北航数值分析7
北航 数值分析第二次大作业(带双步位移的QR方法)

一、算法设计方案:按题目要求,本程序运用带双步位移的QR方法求解给定矩阵的特征值,并对每一实特征值,求解其相应的特征向量。
总体思路:1)初始化矩阵首先需要将需要求解的矩阵输入程序。
为了防止矩阵在后面的计算中被破坏保存A[][]。
2)对给定的矩阵进行拟上三角化为了尽量减少计算量,提高程序的运行效率,在对矩阵进行QR分解之前,先进行拟上三角化。
由于矩阵的QR 分解不改变矩阵的结构,所以具有拟上三角形状的矩阵的QR分解可以减少大量的计算量。
这里用函数void QuasiTriangularization()来实现,函数形参为double型N维方阵double a[][N]。
3)对拟上三角化后的矩阵进行QR分解对拟上三角化的矩阵进行QR分解会大大减小计算量。
用子程序void QR_decomposition()来实现,将Q、R设为形参,然后将计算出来的结果传入Q和R,然后求出RQ乘积。
4)对拟上三角化后的矩阵进行带双步位移的QR分解为了加速收敛,对QR分解引入双步位移,适当选取位移量,可以避免进行复数运算。
为了进一步减少计算量,在每次进行QR分解之前,先判断是否可以直接得到矩阵的一个特征值或者通过简单的运算得到矩阵的一对特征值。
若可以,则得到特征值,同时对矩阵进行降阶处理;若不可以,则进行QR分解。
这里用函数intTwoStepDisplacement_QR()来实现。
这是用来存储计算得到的特征值的二维数组。
考虑到特征值可能为复数,因此将所有特征值均当成复数处理。
此函数中,QR分解部分用子函数void QR_decompositionMk()实现。
这里形参有三个,分别用来传递引入双步位移后的Mk阵,A矩阵,以及当前目标矩阵的维数m。
5)计算特征向量得到特征值后,计算实特征值相应的特征向量。
这里判断所得特征值的虚数部分是否为零。
求实特征值的特征向量采用求解相应的方程组((A-λI)x=0)的方法。
因此先初始化矩阵Array,计算(A-λI),再求解方程组。
北航数值分析大作业二(纯原创,高分版)

(R_5 ,I_5 )=(-1.493147080915e+000, 0.000000000000e+000)
(R_6 ,I_6 )=(-9.891143464723e-001, 1.084758631502e-001)
-0.8945216982
-0.0993313649
-1.0998317589
0.9132565113
-0.6407977009
0.1946733679
-2.3478783624
2.3720579216
1.8279985523
-1.2630152661
0.6790694668
-0.4672150886
6.220134985374e-001
-1.119962139645e-001
-2.521344456568e+000
-1.306189420531e+000
-3.809101150714e+000
8.132800093357e+000
-1.230295627285e+000
-6.753086301215e-001
而其本质就是
1.令 以及最大迭代步数L;
2.若m≤0,则结束计算,已求出A的全部特征值,判断 或 或m≤2是否成立,成立则转3,否则转4;
3.若 ,则得一个特征值 ,m=m-1,降阶;若 ,则计算矩阵:
的特征值得矩阵A的两个特征值,m=m-2,降阶,转2.;
4.若k≤L,成立则令
k=k+1,转2,否则结束计算,为计算出矩阵A的全部特征值;
北航数值分析实验报告

