基础数学(八)——期末考试复习

news2024/9/19 20:37:54

文章目录

        • 考试要求
        • 考试内容
        • 简单复习
          • 插值
          • 拟合和回归
          • 数值积分
          • 直接法
          • 迭代法
          • 非线性方程求根
          • 微分方程数值解
        • 去年考题
          • 第一题,插值(12分)
          • 第二题,回归和拟合
          • 第三题,数值积分
          • 第四题,线性方程组求解
          • 第五题,非线性
          • 第六题,微分方程求数值解
        • 总结

考试要求

  • 两个小时,开卷,可用计算器
  • 开卷:全开卷,可以多张A4纸,但是不能看电子版的资料
  • 范围:1-9章。
  • 题型:6个大题

考试内容

  • 有效数字
  • 根据条件做多项式插值和误差估计:
    • 一定是埃尔米特插值,能够写出插值多项式,以及相关误差。12分
  • 拟合和回归
    • 最小二乘做拟合,极大似然做回归
  • 数值积分:数值积分公式的构造和代数精度,给你一个不完整的数值积分公式,确定构造公式,然后确定代数精度。
    • N-C公式,只要求掌握梯形公式和simpson公式
    • 复化公式(一般是复化梯形公式(二等分)和复化Simpson公式)
    • 高斯公式(两个点的高斯公式)
  • 线性方程组:
    • LU分解(Doolittle分解),J方法和GS方法的计算:给你初值X0,你用对应方法迭代一次
    • 收敛性的判定
    • Richardson迭代,参数选取,对于任意初值都收敛的值,以及最优值得选取
  • 非线性方程求根:
    • 基本迭代法得构造,给出非线性方程,要能构造两种收敛格式,判断其收敛性并比较其收敛速度。
  • 微分方程的求解:
    • 解析解:给出一阶线性微分方程,要会用积分因子法或者分离变量法去求解析解
    • 数值解:显示欧拉,隐式欧拉和改进欧拉

简单复习

插值

给你一个包含导数插值点,然后能过够列出对应插值公式,可以用Lagrange插值或者Newton插值实现,但是一定是Hermite插值的类型,最后要能够估计误差。

在这里插入图片描述

拟合和回归
  • 拟合:直接用线性最小二乘,要列清楚具体流程,一定要出现矩阵的转置乘以系数矩阵的那一步 。不用法方程进行求解。

在这里插入图片描述

  • 回归:极大似然估计,说明情况后,写出对应的似然函数,求出似然函数的最大值点。
  • 需要说明:
    • 总体分布规律已知,随机项是零均值,同方差,正态分布的假设下,才能得到整体的分布规律是正态。
    • 分布参数未知
      在这里插入图片描述
数值积分
  • 公式构造:给你一个不完整的数值积分公式,如何选参数,使其具有尽可能高的代数精度,将被积函数一次带入x的零次方,一次方,二次方等,测试其满足条件的代数精度。
  • N-C公式:仅考n=1和n=2
  • 复化公式:仅考二等分的复化梯形公式和复化Simpson公式(少考)
  • 高斯公式:只靠两个点的Gauss公式
    在这里插入图片描述
直接法
  • 直接考Doolittle分解,先将A分解成单位下三角和上三角的乘积。
    在这里插入图片描述
迭代法
  • 三个基本迭代法,都考
  • 收敛性:记住使用严格对角占优性进行判定

在这里插入图片描述

非线性方程求根
  • 仅考不动点迭代,要回判断收敛性和收敛速度。
  • 收敛性:只需要满足局部收敛,根的位置局部连续并且的导数的绝对值小于1
  • 如果给了一个初值,需要判断对初值是否收敛的。
  • 尤其是对于重根的处理,需要注意。
  • 构造两种,一种可以选择牛顿迭代。
    在这里插入图片描述
微分方程数值解
  • 解析解要会求:要会用积分因子法或者分离变量法去求解析解
  • 三种欧拉都会考到
    在这里插入图片描述

去年考题

  • 今年考题和去年类似,强烈建议把去年的题目做一遍。
第一题,插值(12分)

