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1、第一章:數(shù)值分析與科學(xué)計(jì)算引論截?cái)嗾`差:近似解與精確解之間的誤差.?=?-?近似值的誤差(為準(zhǔn)確值)近似值的誤差限0|?-?<?近似值相對(duì)誤差?(猊小時(shí)約等)d?=西分近似值相對(duì)誤差限?:c?=囪函數(shù)值的誤差限?(?(?):?(?(?)|?(?夕)|?(?夕)近似值?=±(?,?x10?有n位有效數(shù)字:1?=1x10?-?+12?=?v1畫.2?X10-?+1第二章:插值法1 .多項(xiàng)式插值其中:2 .拉格朗日插值?次插值基函數(shù):?=?+?+?+?=?0,1,?,?+?+?+?=?+?+?+?=?+?+?+?=?4x)=E?闕=匯?而?=0?=0('>?電+1(?)
2、?)?+1(?豺?(?=,?=0,1,?,?(?-?)?(?-?-1)(?-?+1)?(?-?3(?丁?)?(?%-?-)(?)?-?+1)?(?-?>引入記號(hào):?3?+1(?=(?-?)(?-?)?(?-?冽余項(xiàng):3 .牛頓插值多項(xiàng)式:?=?-?%=?+1)(?(?+1)!?%+1(?,?至(?)?(?=?)+?,?(?)+?+?,?,?,?田(0?)?(?-?-1)?階均差把中間去掉,分別填在左邊和右邊?,?,?,?-1,?|=?,?,?2-1,?q-?,?,?,?-1?-?余項(xiàng):?(?=?,?,?,?m?+1(?4 .牛頓前插公式令?=?+?計(jì)算點(diǎn)值,不是多項(xiàng)式?(?1)2?,+?
3、=?+?2!?2?+?(?1)?(?1)+?!?階差分:?-1?-?-1?余項(xiàng):?二?1)?(?+1(?+1)!?+"(?,?至(?),?)5 .泰勒插值多項(xiàng)式:?(?=?)+?(?)(?)+?+?(?)?!(?-?)?階重節(jié)點(diǎn)的均差:?,?,?,?=?(?)?,?,?(?)(?)+?)(?)(?-?)6 .埃爾米特三次插值:?=?)+?,?(?)+其中,A的標(biāo)定為:?(?)=?(?)7 .分段線性插值:就=?+1?-?-?+1?仍+?+1-?多?仍+1第三章:函數(shù)逼近與快速傅里葉變換?=匯?=02.范數(shù):ML=m強(qiáng)!例?緲器?)?I?1i=E|?|?(?)?=i?i1?12=(三為
4、2?=i?i?(?(?)?)?3 .帶權(quán)內(nèi)積和帶權(quán)正交:?(?=匯(x?x?x?(?(?)?)?=0?(?,?)=/p(x)?=0?4 .最正確逼近的分類(范數(shù)的不同、是否離散):最優(yōu)一致(8-范數(shù))逼近多項(xiàng)式(?):II?-?3(?)L=minI?-?(?)L?6湖''''最正確平方(2-范數(shù))逼近多項(xiàng)式(?):I?-?外?)帳=mn?-?(?)2最小二乘擬合(離散點(diǎn))人?):?12=minI?-?/?1122?e25 .正交多項(xiàng)式遞推關(guān)系:6 .勒讓德多項(xiàng)式:正交性:奇偶性:遞推關(guān)系:?P?+i(?=(?我-?3?-i(?(?=i,?i(?=0一?於id?)
5、(?)?(?,?%?)'"(?:?,?刎?)(?-i(?,?)?-i(?)i0,?%?)?(?)?2-i2?+i?(-?)=(-i)?既)?w?=?7.切比雪夫多項(xiàng)式:遞推關(guān)系:正交性:?%?在-1(?+1)?+1(?=(2?+1)?-?2i(?)?»+1(=2?-?-i(?1?刑?)照(?)?=-1Vl-?.1上有升零點(diǎn):?=?私+1?在?上有?+1個(gè)零點(diǎn):?二?,/cos?5bs?2cos2?1?=2?最優(yōu)一致逼近2?+1?+C0S2(?+1)?+2?=,?,?1,?,?w?W0?=0?,?=0,1,?,?首項(xiàng)?鈉系數(shù):2?-18.最正確平方逼近:I?-?(?)
