数值方法 -
数值分析方法
数值分析方法数值分析方法是一种通过数学模型和计算方法来解决实际问题的技术。
它在科学计算、工程设计、经济分析等领域有着广泛的应用。
数值分析方法的核心在于将连续的数学问题转化为离散的计算问题，通过数值计算来逼近解析解，从而得到问题的近似解。
本文将介绍数值分析方法的基本原理、常用技术和应用领域。
数值分析方法的基本原理是利用数值计算来逼近解析解。
在实际问题中，很多数学模型很难或者无法得到精确的解析解，这时就需要借助数值分析方法来求解。
数值分析方法的基本步骤包括建立数学模型、离散化、选择适当的数值计算方法、计算近似解并进行误差分析。
其中，离散化是数值分析方法的核心，它将连续的数学问题转化为离散的计算问题，从而使得问题可以通过计算机进行求解。
常用的数值分析方法包括插值法、数值积分、常微分方程数值解、偏微分方程数值解等。
插值法是一种通过已知数据点来估计未知数据点的方法，常用的插值方法包括拉格朗日插值、牛顿插值等。
数值积分是一种通过数值计算来逼近定积分的方法，常用的数值积分方法包括梯形法则、辛普森法则等。
常微分方程数值解和偏微分方程数值解是解决微分方程数值解的常用方法，常用的数值解方法包括欧拉法、龙格-库塔法等。
数值分析方法在科学计算、工程设计、经济分析等领域有着广泛的应用。
在科学计算中，数值分析方法常用于模拟物理现象、计算数学模型等。
在工程设计中，数值分析方法常用于求解结构力学、流体力学等问题。
在经济分析中，数值分析方法常用于求解经济模型、金融衍生品定价等问题。
总之，数值分析方法已经成为现代科学技术和工程技术中不可或缺的一部分。
综上所述，数值分析方法是一种通过数学模型和计算方法来解决实际问题的技术。
它的基本原理是利用数值计算来逼近解析解，常用的方法包括插值法、数值积分、常微分方程数值解、偏微分方程数值解等。
数值分析方法在科学计算、工程设计、经济分析等领域有着广泛的应用。
希望本文的介绍能够帮助读者更好地理解数值分析方法的基本原理和应用价值。
五种统计学数值方法
五种统计学数值方法统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科。
在统计学中，有许多数值方法可以用来描述和分析数据。
这些方法可以帮助我们更好地理解数据，从而做出更准确的决策。
本文将介绍五种常见的统计学数值方法，包括中心趋势、离散程度、偏态和峰度、相关性和回归分析。
一、中心趋势中心趋势是用来描述数据集中的一组数值。
常见的中心趋势包括平均数、中位数和众数。
1.平均数平均数是指一组数据的总和除以数据的个数。
平均数可以帮助我们了解数据的总体趋势。
例如，如果一组数据的平均数为50，那么我们可以大致认为这组数据的中心趋势在50左右。
2.中位数中位数是指一组数据中间的那个数。
如果一组数据有奇数个数，那么中位数就是这组数据排序后的中间那个数；如果一组数据有偶数个数，那么中位数就是这组数据排序后中间两个数的平均数。
中位数可以帮助我们了解数据的分布情况。
例如，如果一组数据的中位数为50，那么我们可以认为这组数据的一半数值小于50，一半数值大于50。
3.众数众数是指一组数据中出现次数最多的数。
众数可以帮助我们了解数据的集中程度。
例如，如果一组数据的众数为50，那么我们可以认为这组数据中有很多数值都集中在50附近。
二、离散程度离散程度是用来描述数据分散程度的一组数值。
常见的离散程度包括方差、标准差和极差。
1.方差方差是指一组数据与其平均数之差的平方和除以数据的个数。
方差可以帮助我们了解数据的离散程度。
例如，如果一组数据的方差很大，那么这组数据的数值分散程度就很大。
2.标准差标准差是指一组数据与其平均数之差的平方和除以数据的个数再开方。
