计算方法与实习第五版-习题答案
计算方法与实习 第四版 (孙志忠 著) 东南大学出版社 课后答案
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∗ − y | → ∞, 计算过程不稳定。 注 ：此题中，|yn n
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× 10−3 .
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n = 1, 2, · · ·
co m
e2 e2 r r = . 1 + er 1 − er
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∗ − y | = 510 e ≤ n = 10时，|yn n 0
√ 计算到y100 , 若取 783 ≈ 27.982 (5位有效数字)，试问计算到y100 将有多大误差？ √ 答 ：设x∗ = 783, x = 27.982, x∗ = x + e.
−2 ∗ = y∗ yn n−1 − 10 (x + e), yn = yn−1 − 10−2 x,
1 √ 783, 100
概率与数理统计 第二, C语言程序设计教程 第 西方经济学(微观部分) C语言程序设计教程 第 复变函数全解及导学[西 三版 (浙江大学 三版 (谭浩强 张 (高鸿业 著) 中 二版 (谭浩强 张 安交大 第四版]
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2009-10-15
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er − er = er −
e2 e e 1 r = . = e − = e − r r x∗ e+x 1 + er 1 + e1 r ·········
7. 设y0 = 28, 按递推公式
案 答
yn = yn−1 −
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6. 机器数–略。
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∗ −y |=e≤ n = 100时，|yn n
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数值分析课程第五版课后习题答案(李庆扬等)
数值分析课程第五版课后习题答案(李庆扬等)数值分析课程第五版课后习题答案(李庆扬等)第一章：数值分析导论1. 解答：数值分析是一门研究如何使用计算机来解决数学问题的学科。
它包括了从数学理论到计算实现的一系列技术。
数值分析的目标是通过近似的方式求解数学问题，其结果可能不是完全精确的，但是能够满足工程或科学应用的要求。
2. 解答：数值分析在实际应用中起着重要的作用。
它可以用于求解复杂的数学方程、计算机模拟及建模、数据的统计分析等等。
数值分析是科学计算和工程计算的基础，对许多领域都有着广泛的应用，如物理学、经济学、生物学等。
3. 解答：数值方法指的是使用数值计算的方式来求解数学问题。
与解析方法相比，数值方法一般更加灵活和高效，可以处理一些复杂的数学问题。
数值方法主要包括了数值逼近、插值、数值积分、数值微分、线性方程组的求解、非线性方程的求根等。
4. 解答：计算误差是指数值计算结果与精确解之间的差异。
在数值计算中，由于计算机的有限精度以及数值计算方法本身的近似性等因素，都会导致计算误差的产生。
计算误差可以分为截断误差和舍入误差两种。
第二章：数值误差分析1. 解答：绝对误差是指实际值与精确值之间的差异。
例如，对于一个计算出的数值近似解x和精确解x_0，其绝对误差为| x - x_0 |。
绝对误差可以衡量数值近似解的精确程度，通常被用作评估数值计算方法的好坏。
2. 解答：相对误差是指绝对误差与精确解之间的比值。
对于一个计算出的数值近似解x和精确解x_0，其相对误差为| (x - x_0) / x_0 |。
相对误差可以衡量数值近似解相对于精确解的精确度，常用于评估数值计算方法的收敛速度。
3. 解答：舍入误差是由于计算机的有限精度而引起的误差。
计算机中使用的浮点数系统只能表示有限的小数位数，因此在进行数值计算过程中，舍入误差不可避免地会产生。
舍入误差会导致计算结果与精确结果之间存在差异。
4. 解答：误差限度是指对于给定的数值计算问题，所能容忍的误差范围。
数值分析第五章实习题答案
数值分析第五章实习题答案数值分析第五章实习题答案数值分析是一门研究如何使用计算机来解决数学问题的学科。
在数值分析的学习过程中，实习题是非常重要的一部分，通过实习题的练习，可以帮助我们巩固所学的知识，并且提高我们的解题能力。
