数值分析 高斯—勒让德积分公式
高斯—勒让德积分公式
摘要：
高斯—勒让德积分公式可以用较少节点数得到高精度的计算结果,是现在现实生活中经常运用到的数值积分法。然而，当积分区间较大时，积分精度并不理想。
T he adva ntage of Gauss-Legendre integral formula is tend to get high-precision calculational result by using fewer Gauss-points, real life is now often applied numerical integration method. But the precision is not good when the length of integral interval is longer.
关键字：
积分计算，积分公式，高斯—勒让德积分公式，MATLAB
Keyword:
Integral Calculation , Integral formula ,Gauss-Legendre integral formula, Matlab 引言：
众所周知，微积分的两大部分是微分与积分。微分实际上是求一函数的导数，而积分是已知一函数的导数，求这一函数。所以，微分与积分互为逆运算。
实际上，积分还可以分为两部分。第一种，是单纯的积分，也就是已知导数求原函数，称为不定积分。
相对而言，另一种就是定积分了，之所以称其为定积分，是因为它积分后得出的值是确定的，是一个数，而不是一个函数。
计算定积分的方法很多，而高斯—勒让德公式就是其中之一。
高斯积分法是精度最高的插值型数值积分，具有2n+1阶精度，并且高斯积分总是稳定。而高斯求积系数，可以由Lagrange多项式插值系数进行积分得到。
高斯—勒让德求积公式是构造高精度差值积分的最好方法之一。他是通过让节点和积分系数待定让函数f(x)以此取i=0,1,2....n次多项式使其尽可能多的能够精确成立来求出积分节点和积分系数。高斯积分的代数精度是2n-1，而且是最高的。通常运用的是（-1，1）的积分节点和积分系数，其他积分域是通过变换
x=(b-a)t/2 +(a+b)/2 变换到-1到1之间积分。
1.现有的方法和理论
1.1高斯勒让德求积公式
在高斯求积公式(4.5.1)中，若取权函数，区间为，则得公式
我们知道勒让
德多项式是区间上的正交
多项式，因此，勒让德多项式的零点就是求积公式(上式)的高斯点．形如(上式)的高斯公式特别地称为高斯－勒让德求积公式．
若取的零点做节点构造求积公式
令它对准确成立，即可定出．这样构造出的一点高斯－勒让
德求积公式是中矩形公式．再取的两个零点构造求积公式
令它对都准确成立，有
．
由此解出，从而得到两点高斯－勒让德求积公式
．
三点高斯－勒让德求积公式的形式是
．
如表列出高斯－勒让德求积公式的节点和系数．
0.5773503 0.7745967
0.8611363
0.9061798
公式(4.5.9)的余项由(4.5.8)得
，
这里是最高项系数为１的勒让德多项式，由(3.2.6)及(3.2.7)得
．
当时，有
．
它比辛普森公式余项还小，且比辛普森公式少算一个函数值．
当积分区间不是[－１，１]，而是一般的区间时，只要做变换
可将化为［－１，１］，这时
．
对等式右端的积分即可使用高斯－勒让德求积公式．
1.2复化Gauss-Legendre求积公式
将被积区间m等分, 记, 作变换
在每个小区间上应用Gauss-Legendre公式, 累加即得复化Gauss-Legendre求积公式
不妨设
则有:
Gauss点个数时,
Gauss点个数时,
总结复化Gauss-Legendre求积过程如下:
1. 分割区间, 记录区间端点值；
2. 通过查表或求解非线性方程组, 在所有小区间上, 将Gauss系数和Gauss点
的值代入变量替换后的公式；
3. 将所有区间的结果累加, 即得到整个区间上的积分近似值.
针对Gauss点个数和的复化Gauss-Legendre求积公式编写的一个
简单的MATLAB函数compgauss() 如下:
function [ ] = compgauss(a, b, n)
% Composite Gauss Integration
% Equation Type: n=2, n=3
% Coded by Nan.Xiao 2010-05-25
% Step.1 Divide Interval
% Step.2 Calculate
% Step.3 Sum Results
format long
f = @(x) exp(x).*sin(x);
h=(b-a)/n;
xk=zeros(n+1,1);
xk(1,1)=a;
xk(n+1,1)=b;
fk1=zeros(n,1);
fk2=zeros(n,1);
for i=1:n-1
xk(i+1,1)=a+h*i;
end
for j=1:n
fk1(j)=f((xk(j)+xk(j+1))/2+(h/2)*(-1/sqrt(3)))+...
f((xk(j)+xk(j+1))/2+(h/2)*(1/sqrt(3)));
end
for r=1:n
fk2(r)=(5/9)*f((xk(r)+xk(r+1))/2+(h/2)*(-sqrt(15)/5))+...
(8/9)*f((xk(r)+xk(r+1))/2+(h/2)*(0))+...
