《数值分析习题课》PPT课件.ppt
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1、数值分析 复习,第一章 绪论,1 绪论:数值分析的研究内容2 误差的来源和分类3 误差的表示4 误差的传播5 算法设计的若干原则,一、误差的分类(绝对误差,相对误差),例1-1 设 x*=2.18是由精确值x 经过四舍五入得到的近似值。问 x的绝对误差限和相对误差限各是多少?,相对误差限为,二、有效数字,则称近似数 x* 具有 n 位有效数字。,定义 设数 x 的近似值可以表示为,其中 m 是整数,i (i=1,2, , n) 是0到9 中的一个数字,而1 0. 如果其绝对误差限为,结论:通过四舍五入原则求得的近似数,其有效数字就是从末尾到第一位非零数字之间的所有数字。,例1-2 下列近似数是
2、通过四舍五入的方法得到的,试判定它们各有几位有效数字:,解:我们可以直接根据近似数来判断有效数字的位数,也可以通过绝对误差限来判断。,有5位有效数字。同理可以写出,可以得出 x2 , x3 , x4 各具有4、3、4 位有效数字。,x1* =87540,x2*=875410, x3*=0.00345, x4*= 0.3450 10-2,已知,例1-3 已知 e =2.718281828, 试判断下面两个近似数各有几位有效数字?,解:由于,而,所以,e1有7位有效数字。同理:,e2 只有6位有效数字。,三、算法设计的若干原则,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
3、做分子),练习: 求方程 x2-56x+1=0 的两个根,使它们至少具有四位有效数字,第二章 插值与拟合,1、Lagrange插值多项式,Newton插值多项式的构造与插值余项估计,及证明过程。,2、 Hermite插值多项式的构造与插值余项估计, 带导数条件的插值多项式的构造方法,基于承袭性的算法,基函数法, 重节点差商表的构造; 3、分段插值及三次样条插值的构造,4、最小二乘拟合,掌握Lagrange 插值多项式的构造方法及具体结构掌握Lagrange插值多项式误差分析方法和证明方法掌握Newton插值多项式的形式及误差掌握差商表的构造过程,Newton插值多项式:,例1-3 已知f(x)
4、 的五组数据(1,0)、(2,2)、(3,12)、(4,42)、(5,116),求 N4 (x)。如果再增加一个节点(6,282),求出N5(x),并计算 N4(1.5)、N5(1.5).,解:先由前五组数据列差商表,1 02 23 124 425 116,2103074,41022,24,0.5,6 282,166,46,8,1,0.1,得到:,如果,再增加一点(6, 282),就在上表中增加一行计算差商,由Newton公式的递推式得到:,得到:,2.分段性插值有何优缺点?误差估计?(插值节点的选择),1. 高次插值的Runge 现象,应如何避免?,3. Hermite插值的构造, 误差估计
5、,4.三次样条函数的定义、构造过程,5.数据拟合的最小二乘法(可化为直线拟合的非线性拟合的处理方法),解:,二、典型例题分析,例1. 令x00, x11,写出y(x)e-x的一次插值多项式L1(x) ,并估计插值误差(P55,t14题),记x00, x11 , y0e-01,y1e-1;则函数ye-x以x0、 x1为节点的一次插值多项式为,因为 y(x)-e-x,y(x) e-x ,所以,推广:等距节点(h),二次插值的误差界是,例3 设f(x)x4,试利用拉格朗日插值余项定理写出以-1, 0, 1, 2为插值节点的三次插值多项式,解: 记f(x)以-1,0,1,2为插值节点的三次插值多项式为
6、L3(x)由插值余项定理有,所以,例4证明由下列插值条件 所确定的拉格朗日插值多项式是一个二次多项式该例说明了什么问题?( t8),以x0,x2,x4为插值节点作f(x)的2次插值多项式p(x),则,解:,x0 x2 x4,容易验证因而6个点(xi, yi),i0 1,5均在二次曲线p(x)x2-1 上 换句话说,满足所给插值条件的拉格朗日插值多项式为 p(x)x2-1.,分析: 这是一个非标准插值问题,我们可以按各种思路去做可按两种方法去做:一种是先求牛顿或拉格朗目型插值,再通过待定系数法求Pn(x);另一种是先求埃尔米特插值,再通过待定系数法确定Pn(x) 下面给出三种做法,例6 求一个次
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