数值方法:速成包

公式表、每个专题的关键方法步骤和 8 道练习题,完整解答附在最后。

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1公式与方法

数值方法

二分法
c = (a + b)/2, width after n steps (b − a)/2ⁿ
牛顿–拉弗森法
xn+1 = xₙ − f(xₙ)/f′(xₙ)
线性插值
y = y₁ + (y₂ − y₁)(x − x₁)/(x₂ − x₁)
梯形法则
T = (h/2)[f₀ + 2f₁ + … + 2fn−1 + fₙ], h = (b − a)/n
辛普森法则(n 为偶数)
S = (h/3)[f₀ + 4f₁ + 2f₂ + … + 4fn−1 + fₙ]
梯形法则的误差界
|E| ≤ (b − a)h²M/12, M = max|f″|
欧拉
yn+1 = yₙ + h·f(tₙ, yₙ)
休恩法
yn+1 = yₙ + (h/2)(k₁ + k₂), k₂ = f(tₙ + h, yₙ + hk₁)
RK4
yn+1 = yₙ + (h/6)(k₁ + 2k₂ + 2k₃ + k₄)

方法

  1. 求根:二分法要检查变号,牛顿法要计算 f 和 f′,并在迭代值表中保留六位或更多位数字。
  2. 求表中的值:在两个相邻的点之间做线性插值。
  3. 求积分:求出 h = (b − a)/n,列出每个节点处的 f,应用权重(梯形法则为 1, 2, …, 2, 1;n 为偶数时辛普森法则为 1, 4, 2, …, 4, 1),再乘以 h/2 或 h/3。
  4. 求常微分方程:从 t₀ 出发,用 yₙ₊₁ = yₙ + h·f(tₙ, yₙ)(欧拉法)或平均斜率(休恩法)逐步前进,每步一行,直到到达所要求的 t。

数列与级数

等差数列
aₙ = a₁ + (n − 1)d, Sₙ = n(a₁ + aₙ)/2
等比数列
aₙ = a₁rⁿ⁻¹, Sₙ = a₁(1 − rⁿ)/(1 − r)
无穷等比级数
S = a₁/(1 − r), |r| < 1
p-级数
Σ1/kᵖ converges only for p > 1
比值判别法
L = lim |ak+1/ak|: L < 1 converges, L > 1 diverges
收敛半径
R = lim |ck/ck+1|
泰勒多项式
Pₙ(x) = Σ f⁽ᵏ⁾(a)(x − a)ᵏ/k!
麦克劳林级数
eˣ = Σxᵏ/k!, sin x = x − x³/3! + …, cos x = 1 − x²/2! + …, ln(1 + x) = x − x²/2 + …
拉格朗日误差界
|Rₙ| ≤ M·|x − a|ⁿ⁺¹/(n + 1)!

方法

  1. 判断类型:等差(公差恒定)、等比(公比恒定)、标准级数、幂级数还是泰勒多项式。
  2. 求和时使用 Sₙ = n(a₁ + aₙ)/2、Sₙ = a₁(1 − rⁿ)/(1 − r),或 |r| < 1 时使用 S = a₁/(1 − r),其中 a₁ 是和的第一项。
  3. 判断收敛性:先用通项判别法,再与 Σ1/kᵖ 或等比级数比较,含阶乘和 k 次幂的级数用比值判别法或根值判别法。
  4. 对于泰勒多项式,列出 f(a)、f′(a)、f″(a)、…,把第 k 阶导数除以 k!,并用 M·|x − a|ⁿ⁺¹/(n + 1)! 估计误差。

矩阵与行列式

2×2 行列式
det = ad − bc
2×2 逆矩阵
A⁻¹ = (1/det)·[d −b; −c a]
产品
(AB)ij = Σk AikBkj
特征值
det(A − λI) = 0
克拉默法则
xi = det(Ai)/det(A)

微分方程

指数增长/衰减
dy/dt = ky → y = y0ekt
半衰期
k = ln 2 / t½
牛顿冷却定律
T(t) = Ta + (T0 − Ta)e−kt
积分因子
y′ + p(x)y = q(x): μ = e∫p dx, (μy)′ = μq
混合槽
dm/dt = r·c − (r/V)·m

2练习题

1.数值方法中等
xy012

用辛普森法则(n = 2)近似计算 ∫02 eˣ dx,并与精确值比较。求绝对误差 |E| = |S − I|。

f(x) = eˣ[a, b] = [0, 2]n = 2
|E| =
2.数值方法困难
00.050.10.150.20.50.60.7ty(0, 0.5)

对 y′ = 1 + sin(ty),y(0) = 0.5,用休恩法(改进欧拉法),取 h = 0.1,估计 y2 ≈ y(0.2)。

y′ = 1 + sin(ty)y(0) = 0.5h = 0.1
y2 =
3.数列与级数中等
AΣ (4/5)ᵏk = 1 … ∞BΣ (5/3)ᵏk = 1 … ∞CΣ (−1)ᵏ/√kk = 1 … ∞DΣ 1/(3ᵏ + k)k = 1 … ∞

