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数值分析填空题速通

填空题速通

文章目录

  • 填空题速通
    • 误差与误差传播
    • 均差
    • 插值与误差
    • 范数、赋范线性空间与内积、内积空间
    • 范数
    • 代数精度
    • 数值微分
    • 积分误差
    • 迭代方程与收敛阶
    • 微分方程数值解法的迭代公式与阶

误差与误差传播

a = 1.414 a = 1.414 a=1.414 b = − 0.576 b = -0.576 b=0.576 x x x y y y经过四舍五入后得到的近似值,则以 u ~ = a b \tilde{u}=ab u~=ab作为 u = x y u = xy u=xy的近似值有____位有效数字。

ε ( a b ) ≤ ε ( a ) ∣ b ∣ + ε ( b ) ∣ a ∣ = ( 1.414 + 0.576 ) × 1 2 × 1 0 − 3 ≤ 5 × 1 0 − 3 \varepsilon(ab)\leq \varepsilon(a)|b|+\varepsilon(b)|a|= (1.414+0.576)\times \frac{1}{2}\times 10^{-3}\leq 5\times 10^{-3} ε(ab)ε(a)b+ε(b)a=(1.414+0.576)×21×1035×103


u ~ = a b = − 0.8 1 4464 \tilde{u}=ab=-0.8\textcolor{red}{1} 4464 u~=ab=0.814464

均差

f ( x ) = x 7 + 1 f(x)=x^7+1 f(x)=x7+1,则 f [ 2 0 , 2 1 , 2 2 , 2 3 , 2 4 , 2 6 , 2 7 ] = f[2^0,2^1,2^2,2^3,2^4,2^6,2^7]= f[20,21,22,23,24,26,27]=; f [ 2 0 , 2 1 , 2 2 , 2 3 , 2 4 , 2 6 , 2 7 ] = f[2^0,2^1,2^2,2^3,2^4,2^6,2^7]= f[20,21,22,23,24,26,27]=

7 ! , 0 7!,0 7!,0

插值与误差

拉格朗日插值的截断误差为?牛顿插值的截断误差呢?

f ( n + 1 ) ( ξ ) ( n + 1 ) ! ∏ i = 0 n ( x − x i ) \frac{f^{(n+1)}(\xi)}{(n+1)!}\prod_{i=0}^{n}(x-x_i) (n+1)!f(n+1)(ξ)i=0n(xxi)

f [ x 0 , x 1 , ⋯ , x n , x ] ∏ i = 0 n ( x − x i ) f[x_0,x_1,\cdots,x_n,x]\prod_{i=0}^{n}(x-x_i) f[x0,x1,,xn,x]i=0n(xxi)

范数、赋范线性空间与内积、内积空间

范数满足什么定义?

内积呢?

列举常见的范数。

范数


A = ( 1 0 − 1 0 − 2 1 − 1 3 0 ) , x = ( 0 − 5 1 ) A = \begin{pmatrix} 1 & 0 & -1 \\ 0 & -2 & 1 \\ -1 & 3 & 0 \end{pmatrix},x = \begin{pmatrix} 0 \\ -5 \\ 1 \end{pmatrix} A= 101023110 x= 051
∥ A ∥ 1 = _ _ _ , ∥ x ∥ 2 = _ _ _ , ∥ A x ∥ ∞ = _ _ _ \|A\|_1 = \_\_\_,\|x\|_2 = \_\_\_,\|Ax\|_{\infty} = \_\_\_ A1=___x2=___Ax=___

5 5 5, 26 \sqrt{26} 26 , 15 15 15

代数精度

确定积分系数,使得代数精度尽量高。
∫ − 1 1 f ( x ) d x = A 1 f ( − 3 3 ) + A 2 f ( 0 ) + A 3 f ( 3 3 ) \int_{-1}^{1}f(x)\text{d}x=A_1f\left(\frac{-\sqrt{3}}{3}\right)+A_2f(0)+A_3f\left(\frac{\sqrt{3}}{3}\right) 11f(x)dx=A1f(33 )+A2f(0)+A3f(33 )

其代数精度最高为______.

