北航数值分析大作业(一)Word下载.docx
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#defineN501
#defineM5
#definee1.0e-12
doublea[M][N]={0.0},u[N]={0.0};
voidread_A()/*设定A矩阵函数*/
{
doubleb=0.16,c=-0.064;
inti;
doublea_0[N];
for(i=1;
i<
=N;
i++)
a_0[i-1]=(1.64-0.024*i)*sin(0.2*i)-0.64*exp(0.1/i);
for(i=2;
N;
a[0][i]=c;
for(i=1;
a[1][i]=b;
for(i=0;
a[2][i]=a_0[i];
N-1;
a[3][i]=b;
N-2;
a[4][i]=c;
}
voidread_u()/*读取初始迭代向量*/
for(i=0;
u[i]=double(1231.0*rand()/1991.0);
double*unitization(doubleu[N],doubletotal)/*二范数向量单位化函数*/
{ inti;
doubley[N];
for(i=0;
y[i]=u[i]/total;
return(y);
doublesecond_num(doubleu[N])/*求矩阵二范数函数*/
doublesum=0.0,total=0.0;
for(i=0;
sum+=u[i]*u[i];
total=sqrt(sum);
return(total);
doublemin(doublea,doubleb)/*最小值函数*/
{
if(a<
b)
returna;
else
returnb;
doublemax(doublea,doubleb)/*最大值函数*/
double*Get_u(doublea[M][N],doubley[N])/*幂法中获得新迭代向量*/
doubleu[N]={0.0};
u[0]=a[2][0]*y[0]+a[1][1]*y[1]+a[0][2]*y[2];
u[1]=a[3][0]*y[0]+a[2][1]*y[1]+a[1][2]*y[2]+a[0][3]*y[3];
u[N-2]=a[4][N-4]*y[N-4]+a[3][N-3]*y[N-3]+a[2][N-2]*y[N-2]+a[1][N-1]*y[N-1];
u[N-1]=a[4][N-3]*y[N-3]+a[3][N-2]*y[N-2]+a[2][N-1]*y[N-1];
for(i=2;
u[i]=a[4][i-2]*y[i-2]+a[3][i-1]*y[i-1]+a[2][i]*y[i]+a[1][i+1]*y[i+1]+a[0][i+2]*y[i+2];
return(u);
voidResolve_LU(doublea[M][N])/*LU分解函数*/
intk,i,j,t;
doubletemp;
for(k=1;
k<
k++)
{
for(j=k;
j<
=min(k+2,N);
j++)
{
temp=0;
for(t=max(max(1,k-2),j-2);
t<
=k-1;
t++)
temp+=a[k-t+2][t-1]*a[t-j+2][j-1];
a[k-j+2][j-1]=a[k-j+2][j-1]-temp;
}
for(i=k+1;
{
for(t=max(max(1,i-2),k-2);
temp+=a[i-t+2][t-1]*a[t-k+2][k-1];
a[i-k+2][k-1]=(a[i-k+2][k-1]-temp)/a[2][k-1];
}
double*back(doublea[M][N],doubleu[N])/*方程组回代函数*/
inti,t;
doubletemp=0.0;
{temp=0.0;
for(t=max(1,i-2);
i;
t++)
temp+=a[i-t+2][t-1]*u[t-1];
u[i-1]-=temp;
}
u[N-1]=u[N-1]/a[2][N-1];
for(i=N-1;
i>
0;
i--)
{
temp=0.0;
for(t=i+1;
=min(i+2,N);
temp+=a[i-t+2][t-1]*u[t-1];
u[i-1]=(u[i-1]-temp)/a[2][i-1];
return(u);
doublefanmifa(doublea[M][N],doubleu[N])/*反幂法求特征值*/
{inti,j,k;
doubley[N]={0.0},Y[N]={0.0},x,b,B,total,E;
doubleea[M][N]={0.0};
doubleex[N]={0.0};
double*p,*q,*n;
B=0.0;
for(i=0;
;
{b=1/B;
B=0.0;
total=second_num(u);
p=unitization(u,total);
for(j=0;
j++)
y[j]=*(p+j);
ex[j]=y[j];
M;
for(k=0;
ea[j][k]=a[j][k];
Resolve_LU(ea);
q=back(ea,ex);
for(j=0;
u[j]=*(q+j);
n=unitization(u,total);
Y[j]=*(n+j);
B+=y[j]*u[j];
x=1/B;
E=abs((1/B)-b)/abs(1/B);
if(E<
=e)
break;
}
x=1/B;
return(x);
doublemifa(doublea[M][N],doubleu[N])/*幂法求特征值*/
