数值分析
数值分析第五版答案(全)
第一章 绪论1．设0x >,x 的相对误差为δ，求ln x 的误差。
解：近似值*x 的相对误差为*****r e x xe x x δ-=== 而ln x 的误差为()1ln *ln *ln **e x x x e x =-≈进而有(ln *)x εδ≈2．设x 的相对误差为2%，求n x 的相对误差。
解：设()nf x x =，则函数的条件数为'()||()p xf x C f x = 又1'()n f x nx-=, 1||n p x nx C n n-⋅∴== 又((*))(*)r p r x n C x εε≈⋅且(*)r e x 为2((*))0.02n r x n ε∴≈3．下列各数都是经过四舍五入得到的近似数，即误差限不超过最后一位的半个单位，试指出它们是几位有效数字：*1 1.1021x =,*20.031x =, *3385.6x =, *456.430x =,*57 1.0.x =⨯解：*1 1.1021x =是五位有效数字； *20.031x =是二位有效数字； *3385.6x =是四位有效数字； *456.430x =是五位有效数字； *57 1.0.x =⨯是二位有效数字。
4．利用公式(2.3)求下列各近似值的误差限：(1) ***124x x x ++,(2) ***123x x x ,(3) **24/x x .其中****1234,,,x x x x 均为第3题所给的数。
解：*41*32*13*34*151()1021()1021()1021()1021()102x x x x x εεεεε-----=⨯=⨯=⨯=⨯=⨯***124***1244333(1)()()()()1111010102221.0510x x x x x x εεεε----++=++=⨯+⨯+⨯=⨯ ***123*********123231132143(2)()()()()1111.10210.031100.031385.610 1.1021385.6102220.215x x x x x x x x x x x x εεεε---=++=⨯⨯⨯+⨯⨯⨯+⨯⨯⨯≈**24****24422*4335(3)(/)()()110.0311056.430102256.43056.43010x x x x x x xεεε---+≈⨯⨯+⨯⨯=⨯=5计算球体积要使相对误差限为1，问度量半径R 时允许的相对误差限是多少？ 解：球体体积为343V R π=则何种函数的条件数为23'4343p R V R R C V R ππ===(*)(*)3(*)r p r r V C R R εεε∴≈=又(*)1r V ε=%1故度量半径R 时允许的相对误差限为εr (V ∗)=13∗1%=13006．设028Y =，按递推公式1n n Y Y -= （n=1,2,…）计算到100Y 27.982≈（5位有效数字），试问计算100Y 将有多大误差？解：1n n Y Y -=-10099Y Y ∴=9998Y Y =9897Y Y =……10Y Y =依次代入后，有1000100Y Y =-即1000Y Y =27.982≈, 100027.982Y Y ∴=-*310001()()(27.982)102Y Y εεε-∴=+=⨯100Y ∴的误差限为31102-⨯。
数值分析 知识点总结
数值分析知识点总结一、数值分析的基本概念1. 数值分析的对象数值分析的对象是现实生活中的数字数据和信息。
这些数据和信息可以来自各个领域，包括自然科学、社会科学、技术工程等。
例如，物理实验中测得的实验数据、经济管理中的统计信息、天气观测中的气象数据等，都是数值分析的对象。
2. 数值分析的目的数值分析的主要目的是通过对数值数据和信息的定量分析，发现其中的规律，提取有用的信息，做出科学的预测和决策。
例如，通过对某种药物的临床试验数据进行数值分析，可以得出这种药物的疗效和毒性情况，为临床医生的治疗决策提供依据。