1 , 0 , 1 , 3 1,0,1,3 1,0,1,3

数值微分

默写带余项的三点公式________.


f ′ ′ ( x 1 ) = 1 h 2 [ f ( x 1 − h ) − 2 f ( x 1 ) + f ( x 1 + h ) ] − h 2 12 f ( 4 ) ( ξ ) f^{\prime\prime}(x_1)=\frac{1}{h^2}[f(x_1-h)-2f(x_1)+f(x_1+h)]-\frac{h^2}{12}f^{(4)}(\xi) f′′(x1)=h21[f(x1h)2f(x1)+f(x1+h)]12h2f(4)(ξ)

积分误差

梯形和辛普森公式的积分误差为:_____
复合积分公式的误差为:_____

插值型积分公式的误差
∫ a b f ( x ) d x − ∑ i = 0 n A i f ( x i ) = K f ( n + 1 ) ( ξ ) \boxed{\int_{a}^{b}f(x)\text{d}x-\sum_{i=0}^{n}A_if(x_i)=Kf^{(n+1)}(\xi)} abf(x)dxi=0nAif(xi)=Kf(n+1)(ξ)

得到梯形公式的截断误差

R [ f ] = − ( b − a ) 3 12 f ′ ′ ( ξ ) R[f]=-\frac{(b-a)^3}{12}f^{\prime\prime}(\xi) R[f]=12(ba)3f′′(ξ)

辛普森公式的截断误差

R [ f ] = − h 180 ( h 2 ) 4 f ( 4 ) ( η ) R[f]=-\frac{h}{180}\left(\frac{h}{2}\right)^4f^{(4)}(\eta) R[f]=180h(2h)4f(4)(η)

复合的截断误差为

R [ f ] = ∑ ( − h 3 12 f ′ ′ ( ξ ) ) ≤ − max ⁡ f ′ ′ ( ξ ) b − a 12 h 2 R[f]=\sum\left(-\frac{h^3}{12}f^{\prime\prime}(\xi)\right)\leq -\max f^{\prime\prime}(\xi)\frac{b-a}{12}h^2 R[f]=(12h3f′′(ξ))maxf′′(ξ)12bah2

R [ f ] = ∑ ( − 1 180 ( h 2 ) 4 f ( 4 ) ( η ) ) ≤ − max ⁡ f ( 4 ) ( η ) b − a 180 ( h 2 ) 4 R[f]=\sum\left(-\frac{1}{180}\left(\frac{h}{2}\right)^4f^{(4)}(\eta)\right)\leq -\max f^{(4)}(\eta)\frac{b-a}{180}\left(\frac{h}{2}\right)^4 R[f]=(1801(2h)4f(4)(η))maxf(4)(η)180ba(2h)4

迭代方程与收敛阶

用于解 f ( x ) = 0 f(x)=0 f(x)=0的单根双点弦截迭代公式为_______;简化牛顿法公式为_______;牛顿下山法公式为:;若为重根,其牛顿迭代格式为

略。

微分方程数值解法的迭代公式与阶

请给出步长为 1 1 1的二阶泰勒法求解初值问题

{ y ′ = x + y y ( 0 ) = 1 \begin{cases} y^{\prime}=x+y \\ y(0)=1 \end{cases} {y=x+yy(0)=1
的迭代公式和局部误差阶,全局误差阶。

由泰勒展开

f ( x n + 1 ) = f ( x n ) + f ′ ( x n ) ( x n + 1 − x n ) + f ′ ′ ( x n ) 2 ! ( x n + 1 − x n ) 2 + f ( 3 ) ( ξ ) 3 ! ( x n + 1 − x n ) 3 + O ( ( x n + 1 − x n ) 4 ) f(x_{n+1})=f(x_n)+f^{\prime}(x_n)(x_{n+1}-x_n)+\frac{f^{\prime\prime}(x_n)}{2!}(x_{n+1}-x_n)^2+\frac{f^{(3)(\xi)}}{3!}(x_{n+1}-x_n)^3+O((x_{n+1}-x_n)^4) f(xn+1)=f(xn)+f(xn)(xn+1xn)+2!f′′(xn)(xn+1xn)2+3!f(3)(ξ)(xn+1xn)3+O((xn+1xn)4)

得到迭代公式:

{ y n + 1 = y n + h K 1 + 1 2 h 2 K 2 K 1 = x n + y n K 2 = 1 + x n + y n \begin{cases} y_{n+1}=y_n+hK_1+\frac{1}{2}h^2K_2\\ K_1=x_n+y_n\\ K_2=1+x_n+y_n\\ \end{cases} yn+1=yn+hK1+21h2K2K1=xn+ynK2=1+xn+yn

局部误差阶为 O ( h 3 ) O(h^3) O(h3),全局为 O ( h 2 ) O(h^2) O(h2)

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