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《数值分析法》ppt课件

contents目录引言数值分析基础线性代数方程组的数值解法插值与拟合数值积分与微分常微分方程的数值解法非线性方程的数值解法

引言01

数值分析法是一门研究数值计算方法的学科，旨在解决各种数学问题的近似解。数值分析的应用领域科学计算、工程、金融、数据分析等。数值分析的重要性在实际问题中，许多数学问题难以得到精确解，而数值分析提供了有效的近似解方法。课程简介030201

课程目标010203能够运用数值分析方法解决实际问题。培养学生对数学问题的洞察力和解决能力。掌握数值计算的基本原理和方法。

数值分析基础02

舍入误差、截断误差、舍入误差的传播误差的来源绝对误差、相对误差、有效数字误差的表示偶然误差、系统误差、计算误差误差的分类数值计算中的误差

03减小系统误差提高计算精度、采用合适的计算方法01减少舍入误差选择合适的舍入方式、增加有效数字位数02控制舍入误差的传播选择合适的算法、减少中间结果的舍入次数误差的来源与控制

数值稳定性算法对舍入误差的敏感性病态问题输入数据的小变化导致输出结果的大变化提高数值稳定性选择稳定的算法、采用合适的计算方法数值稳定性和病态问题

线性代数方程组的数值解法03

总结词高斯消元法是一种求解线性代数方程组的直接解法，通过消元和回代过程求解未知数。详细描述高斯消元法的基本思想是将系数矩阵通过行变换化为上三角矩阵，然后通过回代过程求解未知数。该方法适用于系数矩阵非奇异的线性方程组，具有计算过程简单、直观的优点。高斯消元法

总结词迭代法是一种求解线性代数方程组的间接解法，通过迭代过程逐步逼近方程的解。详细描述迭代法的基本思想是构造一个迭代公式，通过迭代公式逐步逼近方程的解。常见的迭代法包括雅可比迭代法和赛德尔迭代法等。迭代法的优点在于不需要对系数矩阵进行复杂的行变换，适用于大规模线性方程组的求解。迭代法

雅可比迭代法和赛德尔迭代法雅可比迭代法和赛德尔迭代法是两种常用的迭代法，通过迭代过程逐步逼近线性方程组的解。总结词雅可比迭代法的基本思想是利用前一次迭代的近似解作为下一次迭代的初值，通过迭代公式逐步逼近方程的解。赛德尔迭代法则是利用前一次迭代的近似解和前两次迭代的近似解之间的关系进行迭代，同样可以逐步逼近方程的解。这两种迭代法的优点在于计算过程相对简单，适用于大规模线性方程组的求解。详细描述

插值与拟合04

123基于拉格朗日多项式的插值方法，通过构造n+1个基点上的拉格朗日多项式来逼近给定的函数。拉格朗日插值法基于牛顿多项式的插值方法，通过构造n+1个基点上的牛顿多项式来逼近给定的函数。牛顿插值法通过构造样条函数来逼近给定的函数，样条函数在每个子区间上都是多项式，且在节点处满足一定的连续性条件。样条插值法多项式插值

样条插值线性样条插值在每个子区间上使用线性样条函数进行插值。二次样条插值在每个子区间上使用二次样条函数进行插值。三次样条插值在每个子区间上使用三次样条函数进行插值。

多项式最小二乘法拟合通过最小化误差的平方和来拟合一组数据，得到最佳的多项式拟合曲线或曲面。非线性最小二乘法拟合通过最小化误差的平方和来拟合一组数据，得到最佳的非线性拟合曲线或曲面。线性最小二乘法拟合通过最小化误差的平方和来拟合一组数据，得到最佳的线性拟合直线或平面。最小二乘法拟合

数值积分与微分05

该公式是计算定积分的常用方法，通过将积分区间分成若干小区间，用矩形面积近似代替曲线下的面积，从而得到定积分的近似值。总结词牛顿-莱布尼兹公式是微积分学中的基本公式之一，它提供了一种计算定积分的方法。该公式由牛顿和莱布尼兹共同发现，其基本思想是将积分区间分成若干小区间，用矩形面积近似代替曲线下的面积，从而得到定积分的近似值。详细描述牛顿-莱布尼兹公式

该方法是通过将积分区间分成若干小区间，并对每个小区间上的函数进行积分，然后将这些积分值相加得到定积分的近似值。总结词复化求积法是一种数值积分的方法，其基本思想是将积分区间分成若干小区间，并对每个小区间上的函数进行积分，然后将这些积分值相加得到定积分的近似值。这种方法适用于被积函数在积分区间上连续的情况。详细描述复化求积法

总结词该公式是计算函数在某一点的导数的近似值的方法，通过将函数在附近的点进行线性插值来逼近导数。详细描述数值微分公式是一种计算函数在某一点的导数的近似值的方法。该方法的基本思想是通过将函数在附近的点进行线性插值来逼近导数。常用的数值微分公式有中点公式、两点公式和三点公式等。这些公式在不同的精度要求和函数特性下有各自的应用范围。数值微分公式

常微分方程的数值解法06

总结词：简单直观详细描述：欧拉方法是一种简单的数值解法，适用于求解初值问题。它基于函数的差分近似，通过迭代的方式逐步逼近真实解。由于其简单直观，欧拉方法在数值分析中是最基础的方