计算方法各章习题及答案

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计算方法各习题及参考答案

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第二章数值分析已知多项式p(x) X1 X3 X2 X 1通过下列点:p(x)试构造一多项式q(x)通过下列点:表中p2(X)的某一个函数值有错误,试找出并校正它•答案:函数值表中P2( 1)错误,应有P2(1)O •利用差分的性质证明12 22n2 n(n 1)(2n1)/6 ・当用等距节点的分段二次插值多项式在区间[1,1]近似函数e x时,使用多少个节点能够保证误差不超过1 1062答案:需要个插值节点・设被插值函数f(x)C4[a,b] 出(叫x)是f(x)矢于等距节点baa Xo X1 Xn b的分段三次艾尔米特插值多项式,步长h •试估计n22I I f (x) H3(h)(x) I I .答案:| |f(x) H3(h) (x) | | M4 hl384第三章函数逼近求f(x) sin x, x [0, 0. 1]在空间span{l, x, x2} ±最佳平方逼近多项式,并给岀平方误差.答案:f (x) sin x的二次最佳平方逼近多项式为-52 sin x p2(x) 0. 832 440 7 10-5 1.000 999 lx 0. 024 985 lx2,二次最佳平方逼近的平方误差为0. 12 2 -12_ (sin x) p2 (x)) dx 0. 989 310 7 10~12・确定参数a, b和c ,使得积分[ax2 bx c 1 ] dx取最小值.l(a,b,c)求多项式f (x) 2x' x3 5x2 1在[1, 1]上的3 次最佳一致逼近多项式p(x) •8 10 a , b 0, c 33答案:f(X)的最佳一致逼近多项式为P(X) ; 7;4用幕级数缩合方法,求f (x) e s ( 1 x 1)上的3次近似多项式p6,3 ( x),并估计I f (x) P6,3(X)I ・答案:23 pe,3 ( x) 0. 994 574 65 0. 997 39583x 0. 542 968 75x2 0. 177 083 33x3,:f (x) P6,3 (x) | | 0. 006 572 327 7J求f (x) e s ( 1 x 1)上的关于权函数(x)的三次最佳平方逼近多1 X"项式S3 ( X),并估计误差I f(X)S3(X)〔2 和I I f(X)S3 (x) I •咎23、口Ss(x) 0. 994 571 0. 997 308x 0. 542 99lx2 0. 177 347 x3,丨丨 f (x) Ss(x) | 12 0. 006 894 83 , | | f (x) Ss( x) | | 0. 006 442 575 ・第四章数值积分与数值微分用梯形公式、辛浦生公式和柯特斯公式分别计算积分x n dx (n 1, 2, 3, 4),并与精确值比较答案:计算结果如下表所示式具有的代数术青度.版权文档,请勿用做商业用途h(1 ) h f (x) dx Aif ( h) Ao f (0) Ai f (h)X1(2 ) if (x) dx [f ( 1) 2f (xi) 3f (x?)]乜11 h 2(3) o f (x)dx 2h[ f (0) f (h)] h2[ f (0) f (h)]答案:(1)具有三次代数精确度(2)具有二次代数精确度(3)具有三次代数精确度. a h xi xo ,确定求积公式X12 31 (x xo) f (x) dx h2EAf (xo) Bf (xi) ] h3[Cf (xo) Df (xi) ] R[f]X中的待定参数A, B, C, D ,使得该求积公式的代数精确度尽量高,并给出余项表达式.2/103)取7个节点处的函数值.用变步长的复化梯形公式和变步长的复化辛浦生公式计算 】山心砥•要求积分13 1610 3和10 6・版权文档,请勿用做商业用途 22 Ts 0. 946满足精度要求;使用复化辛浦生公式时,2 0J 田上述i 公武推导帶修忑项韵営化梯形求积公式K2 其中余域(x)dx= [占(xd 予 CxoH , &b).为 T N h [f po) 2f (xi) 2f (X2) 2f (XN 1) f (XN )],Xi xo in, (i 0, 1, 2, , N), Nh XN XO •$ x 9、用龙贝格方法计算椭圆 / y 2 1的周长,使结果具有五位有效数字. o 4 答案:1 41 9. 6884 .验证高斯型求积公 e f (x) dx Ao f (xo) Ai f (xi)的系数及节点分别为式f<4)()h 6,其中答案:A 3 , B 7 , C 30 20 1440 P2(x)是以 0, h, 口2h •为插值上的二次插值多项式,用3h0 f ( x)dx 的数值积分公式Ih,并用台劳展开法证明:P2 (x)导岀计算积分h 4 f (0) 0(h 5) • 8Ih 0 P2(X )dx°4给定积分Ih[ f(0) 3f (2h)]'sin x dx(2) (3)答5运用复化梯形公式#算上述积分值,使其截断误差不 聲萝改用复化辛浦生公式计算时,截断误差是多少?亠 10 “ •2取同样的求积节 要求的截断误差不超过106,若用复化辛浦生公式,应取多少个节点处的函数值? (1)只需n 7.5,取 9个节点,I 0. 946 ba 4 ⑷"41 6h 1 f ⑷()2) |Rn[f]| |2880 2880 4 5(V 0. 271 10 6 用事后误差估计法时,截断误不超过答案:使用复化梯形公式时,I S4 0. 946 083满足精度要求. f (1) (x) dx插值公式推导带有导数值的求积公式(b i2a )[f (b) f (a)] R[f],其中 确定高斯型求积公式0 xf (x) dx Aof (xo) Aif (xi)闻 xo , xi 及系数Ao,Ai.答案:xo 0. 289 949xi 0. 821 162 , Ao 0. 277 556, Ai 0. 389 111. 利用埃尔米特 b%ba[f(R f 山)]Ao 2: 2S Ao 2: 21x 0 2 2, Xi 2 2 . 第五章解线性方程组的直接法1 11用按列选主元的高斯若当消去法求矩 A 的逆矩阵’其中A21 01 1 0答案:用追赶法求解三对角方程组21 X11 131X22111X3221x4欣X4 2, X3L X2 1, XI 0 .第六章解线性代数方程组的迭代法X! 8X2 7X! 9X2 8作简单调整,使得用高斯一赛得尔迭代法求解时对任9x1 X2 X3 7 意初始向量都收敛,并取初始向量X (O ) [0 0 0]T使(k 1)k ()3||x (k bx k ()|| 10.3版权文档,请勿用做商业用途答案:近似解为X” [1.0000 1. 0000 1. 0000] T . 6 . 2讨论松弛因子1. 25时,用方法求解方程组1020X150101x231243x3170103x4答案: xi 2、X3 2X 21,Xi 1.411XI6 1 4. 25 2. 75X20. 512. 753. 5 X31. 