本文将为大家提供数值分析第五章实习题的答案，希望对大家的学习有所帮助。
第一题：求下列方程的一个正根，并用二分法和牛顿法分别计算根的近似值。
方程：x^3 - 3x + 1 = 0解答：首先，我们可以通过绘制函数图像来初步估计方程的根的范围。
根据图像，我们可以大致确定根在区间[0, 2]之间。
接下来，我们使用二分法来计算根的近似值。
根据二分法的原理，我们将区间[0, 2]等分为两部分，然后判断根在哪一部分。
不断重复这个过程，直到找到根的近似值。
具体计算过程如下：- 将区间[0, 2]等分为两部分，得到中点x = 1。
- 计算方程在x = 1处的函数值f(1) = -1。
- 根据函数值的正负性，我们可以确定根在区间[1, 2]之间。
- 将区间[1, 2]等分为两部分，得到中点x = 1.5。
- 计算方程在x = 1.5处的函数值f(1.5) = 1.375。
- 根据函数值的正负性，我们可以确定根在区间[1, 1.5]之间。
- 重复以上步骤，直到找到根的近似值。
最终得到根的近似值为x ≈ 1.365。
接下来，我们使用牛顿法来计算根的近似值。
牛顿法是一种迭代法，通过不断逼近根的位置来计算根的近似值。
具体计算过程如下：- 选择初始近似值x0 = 1。
- 计算方程在x = 1处的函数值f(1) = -1。
- 计算方程在x = 1处的导数值f'(1) = 4。
- 利用牛顿法的迭代公式x1 = x0 - f(x0)/f'(x0)，我们可以得到x1 ≈ 1.333。
- 重复以上步骤，直到找到根的近似值。
最终得到根的近似值为x ≈ 1.365。
通过二分法和牛顿法，我们分别得到了方程x^3 - 3x + 1 = 0的一个正根的近似值为x ≈ 1.365。
谢希仁_计算机网络第五版习题答案
计算机网络第五版答案第一章概述1-01 计算机网络向用户可以提供那些服务？答：连通性和共享1-02 简述分组交换的要点。
答：（1）报文分组，加首部（2）经路由器储存转发（3）在目的地合并1-03 试从多个方面比较电路交换、报文交换和分组交换的主要优缺点。
答：（1）电路交换：端对端通信质量因约定了通信资源获得可靠保障，对连续传送大量数据效率高。
（2）报文交换：无须预约传输带宽，动态逐段利用传输带宽对突发式数据通信效率高，通信迅速。
（3）分组交换：具有报文交换之高效、迅速的要点，且各分组小，路由灵活，网络生存性能好。
1-04 为什么说因特网是自印刷术以来人类通信方面最大的变革？答：融合其他通信网络，在信息化过程中起核心作用，提供最好的连通性和信息共享，第一次提供了各种媒体形式的实时交互能力。
1-05 因特网的发展大致分为哪几个阶段？请指出这几个阶段的主要特点。
答：从单个网络APPANET向互联网发展；TCP/IP协议的初步成型建成三级结构的Internet；分为主干网、地区网和校园网；形成多层次ISP结构的Internet；ISP首次出现。
1-06 简述因特网标准制定的几个阶段？答：（1）因特网草案(Internet Draft) ——在这个阶段还不是RFC 文档。
（2）建议标准(Proposed Standard) ——从这个阶段开始就成为RFC 文档。
（3）草案标准(Draft Standard)（4）因特网标准(Internet Standard)1-07小写和大写开头的英文名internet 和Internet在意思上有何重要区别？答：（1）internet（互联网或互连网）：通用名词，它泛指由多个计算机网络互连而成的网络。
；协议无特指（2）Internet（因特网）：专用名词，特指采用TCP/IP 协议的互联网络。
区别：后者实际上是前者的双向应用1-08 计算机网络都有哪些类别？各种类别的网络都有哪些特点？答：按范围：（1）广域网W AN：远程、高速、是Internet的核心网。
计算方法的课后答案
《计算方法》习题答案 第一章 数值计算中的误差 1．什么是计算方法？（狭义解释）答：计算方法就是将所求的的数学问题简化为一系列的算术运算和逻辑运算，以便在计算机上编程上机，求出问题的数值解，并对算法的收敛性、稳定性和误差进行分析、计算。
2．一个实际问题利用计算机解决所采取的五个步骤是什么？答：一个实际问题当利用计算机来解决时，应采取以下五个步骤：实际问题→建立数学模型→构造数值算法→编程上机→获得近似结果4．利用秦九韶算法计算多项式4)(53-+-=x x x x P 在3-=x 处的值，并编程获得解。
解：400)(2345-+⋅+-⋅+=x x x x x x P ，从而 1 0 -1 0 1 -4 -3 -3 9 -24 72 -219 1 -3 8 -24 73 -223所以，多项式4)(53-+-=x x x x P 在3-=x 处的值223)3(-=-P 。
5．叙述误差的种类及来源。
