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文檔簡介
1、數(shù)值分析學(xué)習(xí)感想一個(gè)學(xué)期的數(shù)值分析,在老師的帶領(lǐng)下,讓我對這門課程有了深刻的理解和感悟。這門課程是一個(gè)十分重視算法和原理的學(xué)科,同時(shí)它能夠?qū)⑷说乃季S引入數(shù)學(xué)思考的模式,在處理問題的時(shí)候,可以合理適當(dāng)?shù)奶岢龇桨负图僭O(shè)。他的內(nèi)容貼近實(shí)際,像數(shù)值分析,數(shù)值微分,求解線性方程組的解等,使數(shù)學(xué)理論更加有實(shí)際意義。數(shù)值分析在給我們的知識(shí)上,有很大一部分都對我有很大的幫助,讓我的生活和學(xué)習(xí)有了更加方便以及科學(xué)的方法。像第一章就講的誤差,在現(xiàn)實(shí)生活中,也許沒有太過于注意誤差,所以對誤差的看法有些輕視,但在學(xué)習(xí)了這一章之后,在老師的講解下,了解到這些誤差看似小,實(shí)則影響很大,更如后面所講的余項(xiàng),那些差別總是讓人
2、很容易就出錯(cuò),也許在別的地方?jīng)]有什么,但是在數(shù)學(xué)領(lǐng)域,一個(gè)小的誤差,就很容易有不好的后果,而學(xué)習(xí)了數(shù)值分析的內(nèi)容,很容易就可以將誤差鎖定在一個(gè)很小的范圍內(nèi),在這一范圍內(nèi)再逼近,得出的近似值要準(zhǔn)確的多,而在最開始的計(jì)算中,誤差越小,對后面的影響越小,這無疑是好的。數(shù)值分析不只在知識(shí)上傳授了我很多,在思想上也對我有很大的影響,他給了我很多數(shù)學(xué)思想,很多思考的角度,在看待問題的方面上,多方位的去思考,并從別的例子上舉一反三。像其中所講的插值法,在先學(xué)習(xí)了拉格朗日插值法后,對其理解透徹,了解了其中的原理和思想,再學(xué)習(xí)之后的牛頓插值以及三次樣條插值等等,都很容易的融會(huì)貫通,很容易的就理解了其中所想,他們
3、的中心思想并沒有多大的變化,但是使用的方式卻是不同的,這不僅可以學(xué)習(xí)到其中心內(nèi)容,還可以去學(xué)習(xí)他們的思考方式,每個(gè)不同的思考方式帶來的都是不同的算法。而在看待問題上,不同的思考方式總是可以快速的全方位的去看透徹問題,從而知道如何去解決。在不斷的學(xué)習(xí)中,知識(shí)在不斷的獲取,能力在不斷的提升,同時(shí)在老師的不懈講解下,我逐漸的發(fā)現(xiàn)數(shù)值分析所涵蓋的知識(shí)面特別的廣泛,而我所需要學(xué)習(xí)的地方也更加的多,自己的不足也在不斷的體現(xiàn),我知道這只是我剛剛接觸到了數(shù)學(xué)的那一角,在以后我還會(huì)接觸到更多,而這求知的欲望也在不停的驅(qū)趕我,學(xué)習(xí)的越多,對今后的生活才會(huì)有更大的幫助。計(jì)算1322013014923張霖篇二:數(shù)值分
4、析學(xué)習(xí)報(bào)告數(shù)值分析學(xué)習(xí)心得報(bào)告班級:11級軟工一班姓名:學(xué)號:20117610*指導(dǎo)老師:*學(xué)習(xí)數(shù)值分析的心得體會(huì)無意中的一次選擇,讓我接觸了數(shù)值分析。作為這學(xué)期的選修課,我從內(nèi)心深處來講,數(shù)值分析真的有點(diǎn)難。感覺它是在高等數(shù)學(xué)和線性代數(shù)的基礎(chǔ)上,又加深了探討。雖然這節(jié)課很難,我學(xué)的不是很好,但我依然對它比較感興趣。下面就具體說說我的學(xué)習(xí)體會(huì),讓那些感興趣的同學(xué)有個(gè)參考。學(xué)習(xí)數(shù)值分析,我們首先彳#知道一個(gè)軟件matlab。matrixlaboratory,即矩陣實(shí)驗(yàn)室,是mathwork公司推出的一套高效率的數(shù)值計(jì)算和可視化軟件。它是當(dāng)今科學(xué)界最具影響力、也是最具活力的軟件,它起源于矩陣運(yùn)算,
