天大19秋《数值计算方法》离线作业考核试题(资料)

作者:周老师 分类: 天津大学 发布时间: 2019-10-19 19:42

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数值计算方法
要求:
一、        独立结束,下面已将五组标题列出,请按照学院途径指定的做题组数作答,
每人只答一组标题,多答无效,满分100分;
    途径检查做题组数操作:学生登录学院途径→系统登录→学生登录→课程考试→离线考核→离线考核课程检查→做题组数,闪现的数字为这次离线考核所应做哪一组题的标识;
    例如:“做题组数”标为1,代表学生应作答“第一组”试题; 
二、答题过程:
1.        运用A4纸打印学院指定答题纸(答题纸请详见附件);
2.        在答题纸上运用黑色水笔按标题要求手写作答;答题纸上悉数信息要求手写,包括学号、名字等根柢信息和答题内容,请写明题型、题号;
三、提交方法:请将作答结束后的整页答题纸以图像方法顺次张贴在一个Word
    文档中上载(只张贴有些内容的图像不给分),图像请坚持正向、清楚;
1.        上载文件命名为“中心-学号-名字-类别.doc” 
2.        文件容量巨细:不得跨越20MB。
提示:未按要求作答标题的作业及相同作业,分数以0分记!
 
标题如下:
第一组:
一、        论说题(共53分)
1、        (27分)
断定求积公式 的待定参数,使其代数精度尽量高,并断定其代数精度.(27分)
2、(26分)
叙说在数值运算中,过失分析的方法与原则是啥?
 
二、计算题(共47分)
1、(30分)
用列主元消去法解线性方程组   
 
2、(17分)
已知f (-1)=2,f (1)=3,f (2)=-4,求拉格朗日插值多项式 及f (1,5)的近似值,取五位小数。
 
 
 
 
 
第二组:
一、        计算题(共76分)
1、计算题(24分)
别离用梯形公式与Simpson公式计算 的近似值,并估量过失
2、计算题(25分)
取步长 ,求解初值疑问 用改进的欧拉法求 的值;用经典的四阶龙格—库塔法求 的值。
3、计算题(27分)
用雅可比法求 的特征值
二、简述题(24分)
设 谈论雅可比和塞德尔法的收敛性
 
 
 
 
 
 
 
第三组:
一、        归纳题(共82分)
1、        (28分)
已知下列函数表:
 
0        1        2        3
 
1        3        9        27
(1)写出相应的三次Lagrange插值多项式; 
(2)作均差表,写出相应的三次Newton插值多项式,并计算 的近似值。
2、(24分)
    求方程组 的最小二乘解
3、(30分)
已知线性方程组 
(1)写出雅可比迭代公式、高斯-塞德尔迭代公式; 
(2)关于初始值 ,应用雅可比迭代公式、高斯-塞德尔迭代公式别离计算 (保存小数点后五位数字)
二、简述题(共18分)
1. 数值求积公式 是不是为插值型求积公式?为啥?其代数精度是多少?
 
 
 
 
 
 
 
第四组:
一、        计算题(共100分)
1、        (25分)
用Gauss-Seidel迭代法求解线性方程组    = ,
 
取x(0)=(0,0,0)T,列表计算三次,保存三位小数。
 
2、        (26分)
用最小二乘法求形如 的经历公式拟合以下数据: 
        19        25        30        38
        19.0        32.3        49.0        73.3
 
3、        (22分)
求A、B使求积公式 的代数精度尽量高,并求其代数精度;使用此公式求 (保存四位小数)。
4、        (27分)
已知
        1        3        4        5
        2        6        5        4
别离用拉格朗日插值法和牛顿插值法求 的三次插值多项式 ,并求 的近似值(保存四位小数)。
 
 
 
 
 
 
第五组:
一、        计算题(共70分)
1、        计算题(26分)
以100,121,144为插值节点,用插值法计算 的近似值,并使用余项估量过失。
2、        计算题(20分)
用复化Simpson公式计算积分 的近似值,要求过失限为 。
                                                              
3、        计算题(24分)
用LU分化法求解线性方程组   
二、        简述题(30分)
请写出雅可比迭代法求解线性方程组 的迭代格局,并判别其是不是收敛? 
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