25 答 xi 2X2X3用平方根法(分解法)求解方程组3用矩阵的直接三角分解法解方程组4x1 3x2 16 3xi 4x2 X3 20X2 4x312〔121,证明用雅可比迭代法解此方程组发散,而高斯-赛得尔迭代法收敛・12 1 123 0 2 X1bi6・4 设有方程组0 21X2b 2讨论用雅可比方法和咼斯一赛得尔方21 2 X3b3法解此方程组的收敛性•如果收敛,比较哪种方法收敛较 版权文档,请勿用做商业用途为6 . 3给定线性方程组Ax b,其中答案:雅可比方法收敛,高斯一赛得尔方法收敛,且较快.6. 5设矩阵A 非奇异.求证:方程组Ax b 的解总能通过高斯一赛得尔方法得到. …Aaij n n 为对称正定矩阵,对角阵D diag (an, a22 , , ann)・求证:高斯u 一赛得尔方法求解方程组D 2 AD 2x b 时对任意初始向量都收 敛.第七章非线性方程求根例7. 4对方程3x 2 e s 0确定迭代函数(x)及区间[a, b ],使对xo [a, b ],迭代过程 XR i (x), k 0, 1, 2,均收敛,并求解.要求 xk 1 xk | 10x X? 0.458960903 •在[3, 4]上,将原方程改写为e x 3 x 2 ,取对数得性条件,则迭代序列xki In(3 xk 2 ), k 0, 1,2,在[3, 4]中有惟一解.取x 0 3.5 , x xie 3.733067511 •例7 . 6对于迭代函数(x) x c(x 2 3),试讨论:的收敛性・若收敛,则取 x (0)[0 0 0]T迭代求解,使 ||x (I )x (k)1104-X1 1.50001,X2 答案:方程组的近似解3.33333,X32.16667 •答案:若取(X )e 2 ,则在[1,0]中满足收敛性条件,因此迭代法e 2k , k 0,1,2,在(1,0)中有惟一解•取 X0 0. 5, 3取(X )9 e"i,在[0 ,上1满足收敛性条件, 迭代序列1Xk 1 k 1 03k 0, 1, 2,在[0,1]中有惟一解.取 xo 0. 5,X X140.910001967x 2 ) (x)・满足收敛x In (3(1)当c为何值时,x kl (x k)产生的序列{x k}收敛于3;(2)c取何值时收敛最快?顿法收敛,证明牛顿迭代序列{Xk }有下列极限矢系:l k im xk i 2xk xk i第八章矩阵特征值用乘幕法求矩阵A 的按模最大的特征值与对应的特征向量,已矢口 5 5 0 A 0 5. 5 1,要求 x (k)| 10 6,这里 严表示|的第k 次近似值.3 1答案:1 5 ,对应的特征向量为[5,0,0] T :2 5 ,对应的特征向量为[5, 10, T 5 ・]1 1 0>彳 2的按模最小的特征12例7设不动点迭代xki (x)的迭代函数(x)具有二阶连续导数,/是(x)的不动1 1 5取C,力別If 鼻(X 丿旳个动点3 '妥吞| XkiXkl 1U- •3) 223(1 ) c (,0)时矗代收敛•答案: 31c 时收敛最快• O 、 233)分别取c 1,123,并取xo1.5,计算结果如下表7• 7所示yk点,且(X*) 1,证明迭代式(xk ) , Zk (xk )(yk x k )2 , k 0, 1, 2,二阶收敛于x"・版Xk 1 Xk Zk 2yk Xk权文档,请勿用做商业用途 例设(x) x p(x) f (x) q(x)f 2),试确定函数p(x)和q(x),使求解f (x) 0且以(x)为迭代函数的迭代法至少三阶收 敛.案:p(x) f X (x )・ q(x) ;[f f (W]3例7设f (x)在[a, b]上有高阶导数,x* (a, b)是 f(x) 0的m(m 2)重根,且牛知A 的按模较大的特征 值用反幕法求矩阵A的近似值为15,用p 5的原点平移法计算1及其对应的特征向量.版权文档,请勿用做商业用途 答案:0 A 的按模最小的特征值为3 0. 238442812212第九章 微分方程初值问题的数值解法用反复迭代(反复校正)的欧拉预估一校正法求解初值问题y © 0] 0<x 0.2 5 ,要求取步长h 0. 1,每步迭代误差不超过10 5 .答案:Y y(0. 1) yi y 】⑷ 0. 904 762 , y(0. 2) y 2 y?⑷ 0.818 594267 一x y , 0<x 0. 4用二阶中点格式和二阶休恩格式求初值问题"“ “嗜厲汀⑹1长h 0.2,运算过程中保留五位小数). 计算得用平面旋转变换和反射变换将向量X [23 0 5] T 变为与 ei [1 0 0 0]T 平行的向量.2/ 38 3/ 385/ 38答案: T3/ 13 2/ 13 0 00 1 010/ 49415/ 4940 13/4940. 324 442 840 0. 486 664 262 0 0. 811107 1040. 486 664 2620.812 176 0480 0.298 039 922H10.811 107 104 0. 298 039 922 00.530 266 798然后用QR 方法求A 的全部特征值.4 4 5答案:取5 2. 234375即有2位有效数字. 532若A 6 4 4 ,试把A 化为相似的上阵, 值, 21n 0 时,Ki 1.000 00, K2 1. 200 00, y(0. 2) yi=l. 240 00n 1 时,Ki 1. 737 60, 用二阶休恩格式, K 2 2. 298 72, 取初值yo 1计算得y(0. 4) y 2 =1. 699 740 1 5. 1248854 ,对应的特征向量为(8) _设方阵A 的特征值都是实数,且满足 n)时, [0.242 4310, 1 , 0. 320 011 7],为求1而作原1 2 n,点平移'试证:当平移量P 2,(2幕法收敛最快•用二分法求三对角对〈方 A的最小特征 使它至少具有2位有212 答案:用二阶中点格式,取初值yo 1n 0 时,Ki 1.000 00, Ka 1.266 67, y(0.2) yi=1.240 00n 1时,Ki 1.737 60, Ka 2.499 18, y(0.4) y 2 =1.701 76用如下四步四阶阿达姆斯显格式 y n 1 y n h(55f n 59 fn 137fn2 9fn 3)/24求初值问题y x y, y(0) 1在[0,0.5]上的数值解•取步长h 0.1 小数点后保留8位•答 y(0.4) y 40.583 640 216 ‘ y(0.5) y 51.797 421 984 ・ 为使二阶中点公式ym yn hf(Xn h 2h,yn h f(Xn, yn)),求解初值问题2 n nh 的大小应受到的限制条件・hf (Xn,yn)用如下反复迭代的欧拉预估T&榴式 yn (k 11) yn h[f(Xn,y n ) f(Xn1,y n (k)1)]'k 0,1,2,; n 0,1,2,求解初值问题心讪•小时,如何选择步长h ,使上述格式矢于k 的迭y(0) 1代收敛•2答案:h 时上述格式尖于K 的迭代是收敛的・e求系数a,b,c,d ,使求解初值问题y f (x, y), y(xo) a 的如下隐式二步法 yn2aynh(bfn2Cfmdfn)的误差阶尽可能高,并指出其阶数•高'为五阶。

