,对矩阵C使用反幂法求得按模最小特征值λ0,则有λik=1λ0+μk。

求解矩阵M按模最小特征值的具体算法如下:任取非零向量u 0∈R n ηk−1= u T (k−1)∗u k−1y k−1=u k−1ηk−1 Au k =y k−1βk =y T k−1u k (k=1,2,3……)在反幂法中每一次迭代都要求解线性方程组Au k =y k−1,当K 足够大时,取λn =1βk 。

数值分析作业(完整版)

数值分析作业(完整版)

的逆阵 A ,用左除命令 A \ E 检验你的结果。
clc clear close all A=[1 1 1 1 1;1 2 3 4 5;1 3 6 10 15;1 4 10 20 35;1 5 15 35 70]; fprintf('对上述矩阵进行列主元素分解:\n') for i=1:1:r-1 [mx,ro]=max(abs(A(i:r,i))); % 寻找a阵第i列的最大值 [A(i,:),A(ro+i-1,:)]=exchange(A(i,:),A(ro+i-1,:)); % 进行行与行交换 for j=i+1:1:r A(j,:)=A(j,:)-A(j,i)/A(i,i)*A(i,:); end A End %--矩阵A的逆阵 A1=inv(A) %--左除验证 E=eye(5); A2=A\E % 5x5单位阵 % A阵的逆矩阵 % 输出每次交换后的A
第一章
1、计算积分 I n
Code: clc clear close all n=9; %--梯形积分法 x=0:0.01:1; y=(x.^n).*exp(x-1); In = trapz(x,y); In2=vpa(In,6) % 6位有效数字 %--高精度积分法 F = @(x1)(x1.^n).*exp(x1-1); s = quad(F,0,1); s1=vpa(s,6)
0
0, 0, 0, 0, 0 。
T
if abs(er(:,i-1))<=e fprintf('在迭代 %d 次之后,满足精度要求,x向量的值如下:\n',i); fprintf('x1=%.5f, x2=%.5f, x3=%.5f, x4=%.5f, x5=%.5f\n',x(1,i),x(2,i),x(3,i),x(4,i),x(5,i)); break end end %--绘图 figure(1) plot(1:1:i,x(1,:),'b',1:1:i,x(2,:),'k',1:1:i,x(3,:),'g',1:1:i,x(4,:), 'r',1:1:i,x(5,:),'c') legend('x1','x2','x3','x4','x5') grid on title('Jacobi迭代法——x值随迭代次数变化曲线') figure(2) plot(1:1:i-1,er(1,:),'b',1:1:i-1,er(2,:),'k',1:1:i-1,er(3,:),'g',1:1: i-1,er(4,:),'r',1:1:i-1,er(5,:),'c') legend('△x1','△x2','△x3','△x4','△x5') grid on title('Jacobi迭代法——△x值随迭代次数变化曲线') %% fprintf('\n-------------Gauss-Seidel迭代法---------------------\n'); U=-(A1-D); L=-(A2-D); DL_1=inv(D-L); M1=DL_1*U; b2=DL_1*b; x1(:,1)=M1*x0+b2; for j=2:1:100 x1(:,j)=M1*x1(:,j-1)+b2; er1(:,j-1)=x1(:,j)-x1(:,j-1); if abs(er1(:,j-1))<=e fprintf('在迭代 %d 次之后,满足精度要求,x向量的值如下:\n',j); fprintf('x1=%.5f, x2=%.5f, x3=%.5f, x4=%.5f, x5=%.5f\n',x1(1,j),x1(2,j),x1(3,j),x1(4,j),x1(5,j)); break end end %--绘图 figure(3) plot(1:1:j,x1(1,:),'b',1:1:j,x1(2,:),'k',1:1:j,x1(3,:),'g',1:1:j,x1(4 ,:),'r',1:1:j,x1(5,:),'c') legend('x1','x2','x3','x4','x5')