标准差可以帮助我们了解数据的分布情况。
例如，如果一组数据的标准差很小，那么这组数据的数值分布就比较集中。
3.极差极差是指一组数据中最大值与最小值之差。
极差可以帮助我们了解数据的范围。
例如，如果一组数据的极差很大，那么这组数据的数值范围就很广。
三、偏态和峰度偏态和峰度是用来描述数据分布形态的一组数值。
数值求解方法
数值求解方法数值求解方法是一种通过数值计算来解决数学问题的方法。
在许多实际问题中，我们需要求解各种方程或函数的根、极值、积分等问题，而数值求解方法可以提供一种有效的途径来解决这些问题。
本文将介绍几种常见的数值求解方法，并分析其原理和应用。
一、二分法二分法是一种简单而有效的数值求解方法，它通过不断将求解区间一分为二，并根据函数值的正负判断根的位置，最终逼近根的位置。
二分法的原理是基于函数在连续区间上的性质，通过不断缩小求解区间的范围来逼近根的位置。
二分法的优点是简单易用，但收敛速度相对较慢，对于某些特殊函数可能不适用。
二、牛顿迭代法牛顿迭代法是一种通过线性逼近来求解方程的数值方法。
它通过对方程进行泰勒展开，利用切线与x轴的交点作为下一个近似解，从而逐步逼近方程的根。
牛顿迭代法的优点是收敛速度快，但对于某些复杂函数可能存在收敛性问题，需要进行合理的初始近似值选择。
三、割线法割线法是一种通过线性逼近来求解方程的数值方法，类似于牛顿迭代法。
它通过对方程进行割线近似，利用割线与x轴的交点作为下一个近似解，从而逐步逼近方程的根。
割线法的优点是相对于牛顿迭代法而言，不需要计算函数的导数，因此更加简单易用，但收敛速度较慢。
四、高斯消元法高斯消元法是一种用于求解线性方程组的数值方法。
它通过对方程组进行一系列的行变换，将方程组化为上三角形矩阵，然后通过回代求解得到方程组的解。
高斯消元法的优点是简单直观，适用于一般的线性方程组求解，但对于某些特殊的方程组可能存在奇异性或多解的问题。
五、龙贝格积分法龙贝格积分法是一种用于数值积分的方法，通过对区间进行逐步细分，并计算相应的复合梯形面积来逼近积分值。
龙贝格积分法的优点是收敛速度较快，精度较高，适用于各种类型的函数积分求解，但对于某些特殊函数可能存在收敛性问题。
六、插值法插值法是一种通过已知数据点来求解未知数据点的数值方法。
它通过构造一个插值函数，使得该函数在已知数据点上与原函数值相等，从而通过插值函数来求解未知数据点的近似值。
《数值计算方法》课程的教学体会
科 教 研 究
数 值 计 算 方 法 课 程 的教 学 体 会 ①
陈 允 杰 （ 南京信 息工 程大学 数理 学院信 计 系 南京 ２ ０ ４ ０ ４ ） １
摘
要； 本文结合计算方 法课 程的特点 ， 针对计算方 法课程 教 学现状 中的典 型问题 ， 从教 学模 式 ， 学方法和教 与学的关 系等三个方 面提 教
加 、 、 四 则运 算 。 减 乘 除 因此 ， 数值 计 算 方 主 要 掌 握 的 是 怎 样 把 数 学 问 题 的 求 解 运 算 ４ 合理建 立和 处理教与学 的关 系 毖 的 主 要 内 容是 ： 样 把 数 学 问 题 的 求 解 都 归结 为 对 有 限 数 位 的 数 进 行 四 则 运 算 。 怎 教 与 学 是 一 个 整 体 的 过 程 ， 者 相 辅 两 运 算都 归结 为 对 有 限 数 位 的 数 进行 四则 运 相成， 相促进 。 决好 教与学的关系 ， 互 解 要
数值计算方法教案
