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 所谓松弛法,实质上是( )的一种加速方法。
A:雅可比迭代
B:高斯-赛得尔迭代
C:变分迭代
D:牛顿迭代
数值3.1416的有效位数为( )
A:3
B:4
C:5
D:6
用列主元消去法解线性方程组, <p><span style="FONT-FAMILY: 宋体; FONT-SIZE: 10.5pt; mso-bidi-font-family: 'Times New Roman'; mso-font-kerning: 1.0pt; mso-ansi-language: EN-US; mso-fareast-language: ZH-CN; mso-bidi-language: AR-SA; mso-bidi-font-size: 11.0pt; mso-ascii-font-family: Calibri; mso-hansi-font-family: Calibri"><img alt="" width="378" height="84" src="http://file.open.com.cn/ItemDB/65348/2d4e18ac-dc3a-477e-946c-e924eeb32fa2/2010417115457457.JPG" /></span></p>
A:3
B:4
C:-4
D:9
由于代数多项式的结构简单,数值计算和理论分析都很方便,实际上常取代数多项式作为插值函数,这就是所谓的( )
A:泰勒插值
B:代数插值
C:样条插值
D:线性插值
在解题时,如果将解题方案加工成算术运算与逻辑运算的有限序列,这种加工常常表现为无穷过程的截断,由此产生的误差通常称为( )
A:舍入误差
B:截断误差
C:相对误差
D:绝对误差
3.142和3.141分别作为π的近似数具有( )位有效数字
A:4和3
B:3和2
C:3和4
D:4和4
若a=2.42315是2.42247的近似值,则a有( )位有效数字.
A:1
B:2
C:3
D:4
设x=2.40315是真值2.40194的近似值,则x具有( )为有效数字
A:2
B:3
C:4
D:5
所谓( )插值,就是将被插值函数逐段多项式化。
A:牛顿
B:拉格朗日
C:三次样条
D:分段
欧拉法的局部截断误差阶为( )。 <p><span style="FONT-FAMILY: 宋体; FONT-SIZE: 12pt; mso-bidi-font-family: 'Times New Roman'; mso-font-kerning: 1.0pt; mso-ansi-language: EN-US; mso-fareast-language: ZH-CN; mso-bidi-language: AR-SA; mso-bidi-font-size: 11.0pt"><img alt="" width="521" height="72" src="http://file.open.com.cn/ItemDB/65348/9f59b6a2-166e-4716-beaa-772133242c7e/2010417112726430.JPG" /></span></p>
A:A
B:B
C:<p>C</p>
D:D
为了保证插值函数能更好地密合原来的函数,不但要求“过点”,即两者在节点上具有相同的函数值,而且要求“相切”,即在节点上还具有相同的导数值,这类插值称为( )
A:牛顿插值
B:埃尔米特插值
C:分段插值
D:拉格朗日插值
构造拟合曲线不可以采用下列哪种准则( )
A:使残差的最大绝对值为最小
B:使残差的绝对值之和为最小
C:使残差的平方和为最小
D:是残差的绝对值之差为最小
题面如下,正确的是( ) <p><img alt="" width="497" height="57" src="http://file.open.com.cn/ItemDB/65348/dac08c8b-bcbc-4dd4-a467-1434de0f143c/2010417113513614.JPG" /></p>
A:1
B:2
C:3
D:4
若 x = 1.345678,|x*-x|=0.00041... ,则x*的近似数x 具有( )位有效数字.
A:1
B:2
C:3
D:4
题面如下图所示,正确的是( ) <p><img alt="" width="519" height="128" src="http://file.open.com.cn/ItemDB/65348/efb77ddd-3c91-480d-b9f3-5e2138c0dc24/2010417114821806.JPG" /></p>
A:A
B:B
C:C
D:D
使用牛顿-柯特斯公式时,通过提高阶的途径总能取得满意的效果。
A:错误
B:正确
误差主要分为截断误差和舍入误差。
A:错误
B:正确
区间[a,b]上的三次样条函数是一个次数不超过三次的多项式。
A:错误
B:正确
用数值微分公式中求导数值时,步长越小计算就越精确。
A:错误
B:正确
选用不同类型的插值函数,逼近的效果不同。
A:错误
B:正确
逆幂法是求实方阵按模最小的特征值与特征向量的反迭代法。
A:错误
B:正确
如果不关注误差,合理的算法也可能得出错误的结果。
A:错误
B:正确
样条插值是一种改进的分段插值。
A:错误
B:正确
在计算算法的复杂度时,主要关注乘除法的运算次数。
A:错误
B:正确
两个相近的数相减,会造成有效数字的严重损失。
A:错误
B:正确
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