答：误差的种类及来源有如下四个方面： （1）模型误差：数学模型是对实际问题进行抽象，忽略一些次要因素简化得到的，它是原始问题的近似，即使数学模型能求出准确解，也与实际问题的真解不同，我们把数学模型与实际问题之间存在的误差称为模型误差。
（2）观测误差：在建模和具体运算过程中所用的一些原始数据往往都是通过观测、实验得来的，由于仪器的精密性，实验手段的局限性，周围环境的变化以及人们的工作态度和能力等因素，而使数据必然带有误差，这种误差称为观测误差。
（3）截断误差：理论上的精确值往往要求用无限次的运算才能得到，而实际运算时只能用有限次运算的结果来近似，这样引起的误差称为截断误差（或方法误差）。
（4）舍入误差：在数值计算过程中还会用到一些无穷小数，而计算机受机器字长的限制，它所能表示的数据只能是一定的有限数位，需要把数据按四舍五入成一定位数的近似的有理数来代替。
这样引起的误差称为舍入误差。
6．掌握绝对误差（限）和相对误差（限）的定义公式。
数值分析第五版课后习题答案
数值分析第五版课后习题答案数值分析是一门应用数学的分支学科，主要研究如何利用数值方法解决实际问题。
在学习这门课程的过程中，课后习题是不可或缺的一部分。
本文将对《数值分析第五版》的课后习题进行一些探讨和解答。
第一章是数值分析的导论，主要介绍了误差分析和计算方法的基本概念。
在课后习题中，有一道题目是关于误差传播的。
假设有一个函数f(x, y) = x^2 + y^2，其中x和y的测量误差分别为Δx和Δy，要求计算f(x, y)的误差。
解答：根据误差传播公式，可以得到f(x, y)的误差为Δf = √[(∂f/∂x)^2 *(Δx)^2 + (∂f/∂y)^2 * (Δy)^2]。
对于本题而言，∂f/∂x = 2x，∂f/∂y = 2y。
代入公式，得到Δf = √[(2x)^2 * (Δx)^2 + (2y)^2 * (Δy)^2] = 2√(x^2 * (Δx)^2+ y^2 * (Δy)^2)。
第二章是插值与多项式逼近的内容。
其中一道习题涉及到拉格朗日插值多项式。
给定n+1个数据点(x0, y0), (x1, y1), ..., (xn, yn)，要求构造一个n次多项式p(x)，使得p(xi) = yi (i = 0, 1, ..., n)。
解答：拉格朗日插值多项式的表达式为p(x) = Σ(yi * Li(x))，其中Li(x) = Π[(x - xj) / (xi - xj)]，j ≠ i。
将数据点代入表达式中，即可得到所求的多项式。
第三章是数值微积分的内容，其中一道习题是关于数值积分的。
给定一个函数f(x)，要求使用复化梯形公式计算定积分∫[a, b]f(x)dx。
解答：复化梯形公式的表达式为∫[a, b]f(x)dx ≈ h/2 * [f(a) + 2Σf(xi) + f(b)]，其中h = (b - a)/n，xi = a + i * h (i = 1, 2, ..., n-1)。
根据给定的函数f(x)，代入公式中的各个值，即可得到近似的定积分值。
高等数学下(同济大学第五版)课后习题答案1(精品文档)
第八章 多元函数微分法及其应用第一节 多元函数的基本概念本节主要概念，定理，公式和重要结论理解多元函数的概念，会表达函数，会求定义域； 理解二重极限概念，注意A y x f y x y x =→),(lim),(),(00是点),(y x 以任何方式趋于),(00y x ;注意理解本节中相关概念与一元函数中相应内容的区分与联系。
习题 8－11.求下列函数表达式:(1)xy y x y x f +=),(，求),(y x xy f +解：(,)()x yxy f xy x y xyx y ++=++(2)22),(y x y x y x f -=-+，求),(y x f解：(,)()()(,)f x y x y x y x y f x y xy +-=-+⇒= 2.求下列函数的定义域，并绘出定义域的图形: (1)221)1ln(yx x y x z --+-+=解：22221011010x y x y x y x y x +->⎧+>⎧⎪-->⇒⎨⎨+<⎩⎪≥⎩(2))12ln(2+-=y x z 解：2210x y -+>(3) |)|||1ln(),(y x y x f --= 解：1||||0||||1x y x y -->⇒+< 3.求下列极限:(1)22)1,0(),(1limy x xyx y x ++-→解：22(,)(0,1)1lim1x y x xyx y →-+=+ (2)xyxy y x 42lim)0,0(),(+-→解一：(,)(0,0)(,)(0,0)(,)(0,0)18lim2lim2lim 4x y x y x y xyxy →→→=-=-=-(3)yxy x y x )sin()2(lim )0,1(),(+→(4)2222011limy x y x y x +-+→→解一：(,)(1,0)(,)(1,0)sin()sin()lim (2)lim [(2)]3x y x y xy xy x x x y xy→→+=+=解二：(,)(1,0)(,)(1,0)(,)(1,0)sin()lim (2)lim (2)lim (2)3x y x y x y xy xyx x x x y y →→→+=+=+= (4)22220011limyx y x y x +-+→→解一：2222222200000011lim lim()022x x x y y y x y y x xy x y →→→→→→==⋅=++ 解二：222222000000x x x y y y y x y →→→→→→===+ 4.