(5/9)*f((xk(r)+xk(r+1))/2+(h/2)*(sqrt(15)/5));
end
mysum1=h*sum(fk1)/2;
mysum2=h*sum(fk2)/2;
disp('Result of 2 Nodes:')
disp(mysum1);
disp('Result of 3 Nodes:')
disp(mysum2);
end
1.3龙贝格，三点，五点以及变步长高斯勒让德求积法以下是关于龙贝格，三点，五点以及变步长高斯勒让德之间精度的相互比较#include
#include
#include
#define Precision1 0.000000000001
# define e 2.71828183
#define MAXRepeat 10
double function (double x)
{
double s;
s=1/x;
return s;
}
double Romberg(double a,double b,double f(double x)) {
int m,n,k;
double y[MAXRepeat],h,ep,p,xk,s,q;
h=b-a;
y[0]=h*(f(a)+f(b))/2.0;//计算T`1`(h)=1/2(b-a)(f(a)+f(b));
m=1;
n=1;
ep=Precision1+1;
while((ep>=Precision1)&&(m { p=0.0; for(k=0;k { xk=a+(k+0.5)*h; p=p+f(xk); } p=(y[0]+h*p)/2.0; //T`m`(h/2),变步长梯形求积公式 s=1.0; for(k=1;k<=m;k++) { s=4.0*s;// pow(4,m) q=(s*p-y[k-1])/(s-1.0); y[k-1]=p; p=q; } ep=fabs(q-y[m-1]); m=m+1; y[m-1]=q; n=n+n; // 2 4 8 16 h=h/2.0;//二倍分割区间 return q; } double ThreePointGaussLegendre(double a,double b,double f(double x)) { double x,w; static double X[3]={-sqrt(15)/5.0,0,sqrt(15)/5.0}; static double L[3]={5/9.0,8/9.0,5/9.0}; w=0.0; for(int i=0;i<3;i++) { x=((b-a)*X[i]+(b+a))/2.0; w=w+f(x)*L[i]; } return w; } double FivePointGaussLegendre(double a,double b,double f(double x)) { double x,w; static double X[5]={-0.9061798459,-0.5384693101,0,0.5384693101,0.9061798 459}; static double L[5]={0.2369268851,0.4786286705,0.5688888889,0.4786286705,0.2 369268851}; w=0.0; for(int i=0;i<5;i++) { x=((b-a)*X[i]+(b+a))/2.0; w=w+f(x)*L[i];//每一次小区间利用勒让德公式计算的结果 } return w; } double FivePointPrecisionGaussLegendre(double a,double b,double f(double x)) { int m,i,j; double s,p,ep,h,aa,bb,w,x,g; static double X[5]={-0.9061798459,-0.5384693101,0,0.5384693101,0.9061798 459}; m=1; h=b-a; s=fabs(0.001*h); p=1.0e+35; ep=Precision1+1; while((ep>=Precision1)&&(fabs(h)>s)) { g=0.0; for(i=0;i { aa=a+i*h; bb=aa+h; w=0.0; for(j=0;j<=4;j++) { x=((bb-aa)*X[j]+(bb+aa))/2.0; w=w+f(x)*L[j]; } g=g+w;//各个区间计算结果之和相加 } g=g*h/2.0; ep=fabs(g-p)/(1.0+fabs(g));//计算精度 p=g; m=m+1; h=(b-a)/m;//分割区间 } return g; } main() { double a,b,s; cout<<"请输入积分下限:"; cin>>a; cout<<"请输入积分上限:"; cin>>b; cout<<"㏑的真值为:"< cout<<"1.098612289"< /*龙贝格求积*/ s=Romberg( a, b, function); cout<<"龙贝格求积公式:"< cout< /*三点求积公式*/ s=ThreePointGaussLegendre( a, b, function); cout<<"三点求积公式:"< cout< /*五点求积公式*/ s=FivePointGaussLegendre( a, b, function); cout<<"五点求积公式"< cout< s=FivePointPrecisionGaussLegendre(a, b,function); cout<<"控制精度五点求积公式"< cout< return 0; } 2.高斯－勒让德求积的程序 2.1三点高斯勒让德公式的代码 function gl=f(str,a,b) x=zeros(3,1); y=zeros(3,1); x(1)=-sqrt(15)/5; x(2)=0; x(3)=sqrt(15)/5; for i=1:3 t=(b-a)/2*x(i)+(a+b)/2; y(i)=eval(str);%exp(t)*sin(t);%此处为求积的函数,t为自变量 end gl=5/9*y(1)+8/9*y(2)+5/9*y(3); 上面的代码保存为f.m文件，调用的时候如下 f('t*2',-1,1) f('exp(t)*sin(t)',1,3) 其中第一个参数为求积分的表达式，第二三个参数分别为 积分的上下限。 2.2高斯-勒让德数值积分Matlab 代码 function [ql,Ak,xk]=guasslegendre(fun,a,b,n,tol) if nargin==1 a=-1;b=1;n=7;tol=1e-8; elseif nargin==3 n=7;tol=1e-8; elseif nargin==4 tol=1e-8; elseif nargin==2|nargin>5 error('The Number of Input Arguments Is Wrong!'); end syms x p=sym2poly(diff((x^2-1)^(n+1),n+1))/(2^n*factorial(n)); tk=roots(p); Ak=zeros(n+1,1); for i=1:n+1 xkt=tk; xkt(i)=[]; pn=poly(xkt); fp=@(x)polyval(pn,x)/polyval(pn,tk(i)); Ak(i)=quadl(fp,-1,1,tol); % 求积系数 end xk=(b-a)/2*tk+(b+a)/2; fun=fcnchk(fun,'vectorize'); fx=fun(xk)*(b-a)/2; ql=sum(Ak.