计算方法与实习答案1-2

计算方法与实习答案1-2

绪论
习题1——10:设 f ( x) = 8 x 5 − 0.4 x 4 + 4 x 3 − 9 x + 1 用秦九韶法求f(3)。 解:
8 − 0.4
24 8 23.6

0
−9
1
x=3
70.8 74.8
224.4 224.4
673.2 664.2
1992.6 1993.6
∴ f(3)=1993.6
第一章 绪论 练习
1.《计算方法》课程主要研究以计算 机为工具的 数值 分析方法 ,并评价 该算法的计算误差。 2.近似值作四则运算后的绝对误差限 公式为 ε ( x1 − x2 ) ≤ ε ( x1 ) + ε ( x2 ) ,近似值 1.0341的相对误差限不大于 1 ×10−2 , 则它至少有三位有效数字。 4
ln(103 ) ∴k ≥ ln(2) ≥ 9.965
2 2 2
∴需二分10次 需二分 次
方程求根——二分法
习题2——2:用二分法求方程2e-x-sinx=0在区 间[0,1]内的1个实根,要求3位有效数字。
解:1)判断是否在该区间有且仅有一个根 f(0)=2>0,f(1)=2/e-sin1≈-0.1<0, f’(x)=-2e-x-cosx,f’=-3,-2/e-cos1<0 2)判断二分次数 由(b-a)/2k+1=1/2k+1≤1/2*10-3,解得k≥3ln10/ln2≥9.965, 所以需要二分10次,才能满足精度要求。
∴ x≈2.981
方程求根
f (xk )(xk − xk −1) xk +1 = xk − f (xk ) − f (xk −1)
习题2——11:用割线法求方程x3-2x-5=0的根,要 求精确到4位有效数字,取x0=2, x1=2.2。

计算方法_课后习题答案

计算方法_课后习题答案

(4.5)(0.01172)

0.00879
(2)采用 Newton 插值多项式 y x N2(x) 根据题意作差商表:
i
xi
0
4
1
6.25
f (xi ) 2 2.5
一阶差商 2 9
2
9
3
2 11
二阶差商 4 495
N2 (7) 2 29 (7 4) ( 4 495) (7 4) (7 6.25) 2.6484848

1
e2
则根据二次Lagrange插值公式得:
L2 (x)

