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文檔簡介

1、精選優質文檔-傾情為你奉上計算方法練習題一1、 填空題1的近似值3.1428,準確數位是()。 2滿足的插值余項()。 3設為勒讓德多項式,則( )。 4乘冪法是求實方陣( )特征值與特征向量的迭代法。5歐拉法的絕對穩定實區間是( )。6具有3位有效數字的近似值是( )。 7用辛卜生公式計算積分( )。 8設第列主元為,則( )。 9已知,則( )。10 已知迭代法: 收斂,則滿足條件( )。2、 單選題1已知近似數的誤差限,則( )。A 2設,則()。3設,則化為對角陣的平面旋轉() 4若雙點弦法收斂,則雙點弦法具有()斂速線性超線性平方三次5改進歐拉法的局部截斷誤差階是().A 6近似數的

2、誤差限是( )。7矩陣滿足( ),則存在三角分解A=LR。A 8已知,則()。 9設為勒讓德多項式,則( )。3、 計算題1求矛盾方程組:的最小二乘解。 2用的復化梯形公式計算積分,并估計誤差。 3用列主元消元法解方程組:。 4用雅可比迭代法解方程組:(求出)。 5用切線法求最小正根(求出)。6已知數表: -20求拋物插值多項式,并求近似值。7已知數表: . 求最小二乘一次式。8已知求積公式:。求,使其具有盡可能高代數精度,并指出代數精度。9用乘冪法求的按模最大特征值與特征向量。10用予估校正法求初值問題:在處的解。四、證明題1 證明:若存在,則線性插值余項為:。2. 對初值問題:,當時,歐拉

3、法絕對穩定。3設是實方陣的譜半徑,證明:。4證明:計算的單點弦法迭代公式為:,。計算方法練習題二1、 填空題1近似數的誤差限是( )。2設|x|>>1,則變形( ),計算更準確。3用列主元消元法解:,經消元后的第二個方程是( )。4用高斯賽德爾迭代法解4階方程組,則 ( )。5已知在有根區間a,b上,連續且大于零,則取滿足( ),則切線法收斂。6已知誤差限則( )。7用辛卜生公式計算積分( )。8若。用改進平方根法解,則( )。9當系數陣A是( )矩陣時,則雅可比法與高斯賽德爾法都收斂。10若,且,則用乘冪法計算( )。二、選擇題 1已知近似數的,則( )。A. 10/0 B. C

4、. D. 2設為切比雪夫多項式,則( )。A.0 B. C. D. 3對直接作三角分解,則( )。A. 5 B. 4 C.3 D. 24已知A=D-L-U,則雅可比迭代矩陣B=( )。A. B. C. D. 5設雙點弦法收斂,則它具有( )斂速。A. 線性 B.超線性 C.平方 D. 三次 6,則近似值的精確數位是( )。A. B. C. D. 7若則有( )。A. B. 3 C.4 D. 08若,則化A為對角陣的平面旋轉角( )。A. B. C. D. 9改進歐拉法的絕對穩定實區間是( )。A.-3,0 B. -2.78,0 C. 2.51,0 D. -2,0 3、 計算題x012y-4-2

5、21 已知數表用插值法求在0,2的根。2已知數表x0123y2.89.215.220.8求最小二乘一次式。3用n=4的復化辛卜生公式計算積分,并估計誤差。4用雅可比法求的全部特征值與特征向量。5用歐拉法求初值問題在x=0(0.1)0.2處的解。12-10026 已知函數表:求埃爾米特差值多項式及其余項。7求在-1,1上的最佳平方逼近一次式。8求積公式:試求,A,B,使其具有盡可能高代數精度,并指出代數精度。9用雙點弦法求的最小正根(求出)。10用歐拉法求初值問題:在x=0(0.1)0.2處的解。四、證明題1 證明:。2. 證明:計算的切線法迭代公式為:3設為插值基函數,證明:。4若。證明迭代法

6、: 收斂。計算方法練習題一答案一 填空題 1 2按模最大6, 7. , 8. , 9. , 10.二 單選題6C 7D 8B 9B三 計算題,由得:,解得。,。回代得:因為為嚴格對角占優陣,所以雅可比法收斂。雅可比迭代公式為:。取計算得:。5.因為,所以,在上,。由,選,由迭代公式:計算得:。6利用反插值法得 7 由方程組:,解得:,所以。8, 。9因為所以:10應用歐拉法計算公式: ,。計算得。四 證明題設,有為三個零點。應用羅爾定理,至少有一個零點,。2由歐拉法公式得:。當時,則有。歐拉法絕對穩定。3.因為A=(A-B)+B,,所以,又因為B=(B-A)+A, 所以4因為計算等價求的實根,將代入切線法迭代公式得:。計算方法練習題二答案一、 填空題1, 2. , 3. , 4. 1.2, 5.6. , 7. , 8., 9. 嚴格對角占優 10. 二、 單選題1C 2B 3D 4C 5A6A 7B 8C 9D三、 計算題1,。2,由得,解得:。3由解得,取n=3,復化梯形公式計算得:。4回代得:5因為所以6。7設,則所以。8設求積公式對精確得:,解得:。所以求積公式為:,再設,則左=右。此公式具有3次代數精度。9因為 故,在0,0.5

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