数值分析1 直接法

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数值分析期末考试和答案

数值分析期末考试和答案

数值分析期末考试和答案一、单项选择题(每题2分,共20分)1. 在数值分析中,下列哪个方法用于求解线性方程组?A. 插值法B. 迭代法C. 直接法D. 拟合法答案:C2. 以下哪个数值方法是用于求解非线性方程的?A. 高斯消元法B. 牛顿迭代法C. 线性插值法D. 拉格朗日插值法答案:B3. 在数值积分中,梯形法则的误差与下列哪个因素无关?A. 被积函数的二阶导数B. 积分区间的长度C. 积分区间的划分数量D. 被积函数的一阶导数答案:D4. 以下哪个数值方法是用于求解常微分方程的?A. 欧拉方法B. 牛顿迭代法C. 拉格朗日插值法D. 高斯消元法答案:A5. 在数值分析中,下列哪个方法用于求解特征值问题?A. 高斯消元法B. 幂迭代法C. 牛顿迭代法D. 梯形法则答案:B6. 以下哪个数值方法是用于求解线性最小二乘问题的?A. 高斯消元法B. 梯形法则C. 正交分解法D. 牛顿迭代法答案:C7. 在数值分析中,下列哪个方法用于求解非线性方程组?A. 高斯消元法B. 牛顿迭代法C. 线性插值法D. 欧拉方法答案:B8. 在数值分析中,下列哪个方法用于求解偏微分方程?A. 有限差分法B. 牛顿迭代法C. 线性插值法D. 梯形法则答案:A9. 在数值分析中,下列哪个方法用于求解优化问题?A. 高斯消元法B. 梯形法则C. 牛顿迭代法D. 单纯形法答案:D10. 在数值分析中,下列哪个方法用于求解插值问题?A. 高斯消元法B. 梯形法则C. 牛顿迭代法D. 拉格朗日插值法答案:D二、填空题(每题2分,共20分)1. 在数值分析中,求解线性方程组的直接法包括______消元法和______消元法。

答案:高斯;LU2. 牛顿迭代法的收敛速度是______阶的。

答案:二3. 梯形法则的误差与被积函数的______阶导数有关。

答案:二4. 欧拉方法是一种求解______阶常微分方程的数值方法。

答案:一5. 幂迭代法是求解______特征值问题的数值方法。

数值分析计算方法介绍

数值分析计算方法介绍
S vt0 V
据此有 Vt1 vt0 S ,两端同除以 V v ,有
S t * 由于 V v
V v S t1 t0 V v V v V v
为人龟追赶问题的精确解,
由此可见,精确解等于任给预报值同它的校正值的加权平均:
其中
v V v
t* (1 )t1 t0




——插值、拟合与数值微积分

1
• 引例
数值分析(计算方法)简介
a11 x1 a1n xn b1 a x a x b nn n n n1 1
考虑如下线性方程组
(1)
或者:
Ax b
其中 det(A) 0 , 由克莱姆法则可知 (1)有唯一的解,而且解为:
, a3 0.8610 ,其绝对误差限都是0.005, 例 设近似值 a1 1.38, a2 0.0312 求各个近似值各有几位有效数字?

4
3 李庆扬. 数值分析. 清华大学出版社,2001.
4 白峰杉. 数值计算引论. 高等教育出版社, 2004. 5 王能超. 计算方法. 北京: 高等教育出版社, 2005
8
数值分析的基本概念
内容:
• • • • • 算法设计技术 误差 数值计算中需要注意的一些问题 算法的稳定性 病态问题
9
算法设计技术
1 a x1 x0 2 x0
0出发,利用上式反复迭代,即可获得满足精度要求的开
1 a xk , k 0,1, 2, 2 xk
校正技术的基本思想:删繁就简,逐步求精 ! 17
• 算法优化的松弛技术 再考察Zeno算法: 对于给定的预报值 t 0 ,校正值为 t1

数值分析各章重点公式整理

数值分析各章重点公式整理

数值分析各章重点公式整理数值分析是计算数学的一个分支,主要涉及计算和分析数值近似解的方法。

本文将从数值分析的基本概念、插值与逼近、数值微分和数值积分、非线性方程数值解、线性方程组直接解法、线性方程组迭代解法和特征值问题等几个方面,对数值分析中的重点内容进行整理。

