数值分析期末复习

news2025/1/18 20:19:01

第一章 科学计算

误差

解题步骤

  1. 先求绝对误差:
    ∣ x − x ∗ ∣ |x - x^*| xx
  2. 求相对误差限:
    ∣ x    −    x ∗ ∣ x ∗ \frac{|x\,\,-\,\,x^*|}{x^*} xxx
  3. 求有效数字
    ∣ x − x ∗ ∣ 需要小于它自身的半个单位 |x-x^*|\text{需要小于它自身的半个单位} xx需要小于它自身的半个单位,然后算小数点后一共有多少数字

举个例子:
相减得出结果为0.0000345则小于0.0005,则有效数字为4

例题1:
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第二章 线性代数直接法

高斯消去法

高斯顺序消去法解题步骤

(假设是一个三行三列的矩阵):

  1. 先用第一行消去2,3行
  2. 再用第二行消去第三行

例题1:
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例题2:
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高斯列主元消去法解题步骤

  1. 比较哪一行的绝对值最大,然后交换
  2. 用第一行消去第2、3行
  3. 再次比较哪一行绝对值最大,交换
  4. 重复步骤

例题1:
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例题2:
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LU分解

LU分解又称为:杜利特尔 (Doolittle)分解法,直接三角分解法

解题步骤

  1. 将A矩阵分解成L、U矩阵
    1. L矩阵:下三角矩阵,对角线全为1,其他元素为x
    2. U矩阵:上三角矩阵,第一行元素和A矩阵相同,其他元素为x
  2. 从A中矩阵逆向推导,L、U剩下的元素逐一相乘得出结果
    1. 按照顺序一行一行的元素去算

例题1:
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追赶法

追赶法又称为:克劳特分解

解题步骤

  1. 将A矩阵分解为L、U矩阵
  2. L矩阵的特点:下三角矩阵,对角线为未知数 α \alpha α,其他元素对A照抄
  3. U矩阵的特点:上三角矩阵,对角线为1,对角线上面的元素为 β \beta β
  4. α , β \alpha,\beta α,β全部算出来
  5. L y = b Ly=b Ly=b -> U x = y Ux=y Ux=y

例题:
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第三章 线性代数方程组的迭代法

范数和条件数

  1. 1范数(列范数):每一列元素的绝对值之和的最大值 ∣ ∣ A ∣ ∣ 1 ||A||_1 ∣∣A1
  2. 无穷范数(行范数):每一行元素的绝对值之和的最大值
  3. 2范数:
    1. 向量:向量元素平方的和的平方根
    2. 矩阵(又称为谱范数):null
  4. 无穷范数条件数:
    c o n d ∞ ( A )    =    ∣ ∣ A ∣ ∣ ∞ ∣ ∣ A − 1 ∣ ∣ ∞ cond_{\infty}\left( A \right) \,\,=\,\,||A||_{\infty}||A^{-1}||_{\infty} cond(A)=∣∣A∣∣A1

例题1:
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例题2:
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A − 1 A^{-1} A1的方法

  1. 初等变换法
    image.png

雅可比迭代法

解题步骤

  1. 整体思路:将 Ax=b ->x=Bx+g 的形式
  2. 先将第一行转换为 x 1 = . . . x_1=... x1=...
  3. 第二行 x 3 = . . . . x_{3}= .... x3=....
  4. 以此类推
  5. 画出表格
    image.png

计算器解题步骤

  1. 先将A、B、C、D、E、F设置为0 ( A 代表 x 1 , B 代表 x 2 , C 代表 x 3 A代表x_1,B代表x_2,C代表x_3 A代表x1,B代表x2,C代表x3)
    1. 0 sto A
    2. 0 sto B
    3. 0 sto C
    4. 0 sto D
    5. 0 sto E
    6. 0 sto F
  2. 将每一行公式输入到计算器中,使用 : : :进行分割
    1. D = …:E = …:F = …:A=D:B=E:C=F
      1. 这里是因为一开始不迭代,所以要设置DEF

