第二章课本习题答案-精品
(完整版)机械振动课后习题和答案第二章习题和答案

2.1 弹簧下悬挂一物体,弹簧静伸长为δ。
设将物体向下拉,使弹簧有静伸长3δ,然后无初速度地释放,求此后的运动方程。
解:设物体质量为m ,弹簧刚度为k ,则:mg k δ=,即:n ω==取系统静平衡位置为原点0x =,系统运动方程为: δ⎧+=⎪=⎨⎪=⎩&&&00020mx kx x x (参考教材P14)解得:δω=()2cos n x t t2.2 弹簧不受力时长度为65cm ,下端挂上1kg 物体后弹簧长85cm 。
设用手托住物体使弹簧回到原长后无初速度地释放,试求物体的运动方程、振幅、周期及弹簧力的最大值。
解:由题可知:弹簧的静伸长0.850.650.2()m =-=V所以:7(/)n rad s ω=== 取系统的平衡位置为原点,得到:系统的运动微分方程为:20n x x ω+=&& 其中,初始条件:(0)0.2(0)0x x=-⎧⎨=⎩& (参考教材P14) 所以系统的响应为:()0.2cos ()n x t t m ω=- 弹簧力为:()()cos ()k n mg F kx t x t t N ω===-V因此:振幅为0.2m 、周期为2()7s π、弹簧力最大值为1N 。
2.3 重物1m 悬挂在刚度为k 的弹簧上并处于静平衡位置,另一重物2m 从高度为h 处自由落到1m 上而无弹跳,如图所示,求其后的运动。
解:取系统的上下运动x 为坐标,向上为正,静平衡位置为原点0x =,则当m 有x 位移时,系统有: 2121()2T E m m x =+& 212U kx =由()0T d E U +=可知:12()0m m x kx ++=&& 即:12/()n k m m ω=+系统的初始条件为:⎧=⎪⎨=-⎪+⎩&2020122m gx k m x gh m m (能量守恒得:221201()2m gh m m x =+&) 因此系统的响应为:01()cos sin n n x t A t A t ωω=+其中:ω⎧==⎪⎨==-⎪+⎩&200021122n m g A x k x m g ghk A k m m即:ωω=-2()(cos )n n m g x t t t k2.4 一质量为m 、转动惯量为I 的圆柱体作自由纯滚动,圆心受到一弹簧k 约束,如图所示,求系统的固有频率。
高等工程数学第二章习题及答案

第2章 线性代数方程组数值解法 研究n 阶线性方程组Ax b =的数值解法.()ij A a =是n n⨯矩阵且非奇异,12(,,,)Tn x x x x = ,12(,,,)Tn b b b b =两类数值方法:(1) 直接法:通过有限次的算术运算,若计算过程中没有舍入误差,可以求出精确解的方法.Ax b Gx d == 等价变换G 通常是对角矩阵、三角矩阵或者是一些结构简单的矩阵的乘积.(2) 迭代法:用某种极限过程去逐次逼近方程组的解的方法.(1)()i i Ax b x Bx k x Bx k +==+−−−−−→=+ 等价变换建立迭代格式,0,1,i =一、向量范数与矩阵范数 1. 向量范数【定义】 若对nK 上任一向量x ,对应一个非负实数x ,对任意,nx y R ∈及K α∈,满足如下条件(向量范数三公理) (1) 非负性:0x ≥,且0x =的充要条件是0x =;(2)齐次性:x xαα=;(3)三角不等式:x y x y+≤+.则称x为向量x的范数.常用的向量范数: (1) 1—范数11nii x x ==∑(2) 2—范数12221()ni i x x ==∑(3) ∞—范数1max ii nxx ∞≤≤=(4) 一般的p —范数11()pnpi pi xx ==∑2. 矩阵范数【定义】 若n nK ⨯上任一矩阵()ij n n A a ⨯=,对应一个非负实数A ,对任意的,n nA B K ⨯∈和K α∈,满足如下条件(矩阵范数公理):(1) 非负性:0A ≥,且0A =的充要条件是0A =;(2)齐次性:A Aαα=;(3)三角不等式:A B A B +≤+;(4)乘法不等式:AB A B≤.则称A为矩阵A的范数.矩阵范数与向量范数是相容的:Ax A x≤向量范数产生的从属范数或算子范数:10max maxx x AxA Ax x=≠==常见从属范数:(1) 1—范数111max ||nij j ni A a ≤≤==∑(2) ∞—范数11max ||nij i nj A a ∞≤≤==∑(3) 2—范数2A =谱半径1()max ||H i i n A A ρλ≤≤=,iλ为H A A 的特征值.H A 为A 的共轭转置. 注:矩阵A 的谱半径不超过A 的任一范数,即()A A ρ≤范数等价性定理:,s t x x为n R 上向量的任意两种范数,则存在常数12,0c c >,使得12,ns t s c x x c x x R ≤≤ ∀∈.注:矩阵范数有同样的结论. 【定理2.1】是任一向量范数,向量序列()k x 收敛于向量*x 的充要条件是()*0,k x x k -→ →∞二、 Gauss 消去法 1.顺序Gauss 消去法 将方程Ax b =写成如下形式11112211,121122222,11122,1n n n n n n n n nn n n n a x a x a x a a x a x a x a a x a x a x a ++++++=⎧⎪+++=⎪⎨⎪⎪+++=⎩其中记,1,1,2,,.i n i a b i n +==消元过程:第一次消元:设110a ≠,由第2,3,,n 个方程减去第一个方程乘以1111/(2,3,,)i i m a a i n == ,则将方程组中第一个未知数1x消去,得到同解方程11112211,1(1)(1)(1)22222,1(1)(1)(1)22,1n n n n n n n nn n n n a x a x a x a a x a x a a x a x a ++++++=⎧⎪ ++=⎪⎨⎪⎪ ++=⎩其中, (1)11,2,3,,;2,3,,,1ijij i j a a m a i n j n n =-==+ . 1111/i i m a a =,2,3,,i n = .第二次消元:设(1)220a ≠,.由第2,3,,n 个方程减去方程组中的第2个方程乘以(1)(1)2222/(3,4,,)i i m a a i n == ,则将方程组第2个未知数2x 消去,得到同解方程11112213311,1(1)(1)(1)(1)2222322,1(2)(2)(2)33333,1(2)(2)(2)33,1n n n n n n n n n nnn n n n a x a x a x a x a a x a a x a a x a x a a x a x a ++++++++=⎧⎪ +++=⎪⎪ ++=⎨⎪⎪⎪ ++=⎩其中(2)(1)(1)22, 3,4,,; 3,4,,,1ij ij i j a a m a i n j n n =-==+ . (1)(1)2222/i i m a a =,3,4,,i n = .经过1n -次消元后,原方程组变成等价方程组11112213311,1(1)(1)(1)(1)2222322,1(2)(2)(2)33333,1(1)(1),1n n n n n n n n n n n nn n n n a x a x a x a x a a x a a x a a x a x a a x a +++--+++++=⎧⎪ +++=⎪⎪ ++=⎨⎪⎪⎪ =⎩其中()(1)(1), 1,2,,k k k ij ij ik ij a a m a i k k n --=-=++ , 1,2,,,1j k k n n =+++ .(1)(1)/k k ik ik kkm a a --=,1,2,,i k k n =++ ;1,2,,1k n =- .回代过程:(1)(1),1(1)(1)(1),1,,1/[]/,1,2,,2,1.n n n n n m n i i i ii n i j j i j j i x a a x a a x a i n n --+---+=+⎧=⎪⎨=-=--⎪⎩∑计算量:按常规把乘除法的计算次数合在一起作为Gauss 消去法总的计算量,而略去加减法的计算次数. 