大概是由于以前人们使用计算工具非常落后,所以计算量较小的计算方法更受欢迎 解线性方程组的约当消去法的计算量比高斯消去法稍大一些,这对于我们现在使用的计算机来说,完全算 不了什么 约当消去法算法更简单,编程的方式更灵活,还可用来求解有无数组解的线性方程组,还可用来求矩阵的逆。所以约当消去法的价值超过了高斯消去法。 高斯消去法的回顾 高斯消去法的的关键是把线性方程组化为上三角形线性方程组,也就是利用akk不为零来消去

线性方程组求解代码汇编 问题:求Ax=b的解,A是M阶可逆方阵; 约定:算法中用到的是M×N增广矩阵,N=M+1; 变量:i,j,k等为整型变量,x,y,z为实型变 1.把任意M阶线性方程组化为上三角形方程 组的C语言代码:

设fx)是定义在闭区间[ab]上的连续函数,如果x∈[ab]使 得f(x)=0则称x是fx)的一个零点 从几何图形看,函数f(x)的零点就是曲线y=f(x)与x轴的交 点。这个事实对我们求数值解很有启发作用 提示:函数f)的零点其实也就是(非线性)方程fx)=0的 解,所以求函数的零点问题也就是非线性方程求解的问题。 结论:由高等数学中的界值定理可知,若fa)f(b)<0,方程 f(x)=0在[ab内一定有解 求函数零点的方法有对分法,牛顿法和不动点算法

利用微分估算误差限举例 例:设某机器上一个圆形的铁片零件的搬进的设计要 求为 r=100±05mm 试求这个园形铁片的面积的绝对误差限和相对误差 限 解:由S=πr2得: Ids=2T dr =2TT 100 0.5=314 mm T·r dIn(s)= dr=1/100 S· 答:(略)

根据有效数字估算相对误差限举例 例:设x=3451230 0.123456×09 Z=34567×10 分别求出xy的绝对误差和相对误差(限)

1.设X=1234560,试求X的相对误差。 2.用计算器计算

利用数学方法解决实际问题通常包括:分析实际问题,建立数学模型,开发求解的算法,编写求解程序,以及运行程序并得到近似结果这五个步骤。其中前面两步为建模,后面三步为模型求解。 计算方法所面对的正是\模型求解\,或者说求模型的数值解。因此我们不能把“计算方法理解为“计算“的\方法\,而应理 解为利用计算工具求解复杂数学问题的方法论和基本方法

以后每讲完一章,就给大家送一个小礼包,内容为: 1本章的内容提要或教学大纲 2.课堂上演示的例程的源代码,供大家举一反三之用,也附带给大家一些编程技巧; 3.课外作业及其相应的提示,总的要求是各人的题目都不尽相同,要求用计算器做,并按一定的表格写出中间结果; 4.我们推荐两本教材,我校数学编写的计算方法和崔国华编写的计算方法,由于上课的体系和教材的体系不完全一致,所以也同步给出阅读提示

实际工程技术、生产、科研上会出现大量的微分方程问题很难得到其解析解,有的甚至无法用解析表达式来表示, 因此只能依赖于数值方法去获得微分方程的数值解

2.5 Hermite插值 插值方法 NewtonLagrange与插值的不足 y=f(x),其 NewtonLagrange与插值多项式Pn(x)与Nn(x) 满足插值条件:P(xi)=nn(xi)=f(x)i=0,12.n Newton与 Lagrange插值多项式与y=f(x)在插值节点上有相同 的函数值“过点” 但在插值节点上y=f(x)与y=Pn(x)一般不”相切”, f(xi)≠n(x)光滑性较差 Hermite插值:求与y=f(x)在插值节点X1.n上具有相同函数 值及导数值(甚至高阶导数值)的插值多项式