一、数值分析的基本概念数值分析是用数值方法解决实际问题的方法和技术。

其主要研究目标是通过一定的计算机运算来获取数学问题的近似解。

数值分析涉及到误差分析、收敛性分析、稳定性分析等概念,对于数值方法的正确性和可行性提供了理论依据。

二、插值与逼近插值是通过已知数据点构造一个函数,使得这个函数通过已知数据点。

常用的插值方法有拉格朗日插值和牛顿插值。

逼近是选择一种较为简单的函数来近似表示给定的复杂函数。

常用的逼近方法有最小二乘法和切比雪夫逼近。

三、数值微分和数值积分数值微分主要研究如何通过函数值的有限差分来估计导数值。

常用的数值微分方法有前向差分、后向差分和中心差分。

数值积分主要研究如何通过数值方法求出函数在一定区间上的定积分值。

常用的数值积分方法有梯形法则和 Simpson 法则。

四、非线性方程数值解非线性方程通常难以用解析方法求解,而数值方法则可以通过迭代来逼近方程的根。

常用的数值解法有二分法、牛顿法和割线法。

同时,对于多维非线性方程,也可以使用牛顿法的变形,牛顿下山法。

五、线性方程组直接解法线性方程组是数值分析中的一个重要问题。

直接解法主要有高斯消元法、LU 分解法和 Cholesky 分解法。

高斯消元法通过矩阵的初等行变换将线性方程组化为上三角方程组来求解。

LU 分解法将系数矩阵分解为一个下三角矩阵和一个上三角矩阵的乘积,然后通过回代求解。

Cholesky 分解法则适用于对称正定矩阵的解法。

六、线性方程组迭代解法线性方程组的迭代解法通过选取适当的初始解,通过迭代来逼近精确解。

常用的迭代解法有Jacobi迭代法、Gauss-Seidel迭代法和超松弛迭代法。

展开

展开

例 解
x . 将f ( x) = e 展开成 的幂级数
x
f
(n)
( x) = e , f
x
(n)
( 0 ) = 1.
( n = 0,1,2,L)
1 2 1 n e ~ 1+ x + x +L+ x +L 2! n!
x
其收敛半径 R = +∞.
eξ x n+1 , 因泰勒公式的余项 Rn ( x ) = ( n + 1)!
∑an ( x − x0 ) n=0

n
1 (n) 则其系数 an = f ( x0 ) n!
且展开式是唯一的. 且展开式是唯一的.

(n = 0,1,2,L)
Q ∑ an ( x − x0 )n 在uδ ( x0 )内收敛于 f ( x ),即 证明
n= 0
f ( x ) = a 0 + a1 ( x − x 0 ) + L + a n ( x − x 0 ) + L
f ( n ) ( 0) n x 称为 f ( x ) 在点 x0 = 0 的麦克劳林级数. 麦克劳林级数. n!

n= 0
问题
f ( n) ( x0 ) n f ( x) ? ∑ ( x − x0 ) == n! n=0

泰勒级数在收敛区间是否收敛于f(x)? 不一定 泰勒级数在收敛区间是否收敛于 不一定.
n→ ∞ n→ ∞
充分性
n→ ∞
Q f ( x ) − sn+1 ( x ) = Rn ( x ),
n→ ∞
∴ lim[ f ( x ) − sn+1 ( x )] = lim Rn ( x ) = 0,

数值分析-北交大-王兵团-3-线性方程组解法 (1)

数值分析-北交大-王兵团-3-线性方程组解法 (1)

©
追赶法求解公式为:
追赶法算法
用追赶法来求解三对角线性方程组, 计算量只是5n-4,这比Gauss消元法的计算 量要小很多。
©
第3章 线性方程组解法
§3.5 线性方程组解对系数的敏感性
©
1、解对系数敏感性的相对误差 设方程组Ax=b的解为
扰动方程组的准确解为