在消去过程中,对固定的消去次数(1,2,,1)k k n =- ,有:除法(1)(1),,/,1,1,,k k ik i k k k m a a i k k n --= =++ 共计n k -次;乘法(1),,1,2,,;1,2,,,1k ik k j m a i k k n j k k n n - =++ =+++ 共计()(1)n k n k --+次.因此,消去过程总的计算量为1311[()(1)]3n k M n k n k n k n-==--++-≈∑ 回代过程的乘除法计算次数为21()2n n +.与消去法计算量相比可以略去不计.所以, Gauss 消去法总的计算量大约为313n .2. Gauss-Jordan 消去法Gauss-Jordan 消去法是Gauss 消去法的一种变形.此方法的第一次消元过程同Gauss 消去法一样,得到(1)(1)(1)(1)11112213311,1(1)(1)(1)(1)22223322,1(1)(1)(1)(1)32233333,1(1)(1)(1)(1)2233,1,,,,n n n n n n n n n nn nn n n n a x a x a x a x a a x a x a x a a x a x a x a a x a x a x a ++++⎧++++=⎪ +++=⎪ +++=⎨ +++= ⎪⎪⎪⎪⎩其中,(1)11,2,,,1jj a a j n n ==+ . 第二次消元:设(1)220a ≠,由第1,3,4,,n 个方程减去第2个方程乘以(1)(1)2222/(1,3,4,,)i i m a a i n == ,则得到同解方程组(2)(2)(2)11113311,1(1)(2)(2)(2)22223322,1(2)(2)(2)33333,1(2)(2)33,1,,,n n n n n n n n n nnn n n n a x a x a x a a x a x a x a a x a x a a x a x a +++++ +++= +++= ++= ++= (2),⎧⎪⎪⎪⎨⎪⎪⎪⎩继续类似的过程,在第k 次消元时,设(1)k kk a -,将第i 个方程减去第k 个方程乘以(1)(1)/k k ik ik kk m a a --=,这里1,3,4,1,1,,i k k n =-+ .经过1n -次消元,得到(2)1111,1(1)(2)2222,1(2)(2)33,1,,,n n n n n a x a a x a a x a +++⎧ =⎪ =⎪⎪ ⎨⎪⎪⎪ =⎩其中()(1)(1),1,2,,1,1,,k k k ij ij ik kj a a m a i k k n --=-=-+ ;1,2,,,1; 1,2,,1j n n k n =+=- .此时,求解回代过程为(1)(1),1/,1,2,,n i i i n iix a a i n --+= = 经统计,总的计算量约为312M n ≈次乘除法. 从表面上看Gauss-Jordan 消去法似乎比Gauss 消去法好,但从计算量上看Gauss -Jordan 消去法明显比Gauss消去法的计算量要大,这说明用Gauss-Jordan 消去法解线性方程组并不可取.但用此方法求矩阵的逆却很方便. 3.列选主元Gauss 消去法在介绍Gauss 消去法时,始终假设(1)0k kk a -≠,称(1)k kka -为主元.若(1)0k kka -=,显然消去过程无法进行.实际上,既使(1)0k kka -≠,但(1)k kka -很小时,用它作除数对实际计算结果也是很不利的.称这样的(1)k kka -为小主元.【例2.2】设计算机可保证10位有效数字,用消元法解方程1112120.3100.7,0.9,x x x x -⎧⨯+=⎪⎨ +=⎪⎩【解】经过第一次消元:第2个方程减去第1个方程乘以212111/m a a =得1112(1)(1)222230.3100.7x x a x a -⎧⨯+=⎪⎨ =⎪⎩其中(1)1222222111/0.333333333310a a a a =-=-⨯,(1)123323211113(/)0.233333333310a a a a a =-⋅=-⨯于是解得(1)(1)223221/0.7000000000,0.0000000000,x a a x ⎧==⎪⎨=⎪⎩而真解为120.2,0.7x x = =注:造成结果失真的主要因素是主元素11a太小,而且在消元过程中作了分母,为避免这个情况发生,应在消元之前,作行交换.【定义】 若 (1)(1)||max ||k k k r k ik k i na a --≤≤=,则称(1)||k k r k a - 为列主元素. k r 行为主元素行,这时可将第 k r行与第k 行进行交换,使(1)||k k r k a - 位于交换后的等价方程组的 (1)k kk a - 位置,然后再施实消去法,这种方法称为列选主元Gauss 消去法或部分主元Gauss 消去法.【例2.3】 应用列选主元Gauss 消去法解上述方程. 【解】 因为2111a a >,所以先交换第1行与第2行,得1211120.9,0.3100.7,x x x x -⎧+=⎪⎨⨯+=⎪⎩ 然后再应用Gauss 消去法,得到消元后的方程组为1220.9,0.7.x x x ⎧+=⎨=⎩回代求解,可以得到正确的结果.即120.2,0.7x x = =.三、三角分解法 设方程组Ax b =的系数矩阵A 的顺序主子式不为零.即1112121222110,1,2,,.kk k k k kka a a a a a k n a a a ∆=≠=在Gauss 消去法中,第一次消元时,相当于用单位下三角阵211131111010010n m L m m -⎡⎤⎢⎥- ⎢⎥⎢⎥=- ⎢⎥ ⎢⎥⎢⎥- ⎢⎥⎣⎦ ,左乘方程组Ax b =,得11A x b =,其中11121(1)(1)122211(1)200n n n nn a a a a a A L a a -(1)⎡⎤⎢⎥ ⎢⎥==⎢⎥ ⎢⎥⎢⎥ ⎣⎦ ,1(1)(1)111,11,1,1(,,,)Tn n n n b L b a a a -+++== .第二次消元时,相当于用单位下三角阵1232210101001n L m m - ⎡⎤⎢⎥ ⎢⎥⎢⎥= - ⎢⎥⎢⎥⎢⎥ - ⎢⎥⎣⎦0 ,左乘方程组11A x b =,得22A x b =其中11121(1)(1)22211(2)(2)221333(2)(2)300000n n n n nn a a a a a A L L A a a a a --⎡⎤ ⎢⎥ ⎢⎥⎢⎥== ⎢⎥⎢⎥ ⎢⎥ ⎢⎥⎣⎦ ,11(1)(2)(2)2211,12,13,1,1(,,,,).Tn n n n n b L L b a a a a --++++==经过1n -次消元,最后得到等价方程组11n n A x b --=其中11121(1)222111111221(1)n n n n n n nn a a a a a A L L L L A a (1)--------⎡⎤⎢⎥ ⎢⎥==⎢⎥⎢⎥⎢⎥ ⎣⎦1111(1)(1)112221,12,1,1(,,,)n Tn n n n n n n b L L L L b a a a --------+++==注意到1n A -是一个上三角阵,记111111221n n n U A L L L L A -------==则121()n A L L L U LU -==其中,121n L L L L -= . 不难验证21313212_1111n n nn m L m m m m m ⎡⎤⎢⎥ ⎢⎥⎢⎥= ⎢⎥ ⎢⎥⎢⎥ 1 ⎢⎥⎣⎦是单位下三角阵.于是解线性方程组Ax b =,就转化为解方程 LUx b =,若令Ux y =就得到一个与 Ax b =等价的方程组Ly b Ux y =⎧⎨=⎩【定理2.2】 若 A 为 n 阶方阵,且 A 的所有顺序主子式0k ∆≠,1,2,,k n = .则存在唯一的一个单位下三角矩阵 L 和一个上三角矩阵 U ,使A LU =.在上述过程中,若不假设A 的顺序主子式都不为零,只假设A 非奇异,那么Gauss 消去法将不可避免要应用两行对换的初等变换.