数值计算方法教案5
数值计算方法教学大纲(精选五篇)

数值计算方法教学大纲(精选五篇)第一篇:数值计算方法教学大纲《数值计算方法》课程教学大纲课程编码:0405034 课程性质:专业选修课学时:52 学分:3 适用专业:数学与应用数学一、课程性质、目的和要求本课程为数学系数学与应用数学专业的专业必修课。
通过本课程的学习,要求学生了解数值计算的基本概念、基本方法及其原理,培养应用计算机从事科学与工程计算的能力。
本课程主要介绍数值计算的基本方法以及数值计算研究中的一些较新的成果。
以数学分析、线性代数、高级语言程序设计为先行课,包含解线性方程组的直接法、解线性方程组的迭代法、解非线性方程的迭代法、矩阵特征值与特征向量的计算、数据拟合、多项式插值、数值积分与数值微分等基本内容,为微分方程数值解、最优化方法、数学实验等后继课程作好准备。
通过实验使学生掌握各种常用数值算法的构造原理,提高算法设计和理论分析能力,为在计算机上解决科学计算问题打好基础。
二、教学内容、要点和课时安排第一章误差(4学时)教学目的:学习误差的相关概念,了解残生误差的原因,在函数中误差的传播规律,并且掌握实际运算中可以减小误差的方法。
教学难点:误差的传播规律,公式的推导。
第一节误差的来源第二节绝对误差、相对误差与有效数字一、绝对误差与绝对误差限二、相对误差与相对误差限三、有效数字与有效数字位数第三节数值计算中误差传播规律简析第四节数值运算中应注意的几个原则思考题:1、什么是绝对误差与绝对误差限?2、什么是相对误差与相对误差限?3、在数值计算的过程中函数的自变量的误差与函数值的误差只有什么样的关系?4、在数值计算的过程中我们应该注意那些原则来使得误差尽量的小?第二章非线性方程求根(14学时)教学目的:学习非线性方程求根的方法,主要介绍二分法、简单迭代法、牛顿迭代法与弦割法,要求掌握每一种方法的理论思想,会用学习的方法求解非线性方程的根。
教学难点:分法、简单迭代法、牛顿迭代法与弦割法的计算过程的理解,记忆,尤其是迭代法收敛性的判定。
数值计算方法教案数值积分(有添加哦

数值积分教案教案内容:一、教学目标1. 使学生理解数值积分的概念和意义。
2. 培养学生掌握数值积分的基本方法和技巧。
3. 训练学生运用数值积分解决实际问题。
二、教学内容1. 数值积分的概念和意义。
2. 牛顿-莱布尼茨公式及其应用。
3. 数值积分的方法:梯形法、辛普森法、柯特斯法等。
4. 数值积分的误差分析。
5. 数值积分在实际问题中的应用。
三、教学重点与难点1. 教学重点:数值积分的基本方法及其应用。
2. 教学难点:数值积分的误差分析及改进方法。
四、教学方法与手段1. 采用讲授与讨论相结合的方式,让学生深入理解数值积分的原理和应用。
2. 使用多媒体课件,直观展示数值积分的计算过程和应用实例。
3. 布置课后习题,巩固所学知识。
五、教学安排1. 第1-2课时:介绍数值积分的概念和意义,讲解牛顿-莱布尼茨公式。
2. 第3-4课时:讲解数值积分的基本方法(梯形法、辛普森法、柯特斯法等)。
3. 第5-6课时:介绍数值积分的误差分析,讨论改进方法。
4. 第7-8课时:举例讲解数值积分在实际问题中的应用。
5. 第9-10课时:布置课后习题,进行知识巩固。
六、教学活动1. 课堂讲解:通过讲解数值积分的概念和意义,让学生理解数值积分的基本原理。
2. 案例分析:通过分析实际问题,让学生学会将数值积分应用于解决实际问题。
3. 小组讨论:分组让学生讨论数值积分的误差分析和改进方法,促进学生思考和交流。
七、教学评价1. 课后习题:布置相关的课后习题,检验学生对数值积分的理解和掌握程度。
2. 小组项目:让学生分组完成一个数值积分相关的项目,培养学生的实际应用能力。
3. 课堂表现:评价学生在课堂上的参与程度和表现,包括提问、讨论等。
八、教学资源1. 教材:选用合适的数值积分教材,为学生提供系统的学习资料。
