数值计算方法复习.ppt
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1、Review 复习,1 Preliminaries,The Program for Solving Engineering Problem,Engineering Problem,Academic Model,Practical Model,Resolvable Model,Computer Program,Results,Numerical Method,Analysis Method,Computer Language,Theory for Engineering,The Concept of Numerical analysis,Numerical analysis is the stu
2、dy of algorithms for the problems of continuous mathematics-Lloyd N.Trefethen“计算数学”就是研究在计算机上解决数学问题的理论和数值方法。,数值计算方法是一门根据计算机特点,研究通过计算机求工程问题满足精度要求的近似解的学科。,The Way of Numerical Methods,Dispersing(离散化)只计算定义域上有限个变量的值,而不是所有函数变量的值,Approach(逼近)用简单函数y(x)近似替代函数f(x),但误差E(x)=f(x)-y(x)要满足精 度要求。,Deduce by degrees(
3、递推)递推是将一个复杂的计算过程转化为简单过程的多次重复的数学方法。,The Absolute Error&.Relative Error,The Absolute Error:Ep=|p-p|绝对误差The Relative Error:Rp=|p-p|/|p|相对误差,Significant Digits(有效数字),|p-p|/|p|10-d/2The number p is said to approximate p to d significant digits if d is the largest positive integer,1、选用数值稳定性好的算法2、相近两数避免相减3
4、、绝对值相对太小的数不宜作除数4、警惕大数吃小数5、简化计算方法,尽量减少过程误差,Loss of Significance(精度损失),2 The Solution of Nonlinear Equations f(x)=0,The methods,(1)Find the area for the root,(2)Approach,2.1 Iteration for Solving x=g(x)迭代法,迭代函数,迭代序列,迭代收敛,Theorem 2.1,convergence,divergence,Theorem 2.2,Theorem 2.3,P:Attractive fixed Poi
5、nt,P:Repelling fixed Point,2.2 Bracketing Methods for Locating a Root,所谓二分法,是使用对分区间的方法,保留有根区间,舍去无根区间,并且如此不断地对分下去,以逐步逼近方程根的方程求解方法,y=f(x),x,y,0,x*,b,a,f(a),f(b),x1=(a+b)/2,f(a+b)/2)=f(x1),xk,The Bisection Method of Bolzano,Theorem 2.4 Bisection Theorem,Convergence of the False Position Method,y=f(x),x
6、,y,0,x*,b,a,f(a),f(b),xk,2.3Newton-Raphson and Secant Methods(牛顿迭代法和弦割法),是否可以将它转换成线性方程进行求解?如何转化?,The Geometric Construction for Newton-Raphson,Corollary 2.2(Newtons Iteration for finding Square Roots)(求平方根的牛顿迭代法),牛顿迭代法的收敛性判断,定理3证明,=?,The Convergence of Newton-Raphson Iteration,The Division-by-Zero E
7、rror,0,Definition 2.4(Order of a Root),Speed of Convergence,Definition 2.5(Order of Convergence),Theorem 2.6(Convergence Rate for Newton Raphson Iteration),The Secant Methods,Example 2.16(Secant Method at a Simple Root),Accelerated Convergence,Comparison of the Speed of Convergence,3 The Solution of
8、 Linear Systems AX=B,主要内容,高斯消去法三角分解法追赶法平方根法,雅可比迭代法高斯赛德尔迭代法向量与矩阵范数谱半径定义迭代法收敛判断,=,=,=,平方根法的解法,=,步骤,雅可比迭代法,高斯赛德尔迭代法,4 向量与矩阵范数,常用向量范数,矩阵范数,常见矩阵范数,举例,谱半径定义,迭代法收敛判断,收敛条件 雅可比迭代法 高斯赛德尔迭代法 超松弛迭代法,收敛,收敛,收敛,收敛,A阵为对角占优矩阵,收敛,收敛,A阵为对称正定矩阵,收敛,当 时收敛,A阵为正定矩阵的充分必要条件是A阵的顺序主子式大于零。,基于MATLAB的线性方程组,矩阵除法,矩阵除法举例,a=-0.002 2
9、2 1 0.78125 0 3.996 5.5625 4b=0.4 1.3816 7.4178X=ab,x=1.9273-0.6985 0.9004,矩阵除法举例,a=-0.002 2 2 1 0.78125 0 3.996 5.5625 4b=0.4 1.3816 7.4178X=ab,x=1.9273-0.6985 0.9004,平方根法,a=4 2-2;2 2-3;-2-3 14L=chol(a),L=2 1-1 0 1-2 0 0 3,MATLAB实现:,Jacobi.mfunction y=jacobi(a,b,x0)D=diag(diag(a);U=-triu(a,1);L=-tr
10、il(a,-1);B=D(L+U);f=Db;y=B*x0+f;n=1;while norm(y-x0)=1.0e-6x0=y;y=B*x0+f;n=n+1;endyn,a=10-1 0;-1 10-2;0-2 10;b=9;7;6;jacobi(a,b,0;0;0),y=0.9958 0.9579 0.7916n=11ans=0.9958 0.9579 0.7916,MATLAB实现:,Jacobi.mfunction y=jacobi(a,b,x0)D=diag(diag(a);U=-triu(a,1);L=-tril(a,-1);B=D(L+U);f=Db;y=B*x0+f;n=1;wh
11、ile norm(y-x0)=1.0e-6x0=y;y=B*x0+f;n=n+1;endyn,a=10-1 0;-1 10-2;0-2 10;b=9;7;6;jacobi(a,b,0;0;0),y=0.9958 0.9579 0.7916n=11ans=0.9958 0.9579 0.7916,seidel.mfunction y=seidel(a,b,x0)D=diag(diag(a);U=-triu(a,1);L=-tril(a,-1);G=(D-L)U;f=(D-L)b;y=G*x0+f;n=1;while norm(y-x0)=1.0e-6x0=y;y=G*x0+f;n=n+1;end
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