数值计算课后答案1Word下载.doc

1、e（x）=3.153.141592653.140.0084070.0085。10，3.150.315而3.153.141592653.150.008407所以3.150.0084070.05=0.5101所以，3.15作为的近似值有2个有效数字。（3）绝对误差:10，m=1。而所以所以，作为的近似值有3个有效数字。（4）绝对误差:所以，作为的近似值有7个有效数字。指出：实际上，本题所求得只能是绝对误差限和相对误差限，而不是绝对误差和相对误差。2、用四舍五入原则写出下列各数的具有五位有效数字的近似数。3467854，7000009，00001324580，0600300346785434679，

2、700000970000，00001324580000013246，0600300060030。注意0。只要求写出不要求变形。3、下列各数都是对准确数进行四舍五入后得到的近似数，试分别指出他们的绝对误差限和相对误差限和有效数字的位数。首先，本题的准确数未知，因此绝对误差限根据四舍五入规则确定。其次，应当先求绝对误差限，再求相对误差限，最后确定有效数字个数。有效数字由定义可以直接得出。由四舍五入的概念，上述各数的绝对误差限分别是由绝对误差和相对误差的关系，相对误差限分别是有效数字分别有3位、4位、4位、4位。本题显然是直接指出有效数位、直接写出绝对误差，用定义求出相对误差。4.计算的近似值，使其

3、相对误差不超过0.1。设取n个有效数字可使相对误差小于0.1，则 ，而，显然，此时， ，即，也即所以，n=4。此时，。5、在计算机数系F（10,4,-77,77）中，对，试求它们的机器浮点数及其相对误差。其相对误差分别是6、在机器数系F（10,8,L,U）中，取三个数，试按两种算法计算的值，并将结果与精确结果比较。精确计算得：第一种算法按从小到大计算,但出现了两个数量级相差较大的数相加,容易出现大数吃小数.而第二种算法则出现了两个相近的数相减,容易导致有效数位的减少。计算结果证明，两者精度水平是相同的。*在机器数系F（10,8,L,U）中，取三个数，试按两种算法计算的值，并将结果与精确结果比较

4、。第一种算法是按从小到大的顺序计算的，防止了大数吃小数，计算更精确。显然，也是第一种算法求出的结果和精确结果更接近。7、某计算机的机器数系为F（10,2,L,U），用浮点运算分别从左到右计算及从右到左计算试比较所得结果。从左到右计算得从右到左计算得从右到左计算避免了大数吃小数，比从左到右计算精确。8、对于有效数，估计下列算式的相对误差限求和差的相对误差限采取先求出和差的绝对误差限再求相对误差限的方法。求积商的相对误差限采取先求每一个数的相对误差限再求和的方法。因为都是有效数，则指出:如果简单地用有效数字与误差的关系计算,则不够精确。注意是相对误差限的讨论。符号要正确，商的误差限是误差限的和而不

5、是差。9、试改变下列表达式，使其计算结果比较精确（其中表示x充分接近0，表示x充分大）。（1）；（2）；（3）；（4）;（5）。根据算法设计的原则进行变形即可。当没有简单有效的方法时就采用泰勒展开的方法。（2） ；（3）或（4）（5）采用等价无穷小代换的方法一般不可行。近似计算中的误差并不是无穷小量，利用无穷小量等价代换，两个量的差别可能恰恰是影响精度的因素。采用等价无穷小代换，可能只会得到精度水平比较低的结论。例如试与上例比较。有时候这种方法可以使用，例如因为，当时，在这个计算中，由于x是常数，x的函数值实际上放大了每一项的计算结果，使得相近的数相减的问题不很突出。而利用一阶的泰勒展开，当时

6、，就有，因此和上面的结果一样。但显然，用泰勒展开的方法具有一般性并能得到精度更高的结果，而且不会有方法上出错的可能。采用洛必达法则也是不可以的。实际上，无论是等价无穷小还是洛必达法则都是极限方法，而因为近似计算中的误差虽然可以近似地看作是微分，但本质上却是一个确定的可能极小的小数而不是无穷小（趋于零的变量），因此近似计算是不能采用极限方法的。转化的结果要化简，比如化繁分式为简分式，但不能取极限。取极限就违背的了数值计算的本意。所以，是错误的。极小的数做除数，实际上是型的不定型，要转化为非不定型。10、用4位三角函数表，怎样算才能保证有较高的精度？根据，先查表求出再计算出要求的结果精度较高。用度

