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XXXX学 院
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1.1算法组织
消去法的中心就是“降维”,即:将求解n元方程组的问题转化为先解n-1元方程组,一旦这个n-1元方程组的解取得,则剩余的一个未知量自然可以求得。这样逐步减少未知量个数的方法,便是求解多元方程组的一个重要思想。列主元消去法的基本思想是:在进行第步消元时,从第k列的及其以下的各元素中选取绝对值最大的元素,然后通过行变换将它交换到主元素的位置上,再进行消元使
并将第k行元与第行元互换。
(2)消元计算:对k=1,2,……n-1依次计算
回代求解
1.2 计算结果及分析
运行matlab程序,输入系数矩阵和行向量,运行结果如下图所示。求解结果和理论值相同,说明算法组织和matlab程序的正确性。
二、
2.1 算法组织
系数矩阵T是一种特殊的稀疏矩阵,在三次样条插值或者差分算法求解常微分方程边值问题中常会遇到,系数矩阵T可以分解为一个上二对角阵和一个下二对角阵,方程的求解问题转换为两个方程组的求解,相当于Gauss消元法的部分称为“追”,相当于回代的过程称为“赶”,追赶法的具体步骤如下:
输入三对角矩阵和右端向量;
预处理:将压缩为四个一维数组,将分解矩阵压缩为三个一维数组
追的过程:
回代求解,赶的过程
停止,输出结果
2.2 计算结果及分析
利用matlab编写追赶法程序,运行程序根据提示输入下对角元素、对角线元素、上对角元素以及右端的行向量,计算过程及结果如下图所示。经验证,计算结果和理论值相同,说明了算法和编程实现的准确性。
三、
试用Jacobi和Gauss-Seidel迭代法解之,使误差小于0.001。
3.1 算法组织
将原始线性代数方程组改写为的形式,其中为的矩阵函数。于是可以得到迭代格式:,此即为迭代法的迭代格式。如果在计算时,将已经算出的分量立即代换对应分量,则得到迭代法的迭代格式。
迭代法的算法组织如下:
给出迭代格式
给出迭代初始向量、允许误差和最大迭代次数
按照迭代格式进行迭代,直至达满足迭代停止条件
停止,输出结果
迭代法的算法组织如下:
给出迭代格式
给出迭代初始向量、允许误差和最大迭代次数
按照迭代格式,并且将已经算出的分量立即代换对应分量进行迭代,直至达满足迭代停止条件
停止,输出结果
3.2 计算结果及分析
利用matlab编写Jacobi迭代法程序,运行程序根据提示输入系数矩阵、右端行向量以及容许误差,计算过程及结果如下图所示。
利用matlab编写Gauss-Seidel迭代法程序,运行程序根据提示输入系数矩阵、右端行向量以及容许误差,计算过程及结果如下图所示。
对比分析以上结果可知,达到相同的计算精度,Gauss—Seidel迭代比Jacobi迭代的速度慢,迭代次数更多。
四、Newton插值多项式和三次样条插值多项式
已知,对
计算函数在点处的值;
求插值数据点的插值多项式和三次样条插值多项式;
对,计算和相应的函数值;
计算,,解释所得到结果。
4.1 算法组织
4.1.1求Newton插值多项式,算法组织如下:
Newton插值多项式的表达式如下:
其中每一项的系数ci的表达式如下:
根据上述公式,为了得到系数需计算:
一阶差商
二阶差商
… … … …
n阶差商
n+1阶差商
4.1.2求三次样条插值多项式,算法组织如下:
所谓三次样条插值多项式是一种对区间进行分段的分段函数,然后在每一段上进行分析,即它在节点分成的每个小区间上是3次多项式,其在此区间上的表达式如下:
因此,只要确定了的值,就确定了整个表达式,的计算方法如下:
令:
则满足如下n-1个方程:
方程中有n+1个未知量,则令和分别为零,则由上面的方程组可得到的值,可得到整个区间上的三次样条插值多项式。
4.2 计算结果及分析
- 0.000000000000003664*xx^5 + 1.202*xx^4 + 0.000000000000001465*xx^3 - 1.731*xx^2 - 0.00000000000000005276*xx + 0.5673
n=10时,Newton插值多项式
Nnn= - 220.9*xx^10 - 0.00000000000005684*xx^9 + 494.9*xx^8 + 0.0000000000002187*xx^7 - 381.4*xx^6 + 0.0000000000000964*xx^5 + 123.4*xx^4 - 0.00000000000002632*xx^3 - 16.86*xx^2 +
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