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时间:2019-03-14
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1、实用标准第一章1误差相对误差和绝对误差得概念例题:当用数值计算方法求解一个实际的物理运动过程时,一般要经历哪几个阶段?在哪些阶段将有哪些误差产生?答:实际问题-数学模型-数值方法-计算结果在这个过程中存在一下几种误差:建立数学模型过程中产生:模型误差参数误差选用数值方法产生:截断误差计算过程产生:舍入误差传播误差6.设关于精确数有3位有效数字,估计的相对误差.对于,估计对于的误差和相对误差.解的相对误差:由于.,.()对于的误差和相对误差.==.□2有效数字基本原则:1两个很接近的数字不做减法:2:不用很小得数做分母(不用很大的数做分子)例题:4.改变下列表达式使计算结果比较精确:(
2、1)(2)(3).解(1).(2).(3).□文档实用标准第二章拉格朗日插值公式(即公式(1))插值基函数(因子)可简洁表示为其中:.例1n=1时,线性插值公式,例2n=2时,抛物插值公式牛顿(Newton)插值公式由差商的引入,知(1)过点的一次插值多项式为其中(2)过点的二次插值多项式为其中文档实用标准重点是分段插值:例题:1.利用Lagrange插值公式求下列各离散函数的插值多项式(结果要简化):(1)-101/21-3-1/201(2)-101/21-3/2001/2解(2):方法一.由Lagrange插值公式可得:方法二.令由,,定A,B(称之为待定系数法)□15.设,求在
3、区间上的分段线性插值函数,并估计误差,取等距节点,且.解,,,设,则:误差估计:.□文档实用标准第三章最佳一致逼近:(了解)最佳平方逼近主要分两种情形:1.连续意义下在空间中讨论2.离散意义下在维欧氏空间中讨论,只要求提供的样本值1.最佳逼近多项式的法方程组设的维子空间=span,其中是的线性无关多项式系.对,设其最佳逼近多项式可表示为:由即(*2)其中称(*2)式为最佳逼近多项式的法方程组(或正规方程组).由的线性无关性,可证明正定,即上述法方程组的解存在且唯一.11、求,的一次和二次最佳平方逼近多项式.解:设,分别为的一次、二次最佳平方逼近多项式。内积文档实用标准计算如下内积:,
4、,,,,,建立法方程组:(1),得:,于是(2)解得:,,,于是:.□第四章1为什么要进行数值积分?常用哪些公式,方法?答:梯形复化求积公式和simpson复化求积公式.2:方法好坏的判断:代数精度l误差分析1.代数精度的概念定义若求积公式(*)对所有次数的多项式是精确的,但对次多项式不精确,则称(*)具有次代数精度。等价定义若求积公式(*)对是精确的,但对不精确,则(*)具有次代数精度。3:误差文档实用标准1等距剖分下的数值求积公式:公式特点:节点预先给定,均匀分布,系数待定利用插值多项式近似代替,即得插值型求积公式Newton-Cotes公式2给定节点数下的具有最佳逼近性质(具有
5、最高次代数精度)的数值求积公式:Gauss求积公式公式特点:系数和节点均待定3分段插值多项式近似代替(分段求积)复化求积公式复化求积公式通过高次求积公式提高精度的途径不行,类似函数插值分而治之:分段+低次求积公式----------称为复化求积法两类低次()求积公式:1.Newton-Cotes型:矩形、梯形、Simpson、Cotes公式分别称为复化矩形、梯形、辛甫生、柯特斯公式2.Gauss型:一点、两点、三点Gauss求积公式称为复化一点、两点、三点Gauss公式复化梯形公式()复化辛甫生公式:(每个上用辛甫生公式求积),为的中点复化辛甫生公式是最常用的数值求积方法。常采用其等
6、价形式:文档实用标准复化柯特斯公式其中,,为的中点,,为的四等分的分点l自适应复化求积法计算时,要预先给定或步长,在实际中难以把握因为,取得太大则精度难以保证,太小则增加计算工作量.自适应复化梯形法的具有计算过程如下:步1步2步3判断?若是,则转步5;步4,转步2;步5输出.文档实用标准第五章1:常用方法:(1).直接解法:逐步(顺序)消去法、主元素法、矩阵分解法等;(2).迭代解法:构造某种极限过程去逐步逼近方程组的解①.经典迭代法迭代法、迭代法、逐次超松弛(SOR)迭代法等;②.Krolov子空间的迭代法根据的对称性,又分为:对称正定-------共轭梯度法非对称--------
7、-BICG、GMRes(最小残量法)③.解一类特定背景问题的迭代法多重网格法2:几类迭代法优缺点比较:3:迭代方法目标:求解其中,非奇异。基本思想:把线性方程组的解,化为一个迭代序列极限解关键:构造迭代序列所满足的公式:迭代格式。构造迭代格式基本步骤:1.将分裂:,其中,非奇异2.构造迭代格式其中,称之为迭代矩阵,其中,为的残余向量此时,文档实用标准常用的迭代方法将分裂为其中,,lJacobi迭代方法若,迭代格式①其中Jacobi迭代矩阵:①式可写为分量形
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