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东北大学数值分析实验报告1.doc

发布时间：2022-06-09 发布人：admin 分类：说明书 资料大小：3.22M 资料格式：doc 举报 版权申诉
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    数值分析实践报告 姓 班 名 级 开 设 学 期 开 设 时 间 报 告 日 期 评 定 成 绩 学 号 指 导 教 师 评 定 人 评 定 日 期 东北大学软件学院
    实验一： 1. 实验目的 1、通过上机计算体会迭代法求解线性方程组的特点，并能和消去法比较； 2、运用所学的迭代法算法，解决各类线性方程组，编出算法程序； 3、体会上机计算时，终止步骤<或 k>（予给的迭代次数），对迭代法敛散性的意义； 4、体会初始解 x，松弛因子的选取，对计算结果的影响。 2. 实验环境 使用平台：Microsoft Visual C++ 使用语言：C++ 3. 实验关键代码 (1) 存放系数矩阵 double **A=new double*[n]; for(i=0;i>A[i][j]; (2) 迭代算法 void Diedai(int n,double **A,double b[],double e,double w,double X[]){ int i,j,flag; double *t=new double[n]; double *Y=new double[n]; double *X_T=new double[n]; cout<<"矩阵为："<
    flag=0; for(i=0;i
    因子为 0.45 时，需要迭代 17 次； 因子为 0.75 时，需要迭代 10 次； 因子为 1.0 时，需要迭代 6 次； 3
    因子为 1.25 时，需要迭代 6 次； 因子为 1.5 时，需要迭代 32 次； 因子为 1.75 时，需要迭代超过 2000 次。 超松弛迭代法收敛速度的快慢与松弛因子的选择有密切关系，迭代次数随着超松弛因子增加 先减少再增加。 4
    实验二： 1. 实验目的 1、通过上机计算体会迭代法求解线性方程组的特点，并能和消去法比较； 2、运用所学的迭代法算法，解决各类线性方程组，编出算法程序； 3、体会上机计算时，终止步骤<或 k>（予给的迭代次数），对迭代法敛散性的意义； 4、体会初始解 x，松弛因子的选取，对计算结果的影响。 2. 实验环境 使用平台：Microsoft Visual C++ 使用语言：C++ 3. 实验关键代码 (1) 系数矩阵的定义 cout<<"<<请输入矩阵的规格（？X？）>>："; cin>>matrixNum; matrixA=allocMem(matrixNum*matrixNum); matrixD=allocMem(matrixNum*matrixNum); matrixL=allocMem(matrixNum*matrixNum); matrixU=allocMem(matrixNum*matrixNum); B=allocMem(matrixNum*matrixNum); f=allocMem(matrixNum); x=allocMem(matrixNum); 5
    xk=allocMem(matrixNum); b=allocMem(matrixNum); cout<>： "<>*(matrixA+i*matrixNum+j); } （2）高斯列主元素消去法 void GaussLineMain(double* A,double* x,double* b,int num) { int i,j,k; for(i=0;ifabs(lineMax)) lineI=j; for(j=i;j
    for(i=num-1;i>=0;i--){ for(j=num-1;j>i;j--) *(b+i)-=*(A+i*num+j)*(*(x+j)); *(x+i)=*(b+i)/(*(A+i*num+i)); } } （3）雅可比迭代算法 void Jacobi(double* x,double* xk,double* B,double* f,int num,int time) { int t=1,i,j; while(t<=time){ for(i=0;i
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