数值计算方法实验报告

数值计算方法上机实验报告

上 华北电力大学

机 实 验 报

课程名称：数值计算方法 专业班级： 学生姓名： 学 号： 指导教师：

告

数值计算方法上机实验报告

一、列主元素消去法求解线性方程组 1.程序框图 2.算法原理

为避免绝对值很小的元素作为主元，在每次消元之前增加一个选主元的过程，将绝对值大的元素交换到主对角线的位置。列主元素消元法是当变换到第k步时，从k列的akk及以下的各元素中选取绝对值最大的元素，然后通过二交换将其交换到akk的位置上。

3.输入输出变量

aij

为系数矩阵的各个系数

k表示到第k步消元 4.具体算例

输入增广矩阵为： 3

二、LU分解法求解线性方程组1 2 -3 8 2 1 3 22 3 2 1 28

解得：x1=6，x2=4，x3=2；

1.算法原理

应用高斯消去法解n阶线性方程Ax b经过n 1步消去后得出一个等价的上三角形方程组A(n)x b(n)，对上三角形方程组用逐步回代就可以求出解来。

数值计算方法上机实验报告

这个过程也可通过矩阵分解来实现。

将非奇异阵分解成一个下三角阵L和上三角阵U的乘积

A LU

称为对矩阵A的三角分解，又称LU分解。

Ly b

根据LU分解,将Ax b分解为 形式,简化了求解问题。

Ux y 2.程序框图

《计算方法》实验报告

学号 实验项目名称 一、实验名称 计算方法实验 姓名 班级 实验一 插值与拟合 二、实验目的： (1)明确插值多项式和分段插值多项式各自的优缺点； (2)编程实现拉格朗日插值算法，分析实验结果体会高次插值产生的龙格现象； (3)运用牛顿插值方法解决数学问题。 三、实验内容及要求 1(1) 对于f(x)?,?5?x?5 21?x要求选取11个等距插值节点，分别采用拉格朗日插值和分段线性插值，计算x为0.5, 4.5处的函数值并将结果与精确值进行比较。 输入：区间长度，n(即n+1个节点)，预测点 输出：预测点的近似函数值，精确值，及误差 （2）已知1?1，4?2，9?3，用牛顿插值公式求5的近似值。 输入：数据点集，预测点。 输出：预测点的近似函数值 四、实验原理及算法描述 算法基本原理： (1)拉格朗日插值法

(2) 牛顿插值法 算法流程 五、程序代码及实验结果 （1） 输出： A．拉格朗日插值法 B.分段线性插值 X y(精确) y(拉格朗日) y(分段线性) 误差(拉) 误差(分) 0.500000 0.800000

《计算方法》实验报告

学号 实验项目名称 一、实验名称 计算方法实验 姓名 班级 实验一 插值与拟合 二、实验目的： (1)明确插值多项式和分段插值多项式各自的优缺点； (2)编程实现拉格朗日插值算法，分析实验结果体会高次插值产生的龙格现象； (3)运用牛顿插值方法解决数学问题。 三、实验内容及要求 1(1) 对于f(x)?,?5?x?5 21?x要求选取11个等距插值节点，分别采用拉格朗日插值和分段线性插值，计算x为0.5, 4.5处的函数值并将结果与精确值进行比较。 输入：区间长度，n(即n+1个节点)，预测点 输出：预测点的近似函数值，精确值，及误差 （2）已知1?1，4?2，9?3，用牛顿插值公式求5的近似值。 输入：数据点集，预测点。 输出：预测点的近似函数值 四、实验原理及算法描述 算法基本原理： (1)拉格朗日插值法

(2) 牛顿插值法 算法流程 五、程序代码及实验结果 （1） 输出： A．拉格朗日插值法 B.分段线性插值 X y(精确) y(拉格朗日) y(分段线性) 误差(拉) 误差(分) 0.500000 0.800000

江西科技师范大学 计算方法 实验报告

江 西 科 技 师 范 学 院

实 验 报 告

课 程

系 别

班 级

学 号

姓 名

江西科技师范大学 计算方法 实验报告

目录

实验一 误差的传播与估计…………………………………… 实验二 拉格朗日插值多项式………………………………… 实验三 变步长复合梯形求积公式…………………………… 实验四 解非线性方程二分法………………………………… 实验五 一元非线性方程的迭代解法………………………… 实验六 列主元高斯消去法……………………………………

每次实验课必须带上此本子，以便教师检查预习情况和记录实验原始数据。实验时必须遵守实验规则。用正确的理论指导实践袁必须人人亲自动手实验，但反对盲目乱动，更不能无故损坏仪器设备。这是一份重要的不可多得的自我学习资料袁它将记录着你在大学生涯中的学习和学习成果。请你保留下来，若干年后再翻阅仍将感到十分新鲜，记忆犹新。它将推动你在人生奋斗的道路上永往直前！

江西科技师范大学 计算方法 实验报告

实验一 误差的传播与估计

一、 实验课程名称 数学实验

二、 试验项目名称 误差的传播与估计 三、 实验目的和要求

理解误差在算术运算中的传播方式及如何在算术运算中控制误差的传播。

四、

本报告是关于温度分布的曲线拟合的,望对大家有所帮助!!!