第一次消元,将第1行与第1r 行交换,相当于将方程组Ax b =左乘矩阵11r P :1111r r P Ax P b=经第一次消元得11111111r r L P Ax L P b--=即系数矩阵为11111r A L P A-=,其中110111r P ⎡⎢ ⎢ 1= 1 0 1 ⎣0 0 ⎤⎥⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎦1 列 1r列 类似地,经1n -次消元,有121111111,22,11n n n n n r n n r r A L P L P L P A----------= .如果预先知道每一个(1,2,,1)iir P i n =- ,则在消元之前就全部作交换,得 1211,2,1,n n n r n r r A P P P A PA----== ,其中,1211,2,1,n n n r n r r P P P P ----= .即原方程变为PAx Pb =然后再消元,相当于对PA 做三角分解PA LU =由以上讨论,可得结论 【定理2.3】 若A 非奇异,则一定存在排列矩阵 P ,使得 PA 被分解为一个单位下三角阵和一个上三角1 行1行r阵的乘积,即PA LU =成立.这时,原方程组Ax b = 等价于 PAx Pb =,即等价于求解LUx Pb =令Ux y =则Ly Pb =实际求解时,先解方程组Ly Pb =,再根据 y 求解 Ux y =,即得原方程组Ax b =的解. 这种求解方法称为三角分解法.常用三角分解方法有以下几种. 1.Doolittle 分解方法 假设系数矩阵A 不需要进行行交换,且三角分解是唯一的. 记21121110n n l L l l ⎡⎤⎢⎥ ⎢⎥=⎢⎥ ⎢⎥ ⎢⎥⎣⎦ , 11121222n n nn u u u u u U u ⎡⎤⎢⎥ ⎢⎥=⎢⎥ ⎢⎥ 0 ⎣⎦ 于是有1112111121222212222112111110n n n n n n n n nn a a a u u u u u a a a l l l a a a ⎡⎤ ⎡⎤⎢⎥⎢⎥ ⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥ ⎢⎥⎢⎥ ⎢⎥⎢⎥ ⎣⎦⎣⎦ nn u ⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥0 ⎣⎦从前面讨论A 的LU 分解过程可看出,L 、U 的元素都是用有关的(1)k ij a -来表示的,而它们的计算较麻烦.现在给出直接从系数矩阵A ,通过比较等式的两边逐步把L 和U 构造出来的方法,而不必利用Gauss 消去法的中间结果(1)k ij a -.计算步骤: (1) 由L 阵的第1行分别乘U 阵的各列,先算出U 阵的第1行元素 11,1,2,,j j u a j n = = .然后,由L 阵的各行分别去乘U 阵的第1列,算出L 阵的第1列元素1111/,2,3,,i i l a a i n = = .(2)现假设已经算出U 阵的前1r -行元素,L 阵的前1r -列元素,下面来算U 阵的第r 行元素,L 阵的第r 列元素.由L 阵的第r 行分别乘U 阵的第j 列(,1,,)j r r n =+ ,得11r ij rk kj rjk a l u u -==+∑所以,得U 阵的第r 行元素11,,1,,r rj rj rk kj k u a l u j r r n-==- =+∑ .再由L 阵的第i 行(1,2,,)i r r n =++ 分别去乘U 阵的第r 列,得11r ir ik kr ir rrk a l u l u -==+∑,所以,得L 阵的第r 列元素11[]/,1,2,,.r ir ir ik kr rr k l a l u u i r r n -==- =++∑取1,2,,r n = 逐步计算,就可完成三角分解A LU =;(3)解与Ax b = 等价的方程组Ly b Ux y =⎧⎨=⎩逐次用向前代入过程先解Ly b = 得1111,2,3,,.i i i ij j j y b y b l y i n -==⎧⎪⎨=- =⎪⎩∑然后再用逐次向后回代过程解Ux y =得1/,()/,1,2,,2,1.n n nn n i i ij j ii j i x y u x y u x u i n n =+=⎧⎪⎨=- =--⎪⎩∑2.Crout 分解方法仍假设系数矩阵A 不需要进行行交换,且三角分解是唯一的.即ˆA L=ˆU .与Doolittle 分解方法的区别在111212122211n n n n nn a a a a a a a a a ⎡⎤ ⎢⎥ ⎢⎥=⎢⎥ ⎢⎥⎢⎥ ⎣⎦ 1122ˆˆl l ⎡⎤ 0⎢⎥ ⎢⎥⎢⎥ ⎢⎥⎢⎥⎣⎦ 122ˆ1ˆ10n u u ⎡⎤⎢⎥ ⎢⎥⎢⎥ ⎢⎥ 1 ⎣⎦ 比较两边,则可推导出与Doolittle 分解方法类似的公式,不过Crout 分解方法是先算ˆL 的第r 列,然后再算ˆU的第r 行.3.Cholesky 分解方法若 A 为对称正定矩阵,则有 ˆT U L =,即11()()TT T A LDL LD LD LL ===其中L 为下三角阵. 进一步展开为1121111211112122221222221212n n n n n n nn n n nn a a a l l l l a a a l l l l l l l a a a ⎡⎤⎡⎤ ⎢⎥⎢⎥ 0 ⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥ ⎢⎥⎢⎥ ⎢⎥ ⎢⎥⎣⎦⎣⎦ 0nn l ⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥ ⎣⎦ 比较两边对应元素,容易得到12121()r rr rr rk k l a l -==-∑ ,11()/r ir ir ik rk rrk l a l l l -==-∑ 1,2,,;1,2,,.r n i r r n ==++Cholesky 分解的优点:不用选主元. 由21rrr rk k a l ==∑ 可以看出||1,2,,.rk l k r ≤=这表明中间量rk l得以控制,因此不会产生由中间量放大使计算不稳定的现象. Cholesky 分解的缺点:需要作开方运算. 改进的Cholesky 分解: 改为使用分解T A LDL =即11121121121221222121111n n n n n n n n nn a a a d l l l d a a a l l d a a a ⎡⎤ 1 ⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥ 1 1 ⎢⎥⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥ ⎢⎥⎢⎥⎢⎥ ⎢⎥ ⎣⎦⎣⎦⎣⎦ 2n l ⎡⎤⎢⎥ ⎢⎥⎢⎥ ⎢⎥ 1⎣⎦其中21ˆl 1ˆn l 2ˆn l ˆnn l 1ˆn u12111()/r r rr rk k k r ir ir ik k rk rk d a l d l a l d l d-=-=⎧=-⎪⎪⎨⎪=-⎪⎩∑∑,1,2,,;1,2,,.r n i r r n ==++Cholesky 分解方法或平方根法:应用Cholesky 分解可将Ax b =分解为两个三角形方程组T Ly b L x y ⎧= ⎪⎨= ⎪⎩分别可解得111111/,()/.i i i ik k ii k y b l y b l y l i n -=⎧=⎪⎨=-, =2,3,,⎪⎩∑和1/,()/1,.n n nn n i i ki k ii k i x y l x y l x l i n n =+⎧=⎪⎨=-, =--2,,2,1⎪⎩∑改进的Cholesky 分解方法或改进的平方根法:应用改进的Cholesky 分解,将方程组Ax b =分解为下面两个方程组1,,T Ly b L x D y -= ⎧⎨= ⎩同理可解得1111,,2,3,,.i i i ik k k y b y b l y i n ==⎧=⎪⎨=- =⎪⎩∑和1/,/,1,2,,2,1.n n n n i i i ki k k i x y d x y d l x i n n =+⎧=⎪⎨=- =--⎪⎩∑ 4.解三对角方程组的追赶法若()ij n n A a ⨯=满足1||||,1,2,,.nii ij j j ia a i n =≠> =∑则称A 为严格对角占优矩阵.若A 满足1||||,1,2,,.nii ij j j ia a i n =≠≥ =∑且其中至少有一个严格不等式成立,则称A 为弱对角占优矩阵.