在这里插入图片描述

  • 今年,四个插值条件改变了其他都是一样的。
    请添加图片描述

请添加图片描述

第二题,回归和拟合
  • 同去年,今年老师说就是换了一个表,弄清楚流程即可
    在这里插入图片描述
  • 今年,改变了表格,有可能会多一小问。
    请添加图片描述
第三题,数值积分
  • 不完整的数值积分公式,需要确定对应A1,A2和x1的值,使其代数精度尽可能高,并指出代数精度,需要注意定积分的范围。
  • 两个点的高斯公式,需要对区间进行定积分的替换,保证区间范围为【-1,1】
  • 牛顿科特斯公式,根据精度,确定需要几个点进行计算。

在这里插入图片描述

  • 今年,改变了积分的公式和计算方式。

请添加图片描述

第四题,线性方程组求解

在这里插入图片描述

  • 第一小问,做doolittle分解,求解线性方程组,将A分解成单位下三角,一定要有这个过程,不然没有过程分。
  • 第二小问,从初值出发,分别用Jacobi迭代和G-S迭代一步。对角占优性和对称正定性的判断,重点在于一个对称矩阵是否为正定的。
  • 第三问,三个特征值求出来,三个特征值为7,5,1。根据结果进行判定α的结果。
  • 第四问,不考,今年没讲,所以分值会少一点
  • 注意:今年的题目,LU分解过程中,Y或者L或者U的过程可能是分数,需要在这些过程中保留分数的结果。尽量不要使用计算器,否则会越来越复杂,计算结果保留最简分数和根号。
  • 今年仅仅改变了线性方程组,前三问相同。

请添加图片描述请添加图片描述

第五题,非线性

在这里插入图片描述

  • 重根计算,可以使用牛顿迭代,然后使用修改之后的牛顿迭代(乘以n),收敛速度更快。今年不一定考重根。
  • 今年仅仅改变了方程的区间。

请添加图片描述

第六题,微分方程求数值解

在这里插入图片描述

  • 第一问,求解析解
  • 第二问,算出了近似值,然后知道了准确值,来比较有效数字。判断两种方法的有效数字。
  • 今年仅仅修改了微分方程。

请添加图片描述
请添加图片描述

总结

  • 今年是六道大题,题型和去年相似

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/142091.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

MGRE实验配置(华为)

华为ENSP的MGRE实验: 建立好拓扑图 之后就是对各个路由器的配置: R2配置: int s3/0/0 link-protocol hdlc 更改接口为hdlc认证 ip address 12.1.1.2 24 int lo0 ip add 2.2.2.2 24 int s3/0/1 [r2-Serial3/0/1]ip address 23.1.1.2 24 [r2-Se…

【ML】 基本概念

ML 基本概念1. different types of functions2. how to find the function - training data3. unseen during training4. Back to ML Framework4.1 Step1: function with unknown4.2 Step2: define loss from training data4.3 step3: optimization4.4 其他4.4.1 Sigmoid → Re…

基础算法(五)——双指针算法

双指针算法 介绍 双指针算法分为两大类: 两个指针指向两个不同序列,用两个指针维护某一种逻辑,例如归并排序 两个指针指向一个序列,即用两个指针维护一段区间,例如快排 核心思想: 若能证明出题目存在…

Linux工具学习之【vim】

✨个人主页: Yohifo 🎉所属专栏: Linux学习之旅 🎊每篇一句: 图片来源 🎃操作环境: CentOS 7.6 阿里云远程服务器 Whatever is worth doing is worth doing well. 任何值得去做的事情&#xff0…

springboot垃圾分类查询管理系统

1.介绍 垃圾分类查询管理系统,对不懂的垃圾进行查询进行分类并可以预约上门回收垃圾。 让用户自己分类垃圾, 按国家标准自己分类, 然后在网上提交订单, 专门有人负责回收, 统一回收到垃圾处理站, 然后工人…

Renesas 3 --烧写

1.烧录Boot程序 1.1,连接RESET_OUT, TOOL0, GND到板子。 1.2,上电后烧录器上指示灯亮(假如不亮,重新上电烧录器) 1.3,用Renesas flash programmer来烧写软件(新建项目,然后保存项目…

RAW怎么转为JPG?这些转换技巧值得收藏

相信大多数的人,出去外面游玩时都喜欢使用相机来拍照,但是大多数相机拍出来的照片都是RAW格式,图片传到电脑时,会因为格式的不兼容而导致无法查看,这个时候我们就需要把图片的格式进行转换,例如我们将其转换…

Day850.GuardedSuspension模式 -Java 性能调优实战

GuardedSuspension模式 Hi,我是阿昌,今天学习记录的是关于GuardedSuspension模式的内容。 小灰工作中遇到一个问题,开发了一个 Web 项目:Web 版的文件浏览器,通过它用户可以在浏览器里查看服务器上的目录和文件。 这…

