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數值分析考試科目大綱
一、考試性質
數值分析是碩士研究生入學考試科目之一,是碩士研究生招生學校自行命題的選拔性考試。要求考生理解數值計算的基本概念,基本理論,熟練掌握數值計算的基本方法;要求考生理解同一種問題多種數值計算方法的差異;要求考生具有綜合運用所學數值計算方法解決實際問題的能力。
二、考試形式和試卷結構
(一)試卷滿分及考試時間
試卷滿分為150分,考試時間為180分鐘。
(二)答題方式
答題方式為閉卷,筆試,可攜帶計算器。
試卷由試題和答題紙組成。答案必須寫在答題紙相應的位置上。
(三)試卷題型結構
1. 填空題:5小題,每小題3分,共15分。
2. 計算題:6-8小題,共112-123分。
3. 簡答題:2-4小題,共4-8分。
4. 證明題:1-2題,共8-15分。
三、考試內容
(一)誤差分析
1)考試范圍
誤差的分類,誤差和誤差限的概念,相對誤差和相對誤差限的概念,有效數字,數值運算中的誤差估計,數值穩定性的概念。
2)基本要求
1.理解誤差和數值穩定性的相關概念;
2.掌握簡單數值計算中的誤差估計;
3.掌握簡單數值計算格式的穩定性分析。
(二) 插值法
1)考試范圍
插值法的概念,插值的存在唯一性,插值基函數,拉格朗日插值,插值余項,均差,牛頓插值,埃爾米特插值,龍格現象,分段低次插值和樣條插值的概念,插值的應用。
2)基本要求
1.理解插值法,插值基函數和均差等相關概念;
2.掌握拉格朗日插值和牛頓插值的計算;
3.了解龍格現象,分段低次插值和樣條插值;
4.了解埃爾米特插值;
5.理解插值的應用。
(三)函數逼近和曲線擬合
1)考試范圍
函數逼近的概念,正交多項式的概念,最佳一致逼近,曲線擬合。
2)基本要求
1.理解函數逼近和曲線擬合的有關概念;
2.會求最佳一次逼近多項式;
3.掌握曲線擬合的概念,掌握曲線擬合的求法;
4.理解曲線擬合和插值的差異。
(四)數值積分和數值微分
1)考試內容
數值求積的思想,代數精度的概念,求積公式的收斂性和穩定性概念,插值型求積公式,牛頓-科特斯公式,梯形公式和辛普森公式的求積余項,復化梯形公式,復化辛普森公式,梯形法的遞推及龍貝格公式,外推算法,高斯求積公式,數值微分的概念,插值型數值微分公式。
2)基本要求
1.掌握數值求積和數值微分的思想;
2.了解收斂性和穩定性等有關概念;
3.掌握代數精度的概念;
4.理解余項的概念,理解后驗誤差的概念及作用;
5.掌握梯形公式,辛普森公式及復化公式的計算,掌握兩點和三點高斯-勒讓德公式;
6.掌握簡單的數值微分計算方法;
7.理解多種數值積分公式的差異。
(五)解方程組的直接法
1)考試范圍
高斯消去法,矩陣的三角分解,高斯列主元消去法,追趕法,向量和矩陣的范數,矩陣的條件數。
2)基本要求
1.理解高斯消去法和高斯列主元消去法;
2.理解矩陣的三角分解;
3.理解追趕法;
4.掌握向量和矩陣的范數計算,理解條件數的概念。
(六)解方程組的迭代法
1)考試范圍
迭代法的基本概念,收斂性,雅可比迭代,高斯-賽德爾迭代,SOR法,一階迭代法的基本定理,特殊方程組迭代法的收斂性。
2)基本要求
1.理解迭代法的概念;
2.掌握三種迭代法的計算格式;
3.理解三種迭代計算格式的差異;
4.會判斷迭代格式的收斂性。
(七)非線性方程求根
1)考試范圍
二分法,不動點迭代法,收斂性,迭代收斂的加速方法,牛頓法,簡化牛頓法,牛頓下山法,弦截法,拋物線法,非線性方程組的求解。
2)基本要求
1.理解不動點迭代法的概念;
2.掌握牛頓法,弦截法,簡化牛頓法;
3.了解二分法,牛頓下山法,拋物線法;
4.了解非線性方程的求解;
5. 理解各種求根方法的優點和缺點;
6. 會判斷迭代公式的收斂性。
(八)常微分方程初值問題的數值解法
1)考試范圍
數值解的概念,歐拉法,后退歐拉法,梯形法,改進的歐拉法,顯式龍格-庫塔法,單步法的收斂性,線性多步法,預測校正法,一階方程組的數值解法,高階方程組的數值解法。
2)基本要求
1.理解數值解的概念;
2.掌握歐拉法,后退歐拉法,梯形法和改進歐拉法的計算格式;
3.理解多種迭代計算格式的特點;
4.理解局部截斷誤差和精度的概念;
5. 掌握利用泰勒公式構造多步法格式的方法;
6. 會建立一階方程組和高階方程的數值計算格式。

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