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计算方法python 版总结

  • 2026-10-11 05:39:29
计算方法python 版总结

前面三道论述题。没有选择,没有填空,全是大题。

第一题考牛顿迭代法,要求你用多种不同的方式证明。完全盲区

一种用泰勒展开的前两部分。还有一种切线法,做切线求

第2题考分段线性插值解决了什么问题?以及三次样条插值函数的优点。

主要就是龙格现象,然后三次样条插值函数,这个倒是挺偏的,在书上只有一句话,保证插值曲线比较简单,又能满足曲线连接处比较光滑的需求,啧啧

第三题考导数与差商的关系,以及差商与差分的关系。简答题,这我怎么答?

之后复盘了一下,导数与差商的关系原来考的是N阶差商等于 n阶导数除以n的阶乘,一个求n阶差商的公式。好吧

差商与差分的关系更是离谱。

应用题第一题,一个牛顿迭代应用题。

长为一百,宽为六十,中间有一个四分之一的圆,求面积,带进去迭代就可以了。

第二个应用题,用追赶法求一个三对角方程组。

追赶法应该不是重点。我原以为它会考雅可比迭代,高斯赛德尔,考三角分解,考列主元高斯消元。我没想到考个这个。向量函数、矩阵函数也没考。

课本上那道例题就很合适。3对角,明明白白,数也很好算

求出LU来,非常丑陋。

算着手感很怪,怎么全是小数😰

然后第三个应用题,考欧拉预报函数。0.1的步长迭代三次,从1迭代到1.3,反正式子带进去算就可以了。这个还算答得有点人样。

接着是一个拉格朗日插值。总共五个点,全是小数,这计算量巨大无比,特别是他还让你求拉格朗日插值的截断误差,那拉格朗日余项还是五次的,你就求去吧,他讲了吗?他就考啊😭

总共五项五次的多项式,我还给他化简,自己化去吧

然后是一个最小二乘法的应用题。嗯,计算量巨大

九个点,计算器都摁不过来,一个fx等于E的mt次方加a。两边取对数,化成线性的形式去算。要把ln t算出来带进去,第一遍算错了,第二遍算又算错了。而且它原数据也不是单调递增的啊?验算的时候感觉拟合的巨离谱。

然后考Romberg 积分的积分过程,5分

谁还记得龙贝格呀?这东西不是不是重点吗?复化梯形公式不考,辛普森不考,考个龙贝格啊

一堆加速公式,那加速公式谁记住了啊?

然后考了一个二点法求数值微分

然后是一个求代数精度,这才属于比较正常的题目,应该是课本例题。一个三个点的数值积分。代入算出来后是辛普森公式。

最后一题是理论上是老师的送分题,考相对误差限跟绝对误差限。这我压根没复习

最后,这课的难度我觉得压根不像两学分的,比高数跟线代都难很多。

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