5、并高速發(fā)展成計(jì)算機(jī)語言。它的優(yōu)點(diǎn)是強(qiáng)大的科學(xué)運(yùn)算、靈活的程序設(shè)計(jì)流程、高質(zhì)量的圖形可視化與界面、便捷的與其他程序和語言接口。根據(jù)上網(wǎng)搜集到的資料,你就會(huì)發(fā)現(xiàn)matlab有許多優(yōu)點(diǎn):首先,編程簡單使用方便。到目前為止,我已經(jīng)學(xué)過c語言,機(jī)器語言,java語言,這三個(gè)語言相比,我感覺c語言還是很簡單的一種編程語言。只要入門就很好掌握,但是想學(xué)精一門語言可不是那么容易的。慚愧的說,到目前為止,我依然處于入門階段,只會(huì)編寫小的簡單的程序,但是班里依然還是有學(xué)習(xí)好的。c語言是簡單且容易掌握的,但是,matlab的矩陣和向量操作功能是其他語言無法比擬的。在matlab環(huán)境下,數(shù)組的操作與數(shù)的操作一樣簡單,
6、基本數(shù)據(jù)單元是不需要指定維數(shù)的,不需要說明數(shù)據(jù)類型的矩陣,而其數(shù)學(xué)表達(dá)式和運(yùn)算規(guī)則與通常的習(xí)慣相同。其次,函數(shù)庫可任意擴(kuò)充。眾所周知,c語音有著豐富的函數(shù)庫,我們可以隨時(shí)調(diào)用,大大方便了程序員的操作??墒亲鳛閕t人士的你知道嗎,由于matlab語言庫函數(shù)與用戶文件的形式相同,用戶文件可以像庫函數(shù)一樣隨意調(diào)用,所以用戶可任意擴(kuò)充庫函數(shù)。這是不是很方便呢?接著,語言簡單內(nèi)涵豐富。數(shù)值分析所用的語言中,最重要的成分是函數(shù),其一般形式為:functiona,b,c?=fun(d,e,f?),你也發(fā)現(xiàn)了吧,這樣的語音是不是很容易掌握呢!fun是自定義的函數(shù)名,只要不與庫函數(shù)想重,并且符合字符串書寫規(guī)則即
7、可。然后是豐富的工具箱。由于matlab的開放性,許多領(lǐng)域的專家都為matlab編寫了各種程序工具箱。這些工具箱提供了用戶在特別應(yīng)用領(lǐng)域所需的許多函數(shù),這使得用戶不必花大量的時(shí)間編寫程序就可以直接調(diào)用這些函數(shù),達(dá)到事半功倍的效果。不過你得提前知道這些工具箱,并且會(huì)使用。最后,我們來說一下matlab的運(yùn)算。利用matlab可以做向量與矩陣的運(yùn)算,與普通加減運(yùn)算幾乎相似。矩陣乘法用“*”符號表示,當(dāng)a矩陣列數(shù)與b矩陣的行數(shù)相等時(shí),二者可以進(jìn)行乘法運(yùn)算,否則是錯(cuò)誤的。如果a或b是標(biāo)量,則a*b返回標(biāo)量a(或b)乘上矩陣b(或a)的每一個(gè)元素所得的矩陣。對nXm階矩陣a和pxq階矩陣b,a和b的kr
8、onecher乘法運(yùn)算可定義為:kronecker乘法的matlab命令為c=kron(a,b):例如,在matlab中輸入:a=12;34;b=132;246;c=kron(a,b)則程序會(huì)給出相應(yīng)的答案c=132264246481239641286121881624這就充分的考驗(yàn)了我們的實(shí)際動(dòng)手能力,當(dāng)然運(yùn)用一般的計(jì)算方法能算出結(jié)果,但相對來說沒有用它來運(yùn)算節(jié)省時(shí)間,其他算法又很不方便。上面介紹了matlab的特點(diǎn)與使用方法,接著我們要說它的程序設(shè)計(jì),其實(shí)跟c語言相比,它們的程序設(shè)計(jì)都差不多。大家都知道,matlab與其它計(jì)算機(jī)語言一樣,也有控制流語句。而控制流語句本身,可使原本簡單地在命
9、令行中運(yùn)行的一系列命令或函數(shù),組合成為一個(gè)整體一程序,從而提高效率。以下是具體的幾個(gè)例子,看過之后,你會(huì)發(fā)現(xiàn),matlab的控制流語句跟其他計(jì)算機(jī)真的很相似:(1)for循環(huán)for循環(huán)的通用形式為:forv=expressionstatementsend其中expression表達(dá)式是一個(gè)矩陣,因?yàn)閙atlab中都是矩陣,矩陣的列被一個(gè)接一個(gè)的賦值到變量v,然后statements語句運(yùn)行。(2) while循環(huán)while循環(huán)的通用形式為:whilev=expressionstatementsend當(dāng)expression的所有運(yùn)算為非零值時(shí),statements語句組將被執(zhí)行。如果判斷條件是向
