6.1.11维数组的定义 6.1.21维数组元素的引用 6.1.31维数组元素的初始化 6.1.41维数组应用举例

1.下列各数都是对真值进行四舍五入后得到的近似值试分别写出它们的绝对误差限,相对误差限和有效数字的位数: (1)x=0.04 (2)x2=0.4135 (3)x3=57.0 (4)x=60000

一、 Seidel迭代计算公式 使用简单迭代法求x(m+,在由第i个方程计算xm+时,x+,x2+,…x+ ,i-1 已经算出,但仍用的是x{m,x2,…,x如果在简单迭代法中,立即用 xm+,x,…,x代替xm,x2,,x,不仅可以减少一组存储单元, 而且还有可能提高收敛速度这就是赛德尔迭代 赛德尔迭代法的迭代公式为

基本要求 1、熟练掌握向量和矩阵范数的定义及其性质; 2、掌握条件数的定义,并能用条件数估计线性方程组接解的误差和病态特征;

基本要求 1、熟悉特征值和特征向量的定义; 2、熟悉幂法求主特征值的计算过程; 3、了解原点平移法的思想; 4、了解逆幂法的思路

一、幂法分析 幂法是用来计算实方阵的按模最大的特征值及相应特征向量的一种迭代法设n阶实方阵A有n个线性无关的特征向量

迭代法的基本思想: 对给定方程f(x)=0,将它转换成等价的形式x=(x)给定初值x,构造迭代序列xk+1=9(x)k=1,2,…,如果迭代收敛

一、消元过程 对线性方程组Ax=b如果det(A)≠0对其增广矩阵施行行初等变换:

定义1设x为准确值,x为x的一个近似值,称 E(x\)=x'-x 为近似值x的绝对误差,简称误差,可简记为E. 定义2:E(x)x-x(x)数值(x)称为x的 绝对误差限或误差限,简记为ε

1、使学生理解 Gauss消去法的原理及实现条件; 2、掌握用 Gauss消去法和列主元消去法消去过程计算公式和回代过程计算公式;