3. 数值分析的方法数值分析采用数学和计算机科学的方法对数值数据和信息进行处理和分析。
它涉及的具体方法包括数值计算、插值与逼近、数值微分和积分、常微分方程数值解、数值线性代数等。
二、数值分析的基本内容1. 数值计算数值计算是数值分析的基本方法之一，它包括离散化、数值稳定性、误差分析等内容。
离散化是将连续问题转化为离散问题，这是数值计算的基本工作方式。
数值稳定性研究的是数值方法对误差的敏感程度，是评价数值方法好坏的重要指标。
误差分析则研究数值计算中产生的误差的成因和大小。
2. 插值与逼近插值与逼近是数值分析的重要内容之一，它研究如何通过已知的数值数据估计未知函数的值。
插值是通过已知的离散数据点构造一个连续函数，使得这个函数通过这些数据点；逼近则是通过已知的离散数据点构造一个近似函数，使得这个函数与原函数的差尽量小。
3. 数值微分和积分数值微分和积分是数值分析的又一重要内容，它研究如何通过已知的函数值计算函数的导数和定积分值。
数值微分是通过函数值计算函数的导数值；数值积分则是通过函数值计算函数的定积分值。
这两项工作在科学计算中有着广泛的应用。
4. 常微分方程数值解常微分方程数值解也是数值分析的重要内容之一，它研究如何通过数值方法计算常微分方程的近似解。
常微分方程是自然界和技术工程中经常出现的数学模型，因此其数值解的研究有着广泛的应用价值。
数值分析毕业论文
数值分析毕业论文数值分析毕业论文数值分析是一门研究利用计算机和数学方法解决实际问题的学科。
在现代科学和工程领域中，数值分析扮演着重要的角色。
数值分析毕业论文是数值分析专业学生完成学业的重要组成部分，也是展示他们研究能力和学术水平的重要机会。
一、选题数值分析毕业论文的选题是非常重要的。
一个好的选题能够体现学生的研究兴趣和专业知识，并且具备一定的研究价值和实际应用意义。
选题应该能够解决实际问题或者填补学术空白，同时也要符合自身的研究能力和时间限制。
二、文献综述在开始撰写毕业论文之前，进行文献综述是必不可少的。
文献综述可以帮助学生了解当前研究的最新进展和研究方向，从而确定自己的研究方向和方法。
通过对相关文献的阅读和分析，学生可以了解前人的研究成果和不足之处，为自己的研究提供借鉴和启示。
三、问题陈述在毕业论文中，学生需要清晰地陈述自己研究的问题和目标。
问题陈述应该明确、简洁，并且具备一定的可行性和独创性。
学生需要解释为什么选择这个问题，并且说明解决这个问题的重要性和意义。
问题陈述是整个毕业论文的基础，也是读者了解研究内容的入口。
四、理论分析在毕业论文中，学生需要对所研究的问题进行理论分析。
理论分析是通过数学模型和方法来解决问题的过程。
学生需要运用数值分析的理论知识和方法，对问题进行建模和分析，并且给出相应的数学推导和证明。
理论分析是毕业论文的核心部分，也是学生研究能力的体现。
五、数值实验除了理论分析，毕业论文还需要进行数值实验。
数值实验是通过计算机模拟和仿真来验证理论分析的结果和方法的有效性。
学生需要编写相应的数值算法和程序，进行计算和分析，并且对结果进行解释和讨论。
数值实验是将理论知识应用到实际问题中的过程，也是毕业论文的重要组成部分。
六、结果讨论在毕业论文中，学生需要对数值实验的结果进行讨论和分析。
学生应该解释结果的意义和影响，并且与前人的研究成果进行比较和对比。
学生还可以提出自己对结果的解释和看法，并且指出研究中存在的不足之处和改进的方向。
《数值分析》教学大纲
《数值分析》教学大纲
一、课程名称：数值分析
二、课程性质：专业选修课
三、授课学时：48学时（实验室32学时）
四、授课对象：计算机专业本科课程学生
五、课程目前：
1.数值分析的定义、内容及其在科学计算中的重要性；
2.数值积分的原理及其应用，包括高斯积分、拉格朗日积分、Lagrange插值法、梯形法等；