10、量或矩陣的話,可能需要all或any函數(shù)作為判斷條件。(3) if和break語句通用形式為:if條件1,命令組1;elesif條件2,命令組2;?;else命令組k;endbreak%中斷執(zhí)行,用在循環(huán)語句內(nèi)表示跳出循環(huán)。對于數(shù)值分析這節(jié)課,我的理解是:只要學(xué)習(xí)并掌握好matlab,你就已經(jīng)成功了。因此說,matlab是數(shù)學(xué)分析的基礎(chǔ)。另外,自我感覺這是一個(gè)很好的軟件,其語言簡便,實(shí)用性強(qiáng)。但是作為一個(gè)做新手,想要學(xué)習(xí)好這門語言,還是比較困難的。在平常的上機(jī)課中,雖然我沒有問過老師,但是我向那些學(xué)習(xí)不錯(cuò)的學(xué)生還是交流了許多,比如說,張*,賈*,還有那個(gè)皮膚白白的女生。跟他們交流,我確實(shí)學(xué)到不
11、少有用的東西。但是,畢竟沒有他們學(xué)得好,總之,在我接觸這門語言的這些天,除了會(huì)畫幾個(gè)簡單的三維圖形,其他的還是有待提高。在這個(gè)軟件中,雖然有help,但大家不要以為有了這個(gè)就萬事大吉了,反而,從另一個(gè)方面也對我們大學(xué)生提出了兩個(gè)要求一一充實(shí)的課外基礎(chǔ)和良好的英語基礎(chǔ)。在現(xiàn)代,幾乎所有好的軟件都是來自國外,假如你不會(huì)外語,想學(xué)好是非常難的,即使高考中的英語比重降低了,但我們依舊得學(xué)好。這樣我們才能走得更遠(yuǎn)。其實(shí)想要學(xué)習(xí)好一們語言,不能只靠老師,靠朋友,關(guān)鍵是自己。每個(gè)人內(nèi)心深處都是有抵觸意識(shí)的,不可能把老師的所有都學(xué)到。其實(shí),我發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)數(shù)值分析這門課,不光是學(xué)習(xí)一種語言,一些知識(shí),更重要的是學(xué)習(xí)
12、一種方法,一種學(xué)習(xí)軟件的方法,還有學(xué)習(xí)的態(tài)度。在最后,我想說的是,謝謝郭老師的辛勤付出,我們每個(gè)學(xué)生都會(huì)看在眼里記在心里的,謝謝您。篇三:數(shù)值分析學(xué)習(xí)總結(jié)感想數(shù)值分析學(xué)習(xí)感想摘要:數(shù)值分析主要介紹現(xiàn)代科學(xué)計(jì)算中常用的數(shù)值計(jì)算方法及其基本原理,研究并解決數(shù)值問題的近似解,是數(shù)學(xué)理論與計(jì)算機(jī)和實(shí)際問題的有機(jī)結(jié)合。隨著科學(xué)技術(shù)迅速發(fā)展,運(yùn)用數(shù)學(xué)方法解決工程技術(shù)領(lǐng)域中的實(shí)際問題,已經(jīng)得到普遍重視。作為這學(xué)期的考試課,在我最初接觸這門課時(shí),我感到了很困難,因?yàn)闊o論是高數(shù)還是線性代數(shù)我都放下了很久,而我感覺數(shù)值分析是在高等數(shù)學(xué)和線性代數(shù)的基礎(chǔ)上,又加深了探討。雖然這節(jié)課很難,但是在老師不斷地引導(dǎo)和講授下,