北航数值分析实验报告篇一:北航数值分析报告第一大题《数值分析》计算实习报告第一大题学号:DY1305姓名:指导老师:一、题目要求已知501*501阶的带状矩阵A,其特征值满足?1?2...?501。
试求:1、?1,?501和?s的值;2、A的与数?k??1?k?501??140最接近的特征值?ik(k=1,2,...,39);3、A的(谱范数)条件数c nd(A)2和行列式de tA。
二、算法设计方案题目所给的矩阵阶数过大,必须经过去零压缩后进行存储和运算,本算法中压缩后的矩阵A1如下所示。
?0?0?A1??a1??b??c0b a2bcc bb c............c bb ccb a500b0a 3...a499c?b??a501??0?0??由矩阵A的特征值满足的条件可知?1与?501之间必有一个最大,则采用幂法求出的一个特征值必为其中的一个:当所求得的特征值为正数,则为?501;否则为?1。
在求得?1与?501其中的一个后,采用带位移的幂法则可求出它们中的另一个,且位移量即为先求出的特征值的值。
用反幂法求得的特征值必为?s。
由条件数的性质可得,c nd(A)2为模最大的特征值与模最小的特征值之比的模,因此,求出?1,?501和?s的值后,则可以求得c nd(A)2。
北航研究生数值分析上机作业 三 (报告+所有程序大全)

数值分析上机作业3——求解非线性方程组以及二元函数的插值拟合1. 算法设计对于全部的插值节点(,),0,1,...,10,0,1,...,20i j x y i j ==,带入非线性方程组中,用Newton 迭代法解非线性方程组,得到(,),0,1,...,10,0,1,...,20i j t u i j ==。
对(,)i j t u ,在二维数表中进行插值,采用分片双二次插值法。
插值过程中,先选择分片区域的中心节点,在数表中的列记为(0:5)tt ,行记为(0:5)uu ,中心节点记为(,)a b ,生成向量_(0:2)t temp ,_(0)(())((1))/(((1)())((1)(1)))i i t temp t tt a t tt a tt a tt a tt a tt a =--+----+, _(1)((1))((1))/((()(1))(()(1)))i i t temp t tt a t tt a tt a tt a tt a tt a =---+---+, _(2)((1))(())/(((1)(1))((1)()))i i t temp t tt a t tt a tt a tt a tt a tt a =---+--+-,同理,生成向量_(0:2)u temp ,_(0)(())((1))/(((1)())((1)(1)))_(1)((1))((1))/((()(1))(()(1)))_(2)((1))(())/(((1)(1))((1)())j j j j j j u temp u uu a u uu a uu a uu a uu a uu a u temp u uu a u uu a uu a uu a uu a uu a u temp u uu a u uu a uu a uu a uu a uu a =--+----+=---+---+=---+--+-)记数表中以分片区域中心节点为中心的3×3的矩阵为T , 对于(,)i j t u 插值结果为(_)()(_)T t temp T u temp 。
北航研究生数值分析试题

∗⎞ ⎟的 A1 ⎠
矩阵。
三、(12 分)试用高斯列主元素法求解线性方程组
⎡ 1 3 −2 −4 ⎤ ⎡ x1 ⎤ ⎡3 ⎤ ⎢ 2 6 −7 −10 ⎥ ⎢ x ⎥ ⎢ −2 ⎥ ⎢ ⎥⎢ 2⎥ = ⎢ ⎥ ⎢ −1 −1 5 9 ⎥ ⎢ x3 ⎥ ⎢14 ⎥ ⎢ ⎥⎢ ⎥ ⎢ ⎥ ⎢ x4 ⎦ ⎥ ⎣ −6 ⎦ ⎣ −3 −5 0 15 ⎦ ⎣ 四、(12 分)利用矩阵 A 的三角分解 A = LU 求解下列方程组 ⎛ 1 2 1 ⎞ ⎛ x1 ⎞ ⎛ 0 ⎞ ⎜ ⎟⎜ ⎟ ⎜ ⎟ ⎜ 2 2 3 ⎟ ⎜ x2 ⎟ = ⎜ 3 ⎟ ⎜ −1 −3 0 ⎟ ⎜ x ⎟ ⎜ 2 ⎟ ⎝ ⎠⎝ 3 ⎠ ⎝ ⎠
第一章
1、近似数 x = 0.231 关于真值 x = 0.229 有( (1)1;(2)2;(3)3;(4)4。
∗
绪论
一、选择题(四个选项中仅有一项符合题目要求,每小题 3 分,共计 15 分) )位有效数字。
2、取 3 ≈ 1.732 计算 x = ( 3 − 1) ,下列方法中哪种最好?(
4
)
Ax
∞和
A ∞ 的值分别为(
)
3
(1) 8 , 8 ;
(2) 8 , 7 ;
(3) 8 , 6 ;
(4) 7 , 7 。
5 、若解线性代数方程组的 Gauss 部分选主元方法第二步得到的系数矩阵的第三列向量为
(2
6 3 2 −5 4 2 ) ,则第三步主行是(
T
) (4) 第 6 行。
(1) 第 2 行;
1 − cos x , sin x
x ≠ 0且 x << 1 ;
(2)
1 1− x , − 1+ 2x 1+ x
北航2010-2015年研究生数值分析报告期末模拟试卷与真题