现在考虑Ax d = 的求解,即11112222211111n n n n n n n n n b c x d a b c x d a b c x d d a b x -----⎡⎤⎡⎤⎡⎤ ⎢⎥⎢⎥⎢⎥ ⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥ = ⎢⎥⎢⎥⎢⎥ ⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦ 系数矩阵A 满足条件11||||0,||||||,,0,2,3,, 1.||||0,i i i i i n n b c b a c a c i n b a ⎧>>⎪≥+ ≠=-⎨⎪>>⎩采用Crout 分解方法11112222221111n n n n n n n b c a b c a b c a b βαβγαγα---⎡⎤ ⎡⎤⎢⎥ 1 ⎢⎥⎢⎥ ⎢⎥⎢⎥ = ⎢⎥⎢⎥ ⎢⎥ ⎢⎥ ⎢⎥⎢⎥⎣⎦ ⎣⎦ 1n β-⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥1 ⎢⎥⎢⎥ 1 ⎣⎦其中,,,i i i αβγ为待定系数.比较上式两边可得到111111,;,,2,3,,;,2,3,, 1.i i i i i i i i i b c a b i n c i n ααβγγβααβ-= == =+ == =-进而可导出1111111,2,3,,.,/,,2,3,,./(),2,3,, 1.i i i i i i ii i i i a i n b c b b i n c b i n γαβααββαβ--⎧= =⎪= =⎪⎨=- =⎪⎪=- =-⎩由此可看出,真正需要计算的是(1,2,,1)i n β=- ,而i α可由,i i b a 和1i β-产生.因此,实现了A 的Crout 分解后,求解Ax d =就等价于解方程组Ly dUx y =⎧⎨=⎩从而得到解三对角方程组的追赶法公式: (1) 计算i β的递推公式:1111/,/(),2,3,, 1.i i i i i c b c b i n ββαβ-⎧=⎪⎨=- =-⎪⎩(2) 解方程组Ly d =:11111/()/(),2,3,,.i i i i i i i y d b y d a y b a i n β--⎧=⎪⎨=-- =⎪⎩(3) 解方程组Ux y =:1,1,2,,2,1.n n i i i i x y x y x i n n β+⎧=⎪⎨=- =--⎪⎩追赶法的乘除法次数是66n -次.将计算121n βββ-→→→ 及12n y y y →→→ 的过程称之为“追”的过程,将计算方程组Ax d =的解121n n x x x x -→→→→ 的过程称之为“赶”的过程.四、迭代法 将Ax b =改写为一个等价的方程组 x Bx k =+建立迭代公式 (1)(),0,1,2,.i i x Bx k i +=+ =称矩阵B 为迭代矩阵.【定义】 如果对固定的矩阵B及向量k,对任意初始猜值向量(0)x ,迭代公式(1)()i i +()i()*lim i i x x →+∞=成立,其中*x 是一确定的向量,它不依赖于(0)x 的选取.则称此迭代公式是收敛的,否则称为发散的.如果迭代收敛,则应有**,x Bx k =+1. 收敛性()()*,0,1,2,i i x x i ε=- =为第i步迭代的误差向量.则有(1)(1)*()*()(),0,1,2,.x x B x x B i εε++=-=-==所以,容易推出()(0),0,1,2,,i i B i εε= =其中,(0)(0)*xxε=-为初始猜值的误差向量.设n nB K ⨯∈,lim 0i i B →+∞=⇔ ()1B ρ<.迭代法收敛基本定理: 下面三个命题是等价的 (1) 迭代法(1)()i i x Bx k +=+收敛;(2)()1B ρ<;(3) 至少存在一种矩阵的从属范数⋅,使1B <注:当条件()1B ρ<难以检验时,用1B 或B ∞等容易求出的范数,检验11B <或1B∞<来作为收敛的充分条件较为方便.常用迭代法如下. 2.Jacob 迭代 考察线性方程组Ax b =,设A 为非奇异的n 阶方阵,且对角线元素0ii a ≠(1,2,,)i n = .此时,可将矩阵A 写成如下形式A D L U =++,1122(,,,)nn D diag a a a = ,21313212000n n a L a a a a ⎡⎤⎢⎥ ⎢⎥⎢⎥= ⎢⎥ ⎢⎥⎢⎥ 0 ⎢⎥⎣⎦ ,12131232000n n a a a a a U ⎡⎤ ⎢⎥ ⎢⎥⎢⎥= 0 ⎢⎥ ⎢⎥⎢⎥ ⎢⎥⎣⎦ ,建立Jacobi 迭代公式(1)1()1(),i i x D L U x D b +--=-++迭代矩阵11()J B D L U I D A --=-+=-J B 的具体元素为112111122122221200n n J n n nn nn a a a a a a B a a a a a a ⎡⎤ - -⎢⎥⎢⎥⎢⎥- - ⎢⎥=⎢⎥⎢⎥ ⎢⎥⎢⎥- - 0 ⎢⎥⎣⎦ Jacobi 迭代法的分量形式如下1(1)()()111(),j n i i i jj jm m jm m m m j jj xb a x a x a -+==+=--∑∑1,2,,;0,1,2,.j n i = =3.Gauss-Seidel 迭代容易看出,在Jacobi 迭代法中,每次迭代用的是前一次迭代的全部分量()(1,2,,)i jx j n = .实际上,在计算(1)i j x +时,最新的分量(1)(1)(1)121,,,i i i j x x x +++- 已经算出,但没有被利用.事实上,如果Jacobi 迭代收敛,最新算出的分量一般都比前一次旧的分量更加逼近精确解,因此,若在求(1)i j x+时,利用刚刚计算出的新分量(1)(1)(1)121,,,i i i j x x x+++- ,对Jacobi 迭代加以修改,可得迭代公式1(1)(1)()111(),j ni i i jj jm m jm m m m j jj xb a x a x a -++==+=--∑∑1,2,,;0,1,2,.j n i = =矩阵形式(1)1()1()(),0,1,2,.i i x D L Ux D L b i +--=-++-+=1()G B D L U -=--+注:(1)两种迭代法均收敛时,Gauss-Seidt 迭代收敛速度更快一些.(2)但也有这样的方程组,对Jacobi 迭代法收敛,而对Gauss-Seidel 迭代法却是发散的. 【例2.4】 分别用Jacobi 迭代法和Gauss-Seidel 迭代法求解下面的方程组121232342,46,4 2.x x x x x x x ⎧- =⎪-+-=⎨⎪-+=⎩初始猜值取0(0,0,0)x =. 【解】 Jacobi 迭代公式为(1)()12(1)()()213(1)()321(2),41(6),0,1,2,41(2),4i i i i i i i x x x x x i x x +++⎧=+⎪⎪⎪=++=⎨⎪⎪=+⎪⎩迭代计算4次的结果如下 (1)(2)(3)(4)(0.5,1.5,0.5),(0.875,1.75,0.875),(0.938,1.938,0.938),(0.984,1.969,0.984).T T T T x x x x ====Gauss-Seidel 迭代公式为(1)()12(1)(1)()213(1)(1)321(2),41(6),0,1,2,41(2),4i i i i i i i x x x x x i x x +++++⎧=+⎪⎪⎪=++=⎨⎪⎪=+⎪⎩迭代计算4次的结果如下(1)(2)(3)(4)(0.5,1.625,0.9063),(0.9063,1.9532,0.9883),(0.9883,2.0,0.9985),(0.9985,1.999,0.9998).T T T T x x x x ====从这个例子可以看到,两种迭代法作出的向量序列(){}i x 逐步逼近方程组的精确解*(1,2,1)T x =,而且Gauss-Seidel 迭代法收敛速度较快.一般情况下,当这两种迭代法均收敛时,Gauss-Seidt 迭代收敛速度更3.