(x ( x0

x1)(x x2 ) x1)(x0 x2 )
y0

(x ( x1

x0 )(x x2 ) x0 )(x1 x2 )
y1

(x ( x2

x0 )(x x1) x0 )(x2 x1)
y2
2(x 1)(x 0.5) 2x(x 0.5)e1 4x(x 1)e0.5
8. 求作 f x xn1 关于节点 xi i 0,1, , n 的 Lagrange 插值多项式,并利用
插值余项定理证明
n
n
xin1li 0 1n xi
i0
i0
式中 li x 为关于节点 xi i 0,1, , n 的 Lagrange 插值基函数。
2 02 12 4 23 4 04 14 2 3
1 x2 3x 2 x 4 3x x2 6x 8 23 x x2 5x 4 1 x x2 3x 2
8
4
8

计算方法习题集及答案(总结版)

计算方法习题集及答案(总结版)

雅克比法:
3 10 12 5
3 (k ) 2 (k ) x1( k +1) = − 5 x2 − 5 x3 −
,x
( k +1) 2
(k ) 1 (k ) =1 4 x1 − 2 x 3 + 5
18 i
,x
( k +1) 3 −4
(k ) 3 =−1 + 10 x (2 k ) + 5 x1
取初始向量 x
(2) x (3) x
3
= 1+ x2 =
,对应迭代公式 x 对应迭代公式 x
0
k +1
= 3 1 + x k2 ;
2
1 , x −1
k
+1 =
1 xk − 1

0
判断以上三种迭代公式在 x 解: (1) ϕ ( x) = 1 + x1
2
= 1 .5
的收敛性,选一种收敛公式求出 x
2 x3

2 3
= 1 .5
5
习题 3
1.
设有方程组
5 x1 + 2 x 2 + x3 = −12 − x1 + 4 x 2 + 2 x3 = 20 2 x − 3x + 10 x = 3 2 3 1
( k +1) (k )

(1)
考察用 Jacobi 法,Gauss-Seidal 法解此方程组的收敛性; −x (2) 用 Jacobi 法及 Gauss-Seidal 法解方程组,要求当 x
1.
x
k +1 k k
'
<1
公式收敛

数值计算方法课后习题答案

数值计算方法课后习题答案

第一章 绪论(12)1、设0>x ,x 的相对误差为δ,求x ln 的误差。

[解]设0*>x 为x 的近似值,则有相对误差为δε=)(*x r ,绝对误差为**)(x x δε=,从而x ln 的误差为δδεε=='=*****1)()(ln )(ln x x x x x , 相对误差为****ln ln )(ln )(ln x x x x rδεε==。

2、设x 的相对误差为2%,求n x 的相对误差。

[解]设*x 为x 的近似值,则有相对误差为%2)(*=x r ε,绝对误差为**%2)(x x =ε,从而nx 的误差为nn x x nxn x x n x x x **1***%2%2)()()()(ln *⋅=='=-=εε,相对误差为%2)()(ln )(ln ***n x x x nr==εε。

3、下列各数都是经过四舍五入得到的近似数,即误差不超过最后一位的半个单位,试指出它们是几位有效数字:1021.1*1=x ,031.0*2=x ,6.385*3=x ,430.56*4=x ,0.17*5⨯=x 。

[解]1021.1*1=x 有5位有效数字;0031.0*2=x 有2位有效数字;6.385*3=x 有4位有效数字;430.56*4=x 有5位有效数字;0.17*5⨯=x 有2位有效数字。

4、利用公式(3.3)求下列各近似值的误差限,其中*4*3*2*1,,,x x x x 均为第3题所给的数。

(1)*4*2*1x x x ++; [解]3334*4*2*11***4*2*1*1005.1102110211021)()()()()(----=⨯=⨯+⨯+⨯=++=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛∂∂=++∑x x x x x f x x x e nk k k εεεε;(2)*3*2*1x x x ;[解]52130996425.010********.2131001708255.01048488.2121059768.01021)031.01021.1(1021)6.3851021.1(1021)6.385031.0()()()()()()()()(3333334*3*2*1*2*3*1*1*3*21***3*2*1*=⨯=⨯+⨯+⨯=⨯⨯+⨯⨯+⨯⨯=++=⎪⎪⎭⎫⎝⎛∂∂=-------=∑x x x x x x x x x x x f x x x e n k k kεεεε;(3)*4*2/x x 。

计算方法简明教程分章习题参考答案

计算方法简明教程分章习题参考答案

参考答案习题一1、解:求lnx的误差极限就是求f(x)=lnx的误差限,由公式(1.2.4)有已知x*的相对误差满足,而,故即2、解:直接根据定义和式(1.2.2)(1.2.3)则得有5位有效数字,其误差限,相对误差限有2位有效数字,有5位有效数字,3、解:要使计算较准确,主要是避免两相近数相减,故应变换所给公式。

