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数值计算方法实验报告

数值计算方法实验报告
数值计算方法实验报告

本科实验报告

课程名称:计算机数值方法

实验项目:计算机数值方法实验

实验地点: 506 专业班级:学号:

学生姓名:

指导教师:

2012 年 6 月 20 日

太原理工大学学生实验报告

b=c;

printf("%f\n",b);

}

printf("X的值为:%f\n",c);

}

五、实验结果与分析

二分法割线法分析:

由程序知,使用二分法和割线法均能计算出方程的根,但利用割线法要比二分法计算的次数少,并且能够较早的达到精度要求。

相比之下,割线法程序代码量较少,精简明了。

六、讨论、心得

本次数值计算方法程序设计实验从习题练习中跳脱出来,直接面对实用性较强的程序代码编写。效果很好,不仅加深对二分法、割线法的理解,还加强了实际用运能力。将理论知识成功地转化成实践结果。

实验地点北区多学科综合楼4506指导教师

太原理工大学学生实验报告

x[i] = y[i];

for(j=i+1;j<=n;++j)

{

x[i]-=u[i][j]*x[j];

}

x[i]/= u[i][i];

}

for(i=1;i<=n;++i)

{

printf("%\n",x[i]);

}

return 0;

}

五、实验结果与分析

完全主元素消元法:

列主元素消元法:

LU分解法:

分析:

对于两种高斯解方程,完全主元素跟列主元素都是先消元、再回代,由程序段可以发现,始终消去对角线下方的元素。即,为了节约内存及时效,可以不必计算出主元素下方数据。

列主元素消元法的算法设计上优于完全主元素消元法,它只需依次按列选主元素然后换行使之变到主元素位置,再进行消元即可。

列主元素消元法的耗时比完全主元素法少很多,常采用之。

对于LU分解法,分解矩阵为单位下三角阵L与上三角阵U的乘积,然后解方程组Ly=b,回代,解方程组Ux=y。其中的L为n阶单位下三角阵、U为上三角阵.

六、讨论、心得

本次试验中,感觉是最难的一次,完全主元素消元法程序编写过程相对来说花了好长时间。纠正各种语法、算法、思路错误。最后勉强成功,但还是有几处警告,不得解决之法。感到程序学习的不足,再加之对高斯的不甚了解。编写过程很是痛苦。

查阅各种内外部资料,这点有利有弊。突然觉得,应该再把数据结构之类的重新学习一下才行。以后多花时间在编程吧,重在理解。

必须反省一下自己的C、C++学习了,还是得多加练习,平时必须养成一种好的算法思维习惯。

实验地点北区多学科综合楼4506指导教师

太原理工大学学生实验报告

学院名称计算机科学与技术专业班级学号

学生姓名实验日期成绩

课程名称数值计算方法实验题目实验三线性方程组的迭代解法一、实验目的和要求

使用雅可比迭代法或高斯-赛德尔迭代法对下列方程组进行求解。

二、主要设备

PC,Windows操作系统,VC++编程平台;

三、实验内容和原理

设线性方程组 A x=b

的系数矩阵A可逆,且主对角元素a11,a22,…,a nn均不为零,令

D=diag(a11,a22,…,a nn)

并将A分解成 A=(A-D)+D

从而线性方程组可写成 D x=(D-A)x+b

则有迭代公式

x(k+1)=B1x(k)+f1

其中,B1=I-D-1A,f1=D-1b。各自详细流程图如下所示:

雅克比迭代:

分析:

使用高斯-赛德尔和雅克比迭代都可以求出方程组的解,但是利用高斯-赛德尔迭代法所需的迭代次数比雅克比迭代少,能够更早的达到精度要求。

从程序中可以看出,雅克比定义的sum只有一个,而高斯赛德尔需要两个。时效性上后者要好些。

六、讨论、心得

这次试验算是比较成功,要归功于授课时候的认真听讲。程序编写之前,对书本的理论知识进行了进一步的探索。预习准备工作很彻底,自然随后的一切也都很顺利。

实验地点北区多学科综合楼4506指导教师

太原理工大学学生实验报告

V[i]=temp;

}

for(i=0;i

U[i]=V[i]/maxvalue(V,N);

if(k==1)r1=maxvalue(V,N);

else

r2=maxvalue(V,N);

if(fabs(r2-r1)

}

printf("迭代次数:\t%d\n",k);

printf("矩阵的特征值:\t%f\n",r2);

printf("(");

for(i=0;i

printf("%f\t",U[i]);

printf(")\n");

}

int main()

{

float A[N][N]={{2,-1,0},{-1,2,-1},{0,-1,2}} ;

matrix(A[0]);

}

五、实验结果与分析

分析:

采用幂方法求解矩阵的最大特征值以及特征向量,其最大优点是计算简单,容易在计算机上实现,对稀疏矩阵较为适合。

但有时收敛速度很慢,时效性较差。

六、讨论、心得

程序编写时详细分析了书上的求解过程,但最终结果还是有所出入。课本的迭代次数只用7次,而程序运行之后显示为12次。不明白那里原因。推测是由于精确位数的不同导致。最后在程序中更改了一下,验证得之。

实验地点北区多学科综合楼4506指导教师

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