整理工程中的数值分析
数值分析在工程仿真与计算中应用
数值分析在工程仿真与计算中应用数值分析是一种重要的数学方法，在工程仿真和计算中具有广泛的应用。
它通过数值计算和模拟来解决实际工程问题，大大提高了工程设计和优化的效率。
本文将探讨数值分析在工程仿真与计算中的应用，并深入分析其优势和挑战。
一、数值分析在工程仿真中的应用1. 有限元分析有限元分析是一种常用的数值分析方法，它将连续系统离散化为有限个元素，通过求解矩阵方程组得到工程结构的应力、位移等信息。
有限元分析广泛应用于结构力学、流体力学、传热学等领域，能够对结构的强度、稳定性以及流体的流动行为进行准确的预测。
2. 计算流体力学计算流体力学是利用数值方法模拟流体流动和传热过程的一种技术。
它可以通过数值计算求解流体的速度、压力分布以及物质传输等参数。
计算流体力学广泛应用于航空航天、汽车工程、风力发电等领域，可以帮助工程师更好地理解流体流动行为，提高设备的性能。
3. 优化设计数值分析可以结合优化算法，进行工程设计的优化。
通过建立数学模型和运用数值计算方法，可以寻找最优设计方案。
优化设计在制造业、交通运输等领域有着重要的应用，可以显著提高产品的性能和效率。
二、数值分析在工程计算中的应用1. 方程求解数值分析可以有效地求解复杂的方程组，并得到数值近似解。
这对于工程中的参数计算和模型求解具有重要意义。
例如，在电力系统分析中，需要求解大规模的非线性方程组，数值分析可以快速准确地求解出电力系统的各个节点电压和电流。
2. 数据插值与拟合在工程计算中，往往需要通过有限的测量数据得到连续函数的近似值。
数值分析提供了多种数据插值和函数拟合的算法，可以根据已知数据点，推导出全局的连续函数。
这对于工程计算和信号处理非常重要。
三、数值分析的优势与挑战数值分析在工程仿真与计算中的应用具有以下优势：1. 精度高：数值分析能够基于数学模型对问题进行准确建模，得到较高精度的近似解。
2. 效率高：数值分析可以利用计算机进行大规模计算，大大提高了计算效率和速度。
数值分析方法
数值分析方法数值分析方法是一种通过数学模型和计算方法来解决实际问题的技术。
它在科学计算、工程设计、经济分析等领域有着广泛的应用。
数值分析方法的核心在于将连续的数学问题转化为离散的计算问题，通过数值计算来逼近解析解，从而得到问题的近似解。
本文将介绍数值分析方法的基本原理、常用技术和应用领域。
数值分析方法的基本原理是利用数值计算来逼近解析解。
在实际问题中，很多数学模型很难或者无法得到精确的解析解，这时就需要借助数值分析方法来求解。
数值分析方法的基本步骤包括建立数学模型、离散化、选择适当的数值计算方法、计算近似解并进行误差分析。
其中，离散化是数值分析方法的核心，它将连续的数学问题转化为离散的计算问题，从而使得问题可以通过计算机进行求解。
常用的数值分析方法包括插值法、数值积分、常微分方程数值解、偏微分方程数值解等。
插值法是一种通过已知数据点来估计未知数据点的方法，常用的插值方法包括拉格朗日插值、牛顿插值等。
数值积分是一种通过数值计算来逼近定积分的方法，常用的数值积分方法包括梯形法则、辛普森法则等。
常微分方程数值解和偏微分方程数值解是解决微分方程数值解的常用方法，常用的数值解方法包括欧拉法、龙格-库塔法等。
数值分析方法在科学计算、工程设计、经济分析等领域有着广泛的应用。
在科学计算中，数值分析方法常用于模拟物理现象、计算数学模型等。
在工程设计中，数值分析方法常用于求解结构力学、流体力学等问题。
在经济分析中，数值分析方法常用于求解经济模型、金融衍生品定价等问题。
总之，数值分析方法已经成为现代科学技术和工程技术中不可或缺的一部分。
综上所述，数值分析方法是一种通过数学模型和计算方法来解决实际问题的技术。
它的基本原理是利用数值计算来逼近解析解，常用的方法包括插值法、数值积分、常微分方程数值解、偏微分方程数值解等。
数值分析方法在科学计算、工程设计、经济分析等领域有着广泛的应用。