(1)(2)4、解:3位5、解:习题二1、解使用二分法先要确定有根区间。

本题f(x)=x2-x-1=0,因f(1)=-1,f(2)=1,故区间[1,2]为有根区间。

另一根在[-1,0]内,故正根在[1,2]内。

用二分法计算各次迭代值如表。

其误差2、解:(1)取区间且,在且,在中,则L<1,满足收敛定理条件,故迭代收敛。

(2),在中,且,在中有,故迭代收敛。

(3),在附近,故迭代法发散。

在迭代(1)及(2)中,因为(2)的迭代因子L较小,故它比(1)收敛快。

用(2)迭代,取,则3、解:(1)迭代函数,对有,(2)取,则有各次迭代值取,其误差不超过(3)故此迭代为线性收敛。

4、解:由于,为单调增函数,故方程的根是唯一的(假定方程有根)。

迭代函数,。

令,则,由递推有,即5、解:在(2)中,令,,则有令,得,与第2题中(2)的结果一致,可取,则满足精度要求.原迭代不收敛.现令对(3)有,令6、解:(1)Newton迭代法取,则,取(2)令,则,取7、解:方程的根为,用Newton迭代法此公式迭代函数,则,故迭代法2阶收敛。

还可证明迭代法整体收敛性。

设,对一般的,当时有这是因为当时成立。

从而,即,表明序列单调递减。

故对,迭代序列收敛于习题三1、解本题是Gauss消去法解具体方程组,只要直接用消元公式(3.2)及回代公式(3.4)直接计算即可。

故2、解:先选列主元,2行与1行交换得消元3行与2行交换消元回代得解行列式得3、解:由矩阵乘法得再由求得由解得4、解:A中,若A能分解,一步分解后,,相互矛盾,故A不能分解,但,若A中1行与2行交换,则可分解为LU对B ,显然,但它仍可分解为分解不唯一,为一任意常数,且U奇异。

计算方法课后习题集规范标准答案

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习 题 一3.已知函数y =4, 6.25,9x x x ===处的函数值,试通过一个二次插值函解:0120124, 6.25,9;2, 2.5,3y x x x y y y =======由题意 (1) 采用Lagrange插值多项式220()()j j j y L x l x y ==≈=∑27020112012010*********()|()()()()()()()()()()()()(7 6.25)(79)(74)(79)(74)(7 6.25)2 2.532.255 2.25 2.75 2.7552.6484848x y L x x x x x x x x x x x x x y y y x x x x x x x x x x x x ==≈------=++------------=⨯+⨯+⨯⨯-⨯⨯= 其误差为(3)25(3)25(3)2[4,9]2()(7)(74)(7 6.25)(79)3!3()83max |()|40.0117281|(7)|(4.5)(0.01172)0.008796f R f x x f x R ξ--=---==<∴<=又则(2)采用Newton插值多项式2()y N x =≈ 根据题意作差商表:224(7)2(74)()(74)(7 6.25) 2.64848489495N =+⨯-+-⨯-⨯-≈4. 设()()0,1,...,k f x x k n ==,试列出()f x 关于互异节点()0,1,...,i x i n =的Lagrange 插值多项式。

注意到:若1n +个节点()0,1,...,i x i n =互异,则对任意次数n ≤的多项式()f x ,它关于节点()0,1,...,i x i n =满足条件(),0,1,...,i i P x y i n ==的插值多项式()P x 就是它本身。

可见,当k n ≤时幂函数()(0,1,...,)kf x x k n ==关于1n +个节点()0,1,...,i x i n =的插值多项式就是它本身,故依Lagrange 公式有()00(),0,1,...,nn n k kk i j j j j j i j ii jx x x l x x x k n x x ===≠-=≡=-∑∑∏特别地,当0k =时,有()0001nn n ij j j i j ii jx x l x x x ===≠-=≡-∑∑∏而当1k =时有()000nnn ij j j j j i j ii jx x x l x x x x x ===≠⎛⎫- ⎪=≡ ⎪- ⎪⎝⎭∑∑∏ 5.依据下列函数表分别建立次数不超过3的Lagrange 插值多项式和Newton 插值多项式,并验证插值多项式的唯一性。

计算方法第二版课后练习题含答案

计算方法第二版课后练习题含答案

计算方法第二版课后练习题含答案前言本文将为大家提供计算方法第二版课后练习题的答案,旨在帮助读者更好地学习和掌握计算方法的知识。

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读者可以借助本文的答案,检验自己的练习成果,加强对计算方法知识的理解和掌握程度。

同时,读者也应该注意切勿直接复制答案,本文的答案仅供参考,希望读者能够通过自己的思考和探索,获得更深层次的学习感悟。

第一章引论1.1 计算方法的基本概念和思想练习题 1写出计算方法的三要素,并分别简要解释。

答案计算方法的三要素为:模型、算法、误差分析。

•模型:计算方法所涉及的实际问题所对应的数学模型,是解决问题的基础;•算法:根据模型,构造相应的计算程序,即算法;•误差分析:计算结果与实际应用中所需的精度之间的差异,称为误差。

误差分析是对计算结果质量的保障。

1.2 算法的误差练习题 2写出二分法算法,并解释其误差。

答案算法:function binarySearch(a, target) {let low = 0;let high = a.length - 1;while (low <= high) {let midIndex = Math.floor((low + high) / 2);let midValue = a[midIndex];if (midValue === target) {return midIndex;} else if (midValue < target) {low = midIndex + 1;} else {high = midIndex - 1;}}return -1;}误差:二分法算法的误差上界为O(2−k),其中k为迭代次数。

在二分法被成功应用时,k取决于与目标值x的距离,即 $k=\\log _{2}(\\frac{b-a}{\\epsilon})$,其中[a,b]是区间,$\\epsilon$ 是目标值的精度。