高斯迭代法

解题步骤

  1. 与雅可比迭代类似
  2. 但是每次都会迭代前面那个值

计算器解题步骤

  1. 先将A、B、C设置为0 ( A 代表 x 1 , B 代表 x 2 , C 代表 x 3 A代表x_1,B代表x_2,C代表x_3 A代表x1,B代表x2,C代表x3)
    1. 0 sto A
    2. 0 sto B
    3. 0 sto C
  2. 将每一行公式输入到计算器中,使用 : : :进行分割
    1. A = …:B = …:C = …

第四章 多项式插值和样条插值

拉格朗日插值

一共 2 个部分:

  1. 插值多项式
  2. 插值余项

插值多项式

  • l n ( x ) = [ ∏ i = 0 , i ≠ j n x − x i x j − x i ] y i l_n(x) =[ \prod_{i=0,i\ne j}^{n}\frac{x-x_i}{x_j-xi}] y_i ln(x)=[i=0,i=jnxjxixxi]yi
  • L n ( x ) = ∑ j = 0 n L j ( x ) y j L_n(x)=\sum_{j=0}^{n}L_j(x)y_j Ln(x)=j=0nLj(x)yj

线性 n=1,以此类推后面就是 2 次、3 次

插值余项

  • ∣ R n ( x ) ∣ = M n + 1 ( n + 1 ) ! ∣ W n + 1 ( x ) ∣ |R_n(x)|=\frac{M_{n+1}}{(n+1)!} |W_{n+1}(x)| Rn(x)=(n+1)!Mn+1Wn+1(x)
  • M n + 1 = max ⁡ a ≤ x ≤ b ∣ f n + 1 ( x ) ∣ M_{n+1} = \max_{a\le x\le b}|f^{n+1}(x)| Mn+1=maxaxbfn+1(x)
  • W n + 1 ( x ) = ( x − x 0 ) ( x − x 1 ) . . . ( x − x n ) W_{n+1}(x) = (x-x_0)(x-x_1)...(x-x_n) Wn+1(x)=(xx0)(xx1)...(xxn)

牛顿插值

插值多项式

  • f ( x 0 , . . . , x n ) = f n − f n − 1 x n − x 0 f(x_0,...,x_n) = \frac{f_n - f_{n-1}}{x_n-x_0} f(x0,...,xn)=xnx0fnfn1

解题步骤

  1. 列差商表
xf(x)一阶差商
x 0 x_0 x0 f 0 f_0 f0
x 1 x_1 x1 f 1 f_1 f1 f ( x 0 , x 1 ) f(x_0,x_1) f(x0,x1)

以此类推,有 n 个 x 的值就有多少次 n-1 阶差商

  1. 最后的结果公式
    N n ( x ) = f 0 + f ( x 0 , x 1 ) ( x − x 0 ) + . . . + f ( x 0 , . . . , x n + 1 ) ( x − x 0 ) ( x − x 1 ) . . . ( x − x n ) N_{n}(x)=f_0 + f(x_0,x_1)(x-x_0) +...+f(x_0,...,x_{n+1})(x-x_0)(x-x_1)...(x-x_n) Nn(x)=f0+f(x0,x1)(xx0)+...+f(x0,...,xn+1)(xx0)(xx1)...(xxn)

牛顿插值余项

需要补充

第九章 常微分方程初边值问题数值解

龙格-库塔公式

基本概念

一般问题会有 y ′ , h , f ( x ) = y y', h , f(x) = y y,h,f(x)=y等参数
将其转换为
image.png

注意h的值,一般是在 0 ≤ x ≤ 1 0 \le x \le 1 0x1之间,逐渐相加之后递增到1结束计算

四阶四段龙格库塔公式如下:
image.png

解题步骤

  1. x 0 , y 0 , h x_0,y_0,h x0,y0,h写在旁边
  2. 将将题目中给出的已知信息代入 k 1 , k 2 , k 3 , k 4 k_1,k_2,k_3,k_4 k1,k2,k3,k4
  3. 更新 y n y_n yn的值
  4. 重复过程

k 2 k_2 k2->f的 x n + h 2 x_n+\frac{h}{2} xn+2h表示 x x x,同理另外一个表示 y y y,将其代入到f(x,y)中进行化简

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