证明下列函数当)0,0(),(→y x 时极限不存在:(1)2222),(yx y x y x f +-=解：222222222222001lim lim 1x x y kxx y x k x k x y x k x k →→=---==+++ (2)22222)(),(y x y x y x y x f -+= 解：224222400lim lim 1()x x y x x y x x y x y x →→===+- 2222200lim 0()x y x y x y x y →==+- 5.下列函数在何处是间断的? (1) yx z -=1解：x y =(2)x y xy z 2222-+=解：22y x =第二节 偏导数本节主要概念，定理，公式和重要结论1.偏导数：设),(y x f z =在),(00y x 的某一邻域有定义，则xy x f y x x f y x f x x ∆∆∆),(),(lim),(0000000-+=→， yy x f y y x f y x f y y ∆∆∆),(),(lim ),(0000000-+=→. ),(00y x f x 的几何意义为曲线⎩⎨⎧==0),(y y y x f z 在点)),(,,(0000y x f y x M 处的切线对x 轴的斜率.),(y x f 在任意点),(y x 处的偏导数),(y x f x 、),(y x f y 称为偏导函数，简称偏导数.求),(y x f x 时，只需把y 视为常数，对x 求导即可. 2.高阶偏导数),(y x f z =的偏导数),(),,(y x f y x f y x 的偏导数称为二阶偏导数，二阶偏导数的偏导数称为三阶偏导数，如此类推. 二阶偏导数依求导次序不同，有如下4个：xy zy x z y z x z ∂∂∂∂∂∂∂∂∂∂222222,,,，其中后两个称为混合偏导数. 若两个混合偏导数皆为连续函数，则它们相等，即可交换求偏导数的次序.高阶混合偏导数也有类似结果.习题 8－21.求下列函数的一阶偏导数:(1)xy y xz +=解：21,z z xy x x y y y∂∂=+=-+∂∂ (2)xyz arctan =解：2222222111,1()1()z y y z x y y x x x y y x x y x x∂--∂=⋅==⋅=∂+∂+++ (3))ln(22y x x z ++=解：(1z x ∂=+=∂z y ∂==∂ (4))ln(222z y x u ++=解：222222222222,,u x u y u z x x y z y x y z z x y z∂∂∂===∂++∂++∂++ (5)⎰=yzxzt dt e u 2解：22222222,,x z y z y z x z u u u ze ze ye xe x y z∂∂∂=-==-∂∂∂ (6)x y y x z cos sin = 解：2211cos cos sin sin ,cos cos sin sin z x y y x y u x x y x y x y y x x y x y y y x x y x ∂∂=+=--∂∂ (7)y x xy z ++=)1( (8))cos(ϕθϕθ-=+e u解：(1)[ln(1)],(1)[ln(1)]11x y x y z x y u x y xy xy y xy xy x x xy y xy ++∂+∂+=+++=+++∂+∂+ (8))cos(ϕθϕθ-=+e u解：[cos()sin()],[cos()sin()]u u e e θϕθϕθϕθϕθϕθϕθϕ++∂∂=---=-+-∂∂ 2.求下列函数在指定点处的一阶偏导数: （1）yxy x z arcsin)1(2-+=，求)1,0(x z 解：20(0,1)lim0x x x z x∆→∆==∆ （2）xyx e x z yarctan)1(2-+=，求)0,1(y z 解：01(1,0)lim1y y y e z y∆∆→-==-∆ 3.