超松弛迭代法为了加快迭代的收敛速度,可将Gauss-Seidel 迭代公式改写成1(1)()(1)()11(),j ni i i i jjj jm m jm m m m jjj xx b a x a x a -++===+--∑∑ 1,2,,;0,1,2,.j n i = =并记1(1)(1)()11(),j ni i i jj jm m jm m m m jjj rb a x a x a -++===--∑∑称 (1)i j r + 为 1i + 步迭代的第 j 个分量的误差向量.当迭代收敛时,显然有所有的误差向量(1)0(),1,2,,.i j r i j n +→→∞=为了获得更快的迭代公式,引入因子R ω∈,对误差向量 (1)i j r + 加以修正,得超松弛迭代法(简称SOR 方法)(1)()(1),0,1,2,.i i i j j j x x r i ω++=+ =即1(1)()(1)()1(),j ni i i i jjj jm mjm m m m jjjxx b a xa x a ω-++===+--∑∑1,2,,;0,1,2,.j n i = =适当选取因子ω,可望比Gauss-Seidel 迭代法收敛得更快.称ω为松弛因子.特别当1ω=时,SOR 方法就是Gauss-Seidel 迭代法.写成矩阵向量形式(1)1()1()[(1)](),j i x D L D U x D L b ωωωωω+--=+--++0,1,2,.i =迭代矩阵为1()[(1)].B D L D U ωωωω-=+--实际计算时,大部分是由计算经验或通过试算法来确定opt ω的近似值.所谓试算法就是从同一初始向量出发,取不同的松驰因子ω迭代相同次数(注意:迭代次数不应太少),然后比较其相应的误差向量()()i i r b Ax =-(或()(1)i i x x --),并取使其范数最小的松弛因子ω作为最佳松弛因子opt ω的近似值.实践证明,此方法虽然简单,但往往是行之有效的. 4.迭代收敛其它判别方法:用迭代法收敛基本定理来判断收敛性时,当n 较大时,迭代矩阵的谱半径计算比较困难,因此,人们试图建立直接利用矩阵元素的条件来判别迭代法的收敛定理. (1) 若方程组Ax b =中的系数矩阵A 是对称正定阵,则 Gauss-Seidel 迭代法收敛. 对于SOR 方法,当02ω<< 时迭代收敛(2)若A 为严格对角占优阵,则解方程组 Ax b = 的Jacobi 迭代法,Gauss -Seidel 迭代法均收敛. 对于SOR 方法,当01ω<< 时迭代收敛.【例2.5】 设线性方程组为121221,32,x x x x ⎧+=-⎪⎨+=⎪⎩建立收敛的Jacobi 迭代公式和Gauss -Seidel 迭代公式. 【解】 对方程组直接建立迭代公式,其Jacobi 迭代矩阵为0230J B -⎡⎤=⎢⎥- ⎣⎦,显见谱半径()1J B ρ=>,故Jacobi 迭代公式发散.同理Gauss -Seidel 迭代矩阵为0206G B -⎡⎤=⎢⎥ ⎣⎦,谱半径()61G B ρ=>,故Gauss -Seidel 选代公式也发散. 若交换原方程组两个方程的次序,得一等价方程组121232,21,x x x x ⎧+=⎪⎨+=-⎪⎩其系数矩阵显然对角占优,故对这一等价方程组建立的Jacobi 迭代公式,Gauss -Seidel 迭代公式皆收敛. (3)SOR 方法收敛的必要条件是 02ω<<【定理2.5】 如果A 是对称正定阵,且02ω<<,则解Ax b =的SOR 方法收敛.注:当(0,2)ω∈ 时,并不是对任意类型的矩阵A ,解线性方程组Ax b =的SOR 方法都是收敛的.当SOR 方法收敛时,通常希望选择一个最佳的值opt ω使SOR 方法的收敛速度最快.然而遗憾的是,目前尚无确定最佳超松弛因子opt ω的一般理论结果.实际计算时,大部分是由计算经验或通过试算法来确定opt ω的近似值.所谓试算法就是从同一初始向量出发,取不同的松驰因子ω迭代相同次数(注意:迭代次数不应太少),然后比较其相应的误差向量()()i i r b Ax =-(或()(1)i i x x --),并取使其范数最小的松弛因子ω作为最佳松弛因子opt ω的近似值.实践证明,此方法虽然简单,但往往是行之有效的.【例2.6】 求解线性方程组Ax b =,其中10.3000900.308980.30009100.4669110.274710.30898A - -- -0.46691 0= - -- 00.274711(5.32088,6.07624,8.80455,2.67600).T b ⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥ - ⎣⎦ =-分别利用Jacobi 迭代法,Gauss -Seidel 迭代法,SOR 迭代法求解. 【解】其结果列入下表中,方程组精确解(五位有效数字)为*(8.4877,6.4275, 4.7028,4.0066).T x =-Jacobi 迭代法计算结果i()1i x()2i x ()3i x ()4i x ()2||||i r0 012.3095 1 5.3209 6.0762 -8.8046 2.6760 5.3609 27.97113.5621 -5.2324 1.90143.631820 8.4872 6.4263 -4.7035 4.0041 0.0041 218.48606.4271 -4.7050 4.0063 0.0028Gauss-Seidel 迭代法计算结果i()1i x()2i x()3i x()4i x()2||||i r0 012.3095 1 5.3209 7.6730 -5.2220 2.8855 3.6202 28.51506.1933 -5.1201 3.90040.49098 8.4832 6.4228 -4.7064 4.0043 0.0078 98.48556.4252-4.70554.00550.0038SOR 迭代法计算结果(1.16ω=)i()1i x()2i x()3i x()4i x()2||||i r0 012.3095 1 6.1722 9.1970 -5.2320 3.6492 3.6659 29.69416.1177 -4.8999 4.43351.33136 8.4842 6.4253 -4.7005 4.4047 0.0051 78.48686.4288-4.70314.00650.0016计算结果表明,若求出精确到小数点后两位的近似解,Jacobi 迭代法需要21次,Gauss -Seidel 迭代法需要9次,而SOR 迭代法(选松弛因子 1.16ω=)仅需要7次,起到加速作用.5.误差分析 【定理2.6】设 *x 是方程 Ax b = 的惟一解,v ⋅ 是某一种向量范数,若对应的迭代矩阵其范数1v B <,则迭代法(1)(),0,1,2,.i i xBx k i +=+ = 收敛,且产生向量序列(){}i x 满足()*()(1)||||||||||||1||||i i i vv vvB x x x x B --≤--()*(1)(0)||||||||||||1||||i i vv vvB x x x x B -≤--【证明】 由迭代收敛基本定理的(3)知,迭代法(1)(),0,1,2,.i i x Bx k i +=+ =收敛到方程的解*x .于是,由迭代公式立即得到(1)*()*(1)()()(1)(),().i i i i i i x x B x x x x B x x ++--=--=-为书写方便把v 范数中v 略去,有估计式(1)*()*||||||||||||,i i x x B x x +-≤⋅-(1)()()(1)||||||||||||.i i i i x x B x x +--≤⋅-再利用向量范数不等式||||||||||||x y x y -≥-于是得第一个不等式()(1)(1)()()*(1)*()*||||||||||||||||||||(1||||)||||,i i i i i i i B x x x x x x x x B x x -++ -≥-≥--- ≥--再反复递推即第二个不等式.注:(1)若事先给出误差精度ε,利用第二个不等式可得到迭代次数的估计(1)(0)(1||||)ln ln ||||||||v v v B i B x x ε⎡⎤->⎢⎥-⎣⎦ (2)在||||v B 不太接近1的情况下,由第一个不等式,可用()(1)||||i i v x x ε--<作为控制迭代终止的条件,并取 ()i x 作为方程组 Ax b = 的近似解.