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第二章 数值分析2.1 已知多项式432()1p x x x x x =-+-+通过下列点:试构造一多项式()q x 通过下列点:答案:54313()()()3122q x p x r x x x x x =-=-++-+. 2.2 观测得到二次多项式2()p x 的值:表中2()p x 的某一个函数值有错误,试找出并校正它.答案:函数值表中2(1)p -错误,应有2(1)0p -=.2.3 利用差分的性质证明22212(1)(21)/6n n n n +++=++.2.4 当用等距节点的分段二次插值多项式在区间[1,1]-近似函数xe 时,使用多少个节点能够保证误差不超过61102-⨯. 答案:需要143个插值节点.2.5 设被插值函数4()[,]f x C a b ∈,()3()h H x 是()f x 关于等距节点01n a x x x b =<<<=的分段三次艾尔米特插值多项式,步长b ah n-=.试估计()3||()()||h f x H x ∞-.答案:()443||()()||384h M f x H x h ∞-≤.第三章 函数逼近3.1 求()sin ,[0,0.1]f x x x =∈在空间2{1,,}span x x Φ=上最佳平方逼近多项式,并给出平方误差.答案:()sin f x x =的二次最佳平方逼近多项式为-522sin ()0.832 440 710 1.000 999 10.024 985 1x p x x x ≈=-⨯+-,二次最佳平方逼近的平方误差为0.122-1220(sin )())0.989 310 710x p x dx δ=-=⨯⎰.3.2 确定参数,a b c 和,使得积分2121(,,)[I a b c ax bx c -=++-⎰取最小值.答案:810, 0, 33a b c ππ=-== 3.3 求多项式432()251f x x x x =+++在[1,1]-上的3次最佳一致逼近多项式()p x .答案:()f x 的最佳一致逼近多项式为323()74p x x x =++. 3.4 用幂级数缩合方法,求() (11)x f x e x =-≤≤上的3次近似多项式6,3()p x ,并估计6,3||()()||f x p x ∞-.答案:236,3()0.994 574 650.997 395 830.542 968 750.177 083 33p x x x x =+++, 6,3||()()||0.006 572 327 7f x p x ∞-≤3.5 求() (11)xf x e x =-≤≤上的关于权函数()x ρ=的三次最佳平方逼近多项式3()S x ,并估计误差32||()()||f x S x -和3||()()||f x S x ∞-.答案:233()0.994 5710.997 3080.542 9910.177 347S x x x x =+++,32||()()||0.006 894 83f x S x -=,3||()()||0.006 442 575f x S x ∞-≤.第四章 数值积分与数值微分4.1 用梯形公式、辛浦生公式和柯特斯公式分别计算积分1(1,2,3,4)n x dx n =⎰,并与精确值比较.答案:计算结果如下表所示4.2 确定下列求积公式中的待定参数,使得求积公式的代数精度尽量高,并指明所确定的求积公式具有的代数精度. (1)101()()(0)()hh f x dx A f h A f A f h --≈-++⎰(2)11211()[(1)2()3()]3f x dx f f x f x -≈-++⎰ (3)20()[(0)()][(0)()]2h h f x dx f f h h f f h α''≈++-⎰答案:(1)具有三次代数精确度(2)具有二次代数精确度(3)具有三次代数精确度.4.3 设10h x x =-,确定求积公式12300101()()[()()][()()][]x x x x f x dx h Af x Bf x h Cf x Df x R f ''-=++++⎰中的待定参数,,,A B C D ,使得该求积公式的代数精确度尽量高,并给出余项表达式.答案:3711,,,20203020A B C D ====-,(4)6()[]1440f R f h η=,其中01(,)x x η∈.4.4 设2()P x 是以0,,2h h 为插值点的()f x 的二次插值多项式,用2()P x 导出计算积分30()hI f x dx =⎰的数值积分公式h I ,并用台劳展开法证明:453(0)()8h I I h f O h '''-=+. 答案:3203()[(0)3(2)]4h h I p x dx h f f h ==+⎰.4.5 给定积分10sin xI dx x =⎰(1)运用复化梯形公式计算上述积分值,使其截断误差不超过31102-⨯. (2)取同样的求积节点,改用复化辛浦生公式计算时,截断误差是多少?(3)要求的截断误差不超过610-,若用复化辛浦生公式,应取多少个节点处的函数值? 答案:(1)只需7.5n ≥,取9个节点,0.946I ≈(2)4(4)46111|[]||()|()0.271102880288045n b a R f h f η--=-≤=⨯ (3)取7个节点处的函数值.4.6 用变步长的复化梯形公式和变步长的复化辛浦生公式计算积分10sin xI dx x =⎰.要求用事后误差估计法时,截断误不超过31102-⨯和61102-⨯. 答案:使用复化梯形公式时,80.946I T ≈=满足精度要求;使用复化辛浦生公式时,40.946 083I s ≈=满足精度要求.4.7(1)利用埃尔米特插值公式推导带有导数值的求积公式2()()[()()][()()][]212ba b a b a f x dx f a f b f b f a R f --''=+--+⎰,其中余项为 5(4)()[](), (,)4!30b a R f f a b ηη-=∈. (2)利用上述公式推导带修正项的复化梯形求积公式020()[()()]12Nx N N x h f x dx T f x f x ''≈--⎰,其中 0121[()2()2()2()()]2N N N hT f x f x f x f x f x -=+++++,而 00, (0,1,2,,), i N x x ih i N Nh x x =+==-.4.8 用龙贝格方法计算椭圆2214x y +=的周长,使结果具有五位有效数字. 