求下列函数的高阶偏导数:(1))ln(xy x z =， 求22x z ∂∂，22yz ∂∂，y x z∂∂∂2解：ln()1,z z x xy x y y∂∂=+=∂∂ 22222211,,z z x z x x y y x y y∂∂∂==-=∂∂∂∂ (2))2(cos 2y x z +=，求22x z ∂∂，22yz ∂∂，y x z ∂∂∂2，x y z ∂∂∂2解：2cos(2)sin(2)sin 2(2)z x y x y x y x∂=-++=-+∂4cos(2)sin(2)2sin 2(2)zx y x y x y y∂=-++=-+∂ 222222cos 2(2),8cos 2(2),4cos 2(2)z z zx y x y x y x y x y∂∂∂=-+=-+=-+∂∂∂∂ (3)⎰+=22 y x xtdt e z ， 求22x z ∂∂， yx z∂∂∂2解：22222222222,2(12),4x y x x y x x y z z z xe e x e e xye x x x y+++∂∂∂=-=+-=∂∂∂∂ 4.设⎪⎩⎪⎨⎧=+≠++-=0 00),(22222233y x y x y x xy y x y x f ，求)0,0(xy f 和)0,0(yx f .解：00(0)(0,0)00(0,0)lim lim 0x x x f x f f x x ∆→∆→∆--===∆∆，00(0,)(0,0)00(0,0)lim lim 0y y y f y f f y y ∆→∆→∆--===∆∆4224222224(,),0()x x x y y f x y y x y x y +-=+≠+ 4224222224(,),0()y x x y y f x y x x y x y --=+≠+ 54000(0,)(0,0)(0,0)lim lim 1x x xy y y y f y f yf y y∆→∆→-∆-∆-∆===-∆∆54000(,0)(0,0)(0,0)lim lim 1x x yx x x x f x f x f x x ∆→∆→∆-∆-∆===∆∆5.设)11(y x e z +-=， 求证z y z y x z x222=∂∂+∂∂ 解: 1111()()2211,x y x y z z e ex x y y-+-+∂∂==∂∂ 111111()()()2222221122x yx y x y z z x y x e y e e z x y x y-+-+-+∂∂+=⋅+⋅==∂∂ 6.设222z y x r ++=， 证明r zr y r x r 2222222=∂∂+∂∂+∂∂证明: 22222223,r x r x r r x r r x x r x r x r r r ∂--∂∂-∂=====∂∂由轮换对称性, 2222222323,r r y r r z y r z r∂-∂-==∂∂ 222222222223321r r r r x y z r x y z r r r∂∂∂---++===∂∂∂ 第三节 全微分本节主要概念，定理，公式和重要结论 1.全微分的定义若函数),(y x f z =在点),(00y x 处的全增量z ∆表示成22),(y x o y B x A z ∆+∆=+∆+∆=∆ρρ则称),(y x f z =在点),(00y x 可微，并称Bdy Adx y B x A +=+∆∆为),(y x f z =在点),(00y x 的全微分，记作dz .2.可微的必要条件：若),(y x f z =在),(00y x 可微，则 （1）),(y x f 在),(00y x 处连续；（2）),(y x f 在),(00y x 处可偏导，且),(),,(0000y x f B y x f A y x ==，从而dy y x f dx y x f dz y x ),(),(0000+=.一般地，对于区域D 内可微函数， dy y x f dx y x f dz y x ),(),(+=.3.可微的充分条件：若),(y x f z =在),(00y x 的某邻域内可偏导，且偏导数在),(00y x 处连续，则),(y x f z =在),(00y x 可微。
(完整word版)计算方法上机题目 (2)
目录1.计算方法A 上机作业 (1)上机练习目的 (1)上机练习任务 (1)计算方法A 上机题目 (1)程序设计要求 (1)上机报告要求 (1)2.QR 分解法求解线性方程组 (2)计算原理 (2)程序框图 (7)计算实习 (8)Matlab代码 (8)3.共轭梯度法求解线性方程组 (10)计算原理 (10)程序框图 (11)计算实习 (12)Matlab代码 (12)4.三次样条插值 (14)计算原理 (14)程序框图 (16)计算实习 (17)Matlab代码 (17)5.四阶龙格－库塔法求解常微分方程的初值问题 (21)计算原理 (21)程序框图 (22)计算实习 (23)Matlab代码 (23)1.计算方法A 上机作业上机练习目的❑ 复习和巩固数值计算方法的基本数学模型，全面掌握运用计算机进行数值计算的具体过程及相关问题。