13、我逐漸對其產(chǎn)生了興趣。在老師的反復(fù)講解下,我發(fā)現(xiàn)我被它吸引了,因?yàn)樗粌H是單純的學(xué)科,還教會(huì)了我許多做人生活的道理。首先,數(shù)值分析這門課程是一個(gè)十分重視算法和原理的學(xué)科,同時(shí)它能夠?qū)⑷说乃季S引入數(shù)學(xué)思考的模式,在處理問題的時(shí)候,可以合理適當(dāng)?shù)奶岢龇桨负图僭O(shè)。他的內(nèi)容貼近實(shí)際,像數(shù)值分析,數(shù)值微分,求解線性方程組的解等,使數(shù)學(xué)理論更加有實(shí)際意義。數(shù)值分析在給我們的知識(shí)上,有很大一部分都對我有很大的幫助,讓我的生活和學(xué)習(xí)有了更加方便以及科學(xué)的方法。像第一章就講的誤差,在現(xiàn)實(shí)生活中,也許沒有太過于注意誤差,所以對誤差的看法有些輕視,但在學(xué)習(xí)了這一章之后,在老師的講解下,了解到這些誤差看似小,實(shí)則影響
14、很大,更如后面所講的余項(xiàng),那些差別總是讓人很容易就出錯(cuò),也許在別的地方?jīng)]有什么,但是在數(shù)學(xué)領(lǐng)域,一個(gè)小的誤差,就會(huì)有很大的差別,而學(xué)習(xí)了數(shù)值分析的內(nèi)容,很容易就可以將誤差鎖定在一個(gè)很小的范圍內(nèi),在這一范圍內(nèi)再逼近,得出的近似值要準(zhǔn)確的多,而在最開始的計(jì)算中,誤差越小,對后面的影響越小,這無疑是好的。數(shù)值分析中,“以點(diǎn)帶面”的思想也深深影響了我。這里的“點(diǎn)”是根本,是主線。在第二章學(xué)習(xí)插值法的時(shí)候是以拉格朗日插值、牛頓插值為主線,然后逐漸展開介紹艾爾米特插值、分段低次插值和三次樣條插值。在學(xué)習(xí)中只要將研究拉格朗日插值和牛頓插值的基本原理、基本方法理解透徹,其他的插值方法就基本掌握了。第四章處理數(shù)
15、值積分和數(shù)值微分的基本方法是逼近法,只要將函數(shù)逼近的基本思想理解好,掌握起來就會(huì)得心應(yīng)手;第六第七章是以迭代法為主線來求解線性方程組和非線性方程組的。在學(xué)習(xí)過程組只要將迭代法的相關(guān)原理掌握好,便能掌握第六第七章??偟膩頂?shù),數(shù)值分析所涉及到數(shù)學(xué)中很多學(xué)科的知識(shí),內(nèi)容比較復(fù)雜,因此在學(xué)習(xí)過程中一定要將基本原理、基本算法理解透,然后再逐步推廣。同樣在生活中每件事情都有它的主線,只要抓住這條主線再難的事情也會(huì)迎刃而解。還比如“等價(jià)轉(zhuǎn)化”的思想,這里的“等價(jià)”不是完全意義上的“等價(jià)”,是指在轉(zhuǎn)化前后轉(zhuǎn)化的主體主要特征值沒有變。插值法的思想就是抓住已知函數(shù)或者已知點(diǎn)的幾個(gè)主要特征,用另一個(gè)具備主要特征的簡
16、單函數(shù)來代替原函數(shù)或擬合已知數(shù)據(jù)點(diǎn)。實(shí)際生活中也有很多類似情況,已知事件或者面臨的情況往往是復(fù)雜的,常常不能直接用數(shù)學(xué)方法直接研究,我們可以做的就是抓住已經(jīng)事件的主要特征轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)模型來建立。在不斷的學(xué)習(xí)中,知識(shí)在不斷的獲取,能力在不斷的提升,同時(shí)在老師的耐心講解下,我逐漸的發(fā)現(xiàn)數(shù)值分析所涵蓋的知識(shí)面特別的廣泛,而我所需要學(xué)習(xí)的地方也更加的多,自己的不足也在不斷的體現(xiàn),我知道這只是我剛剛接觸到了數(shù)學(xué)的那一角,在以后我還會(huì)接觸到更多,而這求知的欲望也在不停的驅(qū)趕我,學(xué)習(xí)的越多,對今后的生活才會(huì)有更大的幫助。希望在將來,通過反復(fù)的實(shí)踐能加深我的理解,在明年的這個(gè)時(shí)候我能有更多的感悟。同時(shí),因?yàn)槭?/p>