6、112=min?(?)?息?-?(?)2=?m?vjp(x)?-?x)2?法方程:?匯(?=(?>?=0正交函數(shù)族的最正確平方逼近:9.最小二乘法:情12=?m?n)?I;?(x?S(x?)?-?帝?=0法方程:?2(?=(?=0正交多項(xiàng)式的最小二乘擬合第四章數(shù)值積分與數(shù)值微分1 .求積公式具有欲代數(shù)精度?求積公式(多項(xiàng)式與函數(shù)值乘積的和),對(duì)于次數(shù)不超過(guò)硝多項(xiàng)式成立,?+1不成立?(?)?E?(?)?=02 .插值型求積公式?=?/?)?匯?倒)(=匯(?)?=0-?=/?-?;?)?;?)?/?=0?+1)(?(?+1)!?+1(?)?3 .求積公式代數(shù)精度為?時(shí)的余項(xiàng)?=?-?E?
7、因=?=01r(?+1)!?/?+1?匯?+1?=04 .牛頓-柯特斯公式:將?我IJ分為舞份構(gòu)造出插值型求積公式?解=(?-?)匯?)?(?)?=05 .梯形公式:當(dāng)n=1時(shí),?1)?-?(?212(?2?(?)?-?=2?+?(?)?(?=-6 .辛普森公式:當(dāng)n=2時(shí),?2)=6,?=4,?2)=67 .復(fù)合求積公式:?=?!?+4?+-?+?(?)?«?=-62?-?,?=?+?+1/2=?+2復(fù)合梯形公式:T?=2?+復(fù)合辛普森公式:S?=6附+?2?,180-()4?4)(?)?-12匯?(?+?(?)?«?=-?-?2?(?)12?=1?-14二?(?+1/2
8、)+?=0?-12匯?(?+?(?)?%?=-?(-)4?4)(?)1802?=18 .高斯求積公式(求待定參數(shù)?W?:(1)求高斯點(diǎn)(?):令3?+1(?=(?-?)(?-?)?(?-?)與任何次數(shù)不超過(guò)酌多項(xiàng)式?(?辨?_一權(quán)?(?*父,即那么J?(?)?+1(?(?)?0,由?+1個(gè)萬(wàn)程求出局斯點(diǎn)?,?求待定參數(shù)?6?(?)?(?)即限?=0?史?(?)?(?也為次數(shù)不超過(guò)的多項(xiàng)式.9 .高斯-勒讓德求積公式:取權(quán)函數(shù)為?=1的勒讓德多項(xiàng)式?+1(?兩零點(diǎn)即為求積公式的高斯點(diǎn).12?+110 .高斯-切比雪夫求積公式:取權(quán)函數(shù)為?=/鈣的切比雪夫多項(xiàng)式的零點(diǎn)?=cos去?;2?卿為求積公
9、式的高斯點(diǎn).第五章解線性方程組的直接方法1.矩陣的附屬范數(shù):?I?lloo=1max,?|?!?行元素絕對(duì)值之和中最大的)?=1?|?11=maxE|?4列元素絕對(duì)值之和中最大的)1w?w?=1I?12=V?)2.條件數(shù):?(A)I?1ILl?8?外?/?)?|?)|?2(A)aA行I當(dāng)?=?,?(A)-?)|?仰?)|第六章解線性方程組的迭代法1.迭代法:?=?(?-?=?=?-?+1)=?)+?2.迭代法收斂:lim?-8?夕?)存在.?<1,譜半徑?=ma?J?,、m103.迭代法收斂的充分必要條件:4 .漸進(jìn)收斂速度:=-ln?,迭代次數(shù)估計(jì):?>?()5 .雅可比迭代法:
10、?=?=?-(?+?)=?-?(?-?=?=?6.高斯-塞德爾迭代法:?,?+1)=?)+?=?=(?-?)-?=?-?(?-?=?=?-?夕?+D=?")+?-塞德爾迭代法均收斂.7 .嚴(yán)格對(duì)角占優(yōu)矩陣:此矩陣為非奇異矩陣,其雅可比迭代法與高斯?I?1?>.|?b?=1?w?8 .弱對(duì)角占優(yōu)矩陣:假設(shè)此矩陣也為不可約矩陣,那么其雅可比迭代法與高斯-塞德爾迭代法均收斂.?I?|?I?=1?豐其中,可約矩陣:n階矩陣A有如下型式,否那么為不可約矩陣.?/?!(?1?2)(?2)9 .超松弛迭代法:為高斯-塞德爾迭代法的一種修正.?=(?-?)-?=(-?-?)-(-?+?-?)?