❑ 利用计算机语言独立编写、调试数值计算方法程序，培养学生利用计算机和所学理论知识分析解决实际问题的能力。
上机练习任务•利用计算机语言编写并调试一系列数值方法计算通用程序，并能正确计算给定题目，掌握调试技能。
•掌握文件使用编程技能，如文件的各类操作，数据格式设计、通用程序运行过程中文件输入输出运行方式设计等。
•写出上机练习报告。
计算方法A 上机题目1. QR 分解方法求解线性方程组。
（第二章）2. 共轭梯度法求解线性方程组。
（第三章）3. 三次样条插值（第四章）4. 四阶龙格－库塔法求解常微分方程的初值问题程序设计要求1. 程序要求是通用的，在程序设计时要充分考虑哪些变量应该可变的。
2. 程序要求调试通过。
上机报告要求报告内容包括：● 每种方法的算法原理及程序框图。
● 程序使用说明。
● 算例计算结果。
2. QR 分解法求解线性方程组计算原理当n x R ∈是任意给定的非零向量，n v R ∈是任意给定的单位向量，则存在初等反射阵2T H I uu =-,使得Hx v σ=，其中σ为常数，当取单位向量2x vu x v σσ-=-P P 时，由u 确定的矩阵H 必定满足Hx v σ=，所以在计算过程中取u 的值为上述值。
数值分析课程第五版课后习题答案李庆扬等
数值分析课程第五版课后习题答案李庆扬等数值分析作为一门重要的数学课程，对于许多理工科学生来说是必须掌握的知识。
李庆扬等编著的《数值分析》第五版教材备受青睐，而课后习题的答案则成为了同学们检验自己学习成果、加深对知识理解的重要参考。
在学习数值分析的过程中，课后习题起到了巩固和拓展知识的关键作用。
通过完成这些习题，我们能够更加深入地理解数值分析中的各种算法和概念，如插值法、数值积分、常微分方程数值解法等。
而准确的答案则能够帮助我们及时发现自己的错误和不足，从而有针对性地进行改进和提高。
以插值法这一章节的习题为例，我们可能会遇到要求用拉格朗日插值多项式、牛顿插值多项式等方法来构造插值函数，并计算给定节点处的函数值。
在解答这类问题时，需要我们熟练掌握插值公式的推导和计算过程，同时要注意误差的分析和控制。
答案中会详细展示每一步的计算过程，让我们能够清晰地看到如何从给定的节点数据得到最终的插值结果。
对于数值积分部分的习题，可能会涉及到梯形公式、辛普森公式等不同的数值积分方法。
在求解过程中，需要准确确定积分区间和节点，计算相应的系数，并最终得到积分的近似值。
答案会给出具体的计算步骤和结果，同时还会对不同方法的精度和误差进行比较和分析，帮助我们更好地理解各种数值积分方法的特点和适用范围。
常微分方程数值解法的习题则通常要求我们运用欧拉方法、改进的欧拉方法、龙格库塔方法等求解给定的初值问题。
这需要我们对这些方法的原理和公式有深入的理解，并能够正确地进行编程实现或手算求解。
答案中会详细讲解每一种方法的应用过程，以及如何根据给定的精度要求选择合适的解法。
在求解课后习题的过程中，我们不能仅仅满足于得到答案的结果，更要注重理解答案背后的思路和方法。
比如，在遇到错误答案时，要认真分析自己的解题过程，找出错误的原因，并通过与正确答案的对比，加深对知识点的理解。
同时，我们还可以尝试对答案进行拓展和延伸，思考如何将所学的知识应用到实际问题中，提高自己解决实际问题的能力。
数值分析(第五版)计算实习题第四章作业
第四章：1、（1）：复合梯形建立m文件：function t=natrapz(fname,a,b,n)h=(b-a)/n;fa=feval(fname,a);fb=feval(fname,b); f=feval(fname,a+h:h:b-h+0.001*h); t=h*(0.5*(fa+fb)+sum(f));输入：>> syms x>> f=inline('sqrt(x).*log(x);'); >> natrapz(f,eps,1,10)输出：ans =-0.417062831779470输入：>> syms x>> f=inline('sqrt(x).*log(x);'); >> natrapz(f,eps,1,100)输出：ans =-0.443117908008157输入：>> syms x>> f=inline('sqrt(x).*log(x);'); >> natrapz(f,eps,1,1000)输出：ans =-0.444387538997162复合辛普森建立m文件：function t=comsimpson(fname,a,b,n)h=(b-a)/n;fa=feval(fname,a);fb=feval(fname,b);f1=feval(fname,a+h:h:b-h+0.001*h);f2=feval(fname,a+h/2:h:b-h+0.001*h);t=h/6*(fa+fb+2*sum(f1)+4*sum(f2));输入：>> syms x>> f=inline('sqrt(x).