17、周的學(xué)習(xí)時(shí)間太短加上我的基礎(chǔ)薄弱,我決定明年繼續(xù)來旁聽老師的課程,達(dá)到進(jìn)一步學(xué)習(xí),加深理解的目的。數(shù)值分析課程論文:數(shù)值分析學(xué)習(xí)心得感悟姓名:崔俊毅學(xué)號:2015210211專業(yè):防災(zāi)減災(zāi)專碩院系:土木工程學(xué)院篇四:數(shù)值分析學(xué)習(xí)報(bào)告數(shù)值分析學(xué)習(xí)心得報(bào)告班級:姓名:學(xué)號:*學(xué)習(xí)數(shù)值分析的心得體會(huì)數(shù)值分析是一門利用計(jì)算機(jī)求解數(shù)學(xué)問題數(shù)值解的課程,有很強(qiáng)的理論性和實(shí)踐性,無意中的一次選擇,讓我接觸了數(shù)值分析。隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,提出了大量復(fù)雜的數(shù)值計(jì)算問題,在建立電子計(jì)算機(jī)成為數(shù)值計(jì)算的主要工具以后,它以數(shù)字計(jì)算機(jī)求解數(shù)學(xué)問題的理論和方法為研究對象。有可靠的理論分析,要有數(shù)值實(shí)驗(yàn),并對計(jì)算的結(jié)果進(jìn)行
18、誤差分析。數(shù)值分析的主要內(nèi)容包括插值法,函數(shù)逼近,曲線擬和,數(shù)值積分,數(shù)值微分,解線性方程組的直接方法,解線性方程組的迭代法,非線性方程求根,常微分方程的數(shù)值解法。作為這學(xué)期的選修課,我從內(nèi)心深處來講,數(shù)值分析真的有點(diǎn)難。感覺它是在高等數(shù)學(xué)和線性代數(shù)的基礎(chǔ)上,又加深了探討。雖然這節(jié)課很難,我學(xué)的不是很好,但我依然對它比較感興趣。下面就具體說說我的學(xué)習(xí)體會(huì),讓那些感興趣的同學(xué)有個(gè)參考。學(xué)習(xí)數(shù)值分析,我們首先彳#知道一個(gè)軟件matlab。matrixlaboratory,即矩陣實(shí)驗(yàn)室,是mathwork公司推出的一套高效率的數(shù)值計(jì)算和可視化軟件。它是當(dāng)今科學(xué)界最具影響力、也是最具活力的軟件,它起源
19、于矩陣運(yùn)算,并高速發(fā)展成計(jì)算機(jī)語言。它的優(yōu)點(diǎn)是強(qiáng)大的科學(xué)運(yùn)算、靈活的程序設(shè)計(jì)流程、高質(zhì)量的圖形可視化與界面、便捷的與其他程序和語言接口。根據(jù)上網(wǎng)搜集到的資料,你就會(huì)發(fā)現(xiàn)matlab有許多優(yōu)點(diǎn):首先,編程簡單使用方便。到目前為止,我已經(jīng)學(xué)過c語言,機(jī)器語言,java語言,這三個(gè)語言相比,我感覺c語言還是很簡單的一種編程語言。只要入門就很好掌握,但是想學(xué)精一門語言可不是那么容易的。慚愧的說,到目前為止,我依然處于入門階段,只會(huì)編寫小的簡單的程序,但是班里依然還是有學(xué)習(xí)好的。c語言是簡單且容易掌握的,但是,matlab的矩陣和向量操作功能是其他語言無法比擬的。在matlab環(huán)境下,數(shù)組的操作與數(shù)的操
20、作一樣簡單,基本數(shù)據(jù)單元是不需要指定維數(shù)的,不需要說明數(shù)據(jù)類型的矩陣,而其數(shù)學(xué)表達(dá)式和運(yùn)算規(guī)則與通常的習(xí)慣相同。其次,函數(shù)庫可任意擴(kuò)充。眾所周知,c語音有著豐富的函數(shù)庫,我們可以隨時(shí)調(diào)用,大大方便了程序員的操作??墒亲鳛閕t人士的你知道嗎,由于matlab語言庫函數(shù)與用戶文件的形式相同,用戶文件可以像庫函數(shù)一樣隨意調(diào)用,所以用戶可任意擴(kuò)充庫函數(shù)。這是不是很方便呢?接著,語言簡單內(nèi)涵豐富。數(shù)值分析所用的語言中,最重要的成分是函數(shù),其一般形式為:functiona,b,c?=fun(d,e,f?),你也發(fā)現(xiàn)了吧,這樣的語音是不是很容易掌握呢!fun是自定義的函數(shù)名,只要不與庫函數(shù)想重,并且符合字符