四个级数中恰有一个发散。点选它。

A: Σ (4/5)ᵏB: Σ (5/3)ᵏC: Σ (−1)ᵏ/√kD: Σ 1/(3ᵏ + k)
  1. 1A: Σ (4/5)ᵏ
  2. 2B: Σ (5/3)ᵏ
  3. 3C: Σ (−1)ᵏ/√k
  4. 4D: Σ 1/(3ᵏ + k)
4.数列与级数困难

f(x) = eˣ 在 x = 0.5 处用其 3 次麦克劳林多项式近似。用拉格朗日误差界 M·|x|ⁿ⁺¹/(n + 1)!(M = e0.5 = 1.649)求最大可能误差 |R₃|。

f(x) = eˣn = 3x = 0.5M = 1.649
|R₃| =
5.矩阵与行列式中等
A =−53−50−50302

求所示 3×3 矩阵 A 的行列式 det A。

A = [−5 3 −5; 0 −5 0; 3 0 2]
det A =
6.矩阵与行列式困难
A =1−6−6−6b =−98

解方程组 x − 6y = −9 和 −6x − 6y = 8。求 x。

x − 6y = −9−6x − 6y = 8
x =
7.微分方程中等
tyy(0) = 2y(1.5) = ?

解 y″ + 4y′ + 3y = 0,其中 y(0) = 2,y′(0) = 6。求 y(1.5)。

y″ + 4y′ + 3y = 0y(0) = 2y′(0) = 6
y(1.5) =
8.微分方程困难
ty0.5y(0.5) = ?

求解 y′ + y = 10e−3t,y(0) = 4。求 y(0.5)。

y′ + y = 10e−3ty(0) = 4
y(0.5) =

3溶液

1.数值方法

答案: |E| = 0.03167

数值积分:把 [a, b] 分成 n 条宽度为 h = (b − a)/n 的窄条,节点为 x₀ … xₙ。梯形法则:T = (h/2)[f₀ + 2f₁ + 2f₂ + … + 2fn−1 + fₙ]。辛普森法则(n 为偶数):S = (h/3)[f₀ + 4f₁ + 2f₂ + 4f₃ + … + 4fn−1 + fₙ]。梯形法则的误差按 h² 缩小(误差界 (b − a)h²·M/12,其中 M = max|f″|),辛普森法则按 h⁴ 缩小,所以在节点数相同时辛普森法则通常精确得多。

精确值

I = 6.389056

辛普森法则

S = (1/3)·(1 + 4·2.718282 + 7.389056) = 6.420728

误差

|E| = |6.420728 − 6.389056| = 0.03167

答案

|E| = 0.03167

相对误差:0.4957%。

2.数值方法

答案: y2 = 0.7131

y′ = f(t, y) 的数值解:欧拉法沿每一步起点处的斜率前进:yn+1 = yₙ + h·f(tₙ, yₙ)。休恩法(改进欧拉法)取起点处斜率与欧拉预测点处斜率的平均:k₁ = f(tₙ, yₙ),k₂ = f(tₙ + h, yₙ + h·k₁),yn+1 = yₙ + (h/2)(k₁ + k₂)。经典龙格–库塔法 (RK4) 结合四个斜率:yn+1 = yₙ + (h/6)(k₁ + 2k₂ + 2k₃ + k₄)。欧拉法的整体误差与 h 成正比,休恩法与 h² 成正比,RK4 与 h⁴ 成正比。

ntₙyₙk₁k₂yₙ₊₁000.511.0599640.60299810.10.6029981.0602631.141330.713078

休恩法各步

y₁ = 0.5 + (0.1/2)(1 + 1.059964) = 0.602998
y₂ = 0.602998 + (0.1/2)(1.060263 + 1.14133) = 0.713078
00.050.10.150.20.50.60.7ty

图表

y2 = 0.7131

答案

y2 = 0.7131
3.数列与级数

答案: B: Σ (5/3)ᵏ

收敛性:如果各项不趋于 0,级数发散(通项判别法)。Σ1/kᵖ 仅当 p > 1 时收敛,Σrᵏ 仅当 |r| < 1 时收敛。当一个级数的项在 k 很大时与这些级数的项相近时,可与之比较。比值判别法:L = lim |ak+1/ak|;根值判别法:L = lim |ak|1/k。L < 1 收敛,L > 1 发散,L = 1 无法判断。幂级数 Σck(x − x₀)ᵏ 在 |x − x₀| < R 时收敛,其中 R = lim |ck/ck+1|;项递减趋于 0 的交错级数收敛。

