数值计算龙熙华部分习题问题详解.doc

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1、第1章绪论教材习题解题思路2.算法提示:利用补充定理:设的近似值为为….的数字则(1)如果有位有效数字,则(2)如果则至少有位有效数字。由上述定理容易求得近似值有4位有效数字。3.算法提示:利用已知变量的相对误差要求函数值的相对误差可用公式:。由此可得5.算法提示:利用2中的补充定理。6.算法提示:和3中应用公式一样。11.算法提示:容易推得。由于(2)和(4)中都涉及两相近数相减,使有效数字丢失;(1)在分母上的乘幂比(3)多,每次的乘幂都会带来误差,因此(3)式得到的结果最好。补充习题解题思路1.为了使计算圆面积时的相对误差小于1%,问R的允许相对误差界应是多少?解:R的允许相对误差

2、为则所求为第2章方程求根教材习题解题思路3.证明先证存在性:由若或,则或为方程的根。否则可设或,作辅助函数,显然,且有,根据连续函数的性质,至少存在一点满足即。的根存在。再证唯一性。反证法,若方程有两个不同的根,则得出矛盾,可知方程只有一根。4.解:令,并取区间,则。显然,则方程的根,则对于迭代公式(1),,在区间连续,且有,因而该迭代收敛。(2),,在区间连续,且有,因而该迭代收敛。(3),,则,因而该迭代发散。事实上,若取进行迭代,由得,,,显然迭代序列发散。由于在收敛的情况下,若越小,则迭代序列收敛于的速度越快,故本题取迭代格式(2)来求方程的近似根,具体结果如下:由,取,则,,,

3、迭代6次即可得方程的具有四位有效数字的根为5.证:设方程的等价形式为,则因为,所以6.解:注意到则当时,将方程写成等价形式,构造迭代形式:可望收敛,表示的反函数。补充习题解题思路1.设有迭代公式,试证明该公式。在附近是平方收敛的,并求。证明:迭代函数,由收敛阶判定定理,2阶收敛。极限式=第3章线性方程组的解法教材习题解题思路4.证明:先证必要性:因为向量序列收敛于向量,即再证充分性:因为即所以。6.证明提示:先假设是不可逆矩阵,推出矛盾,说明是可逆矩阵,再利用即可推出结论。7.算法提示:利用迭代法基本定理判断即可。9.算法提示:利用迭代法基本定理判断。再求解谱半径小于1时可证明结论成立。

4、10.算法提示:先将迭代公式写成标准形式,求得,再利用迭代法的基本定理去证明。12.算法提示:将和依次按行和列交错求出即可。补充习题解题思路1.设,。若线性方程组仅有右端有扰动。试估计由此引起的解的相对误差。解:(5分)(9分)第四章数值积分要点:(1)数值积分公式的代数精确度概念,代数精确度所蕴含的余项表达式(2)插值型求积公式的构造及余项表达式(3)插值型求积公式关于代数精确度的结论及证明(4)梯形公式、Simpson公式的形式及余项表达式(5)复合梯形公式、复合Simpson公式及其余项表达式(6)掌握如何根据要求的精度依据复合梯形(或Simpson)公式的余项确定积分区间[a,b

5、]的等分次数n(7)Newton-Cotes求积分公式的特点以及代数精确度的结论(8)高斯型求积公式的概念复习题:1、已知求积公式为(1)确定它的代数精度,并指出它是否为Gauss公式;(2)用此求积公式计算定积分解:(1)依次取代入积分公式可发现:左端=右端,而当取时,左端可端可见该是求积公式具有5阶代数精确度由于求积公式节点数为,而公式代数精确度所以该求积公式为Gauss公式(1)对于,有故2、对于2结点插值型求积公式。(1)如果求积分公式是两结点牛顿—科特斯求积公式,请给出求积系数,求积结点,并给出积分余项表达式(2)若使其具有最高的代数精度,试确定求积系数与求积结点?代数精度为多

6、少?注:本题不用考虑1、分别用梯形公式和二点Gauss公式计算积分,比较二者的精度解:利用梯形公式,注:Gauss公式部分不要2、对于积分。(1)写出梯形公式与辛普森公式;(2)请直接指出这两个公式的代数精度;(3)问区间[0,1]应分为多少等分,用复化辛普森公式才能使误差不超过解:(1),(2)梯形公式余项辛普森公式余项可见梯形公式代数精度为,辛普森公式代数精度(3)根据复合辛普森公式的余项注意到令,解得可见当取时,对应的复合辛普森公式可满足精度要求3、确定下列公式中的参数,,,使其代数精度尽量高,并指出所得公式的代数精确度。解:依次取代入积分公式,并令:左端=右端,得方程组,解得得公

7、式:取代入公式,有左端=右端取代入公式,有左端右端可见该求积公式代数精确度为1、确定下列求积公式中的待定参数,使其代数精度尽量高,并指出其代数精度解:解题过程与上题类同,所得结果代数精确度为2、试设计求积公式,使之代数精度尽量高,并指出其所具有的代数精度。解:解题过程与上题类同,所得结果代数精确度为3、求积公式具有多少次代数精确度解:依次取代入积分公式,得左端=右端当取时,左端右端,故公式的代数精确度为4、试设计求积公式,使之代数精

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