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文檔簡(jiǎn)介
1、精選優(yōu)質(zhì)文檔-傾情為你奉上 一、單項(xiàng)選擇題(每小題3分,共15分)1. 3.142和3.141分別作為的近似數(shù)具有( )和( )位有效數(shù)字. A4和3 B3和2 C3和4 D4和42. 已知求積公式,則( )A B
2、160; C D3. 通過(guò)點(diǎn)的拉格朗日插值基函數(shù)滿足( ) A0, B 0, C1, D 1,4. 設(shè)求方程的根的牛頓法收斂,則它具有( )斂速。 A超線性
3、; B平方 C線性 D三次5. 用列主元消元法解線性方程組 作第一次消元后得到的第3個(gè)方程( ). A
4、0; B C D 1.A2.D3.D4.C5.B得 分評(píng)卷人 二、填空題(每小題3分,共15分)1. 設(shè), 則 ,
5、160;.2. 一階均差 3. 已知時(shí),科茨系數(shù),那么 4. 因?yàn)榉匠淘趨^(qū)間上滿足 &
6、#160; ,所以在區(qū)間內(nèi)有根。5. 取步長(zhǎng),用歐拉法解初值問(wèn)題的計(jì)算公式 . 1. 9和 2. 3.
7、60; 4. 5. 得 分評(píng)卷人 三、計(jì)算題(每題15分,共60分)1. 已知函數(shù)的一組數(shù)據(jù):求分段線性插值函數(shù),并計(jì)算的近似值. 1. 解 , ,所以分段線性插值函數(shù)為
8、; 2. 已知線性方程組(1) 寫出雅可比迭代公式、高斯塞德?tīng)柕剑唬?)
9、60; 對(duì)于初始值,應(yīng)用雅可比迭代公式、高斯塞德?tīng)柕椒謩e計(jì)算(保留小數(shù)點(diǎn)后五位數(shù)字). 1.解 原方程組同解變形為雅可比迭代公式為高斯塞德?tīng)柕ü?#160;用雅可比迭代公式得用高斯塞德?tīng)柕降?. 用牛頓法求方程在之間的近似根(1)請(qǐng)指出為什么初值應(yīng)取2?(2)請(qǐng)用牛頓法求出近似根,精確到0.0001. 3. 解 , ,故取作初始值迭代公式為, , 方程的根 4. 寫出梯形公式和辛卜生公式,并用來(lái)分別計(jì)算積分.
10、4 解 梯形公式 應(yīng)用梯形公式得 &
11、#160; 辛卜生公式為 應(yīng)用辛卜生公式得 &
12、#160; 得 分評(píng)卷人 四、證明題(本題10分)確定下列求積公式中的待定系數(shù),并證明確定后的求積公式具有
13、3次代數(shù)精確度 證明:求積公式中含有三個(gè)待定系數(shù),即,將分別代入求積公式,并令其左右相等,得 得,。所求公式至少有兩次代數(shù)精確度。 又
14、由于 故具有三次代數(shù)精確度。 一、
15、160; 填空(共20分,每題2分)1. 設(shè) ,取5位有效數(shù)字,則所得的近似值x= .2.設(shè)一階差商 , 則二階差商 3. 設(shè), 則 , 。4求方程 的近似根,用迭代公式 ,取初始值 , 那么 5解初始值問(wèn)題 近似解的梯形公式是 6、 ,則A的譜半徑
16、0; 。 7、設(shè) ,則 和 。 &
17、#160; 8、若線性代數(shù)方程組AX=b 的系數(shù)矩陣A為嚴(yán)格對(duì)角占優(yōu)陣,則雅可比迭代和高斯-塞德?tīng)柕?#160; 。9、解常微分方程初值問(wèn)題的歐拉(Euler)方法的局部截?cái)嗾`差為 。10、為了使計(jì)算的乘除法運(yùn)算次數(shù)盡量的少,應(yīng)將表達(dá)式改寫成 &
18、#160; 。 1、2.31502、3、6 和 4、1.55、6、7、 8、 收斂 9、10、二、計(jì)算題 (共75 分,每題15分)1設(shè) (1)試求 在 上的三次Hermite插值多項(xiàng)式使?jié)M足 以升冪形式給出。(2)寫出余項(xiàng) 的表達(dá)式 1、(1)
19、60; (2) 2已知 的 滿足 ,試問(wèn)如何利用 構(gòu)造一個(gè)收斂的簡(jiǎn)單迭代函數(shù) ,使 0,1收斂? 2、由 ,可得 , 3 試確定常數(shù)A,B,C和 a,使得數(shù)值積分公式有盡可能高的代數(shù)精度。試問(wèn)所得的數(shù)值積分公式代數(shù)精度是多少?它是否為Gauss型的? 3、 ,該數(shù)值求積公式具有5次代數(shù)精確度,它是Gauss型的 4 推導(dǎo)常微分方程的初值問(wèn)題 的數(shù)值解公式: (提示: 利用Simpson求積公式。) 4、 數(shù)值積分方法構(gòu)造該數(shù)值解