数值计算方法教案第一章：数值计算概述1.1 数值计算的定义与特点引言：介绍数值计算的定义和基本概念数值计算的特点：离散化、近似解、误差分析1.2 数值计算方法分类直接方法：高斯消元法、LU分解法等迭代方法：雅可比迭代、高斯-赛德尔迭代等1.3 数值计算的应用领域科学计算：物理、化学、生物学等领域工程计算：结构分析、流体力学、电路模拟等第二章：误差与稳定性分析2.1 误差的概念与来源绝对误差、相对误差和有效数字误差来源：舍入误差、截断误差等2.2 数值方法的稳定性分析线性稳定性分析：特征值分析、李雅普诺夫方法非线性稳定性分析：李模型、指数稳定性分析2.3 提高数值计算精度的方法改进算法：雅可比法、共轭梯度法等增加计算精度：闰塞法、理查森外推法等第三章：线性方程组的数值解法3.1 高斯消元法算法原理与步骤高斯消元法的优缺点3.2 LU分解法LU分解的步骤与实现LU分解法的应用与优势3.3 迭代法雅可比迭代法与高斯-赛德尔迭代法迭代法的选择与收敛性分析第四章：非线性方程和方程组的数值解法4.1 非线性方程的迭代解法牛顿法、弦截法等收敛性条件与改进方法4.2 非线性方程组的数值解法高斯-赛德尔法、共轭梯度法等方程组解的存在性与唯一性4.3 非线性最小二乘问题的数值解法最小二乘法的原理与方法非线性最小二乘问题的算法实现第五章：插值与逼近方法5.1 插值方法拉格朗日插值、牛顿插值等插值公式的构造与性质5.2 逼近方法最佳逼近问题的定义与方法最小二乘逼近、正交逼近等5.3 数值微积分数值求导与数值积分的方法数值微积分的应用与误差分析第六章：常微分方程的数值解法6.1 初值问题的数值解法欧拉法、改进的欧拉法龙格-库塔法（包括单步和多步法）6.2 边界值问题的数值解法有限差分法、有限元法谱方法与辛普森法6.3 常微分方程组与延迟微分方程的数值解法解耦与耦合方程组的处理方法延迟微分方程的特殊考虑第七章：偏微分方程的数值解法7.1 偏微分方程的弱形式介绍偏微分方程的弱形式应用实例：拉普拉斯方程、波动方程等7.2 有限差分法显式和隐式差分格式稳定性分析与收敛性7.3 有限元法离散化过程与元素形状函数数值求解与误差估计第八章：优化问题的数值方法8.1 优化问题概述引言与基本概念常见优化问题类型8.2 梯度法与共轭梯度法梯度法的基本原理共轭梯度法的实现与特点8.3 序列二次规划法与内点法序列二次规划法的步骤内点法的原理与应用第九章：数值模拟与随机数值方法9.1 蒙特卡洛方法随机数与重要性采样应用实例：黑箱模型、金融衍生品定价等9.2 有限元模拟离散化与求解过程应用实例：结构分析、热传导问题等9.3 分子动力学模拟基本原理与算法应用实例：材料科学、生物物理学等第十章：数值计算软件与应用10.1 常用数值计算软件介绍MATLAB、Python、Mathematica等软件功能与使用方法10.2 数值计算在实际应用中的案例分析工程设计中的数值分析科学研究中的数值模拟10.3 数值计算的展望与挑战高性能计算的发展趋势复杂问题与多尺度模拟的挑战重点解析本教案涵盖了数值计算方法的基本概念、误差分析、线性方程组和非线性方程组的数值解法、插值与逼近方法、常微分方程和偏微分方程的数值解法、优化问题的数值方法、数值模拟与随机数值方法以及数值计算软件与应用等多个方面。
《数值计算方法》课程简介
《数值计算方法》课程简介
“数值计算方法”是计算数学的一个主要部分。
伴随着计算机技术的飞速发展和计算数学方法
与理论的日益成熟，科学计算已成为第三种科学研究的方法和手段。
数值计算方法是研究怎样利
用计算工具来求出数学问题的数值解，并对算法的收敛性、稳定性和误差进行分析、计算的全过程。
数值计算方法的计算对象是微积分，线性代数，常微分方程中的数学问题。
本课程只介绍科学与工程计算中最常用的基本数值方法，包括插值与逼近及最小二乘拟合、数值积分与数值微分、矩阵的特征值与特征向量求解、线性方程组与非线性方程求根、以及常微分方程数值解法等。
现代科学发展依赖于理论研究、科学实验与科学计算三种主要手段，它们相辅相成，可以