*log(x);');>> format long；>>comsimpson(f,eps,1,10)输出：ans =-0.435297890074689输入：>>syms x>>f=inline('sqrt(x).*log(x);');>>comsimpson(f,eps,1,100)输出：ans =-0.444161178415673输入：>>syms x>>f=inline('sqrt(x).*log(x);');>>comsimpson(f,eps,1,1000)输出：ans =-0.444434117614180（2）龙贝格建立m文件：function [RT,R,wugu,h]=Romberg(fun,a,b,wucha,m) %RT是龙贝格积分表%R是数值积分值%wugu是误差估计%h是最小步长%fun是被积函数%a b是积分下、上限%m是龙贝格积分表中行最大数目%wucha是两次相邻迭代值的绝对误差限n=1;h=b-a;wugu=1;x=a;k=0;RT=zeros(4,4);RT(1,1)=h*(feval(fun,a)+feval(fun,b))/2;while((wugu>wucha)&(k<m)|(k<4))k=k+1;h=h/2;s=0;for j=1:nx=a+h*(2*j-1);s=s+feval(fun,x);endRT(k+1,1)=RT(k,1)/2+h*s;n=2*n;for i=1:kRT(k+1,i+1)=((4^i)*RT(k+1,i)-RT(k,i))/(4^i-1);endwugu=abs(RT(k+1,k)-RT(k+1,k+1));endR=RT(k+1,k+1);输入：>>fun=inline('sqrt(x).*log(x)');>> [RT,R,wugu,h]=Romberg(fun,eps,1,1e-5,13)输出：RT =1 至5 列-0.000000268546145 0 0 0-0.245064670140209 -0.326752804004897 0 0-0.358104125949240 -0.395783944552250 -0.400386020588741 0 0-0.408090073087781 -0.424752055467295 -0.426683262861631 -0.427100679405645 0-0.429474601629505 -0.436602777810080 -0.437392825966266 -0.437562819031419 -0.437603847029951-0.438389494461832 -0.441361125405941 -0.441678348578999 -0.441746372747455 -0.4417627788404596 列-0.441766844267449R =-0.441766844267449wugu =4.065426989774412e-06h =0.031250000000000（3）自适应辛普森输入：>> f=inline('sqrt(x).*log(x)');>> q=quad(f,0,1,1e-4)输出：q =-0.4439755729517282.（1）复合辛普森建立m文件function q=combinesimpson2(F,x0,a,b,n)%复合Simpson多元求积公式%F—被积函数%x0—被积函数自变量%[a,b]积分区间%n—区间份数x=linspace(a,b,n+1);q=0;for k=1:nq=q+subs(F,x0,x(k))+4*subs(F,x0,(x(k)+x(k+1))/2)+subs(F,x0,x(k+1)); endq=q*(b-a)/n/6;输入：>> clear>> syms x y;>> F=exp(-x.*y);>> s=combinesimpson2(combinesimpson2(F,'x',0,1,4),'y',0,1,4)输出：s =exp(-1)/576 + exp(-1/2)/144 + exp(-1/4)/72 + exp(-3/4)/144 + exp(-1/8)/36 +exp(-3/8)/36 + exp(-5/8)/72 + exp(-7/8)/72 + (5*exp(-1/16))/144 + exp(-3/16)/24 + exp(-5/16)/36 + exp(-7/16)/36 + exp(-9/16)/144 + exp(-1/32)/36 + exp(-3/32)/18 + exp(-5/32)/36 + exp(-7/32)/36 + exp(-9/32)/36 + exp(-15/32)/36 + exp(-21/32)/36 + exp(-1/64)/36 + exp(-3/64)/18 + exp(-5/64)/18 + exp(-7/64)/18 + exp(-9/64)/36 + exp(-15/64)/18 + exp(-21/64)/18 + exp(-25/64)/36 + exp(-35/64)/18 + exp(-49/64)/36 + 47/576>> double(s)ans =0.796599967946203高斯求积公式function q=gaussquad(F,x0,a,b,n)%Gauss求积公式%F—被积函数%x0—被积函数自变量%[a,b]积分区间%n—节点个数syms t;F=subs(F,x0,(b-a)/2*t+(a+b)/2);[x,A]=gausspoints(n);q=(b-a)/2*sum(A.