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

对 ∫12 1/x dx 使用梯形法则。误差至多为 (b − a)³·M/(12n²),其中 M 为 [1, 2] 上的 max|f″|。求能保证误差小于 1 × 10⁻⁵ 的最少窄条数 n。

f(x) = 1/x[a, b] = [1, 2]ε = 1 × 10⁻⁵
n =
2.数值方法困难
00.20.40.60.60.8ty(0, 0.5)

用欧拉法、步长 h = 0.2,解 y′ = y − t²,y(0) = 0.5,直到 t = 0.6。精确解为 y = t² + 2t + 2 + (y₀ − 2)eᵗ。求整体误差 |E| = |y(0.6) − y3|。

y′ = y − t²y(0) = 0.5h = 0.2
|E| =
3.数列与级数中等
kSn​12345678910

求和 S = Σk=19 4/(k(k + 1))。

ak = 4/(k(k + 1))n = 9
S =
4.数列与级数困难

f(x) = sin x 在 x = 1.5 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 0.001 的最小次数 n。

f(x) = sin xx = 1.5M = 1ε = 0.001
n =
5.矩阵与行列式中等
A =−466−6B =54−6−4

对所示矩阵令 C = AB。求元素 c22(第 2 行,第 2 列)。

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

求所示矩阵 A 的较大特征值 λ。

A = [4 −2; −5 1]
λ =
7.微分方程中等
t (min)T (°C)38Ta​T = ?

一个 300 °C 的钢锻件放在 21 °C 的车间里冷却。 它遵循牛顿冷却定律 dT/dt = −k·(T − Tₐ)。 已知 k = 0.03 min⁻¹,求 38 min 后的温度 T。

T0 = 300 °CTa = 21 °Ck = 0.03 min⁻¹t = 38 min
T = °C
8.微分方程困难
tyK = 1ymax​ = ?

一个系统在 t ≥ 0 时满足 y″ + y′ + 25.25y = 25.25,从静止开始:y(0) = 0,y′(0) = 0。求其阶跃响应的峰值 ymax。

y″ + y′ + 25.25y = 25.25y(0) = 0y′(0) = 0
ymax =

3溶液

1.数值方法

答案: n = 130

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。

二阶导数的上界

M = 2/1³ = 2

解出 n

n² > 1·2/(12·1 × 10⁻⁵) = 16667
n > 129.1 → n = 130

答案

n = 130
2.数值方法

答案: |E| = 0.004422

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。

ntₙyₙf(tₙ, yₙ)yₙ₊₁000.50.50.610.20.60.560.71220.40.7120.5520.8224

欧拉法各步

y3 = 0.8224

精确值

y(0.6) = 0.826822

整体误差

|E| = |0.826822 − 0.8224| = 0.004422
00.20.40.60.60.8ty

图表

答案

|E| = 0.004422

把 h 减半,欧拉法的误差大约也减半。

3.数列与级数

答案: S = 3.6

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。

部分分式

4/(k(k + 1)) = 4·(1/k − 1/(k + 1))

取消

S = 4·(1 − 1/10) = 3.6

答案

S = 3.6
4.数列与级数

答案: n = 7

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011.5121.125260.56253240.210941200.0632857200.01582650400.003397403200.0006356

n 增大时的误差界

n = 6: 0.00339 ≥ 0.001
n = 7: 0.0006356 < 0.001

最小次数

n = 7

答案

n = 7
5.矩阵与行列式

答案: c22 = 48

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 = 6·4 + (−6)·(−4) = 48

答案

c22 = 48
6.矩阵与行列式

答案: λ = 6

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。

特征方程

λ² − (5)λ + (−6) = 0

求解

λ = (5 ± √(49))/2 → λ = −1, 6
λ = 6

答案

λ = 6
7.微分方程

答案: T = 110.2 °C

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。

冷却定律的解

T(t) = 21 + 279·e−0.03t

代入 t

T(38) = 21 + 279·0.3198 = 110.2 °C

答案

T = 110.2 °C
8.微分方程

答案: ymax = 1.73

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。

稳态值与根

yss = 1, r = −0.5 ± 5j

由初值求常数

y(0) = 1 + A = 0 → A = −1
y′(0) = −0.5A + 5B = 0 → B = −0.1

峰值

t = π/5 = 0.6283
ymax = 1·(1 + e−0.5·π/5) = 1.73

答案

ymax = 1.73

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