互相补充又都不可缺少。
由于计算机技术的发展及其在各技术科学领域的应用推广与深化，新的计算性学科分支纷纷兴起，如计算力学、计算物理、计算化学、计算经济学等等，不论其背景与
含义如何，要用计算机进行科学计算都必须建立相应的数学模型，并研究其适合于计算机编程的
计算方法。
本课程既有数学类课程中理论上的抽象性和严谨性，又有实用性和实验性的技术特征，
其理论性和实践性都较强。
数值计算方法总结
模型误差 数据误差 截断误差 计算误差 在建立数学模型时，忽略次要因素而造成的 由于问题中的值通过观察得到的，从而产生误差 通过近似替代，简化为较易求解的问题 由于计算机中数的位数限制而造成的
第1章 数值计算方法的一般概念
1.2 误差
~ x 设 为真值, x 为真值的近似值
绝对误差 绝对误差：是指近似值与真正值之差或差的绝对 值，即 x x x,或 x 绝对误差界：用一个满足 绝对误差的大小，并记为 的数 ,来表示
分为n -1步, 第k步变换n - k 行 : 求倍数, 再从n 1- k 个元素中减去第k 行 对应列的倍数,因此所需乘除次数: n3 n 2 5n N1 (n k )(n 1 k 1) 3 2 6 k 1
n
2.回代运算量
求xn需做1次除法, 求xn-1需做1次乘法和1次除法,..., 求x1需n -1次 乘法和1次除法,因此所需乘除次数: n(n 1) N 2 1 2 ... n n3 2 2 n 因此,N N1 N 2 n 3 3
j i, i 1,..., n j i 1, i 2,..., n 1
第2章 解线性代数方程的直接法
2.2 三角分解法 2.2.3 追赶法
b1 a 1 A A b
作克洛特分解
c1 b2 a2
c2 b3 c3 an 1 bn 1 cn 1 an
选主元方法分为行主元法与全主元法
第2章 解线性代数方程的直接法
2.2 三角分解法 2.2.1 杜里特尔分解法 高斯消去法的消去过程,实质上是把系数矩阵A分解为单位下三角矩 阵L与上三角矩阵R的乘积,并且求解方程组Ly=b的过程,回代过程是求解 上三角形方程组Rx=y
《数值计算方法》教学大纲
河北联合大学第2012-2013-1学期《数值计算方法》教学大纲依据我校章程，特制定了适合我校理工科各专业本科生的《数值计算方法》教学大纲。
一、课程计划课程名称：数值计算方法Numerical Calculation Methods开课单位：理学院课程类型：专业必修课开设学期：第五学期讲授学时：共15周，每周4学时，共60学时学时安排：课堂教学44学时+实验教学16学时适用专业：信科、数学、统计理科专业本科生教学方式：讲授（多媒体为主）+上机考核方式：闭卷40% +上机实验20%+课程报告20% +平时成绩10%学分：4学分与其它课程的联系预修课程：数学分析、高等代数、常微分方程、计算机高级语言等。
后继课程：偏微分方程数值解及其它专业课程。
二、课程介绍数值计算方法也称为数值分析，是研究用计算机求解各种数学问题的数值方法及其理论的一门学科。
随着计算科学与技术的进步和发展，科学计算已经与理论研究、科学实验并列成为进行科学活动的三大基本手段，作为一门综合性的新科学，科学计算已经成为了人们进行科学活动必不可少的科学方法和工具。
数值计算方法是科学计算的核心内容，它既有纯数学高度抽象性与严密科学性的特点，又有应用的广泛性与实际实验的高度技术性的特点，是一门与计算机使用密切结合的实用性很强的数学课程。
主要介绍数值计算的误差、插值法、函数逼近与曲线拟合、线性方程组迭代解法、数值积分与数值微分、非线性方程组解法、矩阵特征值与特征向量数值计算以及常微分方程数值解，并特别加强实验环节的训练以提高学生动手能力。