2. 多媒体课件:制作精美的多媒体课件,直观展示数值积分的计算过程和应用实例。
3. 网络资源:提供相关的网络资源,如学术论文、教学视频等,供学生自主学习和深入研究。
数值计算方法教案

数值计算方法教案一、教学目标1.理解数值计算方法的基本原理和应用范围。
2.掌握数值计算方法中常用的数值近似、数值求解和数值积分计算方法。
3.能够灵活应用所学的数值计算方法解决实际问题。
二、教学内容1.数值计算方法的概述和基本原理。
1.1数值计算方法的定义。
1.2数值计算方法在实际问题中的应用。
1.3数值计算方法的误差分析。
2.数值近似方法。
2.1多项式插值法。
2.2最小二乘逼近法。
2.3数值微分和数值积分公式。
3.数值求解方法。
3.1方程求根的迭代法。
3.2线性方程组的直接解法和迭代法。
4.数值积分计算方法。
4.1梯形法则和辛普森法则。
4.2高斯求积公式。
4.3自适应积分法。
5.实际问题的数值计算方法应用案例。
三、教学方法1.讲授法:通过讲解数值计算方法的基本原理和应用范围,引导学生建立正确、完整的知识体系。
2.实例分析法:通过实际问题的例子,引导学生灵活运用所学的数值计算方法解决问题。
3.实验法:通过具体的数值计算实验,让学生通过编程实现数值计算方法,对算法和误差有更深入的理解。
四、教学步骤1.引入:通过生活中的例子,引导学生认识到数值计算方法在实际问题中的重要性。
2.理论讲解:依次讲解数值计算方法的基本原理和应用范围,结合具体的例子加深学生理解。
3.数值近似方法的讲解:分别介绍多项式插值法、最小二乘逼近法和数值微分和积分公式,讲解其原理和算法步骤。
4.数值求解方法的讲解:分别介绍方程求根的迭代法和线性方程组的求解方法,讲解其原理和算法步骤。
5.数值积分计算方法的讲解:分别介绍梯形法则、辛普森法则和高斯求积公式,讲解其原理和算法步骤。
6.案例分析:通过具体的实际问题案例,引导学生应用所学的数值计算方法解决问题,并进行算法正确性和误差分析。
7.总结与提高:对整节课内容进行总结,并引导学生对数值计算方法进行思考和提高。
五、教学评价1.课堂练习:在课堂上进行数值计算方法的相关练习,检查学生对知识的掌握情况。
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。
(完整版)数值计算方法教案

《计算方法》教案课程名称:计算方法适用专业:医学信息技术适用年级:二年级任课教师:***编写时间:2011年 8月新疆医科大学工程学院张利萍教案目录《计算方法》教学大纲 (4)一、课程的性质与任务 (4)二、课程的教学内容、基本要求及学时分配 (4)三、课程改革与特色 (5)四、推荐教材及参考书 (5)《计算方法》教学日历..................................... 错误!未定义书签。
第一章绪论 .. (6)第1讲绪论有效数字 (6)第2讲误差………………………………………………………………………………第二章线性方程组的直接法 (14)第3讲直接法、高斯消去法 (14)第4讲高斯列主元消去法 (22)第5讲平方根法、追赶法 (29)第三章插值法与最小二乘法 (31)第6讲机械求积、插值型求积公式 (32)第7讲牛顿柯特斯公式、复化求积公式 (37)第8讲高斯公式、数值微分 (42)第9讲第10讲第12讲第四章数值积分与数值微分 (48)第11讲欧拉公式、改进的欧拉公式 (48)第12讲龙格库塔方法、亚当姆斯方法 (52)第13讲收敛性与稳定性、方程组与高阶方程 (56)第14讲第15讲第五章微分常微分方程的差分方法 (59)第16讲迭代收敛性与迭代加速 (60)第17讲牛顿法、弦截法 (64)第18讲第19讲第20讲第六章线性方程组的迭代法 (67)第21讲迭代公式的建立 (68)第22讲第23讲第24讲向量范数、迭代收敛性 (71)第25讲《计算方法》教学大纲课程名称:计算方法/Computer Numerical Analysis B学时/学分:54/4先修课程:高等数学、线性代数、高级语言程序设计(如:Matlab语言)适用专业:计算机科学与技术、信息管理与信息系统开课学院(部)、系(教研室):医学工程技术学院、医学信息技术专业一、课程的性质与任务计算方法是一门专业必修课。
