装甲PPT习题
装甲PPT习题
第一章
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将 42.195 42.195 42.195, 0.0375551 0.0375551 0.0375551, 8.00033 8.00033 8.00033, 2.71828 2.71828 2.71828 按四舍五入写出上述各数具有四位有效数字的近似数。
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考察三位有效数字重力加速度 g g g,若以 m / s 2 m/s^2 m/s2 为单位, g ≈ 9.80 m / s 2 g \approx 9.80 \, m/s^2 g≈9.80m/s2, ∣ g − 9.80 ∣ ≤ 1 2 × 1 0 − 2 |g - 9.80| \leq \frac{1}{2} \times 10^{-2} ∣g−9.80∣≤21×10−2。按定义, m = 0 m = 0 m=0。若以 k m / s 2 km/s^2 km/s2 为单位, g ≈ 0.00980 k m / s 2 g \approx 0.00980 \, km/s^2 g≈0.00980km/s2, ∣ g − 0.00980 ∣ ≤ 1 2 × 1 0 − 5 |g - 0.00980| \leq \frac{1}{2} \times 10^{-5} ∣g−0.00980∣≤21×10−5。按定义, m = − 3 m = -3 m=−3。相对误差限相同: ε r ∗ = 0.005 9.80 = 0.000005 0.00980 \varepsilon_r^* = \frac{0.005}{9.80} = \frac{0.000005}{0.00980} εr∗=9.800.005=0.009800.000005。注:相对误差是无量纲的。
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用 x ∗ = 2.72 x^* = 2.72 x∗=2.72 表示 e e e 具有三位有效数字的近似值,则其相对误差限 ε r ( x ∗ ) ≤ 1 2 a 1 × 1 0 − ( n − 1 ) \varepsilon_r(x^*) \leq \frac{1}{2a_1} \times 10^{-(n-1)} εr(x∗)≤2a11×10−(n−1),其中 a 1 = 2 a_1 = 2 a1=2, n = 3 n = 3 n=3,故 ε r ( x ∗ ) ≤ 0.25 % \varepsilon_r(x^*) \leq 0.25\% εr(x∗)≤0.25%。
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已测得某场地长 l l l 的值为 l ∗ = 110 m l^* = 110 \, m l∗=110m,宽 d d d 的值为 d ∗ = 80 m d^* = 80 \, m d∗=80m,已知 ∣ l − l ∗ ∣ ≤ 0.2 m |l - l^*| \leq 0.2 \, m ∣l−l∗∣≤0.2m, ∣ d − d ∗ ∣ ≤ 0.1 m |d - d^*| \leq 0.1 \, m ∣d−d∗∣≤0.1m。面积 S = l ⋅ d S = l \cdot d S=l⋅d 的绝对误差限为 Δ S ≈ 110 ⋅ 0.1 + 80 ⋅ 0.2 = 27 m 2 \Delta S \approx 110 \cdot 0.1 + 80 \cdot 0.2 = 27 \, m^2 ΔS≈110⋅0.1+80⋅0.2=27m2,相对误差限为 ε r ( S ) = 27 8800 ≈ 0.307 % \varepsilon_r(S) = \frac{27}{8800} \approx 0.307\% εr(S)=880027≈0.307%。
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求 y = x + 1 − x y = \sqrt{x + 1} - \sqrt{x} y=x+1−x 的值。当 x = 1000 x = 1000 x=1000 时, y y y 的准确值为 0.01580 0.01580 0.01580。
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计算 ln 2 \ln 2 ln2。
第二章
例
某地测得某种物质浓度 y y y 与水温 x x x 数据如下表所示,用二次牛顿插值多项式,并由此较合适地估计出其它温度的水温。
x 0.5 1 3 y 0.19 0.26 0 \begin{array}{c|ccc} x & 0.5 & 1 & 3 \\ \hline y & 0.19 & 0.26 & 0 \\ \end{array} xy0.50.1910.2630
第三章
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求 e x e^x ex在 [ − 1 , 1 ] [-1,1] [−1,1]上的最佳平方逼近。
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已知实测数据表
x i 1 2 3 4 5 y i 4 4.5 6 8 8.5 ω i 2 1 3 1 1 \begin{array}{|c|ccccc|} \hline x_i & 1 & 2 & 3 & 4 & 5 \\ \hline y_i & 4 & 4.5 & 6 & 8 & 8.5 \\ \omega_i & 2 & 1 & 3 & 1 & 1 \\ \hline \end{array} xiyiωi14224.5136348158.51
试用最小二乘法求多项式曲线与此数据组拟合. -
试用最小二乘法求多项式曲线与此数据组拟合.