{inti,j;
{b=B;
q=Get_u(a,y);
B+=y[j]*u[j];
x=B;
E=abs(B-b)/abs(B);
x=B;
voiddisplace(doublea[M][N],doublex)
{
a[2][i]=a[2][i]+x;
voidmain()/*主程序*/
{/*第一部分求解三个特征值*/
doubleEig_1,Eig_s,Eig_501;
doubleEig_01,Eig_02,Eig_03;
doubleA[M][N],U[39],Eig[39],Eig_temp[39];
doublecond_A=0.0,DetA=1.0;
read_A();
read_u();
Eig_s=fanmifa(a,u);
/*采用反幂法直接得到按模最小的特征值*/
read_u();
Eig_01=mifa(a,u);
/*采用幂法获得按模最大的特征值作为平移量*/
displace(a,Eig_01);
Eig_02=fanmifa(a,u);
Eig_03=Eig_02-Eig_01;
Eig_1=min(Eig_01,Eig_03);
Eig_501=max(Eig_01,Eig_03);
printf("
******************数值分析作业一**********************\n"
);
结果为:
\n"
(1)\n"
特征值λ1=%19.11e\n"
Eig_1);
特征值λ501=%19.11e\n"
Eig_501);
printf("
特征值λs=%19.10e\n"
Eig_s);
/*第二部分求解指定的最接近特征值*/
(2)\n"
39;
{
U[i]=Eig_1+((i+1)*(Eig_501-Eig_1)/40);
read_A();
displace(a,-U[i]);
read_u();
Eig_temp[i]=fanmifa(a,u);
Eig[i]=Eig_temp[i]+U[i];
printf("
k=%d,μ%d=%19.11e,最接近的特征值为:
λ%d=%19.11e\n"
i+1,i+1,U[i],i+1,Eig[i]);
/*第三部分求A的谱范数条件数cond(A)和行列式detA*/
(3)\n"
Resolve_LU(a);
DetA=DetA*a[2][i];
cond_A=abs(Eig_01/Eig_s);
cond(A)=%19.11e\n"
cond_A);
DetA=%19.11e\n"
DetA);
system("
pause"
三、程序运行结果:
结果截图如下
图1程序结果图
四、关于计算实习题目的讨论和思考:
1.迭代初始向量对结果的影响:
在求解矩阵特征值时使用的方法为幂法和反幂法,这两种方法都是迭代方法的一种形式,所以初始向量的选择对计算结果产生一定的影响。
当初始迭代向量中的0元素个数增大时(即x1,x2,·
xn的无关数小于n),迭代收敛性趋向于不稳定,且收敛速度减慢。
在本程序中每一次使用幂法或者反幂法的初始迭代向量均为随机生成的。
为了进一步说明初始迭代向量的影响,这里单独提取出幂法迭代函数部分进行测试。
在这部分测试中,两次迭代循环的初始迭代向量为随机生成(完全不同),迭代结果如下图显示:
图2第一次迭代结果
从两个结果图的对比中可以发现,在精度要求(e-12)的要求下,因为结果显示即为12位有效数字,故虽两次迭代循环的初始迭代向量不同,但最终收敛的结果一致。
但在循环的过程中,可以发现第二次循环的初始向量中元素值为0的比例大于第一次循环,故第二次迭代的循环
图3第二次迭代结果
次数比第一次迭代多,耗时也较久。
接下来进一步讨论初始迭代向量u中各个分量的值对迭代的影响。
从迭代的结果和步数来看,当u[i]=u0(i=1,2,·
501)且u0的绝对值相对较大时,结果收敛但速度较慢,原因是u0与A矩阵元素数量级差距较大,导致了运算量增大;
当u[i]=u0(i=1,2,·
501)且u0的绝对值相对较小时,结果收敛性不稳定,原因是u0较小会比较明显的受到计算舍入误差的影响,进而影响计算结果;
501)且各个u0之间数量级差距较大时,结果收敛性也不稳定,且收敛的速度减慢,原因是认为使迭代过程中的权重发生改变,使迭代更加复杂。
综合来看,迭代初始向量的选取最好应与矩阵A元素的数量级接近,且值为0的元素越少越好。
2.指数型格式控制“%m.ne”的设定:
根据题目的要求,输出格式应为有效数字超过12位的指数型格式,配合double浮点型数据的储存格式和“%m.ne”型指数输出格式的要求,在m位中有5位应分配给指数部分(E+000),并保证在小数点前可以保留符号,故整个输出位数设置为17,其中小数点后为11位数字,正好符合题目要求的输出格式。
3.循环语句使用过程中常见问题:
在编写程序过程中必须多次使用循环结构,有时还需要循环嵌套结构。
在C/C++语法中,for语句中循环变量的初值一般从0开始设置,这与实际矩阵或向量的行列数存在1的差值,且对循环终止条件的设定也需要相应的减小1。
若不注意这一点,很容易在程序循环过程中,数值的传递出现问题,最终导致结果错误。
在循环语句中,除了循环初值和终值问题以外,还有循环嵌套中一些用作存储累加值的变量初值设定。
若在某一次累加循环开始时未及时将累加值清零,则本次累加的终值就会出现错误,整个循环也就无法得到预计的值。
以上两点是在编写程序中出现的比较明显的错误。
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- 北航 数值 分析 作业