*fx); 3.数值实验 3.1 用4点（n=3）的高斯——勒让德求积公式计算 xdx x cos 2 2 ? = I π . 解： 先将区间 ] 2 , 0[π 化为]1,1[-，由（1） dt b a t a b f a b dx x f b a )2 2 ( 2 )(1 1 ++ --= ? ? -.（1） 有 dt t t )1(4 cos )1()4 ( 2 31 1 ++= I ? -π π . 根据表4-7中n=3的节点及系数值可求得 467402 .0)(3 ≈≈ I ∑=k k k x f A . （ 准确值 467401.0=I ） 3.2用2,3n =的高斯-勒让德公式计算积分 3 1 sin .x e xdx ? 解： 3 1 sin . x I e xdx = ? [1,3],x ∈ 令2t x =-，则[1,1]t ∈- 用2n =的高斯—勒让德公式计算积分 0.5555556[(0.7745967)(0.7745967)]0.8888889(0)10.9484 I f f f ≈?-++?≈ 用3n =的高斯—勒让德公式计算积分 0.3478548[(0.8611363)(0.8611363)]0.6521452[(0.3399810)(0.3399810)]10.95014 I f f f f ≈?-++?-+≈ 3.2用四个节点的高斯―勒让德求积公式计算定积分 x x d 11 ? +，计算过程保留4位小数． 解 ： 高斯－勒让德求积公式只求积分区间为[－1,1]上的积分问题．需作变换， 令 2 12 + = u x ，当x=1时，u=1;当x=0时，u=－1．于是， x x d 11 ? +＝ u u d 2 2 32 1 1 1 ?-+ ＝) 2 1861.0232 1861.023( 9347.0[2 1 ++ -? )] 2 340.02 32 340.02 3( 1652.0+ + - ?+ 9 218.1]5445.21652.06423.29347.0[2 1=?+?= 3. 总结 高斯―勒让德求积公式对定积分的计算拥有高精度的特点，但是这只存在 于积分区间在[-1,1]上，区间的变大会导致精度的降低。因此，寻找精度更高，加速更快的算法是必要的。 《参考文献》 [1]《数值计算》 张军、林瑛、钟竞辉 清华大学出版社 2008 6 17 [2]《数值分析》 陈晓江、黄樟灿· 科学出版社 2010 7 10 [3]《数值分析原理》吴勃英 科学出版社 2009 7 23 [4] 复化两点Gauss-Legendre 求积公式的外推算法 《桂林航天工业高等专科学校学报》2007年03期 第一章 非线性方程和方程组的数值解法 1）二分法的基本原理，误差：~ 1 2 k b a x α+--< 2）迭代法收敛阶：1lim 0i p i i c εε+→∞ =≠，若1p =则要求01c << 3）单点迭代收敛定理： 定理一：若当[],x a b ∈时，[](),x a b ?∈且' ()1x l ?≤<，[],x a b ?∈，则迭代格式收敛 于唯一的根； 定理二：设()x ?满足：①[],x a b ∈时，[](),x a b ?∈， ②[]121212,,, ()(),01x x a b x x l x x l ???∈-≤-<<有 则对任意初值[]0,x a b ∈迭代收敛，且： 110 1 11i i i i i x x x l l x x x l αα+-≤ ---≤-- 定理三：设()x ?在α的邻域内具有连续的一阶导数，且'()1?α<，则迭代格式具有局部收敛性； 定理四：假设()x ?在根α的邻域内充分可导，则迭代格式1()i i x x ?+=是P 阶收敛的 () ()()0,1,,1,()0j P j P ? α?α==-≠ （Taylor 展开证明） 4）Newton 迭代法：1'() () i i i i f x x x f x +=-，平方收敛 5）Newton 迭代法收敛定理： 设()f x 在有根区间[],a b 上有二阶导数，且满足： ①：()()0f a f b <； ②：[]' ()0,,f x x a b ≠∈； ③：[]'' ,,f x a b ∈不变号 ④：初值[]0,x a b ∈使得'' ()()0f x f x <； 则Newton 迭代法收敛于根α。 数值分析心得体会 篇一：学习数值分析的经验 数值分析实验的经验、感受、收获、建议班级：计算131 学号：XX014302 姓名：曾欢欢 数值分析实验主要就是学习MATLAB的使用以及对数值分析类容的应用，可以使学生更加理解和记忆数值分析学得类容，也巩固了MATLAB的学习，有利于以后这个软件我们的使用。在做实验中，我们需要具备较好的编程能力、明白MATLAB软件的使用以及掌握数值分析的思想，才能让我们独立自主的完成该作业，如果是上述能力有限的同学，需要借助MATLAB的书以及网络来完成实验。数值分析实验对于我来说还是有一定难度，所以我课下先复习了MATLAB的使用方法以及编写程序的基本类容，借助互联网和同学老师资源完成了数值分析得实验的内容。在实验书写中，我复习了各种知识，所以我认为这门课程是有必要且是有用处的，特别是需要处理大量实验数据的人员，很有必要深入了解学习它，这样在以后的工作学习里面就减少了很多计算问题也提高了实验结果的精确度。 学习数值分析的经验、感受、收获、建议数值分析的内容包括插值与逼近，数值微分与数值积分，非线性方程与线性方程组的数值解法，矩阵的特征值与特征向量计算，常微分方程数值解等。 首先我们必须明白数值分析的用途。通常所学的其他数学类学科都是由公式定理开始，从研究他们的定义，性质再到证明与应用。但实际上，尤其是工程，物理，化学等其它具体的学科。往往我们拿到 手的只是通过实验得到的数据。如果是验证性试验，需要代回到公式 进行分析，验证。但往往更多面对的是研究性或试探性试验，无具体 公式定理可代。那就必须通过插值，拟合等计算方法进行数据处理以得到一个相对可用的一般公式。还有许多计算公式理论上非常复杂，在工程中不实用，所以必须根据实际情况把它转化成多项式近似表 示。学习数值分析，不应盲目记公式，因为公事通常很长且很乏味。其次，应从公式所面临的问题以及用途出发。比如插值方法，就 是就是把实验所得的数据看成是公式的解，由这些解反推出一个近似公式，可以具有局部一般性。再比如说拟合，在插值的基础上考虑实 验误差，通过拟合能将误差尽可能缩小，之后目的也是得到一个具有 一定条件下的一般性的公式。。建议学习本门课程要结合知识与实际，比如在物理实验里面很多 高斯—勒让德积分公式 摘要： 高斯—勒让德积分公式可以用较少节点数得到高精度的计算结果,是现在现实生活中经常运用到的数值积分法。然而，当积分区间较大时，积分精度并不理想。 T he adva ntage of Gauss-Legendre integral formula is tend to get high-precision calculational result by using fewer Gauss-points, real life is now often applied numerical integration method. But the precision is not good when the length of integral interval is longer. 