通过本课程的学习，不仅能使学生初步掌握数值计算方法的基本理论知识，了解算法设计及数学建模思想，而且能使学生具备一定的科学计算能力和分析与解决问题的能力，不仅为学习后继课程打下良好的理论基础，也为将来从事科学计算、计算机应用和科学研究等工作奠定必要的数学基础。
教学与实验教学课堂教学实验教学论文报告机动课内学时课外学时学时数44 16 8 2 60 10三、重点难点课程重点：理解各种常用数值计算方法的数学原理和理论分析过程，掌握各种数值计算方法的示范性上机程序，学会设计数值算法的基本思路、一般原理和各种数值算法的程序实现。
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有阻力的抛体运动数值解法
在高中物理学中研究过平抛运动并延伸到一般 的抛体运动，但限于微积分的理论基础没有学到， 还不能研究复杂的有阻力的抛体运动。抛体运动这 一物理过程主要是解常微分方程，而实际问题中大 多数常微分方程是不能用解析方法求解的。但在许 多情况下，实际问题本身只需要其解在一系列点上 的近似值。这就需要依靠数值解法。常微分方程的 数值解法就是利用数值微分，数值积分和泰勒展开 等离散化方法将常微分方程变成差分方程进行求解。 本篇小论文将介绍用欧拉方法数值求解有阻力的抛 体运动的求解过程。
yn1 yn hf ( xn , yn ) n 0,1, 2 y0 y(a)
Euler 方法是显式的, 可直接递推求解. Euler 方法的几何解释 近似解是通过(x0,y0)的一条折线, 每个折线段的方向与左端点处 f(x)的切线方向 一致. 故 Euler 方法又称为 Euler 折线法.
∆t
接下来依次迭代公式为 ������������ ∆������ ∆������ ������ + = ������������ ������ − + ������������ (������, ������, ������������ , ������������ , ������ )∆������ 2 2 x t + ∆t = x t + ������������ (������ + ∆������/2)∆������ 同理 V������ (0+∆t/2)=������������ 0 + ������������ ������ 0 , ������ 0 , ������������ , ������������ 0 ,0)∆t/2, y(∆t)=y(0)+������������ ������������
第一步迭代，公式为 V������ (0+∆t/2)=������������ 0 + ������������ ������ 0 , ������ 0 , ������������ (0), ������������ 0 ,0)∆t/2, X(∆t)=x(0)+������������
∆������ 2
• • • • • •
基本步骤 一 写出有阻力的抛体运动的运动方程 二 将方程带入欧拉方法进行差分处理 三 分别对方程中常数赋值进行并计算 四 设计计算流程图 五 预期能得出抛体运动在坐标上的轨迹图
一种形式
1.Euler 方法
dy f ( x, y ) a x b dx y (a) y0
∆������ 2
∆t
∆������ ∆������ ������ + = ������������ ������ − + ������������ (������, ������, ������������ , ������������ , ������)∆������ 2 2 y t + ∆t = y t + ������������ (������ + ∆������/2)∆������