©
用上述过程求解 的方法称为追赶法解法。
©
定理3.7
Sor法收敛的必要条件是松弛因子满足0<<2 证明
©
2、误差估计 定理3.8 设矩阵B的某种矩阵范数
证明参照非线性方程求根定理的证明, 将:绝对值换成范数、函数换成矩阵,注意范数关系 的使用,
©
例3.1 用Jacobi 迭代法解线性方程组 解
Jacobi迭代收敛!
故所求近似解为 准确解:
©
第3章 线性方程组解法
§3.4 线性方程组的直接解法
©
一、Gauss消元法 1、基本思想 先将线性方程组通过消元方法化为同解的上三角
方程组,然后从该三角方程组中按第n个方程、第n1个方程、…、第1个方程的顺序,逐步回代求出线 性方程组的解。
2、构造原理 Gauss消元法的求解过程分为两个: “消元”:把原方程组化为上三角方程组; “回代”:求上三角方程组的解。
©
计算量
©
2)Gauss消元法矩阵解释 第1步消元
第n-1步消元后,有
©
L是下三角阵,U是上 三角阵。
A=D-L-U ?
例:研究线性方程组
的Gauss消元法求解结果,假设计算在4位浮点十进 制数的计算机上求解。
解:
用Gauss消元法得
©
用Gauss消元法求解得 其准确解为

数值分析方法及其应用

数值分析方法及其应用

数值分析方法及其应用数值分析是一种以数值计算为基础的数学方法,通过使用计算机和数值算法来解决数学问题。

它在现代科学和工程领域中有着广泛的应用。

本文将介绍数值分析的基本概念和常见方法,并探讨其在各个领域中的应用。

一、数值分析方法概述数值分析方法是一种通过数值计算逼近真实结果的方法。

它主要包括离散化、数值逼近、数值求解和误差分析等步骤。

其中,离散化是将连续问题转化为离散问题,数值逼近是用有限的计算步骤得到问题的近似解,数值求解是通过迭代计算等方法求解数学问题,误差分析则是评估数值计算结果与真实结果之间的差异。

二、数值分析方法的常见技术1. 插值和外推:插值是通过已知数据点得到某个离散区间内的其他点的方法,而外推则是通过已知数据点得到某个离散区间外的点的方法。

常见的插值和外推方法包括拉格朗日插值、牛顿插值和样条插值等。

2. 数值积分:数值积分是通过数值方法来计算函数积分的过程。

常用的数值积分方法有梯形法则、辛普森法则和高斯积分法等。

3. 数值微分:数值微分是通过数值方法来计算函数导数的过程。

常用的数值微分方法有差分法、微分逼近法和辛普森法则等。

4. 解线性方程组:线性方程组是数值分析中的重要问题,其求解方法包括直接法和迭代法。

直接法包括高斯消元法、LU分解法和高斯-赛德尔迭代法等,而迭代法则主要包括雅可比迭代法和共轭梯度法等。

5. 数值优化:数值优化是一种通过数值方法找到函数的最优解的过程。

常用的数值优化方法有梯度下降法、牛顿法和拟牛顿法等。

三、数值分析方法的应用领域1. 工程领域:数值分析方法在工程领域中有着广泛的应用。

例如,在结构力学中,可以利用有限元法对复杂结构进行分析;在电力系统中,可以利用潮流计算方法优化电力的分配和传输;在流体力学中,可以通过数值模拟方法研究流体的运动和传热。

2. 金融领域:数值分析方法在金融领域中也有着重要的应用。

例如,可以通过数值模拟方法对股票价格、利率和汇率等进行预测和风险评估;在期权定价中,可以利用数值方法计算期权的价值。

《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。

数值分析课件 11.线性方程组的直接解法-迭代

数值分析课件 11.线性方程组的直接解法-迭代

例:求解方程组
84xx11
3x2 23x2 12x3 36
Ax b
x* 3, 2,1T
x1 x2
1 8
3x2
2 x3
20
1 11
4x1
x3
33
x3
1 12
6 x1
3x2
36
x Bx f
0
B
4 11
3 8
0
2 8
1
11
0
an,n1 ann
a1,n a11
a2,n a22
an1,n an1,n1
0
f
b1 a11
,
b2 a22
,,
bn ann
T
Jacobi 迭代法-算法
x x0 x
TOL
最常用的是 范数
Gauss-Seidel 迭代
x1(
k
1)
b1 a12 x2(k ) a13 x3(k ) a1n xn(k )
;
f
20
8 33
11
6 12
3 12
0
36 12
迭代法的基本思想
x1 2.5, 3, 3T
xk x1k , x2k , x3k T
x1 x2
1 8
3x2
2
x3
20
1 11
4
x1
x3
33
x3
1 12
6 x1
3x2
36
10 0.000187
xk1 Bxk f
0
存在某算子范数
B 1
,使得
定理:若存在算子范数 || · ||,使得 ||B|| = q <1,则
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非线性方程与非线性方程组解法 “方程是很多工程和科学工作的发动机”。在工程和科学计算中,如电路和电力系统计算、非线性力学、非线性微分和积分方程、非线性规划等众多领域中,常涉及到非线性方程或非线性方程组的求解问题。 【例如】求代数方程 084236256xxxx的根。 【如】求解方程组

