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文档简介

1、附件2:数值分析考试科目大纲一、考试性质数值分析是硕士研究生入学考试科目之一,是硕士研究生招生学校自行命题的选拔性考试。要求考生理解数值计算的基本概念,基本理论,熟练掌握数值计算的基本方法;要求考生理解同一种问题多种数值计算方法的差异;要求考生具有综合运用所学数值计算方法解决实际问题的能力。二、考试形式和试卷结构(一)试卷满分及考试时间试卷满分为150分,考试时间为180分钟。(二)答题方式答题方式为闭卷,笔试,可携带计算器。试卷由试题和答题纸组成。答案必须写在答题纸相应的位置上。(三)试卷题型结构1. 填空题:5小题,每小题3分,共15分。2. 计算题:6-8小题,共112-123分。3.

2、简答题:2-4小题,共4-8分。4. 证明题:1-2题,共8-15分。三、考试内容(一)误差分析1)考试范围误差的分类,误差和误差限的概念,相对误差和相对误差限的概念,有效数字,数值运算中的误差估计,数值稳定性的概念。2)基本要求1理解误差和数值稳定性的相关概念; 2掌握简单数值计算中的误差估计;3掌握简单数值计算格式的稳定性分析。(二)插值法1)考试范围插值法的概念,插值的存在唯一性,插值基函数,拉格朗日插值,插值余项,均差,牛顿插值,埃尔米特插值,龙格现象,分段低次插值和样条插值的概念,插值的应用。2)基本要求 1理解插值法,插值基函数和均差等相关概念;2掌握拉格朗日插值和牛顿插值的计算;

3、3了解龙格现象,分段低次插值和样条插值;4了解埃尔米特插值; 5理解插值的应用。(三)函数逼近和曲线拟合1)考试范围函数逼近的概念,正交多项式的概念,最佳一致逼近,曲线拟合。2)基本要求1理解函数逼近和曲线拟合的有关概念;2会求最佳一次逼近多项式;3掌握曲线拟合的概念,掌握曲线拟合的求法;4理解曲线拟合和插值的差异。(四)数值积分和数值微分1)考试内容 数值求积的思想,代数精度的概念,求积公式的收敛性和稳定性概念,插值型求积公式,牛顿-科特斯公式,梯形公式和辛普森公式的求积余项,复化梯形公式,复化辛普森公式,梯形法的递推及龙贝格公式,外推算法,高斯求积公式,数值微分的概念,插值型数值微分公式。

4、 2)基本要求 1掌握数值求积和数值微分的思想;2了解收敛性和稳定性等有关概念;3掌握代数精度的概念;4理解余项的概念,理解后验误差的概念及作用;5掌握梯形公式,辛普森公式及复化公式的计算,掌握两点和三点高斯-勒让德公式;6掌握简单的数值微分计算方法;7理解多种数值积分公式的差异。(五)解方程组的直接法1)考试范围高斯消去法,矩阵的三角分解,高斯列主元消去法,追赶法,向量和矩阵的范数,矩阵的条件数。2)基本要求1理解高斯消去法和高斯列主元消去法;2理解矩阵的三角分解;3理解追赶法;4掌握向量和矩阵的范数计算,理解条件数的概念。(六)解方程组的迭代法1)考试范围迭代法的基本概念,收敛性,雅可比迭

5、代,高斯-赛德尔迭代,SOR法,一阶迭代法的基本定理,特殊方程组迭代法的收敛性。2)基本要求1理解迭代法的概念;2掌握三种迭代法的计算格式;3理解三种迭代计算格式的差异;4会判断迭代格式的收敛性。(七)非线性方程求根1)考试范围二分法,不动点迭代法,收敛性,迭代收敛的加速方法,牛顿法,简化牛顿法,牛顿下山法,弦截法,抛物线法,非线性方程组的求解。2)基本要求1理解不动点迭代法的概念;2掌握牛顿法,弦截法,简化牛顿法;3了解二分法,牛顿下山法,抛物线法;4了解非线性方程的求解;5. 理解各种求根方法的优点和缺点;6. 会判断迭代公式的收敛性。(八)常微分方程初值问题的数值解法1)考试范围数值解的概念,欧拉法,后退欧拉法,梯形法,改进的欧拉法,显式龙格-库塔法,单步法的收敛性,线性多步法,预测校正法,一阶方程组的数值解法,高阶方程组的数值解法。2)基本要求1理解数值解的概念;2掌握欧拉法,后退欧拉法,梯形法和改进欧拉法的计算格式;3理解多种迭代计算格式的特点;4理解局部截断误差和精度的概念;5. 掌握利用泰勒公式构造多步法格式的方法;6. 会建立一阶方程组和高阶方程的数值计算格式。四、试题样卷一、填空题(1) 设三阶矩阵,

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