希望本文的介绍能够帮助读者更好地理解数值分析方法的基本原理和应用价值。
数值分析在工程设计中有哪些重要用途
数值分析在工程设计中有哪些重要用途在当今的工程设计领域，数值分析已经成为了不可或缺的重要工具。
它为工程师们提供了精确、高效且可靠的方法来解决各种复杂的问题，从而推动了工程设计的不断创新和发展。
首先，数值分析在结构工程设计中发挥着关键作用。
当设计建筑物、桥梁、塔架等大型结构时，需要确保其在各种荷载条件下的安全性和稳定性。
通过数值分析方法，如有限元分析（FEA），可以模拟结构在不同载荷（如风载、地震荷载、自重等）作用下的应力、应变和位移分布。
工程师能够据此评估结构的强度和刚度是否满足设计要求，并对结构进行优化，以减少材料的使用量同时保证结构的性能。
例如，在设计一座桥梁时，利用数值分析可以精确地预测桥梁在车辆通行和自然灾害情况下的受力情况，从而确定合适的桥梁截面形状和材料配置，避免出现过度设计或设计不足的情况。
在流体力学领域，数值分析同样具有重要意义。
对于航空航天工程中的飞行器外形设计、汽车工程中的空气动力学性能优化以及水利工程中的水流和波浪模拟等，数值分析都能够提供有价值的信息。
计算流体动力学（CFD）是一种常见的数值分析方法，它可以模拟流体的流动状态、压力分布和速度场等。
工程师们借助 CFD 可以优化飞行器的外形以减少阻力、提高升力，或者设计更高效的水轮机叶片以提高水能利用效率。
比如在设计新型飞机机翼时，通过数值模拟可以分析不同翼型在不同飞行速度和姿态下的空气动力学性能，从而找到最优的设计方案。
在热传递问题的研究中，数值分析也展现出了巨大的优势。
在电子设备的散热设计、能源系统中的热交换器设计以及工业炉的温度控制等方面，准确了解热量的传递和分布至关重要。
通过数值分析方法，如有限差分法和有限体积法，可以模拟热传导、对流和辐射等传热过程。
这有助于工程师优化散热结构，选择合适的冷却介质，确保设备在正常工作温度范围内运行，延长其使用寿命并提高可靠性。
以电脑芯片的散热设计为例，数值分析可以帮助确定最佳的散热器形状和风扇布局，以有效地将芯片产生的热量散发出去。
数值分析在工程计算中的应用
数值分析在工程计算中的应用数值分析是一种重要的数学方法和技术，广泛应用于工程、科学和社会等领域。
在工程计算中，数值分析可以帮助工程师和科学家准确地预测和计算相关参数，优化设计和有效地解决问题。
本文将介绍数值分析在工程计算中的应用和相关实例。
一、有限元分析有限元分析是一种数值分析方法，在工程和科学领域中应用非常广泛。
它通过将复杂的结构分解成更简单的部分进行计算，从而使得复杂的问题可以得到解决。
有限元分析可以用于材料力学、流体力学、热力学、声学、电磁学等方面。
例如，在机械工程中，有限元分析可以帮助工程师分析机械结构的应力和变形情况，了解其强度和稳定性。
在建筑工程中，有限元分析可以帮助工程师设计和分析建筑物结构，优化结构设计，保证建筑物的安全和耐久性。
二、微积分在电路设计中的应用微积分是一种基础性的数学工具，但在工程计算中却有着广泛的应用。
在电路设计中，微积分可以帮助工程师分析电路的性能和特性，优化电路设计和电子元器件的选择。
例如，在电路设计中，微积分可以用于分析电路中的电压、电流和电阻等参数。
通过微积分的方法，可以准确计算电路中的各个参数，从而设计出更加稳定和高效的电路。
三、差分方程在经济学中的应用差分方程是一种计算方法，可以用于描述离散序列的演化规律。
在经济学中，差分方程可以用于分析经济指标的变化趋势和预测未来的发展趋势。
例如，在宏观经济学中，差分方程可以用于分析经济增长的过程和趋势。
通过对差分方程的求解，可以预测经济增长的速度和趋势，并制定相应的经济政策。
四、数值逼近在数据处理中的应用数值逼近是一种数学方法，可以通过一系列计算来近似一个函数或者数据的曲线形态。
在数据处理中，数值逼近可以用于对大量数据进行处理和分析，提取其中的有用信息。