数值计算方法第二版上册教学设计

数值计算方法第二版上册教学设计一、教学目标本教学设计旨在使学生掌握以下内容:1.了解数值计算方法的基本概念和方法;2.掌握数值计算方法中的迭代法和插值法;3.了解数值计算方法中的微分和积分的近似计算;4.掌握数值计算方法中常见的线性方程组解法;5.掌握Matlab在数值计算中的应用。
二、教学内容与教学方法1. 数值计算方法的基本概念和方法教学内容介绍数值计算方法的基本概念和方法,包括误差分析、截断误差和舍入误差、有效数字、条件数、数值稳定性、计算复杂性等。
教学方法采用讲授、讨论、练习等方法将数值计算方法的基本概念和方法讲述清楚,并与学生进行互动交流和讨论。
2. 迭代法与插值法教学内容介绍数值计算方法中的迭代法和插值法,包括二分法、不动点迭代法、牛顿迭代法、拉格朗日插值法、牛顿插值法等。
采用实例演示和练习的方式,进行具体的数值计算和数据处理,让学生理解迭代法和插值法的原理和应用,以及掌握相关算法及其实现。
3. 微分与积分的近似计算教学内容介绍数值计算方法中的微分和积分的近似计算,包括差分法、微分方程数值解法、三点公式、复合梯形公式、复合辛普森公式等。
教学方法采用实例分析和编程实现的方式,让学生了解微分和积分的近似计算的方法和应用,和掌握相关算法及其实现。
4. 常见线性方程组解法教学内容介绍数值计算中常见的线性方程组解法,包括高斯消元法、LU分解法、阻尼牛顿法、松弛迭代法等。
教学方法采用实例分析和编程演示的方式,让学生了解常见线性方程组解法的原理和应用,以及掌握相关算法及其实现。
5. Matlab在数值计算中的应用教学内容介绍Matlab在数值计算中的应用,包括数值分析工具箱、线性代数计算、微积分计算等。
采用编程的方式,完成数值计算中的相关算法实现,让学生了解Matlab在数值计算中的应用,掌握简单的Matlab数值计算编程技能,并能结合实际课题进行数据处理和算法实现。
三、教学评价采取学生自评、同学互评、教师评价、作业考核等多种方式,来评价学生的学习情况和掌握程度,以进一步完善教学过程和提高教学效果。
数值计算方法第三版教学设计

数值计算方法第三版教学设计前言数值计算方法是基础课程中的一门重要课程,对于理工科学生来说具有十分重要的意义。
本篇文档将对数值计算方法第三版的教学设计进行详细阐述,旨在帮助教师更好地开展教学工作。
教学目标本课程的教学目标包括以下几点:1.了解数值计算的基本原理及其应用领域;2.掌握数值计算方法的基本概念和原理;3.能够运用数值计算方法解决实际问题;4.培养学生分析问题、解决问题的能力。
教学内容本课程的主要内容包括以下几个方面:1.数值计算的基本概念和方法;2.插值与逼近;3.数值微积分;4.常微分方程的数值解法;5.偏微分方程的数值解法;6.随机数与随机过程。
注:本课程的教学重点将放在数值微积分和常微分方程的数值解法上。
教学方法本课程将采取以下教学方法:1.课堂讲授:教师通过讲授来呈现课程内容;2.上机实验:学生通过实验来巩固所学知识;3.课堂互动:通过课堂讨论、练习等互动方式,激发学生的学习兴趣;4.课程设计:设计小型项目,让学生运用所学知识来解决实际问题。
教学评价本课程的教学评价将采用以下方式:1.写作业:学生需要完成每个章节的作业;2.上机实验报告:学生需要针对每个实验编写实验报告;3.期末考试:期末考试将占总成绩的70%;4.课程设计:课程设计将占总成绩的30%。