21、串書寫規(guī)則即可。然后是豐富的工具箱。由于matlab的開放性,許多領(lǐng)域的專家都為matlab編寫了各種程序工具箱。這些工具箱提供了用戶在特別應(yīng)用領(lǐng)域所需的許多函數(shù),這使得用戶不必花大量的時(shí)間編寫程序就可以直接調(diào)用這些函數(shù),達(dá)到事半功倍的效果。不過你得提前知道這些工具箱,并且會(huì)使用。最后,我們來說一下matlab的運(yùn)算。利用matlab可以做向量與矩陣的運(yùn)算,與普通加減運(yùn)算幾乎相似。矩陣乘法用“*”符號表示,當(dāng)a矩陣列數(shù)與b矩陣的行數(shù)相等時(shí),二者可以進(jìn)行乘法運(yùn)算,否則是錯(cuò)誤的。如果a或b是標(biāo)量,則a*b返回標(biāo)量a(或b)乘上矩陣b(或a)的每一個(gè)元素所得的矩陣。對nXm階矩陣a和pxq階矩陣b,
22、a和b的kronecher乘法運(yùn)算可定義為:kronecker乘法的matlab命令為c=kron(a,b):例如,在matlab中輸入:a=12;34;b=132;246;c=kron(a,b)則程序會(huì)給出相應(yīng)的答案c=132264246481239641286121881624這就充分的考驗(yàn)了我們的實(shí)際動(dòng)手能力,當(dāng)然運(yùn)用一般的計(jì)算方法能算出結(jié)果,但相對來說沒有用它來運(yùn)算節(jié)省時(shí)間,其他算法又很不方便。上面介紹了matlab的特點(diǎn)與使用方法,接著我們要說它的程序設(shè)計(jì),其實(shí)跟c語言相比,它們的程序設(shè)計(jì)都差不多。大家都知道,matlab與其它計(jì)算機(jī)語言一樣,也有控制流語句。而控制流語句本身,可使原
23、本簡單地在命令行中運(yùn)行的一系列命令或函數(shù),組合成為一個(gè)整體一程序,從而提高效率。以下是具體的幾個(gè)例子,看過之后,你會(huì)發(fā)現(xiàn),matlab的控制流語句跟其他計(jì)算機(jī)真的很相似:(1)for循環(huán)for循環(huán)的通用形式為:forv=expressionstatementsend其中expression表達(dá)式是一個(gè)矩陣,因?yàn)閙atlab中都是矩陣,矩陣的列被一個(gè)接一個(gè)的賦值到變量v,然后statements語句運(yùn)行。(2) while循環(huán)while循環(huán)的通用形式為:whilev=expressionstatementsend當(dāng)expression的所有運(yùn)算為非零值時(shí),statements語句組將被執(zhí)行。如果
24、判斷條件是向量或矩陣的話,可能需要all或any函數(shù)作為判斷條件。(3) if和break語句通用形式為:if條件1,命令組1;elesif條件2,命令組2;?;else命令組k;endbreak%中斷執(zhí)行,用在循環(huán)語句內(nèi)表示跳出循環(huán)。對于數(shù)值分析這節(jié)課,我的理解是:只要學(xué)習(xí)并掌握好matlab,你就已經(jīng)成功了。因此說,matlab是數(shù)學(xué)分析的基礎(chǔ)。另外,自我感覺這是一個(gè)很好的軟件,其語言簡便,實(shí)用性強(qiáng)。但是作為一個(gè)做新手,想要學(xué)習(xí)好這門語言,還是比較困難的。在平常的上機(jī)課中,雖然我沒有問過老師,但是我向那些學(xué)習(xí)不錯(cuò)的學(xué)生還是交流了許多,跟他們交流,我確實(shí)學(xué)到不少有用的東西。但是,畢竟沒有他們
25、學(xué)得好,總之,在我接觸這門語言的這些天,除了會(huì)畫幾個(gè)簡單的三維圖形,其他的還是有待提高。在這個(gè)軟件中,雖然有help,但大家不要以為有了這個(gè)就萬事大吉了,反而,從另一個(gè)方面也對我們大學(xué)生提出了兩個(gè)要求一一充實(shí)的課外基礎(chǔ)和良好的英語基礎(chǔ)。在現(xiàn)代,幾乎所有好的軟件都是來自國外,假如你不會(huì)外語,想學(xué)好是非常難的,即使高考中的英語比重降低了,但我們依舊得學(xué)好。這樣我們才能走得更遠(yuǎn)。其實(shí)想要學(xué)習(xí)好一們語言,不能只靠老師,靠朋友,關(guān)鍵是自己。每個(gè)人內(nèi)心深處都是有抵觸意識(shí)的,不可能把老師的所有都學(xué)到。其實(shí),我發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)數(shù)值分析這門課,不光是學(xué)習(xí)一種語言,一些知識(shí),更重要的是學(xué)習(xí)一種方法,一種學(xué)習(xí)軟件的方法,還