*subs(F,t,x));输入：>> clear>> syms x y;F=exp(-x.*y);>> s=gaussquad(gaussquad(F,x,0,1,4),y,0,1,4)输出：s =0.7966（2）复合辛普森输入：>> syms x y;>> f=exp(-x.*y);>> s=combinesimpson2(combinesimpson2(f,y,0,sqrt(1-x^2),4),x,0,1,4)输出：s =(3^(1/2)*(exp(-3^(1/2)/4) + 2*exp(-3^(1/2)/8) + 2*exp(-3^(1/2)/16) + 2*exp(-(3*3^(1/2))/16) + 4*exp(-3^(1/2)/32) + 4*exp(-(3*3^(1/2))/32) + 4*exp(-(5*3^(1/2))/32) + 4*exp(-(7*3^(1/2))/32) + 1))/576 + (7^(1/2)*(exp(-(3*7^(1/2))/16) + 2*exp(-(3*7^(1/2))/32) + 2*exp(-(3*7^(1/2))/64) + 2*exp(-(9*7^(1/2))/64) + 4*exp(-(3*7^(1/2))/128) + 4*exp(-(9*7^(1/2))/128) + 4*exp(-(15*7^(1/2))/128) + 4*exp(-(21*7^(1/2))/128) + 1))/1152 + (15^(1/2)*(exp(-15^(1/2)/16) + 2*exp(-15^(1/2)/32) + 2*exp(-15^(1/2)/64) + 2*exp(-(3*15^(1/2))/64) + 4*exp(-15^(1/2)/128) + 4*exp(-(3*15^(1/2))/128) + 4*exp(-(5*15^(1/2))/128) + 4*exp(-(7*15^(1/2))/128) + 1))/1152 + (15^(1/2)*(exp(-(7*15^(1/2))/64) + 2*exp(-(7*15^(1/2))/128) + 2*exp(-(7*15^(1/2))/256) + 2*exp(-(21*15^(1/2))/256) + 4*exp(-(7*15^(1/2))/512) + 4*exp(-(21*15^(1/2))/512) + 4*exp(-(35*15^(1/2))/512) + 4*exp(-(49*15^(1/2))/512) + 1))/1152 + (39^(1/2)*(exp(-(5*39^(1/2))/64) + 2*exp(-(5*39^(1/2))/128) + 2*exp(-(5*39^(1/2))/256) + 2*exp(-(15*39^(1/2))/256) + 4*exp(-(5*39^(1/2))/512) + 4*exp(-(15*39^(1/2))/512) + 4*exp(-(25*39^(1/2))/512) + 4*exp(-(35*39^(1/2))/512) + 1))/1152 + (55^(1/2)*(exp(-(3*55^(1/2))/64) + 2*exp(-(3*55^(1/2))/128) + 2*exp(-(3*55^(1/2))/256) + 2*exp(-(9*55^(1/2))/256) + 4*exp(-(3*55^(1/2))/512) + 4*exp(-(9*55^(1/2))/512) + 4*exp(-(15*55^(1/2))/512) + 4*exp(-(21*55^(1/2))/512) + 1))/1152 + (63^(1/2)*(exp(-63^(1/2)/64) + 2*exp(-63^(1/2)/128) + 2*exp(-63^(1/2)/256) + 2*exp(-(3*63^(1/2))/256) + 4*exp(-63^(1/2)/512) + 4*exp(-(3*63^(1/2))/512) + 4*exp(-(5*63^(1/2))/512) + 4*exp(-(7*63^(1/2))/512) + 1))/1152 + 1/24>> double(s)ans =0.670113633359095。