例如，在医学领域中，数值逼近可以用于对大量病例数据进行分析，并提取其中有用的医学指标。
通过数值逼近的方法，医生和医疗研究人员可以更加准确地分析病情和制定治疗方案。
综上所述，数值分析在工程计算中具有广泛的应用，可以帮助工程师和科学家准确地预测和计算相关参数，优化设计和有效地解决问题。
高中数学数值分析在工程中的应用案例
高中数学数值分析在工程中的应用案例在当今的工程领域，数学作为一门基础学科，发挥着至关重要的作用。
其中，高中数学中的数值分析方法更是在解决工程实际问题中展现出了强大的威力。
数值分析是研究如何用计算机求解数学问题的数值近似解的方法和理论，它为工程设计、优化和控制提供了有效的工具。
在机械工程中，数值分析常用于结构力学分析。
例如，在设计桥梁、建筑物等大型结构时，需要考虑其在各种载荷作用下的应力、应变和位移情况。
通过有限元方法（FEM），可以将复杂的结构离散化为有限个单元，并建立相应的数学模型。
高中数学中的线性代数知识，如矩阵运算，在此过程中发挥了关键作用。
工程师们需要求解大型的线性方程组，以确定结构内部的受力分布。
以一座简单的钢梁桥为例。
为了确定桥梁在车辆载荷作用下的变形情况，首先需要将桥梁的结构进行离散化，将其划分为一系列的小单元。
每个单元的力学特性可以用线性方程来描述，然后将所有单元的方程组合起来，就形成了一个庞大的线性方程组。
通过使用高斯消元法或矩阵分解等数值方法，可以求解这个方程组，得到桥梁各个节点的位移和应力值。
这些数值结果能够帮助工程师评估桥梁的安全性和稳定性，从而进行合理的设计优化。
在电气工程中，数值分析在电路分析和电磁场计算方面有着广泛的应用。
在分析复杂电路时，基尔霍夫定律是基础，但对于大型电路网络，直接求解方程往往非常困难。
这时，数值分析方法如节点分析法和回路分析法就派上了用场。
例如，在设计一个集成电路板时，需要考虑众多电子元件之间的连接和相互作用。
通过将电路中的节点电压或回路电流作为未知数，建立相应的方程组，然后运用数值方法求解，可以得到各部分的电压和电流分布。
这有助于确定电路的性能，如功率损耗、信号传输特性等，从而优化电路设计，提高其可靠性和效率。
在电磁场计算中，麦克斯韦方程组是描述电磁现象的基本方程。
然而，对于实际的电磁设备，如变压器、电动机等，其边界条件和几何形状往往非常复杂，难以得到解析解。
工程数据分析方法
工程数据分析方法数据在现代工程领域中扮演着至关重要的角色，通过对大量的数据进行深入分析，工程师们可以获得对工程项目的更全面、准确的理解。
然而，由于数据的庞大和多样性，如何有效地分析工程数据成为一个挑战。
本文探讨了几种常见的工程数据分析方法，帮助工程师们更好地利用数据来改进他们的工程实践。
一、描述性统计分析描述性统计分析是工程数据分析中最常用的分析方法之一。
通过对数据进行整理、总结和描述，描述性统计分析能够帮助工程师们对数据的特征和分布进行了解。
常见的描述性统计分析方法包括：1. 平均值和标准差：平均值是一组数据的所有值的总和除以数据的数量，标准差表示数据的离散程度。
这两个指标可以帮助工程师们了解数据的中心趋势和变异程度。
2. 频率分布：通过将数据划分为不同的区间并统计每个区间中的数据数量，工程师们可以得到数据的频率分布。
频率分布可以帮助工程师们看到数据的分布情况，是否存在异常值或者数据集中趋势。
3. 相关性分析：通过计算不同变量之间的相关系数，工程师们可以了解不同变量之间的关系。
相关性分析可以帮助工程师们发现变量之间的潜在规律或者影响因素。
二、假设检验与推断统计分析假设检验与推断统计分析旨在通过样本数据对总体数据进行推断。
工程师们可以通过收集一部分样本数据，并基于这些数据进行统计推断，从而对整体工程数据进行分析。
以下是常见的假设检验与推断统计分析方法：1. t检验：用于比较两个样本平均值是否显著不同。
工程师们可以利用t检验来判断两组工程数据是否存在差异，并基于结果进行决策。