答案:49.6884l I =≈.4.9确定高斯型求积公式0011()()()x dx A f x A f x ≈+⎰的节点0x ,1x 及系数0A ,1A .答案:00.289 949x =,10.821 162x =,00.277 556A =,10.389 111A =.4.10 验证高斯型求积公式00110()()()x e f x dx A f x A f x +∞-≈+⎰的系数及节点分别为0001 2 2A A x x ===-=+第五章 解线性方程组的直接法5.1 用按列选主元的高斯-若当消去法求矩阵A 的逆矩阵,其中111210110A -⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎪-⎝⎭. 答案: 1110331203321133A -⎛⎫ ⎪ ⎪⎪=- ⎪ ⎪⎪-- ⎪⎝⎭5.2 用矩阵的直接三角分解法解方程组1234102050101312431701037x x x x ⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎪ ⎪ ⎪⎪ ⎪ ⎪= ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭ 答案: 42x =,32x =,21x =,11x =.5.3 用平方根法(Cholesky 分解法)求解方程组12341161 4.25 2.750.51 2.75 3.5 1.25x x x -⎛⎫⎛⎫⎛⎫ ⎪⎪ ⎪-=- ⎪⎪ ⎪ ⎪⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭答案: 12x =,21x =,31x =-.5.4 用追赶法求解三对角方程组123421113121112210x x x x ⎛⎫⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪= ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭ 答案:42x =,31x =-,21x =,10x =.第六章 解线性代数方程组的迭代法6.1 对方程1212123879897x x x x x x x -+=⎧⎪-+=⎨⎪--=⎩作简单调整,使得用高斯-赛得尔迭代法求解时对任意初始向量都收敛,并取初始向量(0)[0 0 0]T x =,用该方法求近似解(1)k x+,使(1)()3||||10k k x x +-∞-≤. 答案:近似解为(4)[1.0000 1.0000 1.0000]Tx =.6.2 讨论松弛因子 1.25ω=时,用SOR 方法求解方程组121232343163420412x x x x x x x +=⎧⎪+-=⎨⎪-+=-⎩ 的收敛性.若收敛,则取(0)[0 0 0]T x=迭代求解,使(1)()41||||102k k x x +-∞-<⨯. 答案:方程组的近似解为*1 1.50001x =,*23.33333x =,*3 2.16667x =-.6.3 给定线性方程组Ax b =,其中111221112211122A ⎛⎫ ⎪ ⎪⎪= ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭,证明用雅可比迭代法解此方程组发散,而高斯-赛得尔迭代法收敛.6.4 设有方程组112233302021212x b x b x b -⎛⎫⎛⎫⎛⎫ ⎪⎪ ⎪= ⎪⎪ ⎪ ⎪⎪ ⎪-⎝⎭⎝⎭⎝⎭,讨论用雅可比方法和高斯-赛得尔方法解此方程组的收敛性.如果收敛,比较哪种方法收敛较快.答案:雅可比方法收敛,高斯-赛得尔方法收敛,且较快.6.5 设矩阵A 非奇异.求证:方程组Ax b =的解总能通过高斯-赛得尔方法得到.6.6 设()ij n nA a ⨯=为对称正定矩阵,对角阵1122(,,,)nn D diag a a a =.求证:高斯-赛得尔方法求解方程组1122D AD x b --=时对任意初始向量都收敛.第七章 非线性方程求根例7.4 对方程230xx e -=确定迭代函数()x ϕ及区间[,]a b ,使对0[,]x a b ∀∈,迭代过程1(), 0,1,2,k x x k ϕ+==均收敛,并求解.要求51||10k k x x -+-<.答案:若取2()x x ϕ=,则在[1,0]-中满足收敛性条件,因此迭代法121, 0,1,2,k x k x k +==在(1,0)-中有惟一解.取00.5x =-,*70.458960903x x ≈=-.取2()x x ϕ=,在[0,1上满足收敛性条件,迭代序列121, 0,1,2,k x k x k +==在[0,1]中有惟一解.取00.5x =,*140.910001967x x ≈=-在[3,4]上,将原方程改写为23xe x =,取对数得2ln(3)()x x x ϕ==.满足收敛性条件,则迭代序列21ln(3), 0,1,2,k k x x k +==在[3,4]中有惟一解.取0 3.5x =, *16 3.733067511x x ≈=.例7.6 对于迭代函数2()(3)x x c x ϕ=+-,试讨论:(1)当c 为何值时,1()k k x x ϕ+=产生的序列{}k x(2)c 取何值时收敛最快?(3)取1,2c =-()x ϕ51||10k k x x -+-<.答案:(1)(c ∈时迭代收敛.(2)c =时收敛最快.(3)分别取1, 2c =--,并取0 1.5x =,计算结果如下表7.7所示表7.7例7.13 设不动点迭代1()k x x ϕ+=的迭代函数()x ϕ具有二阶连续导数,*x 是()x ϕ的不动点,且*()1x ϕ'≠,证明Steffensen 迭代式21(), (), 0,1,2,()2k k k k k k k k k k k y x z x k y x x x z y xϕϕ+==⎧⎪=-⎨=-⎪-+⎩二阶收敛于*x .