关键字： … 积分计算，积分公式，高斯—勒让德积分公式，MATLAB Keyword: Integral Calculation , Integral formula ,Gauss-Legendre integral formula, Matlab 引言： 众所周知，微积分的两大部分是微分与积分。微分实际上是求一函数的导数，而积分是已知一函数的导数，求这一函数。所以，微分与积分互为逆运算。 】 实际上，积分还可以分为两部分。第一种，是单纯的积分，也就是已知导数求原函数，称为不定积分。 相对而言，另一种就是定积分了，之所以称其为定积分，是因为它积分后得出的值是确定的，是一个数，而不是一个函数。 计算定积分的方法很多，而高斯—勒让德公式就是其中之一。 高斯积分法是精度最高的插值型数值积分，具有2n+1阶精度，并且高斯积分总是稳定。而高斯求积系数，可以由Lagrange多项式插值系数进行积分得到。 高斯—勒让德求积公式是构造高精度差值积分的最好方法之一。他是通过让节点和积分系数待定让函数f(x)以此取i=0,1,2....n次多项式使其尽可能多的能够精确成立来求出积分节点和积分系数。高斯积分的代数精度是2n-1，而且是最 第二型曲线积分与曲面积分的计算方法 摘 要： 本文主要利用化为参数的定积分法，格林公式，积分与路径无关的方法解答第二型曲线积分的题目；以及利用曲面积分的联系，分面投影法，合一投影法，高斯公式解答第二型曲面积分的题目. 关键词： 曲面积分；曲线积分 1 引 言 第二型曲线积分与曲面积分是数学分析中的重要知识章节，是整本教材的 重点和难点.掌握其基本的计算方法具有很大的难度，给不少学习者带来了困难.本文通过针对近年来考研试题中常见的第二型曲线积分与曲面积分的计算题目进行了认真分析，并结合具体实例以及教材总结出其特点，得出具体的计算方法.对广大学生学习第二型曲线积分与第二型曲面积分具有重要的指导意义. 2 第二型曲线积分 例1 求()()()sin cos x x I e y b x y dx e y ax dy =-++-?，其中a ，b 为正的常数，L 为从点A （2a ，0）沿曲线 o （0，0） 的弧. 方法一：利用格林公式法 L D Q P Pdx Qdy dxdy x y ?? ??+=- ????????，P(x ，y)，Q （x ，y ）以及它们的一阶偏导数在D 上连续，L 是域D 的边界曲线，L 是按正向取定的. 解：添加从点o （0，0）沿y=0到点A （2a,0）的有向直线段1L , ()()()()()()1 1 sin cos sin cos x x L L x x L I e y b x y dx e y ax dy e y b x y dx e y ax dy =-++---++-?? 记为12I I I =- ， 则由格林公式得：()1cos cos x x D D Q P I dxdy e y a e y b dxdy x y ??????=-=---- ??????????? ()()22 D b a dxdy a b a π =-= -?? 其中D 为1L L 所围成的半圆域，直接计算2I ,因为在1L 时，0y =，所以dy =0 第一章绪论（1-4） 一、误差来源及分类 二、误差的基本概念 1.绝对误差及绝对误差限 2.相对误差及相对误差限 3.有效数字 三、数值计算的误差估计 1.函数值的误差估计 2.四则运算的误差估计 四、数值计算的误差分析原则 第二章插值（1.2.4-8） 一、插值问题的提法（定义）、插值条件、插值多项式的存在唯一性 二、拉格朗日插值 1.拉格朗日插值基函数的定义、性质 2.用拉格朗日基函数求拉格朗日多项式 3.拉格朗日插值余项（误差估计） 三、牛顿插值 1.插商的定义、性质 2.插商表的计算 3.学会用插商求牛顿插值多项式 四、等距节点的牛顿插值 1.差分定义、性质及计算（向前、向后和中心） 2.学会用差分求等距节点下的牛顿插值公式 五、学会求低次的hermite插值多项式 六、分段插值 1.分段线性插值 2.分段三次hermite插值 3.样条插值 第三章函数逼近与计算（1-6） 一、函数逼近与计算的提法（定义）、常用两种度量标准（一范数、二范数\平方逼近） 二、基本概念 连续函数空间、最佳一次逼近、最佳平方逼近、内积、内积空间、偏差与最小偏差、偏差点、交错点值、平方误差 三、学会用chebyshev定理求一次最佳一致逼近多项式，并估计误差（最大偏差） 四、学会在给定子空间上通过解方程组求最佳平方逼近，并估计误差（平方误差） 五、正交多项式（两种）定义、性质，并学会用chebyshev多项式性质求特殊函数的（降阶）最佳一次逼近多项式 六、函数按正交多项式展开求最佳平方逼近多项式，并估计误差 七、一般最小二乘法（多项式拟合）求线性拟合问题 第四章数值分析（1-4） 一、数值求积的基本思想及其机械求积公式 数值分析实验报告总结 随着电子计算机的普及与发展，科学计算已成为现代科 学的重要组成部分，因而数值计算方法的内容也愈来愈广泛和丰富。通过本学期的学习，主要掌握了一些数值方法的基本原理、具体算法，并通过编程在计算机上来实现这些算法。 算法算法是指由基本算术运算及运算顺序的规定构成的完 整的解题步骤。算法可以使用框图、算法语言、数学语言、自然语言来进行描述。具有的特征：正确性、有穷性、适用范围广、运算工作量少、使用资源少、逻辑结构简单、便于实现、计算结果可靠。 误差 计算机的计算结果通常是近似的，因此算法必有误差， 并且应能估计误差。误差是指近似值与真正值之差。绝对误差是指近似值与真正值之差或差的绝对值；相对误差：是指近似值与真正值之比或比的绝对值。误差来源见表 第三章泛函分析泛函分析概要 泛函分析是研究“函数的函数”、函数空间和它们之间 变换的一门较新的数学分支，隶属分析数学。它以各种学科 如果 a 是相容范数，且任何满足 为具体背景，在集合的基础上，把客观世界中的研究对象抽 范数 范数，是具有“长度”概念的函数。在线性代数、泛函 分析及相关的数学领域，泛函是一个函数，其为矢量空间内 的所有矢量赋予非零的正长度或大小。这里以 Cn 空间为例， Rn 空间类似。最常用的范数就是 P-范数。那么 当P 取1, 2 ,s 的时候分别是以下几种最简单的情形: 其中2-范数就是通常意义下的距离。 对于这些范数有以下不等式: 1 < n1/2 另外，若p 和q 是赫德尔共轭指标，即 1/p+1/q=1 么有赫德尔不等式: II = ||xH*y| 当p=q=2时就是柯西-许瓦兹不等式 般来讲矩阵范数除了正定性，齐次性和三角不等式之 矩阵范数通常也称为相容范数。 象为元素和空间。女口：距离空间，赋范线性空间， 内积空间。 1-范数: 1= x1 + x2 +?+ xn 2-范数: x 2=1/2 8 -范数: 8 =max oo ，那 外，还规定其必须满足相容性: 所以 第十章 曲线积分与曲面积分 (A) 1．计算()?+L dx y x ，其中L 为连接()0,1及()1,0两点的连直线段。 2．计算? +L ds y x 22，其中L 为圆周ax y x =+22。 3．计算()?+L ds y x 22，其中L 为曲线()t t t a x sin cos +=，()t t t a y cos sin -=， ()π20≤≤t 。 4．计算?+L y x ds e 2 2，其中L 为圆周222a y x =+，直线x y =及x 轴在第一 角限内所围成的扇形的整个边界。 5．计算???? ? ??