3.常微分方程的数值解法，包括隐式Euler方法、欧拉法、Runge-Kutta方法、Adams方法、Lorenz方法等；
4.最优化的原理和算法，包括一阶最优化方法、梯度方法、拟牛顿法、二阶最优化方法及其应用；
5.系统辨识的原理及其应用；
6.数值计算实践，使用MATLAB编程实现数值计算；
六、教学进度安排
第1讲：数值分析的定义、内容及其在科学计算中的重要性
第2讲：数值积分的原理及其应用：高斯积分、拉格朗日积分、Lagrange插值法
第3讲：隐式Euler方法
第4讲：欧拉法
第5讲：Runge-Kutta方法
第6讲：Adams方法
第7讲：Lorenz方法
第8讲：一阶最优化方法、梯度方法和拟牛顿法
第9讲：二阶最优化方法及其应用
第10讲：系统辨识原理及其应用
第11讲：MATLAB编程实现数值计算
七、教学要求
1.熟悉数值分析的定义、内容及其在科学计算中的重要性；。
数值分析第五版习题答案全部清华大学出版社
6
12．计算 f ( 2 1) ，取 2 ，利用下列等式计算，哪一个得到的结果最好？
1 , ( 2 1) 6
(3 2 2) 3 ,
6
1 ， 99 70 2 。 (3 2 2) 3
解：设 y ( x 1) ， 若x 若通过
若通过 (3 2 2) 计算 y 值，则
3
y * (3 2x* )2 x* 6 y * x* * 3 2x y * x*
若通过
1 计算 y 值，则 (3 2 2) 3 1 x* * 4 (3 2 x )
1 1 1 10 4 10 3 10 3 2 2 2 3 1.05 10
* * * (2) ( x1 x2 x3 ) * * * * * * * * * x1 x2 ( x3 ) x2 x3 ( x1 ) x1 x3 ( x2 )
1 1 1 1.1021 0.031 10 1 0.031 385.6 10 4 1.1021 385.6 10 3 2 2 2 0.215
* * * *
*
*
*
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1 ( x1* ) 10 4 2 1 * ( x2 ) 10 3 2 1 * ( x3 ) 10 1 2 1 * ( x4 ) 10 3 2 1 * ( x5 ) 10 1 2
* * * (1) ( x1 x2 x4 ) * * * ( x1 ) ( x2 ) ( x4 )
解： y0
2 1.41
1 ( y0 *) 10 2 2
又 yn 10 yn 1 1
什么是数值分析,它们在哪些领域有应用？
什么是数值分析，它们在哪些领域有应用？数值分析是一种利用数学工具和计算机算法对数值数据进行分析和计算的方法。
它在科学、工程等领域中有广泛的应用，可以用来模拟和优化各种自然现象和工程问题。
下面我们将会介绍数值分析的相关知识和它在不同领域的应用。
1. 数值分析有哪些基本方法和原理？（1）插值和拟合插值和拟合是一种利用已知数据构建数学模型的方法。
插值可以用来求解出函数的一些未知点的值，而拟合则可以用来获取数据分布的一些特征。
（2）微分方程数值解法微分方程数值解法是一种利用计算机通过数值计算逼近微分方程数值解的方法。
这种方法在物理、化学、生物等各种领域中都有广泛的应用。
（3）数值积分数值积分是一种用数值计算逼近函数积分值的方法，可以用来解析无法直接求解的积分，广泛应用于各种工程和计算问题中。
2. 数值分析在哪些领域有应用？（1）流体力学流体力学是研究流体运动原理的学科，并且在飞行、液压机械、化学工艺等领域有广泛的应用。
数值分析在流体力学中可用于建立数学模型和计算流体介质中的物理量。
（2）地球物理学地球物理学是一门研究地球内部构造、物理和化学现象的学科。
数值分析在地球物理学中可用于计算地球上的重力场、磁场、潮汐等相关物理量，并且为天然气、石油和水资源探测提供了重要的支持。
（3）金融学金融数值分析是一种在金融领域中对金融工具、市场价格、投资组合和风险进行分析的方法。