«数值计算方法»实验报告

标题：温度分布的曲线拟合

1.实验描述：

在科学技术工程和实验中，经常需要从大量的实验数据中寻找拟合曲线，最

简单的是一维情形（一元函数），此时数据的形式为x和y坐标的有序对，如：(x1,y1),...,(xN,yN),这里的横坐标{x}是明确的。

数值计算方法的目的之一是求解一个将自变量与因变量联系起来的拟合函数。求解拟合函数的方法有多种，常见的方法有：线性最小二乘拟合、多项式拟合（最小二乘抛物线拟合）、样条插值拟合（三次样条拟合）、三角多项式拟合、贝塞尔曲线拟合这五种方法。

本次实验分别利用上述五种方法对一组温度数据进行拟合，通过拟合的结果比较这五种方法的优缺点（主要考虑误差）。

2.实验内容：

已知某地区一天的温度数据如下：时间，p.m

1234567891011午夜

666665646363626160605958

温度

时间，a.m

1234567891011正午

585858585757575860646768

温度

分别利用：线性最小二乘拟合、多项式拟合（最小二乘抛物线拟合）、样条插值拟合（三次样条拟合）、三角多项式拟合、贝塞尔曲线拟合这五种方法对这组温度数据

课程:计算方法与实习

学期：

2010-2011学年第三学期

学院：电气工程学院 学号：双号 姓名：XXX 2011年5月26日

习题一：

10000用两种不同的顺序计算

?nn?1?2?1.644834，分析其误差的变化。

思路分析

用一个循环语句，对n?2从1到10000进行叠加，两种不同顺序指从1叠加到10000和

从10000叠加到1，每隔一定的叠加次数就比较一次误差。

用C++语言编程

（1）从1叠加到10000源代码如下： #include #include #include using namespace std; int main(){ double N=10000,i=0; int a;

double n=0,S=1.644834; for(i=1;i<=N;i++){

n+=1/(i*i); a=i; if(aP0==0)cout<

} return 0;

运行结果如下：

迭代500次时，和为：S=1.642936 误差为：i=0.001897934

迭代1000次时，和为：S=1.643935 误差为：i=0.0008

《数值计算方法》

邹昌文编

2009年10月

上机实验指导书

“数值计算方法”上机实验指导书

实验一 误差分析

实验1.1（病态问题）

实验目的：算法有“优”与“劣”之分，问题也有“好”与“坏”之别。对数值方法的研究而言，所谓坏问题就是问题本身对扰动敏感者，反之属于好问题。通过本实验可获得一个初步体会。

数值分析的大部分研究课题中，如线性代数方程组、矩阵特征值问题、非线性方程及方程组等都存在病态的问题。病态问题要通过研究和构造特殊的算法来解决，当然一般要付出一些代价（如耗用更多的机器时间、占用更多的存储空间等）。

问题提出：考虑一个高次的代数多项式

p(x) (x 1)(x 2) (x 20) (x k)

k 120

(1.1)

显然该多项式的全部根为1,2,…,20共计20个，且每个根都是单重的。现考虑该多项式的一个扰动

p(x) x19 0

(1.2)

其中 是一个非常小的数。这相当于是对（1.1）中x19的系数作一个小的扰动。我们希望比较（1.1）和（1.2）根的差别，从而分析方程（1.1）的解对扰动的敏感性。

实验内容：为了实现方便，我们先介绍两个MATLAB函数：“roots”和“poly”。

u roots(a)

其中若变量a存储n+1维的向量，则该函数的输出u为

《计算方法》课内实验报告

学生姓名: 及 学 号： 学 院: 班 级: 课程名称： 实验题目: 指导教师 姓名及职称： 张 靖 理学院 信计121 计算方法 插值法与函数逼近 周 硕 教 授 朱振菊 实验师

2012309010111

2014年11月03日

目 录

一、实验题目............................................................................................. 1 二、实验目的............................................................................................. 1 三、实验内容............................................................................................. 1 四、实验结果..........................................................................

1舍入误差与数值稳定性

1.1目的与要求

（1）通过上机编程，复习巩固以前所学程序设计语言及上机操作指令； （2）通过上机计算，了解舍入误差所引起的数值不稳定性。

1.2舍入误差和数值稳定性

1.2.1概要

舍入误差在计算方法中是一个很重要的概念。在实际计算中如果选用了不同的算法，由于舍入误差的影响，将会得到截然不同的结果。因此，选取稳定的算法在实际计算中是十分重要的。

1.2.2程序和实例

对n=0,1,2，…，40计算定积分

?1xnx?5n

0dx。

算法 利用递推公式 yn=ln6-ln5?0.182322。 程序如下： #include #include void main() {

double y_0=log(6.0/5.0),y_1; int n=1;

printf(\ while(1) {

y_1=1.0/n-5*y_0; printf(\ if(n>=40)break; y_0=y_1; n++; if(n%2==0)printf(\ } }

1n?5y（n=1,2,…，40） 取y0=

?11x?50dx=

2 方程求根

2.1实

《数值计算方法》

实验指导

（Matlab版）

肇庆学院 数学与统计学学院

计算方法课程组

1

《数值计算方法》实验1报告

班级： 20xx级XXXXx班 学号： 20xx2409xxxx 姓名： XXX 成绩：

1. 实验名称

实验1 算法设计原则验证（之相近数相减、大数吃小数和简化计算步骤） 2. 实验题目

(1) 取z?10，计算z?1?有效数字的损失．

(2) 按不同顺序求一个较大的数（123）与1000个较小的数（3?10数吃小数的现象．

(3) 分别用直接法和秦九韶算法计算多项式

?1516z和1/(z?1?z)，验证两个相近的数相减会造成

）的和，验证大

P(x)?a0xn?a1xn?1???an?1x?an

在x=1.00037处的值．验证简化计算步骤能减少运算时间．

对于第(3)题中的多项式P(x)，直接逐项计算需要n?(n?1)???2?1?和n次加法，使用秦九韶算法

n?1次乘法2P(x)?(((a0x?a1)x?a2)x??an?1)x?an

则只需要n次乘法和n次加法． 3. 实验目的

验证数值算法需遵循的若干规则． 4. 基础理论

设计数值算法时，应避免两个相近的