+L ds y x 34 34，其中L 为内摆线t a x 3cos =，t a y 3sin =??? ??≤≤20πt 在第一象限内的一段弧。 6．计算 ? +L ds y x z 2 22 ，其中L 为螺线t a x c o s =，t a y sin =，at z =()π20≤≤t 。 7．计算?L xydx ，其中L 为抛物线x y =2上从点()1,1-A 到点()1,1B 的一段弧。 8．计算?-+L ydz x dy zy dx x 2233，其中L 是从点()1,2,3A 到点()0,0,0B 的直线 段AB 。 9．计算()?-+++L dz y x ydy xdx 1，其中L 是从点()1,1,1到点()4,3,2的一段直 线。 10．计算()()?---L dy y a dx y a 2，其中L 为摆线()t t a x sin -=，() t a y cos 1-=的一拱(对应于由t 从0变到π2的一段弧)： 11．计算()()?-++L dy x y dx y x ，其中L 是： 1）抛物线x y =2上从点()1,1到点()2,4的一段弧； 2）曲线122++=t t x ，12+=t y 从点()1,1到()2,4的一段弧。 第一章 引论（习题） 2．证明：x 的相对误差约等于x 的相对误差的1/2. 证明 记 x x f = )( ，则 ) ()(* ** x x x x x x x x f E r +-= -= )(21**x E x x x x x x r ≈-?+= . □ 3．设实数a 的t 位β进制浮点机器数表示为)(a fl . 试证明 t b a b a fl -≤ +*=*12 1||),1/()()(βδδ， 其中的记号*表示+、-、?、/ 中一种运算. 证明： 令： ) () ()(b a fl b a fl b a **-*= δ 可估计： 1|)(|-≥*c b a fl β （c 为b a *阶码）， 故： 121||--≤ c t c ββδt -=12 1β 于是： )1()()(δ+*=*b a b a fl . □ 4．改变下列表达式使计算结果比较精确： （1） ;1||, 11211<<+--+x x x x 对 （2） ;1,11>>- -+ x x x x x 对 （3） 1||,0,cos 1<<≠-x x x x 对. 解 (1) )21()1(22 x x x ++. (2) ) 11(2x x x x x -++. (3) x x x x x x x cos 1sin )cos 1(sin cos 12+≈+=-. □ 6．设937.0=a 关于精确数x 有3位有效数字，估计a 的相对误差. 对于x x f -=1)(，估计)(a f 对于)(x f 的误差和相对误差. 解 a 的相对误差：由于 31021|)(|-?≤ -=a x x E . x a x x E r -=)(, 221018 1 10921)(--?=?≤ x E r . （1Th ） )(a f 对于)(x f 的误差和相对误差. |11||)(|a x f E ---== ()25 .0210 11321??≤ -+---a x x a =3 10- 33 104110 |)(|--?=-≤a f E r . □ 9．序列}{n y 满足递推关系：1101.100-+-=n n n y y y . 取01.0,110 ==y y 及 01.0, 101150=+=-y y ，试分别计算5y ，从而说明该递推公式对于计算是不稳 定的. 解 递推关系： 1101.100-+-=n n n y y y (1) 取初值 10=y ， 01.01=y 计算 可得： 110 01.1002 2-?=-y 10001.1-=410-= 6 310-=y ， 8 410 -=y ， 10 510-=y ， … (2) 取初值 5 0101-+=y ， 2 110 -=y , 记： n n n y y -=ε, 序列 {}n ε ，满足递推关系，且 5 010--=ε ， 01=ε 1101.100-+-=n n n εεε, 于是： 5210-=ε, 531001.100-?=ε, 55241010)01.100(---?=ε, 5 5351002.20010)01.100(--?-?=ε, 1 误差 相对误差和绝对误差得概念 例题: 当用数值计算方法求解一个实际的物理运动过程时, 一般要经历哪几个阶段? 在哪些阶段将有哪些误差产生? 答: 实际问题-数学模型-数值方法-计算结果 在这个过程中存在一下几种误差: 建立数学模型过程中产生:模型误差 参数误差 选用数值方法产生:截断误差 计算过程产生:舍入误差 传播误差 6．设937.0=a 关于精确数x 有3位有效数字，估计a 的相对误差. 对于x x f -=1)(，估计)(a f 对于)(x f 的误差和相对误差. 解 a 的相对误差：由于 31021|)(|-?≤-≤a x x E . x a x x E r -=)(, 221018 1 10921)(--?=?≤ x E r . （1Th ） )(a f 对于)(x f 的误差和相对误差. |11||)(|a x f E ---==()25 .0210113 21??≤ -+---a x x a =310- 33 104110|)(|--?=-≤a f E r . □ 2有效数字 基本原则:1 两个很接近的数字不做减法: 2: 不用很小得数做分母(不用很大的数做分子) 例题: 4．改变下列表达式使计算结果比较精确： （1） ;1||,11211<<+--+x x x x 对 （2） ;1,11>>- - +x x x x x 对 （3） 1||,0,cos 1<<≠-x x x x 对. 解 (1) )21()122x x x ++. (2) ) 11(2x x x x x -++. (3) x x x x x x x cos 1sin )cos 1(sin cos 12+≈ +=-. □ 第二类曲面积分的计算方法 赵海林 张纬纬 摘要 利用定义法，参数法，单一坐标平面投影法，分项投影法，高斯公式，Stokes 公式，积 分区间对称性，向量计算形式以及利用两类曲面积分之间的联系等方法进行求解. 关键词 第二类曲面积分 定义法 参数法 投影法 高斯公式 Stokes 公式 向量计算形 式 1 引言 曲面积分是多元函数积分学的重要组成部分，在曲面积分的计算中，综合运用着一元积分与重积分计算思路、方法与技巧，在第二型曲面积分的学习过程中，必须在理解概念和性质的同时，掌握求第二型曲面积分的方法和技巧.由于第二型曲面积分的概念抽象费解，计算方法灵活多变，而且涉及的数学知识面广，掌握起来有一定的难度，而且是数学分析学习中的难点,许多学生在求解这一类题型时感到相当困难，因此本文给出了第二型曲面积分计算的几种方法，并举例说明了这几种方法的应用，力图使学生能计算第二型曲面积分，并能进一步了解第一型曲面积分与第二型曲面积分，曲面积分、曲线积分与重积分之间的密切联系，让各种计算方法更加直观的呈现在读者面前，体现了第二型曲面积分计算方法的应用. 2 预备知识 2．1第二型曲面积分的概念 2.1.1 流量问题(物理背景) 设稳定流动的不可压缩流体（假定密度为1）的速度为 (,,)(,,)(,,)(,,)v x y z P x y z i Q x y z j R x y z k =++ , ∑是一光滑的有向曲面，求单位时间内从曲面∑一侧流向另一侧的流量Φ. 