计算方法学习通超星期末考试答案章节答案2024年

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答案:1准确数被认为有无穷多位有效数字

答案:对绝对误差限是唯一的

答案:错/ananas/latex/p/5965800

答案:对作为圆周率的近似值，3.142的有效数字有几位？

答案:3作为圆周率的近似值，3.141的有效数字有几位？

答案:2/ananas/latex/p/4643

答案:4舍入误差是（）产生的误差

答案:计算机只取有限位不动点迭代法比牛顿迭代法的收敛速度慢

答案:对如果f(x)连续且f(a)f(b)<0，则[a,b]为f(x)=0隔根区间

答案:错如果f(a)f(b)<0，则f(x)=0在(a,b)内一定有根

答案:错设求方程f(x)=0的根的牛顿法收敛,则它具有()敛速。

答案:平方雅可比迭代法比高斯-赛德尔迭代法以及松弛法收敛速度更快

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答案:错/star3/origin/081f1817035bc6d980f297e6bba0a14f.png

答案:10插值方法比拟合方法更适合于数据量较大的情况

答案:错不等距节点情况下同样可以使用牛顿差分方法

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答案:3/star3/origin/827bedae339ae662805a12e297767c1c.png

答案:对在进行一个工程问题数值计算时，一般误差有哪些可能的来源？

答案:舍入误差;参数误差;理论误差;模型误差常见的矩阵分解有LU分解、QR分解、Cholesky分解等

答案:对牛顿柯特斯系数只与节点有关

答案:对顺序Gauss消去法是针对系数矩阵进行消元

答案:错线性方程组直接法就是根据算法经过有限步计算，不计舍入误差和初始误差的影响，能直接得到方程组的精确解的算法

答案:错用生长曲线来拟合时间序列数据时，若无法三等分时间序列数据，则应舍弃早期数据

答案:对高斯消去法包括如下的消元和迭代的两个过程

答案:对从数据特征判断，拟合指数曲线需要时间序列各期环比发展速度大致相等

答案:对梯形公式和复化梯形求积公式都是插值型求积公式

答案:错二分法是采用的分治法算法思想

答案:对插值与（）是构造逼近函数的两种方法

答案:拟合解线性方程组的数值解法可分为两大类：直接法和（）

答案:选代法辛普森公式又名（）公式

答案:抛物线范数包括向量范数、（）

答案:矩阵范数根的精确化常见方法有二分法和（）

答案:迭代法确定隔根区间的方法一般有作图法和（）

答案:逐步搜索法关于极限，下列说法正确的是

答案:现有数列,对任意给定的,总存在N>0,当n>N时，都有，则可以说;如果数列没有极限，则称数列是发散的;数列是发散的;数列是收敛的，极限为0复化梯形公式对以下哪些类型的函数的积分精确成立（余项等于0）

答案:线性（一次）函数;以求积节点为分段点的分段线性函数下列关于分段线性插值函数的说法，正确的是（）

答案:一次函数的分段线性插值函数是该一次函数本身;对于光滑性不好的函数优先用分段线性插值下列关于函数连续的表述，正确的是

答案:函数在某点连续，则必在该点有定义;函数在某点连续，则必须在该点的一个邻域内有定义;闭区间的连续函数在该区间内也一致连续;基本初等函数都是连续的对方程组采用高斯消元法消元时，下列（）是可以采用的

答案:交换两个方程;用不等于0的数，乘以某个方程;一个方程的k倍加到另一个方程上下列关于函数f(x)在x0处的极限，描述正确的是

答案:函数f(x)在x0处存在极限的充要条件是在该点处函数的左右极限相等;如果f(x)在x0连续，则;函数极限存在的话，则极限唯一下列关于舍入误差描述正确的是

答案:由于计算机字长（不能完整保存无理数）的限制而产生的误差，称为舍入误差;舍入误差在数值计算中是无法避免的用拉格朗日微分中值定理推出的结论是：

答案:如果两个函数的导数相等，那么它们最多只相差一个常数;如过一个函数的导数为0,那么这个函数一定是常值函数最小二乘法使（）

答案:误差平方和达到最小对于“微积分基本定理”，下列叙述错误的是（）

答案:利用微积分基本定理可以求所有的定积分以下对松弛迭代法的描述，正确的有（）

答案:难以估计其计算量/ananas/latex/p/2382152

答案:-2在柯特斯公式的系数表中，（）

答案:n=8时系数开始出现负数4阶牛顿—柯特斯求积公式至少具有（）次代数精度

答案:5埃尔米特插值与拉格朗日和牛顿插值的区别在于（）

答案:埃尔米特插值可以同时满足被插函数在插值点的函数值和一阶导数值牛顿插值多项式的系数项的形式是（）

答案:差商数值积分的核心思想是（）

答案:用逼近的方法求积分正规矩阵的谱半径与矩阵何种范数一致

答案:矩阵2范数最小二乘法又称（）

答案:最小平方法关于代数精度表述正确的有：

答案:若某求积公式具有m次代数精度，则对于不超过m次的多项式，该公式能准确求积参量估计中，最小均方误差估计和线性最小均方误差估计当（）是相同的

答案:估计量和观测噪声都是高斯变量且互不相关用迭代法求方程根的首要问题时迭代序