11、=(?-?)?=(?+?-?)(?-?=?=?-?=?=(?-?)/?+,?)?)=(?-?1(1-?+?)?=?產(chǎn)?=?7?-?1?+1)=?夕?)+?10 .最速下降法:是對(duì)稱正定矩陣?=?+1)=?+?能?)使下式最小:/CC八/cc、/cc、/cc、/cc、/cc、?/cc、/CC、?(?%?+1)=?(?(?)+?")=?(?/)+?(?)-?,?)+(?(?),?)那么:?(?(?-?)(?)?(?)-0?2_()_(')?'?'-(?)一(?)夕?),/其中:?)=-?(?)=-(?(?-?)=?夕?)故而:?+1)=?+?初1?)11.共輾梯度
12、法:(1)令7?0)=?計(jì)算?=-(?*-?),取伊)=?.)對(duì)?=0,1,?,計(jì)算(3)?+)=?+?)(?),?)?3?=(?),?夕?+1)=?夕?)-?+)=?+1)+?(?+1)?夕?+1)?=(?),?)假設(shè)?)=0或(?夕?,?)=0,計(jì)算停止.第七章非線性方程與方程組的數(shù)值解法1二分法:1)計(jì)算?(?京有根區(qū)間?的端值?(?)?(?)2計(jì)算區(qū)間中點(diǎn)值?+?3判斷?:個(gè)-)=?+?),、?+?0或者?6)(?)<02 .不動(dòng)點(diǎn)迭代法:?=0?=?7?=?+?+1=?3 .不動(dòng)點(diǎn)迭代法收斂:lim?=?-84 .?(?平?上存在不動(dòng)點(diǎn)2?(壓縮映射)|?-?(?尸?<1
13、5 .不動(dòng)點(diǎn)迭代法收斂性:滿足上條,那么不動(dòng)點(diǎn)迭代法收斂,誤差為:?I?-?lw?-?|6 .局部收斂:存在?的某個(gè)鄰域內(nèi)的任意的,迭代法產(chǎn)生的序列收斂到.7 .不動(dòng)點(diǎn)迭代法局部收斂:其中7?1為?(?的不動(dòng)點(diǎn),(?庇?鄰域連續(xù).I?(?)|<18 .P階收斂:當(dāng)k-8時(shí),迭代誤差?=?-?,滿足繆一W09 .牛頓(座根)法:?+1=?-?(?),?+1=?-10 .簡(jiǎn)化的牛頓法:?+1=?-?(銅?(?)11 .牛頓下山法:?+1=?-入行"o,1'?從入=1開始試算,之后逐次減半,直到滿足下降條件:|?(?+1)|<|?(?|為止.12 .弦截法:?私+1=?
14、-?-1)?)-5?(?-?-1).第八章矩陣特征值計(jì)算1 .格什戈林圓盤:以?前圓心,以效半徑的所有圓盤?=匯|?小?0?=?|?師?<解?C?=1?大2 .?勺每個(gè)特征值必屬于某個(gè)圓盤之中:|入-?只?3 .?有葉圓盤組成一個(gè)連通的并集藥和余下?個(gè)圓盤是別離的,那么的恰包含?個(gè)特征值.4 .哥法:設(shè)?勺特征值滿足條件:|?|>|?|刁?|>?|?|任取非零向量?3,構(gòu)造向量序列,=?=?,?,?+1=?聲+1?8?假設(shè):?=?+?+?+?初豐0那么:?OO?3?=?1?+?就+?+?粉?=?+匯?3?司?"?=?1(?+i)?lim?=?-8(?初15 .收斂速
15、度:?=|?|6 .哥法改良:?)=?w?.?=?加-1,?2?=不,?=?詢3?lim?=一?叫,?=?7 .加速方法原點(diǎn)平移法:構(gòu)造矩陣應(yīng)用哥法使在計(jì)算其主特征值的過(guò)程中得到加速.?=?-?2另1,可得:?=?,?=?孩?,那么?=1,那么可推導(dǎo)出:?-?=1承"5?<8 .假設(shè)?=1,稱矩陣?;?=?2?1為初等反射矩陣10 .設(shè)為兩個(gè)不等的難向量,口2=U?b,令二?(?2?夕?=?11 .豪斯霍爾德約化定理:I?2=I?12?b=sgn(?)I?2?=-(T?+(T?=-l?+b?2口12CC?1C?=?2?夕?=?2-=?1?西?=-|?|2=b(+?)1?片2212 .吉文斯變換:?=v?+?,cos?=?rz,sin?=i,(?-cos?sin?sin?cos?12 .矩陣的QR分解:1設(shè)毒奇異,那么存在正交矩陣使?其中效上三角矩陣.2設(shè)徘奇異,那么存在正交矩陣芍上三角矩陣使?=?當(dāng)寸角元素為正分解唯一.13 .豪斯霍爾德約化矩陣為上海森伯格矩陣:?7-2?7-2=?2計(jì)算對(duì)稱三對(duì)角矩陣的全部特征值.14 .?法:1計(jì)算上海森伯格矩陣的全部特征
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