2. 方差分析：用于比较三个或三个以上样本平均值是否显著不同。
方差分析可以帮助工程师们确定不同因素对工程数据的影响程度。
3. 置信区间估计：通过对样本数据的统计推断，工程师们可以得到总体数据的估计范围。
置信区间估计可以帮助工程师们对工程数据进行更准确的预测。
三、回归分析回归分析是一种用于探究变量之间关系的统计分析方法。
在工程数据分析中，回归分析可以帮助工程师们建立模型，预测和解释变量之间的关系。
工程中的数值分析
《工程中的数值分析》开放性考试题目：工程中的数值分析分院：建筑与土木工程系班级：14土木工程本一姓名：陈凯学号：14219114125完成日期：2016年12月14日温州大学瓯江学院教务部二○一二年十一月制1.1 二分法的和算法及Excel实现原理:设函数f(x)在[a,b]上连续,且f(a)·f(b)<0由闭区间上连续函数的性质及定理2-1可知,方程(2.2)在区间(a,b)内至少有一个实根.二分法的基本思想是:逐步二分区间[a,b],通过判断两端点函数值的符号,进一步缩小有根区间,将有根区间的长度缩小到充分小,从而求出满足精度要求的根的近似值.算法:给定精确度ξ,用二分法求函数f(x)零点近似值的步骤如下:确定区间[a,b],验证f(a)·f(b)<0,给定精确度.求区间(a,b)的中点c.计算f(c).(1)若f(c)=0,则c就是函数的零点;(2)若f(a)·f(c)<0,则令b=c;(3)若f(c)·f(b)<0,则令a=c.(4)判断是否达到精确度ε:即若|a-b|<,则得到零点近似值a(或b),否则重复2-4.Excel实现:单元格内分别输入区间[a,b]的左右端点值,中点值=(a+b)/2,依次计算出各点代入公式的f(x)值,用IF函数比较单元格内输入“=IF(f(中点值)<0”,中点值,a)如果f(中点值)＜0,则下个左端点取原来的中点值(a+b)/2.同理“=IF(f(中点值)<0,b,中点值)”下个右端点取原来的右点值b.如此循环往下,直至某个中点值代入f(x)得到的解满足题目要求的近似解或者零点即f(c)=0则该值则为零点。
1.2不动点迭代法的原理和算法及Excel实现，并分析不同迭代格式的收敛性原理:将线性方程f(x)=0化为一个同解方程x=φ(x),并且假设φ(x)为连续函数,任取初值x,代入方程得到 x1=φ(x),x2=φ(x1) (x)k+1=φ(xk),k=0,1,2,····称为求解非线性方程组的简单迭代法,称φ(x)为迭代函数,xk称为第k步迭代值.若{xk}收敛,则称迭代法收敛,否则称迭代法发散.算法：（1）确定初值在B2和D2分别输入左端点a和右端点b在A5中输入公式：=B2，A6输入：=A5+(D$2-B$2)/10，并往下复制下去在B5输入f(x)方程并代入求值，并往下复制下去做散点图，找到图接近x轴的f值，作为迭代的初始值。
数值分析在工程计算与仿真中应用
数值分析在工程计算与仿真中应用数值分析在工程计算与仿真中应用数值分析是一种通过数学方法和计算机技术来近似计算和求解实际问题的方法。
它广泛应用于工程计算与仿真领域，在改善设计质量、提高生产效率以及降低成本等方面发挥着重要作用。
本文将探讨数值分析在工程计算与仿真中的应用，并分析其优势和挑战。
一、工程计算中的数值分析在工程计算中，数值分析可以用于求解各种复杂的数学模型和方程，例如有限元法、有限差分法和边界元法等。
这些方法能够对实际物理现象进行数值模拟和计算，帮助工程师更好地理解和分析问题，优化设计方案。
例如，在建筑设计中，数值分析可以帮助工程师计算结构的强度和刚度，评估其安全性和合理性。
二、数值分析的应用案例1. 流体力学仿真数值分析在流体力学仿真中得到了广泛应用。
通过离散化方程，建立数值模型，使用数值方法求解，可以模拟液体和气体在复杂流动过程中的行为。
这对于设计飞机、汽车和船舶等工程中的空气动力学和水动力学非常重要。
