本章重点介绍求解非线性方程f(x)=0的几种常见和有 效的数值方法,同时也对非线性方程组 f,(x,x2xn)=0(i=1,2,n 求解,简单介绍一些最基本的解法无论在理论上还是在 实际应用中这些数值解法都是对经典的解析方法的突 破性开拓和补充,许多问题的求解,在解析方法无能为力 时,数值方法则可以借助于计算机出色完成

第1节 数值分析的基本概念 第2节 数值积分法 第3节 通用仿真程序的基本结构 第4节 仿真精度与稳定性 第5节 稳定性与仿真步长 第6节 数值积分法的选择与计算步长控制 第7节 发电机转子运动方程的数值解法

1.1数学问题计算机求解概述 一、数学问题求解 1 手工推导(只解决部分问题) 2 借助计算机 用数值分析技术,从底层编写起采用成形的数值分析算法、数值软件包与手工编程相结合的求解方法

因为数值的精度受每次操作所保留的数位的限制,所以数值的任何运算都会引入舍入误 差,重复的多次数值运算会造成累积误差。而对符号表达式的运算是非常准确的,因为它们不 需要进行数值运算,所以无舍入误差。对符号运算结果用函数eval或 numeric,仅在结果转换 时会引入舍入误差

《高等数值分析（高性能计算/并行计算）》课程教学资源（参考资料）OpenMP Application Programming Interface Examples Version 4.0.2

设矩阵A∈Rn,如果存在数入∈C及非零向量x∈C满足方程 Ax∈x,则称λ为矩阵A的一个特征值,称为矩阵A的相应于特 征值λ的特征向量。为简单起见,下称,x为矩阵A的一特征对。 特征值的计算,直接从特征方程()=det-A)=0出发会遇到很 大困难,当n稍大一些,行列式展开本身就很不容易,随后是高次代数 方程求解。因此,矩阵特征值的求解,主要是数值解法

综合前几节的内容我们知道 梯形公式,Simpson公式, Cotes公式的代数精度分别为 1次,3次和5次 复合梯形、复合 Simpson、复合 Cotes公式的收敛阶分别为 2阶、4阶和6阶 无论从代数精度还是收敛速度,复合梯形公式都是较差的 有没有办法改善梯形公式呢?

4.1 Lagrange插值法 4.2 Newton插值法

略去余式R[f],由定理5.1.2知,它如果是插值型求积公式,则至少有n次代数精度

2.1 贝齐尔曲线 2.2 B样条函数 2.3 B样条曲线 2.4 自由曲线设计