计算机数值方法试题

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时间:2018-07-28

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1、数值计算方法试题一、         填空(共20分,每题2分)1、设,取5位有效数字,则所得的近似值x=_____.2、设一阶差商,  则二阶差商3、数值微分中,已知等距节点的函数值  则由三点的求导公式,有4、求方程  的近似根,用迭代公式,取初始值,  那么   5、解初始值问题近似解的梯形公式是窗体顶端6、,则A的谱半径=,A的=窗体底端窗体顶端7、设,则=和=8、若线性代数方程组AX=b的系数矩阵A为严格对角占优阵,则雅可比迭代和高斯-塞德尔迭代都_____窗体底端窗体顶端9、解常微分方程初值问题的欧拉(Euler)方法的局部截断误差为_____窗体底端窗体顶端10、设,当

2、时,必有分解式,其中L为下三角阵,当其对角线元素足条件时,这种分解是唯一的。 窗体底端窗体顶端二、计算题(共60分,每题15分)1、设(1)试求在上的三次Hermite插值多项式H(x)使满足H(x)以升幂形式给出。(2)写出余项的表达式窗体底端窗体顶端2、已知的满足,试问如何利用构造一个收敛的简单迭代函数,使0,1…收敛?窗体底端窗体顶端3、试确定常数A,B,C和,使得数值积分公式有尽可能高的代数精度。试问所得的数值积分公式代数精度是多少?它是否为Gauss型的?窗体底端窗体顶端4、推导常微分方程的初值问题的数值解公式: 窗体底端窗体顶端三、证明题1、  设(1)写出解的Newto

3、n迭代格式(2)证明此迭代格式是线性收敛的窗体底端窗体顶端2、  设R=I-CA,如果,证明:(1)A、C都是非奇异的矩阵(2) 参考答案:一、填空题1、2.31502、3、4、1.55、       6、7、8、收敛9、O(h)10、二、计算题1、1、(1)   (2)2、由,可得因故故,k=0,1,…收敛。3、,该数值求积公式具有5次代数精确度,它是Gauss型的4、数值积分方法构造该数值解公式:对方程在区间上积分,得,记步长为h,对积分用Simpson求积公式得所以得数值解公式:三、证明题1、证明:(1)因,故,由Newton迭代公式:n=0,1,…得,n=0,1,…(2)因迭

4、代函数,而,又,则故此迭代格式是线性收敛的。2、证明:(1)因,所以I–R非奇异,因I–R=CA,所以C,A都是非奇异矩阵      (2)  故则有(2.1)因CA=I–R,所以C=(I–R)A-1,即A-1=(I–R)-1C又RA-1=A-1–C,故由(这里用到了教材98页引理的结论)移项得(2.2)结合(2.1)、(2.2)两式,得          模拟试题 一、填空题(每空2分,共20分)         1、 解非线性方程f(x)=0的牛顿迭代法具有_______收敛     2、 迭代过程(k=1,2,…)收敛的充要条件是___3、 已知数e=2.718281828..

5、.,取近似值x=2.7182,那麽x具有的有效数字是___4、  高斯--塞尔德迭代法解线性方程组的迭代格式中求______________  5、  通过四个互异节点的插值多项式p(x),只要满足_______,则p(x)是不超过二次的多项式6、  对于n+1个节点的插值求积公式至少具有___次代数精度.7、  插值型求积公式的求积系数之和___8、,为使A可分解为A=LLT,其中L为对角线元素为正的下三角形,a的取值范围_9、若则矩阵A的谱半径(A)=___10、解常微分方程初值问题的梯形格式是___阶方法二、计算题(每小题15分,共60分)             1、  用列

6、主元消去法解线性方程组 2、  已知y=f(x)的数据如下x023f(x)132求二次插值多项式 及f(2.5)3、用牛顿法导出计算的公式,并计算,要求迭代误差不超过。4、  欧拉预报--校正公式求解初值问题取步长k=0.1,计算y(0.1),y(0.2)的近似值,小数点后保留5位.三、证明题 (20分每题10分)          1、  明定积分近似计算的抛物线公式具有三次代数精度2、  若,证明用梯形公式计算积分所得结果比准确值大,并说明这个结论的几何意义。  参考答案:一、填空题1、局部平方收敛2、<13、4 4、5、三阶均差为0 6、n  7、b-a8、   9、110、 

7、二阶方法 二、计算题1、2、      3、≈1.25992  (精确到,即保留小数点后5位)4、y(0.2)≈0.01903三、证明题1、证明:当=1时,公式左边:                   公式右边:     左边==右边当=x时           左边:                       右边:左边==右边当时            左边:                       右边:左边==右边当时           

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