数值分析大作业

数值分析大作业

第二次计算实验:SVD及其应用梁杰存2014310739航博1431.方法求矩阵A奇异值分解一个途径是求解A T A的特征值,但因为舍入误差容易丢掉小奇异值。

因此通常先将矩阵上双对角化,即构造正交阵Q和W,使得Q T AW=B(upper−bidiagnal)。

这一过程可以通过逐次Household变换或逐次Given’s变换完成,还有一种基于待定系数法思想的Lanczos算法。

由于Linpack中SVD算法需要输入上双对角矩阵,本文采用Lanczos 算法实现上双对角化。

1.1.隐式零移位QR法(implicit zero-shift QR)与传统移位QR迭代算法不同,隐式零移位QR算法不进行移位,并且第一步构造右乘Given’s变换矩阵GR(1,2)将上双对角矩阵B的(1,2)位置上的元素12b消零,而不是传统方法中引入一个非零元素21b。

但这一步可能会使原来为零的b12变为非零。

第二步左乘Given’s阵GL(1,2)使得12b为0,但可能会使为零b13变为非零。

与上述步骤类似,将b13变为0后可能会使b23非零。

如下图所示,重复上述步骤最终将恢复为上双对角矩阵,即完成一步隐式零移位QR迭代。

反复迭代,矩阵B将趋近与对角阵阵,对角元即特征值。

图1隐式QR迭代1.2.分而治之(Divide-and-conquer)分而治之算法将上双对角阵B分成有两个互相独立对角块矩阵与另一矩阵之和,即:B=B100B2+b m vvT=Q1Σ1Q1T00Q2Σ1Q2T+b m vv T =Q100Q2(Σ100Σ1+b m uuT)Q1T00Q2T所以矩阵B的特征值与矩阵D+ρu u T的特征值相同,其中D=Σ100Σ1为对角阵,又:det D+ρu u T−λI=det⁡((D−λI)(I+ρD−λ−1u u T))由于D−λI非奇异,则det I+ρD−λ−1u u T=1+ρu T D−λ−1u=1+ρu i2d i−λ=0ni=1在每个d i与d i+1之间分布着一个特征值,可用牛顿法快速找到该特征值。

北航数值分析全部三次大作业

北航数值分析全部三次大作业

北航数值分析全部三次大作业第一次大作业是关于解线性方程组的数值方法。

我们被要求实现各种常用的线性方程组求解算法,例如高斯消元法、LU分解法和迭代法等。

我首先学习了这些算法的原理和实现方法,并借助Python编程语言编写了这些算法的代码。

在实验中,我们使用了不同规模和条件的线性方程组进行测试,并比较了不同算法的性能和精度。

通过这个作业,我深入了解了线性方程组求解的原理和方法,提高了我的编程和数值计算能力。

第二次大作业是关于数值积分的方法。

数值积分是数值分析中的重要内容,它可以用于计算曲线的长度、函数的面积以及求解微分方程等问题。

在这个作业中,我们需要实现不同的数值积分算法,例如矩形法、梯形法和辛普森法等。

我学习了这些算法的原理和实现方法,并使用Python编写了它们的代码。

在实验中,我们计算了不同函数的积分值,并对比了不同算法的精度和效率。

通过这个作业,我深入了解了数值积分的原理和方法,提高了我的编程和数学建模能力。

第三次大作业是关于常微分方程的数值解法。

常微分方程是数值分析中的核心内容之一,它可以用于描述众多物理、化学和生物现象。

在这个作业中,我们需要实现不同的常微分方程求解算法,例如欧拉法、龙格-库塔法和Adams法等。

我学习了这些算法的原理和实现方法,并使用Python编写了它们的代码。

在实验中,我们解决了一些具体的常微分方程问题,并比较了不同算法的精度和效率。

通过这个作业,我深入了解了常微分方程的原理和方法,提高了我的编程和问题求解能力。

总的来说,北航数值分析课程的三次大作业非常有挑战性,但也非常有意义。

通过这些作业,我在数值计算和编程方面得到了很大的提升,也更加深入地了解了数值分析的理论和方法。

虽然这些作业需要大量的时间和精力,但我相信这些努力将会对我未来的学习和工作产生积极的影响。

北航数值分析大作业一

北航数值分析大作业一

北京航空航天大学数值分析大作业一学院名称自动化专业方向控制工程学号ZY*******学生姓名许阳教师孙玉泉日期2021 年11月26 日设有501501⨯的实对称矩阵A ,⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=5011A a b c b c c b c b a其中,064.0,16.0),501,,2,1(64.0)2.0sin()024.064.1(1.0-==⋅⋅⋅=--=c b i e i i a ii 。