教学进度本课程教学进度如下:章节教学内容教学进度1 数值计算基本概念和方法2周2 插值与逼近2周3 数值微积分3周4 常微分方程的数值解法4周5 偏微分方程的数值解法2周6 随机数与随机过程2周实验上机实验6周章节教学内容教学进度课程设计设计小型项目4周总结本篇文档详细介绍了数值计算方法第三版的教学设计,其中包括教学目标、教学内容、教学方法、教学评价以及教学进度等方面。
相信有了本文档的指导,教师们将能够更好地开展授课工作,使学生们能够真正掌握数值计算方法这门重要课程。
《数值计算方法》电子教案

《数值计算方法》电子教案一、教学目标1.了解数值计算方法的基本概念和应用领域;2.掌握常用的数值计算方法,包括数值插值、数值积分、数值微分等;3.培养分析和解决实际问题的能力。
二、教学内容1.数值计算方法的基本概念和应用领域;2.数值插值方法及其应用;3.数值积分方法及其应用;4.数值微分方法及其应用。
三、教学过程1.引入:通过举例引入数值计算方法的基本概念和应用领域。
例如,让学生思考如何确定一个未知函数的近似值,或者如何计算一个无法求解的积分。
2.数值插值方法及其应用2.1数值插值的基本概念介绍数值插值的基本概念和思想。
讲解插值多项式的定义,并给出一个具体的例子进行讲解。
2.2常见的插值方法介绍常见的插值方法,包括拉格朗日插值法、分段线性插值法、牛顿插值法等。
详细讲解其中一个方法,并给出实际的应用例子进行讲解。
2.3数值插值的误差估计3.数值积分方法及其应用3.1数值积分的基本概念介绍数值积分的基本概念和思想。
讲解积分的几何意义和数值积分的定义,并给出一个具体的例子进行讲解。
3.2常见的数值积分方法介绍常见的数值积分方法,包括矩形法、梯形法、辛普森法等。
详细讲解其中一个方法,并给出实际的应用例子进行讲解。
3.3数值积分的误差估计4.数值微分方法及其应用4.1数值微分的基本概念介绍数值微分的基本概念和思想。
讲解导数的几何意义和数值微分的定义,并给出一个具体的例子进行讲解。
4.2常见的数值微分方法介绍常见的数值微分方法,包括中心差分法、前向差分法、后向差分法等。
详细讲解其中一个方法,并给出实际的应用例子进行讲解。
4.3数值微分的误差估计四、教学方法1.授课结合实例,通过实际问题引导学生思考;2.通过讨论和演示,培养学生的分析和解决问题的能力;3.在教学过程中引入多媒体技术和计算工具,提高学生的学习兴趣和动手能力。
五、教学评价1.课堂小测验,检查学生对基本概念的掌握情况;2.课后作业,巩固和扩展学生的知识;3.课堂讨论和演示,考察学生的应用能力和解决问题的能力。
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xlabel('x')
ylabel('y')
legend('f(x)=e^{x}','p_{3}^{*}(x)')
title('\fontname{ new roman}比较f(x)=e^{x}与其平方逼近函数p_{3}^{*}(x)=0.9963+0.9979x+0.5367x^{2}+0.1761x^{3}图形');
由多元函数取极值的必要条件,则有
(3.3)
计算
由(3。3)式,则有 应满足方程组
或
或
总结上述讨论有结论:
(1)如果 是 最佳平方逼近函数,则
系数 满足方程组
(3.4)
其中系数矩阵G是由基函数作内积构成,方程组 称为法方程组。
(b)误差函数与基函数正交,即
事实上,由(3.4)式有
即
所以
(2)由 线性无关得|G|≠0,则法方程组 有唯一解
§3最佳平方逼近
3.1法方程
设已知 ,且选择一函数类 ,其中 且设 在 上线性无关(例如取 或 等)。
研究最佳平方逼近问题:寻求
(3.1)
或写为
这里我们主要研究 最佳平方逼近函数 存在性,唯一性,计算等问题。
设有 ,即 使(3.1)式成立,来考查 应满足什么条件。