但是在||||v B 很接近1时,此方法并不可靠.一般可取1,2,v =∞或F .【例2.7】 用Jacobi 迭代法解方程组123123123202324,812,231530.x x x x x x x x x ⎧++=⎪++=⎨⎪-+=⎩问Jacobi 迭代是否收敛?若收敛,取(0)(0,0,0)T x =,需要迭代多少次,才能保证各分量的误差绝对值小于610-?【解】 Jacobi 迭代的分量公式为(1)()()123(1)()()213(1)()()3121(2423)201(12),0,1,2,81(3022),15i i i i i i i i i x x x x x x i x x x +++⎧=--⎪⎪⎪=-- =⎨⎪⎪=-+⎪⎩Jacobi 迭代矩阵J B 为130102011088210155J B ⎡⎤ - -⎢⎥⎢⎥⎢⎥=- -⎢⎥⎢⎥⎢⎥- ⎢⎥⎣⎦,由5251||||max ,,1208153J B ∞⎧⎫==<⎨⎬⎩⎭知,Jacobi 迭代收敛. 因设(0)(0,0,0)Tx =,用迭代公式计算一次得(1)(1)(1)12363,, 2.52x x x = = =而(1)(0)|||| 2.x x ∞-=于是有6110(1)13ln ln 13.23i -⎡⎤⋅-⎢⎥>=⎢⎥⎢⎥⎣⎦所以,要保证各分量误差绝对值小于610-,需要迭代14次.【例2.8】 用Gauss -Seidel 迭代法解例2.11中的方程组,问迭代是否收敛?若收敛,取(0)(0,0,0)Tx =,需要迭代多少次,才能保证各分量误差的绝对值小于610-?【解】 Gauss -Seidel 迭代矩阵G B 为102403601()03025524000G B D L U - - ⎡⎤⎢⎥=-+= -⎢⎥⎢⎥ 38 -3⎣⎦显然1||||14G B =<,所以迭代收敛. Gauss -Seidel 迭代分量公式为(1)()()123(1)(1)()213(1)(1)(1)3121(2423),201(12),0,1,2,81(3022),15i i i i i i i i i x x x x x x i x x x ++++++⎧=--⎪⎪⎪=-- =⎨⎪⎪=-+⎪⎩因取(0)(0,0,0)T x =,故迭代一次得(1)(1)(1)1231.2, 1.35, 2.11x x x = = =于是有(1)(0)|||| 2.11x x ∞-=,计算得6110(1)14ln ln 10.2.114i -⎡⎤⋅-⎢⎥>=⎢⎥⎢⎥⎣⎦所在,要保证各分量误差绝对值小于610-,需要迭代11次.。
计算机操作系统(第四版)课后习题答案第二章

第二章1.什么是前趋图?为什么要引入前趋图?答:前趋图(PrecedenceGraph)是一个有向无循环图,记为DAG(DirectedAcyclicGraph),用于描述进程之间执行的前后关系。
2.画出下面四条诧句的前趋图:S1=a:=x+y;S2=b:=z+1;S3=c:=a-b;S4=w:=c+1;答:其前趋图为:3.4.5.6.a.未建立任何进程的程序,都不能作为一个独立的单位来运行。
7.试说明PCB的作用?为什么说PCB是进程存在的唯一标志?a.PCB是进程实体的一部分,是操作系统中最重要的记录型数据结构。
PCB中记录了操作系统所需的用于描述进程情况及控制进程运行所需的全部信息。
因而它的作用是使一个在多道程序环境下不能独立运行的程序(含数据),成为一个能独立运行的基本单位,一个能和其它进程并发执行的进程。
b.在进程的整个生命周期中,系统总是通过其PCB对进程进行控制,系统是根据进程的PCB而不是任何别的什么而感知到该进程的存在的,所以说,PCB是进程存在的唯一标志。
11.试说明进程在三个基本状态之间转换的典型原因。
答:(1)就绪状态→执行状态:进程分配到CPU资源(2)执行状态→就绪状态:时间片用完(3)执行状态→阻塞状态:I/O请求(4)阻塞状态→就绪状态:I/O完成12.为什么要引入挂起状态?该状态有哪些性质?答:引入挂起状态处于五种不同的需要:终端用户需要,父进程需要,操作系统需要,对换需要和负荷调节需要。
处于挂起状态的进程不能接收处理机调度。
10.在3)。
17.在撤销一个进程时所要完成的主要工作是什么?答:(1)根据被终止进程标识符,从PCB集中检索出进程PCB,读出该进程状态。
(2)若被终止进程处于执行状态,立即终止该进程的执行,臵调度标志真,指示该进程被终止后重新调度。
(3)若该进程还有子进程,应将所有子孙进程终止,以防它们成为不可控进程。
(4)将被终止进程拥有的全部资源,归还给父进程,或归还给系统。
工程经济学课后习题答案计算题 答案

利用复利公式:(F / A,11.5%,10) (1 i)n 1 (111.5%)10 1 17.13
i
11.5%
利用复利系数表:当i1 10%, (F / A,10%,10) 15.9374 当i2 12%, (F / A,12%,10) 17.5487
11.5% 10% x 15.9374 12% 10% 17.5487 15.9374
5.4777
利用复利系数表: (P / A, 8%,7.8)
(P / A, 8.8%,7.8) (P / A,10%,7.8)
(P / A, 8%,7) (P / A, 8%,8) (P / A,10%,7) (P / A,10%,8)
第四章 习 题
4。某方案的现金流量如习题表4-1所示,基准收益率为15%,试计算(1)投资回收期 (静态Pt和动态Pt′),(2)净现值NPV,(3)内部收益率IRR。
300 (P / F,12%,4) ...... 450 (P / F,12%,14) 100 .78万元
解法二: A1 A AG 200 100( A / G,12%,4) 335.9 A3 A AG 500 50( A / G,12%,4) 432.05 P 1000(P / F,12%,1) 1500(P / F,12%,2) 335.9(P / A,12%,4)(P / F,12%,2)
值。
第四章 习 题
6.某投资方案初始投资为120万元,年
营业收入为100万100元– 50,= 50寿命10 为6年,残值
为10万元,0 1年经2 营3 成4 本5 为6 50万元。试求
该投资方1案20 的内部收益率。
解: NPV 120 50(P / A, IRR,6) 10(P / F, IRR,6) 0
国际投资学第二章国际投资理论课本精炼知识点含课后习题答案

第二章国际投资理论第一节国际直接投资理论一、西方主流投资理论(一)垄断优势论:市场不完全性是企业获得垄断优势的根源,垄断优势是企业开展对外直接投资的动因。
市场不完全:由于各种因素的影响而引起的偏离完全竞争的一种市场结构。
市场的不完全包括:1.产品市场不完全2..要素市场不完全3.规模经济和外部经济的市场不完全4.政策引致的市场不完全。
跨国公司具有的垄断优势:1.信誉与商标优势2.资金优势3.技术优势4.规模经济优势(内部和外部)5.信息与管理优势。
跨国公司的垄断优势主要来源于其对知识资产的控制。
垄断优势认为不完全市场竞争是导致国际直接投资的根本原因。
(二)产品生命周期论:产品在市场销售中的兴与衰。
(三)内部化理论:把外部市场建立在公司内部的过程。
(纵向一体化,目的在于以内部市场取代原来的外部市场,从而降低外部市场交易成本并取得市场内部化的额外收益。
)(1)内部化理论的基本假设:1.经营的目的是追求利润最大化2.企业可能以内部市场取代外部市场3.内部化跨越了国界就产生了国际直接投资。
(2)市场内部化的影响因素:1.产业因素(最重要)2.国家因素 3.地区因素4.企业因素(最重要)(3)市场内部化的收益:来源于消除外部市场不完全所带来的经济效益,包括1.统一协调相互依赖的企业各项业务,消除“时滞”所带来的经济效益。
2.制定有效的差别价格和转移价格所带来的经济效益。
3.消除国际市场不完全所带来的经济效益。
4.防止技术优势扩散和丧失所带来的经济效益。
市场内部化的成本:1.资源成本(企业可能在低于最优化经济规模的水平上从事生产,造成资源浪费)2.通信联络成本3.国家风险成本4.管理成本当市场内部化的收益大于大于外部市场交易成本和为实现内部化而付出的成本时,跨国企业才会进行市场内部化,当企业的内部化行为超越国界时,就产生对外直接投资。