北航2010-2015年研究生数值分析报告期末模拟试卷与真题数值分析模拟卷A一、填空(共30分,每空3分)1 设-=1511A ,则A 的谱半径=)(a ρ______,A 的条件数)(1A cond =________. 2 设 ,2,1,0,,53)(2==+=k kh x x x f k ,则],,[21++n n n x x x f =________, ],,[321+++n n n n x x x x f ,=________.3 设≤≤-++≤≤+=21,1210,)(2323x cx bx x x x x x S ,是以0,1,2为节点的三次样条函数,则b=________,c=________.4 设∞=0)]([k k x q 是区间[0,1]上权函数为x x =)(ρ的最高项系数为1的正交多项式族,其中1)(0=x q ,则?=10)(dx x xq k ________,=)(2x q ________.5 设=11001a a a a A ,当∈a ________时,必有分解式,其中L 为下三角阵,当其对角线元素)3,2,1(=i L ii 满足条件________时,这种分解是唯一的.二、(14分)设49,1,41,)(21023====x x x x x f , (1)试求)(x f 在]49,41[上的三次Hermite 插值多项式)(x H 使满足2,1,0),()(==i x f x H i i ,)()(11x f x H '='.(2)写出余项)()()(x H x f x R -=的表达式.三、(14分)设有解方程0cos 2312=+-x x 的迭代公式为n n x x cos 3241+=+,(1)证明R x ∈?0均有?∞→=x x n x lim (?x 为方程的根);(2)取40=x ,用此迭代法求方程根的近似值,误差不超过,列出各次迭代值;(3)此迭代的收敛阶是多少?证明你的结论.四、(16分) 试确定常数A ,B ,C 和,使得数值积分公式有尽可能高的代数精度. 试问所得的数值积分公式代数精度是多少?它是否为Gauss 型的?五、(15分)设有常微分方程的初值问题=='00)(),(y x y y x f y ,试用Taylor 展开原理构造形如)()(11011--++++=n n n n n f f h y y y ββα的方法,使其具有二阶精度,并推导其局部截断误差主项.六、(15分)已知方程组b Ax =,其中= ??=21,13.021b A ,(1)试讨论用Jacobi 迭代法和Gauss-Seidel 迭代法求解此方程组的收敛性.(2)若有迭代公式)()()()1(b Ax a x x k k k ++=+,试确定一个的取值围,在这个围任取一个值均能使该迭代公式收敛.七、(8分)方程组,其中,A 是对称的且非奇异.设A 有误差,则原方程组变化为,其中为解的误差向量,试证明 .其中1λ和2λ分别为A 的按模最大和最小的特征值.数值分析模拟卷B填空题(每空2分,共30分)1. 近似数231.0=*x 关于真值229.0=x 有____________位有效数字;2. 设)(x f 可微,求方程)(x f x =根的牛顿迭代格式是_______________________________________________;3. 对1)(3++=x x x f ,差商=]3,2,1,0[f _________________;=]4,3,2,1,0[f ________;4. 已知???? ??-='-=1223,)3,2(A x ,则=∞||||Ax ________________,=)(1A Cond ______________________ ;5. 用二分法求方程01)(3=-+=x x x f 在区间[0,1]的根,进行一步后根所在区间为_________,进行二步后根所在区间为_________________;6. 求解线性方程组=+=+04511532121x x x x 的高斯—赛德尔迭代格式为_______________________________________;该迭代格式迭代矩阵的谱半径=)(G ρ_______________;7. 为使两点数值求积公式:?-+≈111100)()()(x f x f dx x f ωω具有最高的代数精确度,其求积节点应为=0x _____ , =1x _____,==10ωω__________.8. 求积公式)]2()1([23)(30f f dx x f +≈?是否是插值型的__________,其代数精度为___________。
北航数值分析-lec7-幂法和反幂法