若∑为平面上面积为S 的区域，而流速v 是常向量，∑指定侧的单位法向量 cos cos cos n i j k αβ=++ 则 cos .S v S v n θΦ==?? 若∑为曲面，流速v 不是常向量，则用下面的方法计算流量Φ. (1) 分割 将∑任意分成小块(1,2i i S i n S ?=?…,),同时代表其面积. 高斯型积分公式-CAL-FENGHAI.-(YICAI)-Company One1 2 Guass-Legendre 积分程序 1. 目的意义： 可以提高数值积分的代数精度 2. 数学公式： ) ()()(1k n k k b a x f A dx x f x ∑?=≈ρ 3. 程序： #include<> #include<> #define N 10 #define f(x) (cos(x)) int main() { int n=0; int k=0; int i=0; double x[N]={}; double A[N]={}; double s=; n=2; switch(n) { case 1: { x[1]=0; A[1]=2; break; } case 2: { x[1]=; x[2]=; A[1]=1; A[2]=1; break; } case 3: { x[1]=; x[2]=0; x[3]=; A[1]=; A[2]=; 3 A[3]=; break; } case 4: { x[1]=; x[2]=; x[3]=; x[4]=; A[1]=; A[2]=; A[3]=; A[4]=; break; } default: { printf("error! 请添加数据！\n"); return 0; } } 4 for(i=1;i<=n;i++) { s=s+A[i]*f(x[i]); } printf("由高斯-勒让德积分公式计算得I=%lf\n",s); return 0; } 4.运行结果： 5.参考文献: [1] 谭浩强. C语言程序设计[M]. 北京：清华大学出版社，2005. [2] 秦新强. 数值逼近, 西安,2010. 5 工程硕士《数值分析》总复习题（2011年用） [由教材中的习题、例题和历届考试题选编而成,供教师讲解和学生复习用] 一. 解答下列问题: 1）下列所取近似值有多少位有效数字( 注意根据什么? ): a) 对 e = 2.718281828459045…,取* x = 2.71828 b) 数学家祖冲之取 113355 作为π的近似值. c) 经过四舍五入得出的近似值12345，-0.001, 90.55000, 它们的有效 数字位数分别为 位, 位, 位。 2) 简述下名词: a) 截断误差 (不超过60字) b) 舍入误差 (不超过60字) c) 算法数值稳定性 (不超过60字) 3) 试推导( 按定义或利用近似公式 ): 计算3 x 时的相对误差约等于x 的相对 误差的3倍。 4) 计算球体积3 34r V π= 时,为使其相对误差不超过 0.3% ,求半径r 的相对 误差的允许范围。 5） 计算下式 341 8 )1(3)1(7)1(5)1(22345+-+---+---=x x x x x x P ）（ 时,为了减少乘除法次数, 通常采用什么算法? 将算式加工成什么形式? 6) 递推公式 ?????=-==- ,2,1,1102 10n y y y n n 如果取 * 041.12y y =≈= ( 三位有效数字 ) 作近似计算， 问计算到 10y 时误差为初始误差的多少倍？ 这个计算过程数值稳定吗 ？ 二. 插值问题: 1) 设函数 )(x f 在五个互异节点 54321,,,,x x x x x 上对应的函数值为 54321,,,,f f f f f ，根据定理，必存在唯一的次数 （A ） 的插值多项式 )(x P ，满足插值条件 ( B ) . 对此，为了构造Lagrange 插值多项式 )(x L ,由5个节点作 ( C ) 个、次数均为 ( D ) 次的插值基函数 数值分析试题及答案汇 总 TTA standardization office【TTA 5AB- TTAK 08- TTA 2C】 数值分析试题 一、填空题（2 0×2′） 1. ?? ????-=? ?????-=32,1223X A 设x =是精确值x *=的近似值，则x 有 2 位有效数字。 2. 若f (x )=x 7－x 3＋1，则f [20,21,22,23,24,25,26,27]= 1 ， f [20,21,22,23,24,25,26,27,28]= 0 。 3. 设，‖A ‖∞＝___5 ____，‖X ‖∞＝__ 3_____， ‖AX ‖∞≤_15_ __。 4. 非线性方程f (x )=0的迭代函数x =(x )在有解区间满足 |’(x )| <1 ，则使用该迭代函数 的迭代解法一定是局部收敛的。 5. 区间[a ,b ]上的三次样条插值函数S (x )在[a ,b ]上具有直到 2 阶的连续导数。 6. 当插值节点为等距分布时，若所求节点靠近首节点，应该选用等距节点下牛顿差 商公式的 前插公式 ，若所求节点靠近尾节点，应该选用等距节点下牛顿差商公式的 后插公式 ；如果要估计结果的舍入误差，应该选用插值公式中的 拉格朗日插值公式 。 7. 拉格朗日插值公式中f (x i )的系数a i (x )的特点是：=∑=n i i x a 0)( 1 ；所以当系数 a i (x )满足 a i (x )>1 ，计算时不会放大f (x i )的误差。 8. 要使 20的近似值的相对误差小于%，至少要取 4 位有效数字。 9. 对任意初始向量X (0)及任意向量g ，线性方程组的迭代公式x (k +1)=Bx (k )+g (k =0,1,…) 收敛于方程组的精确解x *的充分必要条件是 (B)<1 。 10. 由下列数据所确定的插值多项式的次数最高是 5 。 §3 高斯公式与斯托克斯公式 1.应用高斯公式计算下列曲面积分; (1),S yzdydz zxdzdx xydxdy ++??ò其中S 是单位球面2221x y z ++=的外侧; (2)222,S x dydz y dzdx z dxdy ++??ò其中S 是立方体0,,x y z a ≤≤表面的外侧; (3)222,S x dydz y dzdx z dxdy ++??ò其中S 是锥面222x y z +=与平面z h =所围空间区域(0z h ≤≤)的表面,方向取外侧; (4)333,S x dydz y dzdx z dxdy ++??ò其中S 是单位球面2221x y z ++=的外侧; (5),S xdydz ydzdx zdxdy ++??ò其中S 是上半球面z =. 3.应用斯托克斯公式计算下列曲线积分: (1)222222()()(),L y z dx x z dy x y dz +++++??其中L 为1x y z ++=与三坐标面的交线,它的走向使所围平面区域上侧在曲线的左侧; (2)23,L x y dx dy zdz ++??其中L 为221,y z x y +==所交的椭圆的正向; (3)()()(),L z y dx x z dy y x dz -+-+-??其中L 为以(,0,0),(0,,0),(0,0,)A a B a C a 为 顶点的三角形沿ABCA 的. 4.求下列全微分的原函数: (1);yzdx xzdy xydz ++ (2)222(2)(2)(2).x yz dx y xz dy z xy dz -+-+- 5.