26、有學(xué)習(xí)的態(tài)度。數(shù)值分析是研究分析用計(jì)算機(jī)求解數(shù)學(xué)計(jì)算問題的數(shù)值計(jì)算方法及其理論的學(xué)科,是數(shù)學(xué)的一個(gè)分支,它以數(shù)字計(jì)算機(jī)求解數(shù)學(xué)問題的理論和方法為研究對象。在科學(xué)研究和工程技術(shù)中有許多問題可歸結(jié)為求解方程組的問題。本文主要討論了插值法求函數(shù),解線性方程組的求解方法,非線性方程組的解法及微分方程的解法,并通過在電流回路和單晶硅提拉過程中分析應(yīng)用。進(jìn)一步體現(xiàn)了數(shù)值分析的廣泛應(yīng)用,實(shí)際上由于誤差的存在,一些問題只能求得近似解。對于良態(tài)方程組,只要求解方法穩(wěn)定,即可得到比較滿意的計(jì)算結(jié)果。但對于病態(tài)方程組,即使使用穩(wěn)定性好的算法求解也未必理想,還需進(jìn)一步的研究??傊?,數(shù)值分析可以通過計(jì)算方法進(jìn)行一種比較
27、完善的構(gòu)造,使之更普遍化,能夠有舉一反三的思想,能夠解決一些實(shí)際中難解的問題,應(yīng)用到各個(gè)領(lǐng)域。在最后,我想說的是,謝謝老師的辛勤付出,我們每個(gè)學(xué)生都會(huì)看在眼里記在心里的,謝謝您。篇五:數(shù)值分析期末總結(jié)論文,程序界面數(shù)值計(jì)算方法論文論文名稱:數(shù)值計(jì)算方法期末總結(jié)學(xué)號:姓名:完成時(shí)間:摘要:數(shù)值計(jì)算方法是數(shù)學(xué)的一個(gè)重要分支,以用計(jì)算機(jī)求解數(shù)學(xué)問題的理論和方法為研究對象。本文是我對本學(xué)期數(shù)值分析這門課程中所學(xué)到的內(nèi)容以及所作的工作的總結(jié)。通過一學(xué)期的學(xué)習(xí),我深入學(xué)習(xí)了線性方程組的解法,非線性方程的求根方法,矩陣特征值與特征向量的計(jì)算,函數(shù)的插值方法,最佳平方逼近,數(shù)值積分與數(shù)值微分,常微分方程初值問
28、題的數(shù)值解法。通過陶老師課堂上的講解和課下的上機(jī)訓(xùn)練,對以上各個(gè)章節(jié)的算法有了更深刻的體會(huì)。最后做了程序的演示界面,使得程序看起來清晰明了,便于查看與修改。通過本學(xué)期的學(xué)習(xí)。關(guān)鍵詞:數(shù)值計(jì)算方法、演示界面第一章前言隨著電子計(jì)算機(jī)的普及與發(fā)展,科學(xué)計(jì)算已成為現(xiàn)代科學(xué)的重要組成部分,因而數(shù)值計(jì)算方法的內(nèi)容也愈來愈廣泛和豐富。通過本學(xué)期的學(xué)習(xí),主要掌握了一些數(shù)值方法的基本原理、具體算法,并通過編程在計(jì)算機(jī)上來實(shí)現(xiàn)這些算法。第二章基本概念2.1 算法算法是指由基本算術(shù)運(yùn)算及運(yùn)算順序的規(guī)定構(gòu)成的完整的解題步驟。算法可以使用框圖、算法語言、數(shù)學(xué)語言、自然語言來進(jìn)行描述。具有的特征:正確性、有窮性、適用范圍
29、廣、運(yùn)算工作量少、使用資源少、邏輯結(jié)構(gòu)簡單、便于實(shí)現(xiàn)、計(jì)算結(jié)果可靠。2.2 誤差計(jì)算機(jī)的計(jì)算結(jié)果通常是近似的,因此算法必有誤差,并且應(yīng)能估計(jì)誤差。誤差是指近似值與真正值之差。絕對誤差是指近似值與真正值之差或差的絕對值;相對誤差:是指近似值與真正值之比或比的絕又直。誤差來源見表2.1表第三章泛函分析2.3 泛函分析概要泛函分析(functionalanalysis)是研究“函數(shù)的函數(shù)”、函數(shù)空間和它們之間變換(映射)的一門較新的數(shù)學(xué)分支,隸屬分析數(shù)學(xué)。它以各種學(xué)科為具體背景,在集合的基礎(chǔ)上,把客觀世界中的研究對象抽象為元素和空間。如:距離空間,賦范線性空間,內(nèi)積空間。2.4 范數(shù)范數(shù),是具有“長
