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文檔簡介
1、數(shù)值計算方法(一)實驗指導書一、 基本情況·課程名稱:數(shù)值計算方法(一)· 課程編號:01024002, 01025002, 01825059, 01826059· 課程學時:授課 50學時, 上機實驗 20學時· 適用專業(yè):信息與計算科學、數(shù)學與應用數(shù)學、數(shù)學物理力學綜合班等理科本科生· 使用教材:數(shù)值計算方法(一) 上海大學數(shù)學系編· 數(shù)值實驗:1)Lagrange插值多項式2)Newton差商插值法 3)Aitken逐次線性插值法 4)等距節(jié)點情況下的Newton差分插值法 5)兩點三次Hermite插值法6)Lagrange插
2、值余項的極小化法求近似最佳一致逼近多項式 7)Newton-cotes型求積公式8)Romberg算法9)Gauss型求積公式10)Remes算法(機動)· 實驗環(huán)境:裝有FORTRAN 4.0以上系統(tǒng)或C語言系統(tǒng)的微型計算機· 實驗要求: 在上機實驗時完成相應實驗的算法的程序編制,并上機運行,學會應用這些算法于實際問題,以便對算法有更進一步的認識和理解??疾旌腕w會數(shù)值計算中出現(xiàn)的一些問題和現(xiàn)象: 誤差的估計,算法的穩(wěn)定性、收斂性、收斂速度以及迭代初值對收斂的影響等。二、實驗內(nèi)容(一)實驗一:Lagrange插值多項式1、 目的:學會Lagrange插值算法,并應用算法于實
3、際問題;觀察Lagrange插值的龍格現(xiàn)象。2、 例題:1)取正弦函數(shù); 2)取函數(shù) 3、 要求:要求用鍵盤輸入,程序具有通用性.1)以0.32,0.34,0.36為節(jié)點,分別用線性插值和拋物插值求正弦函數(shù) 在0.3367處的近似值;線性插值場合,比較內(nèi)插與外插.2)分別取節(jié)點數(shù) 的等距節(jié)點為插值點,構造 出 ,并畫出其圖形,與 的圖形比較; 觀察在 附近的現(xiàn)象,寫出分析結果。4、公式:Lagrange插值多項式:,其中 (二)實驗二:Newton差商插值法1、目的:學會Newton差商插值法,并應用算法于實際問題.2、例題:取函數(shù) 3、要求:已知用Newton差商插值法求4次Newton差商
4、插值多項式在2.15處的值,以此作為函數(shù)值的近似值 4、公式:Newton差商插值多項式: 其中、依次為一 階、二階、階差商.(三)實驗三:Aitken逐次線性插值法1、目的:學會Aitken逐次線性插值法,并應用算法于實際問題.2、例題:取雙曲正弦函數(shù) .3、要求:已知用Aitken逐次線性插值法求在0.23處的具有六位正確的有效數(shù)字的近似值 ,要求一旦達到指定的精度,計算便自動結束.4、 公式:Aitken逐次線性插值公式: 而(四)實驗四:等距節(jié)點情況下的Newton差分插值法1、目的:學會等距節(jié)點情況下的Newton差分插值法,特別是Newton前插公式.并應用該算法于實際問題.2、例
5、題:取函數(shù) 1、 要求:已知用Newton前插公式求的近似值 .4、公式:Newton前插公式: 其中 而、依次為函數(shù)在處以為步長的一階、二階、階向前差分.(五)實驗五:兩點三次Hermite插值法1、目的:學會兩點三次Hermite插值法,并應用該算法于實際問題.2、例題:取函數(shù)3、要求:已知用兩點三次Hermite插值公式求在2.45處的近似值 .4、公式:兩點三次Hermite插值公式:(六)實驗六:Lagrange插值余項的極小化法求近似最佳一致逼近多項式1、目的:學會用Lagrange插值余項的極小化法求近似最佳一致逼近多項式(即用次Tchebycheff多項式的零點為插值節(jié)點構作L
6、agrange插值多項式),并應用該算法于實際問題.2、例題:取函數(shù)3、要求:取,以 為節(jié)點, 構作Lagrange插值多項式,這就是函數(shù)的4次近似最佳一致逼近多項式.取等,插值來檢驗逼近效果.4、公式:同Lagrange插值法.(七)實驗七:Newton-cotes型求積公式1、目的:學會Newton-cotes型求積公式,并應用該算法于實際問題.2、例題:取定積分3、要求:選擇等分數(shù),用復化Simpson求積公式求上述定積分的誤差不超過的近似值,已知定積分的準確值為-12.0703463162、 公式:復化Simpson求積公式:其中 ,(八)實驗八:Romberg算法1、目的:學會數(shù)值求
7、積的Romberg算法,并應用該算法于實際問題.2、例題:求定積分 3、要求:要求程序不斷加密對積分區(qū)間的等分,自動地控制Romberg算法中的加速收斂過程,直到定積分近似值的誤差不超過為止,輸出求得的 定積分近似值.4、公式:數(shù)值求積的Romberg算法公式: 梯形求積公式: 復化梯形求積的遞推化公式:加速收斂公式: 其中為定積分近似值,決定著Newton-cotes求積公式的階數(shù),例如為一階Newton-cotes求積公式(即梯形求積公式),一般地,是階Newton-cotes求積公式的計算結果;決定著等分數(shù),是在等分情況下的階復化Newton-cotes求積公式的計算結果,例如意為不復化
8、,對于梯形求積來說已經(jīng)是復化的了.(九)實驗九:Gauss型求積公式1、目的:學會Gauss型求積公式,并應用該算法于實際問題.2、例題:取定積分3、要求:把Gauss點的表格存入計算機,以Gauss-Legendre求積公式作為本實驗的例子,要求程序可以跟據(jù)不同的階數(shù),自動地用階Gauss-Legendre求積公式計算上述定積分的近似值.體會Gauss型求積公式是具有盡可能高的代數(shù)精度的數(shù)值求積公式.4、公式:Gauss-Legendre求積公式:其中是Gauss點,它們是次Legendre正交多項式的零點,求積系數(shù)可如下求得:其中為次Legendre正交多項式.(十)實驗十:Remes算法(機動)1、目的:學會用Remes算法求近似最佳一致逼近多項式,并應用該算法于實際問題.2、例題:取函數(shù)3、要求:用Remes算法求在上的二次近似最佳一致逼近多項式.取初始近似偏差點為使三次Tchebycheff多項式輪流達到和的點,即 要求迭代進行到為止,其中 而是步近似最佳一致逼近多項式.4、公式:第1步:選取初始近似偏差點第2步:將近似偏差點代入線性方程組,求解4個未知數(shù),即近似最佳一致逼近多項式的3個系數(shù)和近似最小偏差(注意:中包含因子,可能為負).第3步:利用第2步的結果,對近似偏差點作修正,新的近似偏差點使
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