例7.15 设2()()()()()x x p x f x q x f x ϕ=--,试确定函数()p x 和()q x ,使求解()0f x =且以()x ϕ为迭代函数的迭代法至少三阶收敛.答案:1()()p x f x =',31()()2[()]f x q x f x ''=' 例7.19 设()f x 在[,]a b 上有高阶导数,*(,)x a b ∈是()0f x =的(2)m m ≥重根,且牛顿法收敛,证明牛顿迭代序列{}k x 有下列极限关系:111lim2k kk k k k x x m x x x -→∞-+-=-+.第八章 矩阵特征值8.1 用乘幂法求矩阵A 的按模最大的特征值与对应的特征向量,已知5500 5.51031A -⎛⎫ ⎪=- ⎪ ⎪-⎝⎭,要求(1)()611||10k k λλ+--<,这里()1k λ表示1λ的第k 次近似值.答案:15λ≈,对应的特征向量为[5,0,0]T-;25λ≈-,对应的特征向量为[5,10,5]T --. 8.2 用反幂法求矩阵110242012A -⎛⎫⎪=-- ⎪ ⎪-⎝⎭的按模最小的特征值.知A 的按模较大的特征值的近似值为15λ=,用5p =的原点平移法计算1λ及其对应的特征向量.答案:(1) A 的按模最小的特征值为30.2384428λ≈(2) 1 5.1248854λ≈,对应的特征向量为(8)[0.242 4310, 1 ,0.320 011 7]T U =--.8.3 设方阵A 的特征值都是实数,且满足121, ||||n n λλλλλ>≥≥>,为求1λ而作原点平移,试证:当平移量21()2n p λλ=+时,幂法收敛最快. 8.4 用二分法求三对角对称方阵1221221221A ⎛⎫ ⎪ ⎪= ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭的最小特征值,使它至少具有2位有效数字.答案:取5 2.234375λ≈-即有2位有效数字.8.5 用平面旋转变换和反射变换将向量[2 3 0 5]T x =变为与1[1 0 0 0]Te =平行的向量.答案:203/2/00001010/0T ⎛⎫⎪- ⎪=⎪--⎝0.324 442 8400.486 664 26200.811 107 1040.486 664 2620.812 176 04800.298 039 92200100.811 107 1040.298 039 92200.530 266 798H --⎛⎫⎪--⎪= ⎪ ⎪⎪--⎝⎭8.6 若532644445A -⎛⎫⎪=- ⎪ ⎪-⎝⎭,试把A 化为相似的上Hessenberg 阵,然后用QR 方法求A 的全部特征值.第九章 微分方程初值问题的数值解法9.1 用反复迭代(反复校正)的欧拉预估-校正法求解初值问题0, 0<0.2(0)1y y x y '+=≤⎧⎨=⎩,要求取步长0.1h =,每步迭代误差不超过510-. 答案: [4]11(0.1)0.904 762y y y ≈==,[4]22(0.2)0.818 594y y y ≈==9.2 用二阶中点格式和二阶休恩格式求初值问题2, 0<0.4(0)1dy x y x dx y ⎧=+≤⎪⎨⎪=⎩的数值解(取步长0.2h =,运算过程中保留五位小数).答案:用二阶中点格式,取初值01y =计算得0n =时,1211.000 00, 1.200 00, (0.2)=1.240 00K K y y ==≈ 1n =时,1221.737 60, 2.298 72, (0.4)=1.699 74K K y y ==≈用二阶休恩格式,取初值01y =计算得0n =时,1211.000 00, 1.266 67, (0.2)=1.240 00K K y y ==≈ 1n =时,1221.737 60, 2.499 18, (0.4)=1.701 76K K y y ==≈9.3 用如下四步四阶阿达姆斯显格式1123(5559379)/24n n n n n n y y h f f f f +---=+-+-求初值问题, (0)1y x y y '=+=在[0,0.5]上的数值解.取步长0.1h =,小数点后保留8位.答案:4(0.4)0.583 640 216y y ≈=,5(0.5) 1.797 421 984y y ≈=. 9.4 为使二阶中点公式1(,(,))22n n n n n n h hy y hf x y f x y +=+++,求解初值问题 , (0)y y y aλλ'=-⎧⎨=⎩为实常数绝对稳定,试求步长h 的大小应受到的限制条件. 答案:2h λ≤.9.5 用如下反复迭代的欧拉预估-校正格式(0)1(1)()111(,)[(,)(,)]2 0,1,2,; 0,1,2,nn n n k k n n n n n n y y hf x y h y y f x y f x y k n +++++⎧=+⎪⎪=++⎨⎪⎪==⎩,求解初值问题sin(), 01(0)1x y e xy x y '⎧=<≤⎨=⎩时,如何选择步长h ,使上述格式关于k 的迭代收敛. 答案:2h e<时上述格式关于k 的迭代是收敛的.9.6 求系数,,,a b c d ,使求解初值问题0(,), ()y f x y y x a '==的如下隐式二步法221()n n n n n y ay h bf cf df +++=+++的误差阶尽可能高,并指出其阶数.答案:系数为142,,33a b d c ====,此时方法的局部截断误差阶最高,为五阶5()O h .9.7 试用欧拉预估-校正法求解初值问题, (0)=1, 0<0.2()/, (0)2dyxy z y dxx dz x y z z dx⎧=-⎪⎪≤⎨⎪=+=⎪⎩,取步长0.1h =,小数点后至少保留六位.答案:由初值00(0)1, (0)2y y z z ====可计算得110.800 000z 2.050 000y =⎧⎨=⎩ , 11(0.1)0.801 500(0.1) 2.046 951y y z z ≈=⎧⎨≈=⎩ 220.604 820z 2.090 992y =⎧⎨=⎩ , 22(0.2)0.604 659(0.2) 2.088 216y y z z ≈=⎧⎨≈=⎩。

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