矩阵A 的特征值为)501,,2,1(⋅⋅⋅=i i λ,并且有||min ||,501150121i i s λλλλλ≤≤=≤⋅⋅⋅≤≤1λ,501λ和s λ的值。

A 的与数4015011λλλμ-+=kk 最接近的特征值)39,,2,1(⋅⋅⋅=k k i λ。

A 的(谱范数)条件数2)A (cond 和行列式detA 。

一 方案设计1 求1λ,501λ和s λ的值。

s λ为按模最小特征值,||min ||5011i i s λλ≤≤=。

可使用反幂法求得。

1λ,501λ分别为最大特征值及最小特征值。

可使用幂法求出按模最大特征值,如结果为正,即为501λ,结果为负,那么为1λ。

使用位移的方式求得另一特征值即可。

2 求A 的与数4015011λλλμ-+=kk 最接近的特征值)39,...,2,1(=k k i λ。

题目可看成求以k μ为偏移量后,按模最小的特征值。

即以k μ为偏移量做位移,使用反幂法求出按模最小特征值后,加上k μ,即为所求。

3 求A 的(谱范数)条件数2)(A cond 和行列式detA 。

矩阵A 为非奇异对称矩阵,可知,||)(min max2λλ=A cond(1-1)其中m ax λ为按模最大特征值,min λ为按模最小特征值。

detA 可由LU 分解得到。

因LU 均为三角阵,那么其主对角线乘积即为A 的行列式。

二 算法实现1 幂法使用如下迭代格式:⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧⋅===⋅⋅⋅=------||max |)|sgn(max ||max /),,(111111)0()0(10k k k k k k k k Tn u u Ay u u u y u u u β任取非零向量 (2-1)终止迭代的控制理论使用εβββ≤--||/||1k k k , 实际使用εβββ≤--||/||||||1k k k(2-2)由于不保存A 矩阵中的零元素,只保存主对角元素a[501]及b,c 值。

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数值分析报大作业
班级:铁道2班
专业:道路与铁道工程
姓名:蔡敦锦
学号:13011260
一、序言
该数值分析大作业是通过C语言程序编程在Microsoft Visual C++ 6.0编程软件上运行实现的。

本来是打算用Matlab软间来计算非线性方程的根的。

学习Matlab也差不多有一个多月了,感觉自己编程做题应该没什么问题了;但是当自己真心的去编程、运行时才发现有很多错误,花了一天时间修改、调试程序都没能得到自己满意的结果。

所以,我选择了自己比较熟悉的C程序语言来编程解决非线性的求值问题,由于本作业是为了比较几种方法求值问题的收敛速度和精度的差异,选择了一个相对常见的非线性函数来反映其差异,程序运行所得结果我个人比较满意。

编写C语言,感觉比较上手,程序出现问题也能比较熟练的解决。

最终就决定上交一份C程序语言编程的求值程序了!
二、选题
本作业的目的是为了加深对非线性方程求根方法的二分法、简单迭代法、、牛顿迭代法弦截法等的构造过程的理解;能将各种方法的算法描述正确并且能够改编为程序并在计算机上实现程序的正确合理的运行,能得到自己满意的结果,并且能调试修改程序中可能出现的问题和程序功能的增减修改。

本次程序是为了比较各种方法在求解同一非线性方程根时,在收敛情况上的差异。

为了达到上面的条件我选择自己比较熟悉的语言—C语言来编程,所选题目为计算方程f(x)=x3-2x-5=0在区间[2,3]内其最后两近似值的差的绝对值小于等于5
⨯的根的几种方法的比较。

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本文将二分法、牛顿法、简单迭代法、弦截法及加速收敛法这五种方法在同一个程序中以函数调用的方式来实现,比较简洁明了,所得结果能很好的比较,便于分析;发现问题和得出结论。