2. 结构力学分析数值分析在结构力学分析中也扮演着重要角色。
通过将实际结构离散化为有限元模型，运用数值方法进行求解，可以得到结构在受力下的变形、应力和应变等信息。
这对于设计建筑、桥梁和机械等工程中的结构强度和稳定性分析至关重要。
3. 电磁场仿真数值分析在电磁场仿真中有着广泛的应用。
通过建立合适的数值模型和使用数值方法进行求解，可以模拟和分析电磁场对电器设备的影响。
这对于设计电子设备和通信系统中的电磁兼容性和电磁干扰等问题非常关键。
三、数值分析的优势数值分析的应用在工程计算与仿真中具有以下优势：1. 精度高：通过使用适当的数值方法和计算技术，可以获得高精度的数值结果，减小误差。
2. 时间效率高：相对于传统的分析方法，数值分析通常更快、更高效，可以大大减少计算时间，提高工作效率。
3. 可视化：数值分析可以通过图表和动画等方式直观地展示计算结果，使工程师更好地理解和分析问题。
四、数值分析的挑战然而，数值分析在工程计算与仿真中也面临着一些挑战：1. 网格依赖性：数值分析的结果通常依赖于模型的网格划分，因此需要进行适当的网格优化和验证。
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工程中的数值分析20 年月日A4打印/ 可编辑《数值分析》课程教学方法改革案例1.课程简介（1）课程类别：专业选修课程（2）学科类别：工学--计算机科学与技术（3）课程目标和教学内容：解决问题的数值方法已经成为工程学乃至社会科学研究中非常重要的基础工具。
《数值分析》是应用性很强的数学类课程，是工程数学与计算机应用的桥梁。
该课程介绍将连续的数学模型离散化，通过计算机程序在有限步骤内求得数值近似解的方法。
通过一系列的实验帮助学生掌握基本的误差分析方法、求解非线性方程和线性方程组的方法、求特征根、用插值及拟合近似计算函数值、计算近似定积分、求解微分方程的方法等。
通过学习，学生将掌握经典算法的基本理论、使用技巧，并能够灵活应用以解决实际问题。
（4）教学对象：计算机与软件工程专业三年级本科学生；每年开设3个左右教学班，每班人数控制在50人以内，采用小班化教学。
（5）教学场景：课堂教学在多媒教室，实验教学在计算机实验机房。
2.课程教学重点解决的问题工程数学领域内用到的大量数学模型，还不能直接用计算机求解，必须通过数值方法把原始数学模型离散化，变为算法语言能认识的、有限步可解的数学模型，才可用计算机编程、运行得到数值解。
《数值分析》就是以高等数学和算法语言为基础，介绍这些数值方法的来龙去脉，使学生学会基本原理，并掌握灵活实际应用的技巧。
在传统的数值分析教学活动及教材中，往往偏重理论证明和简单的手工跟踪算法实践，较少给出数值实验习题，而对如何进行数值实验，如何基于算法进行编程练习等更没有提出要求。
但这是一门应用性很强的数学类的课程，因此教学过程中应特别注重实践。
虽然专业软件MATLAB具有强大的计算功能，但处理一些特殊困难的问题时仍然不能保证得到好的效果，所以专业人员仍然有必要掌握对基本算法的实现能力，才能在改进算法适应性方面得心应手。
另一方面，数学的学习是锻炼科学研究能力的重要手段之一，课程本身传递的知识固然重要，更重要的是引导学生训练逻辑思维能力，掌握逻辑推理的一般方法，从而培养出科学严谨的思维习惯以及主动探索求知的精神。
3.围绕问题的教学方法改革（1）教学实施策略与方法针对课程教学的目标和教学中重点解决的问题，目前课程采用的教学实施策略和方法主要有：基于团队的学习组织方式、基于问题的互动教学、基于编程大作业的实践能力培养、以及基于拓展性课题的研究性学习。
1.基于团队的学习组织方式。
课程采用小班教学，人数基本限定在50人以内，第一堂课将学生分为18组，最多每3人一组。
每组学生在课堂学习中座位集中（为了课堂讨论），在课外实践中分工合作完成18个拓展性课题的研究任务。