(四)国际生产折衷理论:决定跨国公司行为和对外直接投资的最基本因素有所有权优势、内部化优势和区位优势,即“三优势范式”。
第二章 习题参考答案(修正)

第二章 需求、供给与均衡价格(题目及习题解答)一、判断题1.需求曲线描述了:其它条件不变,市场需求量与价格之间的关系。
解答:√。
知识点:课本第14页倒数第3行。
2.以纵轴代表价格,横轴代表数量,如果两条需求曲线通过同一点,则在那一点处,较陡的那条的弹性更大。
解答:×。
知识点:(考察弹性的几何意义)课本21页公式2.6和22页6-15行。
应该是“较陡的那条的弹性更小”。
理由:图中,直线AC 、BD 分别为需求曲线1和需求曲线2,AC 比BD 陡峭。
AC 之上的E 点弹性等于|AE|/|CE|,而BD 之上的E 点弹性等于|BE|/|DE|。
不难判定,|BE|>|AE|,而|DE|<|CE|,所以|AE|/|CE|<|BE|/|DE|,即“在那一点处,较陡的那条的弹性更小”。
3.如果需求是一条倾斜的直线,则价格水平越高,需求的价格弹性(绝对值)越大。
解答:√。
知识点:两种解法。
第一种是利用弹性的几何意义,课本22页6-7行。
如左下图所示:D 点价格大于B 点,D 点弹性=|AD|/|CD|>B 点弹性=|AB| /|BC|;第二种利用21页公式2.6。
因为B 点和D 点都在同一条直线上,所以dQ/dP 都相同,而P2<P 1,Q 2>Q1。
2121E E B D P P dQ dQ dP Q dP Q =⋅<=⋅ 4.如供给是一条直线,则供给的价格弹性为常数。
解答:×。
26页2.10b 。
“供给的价格弹性不确定”。
设供给函数为P=a+b ·Q s ,则dQ s /dP=-1/b 2,5.需求曲线越陡峭,则供给的变化对价格的影响越大。
P=a 1+b 1·Q s ,需求曲线P=a 2-b 2·Q d 。
令Q *=Q s =Q d ,得P *=(a 1b 2+b 1a 2)/(b 1+b 2)。
需求曲线a 1变化而b 1不变(平行移动)。
鲁教版初二上册数学课本习题答案

鲁教版初二上册数学课本习题答案鲁教版初二上册数学课本习题答案涵盖了多个章节的练习题,以下是部分习题的答案,供同学们参考:第一章:实数1. 判断题:- √ 无理数是无限不循环小数。
- × 实数包括有理数和无理数。
2. 选择题:- A √ 根号3是一个无理数。
- B × 所有有理数都可以表示为分数形式。
3. 计算题:- √2 + √3 = √(2+3) = √5- (√2)^2 = 2第二章:代数基础1. 填空题:- 一个多项式的最高次项是三次项,那么这个多项式是三次多项式。
2. 计算题:- (3x^2 - 2x + 1) - (2x^2 + 3x - 1) = x^2 - 5x + 23. 应用题:- 如果一个矩形的长是宽的两倍,设宽为x,则长为2x。
若矩形的周长是24厘米,那么宽x=4厘米,长为8厘米。
第三章:几何初步1. 判断题:- √ 直角三角形的斜边是最长的一边。
- × 所有三角形的内角和都是180度。
2. 选择题:- A √ 等腰三角形的底角相等。
- B × 所有三角形的面积公式都是底乘以高除以2。
3. 计算题:- 一个三角形的底边长为6厘米,高为4厘米,其面积为6 × 4 ÷ 2 = 12平方厘米。
第四章:函数及其图像1. 填空题:- 函数y = 2x + 3的斜率是2。
2. 计算题:- 求函数y = 3x - 2在x=1时的值:y = 3 × 1 - 2 = 1。
3. 应用题:- 如果一个物体从静止开始,以每秒3米的速度匀速直线运动,那么在第5秒时,物体移动的距离是3 × 5 = 15米。
第五章:统计与概率1. 选择题:- A √ 一组数据的平均数是所有数据的和除以数据的个数。
- B × 中位数是数据中出现次数最多的数。
2. 计算题:- 一组数据为2, 3, 4, 5, 6,其平均数是 (2 + 3 + 4 + 5 + 6) ÷ 5 = 4。
概率统计(概率论)第二章练习题答案及解析

第二章习题与答案同学们根据自己作答的实际情况,并结合总正误率和单个题目正误统计以及答案解析来总结和分析习题!!!标红表示正确答案标蓝表示解析1、为掌握商品销售情况,对占该地区商品销售额60%的10家大型商场进行调查,这种调查方式属于( )。
A普查B抽样调查【解析:抽取一部分单位进行调查;习惯上将概率抽样(根据随机原则来抽取样本)称为抽样调查】C重点调查【解析:在调查对象中选择一部分重点单位进行调查的一种非全面调查】D统计报表2、人口普查规定标准时间是为了()。
A确定调查对象和调查单位B避免资料的重复和遗漏。
C使不同时间的资料具有可比性D便于登记资料【解析:规定时间只是为了统计该时间段内的人口数据,没有不同时间数据对比的需要】3、对一批灯泡的使用寿命进行调查,应该采用( )。
A普查 B重点调查 C典型调查D抽样调查4、分布数列反映( )。
A总体单位标志值在各组的分布状况B总体单位在各组的分布状况【解析:课本30页1.分布数列的概念一段最后一句】C总体单位标志值的差异情况D总体单位的差异情况5、与直方图比较,茎叶图( )。
A没有保留原始数据的信息B保留了原始数据的信息【解析:直方图展示了总体数据的主要分布特征,但它掩盖了各组内数据的具体差异。
为了弥补这一局限,对于未分组的原始数据则可以用茎叶图来观察其分布。
课本P38】C更适合描述分类数据D不能很好反映数据的分布特征6、在累计次数分布中,某组的向上累计次数表明( )。
A大于该组上限的次数是多少B大于该组下限的次数是多少C小于该组上限的次数是多少【解析:向上累计是由变量值小的组向变量值大的组累计各组的次数或频率,各组的累计次数表明小于该组上限的次数或百分数共有多少。
课本P33】D小于该组下限的次数是多少7、对某连续变量编制组距数列,第一组上限为500,第二组组中值是750,则第一组组中值为 ( )。
A. 200B. 250C. 500D. 300【解析:组中值=下限+组距/2=上限+组距/2】8、下列图形中最适合描述一组定量数据分布的是( )。
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第二章课本习题答案-精品2020-12-12【关键字】方法、成绩、领域、质量、问题、良好、发现、研究、特点、需要、标准、比重、水平、反映、关系、检验、分析、管理、服务、中心练习题部分:2.1为评价家电行业售后服务的质量,随机抽取了由100家庭构成的一个样本。
服务质量的等级分别表示为:A.好;B.较好;C.一般;D.差;E.较差。
调查结果如下:B EC C AD C B A ED A C B C DE C E EA DBC C A ED C BB ACDE A B D D CC B C ED B C C B CD A C B C DE C E BB EC C AD C B A EB ACDE A B D D CA DBC C A ED C BC B C ED B C C B C(2)用Excel制作一张频数分布表;(3)绘制一张条形图,反映评价等级的分布。
2.2某行业管理局所属40个企业2008年的产品销售收入数据如下(单位:万元):152 124 129 116 100 103 92 95 127 104105 119 114 115 87 103 118 142 135 125117 108 105 110 107 137 120 136 117 10897 88 123 115 119 138 112 146 113 126(1)根据上面的数据进行适当的分组,编制频数分布表,并计算出累积频数和累积频率;(2)如果按规定:销售收入在125万元以上为先进企业,115万~125万元为良好企业,105万~115万元为一般企业,105万元以下为落后企业,按先进企业、良好企业、一般企业、落后企业进行分组。
2.3某百货公司连续40天的商品销售额如下(单位:万元):41 25 29 47 38 34 30 38 43 4046 36 45 37 37 36 45 43 33 4435 28 46 34 30 37 44 26 38 4442 36 37 37 49 39 42 32 36 35根据上面的数据进行适当的分组,编制频数分布表,并绘制直方图。
