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文档简介
矩阵论复习,一、线性空间(子空间)的基与维数的求法、直和的概念,二、两个基之间过渡矩阵的求法,线性变换的特征值、特征向量的计算,四、特征多项式与最小多项式、Cayley-Hamilton定理,六、向量与矩阵的范数、条件数的概念与计算,七、矩阵的三角分解,五、会求可逆矩阵将方阵化为Jordan标准型,三、线性变换的概念及其矩阵表示,的简单应用,数值分析复习,一误差分析1舍入误差、截断误差、有效数字;2数值计算的一些原则;如:P10-例1.3、例1.6。3数值计算的稳定性。,二.插值法1.插值的概念:(1)问题的引出;(2)唯一性:待定系数法;反证法。2.构造插值多项式的方法:(1)待定系数法;(2)基函数法;(3)承袭性思想。,3插值的分类:(1)不含导数插值条件(Lagrange型插值);Lagrange插值公式、Newton插值公式。(2)含导数插值条件(Hermite插值);构造法、带重节点的Newton插值法。4余项表达式、截断误差估计、总的误差界。5各阶差分、差商的定义、基本性质。6三次样条插值。,三、最小二乘曲线拟合问题:1、给出数据能求出拟合曲线;2、会解矛盾方程;3、,教p72.例3.6,教P69.例3.4,3.5,3.7,正交多项式:定义;性质;特点,四、数值积分1、基本概念:,(1)代数精度;(2)插值型求积公式;(3)复化求积公式;(4)Gauss型求积公式;(5)收敛阶(复化);(6)计算的稳定性。,2、构造求积公式的方法:,(1)待定系数(利用代精);(2)插值型求积公式;(3)Newton-Cotes公式;(节点等距),几种低阶,及余项。,教P91,例4.2,P101,例:P96例4.4,3、提高求积公式精度的方法:,(1)增加求积节点及采用Gauss型求积公式;(2)构造复化求积公式;误差的(3)线性外推公式、Romberg算法。,P92,93例:P94.例4.5,P95,96,4、Gauss型求积公式:,(1)Gauss点的概念及其有关定理;(2)利用正交多项式构造Gauss求积公式;(3)利用Gauss型求积公式构造奇异积分的数值方法。,例:P103例4.11例:P105例4.12,系数特点稳定、收敛,例:P107例4.14,五、常微分方程数值解,将方程离散化的三种方法。掌握Euler法和改进的Euler法、隐式Euler法和梯形法的基本公式和构造。领会R-K方法的基本思想,会进行二阶R-K方法的推导。会求差分格式的局部截断误差及方法的阶。能利用单步法收敛定理判断方法的收敛性。能给出一般单步法的绝对稳定性区域(区间)。,p137,六、线性代数方程组的解法,直接法、方法:Gauss顺序消去法;列主元Gauss消去法;直接三角分解法(不选主元);平方根法和改进的平方根法;追赶法。,以上各方法的算法步骤。误差分析。向量、矩阵的范数、条件数、谱半径。矩阵的三角分解定理。迭代法、方法:Jacobi迭代法;,Gauss-Seidel迭代,上述两种方法的算法步骤。收敛性定理:充要条件;充分条件;系数矩阵A严格对角占优,则Jacobi迭代、G-S迭代必收敛。,1简单迭代法:(1)迭代函数的构造和选择;(2)整体与局部收敛定理;(3)加速收敛的方法。2收敛阶的判断方法:(1)根据定义判断;(2)用的高阶导数判断(局部收敛)。3Newton迭代及其各种改进。,P215Th7.2,P218Th7.4,P212Th7.1,P215定义7.2,P215Th7.3,七、方程求根,15,数值分析HW:p.13-14#5,#12p.49#2,#3,#4p.50#9,#11,#16p.85,86#7,#8,#15(1、2、3、)p.121#1,#4,#5,#7,#8,#9,#10,#11,#12,#
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