三、程序运行结果
四、分析及结论
由以上程序得出的结果可以看出此程序中加速收敛的收敛速度最快其次是弦截法接下来是牛顿法、简单迭代法、二分法。

下面来分析出现这种结果的理论基础。

由数值分析知识可知,加速收敛法的收敛速度、弦截法和牛顿法都是二次收敛,但是其收敛的迭代公式收敛的速度是有区别的,加速收敛的迭代公式比弦截法和牛顿法收敛的速度要快。

这也就解释了上述程序运行后在相同的初始值时加速收敛法比牛顿法快了一倍的原因。

(加速收敛只需3次迭代就得到满足精度的值,而牛顿迭代需要6次迭代)。

弦截法的收敛速度从其收敛公式上来看是没有牛顿法的收敛速度快的,但是其迭代的次数还和其选取的初始值有关,弦截法需要两个初始值,这就必然使得其迭代的次数受到这两个初始值的影响,初始值选取的大小及合理与否直接影响其迭代的次数。

由程序运行的结果可以看出,虽然弦截法收敛速度比牛顿法慢,但是由于初始值的影响其迭代次数明显比牛顿法的次数少。

简单迭代的收敛速度和其迭代方程息息相关,一般来说简单迭代的收敛速度是低于加速法、牛顿法和弦截法的。

从程序运行结果中也可以得出这个结论。

所以在进行简单迭代计算时,其迭代的函数要合理选取。

二分法是一个收敛速度比较慢的非线性函数求根法,并且其只能求得一个根,当函数有两个解时,二分法将失去其效用。

综上所述,当对计算速度有较高要求时尽量采用加速收敛法,一般建议采用牛顿法,当对计算速度无要求且只有单根时,采用二分法所得结果比较精确,其他情况视个人喜好及方便选择。

五、C程序
#include<stdio.h>
#include<math.h>
#define f(x) (pow(x,3)-2*x-5)
#define g(x) (3*x*x-2)
#define m 2.0
#define n 3.0
float dffqsg(float a,float b);//对分法求方程的根,a,b为区间,返回值为方程的根float ndddfqsg(float a);//牛顿迭代法求方程的根,a为初值,返回值为方程的根float jdddf(float a);//简单迭代法求在a附近的根
float Aitken(float a);//加速收敛法
float xianjie(float a,float b);//弦截法求根
main()
{
float x;
x=dffqsg(m,n);//调用二分法求根
printf("二分法求出的方程根是%f\n",x);
x=ndddfqsg(4.0);
printf("牛顿迭代法求出的方程根是%f\n",x);
x= jdddf(2.0) ;
printf("简单迭代法求出的方程根是%f\n",x);
x=Aitken(2.0);
printf("加速收敛法求出的方程根是%f\n",x);
x=xianjie(2.1,2.0);
printf("弦截法求出的方程根是%f\n",x);
}
float dffqsg(float a,float b)
{
float c;
do
{
c=(a+b)*0.5;
printf("%f\t%f\n",c,f(c));
if(f(c)<0)
{a=c;}
else{b=c;}
}while(fabs(f(c))>0.00001);
return c;
float ndddfqsg(float a)
{
float c,d;
c=a;
do{
d=c;
c=c-f(c)*pow(g(c),-1);
printf("%f\t%f\n",m,c);
}while(fabs(c-d)>0.00001);
return c;
}
float jdddf(float a)
{ float x,d;
x=a;
do{
d=x;
x=pow(2*x+5,1.0/3.0);
printf("%f\t%f\n",d,x);
}while(fabs(d-x)>0.00001);
return x;
}
float Aitken(float a)
{
float x1,x2,x,d;
x=a;
do
{
d=x;
x1=pow(2*x+5,1.0/3.0);
x2=pow(2*x1+5,1.0/3.0);
x=(x*x2-x1*x1)/(x-2*x1+x2);
printf("%f\t%f\n",d,x);
}while(fabs(d-x)>0.00001);
return x;
}
float xianjie(float a,float b)
float x0,x1,d,x;
x0=a;
x1=b;
do
{
d=x1-x0;
x=x1-f(x1)/(f(x1)-f(x0))*(x1-x0);
x0=x1;
x1=x;
printf("%f\t%f\n",x,d);
}while(fabs(d)>0.00001);
return x;
}。

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