yxyyxxsin2.0cos7.0cos2.0sin7.0

诸如此类的问题,归结为寻求函数方程的零点,即求x*使 0*)(xf ………………(1)

x*称为方程或方程组(f为向量函数时)的根或零点。 由于自然现象和实际问题的复杂性,对函数方程和方程组求解问题,没有哪一种方法能求出一般方程的准确解。因此,求其数值解就非常必要了。 先讨论非线性方程求根问题。

§1直接法

直接法的理论依据:设f(x)在区间[a,b]上连续,且f(a)

•f(b)<0,根据连续函数的性质,f(x)在[a,b]内一定有根存在。此时称[a,b]为方程f(x)=0的有根区间。进而,若再加上严格单调,则[a,b]内有且仅有一根。 直接法:是指通过对函数f(x)求值计算,逐步缩小有根区间,最后求出满足精度的近似根的方法。

一、逐步搜索法----确定有根区间

设f(x)在[a,b]内连续,为求其实单根存在区间,取一点0x(如0

x

=a),并取一确定的正数h,称为步长,令khxxk0,观察)(kxf的符号变化情况,当0)()(1kkxfxf时,[1,kkxx] 便是一个有根区间,称上述逐步确定有根区间的方法为逐步搜索法。这种方法的计算量,与步长的选取相关,步长h选取的足够小,就可使有根区间足够精确,当然计算量也较大。 逐步搜索法适用于粗略地估计根的计算问题,一般此方法只用来隔离有根区间是只有一个实单根的小区间。

【例1】 求0343)(23xxxxf的有根区间。 解 因为f(x)在(-∞,+∞)内连续,而且 01)1(3463)(22xxxxf 所以f(x)为单调增加函数,则f(x)=0在(-∞,+∞)内最多只有一个实根. 又因为f(x)<0,f(2)>0,所以方程的唯一实根在[0,2]内,[0,2]就是所求的有根区间.

【例2】 证明方程03)(2xexfx有3个实根. 证:由于f(x)在(-∞,+∞)内连续,要证方程有3个实根,即要证f(x)与ox轴有3个交点,只须证明有3个有根区间,且每个区间内只有一个根。 Matlab中有根区间的确定: x=-5:0.01:5;y=exp(x)-3*x.^2;plot(x,y,'r',x,0*x),grid on title('The Image of f(x)=exp(x)-3*x.^2')

xlabel('\fontsize {12} \fontname {宋体} 图1') %axis square

-5-4-3-2-1012345-80-60-40-20020406080The Image of f(x)=exp(x)-3*x.2

¡Í¼£± 也可转到Matlab指令窗中用zoom in放大 二、二分法

理论依据:设函数f(x)在[a,b]上连续,严格单调,且有f(a)﹒f(b)<0。 二分法的基本思想:反复对分区间,从而逐步缩小有根区间

步骤:取[a,b]的中点2bax,计算)(xf,

若)(xf=0则2baxx为所求; x* 否则(1)若0)()(xfaf,则令xbaa11, a x b (2)若0)()(bfxf,则令,,11bbxa 形成新的有根区间],[11ba。对],[11ba重复上述手续,则又可得],[22ba。

如此反复二分下去,得到一系列有根区间:],[],[],[2211bababa],[kkba



其中每个区间长度都是前一个区间长的一半,因此,],[kkba的长度 kkkabab2/)(趋于零(当k时)

【注】由区间套原理,必有x属于所有区间,该点就是方程之根。 序列

}}{{kkba及中点2kkkbax的序列}{kx都收敛于x。

终止条件:12/)(2/)(k

kkkababxx………(2)