2.基于问题的互动教学：教师在每次授课前准备若干问题供学生课堂讨论，学生讨论表现记入考核成绩。
讨论问题主要有两种，一种是比较简单的问题（一般是引导性问题）由学生独立抢答，每次回答或者主动提问均记入课堂讨论得分（个人）；另一种是比较难的问题（共36个）由学生在课堂上分组讨论，3-5分钟后提交书面答案，教师课后评价记分（团队分）。
3.基于编程大作业的实践能力培养：课程除了布置小型作业外，还设计了8道需要编程实现的大作业，由学生在课后独立完成。
由于采用自动判题系统24小时开放评测，学生可以在整个学期的学习中随时反复提交完成。
课程组教师针对实施大作业的经验，编写了实践指导教材由浙江大学出版社（2009年）出版，是国内第一本关于数值分析的实践指导教材。
4.基于拓展性课题的研究性学习：课程设计有18个拓展性课题（researchprojects），部分内容超出了教材范围，由学生根据教学进度在不同周分组研究完成。
每组学生抽签选择1道题目。
学生需要根据题目要求，自行查找资料、归纳总结知识点、动手做实验进行验证等，在一周后的课堂上随机抽取一位学生代表做15分钟左右的汇报演讲（一般占用半节课时间），由所有同学提问、答辩。
这种方法目的在于引导学生能科学地分析问题和解决问题，充分锻炼学生自主学习与钻研的能力、撰写科学研究报告的能力、口头表达能力、以及团队合作与沟通能力等。
（2）具体实施方法举例5.基于问题的互动教学举例。
例如，在学习了解方程组的高斯消元法以后，进入算法的矩阵形式研究之前，提问“Hey hasn’t GE given me enough headache? Why do I have to know its matrix form??!”（嘿！高斯消元法还不够我头痛的吗？为什么我还需要知道它的矩阵形式？？！），通过讨论使学生理解矩阵形式在解决某一类问题中的重要性。
又如，在讲解完单个方程求根的不动点迭带算法后，进入求解线性方程组的迭带算法之前，提问“What to analyze？”（该分析什么？），引导学生举一反三，将单方程求根的整套方法大胆地推广到高维空间，猜想解决方程组问题的大致思路，然后再进入小心求证阶段。
这样使得学生对整个问题域有全局观，不会迷失在数学严谨的推导细节里。
6.基于拓展性课题的研究性学习举例。
课程组教师每学期都布置18道拓展性课题，这些题目有些是课堂内容的延伸（例如在讲解了方程求根的牛顿法以后，让学生自学讲解割线法，并与牛顿法比较优劣），有些是综合应用学过的算法解决问题（例如在学习了各种曲线的插值和拟合算法后，自行选用合适的方法编程绘制出一个给定物体的复杂轮廓线——例如一头红牛），有些内容则超出了教材范围（例如刚性微分方程的解法）。
课堂报告由学生事先准备好ppt，教师当场随机抽取小组的一名成员代表小组进行报告，并由教师和其他各组同学共同打分。
打分标准包括：报告的正确性（Presentation Correctness）、报告的清晰性（Presentation Clearness）。
（3）教学方法特点分析本课程教学内容比较偏重技术与方法，但强调技术在问题求解中的应用，因此课程教学中选用了研究性学习导向的教学方法，主要特点有：1.以团队方式形成学习组织。
将班级学生分组，在课堂上实行以组为单位的分组讨论，课后进行基于团队合作的研究与实践；课程考核内容也分个人考核和小组考核（小组成员分数一样）。
小组考核主要包括课堂讨论和大作业课堂汇报。
2.以大作业贯通课内外学习活动。
通过大作业让学生在理解课堂教学内容的基础上展开课外的探索学习、团队设计、文献分析等活动，再将活动成果反馈到课堂教学中，形成“带着问题来、领着任务走、怀着体会回”的课内外任务驱动的联动，实现课内外活动的有机联动。
3.课程考核方法和支撑手段（1）课程考核方法课程成绩（100分）由下面几部分组成：1.课堂讨论：共设计有36道讨论题，现场提交，分组考核，总计18分；2.课后编程大作业：共8题，总计30分；3.课后拓展性课题研究：每次共设计有18道研究题目，学生分组完成，每组做1题，总计7分；4.课堂抢答或提问：0.5分/次；5.期末考试：40分。