迭代收敛性
反幂法在求解特征值问题中的应用
特征值问题
反幂法主要用于求解矩阵的特征值和特征向量问题。通过迭代过程,反幂法能够找到矩阵的所有特征 值和对应的特征向量。
数值稳定性
反幂法在求解特征值问题时,需要关注数值稳定性问题。由于计算机浮点运算的误差累积,反幂法可 能会产生数值不稳定的解。因此,需要采取适当的策略来提高数值稳定性。
误差分析比较
幂法
由于幂法是通过连续的矩阵乘法来计算矩阵的幂,因此误差会随着计算的次数逐渐 累积。为了减小误差,需要选择合适的计算精度和减少计算次数。
反幂法
反幂法是通过求解线性方程组来计算矩阵的逆和行列式,因此误差主要来自于线性 方程组的求解精度。为了减小误差,需要选择合适的求解方法和提高求解精度。
202X
北航数值分析-lec7-幂法 和反幂法
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汇报人姓名 汇报日期
目 录幂法介绍Fra bibliotek反幂法介绍
幂法和反幂法的比较
幂法和反幂法的实现细节
幂法和反幂法的实际应用案例
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您思想的提炼,请尽量言简意赅
的阐述观点
contents
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反幂法的实现细节
反幂法是一种迭代算法,用 于求解线性方程组的近似逆。
反幂法的收敛速度取决于矩阵的谱 半径,如果矩阵的谱半径较小,则 反幂法收敛速度较快。
ABCD
反幂法的实现步骤包括:选择初始 矩阵、计算迭代矩阵、更新解矩阵 和判断收敛性。
在实际应用中,反幂法通常用于 求解大规模稀疏线性系统的预处 理和后处理问题。
01
北京航空航天大学数值分析课程知识点总结

1 ,其中 1 和 n 分别是矩阵 A 的 n
2.4 迭代法
2.4.1 迭代法的一般形式及其收敛性
x ( k 1) Gx ( k ) d (k 0,1,...)
定义 设 n n 矩阵 G 的特征值是 1 , 2 ,..., n ,称 (G ) max | i | 为矩阵 G 的谱半径。
n T
x 1 xi
i 1
n
x2 x
则 1 , 2 和 都是向量范数。 定理 1.2 设
x
i 1 1 i n
n
2 i
max xi
和
是 R 上的任意两种向量范数,则存在与向量 x 无关的常数 m 和
n
M(0<m<M),使下列关系式成立
m x
1.3.2 矩阵范数
~
若 f '(a ) 0 且 | f ''( a ) | / | f '( a ) | 不很大,则有误差估计
e(u ) f '(a )e(a )
~
(u ) f '(a) (a)
~
。
若 f '(a ) f ''(a ) ... f
( k 1)
(a ) 0, f
(k )
... ... ... ... ln ,n 1
为节省空间,用 C(m,n)存储 A 的带内元素,其中 m=r+s+1,并且 aij ci j s 1, j 。 2.2.5 拟三对角线性方程组的求解方法
a1 d 2 A cn p1 d 2 r1
e xa e ,称 er 为近似值 a 的相对误差。由于 x 未知,实际上总把 作为 a 的 x x a e xa , 相对误差一般用百分比表示。er 的上界, 即r a a |a|