20、公式:對(duì)方程 在區(qū)間 上積分,得,記步長(zhǎng)為h, 對(duì)積分 用Simpson求積公式得 所以得數(shù)值解公式: 5 利用矩陣的LU分解法解方程 組 5、解:三、證明題 (5分)1設(shè) ,證明解 的Newton迭代公式是線性收斂的。 1、一、填空題(20分)(1).設(shè)是真值的近似值,則有 位有效數(shù)字。(2). 對(duì), 差商(
21、 )。(3). 設(shè), 則 。(4).牛頓柯特斯求積公式的系數(shù)和 。 (1)3 (2)1 (3)7
22、 (4)1二、計(jì)算題1).(15分)用二次拉格朗日插值多項(xiàng)式的值。插值節(jié)點(diǎn)和相應(yīng)的函數(shù)值是(0,0),(0.30,0.2955),(0.40,0.3894)。 1)2).(15分)用二分法求方程區(qū)間內(nèi)的一個(gè)根,誤差限。 2) 3).(15分)用高斯-塞德?tīng)柗椒ń夥匠探M ,取,迭代三次(要求按五位有效數(shù)字計(jì)算).。 3)迭代公式 4).(15分)求系數(shù)。 4)5). (10分)對(duì)方程組 試建立一種收斂的Seidel迭代公式,說(shuō)明理由 5) 解:調(diào)整方程組的位置,使系數(shù)矩陣嚴(yán)格對(duì)角占優(yōu) 故對(duì)應(yīng)的高斯塞德?tīng)柕ㄊ諗?迭代格式為取,經(jīng)7步迭代可得:. 三
23、、簡(jiǎn)答題1)(5分)在你學(xué)過(guò)的線性方程組的解法中, 你最喜歡那一種方法,為什么?2)(5分)先敘述Gauss求積公式, 再闡述為什么要引入它。一、填空題(20分)1. 若a=2.42315是2.42247的近似值,則a有( )位有效數(shù)字.2. 是以為插值節(jié)點(diǎn)的Lagrange插值基函數(shù),則 ( ).3. 設(shè)f (x)可微,則求方程的牛頓迭代格式是(
24、; ).4. 迭代公式收斂的充要條件是 。5. 解線性方程組Ax=b (其中A非奇異,b不為0) 的迭代格式中的B稱為( ). 給定方程組,解此方程組的雅可比迭代格式為(
25、0; )。132.3.4. 5.迭代矩陣, 得 分評(píng)卷人 二、判斷題(共10分)1. 若,則在內(nèi)一定有根。 ( )2.
26、160; 區(qū)間a,b上的三次樣條函數(shù)是一個(gè)次數(shù)不超過(guò)三次的多項(xiàng)式。 ( )3. 若方陣A的譜半徑,則解方程組Ax=b 的Jacobi迭代法收斂。 ( )4.
27、 若f (x)與g (x) 都是n次多項(xiàng)式,且在n+1個(gè)互異點(diǎn)上,則 。 (
28、0; )5. 用近似表示產(chǎn)生舍入誤差。 ( ) 1.× 2.× 3.× 4. 5.×得 分評(píng)卷人 三、計(jì)
29、算題(70分)1. (10分)已知f (0)1,f (3)2.4,f (4)5.2,求過(guò)這三點(diǎn)的二次插值基函數(shù)l1(x)=( ),=( ), 插值多項(xiàng)式P2(x)=( &
30、#160; ), 用三點(diǎn)式求得( ). 12. (15分) 已知一元方程。1)求方程的一個(gè)含正根的區(qū)間;2)給出在有根區(qū)間收斂的簡(jiǎn)單迭代法公式(判斷收斂性);3)給出在有根區(qū)間的Newton迭代法公式。 2.(1)(2)(3)3. (15分)確定求積公式 的待定參數(shù),使其代數(shù)精度盡量高,并確定其代數(shù)
31、精度. 4. (15分)設(shè)初值問(wèn)題 . (1) 寫出用Euler方法、步長(zhǎng)h=0.1解上述初值問(wèn)題數(shù)值解的公式;(2) 寫出用改進(jìn)的Euler法(梯形法)、步長(zhǎng)h=0.2解上述初值問(wèn)題數(shù)值解的公式,并求解,保留兩位小數(shù)。 4. 5. (15分)取節(jié)點(diǎn),求函數(shù)在區(qū)間上的二次插值多項(xiàng)式,并估計(jì)誤差。 5 =1+2( &
32、#160; , 一、填空題( 每題4分,共20分)1、數(shù)值計(jì)算中主要研究的誤差有 和
33、; 。2、設(shè)是n次拉格朗日插值多項(xiàng)式的插值基函數(shù),則 ; 。3、設(shè)是區(qū)間上的一組n次插值基函數(shù)。則插值型求積公式的代數(shù)精度為 ;插值型求積公式中求積系數(shù) &
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