对于任一 ,即有 ,于是
(3.2)
(3.2)式说明均方误差是 多元函数(为二次函数),由设存在 是极值问题(3.1)解,即说明存在 使
在S中最佳平方逼近函数。
事实上,
即有
(3.5)
如果能证明,对任何 ,则有
那么, 满足
考查(记 )
因 )
(因为 ),及(3.5)式有
总结上述讨论有结论:
定理6(最佳平方逼近)
(1)设 ;
(2)选择函数类 其中 且 于 线性无关。
则(a) 在S中最佳平方逼近函数 存在且唯一,即存在 使
(b)可由解法方程组
以下介绍如何应用Chebyshev多项式作最佳平方逼近。
设 。
选取 中正交基 ,其中 为Chebyshev多项式。 ,权函数 ,寻求 使
由定理7, 在 中最佳平方逼近多项式为
或
均方误差
如果 ,要求 在 上最佳平方逼近多项式:
作变换
于是,
且
可用Legendre多项式求 在[-1,1]的最佳平方逼近 ,其中
plot(x,y1,'k-.',x,y2,'r-')
xlabel('x')
ylabel('y')
legend('f(x)=e^{x}','C_{3}^{*}(x)')
title('\fontname{ new roman}比较f(x)=e^{x}与Chebyshev平方逼近函数C_{3}^{*}(x)=0.994571+0.997308x+0.542991x^{2}+0.177347x^{3}图形');
最后,利用
可得函数在 上最佳平方逼近多项式
例5用Chebyshev多项式求 在[-1,1]上3次最佳平方逼近多项式。
解3次最佳逼近多项式为
其中,
令
于是,可用数值积分计算积分(见表3.2)
表3。2
1
2
3
4
5
6
2.53213176
1.13031821
0.27149534
0.04433684
0.00547424
3.3用正交多中正交基 权函数 ,寻求 使
由设, 。
(2)求解法方程组
于是,
得到 在 最佳平方逼近多项式
定理7(用正交多项式作最佳平方逼近)
(1)设 ;
(2)选取 中正交基 即
,
为权函数,则
在 中最佳平方逼近多项式
其中,
均方误差
=
由此,用正交多项式求得最佳平方逼近多项式,其中计算Gram矩阵时,只需计算对角元素,这大大降低了法方程组系数矩阵所涉及的定积分计算量。
例4求 在[-1,1]上3次最佳平方逼近多项式。
解取 中正交基 其中 为Legendre多项式。 于[-1,1]在 中3次最佳逼近多项式为:
其中
且
表3-1
所以由表3-1:
下面画出 图形和近似函数 的图形,直观感受3次最佳平方逼近多项式 对于 的逼近效果。
x=-1:0.01:1;
y1=exp(x);
y2=0.9963+0.9979*x+0.5367*x.^2+0.1761*x.^3;
0.00054293
0.000044977
在 上3次最佳逼近多项式为:
且
或
用Chebyshev多项式求得 的3次最佳平方逼近 的最大误差 接近最佳一致逼近的误差(见图3-3),且误差函数的分布很相似(见本章§6)。
x=-1:0.01:1;
y1=exp(x);
y2=0.994571+0.997308*x+0.542991*x.^2+0.177347*x.^3;
求得 ,于是 的最佳平方逼近函数为
(因为 )
3.2用多项式作最佳平方逼近
已知 。
(1)选取 寻求 使
显然, 计算
(2)求解法方程组: 即得:
特别,设 ,则
法方程组为:
(或 )
求解 ,则可得
上述矩阵 称为Hilbert矩阵,是一个著名病态矩阵(对解 而言),且随 增大, 病态愈严重,求得 比较准确的计算解就愈困难。因此,取 中基 ,求 是佳平方逼近多项式 当 较大时用一般计算方法求得的解是不可靠的,当 增加时,这种方程组计算解精度由舍入误差影响而迅速恶化。一个回避病态矩阵的的办法是取 中正交基来做最佳平方逼近。