验证下列线积分与路线无关,并计算其值: (1)(2,3,4)23(1,1,1);xdx y dy z dz -+-? (2)222 111(,,)(,,) x y z x y z ?其中()()111222,,,,x y z x y z 在球面2222x y z a ++=上. 摘要 求函数在给定区间上的定积分，在微积分学中已给出了许多计算方法，但是，在实际问题计算中，往往仅给出函数在一些离散点的值，它的解析表达式没有明显的给出，或者，虽然给出解析表达式，但却很难求得其原函数。这时我们可以通过数值方法求出函数积分的近似值。 当然再用近似值代替真实值时，误差精度是我们需要考虑因素，但是除了误差精度以外，还可以用代数精度来判断其精度的高低。已知n+1点的Newton-Cotes型积分公式，当n为奇数时，其代数精度为n；当n为偶数时，其代数精度达到n+1。若对随机选取的n+1个节点作插值型积分公式也仅有n次代数精度。 如何选取适当的节点，能使代数精度提高？Gauss型积分公式可是实现这一点，但是Gauss型求积公式，需要被积函数满足的条件是正交，这一条件比较苛刻。因此本实验将针对三种常用的Gauss型积分公式进行讨论并编程实现。 关键词：Newton-Cotes型积分公式正交多项式代数精度 1、实验目的 1)通过本次实验体会并学习Gauss型积分公式，在解决如何取节点能提 高代数精度这一问题中的思想方法。 2)通过对Gauss型积分公式的三种常见类型进行编程实现，提高自己的 编程能力。 3)用实验报告的形式展现，提高自己在写论文方面的能力。 2、算法流程 下面介绍三种常见的Gauss型积分公式 1)高斯-勒让德（Gauss-Legendre）积分公式 勒让德（Legendre）多项式 如下定义的多项式 称作勒让德多项式。由于是次多项式，所以是n次多项式，其最高次幂的系数与多项式 的系数相同。也就是说n次勒让德多项式具有正交性即勒让德多项式 是在上带的n次正交多项式，而且 这时Gauss型积分公式的节点就取为上述多项式的零点，相应的Gauss型积分公式为 此积分公式即成为高斯-勒让德积分公式。 其中Gauss-Legendre求积公式的系数 ++中的待定系数 A f (1)(0) 武汉理工大学研究生课程考试标准答案 用纸 课程名称：数值计算（A）任课教师： 一. 简答题，请简要写出答题过程（每小题5分，共30分） 3.14159265358979的近似值 绝对误差和相对误差分别是多少？ 3分） 2分） 2.已知()8532f x x x =+-，求01 83,3, ,3f ????，019 3,3,,3f ????. (5分） 3.确定求积公式 1 0120 ()(0)(1)(0)f x dx A f A f A f '≈++? 中的待定系数，使其代 数精度尽量高，并指明该求积公式所具有的代数精度。 解：要使其代数精度尽可能的高，只需令()1,, , m f x x x =使积分公式对尽可能 大的正整数m 准确成立。由于有三个待定系数，可以满足三个方程，即2m =。 由()1f x =数值积分准确成立得：011A A += 由()f x x =数值积分准确成立得：121/2A A += 由2()f x x =数值积分准确成立得：11/3A = 解得1201/3,1/6,2/3.A A A === (3分） 此时，取3()f x x =积分准确值为1/4,而数值积分为11/31/4,A =≠所以该求 积公式的最高代数精度为2次。 (2分） 4.求矩阵101010202A -?? ??=?? ??-?? 的谱半径。 解 ()()1 01 01 0132 2 I A λλλλλλλ--= -=--- 矩阵A 的特征值为1230,1,3λλλ=== 所以谱半径(){}max 0,1,33A ρ== (5分） 5. 设10099,9998A ?? = ??? 计算A 的条件数()(),2,p cond A P =∞. 解：** 1 9899-98999910099-100A A A A --????=?== ? ?-?? ?? 矩阵A 的较大特征值为198.00505035，较小的特征值为-0.00505035，则 1222 ()198.00505035/0.0050503539206cond A A A -=?==(2分） 1 ()199******** cond A A A -∞∞ ∞ = ?=?= (3分） 二.计算题，请写出主要计算过程（每小题10分，共50分） 第一章绪论 1.数值运算的误差估计 2.绝对误差、相对误差与有效数字 3.避免误差的相关问题 病态问题与条件数 算法的数值稳定性 数值运算中的若干原则 第二章非线性方程求根1.不动点迭代格式 不动点迭代格式的构造、计算 全局收敛性判断 局部收敛性与收敛阶判断（两个方法） 2.Newton迭代 格式、计算及几何意义 局部收敛性及收敛阶（单、重根）非局部收敛性判断（两个方法）3.Steffensen迭代 格式及计算 （具有）二阶的局部收敛性 4.Newton迭代的变形 求重根的迭代法（三种方法） 避免导数计算的弦割法（两种方法） Newton下山法* 5.二分法 计算 预先估计对分次数 第三章解线性方程组的直接法 1.矩阵三角分解法及其方程组求解 直接三角分解法及其分解的条件 平方根法（Cholesky 分解） 追赶法 列主元三角分解法* 2.Gauss 消去法 Gauss 主元素消去法（列主元素消去法、全主元素消去法） Gauss 顺序消去法 3.方程组的性态与误差分析 向量和矩阵的范数（基础知识） 方程组解的相对误差估计 矩阵的条件数 病态方程组的求解* 第四章解线性代数方程组的迭代法1.迭代法的基本理论 简单迭代法格式的构造、收敛性判断以及方程组的求解 Gauss—Seidel迭代法格式的构造、收敛性判断以及方程组的求解2.三种迭代法的构造、收敛性判断以及方程组的求解Jacobi迭代法 基于Jacobi迭代法的Gauss—Seidel迭代法 逐次超松弛迭代法①掌握简单迭代收敛性判断的方法。 设B为迭代矩阵，如果||B||<1，则用||B||判断迭代的收敛性比用ρ(B)<1更为方便，但此结论仅为充分条件。 如果||B||≥1，判断迭代的收敛性需考察ρ(B)<1是否成立。 如果需证明迭代发散，则需证明ρ(B)≥1。 ②简单迭代法的收敛快慢，依赖于迭代矩阵谱半径的大小。当ρ(B)<1，迭代次数k≥(mln10)/(-lnρ(B))，则迭代矩阵谱半径越小，收敛越快。当ρ(B)=0时，则理论上迭代有限步得到精确解。 对简单迭代法而言，有的对任意初始向量都收敛（通常所说的收敛），有的对部分初始向量收敛，有的对任意初始向量(解向量除外)都不收敛。 ③对于由简单迭代法导出的Gauss-Seidel迭代法：x(k+1)=B1x(k)+B2x(k)+gk=0,1,… 应用上述结论需首先将由简单迭代法导出的Gauss-Seidel迭代格式改写为简单迭代：x(k+1)=(I–B1)?1B2x(k)+(I?B1)?1gk=0,1,…迭代收敛的充要条件为ρ((I?B1)?1B2)<1 若||(I?B1)?1B2||<1则对于任意的初始向量x(0)，与简单迭代法相应的Gauss-Seidel 迭代收敛。 设B=B1+B2，若||B||∞<1，或||B||1<1，则对于任意初始向量x(0)，与简单迭代法相应的Gauss-Seidel迭代收敛。 ④掌握Jacobi迭代及由Jacobi迭代导出的Gauss-Seidel迭代收敛性的判断方法。 对于Jacobi迭代与Gauss-Seidel迭代的收敛性，首先考察系数矩阵A是否严格对角占优。 