由此得到需二分的最少次数k 【例3】 求052)(3xxxf在区间(2,3)内的根,要求准确到小数点后的第二位。 解 :1)有根区间的确定:这里a=2,a=3,f(2)=--1<0,f(3)=16>0, 而且),3,2(,023)(2xxxf因此方程有唯一的根落在(2,3)内。

2)二分次数的确定: 由 005.02/)(1kab 得7k 即005.07xx 3)二分步骤: 取21223x,则0625.5)5.2(f,因此根在(2,2.5)内,

再取25.0225.2x,890625.1)25.2(f,因此根在(2,2.5)内,如此二分下去,得

表1 二分计算结果 k 中点kx )(kxf 有根区间),(kkba

0 f(2)=-1,f(3)=16 (2,3) 1 2 3 4 5 6 2.5 2.25 2.125 2.0625 2.09375 2.109375 5.625 1.890625 0.345703 -0.351318 -0.008942 0.166836 (2,2.5) (2,2.25) (2,2.125) (2.0625,2.125) (2.09375,2.125) (2.09375,2.109375) 7 2.1015625 0.0785622 (2.09375,2.1015625) 取第7次二分的中点x=(2.09375+2.1015625)/2=2.10 二分法的计算机算法程序: %Erfen.m function y=refen(fun,a,b,esp) if nargin<4 esp=1e-4;end if feval(fun,a)*feval(fun,b)<0 n=1;x=(a+b)/2; while abs(b-a)/2>esp %or x>esp if feval(fun,a)*feval(fun,x)<0 b=x;x=(a+b)/2; elseif feval(fun,x)*feval(fun,b)<0 a=x;x=(a+b)/2; else y=x;esp=10000; end n,a,b %output n,a,b n=n+1; end y=c; elseif feval(fun,a)==0 y=a; elseif feval(fun,b)==0 y=b; else disp('these,may not be a root in the interval'); end n 调用二分法函数求方程的根: erfen('fun',2,3,0.005)

二分法的优点:算法直观、简单,且总能保证收敛; 缺点:收敛速度较慢。

三、黄金分割法 在二分法中,每次将有根区间[a,b]对分,从而经判断将有根区间缩减一半,达到了逐步缩小有根区间的目的。 黄金分割法的基本思想:如果在[a,b]内适当插入两点,21xx和,而把有根区间分为三段,通过比较函数值,来缩短有根区间。 问题:如何设置两个插入点的位置,使得在计算同样多函数值的条件下,有根区间能更快缩短? 问题的解决:希望根存在区间的长度按比例β缩小(0<β<1),因此可对称地取)(),)(1(21abaxabax,若设[a,b]

的长为1个单位,而且],[],[21bxxa和的长度相等,即bxax21,若使每次搜索都按同一比率缩短区间,则要 abaxaxax221

即 11 或 012 其有用的根是382.01,618.0215。另外一个根是负数。 按上述比例因子β去分割线段ab,被古人称为黄金分割,用黄金分割来搜索方程的根就是黄金分割法或称为优选法。 计算机算法: 步1, )(),(),(),)(1(221121xffxffabaxabax

步2,若2ab≤ε,则root2ba并转出口;否则做步3; 步3,若021ff则a1x,b2x转步1,否则,若0)(2fbf则做步4,0)(2fbf则做步5;

步4,)(),(,,222211xffabaxxxxa转步2; 步5, )(),)(1(,,111122xffabaxxxxb转步2; 【例4】 求方程016xx在区间[1,2]内的根,使精确到ε=0.05。 解: 本题中a=1,b=2,而f(1)=-1<0,f(2)=61>0,按上述算法)12(382.011x=1.382,

32401.15)(,618.1)12(618.01,5850392.4)(221xfxxf,

由于0)()(21xfxf而且0)()2(2xff因此根在[1,1.618]内,此时取382.12x,则

1x=1+0.382(1.618-1)=1.236076,2,3306606.1)(1abxf而,再

转第3步继续计算 计算过程程序: %Gold_separate.m a=input('a='); b=input('b='); eps=input('eps='); beta=(sqrt(5)-1)/2; x1=a+(1-beta)*(b-a);x2=a+beta*(b-a);f1=fun(x1);f2=fun(x2);n=1,a,b y1(n)=x1;y2(n)=x2;z1(n)=a;z2(n)=b; while abs((b-a)/2)>=eps

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