除期末考试外，其他部分的分数以60分为上限，超过者仍按60分计。
对于少数平时成绩优秀的学生，课程组给学生自主设计考卷以替代期末笔试的权利。
关于如何出考卷，给出了严格的规范要求：1.题目涵盖知识点范围1.教材内容：题目必须至少涵盖教材第1 – 9章在课堂中讲授过的全部知识点的80%；2.拓展内容：至少有1题涉及18个Projects中课件以外的知识点。
3.题目类型及描述1.题目必须用拼写、语法严格正确的英文描述；2.题目必须有明确的评分标准；3.题目类型原则上不限，常见的类型有：选择、填空、论述、计算、证明等；4.整卷满分为100分。
5.解题报告1.考查目的：每题必须写明考查目的，包括考查的知识点、该知识点在整门课程中的重要性、该题目拟考查学生哪方面的能力等；2.题目详解：给出题目的详细解题过程（包括选择、填空，也必须给出详细过程）；如果是主观题，还须给出分步骤的评分细则；3.知识点及难度分布汇总表：给出表格，列出整卷涉及哪些章节的哪些知识点，每个知识点的难度和分数分布。
4.注意事项1.题目难易分布要适当，应包含一般简单考察基本概念的题目、中等难度的应用或分析型的题目、以及1~2道比较有难度的综合性题目；2.题目的分数分布要适当，一般简单题占30%左右、中等题占50%左右、难题占10~20%左右；3.题量要适当，保证绝大部分学生可以在100分钟内完成，留20分钟左右检查；4.开卷考试，所以不要出直接可从教材中照抄答案的题目；5.题目要求原创。
不得从网络等其他公共资源中直接获取题目，一经查出，该题目作废。
6.其他说明1.出卷人资格：平时成绩54/60分以上的学生有资格以出卷成绩替代期终笔试成绩；2.出卷成绩满分为100分，题目质量和解题报告质量的评价各占50%；3.出卷人须在统一笔试开始前将卷子通过email发给任课教师，一般将在第2天获得该卷的出卷成绩；4.出卷人可根据成绩自行决定是否参加统一笔试；若参加笔试，则以笔试成绩为准；学生一旦选择出卷，即视为承诺对自己所出的题目保密。
此为良心承诺。
（2）网络支撑手段建设本课程不仅要求学生掌握各种数值算法的原理，更要求学生会应用算法编程解决实际问题，算法效率是测试的核心，因此需要有相应测试手段；另外，由于课程实施时有2~3个教学班同时进行，而大作业题目是一样的，因此也需要有手段来保证各人/小组工作独立完成，防止不同班级之间（或者不同届学生之间）的抄袭行为。
所以，课程组除建设基本的课程教学网站外，还专门研究开发了两个有特色的网络教学支撑系统：1.程序在线评测系统(NAJudge)：建立一种客观、标准化的程序设计评测方法，不仅评测程序的功能还评测程序在时间和空间上的性能。
2.源代码及PDF文档查重系统：建立课程实践环节所产生的反映实践结果的文档库（包括源代码以及PDF文档）并具有查重功能，为检查学生在实践环节中的诚信与保证公平提供了的技术保障。
目前，系统中已拥有历届数千份学生大作业源代码和文档。
3.效果和推广性分析（1）效果分析本课程的教学方法改革自2008年秋冬学期开始试点，2009年在所有3个教学班中全面实施。
目前进行了4届学生实验，涉及约200名学生。
改革效果良好，获得了学生很好的评价。
典型评价有：Discussion有36个，每个0.5分，规范程度以及强度超过大学里上过的任何一门其它课程的随堂quiz。
我们小组当时非常意气勃发地调研了一遍几乎能够解这个二次方程的方法，查了教材的第二章以及很多篇论文，还把其中所有算法实现了一遍，当时写这些程序以及观察结果一直做到凌晨5点，于是做完之后感觉收获颇多，远比简单听一下课堂上的讲解感受深刻。
课堂上互动氛围也是上浙大这么多课程以来感受最深的一次。
话说重赏之下必有勇夫，因为一开始有平时5分的课堂表现分，所以就比较活跃，到后来慢慢就养成习惯了。