对于Gauss-Seidel迭代，其次考察系数矩阵A是否对称正定。 其它判断方法与简单迭代以及由简单迭代导出的Gauss-Seidel迭代之收敛性判断方法相同。 曲面积分与高斯公式 1、第一类曲面积分 (１）问题得提出 设有一块光滑得金属曲面Ｓ 。它得密度就是不均匀得。在其点(ｘ,y ，z)处密度为f(x,y,z),并设ｆ在Ｓ上连续,则金属曲面S 得质量M 说明: 第一类曲面积分与曲面得方向(侧）无关 (2）第一类曲面积分得计算 （代入法）设S 就是一个光滑曲面, S 得方程就是Z=f(x,y) , 当 ｆ1时可得空间曲面面积得计算公式,即 例1.I=，S 就是半球面（)。 解:, , ??????-=--+=+πθ2002222222221R D s rdr r R r d R dxdy y x R R y x ds y x ＝ ２、 第二类曲面积分 (1）问题得提出 磁通量问题。表示 说明:第二类曲面积分与方向(侧）有关,改变方向,积分变号 (２)计算（代入法) 用带入法计算时，一般应分成三个计算： ①(如果曲面积分取得上侧取号,如果曲面积分取得下侧取-号)、 类似有 ②(如果曲面积分取得前侧取号,如果曲面积分取得后侧取-号)。 ③(如果曲面积分取得右侧取号,如果曲面积分取得左侧取-号)、 例２：计算曲面积分,其中就是圆面下侧。 分析： 由于在上， ,所以 π22)2()2(2)(2??????-=-=-=-+++∑∑D dxdy dxdy z dxdy z xydzdx dydz x z 评论：本题展示得化简积分得方法就是非常重要得。 例3:计算曲面积分,其中就是旋转抛物面介于平面及之间得下侧 分析: 可直接代公式计算, 而需要分成前后两部分分别计算、 解:(略) (3)高斯公式 设 Ｄ 就是Ｒ内得一个有界闭区域，其边界由光滑曲面或逐片光滑曲面组成,方向就是外侧(相对于区域Ｄ而言）。又设函数P ，Ｑ，Ｒ都在D 内关于 x,ｙ,z 有连续偏导数,则下列高斯公式成立： 由Gau ｓs 公式可计算某些空间立体积分 V= 例４ 计算, 式中Ｓ为球面得内侧 解 由高斯公式 知 = 例5：计算曲面积分 其中为曲面得上侧。 【分析】(补面法)本题曲面不封闭,可考虑先添加一平面域使其封闭,在封闭曲面所围成得区域内用高斯公式,而在添加得平面域上直接投影即可。 【详解】 补充曲面：，取下侧、 则 ＝ 第一章 绝对误差： 121 100.x 102 k k n n a a a a a -=±?????-≤?，则称a 为x 的具有n 位有效数字的近似值 相对误差： 如果a 有n 位有效数字，则11 x 1102n a a a --≤ ?；如果11x 1 1021n a a a --≤?+（），则a 至少有n 位有效数字。 近似绝对误差估计式：' ()()()f x f a f a x a -≈- 近似相对误差界为： '()()()()() f a f x f a x a f a f a -≤- N 元函数误差界：1231231(x ,x ,x ,....x )(,,,....)n n n k k k k a f f f a a a a x a x =?? ?-≤- ????∑ 111 2 22111 112max p ,1n i i n i i i i n n p p i p i x x p ==∞≤≤==?? === ? ?? ∞=??=≤<+∞ ??? ∑∑∑向量范数：范数：范数：范数：范数：x x x x x x 11111 21 11max max m ij j n i n ij i m j m n ij m i j F a a a ≤≤=∞≤≤======== ∑∑∑ ∑ （列和范数） （行和范数） （算子范数谱： 范数）A A A A A (A)max i i ρλ=谱半径： （A 的最大特征值） 第二章 ,H H H A A AA A A =正规矩阵：是的共轭转置。 常见的Hermite 阵（A A =H ）、实对称矩阵（A A =T ）、斜Hermite 阵（A A -=H ）、实反对称矩阵（A A -=T ）、酉阵（I AA A A ==H H ）和正交矩阵（I AA A A ==T T ）等均为正规矩阵． 正定的充分必要条件是：A 的各阶顺序主子式都为正。A 的特征值全为正。 T T A A AA E ==正交矩阵：1T A A -=正交矩阵是实数特殊化的酉矩阵，因此总是正规矩阵。 奇异矩阵：对应的行列式等于0的方阵。 1、矩阵的LU 分解或Doolittle 分解 对于n 阶方阵A ，如果存在n 阶单位下三角矩阵L 和n 阶上三角矩阵U ，使得LU A =, 则称其为矩阵A 的LU 分解，也称为．Gauss 消去法对应的矩阵形式即为LU 分解, 其中L 为所有行乘子组成的单位下三角矩阵, U 为Gauss 消去法结束后得到的上三角矩阵. 原方程组b Ax =分解为两个三角形方程 组? ? ?==y Ux b Ly . 2、矩阵LU 分解的的存在和唯一性（各阶顺序主子式均不为零） 如果n 阶矩阵A 的各阶顺序主子式),,2,1(n k k =D 均不为零, 则必有单位下三角矩阵L 和上三角矩阵U ，使得LU A =, 而且L 和U 是唯一存在的． 3、矩阵的Cholesky 分解或平方根法（正定矩阵） 对任意n 阶对称正定矩阵A ，均存在下三角矩阵L 使T LL A =，称其为对称正定矩阵 A 的 Cholesky 分解. 进一步地, 如果规定L 的对角元为正数，则L 是唯一确定的．原方程组b Ax =分解为 两个三角形方程组? ??==y x L b Ly T . 利用矩阵乘法规则和L 的下三角结构可得 2 1 1 12? ?? ? ??-=∑-=j k jk jj jj l a l , jj j k jk ik ij ij l l l a l /1 1???? ??-=∑-=, i=j +1, j +2,…,n , j =1,2,…,n . 实习论文 题目高斯勒让德积分公式 专业信息与计算科学 班级计算092 学号3090811065 学生周吉瑞 指导教师秦新强 2011 年 高斯勒让德积分公式 专 业： 信息与计算科学 学 生： 周吉瑞 指导老师： 秦新强 摘要 关于数值积分公式0 ()()b n k k k a f x dx A f x =≈∑?，除了用误差来分析其精度以外，还可以 用代数精度来判断其代数精度的高低，已知n+1点Newton-Cotes 型积分公式，当n 为奇数时，其代数精度为n ，当n 为偶数时，其代数精度达到n+1。 n+1点的Newton-Cotes 型积分公式属于插值积分型积分公式，一般地，若对随机选取的n+1个节点作插值型积分公式也仅有n 次代数精度，但是，如果求积节点选取适当，就有可能提高数值积分的代数精度，高斯型积分公式就可以实现这一目标。 关 键 词：数值积分，代数精度，高斯型积分公式 一、目的意义 构造Gaoss 型求积公式除需要求出正交多项式外，还需要求出正交多项式的零点和求积系数，当3n ≥时，这些工作均很困难，因此给出高斯-勒让德积分公式的零点和系数。 二、公式 高斯-勒让德积分公式：1 1 1 ()()n k k k f x A f x -=≈∑?； 三、算法流程 Step1:输入所用的点数n ； Step2:对i=1，2，···，n 循环执行步3； Step3:I= I+ ()i i A f x ; Step4:输出I ；结束。 四、算法程序 #include数值分析重点公式
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