30、度”概念的函數(shù)。在線性代數(shù)、泛函分析及相關(guān)的數(shù)學(xué)領(lǐng)域,泛函是一個(gè)函數(shù),其為矢量空間內(nèi)的所有矢量賦予非零的正長度或大小。這里以cn空間為例,rn空間類似。最常用的范數(shù)就是p-范數(shù)。若,那么當(dāng)p取1,2,8的時(shí)候分別是以下幾種最簡單的情形:1-范數(shù):|xI1=|x1|+1x2+?+xn2-范數(shù):|xI2=(x1|2+|x2|2+?+|xn|2)1/2°°-范數(shù):|xI00=max(|x111x2,?,1xn|)其中2-范數(shù)就是通常意義下的距離。對于這些范數(shù)有以下不等式:IxIIoo<IxII2<IxII1<n1/2IxII2<n|1xI00另外,若p和q
31、是赫德爾(h&ouml;lder)共軻指標(biāo),即1/p+1/q=1,那么有赫德爾不等式:|<x,y>|=|xh*y|<xpyq當(dāng)p=q=2時(shí)就是柯西-許瓦茲(cauchy-schwarz)不等式一般來講矩陣范數(shù)除了正定性,齊次性和三角不等式之外,還規(guī)定其必須滿足相容性:IxyI<IxI|y|。所以矩陣范數(shù)通常也稱為相容范數(shù)。如果|I“是相容范數(shù),且任何滿足|3W|a的范數(shù)|3都不是相容范數(shù),那么IIa稱為極小范數(shù)。對于n階實(shí)方陣(或復(fù)方陣)全體上的任何一個(gè)范數(shù)|I,總存在唯一的實(shí)數(shù)k>0,使得kI-I是極小范數(shù)。注:如果不考慮
32、相容性,那么矩陣范數(shù)和向量范數(shù)就沒有區(qū)別,因?yàn)閙xn矩陣全體和mn維向量空間同構(gòu)。引入相容性主要是為了保持矩陣作為線性算子的特征,這一點(diǎn)和算子范數(shù)的相容性一致,并且可以得到mincowski定理以外的信息。第四章算法總結(jié)本學(xué)期講解過的主要算法列舉如下:線性方程組的解法(高斯消元法,列主消元法,doolittle分解法,追趕法,ldl分解法,jacobi分解法,seidel迭代法);非線性方程的求根方法(二分法,簡單迭代法,newton迭代法,newton+下山因子,newton迭代法2,newton非線性方程);矩陣特征值與特征向量的計(jì)算(householder矩陣,反哥法,哥法,qr分解);
33、函數(shù)的插值方法(三次樣條插值,lagrange插值法,newton差商插值法);最佳平方逼近(chebyshev最小二乘法,曲線擬合最小二乘法);數(shù)值積分與數(shù)值微分(simpson求積分式算法,romberg算法,外推法);常微分方程初值問題的數(shù)值解法(歐拉改進(jìn)法、龍格庫塔法和修正的adams法)。下面對主要算法進(jìn)行分析。4.1 線性方程組的解法本章學(xué)習(xí)了一些求解線性方程組的常用方法,其中g(shù)auss消元法,列主元消元法,lu分解法,追趕法和ldl'分解法都是解線性方程組的直接方法;而jacobi迭代法和sor法則是解線性方程組的基本迭代法。求解線性方程組時(shí),應(yīng)該注意方程組的性態(tài),對病態(tài)方程組使用通常求解方程組的方法將導(dǎo)致錯(cuò)誤。迭代求精法可用于求解某些病態(tài)方程。4.1.1 高斯列主元lu分解法求解線性方程組高斯消元法和lu分解法是直接法求解線性方程組中的兩種方法。其中高斯消元法的基本思想是將線性方程組(1.1)通過消元,逐步化為同解的三角形方程組,然后用回代法解出n個(gè)解。高斯列主元消元法則是在高斯消元法的基礎(chǔ)上提(k?1)(k?1)a?0akkkk出的先選主元再消元的方法,避免了時(shí)消元無法進(jìn)行或者是當(dāng)?shù)慕^(k?1)a(
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