它主要在风险管理、衍生品估价和投资组合优化等方面发挥着重要作用。
（4）计算机视觉计算机视觉是人工智能领域的一个分支，通过计算机模拟人类视觉系统处理图像视频数据。
数值分析在计算机视觉中可用于数据处理、特征提取和对象识别，以及图像/视频的增强和其他图像算法的研究。
（5）机器学习机器学习是一种通过计算机算法自动提取数据特征和规律的方法。
数值分析可用于机器学习中的数据预处理、特征提取和模型训练等环节。
另外，在自动化驾驶、医疗诊断等领域，机器学习也包含了大规模数据分析、处理以及护理路径的优化等内容。
数值分析二分法
二分法的实现步骤
04
确定初始区间
01
确定初始区间
选择一个初始的区间，其中包含要找的根。
02
确定终止条
确定初始中点
选择区间的中点作为初始近似值。
计算中点
计算中点
将区间分成两半，取中间点作为新的近似值。
计算中点处的函数值
代入中点处的x值，计算函数值f(x)。
检查中点处的函数值
检查中点处的函数值
比较f(x)与0的大小，判断中点是否为根 。
VS
确定根所在区间
根据函数值的正负，确定根所在的区间。
更新区间
更新区间
根据根所在的区间，重新确定新的区间长度 和区间端点。
更新近似值
将新的区间端点中的较小值作为新的近似值。
重复步骤，直到满足精度要求
重复步骤
重复上述步骤，直到满足终止条件，即区间长度小于预设的精度要求。
收敛性证明
• 证明：由于f(x)在区间[a, b]上连续，且f(a)和f(b)异 号，根据介值定理，存在至少一个零点c属于(a, b)。 每次迭代将区间[a, b]分成两半，即c = (a + b) / 2， 由于f(c)不为零，所以f(a)和f(c)同号或f(c)和f(b)同 号，即至少有一半的区间满足条件，继续迭代直到 达到精度要求。
二分法的重要性
二分法是数值分析中基础而重要的方 法之一，为解决许多实际问题提供了 有效的数值逼近手段。
二分法在金融、工程、物理等领域都 有广泛的应用，如求解微分方程、优 化问题等。
02 二分法的基本原理
定义与公式
定义
二分法是一种求解实数区间[a, b]上函数f(x)零点的迭代算法。
公式
假设f(x)在区间[a, b]上连续，且f(a)和f(b)异号，即f(a) * f(b) < 0。取c = (a + b) / 2，如果f(c) = 0或f(a) * f(c) < 0，则c就是所求的零点。
数值分析
* * 1 2 * 1 * * 1 * * * * * * * * * * *
到x *的第一位非零数字共有 n位，就说x * 有n位有效数字.
即
x* 10m (a1 a2 101 an 10( n1) ) 1 x x * 10mn1 2
(2.1)
其中a1 0 . 并且 (2.2)
例1
• 按四舍五入写出下述各数具有5位有效数字的近似 数： 187.9325 0.037 855 51 8.000 033 2.718 281 8
加法和减法结果的误差
(x
* 1
x2 ) ( x1 x2 )
* 1
*
(x
x1 ) ( x2 x2 )
*
*
e( x ) e( x2 )
* 1
误差限： (x x ) (x ) (x )
* 1 * 2 * 1 * 2
乘法的结果误差
x x x1 x2 x x ( x x1 x )(x2 x2 x2 ) x1 x2 ( x1 e( x1 ))(x2 e( x2 )) x x x x x e( x2 ) x2 e( x ) e( x )e( x2 ) x e ( x2 ) x2 e ( x ) e ( x ) e ( x 2 )
例2 重力加速度
若以m/s2为单位, g≈9.80m/s2, 1 m n 1 1 * 10 g 9.80 102 , 2 2 * 1 按(2.1)， m 0, n 3. 绝对误差限 1 102. 2 若以km/s2为单位, g≈0.00980m/s2, 1 g 0.00980 105 , 2 * 1 按(2.1)， m 3, n 3. 绝对误差限 2 105. 2 而相对误差限相同：