(原创)Flow数据流的使用

前言 这篇文章主要介绍Flow的一些基础使用方法 同时介绍如何用Flow请求网络数据 下面开始! 什么是Flow Flow翻译过来,是“流”的意思 举例说明,在大自然中,常见的如水流 是从高往低流动的 那么在计算机世界里,所谓的…

loss盘点: asl loss (Asymmetric Loss) 代码解析详细版

1. BCE公式部分 可以简单浏览下这篇博客的文章: https://blog.csdn.net/qq_14845119/article/details/114121003 这是多分类 经典 BCELossBCELossBCELoss 公式 L−yL−(1−y)L−L -y L_{} - (1-y) L_{-} L−yL​−(1−y)L−​ 其中,L/−L_{/-}L/−​…

Docker保姆级学习教程

文章目录1、什么是Docker1.1、容器技术1.2、容器与虚拟机比较1.3、Docker特点1、更高效的利用系统资源2、更快速的启动时间3、一致的运行环境4、持续支付和部署5、更轻松的迁移6、更轻松的维护和扩展2、Docker组件学习2.1、Docker客户端和服务器2.2、Docker镜像2.3、Registry&a…

奇怪的知识——Windows下怎么修改进程的名称?

📢欢迎点赞 :👍 收藏 ⭐留言 📝 如有错误敬请指正,赐人玫瑰,手留余香!📢本文作者:由webmote 原创📢作者格言:无尽的折腾后,终于又回到…

element-plus的form表单form-item的prop怎么写才能正确校验,实现逻辑是怎么样的?

不管是element-plus还是上一个版本的element-ui,都是一个使用很广泛的基于csshtmljs的ui组件库,它的form表单自带强大的校验功能,form-item的prop怎么写才正确,实现逻辑是怎么样的?element-plus的form表单的model、for…

聚观早报 | 苹果市值跌破2万亿美元大关;卢伟冰晋升小米集团总裁

今日要闻:苹果市值跌破2万亿美元大关;卢伟冰晋升小米集团总裁;京东方拿下iPhone 15订单;英伟达与富士康达成合作;哪吒汽车旗下车型价格调整苹果市值跌破2万亿美元大关 1 月 4 日消息,据国外媒体报道&#x…

C51单片机连接wifi模块,发送AT指令

一、AT指令AT 指令集是从终端设备( Terminal Equipment , TE) 或 数据终端设备 ( Data TerminalEquipment , DTE) 向终端适配器 (Terminal Adapter , TA) 或 数据电路终端设备 (Data CircuitTerminal Equipment &#…

CDGA|企业数字化转型进展得越快就越好吗?

数据治理并不是一件简单的事情。即使是行业知名公司,在高度重视和确保投入的情况下,完成全公司“数据底座”/“数据中台”的所耗时间也往往以年计。并且,还需要注意到,数据规范只是数字化转型的一个维度而已: 在国标《…

SQL INSERT INTO 语句

INSERT INTO 语句用于向表中插入新记录。 SQL INSERT INTO 语句 INSERT INTO 语句用于向表中插入新记录。 SQL INSERT INTO 语法 INSERT INTO 语句可以有两种编写形式。 第一种形式无需指定要插入数据的列名,只需提供被插入的值即可: INSERT INTO t…

Python爬虫常用哪些库?

经常游弋在互联网爬虫行业的程序员来说,如何快速的实现程序自动化,高效化都是自身技术的一种沉淀的结果,那么使用Python爬虫都会需要那些数据库支持?下文就是有关于我经常使用的库的一些见解。 请求库: 1、urllib&a…

matlab复杂函数多元函数拟合

简介 本文介绍了基于matlab实现的复杂函数以及多元函数的拟合。在工程和研究中偶尔会遇到要用一个非常复杂的数学公式来拟合实验测量数据,对这些复杂的数学公式拟合时,采用常见的拟合方法往往会失败,或者得不到足够精确的结果。本文以笔者多…

AVL树:高度平衡的二叉搜索树

AVL树 AVL树和BST树的联系   答:BST树(二叉排序树)当节点的数据key有序时是一棵单支树,查找时效率直接降低到O(N)而不是树高,为了使树尽量两边均匀,设计出了AVL树,AVL树的左右高度差不超过1。…