x i 1.00 1.25 1.50 1.75 2.00 y i 5.10 5.79 6.53 7.45 8.46 ln y i 1.625 1.756 1.876 2.008 2.135 \begin{array}{|c|ccccc|} \hline x_i & 1.00 & 1.25 & 1.50 & 1.75 & 2.00 \\ \hline y_i & 5.10 & 5.79 & 6.53 & 7.45 & 8.46 \\ \hline \ln y_i & 1.625 & 1.756 & 1.876 & 2.008 & 2.135 \\ \hline \end{array} xiyilnyi1.005.101.6251.255.791.7561.506.531.8761.757.452.0082.008.462.135
第四章
例
确定下面公式中的待定参数,使其代数精度尽量高,并指明所构造的求积公式所具有的代数精度
∫ − h h f ( x ) d x ≈ A f ( − h ) + B f ( x 1 ) \int_{-h}^{h} f(x)dx \approx A f(-h) + B f(x_1) ∫−hhf(x)dx≈Af(−h)+Bf(x1)
例
确定下面公式中的待定参数,使其代数精度尽量高,并指明所构造的求积公式所具有的代数精度
∫ 0 1 f ( x ) d x ≈ A f ( 0 ) + B f ( x 1 ) + C f ( 1 ) \int_{0}^{1} f(x)dx \approx A f(0) + B f(x_1) + C f(1) ∫01f(x)dx≈Af(0)+Bf(x1)+Cf(1)
例
试确定下面的求积公式的余项表达式
∫ 0 1 f ( x ) d x ≈ 2 3 f ( 0 ) + 1 3 f ( 1 ) + 1 6 f ′ ( 0 ) \int_{0}^{1} f(x)dx \approx \frac{2}{3} f(0) + \frac{1}{3} f(1) + \frac{1}{6} f'(0) ∫01f(x)dx≈32f(0)+31f(1)+61f′(0)
例
运用梯形公式、辛普森公式分别计算积分 ∫ 0 1 e x d x \int_{0}^{1} e^x \text{d}x ∫01exdx,并估计误差。
例
计算定积分 ∫ 0 1 e x d x \int_{0}^{1} e^x \text{d}x ∫01exdx,用复合梯形公式和复合 S i m p s o n Simpson Simpson公式时, n n n分别取多大时才能使得误差不超过 0.5 × 1 0 − 5 0.5 \times 10^{-5} 0.5×10−5。
例
已知函数 f ( x ) 在 x = 1.0 , 1.1 , 1.2 f(x) \text{ 在 } x = 1.0, 1.1, 1.2 f(x) 在 x=1.0,1.1,1.2 处的函数值,应用三点公式计算这些点处的导数值。
x i 1.0 1.1 1.2 f ( x i ) 0.250000 0.226757 0.206612 \begin{array}{|c|c|c|c|} \hline x_i & 1.0 & 1.1 & 1.2 \\ \hline f(x_i) & 0.250000 & 0.226757 & 0.206612 \\ \hline \end{array} xif(xi)1.00.2500001.10.2267571.20.206612
第五章
例
求矩阵的特征值及谱半径
A = ( 1 − 2 2 − 2 − 2 4 2 4 − 2 ) A = \begin{pmatrix} 1 & -2 & 2 \\ -2 & -2 & 4 \\ 2 & 4 & -2 \end{pmatrix} A= 1−22−2−2424−2
解
矩阵 A A A 的特征方程为
det ( λ I − A ) = ∣ λ − 1 2 − 2 2 λ + 2 − 4 − 2 − 4 λ + 2 ∣ = ( λ − 2 ) 2 ( λ + 7 ) = 0 \det(\lambda I - A) = \begin{vmatrix} \lambda - 1 & 2 & -2 \\ 2 & \lambda + 2 & -4 \\ -2 & -4 & \lambda + 2 \end{vmatrix} = (\lambda - 2)^2(\lambda + 7) = 0 det(λI−A)= λ−12−22λ+2−4−2−4λ+2 =(λ−2)2(λ+7)=0
A A A 的特征值为 λ 1 = λ 2 = 2 \lambda_1 = \lambda_2 = 2 λ1=λ2=2, λ 3 = 7 \lambda_3 = 7 λ3=7,谱半径 ρ ( A ) = 7 \rho(A) = 7 ρ(A)=7。
例
用消去法解线性方程组
{ x 1 + x 2 + x 3 = 6 4 x 2 − x 3 = 5 2 x 1 − 2 x 2 + x 3 = 1 \begin{cases} x_1 + x_2 + x_3 = 6 \\ 4x_2 - x_3 = 5 \\ 2x_1 - 2x_2 + x_3 = 1 \end{cases} ⎩ ⎨ ⎧x1+x2+x3=64x2−x3=52x1−2x2+x3=1
第七章
例
对于 f ( x ) = 0 f(x)=0 f(x)=0的牛顿迭代公式 x k + 1 = x k − f ( x k ) f ′ ( x k ) x_{k+1}=x_k-\frac{f(x_k)}{f^{\prime}(x_k)} xk+1=xk−f′(xk)f(xk),证明
lim k → ∞ x k − x k − 1 ( x k − 1 − x k − 2 ) 2 = − f ′ ′ ( x ∗ ) 2 f ′ ( x ∗ ) \lim _{k\rightarrow \infty}\frac{x_{k}-x_{k-1}}{(x_{k-1}-x_{k-2})^2}=-\frac{f^{\prime\prime}(x^*)}{2f^{\prime}(x^*)} k→∞lim(xk−1−xk−2)2xk−xk−1=−2f′(x∗)f′′(x∗)
x ∗ x^* x∗为 f ( x ) = 0 f(x)=0 f(x)=0的根。
例
求解
y ′ = x 2 + 100 y 2 , y ( 0 ) = 0 y^{\prime}=x^2+100y^2,y(0)=0 y′=x2+100y2,y(0)=0
取步长 h = 0.1 h=0.1 h=0.1,计算到 x = 0.3 x=0.3 x=0.3
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