数值分析应用举例
数值分析应用举例数值分析是研究数字计算方法与算法、误差分析和数值稳定性的学科，广泛应用于各个领域，包括工程、科学、金融、医学等。
下面介绍一些数值分析的应用举例。
1. 地震模拟地震模拟是数值分析在地震学领域的重要应用之一。
地震模拟需要以地震波动方程为基础，通过数值计算方法求解数值解。
这种方法可以模拟出实际地震时的地面动态响应，研究震源机制、波传播等问题，有助于预测地震对建筑物和基础设施的影响，并制定相应的防震措施。
2. 计算流体力学计算流体力学是一种利用数值方法解决流体运动和热传输问题的方法。
它在航空、汽车、制造、能源等领域具有广泛的应用。
利用计算流体力学可以模拟流体环境下的复杂流动和热传递过程，对设备、件和系统进行性能分析、优化和设计，提高产品的可靠性和性能。
3. 金融工程金融工程是将数学、统计学和计算机科学等学科应用于金融市场中的分析和建模。
数值分析在金融工程领域中应用广泛，包括风险度量、投资组合优化、衍生品定价等方面。
数值分析的方法可以帮助金融机构更好地管理风险和提高投资表现。
4. 医学图像处理医学图像处理是指利用计算机技术对医学影像进行分析和处理的一种技术。
数值分析在医学图像处理中具有重要地位，其中比较典型的应用是医学影像分割和配准。
医学影像分割是将医学影像分成多个区域的过程，常用于病灶定位和计算生命体积。
医学影像配准是指将医学影像中的不同类别结构对齐的过程，常用于手术导航和治疗规划。
5. 数值优化数值优化是一种利用计算机方法求解各种最优解问题的数学方法。
数值优化在制造、应用物理、金融等领域中都有广泛的应用。
数值优化的方法可以帮助人们在复杂的系统中找到最佳设计，减少成本和资源浪费。
数值分析总结
数值分析总结数值分析是研究用计算机和数学方法解决数学问题的一门学科，其核心是通过数值计算方法求解数学问题。
数值分析广泛应用于科学计算、工程计算以及实际问题的数值模拟和优化等领域。
本文将从数值方法的基本原理、数值线性代数、非线性方程求解、插值和曲线拟合、数值微分和数值积分、数值常微分方程等方面对数值分析进行总结。
数值方法的基本原理是将需要求解的数学问题转化为离散的数值计算问题。
数值方法主要包括近似计算、误差分析和收敛性研究。
近似计算通过选择适当的数值计算方法和算法，对原始问题进行精确程度有限的近似计算。
误差分析是研究数值计算和解析解之间的差别，包括截断误差和舍入误差。
收敛性研究是研究离散数值计算方法的收敛性，即当步长趋于零时，数值计算结果趋于解析解。
数值线性代数是数值分析的重要内容之一、数值线性代数主要研究线性代数方程组的数值解法。
常见的数值解法包括高斯消元法、LU分解法、Cholesky分解法等。
解线性代数方程组的数值方法可以分为直接法和迭代法两类。
直接法通过有限次数的计算求得方程组的解，而迭代法是通过求解逐步逼近方程组的解。
非线性方程求解是数值分析的另一个重要内容。
非线性方程求解的目标是找到方程的根，即方程的解。
常见的非线性方程求解方法包括二分法、牛顿法、割线法和迭代法。
这些方法根据不同的原理和特点，对非线性方程根的进行逐步逼近，最终得到根的近似值。
插值和曲线拟合是利用已知数据点确定未知数据点的数值计算方法。
插值方法通过已知数据点之间的连线来估计未知数据点的值。
常见的插值方法有拉格朗日插值法和牛顿插值法。
曲线拟合是通过已知数据点拟合出一条曲线，使得该曲线在已知数据点上与原始数据最接近。
最小二乘法是常用的曲线拟合方法，通过最小化数据点到拟合曲线的垂直距离来得到最佳拟合曲线。
数值微分和数值积分是数值分析的基础性内容。
数值微分是通过差商的定义计算函数在特定点的导数值。
常见的数值微分方法有前向差分法和中心差分法。
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