2.4为了确定灯泡的使用寿命(小时),在一批灯泡中随机抽取100只进行测试,所得结果如下:700 716 728 719 685 709 691 684 705 718706 715 712 722 691 708 690 692 707 701708 729 694 681 695 685 706 661 735 665668 710 693 697 674 658 698 666 696 698706 692 691 747 699 682 698 700 710 722694 690 736 689 696 651 673 749 708 727688 689 683 685 702 741 698 713 676 702701 671 718 707 683 717 733 712 683 692693 697 664 681 721 720 677 679 695 691713 699 725 726 704 729 703 696 717 688(1)利用计算机对上面的数据进行排序;(2)以组距为10进行等距分组,整理成频数分布表,并绘制直方图;(3)绘制茎叶图,并与直方图作比较。
2.5下面是北方某城市1~2月份各天气温的记录数据:-3 2 -4 -7 -11 -1 7 8 9 -6 -7-14 -18 -15 -9 -6 -1 0 5 -4 -9 -3-6 -8 -12 -16 -19 -15 -22 -25 -24 -19 -21-8 -6 -15 -11 -12 -19 -25 -24 -18 -17 -24-14 -22 -13 -9 -6 0 -1 5 -4 -9 -3-3 2 -4 -4 -16 -1 7 5 -6 -5(1)对上面的数据进行适当的分组;(2)绘制直方图,说明该城市气温分布的特点。
2.6(1)对这个年龄分布作直方图;(2)从直方图分析成人自学考试人员年龄分布的特点。
2.7下面是A、B两个班学生的数学考试成绩数据:A班:44 57 59 60 61 61 62 63 63 6566 66 67 69 70 70 71 72 73 7373 74 74 74 75 75 75 75 75 7676 77 77 77 78 78 79 80 80 8285 85 86 86 90 92 92 92 93 96B班:35 39 40 44 44 48 51 52 52 5455 56 56 57 57 57 58 59 60 6161 62 63 64 66 68 68 70 70 7171 73 74 74 79 81 82 83 83 8485 90 91 91 94 95 96 100 100 100(1)将两个班的考试成绩用一个公共的茎制成茎叶图;(2)比较两个班考试成绩分布的特点。
2.81997年我国几个主要城市各月份的平均相对湿度数据如下表,试绘制箱线图,并分析资料来源:《中国统计年鉴1998》,中国统计出版社1998,第10页。
2.9某百货公司6月份各天的销售额数据如下(单位:万元):257 276 297 252 238 310 240 236 265278271 292 261 281 301 274 267 280 291 258272 284 268 303 273 263 322 249 269 295(1)计算该百货公司日销售额的均值、中位数和四分位数;(2)计算日销售额的标准差。
比较哪个企业的总平均成本高?并分析其原因。
2.11在某地区抽取的120家企业按利润额进行分组,结果如下:按利润额分组(万元)企业数(个)200~300 19300~400 30400~500 42500~600 18600以上11合计120计算120家企业利润额的均值和标准差。
2.12一项关于大学生体重状况的研究发现,男生的平均体重为60公斤,标准差为5公斤;女生的平均体重为50公斤,标准差为5公斤。
请回答下面的问题:(1)是男生的体重差异大还是女生的体重差异大?为什么?(2)以磅为单位(1公斤=2.2磅),求体重的平均数和标准差。
(3)粗略地估计一下,男生中有百分之几的人体重在55公斤到65公斤之间?(4)粗略地估计一下,女生中有百分之几的人体重在40公斤到60公斤之间?2.13对10名成年人和10名幼儿的身高(厘米)进行抽样调查,结果如下:成年组166 169 172 177 180 170 172 174 168 173幼儿组68 69 68 70 71 73 72 73 74 75(1)要比较成年组和幼儿组的身高差异,你会采用什么样的指标测度值?为什么?(2)比较分析哪一组的身高差异大?2.14 一种产品需要人工组装,现有三种可供选择的组装方法。
为检验哪种方法更好,随机抽取15个工人,让他们分别用三种方法组装。
下面是15个工人分别用三种方法在相同的时间内组装的产品数量(单位:个):方法A方法B方法C164 129 125 167 130 126 168 129 126 165 130 127 170 131 126 165 130 128 164 129 127 168 127 126 164 128 127 162 128 127 163 127 125 166 128 126 167 128 116 166 125 126 165 132 125(1) 你准备采用什么方法来评价组装方法的优劣? (2) 如果让你选择一种方法,你会作出怎样的选择?试说明理由。
2.15 在金融证券领域,一项投资的的预期收益率的变化通常用该项投资的风险来衡量。
预期收益率的变化越小,投资风险越低,预期收益率的变化越大,投资风险就越高。
下面的两个直方图,分别反映了200种商业类股票和200种高科技类股票的收益率分布。
在股票市场上,高收益率往往伴随着高风险。
但投资于哪类股票,往往与投资者的类型有一定关系。
(1)你认为该用什么样的统计测度值来反映投资的风险?(2)如果选择风险小的股票进行投资,应该选择商业类股票还是高科技类股票?(3)如果你进行股票投资,你会选择商业类股票还是高科技类股票?-302.16 2.1(1)频数分布表如下:服务质量等级评价的频数分布服务质量等级家庭数(频率)频率% A 14 14 B 21 21 C 32 32 D1818频数E1515合计100100(2)条形图(略)2.2 (1)频数分布表如下:(2)某管理局下属40个企分组表按销售收入分组(万元)企业数(个)频率(%)先进企业良好企业一般企业落后企业11119927.527.522.522.5合计40 100.0 2.3 频数分布表如下:某百货公司日商品销售额分组表按销售额分组(万元)频数(天)频率(%)25~30 30~35 35~40 40~45 45~5046159610.015.037.522.515.0合计40 100.0直方图(略)。
2.4 (1)排序略。
(2)频数分布表如下:100只灯泡使用寿命非频数分布按使用寿命分组(小时)灯泡个数(只)频率(%)650~660 2 2660~670 5 5670~680 6 6680~690 14 14690~700 26 26700~710 18 18710~720 13 13720~730 10 10730~740 3 3740~750 3 3合计100 100直方图(略)。
(1)分组结果如下:分组天数(天)-25~-20 6-20~-15 8-15~-10 10-10~-5 13-5~0 120~5 45~10 7合计60(2)直方图(略)。
2.6 (1)直方图(略)。
(2)自学考试人员年龄的分布为右偏。
(2)A班考试成绩的分布比较集中,且平均分数较高;B班考试成绩的分布比A班分散,且平均成绩较A班低。
2.8箱线图如下:(特征请读者自己分析)2.9 (1)x=274.1(万元);Me =272.5 ;Q L=260.25;Q U =291.25。
(2)17.21=s (万元)。
2.10 (1)甲企业平均成本=19.41(元),乙企业平均成本=18.29(元);原因:尽管两个企业的单位成本相同,但单位成本较低的产品在乙企业的产量中所占比重较大,因此拉低了总平均成本。
2.11 x =426.67(万元);48.116=s (万元)。
2.12 (1)女生的体重差异大,因为女生其中的离散系数为0.1大于男生体重的离散系数0.08。
(2)男生:x =132(磅),s = 11(磅); 女生:x =110(磅),s = 11(磅); (3)68%;(用正态分布粗略估计)(4)95%。