检验每个级数

A: Σ (4/5)ᵏ → 等比级数,r = 4/5,|r| < 1:收敛。
B: Σ (5/3)ᵏ → 等比级数,r = 5/3 > 1:各项增大,所以发散。
C: Σ (−1)ᵏ/√k → 交错级数,1/√k 递减趋于 0:收敛(条件收敛)。
D: Σ 1/(3ᵏ + k) → 小于 (1/3)ᵏ(收敛的等比级数):由比较判别法收敛。

答案

B: Σ (5/3)ᵏ

答案

B: Σ (5/3)ᵏ
4.数列与级数

答案: |R₃| = 0.004294

泰勒多项式:在 x = a 附近,光滑函数可用 Pₙ(x) = f(a) + f′(a)(x − a) + f″(a)(x − a)²/2! + … + f⁽ⁿ⁾(a)(x − a)ⁿ/n! 近似;当 a = 0 时这就是麦克劳林多项式。标准级数:eˣ = Σxᵏ/k!,sin x = x − x³/3! + x⁵/5! − …,cos x = 1 − x²/2! + x⁴/4! − …,ln(1 + x) = x − x²/2 + x³/3 − …,1/(1 − x) = Σxᵏ。拉格朗日误差界:|f(x) − Pₙ(x)| ≤ M·|x − a|ⁿ⁺¹/(n + 1)!,其中 M 是 |f⁽ⁿ⁺¹⁾| 在 a 与 x 之间的最大值。

导数的上界

M = e0.5 = 1.649

拉格朗日误差界

|R₃| ≤ 1.649·0.5⁴/4! = 0.004294

答案

|R₃| = 0.004294

真实误差更小:|f(0.5) − P₃(0.5)| = 0.002888。

5.矩阵与行列式

答案: det A = −25

矩阵:2×2 矩阵的行列式为 ad − bc。对于 3×3,按某一行展开:每个元素乘以划去其所在行和列后剩下的 2×2 矩阵的行列式,符号按 + − + 交替。特征值 λ 满足 det(A − λI) = 0;对于 2×2,即 λ² −(迹)·λ + det = 0。

第一行的 2×2 余子式

M₁₁ = −10, M₁₂ = 0, M₁₃ = 15

代数余子式展开

det A = (−5)·(−10) − 3·0 + (−5)·15 = −25

答案

det A = −25
6.矩阵与行列式

答案: x = −2.429

矩阵:2×2 矩阵的行列式为 ad − bc。对于 3×3,按某一行展开:每个元素乘以划去其所在行和列后剩下的 2×2 矩阵的行列式,符号按 + − + 交替。特征值 λ 满足 det(A − λI) = 0;对于 2×2,即 λ² −(迹)·λ + det = 0。

系数矩阵的行列式

det A = 1·(−6) − (−6)·(−6) = −42

替换 x 列

det Aₓ = (−9)·(−6) − (−6)·8 = 102
x = 102/(−42) = −2.429

答案

x = −2.429
y = 1.095
7.微分方程

答案: y(1.5) = 1.294

二阶线性方程:对 y″ + b·y′ + c·y = 0,试 y = ert:得到特征方程 r² + b·r + c = 0。两个不等实根 r₁ ≠ r₂ 给出 y = A·er₁t + B·er₂t(过阻尼);二重根 r 给出 y = (A + Bt)·ert(临界阻尼);复根 −α ± jω 给出 y = e−αt(A cos ωt + B sin ωt)(欠阻尼,振荡)。初值 y(0) 和 y′(0) 决定 A 和 B。写成 y″ + 2ζωny′ + ωn²y = 0 时,ωn 是固有频率,ζ 是阻尼比:ζ < 1 时振荡。在常值输入下,y″ + by′ + cy = c·K 的解是稳态值 K 加上自由响应。

特征根

(r + 1)(r + 3) = 0 → r = −1, −3

由初值求常数

A + B = 2, −1A − 3B = 6
A = 6, B = −4

求值

y(1.5) = 6·e−1.5 + (−4)·e−4.5 = 1.294

答案

y(1.5) = 1.294
8.微分方程

答案: y(0.5) = 4.343

一阶微分方程:dy/dt = k·y 的解为 y = y₀·ekt(k > 0 时增长,k < 0 时衰减);半衰期 T 对应 k = ln 2/T。牛顿冷却定律 dT/dt = −k·(T − Tₐ) 给出 T(t) = Tₐ + (T₀ − Tₐ)·e−kt。线性方程 y′ + p(x)·y = q(x) 用积分因子 μ = e∫p dx 求解:(μy)′ = μq,所以 μy = ∫μq dx + C。

积分因子

μ = et
(ety)′ = 10e−2t

通解

y = 10/(−2)·e−3t + C·e−t = −5·e−3t + C·e−t

初始条件

4 = −5 + C → C = 9

求值

y(0.5) = −5·0.2231 + 9·0.6065 = 4.343

答案

y(0.5) = 4.343

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