7、数就可以。不必化为弧度。11、利用求方程的两个根，使它们至少具有4位有效数字。由方程的求根公式，本方程的根为因为，则如果直接根据求根公式计算第二个根，则因为两个相近的数相减会造成有效数字的减少，误差增大。因此根据韦达定理，在求出后这样计算：这样就保证了求出的根有四位有效数字。12、试给出一种计算积分，近似值的稳定算法。当n0时，。（）。对In运用分部积分法（）得由此得到带初值的递推关系式由递推公式In1nIn1 解得，这是逆向的递推公式，对In的值作估计，有 另有 （取e的指数为最小值0，将ex取作 e0 1作为常数即可简化公式）。则 。 那么，我们可以取其上下限的平均值作为其近似值。即取 可

8、以看出，n越大，这个近似值越精确地接近于准确值。（n越大，In的上限和下限就越接近，近似值区间的长度就越短，近似值和精确值就越接近）此时，en1=In1*In1=（In*In） en，e0= en，计算是稳定的。实际上，如果我们要求I9，可以先求出I20，这样求出的I9的误差是比I20的误差小得多的，而I20的误差本身也并不大。实际上，这样求出的I9比直接计算出来的精确得多。补充题（一）1、给出数系F（10,4,-5,5）中的最大数、最小数和最小整数。最大数：0.9999105；最小数：0.9999最小正数：0.0001105。2、已知，求它在F（10，5，5，5）和F（10，8，5，5）中的

9、浮点数。在F（10，5，5，5）中，在F（10，8，5，5）中，3、已知数e的以下几个近似数，它们分别有几位有效数字？相对误差是多少？题目没有说明近似数是通过哪种途径取得的，也就没有明确每个近似数和准确数之间的误差关系。所以，本题的解答应当从求近似数的误差开始。因为所以，分别有4、5、8个有效数字。4、数与下述各式在实数的意义上是相等的，（1），（2），（3），（4），（5），（6）。试说明在浮点数系中，用哪个公式计算出的结果误差最小。本题实际上是一个算法分析与设计问题，也就是说要应用算法设计的基本原则进行分析讨论。在本例中，显然3和在浮点数系中是相近的数。进一步地，17和、19601和也是相

10、近的数。因此：为避免相近的数相减，不应采用（1）、（3）、（5）三种计算方法。在余下的三种计算方法中，（2）需要进行4次乘除法，（4）需要进行7次乘除法，（6）需要进行1次除法。从减少运算次数来说，应采用（6）。所以，采用（6）计算，计算结果误差最小。5、，当时，如何计算才能获得准确的结果？当（即很小时），f（x）的分子是两个相近的小数相减，而分母也是一个小数，因此应避免简单地按原计算顺序直接计算，而应进行变形。由泰勒展开得此处最后略去部分的第一项为当时，这一部分是相当小的值，可以略去。如果要提高计算精度，就可以考虑保留更多的项。补充题（二）（一）1、计算e的近似值，使其误差不超过106。2、

11、利用计算f（0.1）的近似值，其误差不超过102，求n。 3、3.142和3.141分别作为的近似数，各有几位有效数字？4、已知近似数x的相对误差限为0.3,问x至少有几个有效数字？5、已知x的下列3个近似数的绝对误差限都是0.005，问它们的有效数字各有几位？a=138.00，b=-0.0132，c=-0.8610-46、设近似值x=1.234，且绝对误差界为0.0005，则它至少有几位有效数字？7、某校有学生6281人，通常说有6000人。下面哪个式子表示6000这个近似数合适？分析与解答1、解：令f（x）=ex,而f（k）（x）=ex,f（k）（0）=e0=1。由麦克劳林公式，可知当x=

12、1时，故。 当n9时，Rn（1）106，符合要求。此时，e2.718 285解决这类问题其实很简单。只要知道了泰勒展开式，余下的就只是简单的计算了。泰勒（Taylor）中值定理：若函数f（x）在a,b上存在直至n阶的连续导函数，在（a,b）上存在n+1阶导函数，则对任意给定的x，x0a，,b，至少存在一点（a，,b），使得 其中， 叫做拉格朗日型余项。当x0=0时,得到麦克劳林公式。2、解：所以，n=2。3、3.14159265=0.31415926510，3.1420.3142因为3.1423.141592653.1420.00040所以，3.1420.000400.0005=0.5103所以，3.142作为的近似值有4个有效数字。