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
xy00.33330.666711.3331.6672

用梯形法则取 n = 6 条窄条，近似计算 ∫02 √x·e−x dx。给出 T。

f(x) = √x·e−x[a, b] = [0, 2]n = 6
T =
2.数值方法困难
00.10.20.30.40.60.8ty(0, 0.5)

对 y′ = e−ty，y(0) = 0.5，用休恩法（改进欧拉法），取 h = 0.2，估计 y2 ≈ y(0.4)。

y′ = e−tyy(0) = 0.5h = 0.2
y2 =
3.数列与级数中等
k|aₖ₊₁/aₖ|123456789101112

对 Σk=1∞ (k!)²·1ᵏ/(2k)! 应用比值判别法。求 L = lim |ak+1/ak|。

ak = (k!)²·1ᵏ/(2k)!
L =
4.数列与级数困难

f(x) = sin x 在 x = 1 处用其 n 次麦克劳林多项式近似。利用拉格朗日误差界 M·|x|ⁿ⁺¹/(n + 1)!（M = 1），求能保证误差小于 0.0005 的最小次数 n。

f(x) = sin xx = 1M = 1ε = 0.0005
n =
5.矩阵与行列式中等
A =−1−6−2−3B =4−6−53

对所示矩阵令 C = AB。求元素 c22（第 2 行，第 2 列）。

A = [−1 −6; −2 −3]B = [4 −6; −5 3]
c22 =
6.矩阵与行列式困难
A =−61−1−4b =−51

解方程组 −6x + y = −5 和 −x − 4y = 1。求 x。

−6x + y = −5−x − 4y = 1
x =
7.微分方程中等
t (min)T (°C)8Ta​14 °C

一罐 6 °C 的汽水从冰箱中取出，放到 22 °C 的房间里。 8 min 后其温度为 14 °C。 它遵循牛顿冷却定律 dT/dt = −k·(T − Tₐ)。 求常数 k，以 min⁻¹ 计。

T0 = 6 °CTa = 22 °CT(8) = 14 °C
k = min⁻¹
8.微分方程困难
t (min)m (kg)15 minm = ?

一个水箱装有 500 L 水，其中溶有 5 kg 盐。 每升含盐 0.1 kg 的盐水以 2 L/min 流入，混合均匀的溶液以相同流量流出。 15 min 后水箱中有多少盐 m？

V = 500 Lm0 = 5 kgc = 0.1 kg/Lr = 2 L/min
m = kg

3溶液

1.数值方法

答案: T = 0.6149

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。

ixᵢf(xᵢ)体重000110.3333330.41369220.6666670.4192032310.367879241.3333330.304376251.6666670.2438372620.1913931

节点与函数值

h = 0.3333
Σ wᵢfᵢ = 0 + 2·0.41369 + 2·0.419203 + 2·0.367879 + 2·0.304376 + 2·0.243837 + 0.191393 = 3.689364

梯形法则

T = (0.3333/2)·3.689364 = 0.6149

答案

T = 0.6149

这个积分没有初等原函数，这正是需要数值方法的情形。

2.数值方法

答案: y2 = 0.845

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₊₁000.510.8693580.68693610.20.6869360.8716330.7085710.844956

休恩法各步

y₁ = 0.5 + (0.2/2)(1 + 0.869358) = 0.686936
y₂ = 0.686936 + (0.2/2)(0.871633 + 0.708571) = 0.844956
00.10.20.30.40.60.8ty

图表

y2 = 0.845

答案

y2 = 0.845
3.数列与级数

答案: L = 0.25

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。

相邻项之比

|ak+1/ak| = 1·(k + 1)²/((2k + 2)(2k + 1)) → 1/4

结论

L = 0.25 < 1

答案

L = 0.25

L < 1，所以级数收敛。

4.数列与级数

答案: n = 6

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。

n(n + 1)!误差界011120.5260.16673240.0416741200.00833357200.001389650400.0001984

n 增大时的误差界

n = 5: 0.001389 ≥ 0.0005
n = 6: 0.0001984 < 0.0005

最小次数

n = 6

答案

n = 6
5.矩阵与行列式

答案: c22 = 3

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。

行乘列

c22 = (−2)·(−6) + (−3)·3 = 3

答案

c22 = 3
6.矩阵与行列式

答案: x = 0.76

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 = (−6)·(−4) − 1·(−1) = 25

替换 x 列

det Aₓ = (−5)·(−4) − 1·1 = 19
x = 19/25 = 0.76

答案

x = 0.76
y = −0.44
7.微分方程

答案: k = 0.08664 min⁻¹

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。

温差之比

e−8k = -8/-16

解出 k

k = ln(-16/-8)/8 = 0.08664 min⁻¹

答案

k = 0.08664 min⁻¹
8.微分方程

答案: m = 7.621 kg

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。

列方程

dm/dt = 2·0.1 − (2/500)·m = 0.2 − 0.004·m

求解

积分因子为 ert/V；解趋近于平衡值 c·V。

m(t) = 50 + (−45)·e−t/250

代入 t

m(15) = 50 + (−45)·0.9418 = 7.621 kg

答案

m = 7.621 kg

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