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 数值3.1416的有效位数为( )
A:3
B:4
C:5
D:6
常用的阶梯函数是简单的( )次样条函数。
A:零
B:一
C:二
D:三
设求方程f(x)=0的根的牛顿法收敛,则它具有( )敛速。
A:超线性
B:平方
C:线性
D:三次
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
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
依据3个样点(0,1),(1,2)(2,3),其插值多项式p(x)为( )
A:x
B:x+1
C:x-1
D:x+2
题面如下,正确的是( ) <p><img alt="" width="365" height="51" src="http://file.open.com.cn/ItemDB/65348/e8ed979c-bd8b-421c-90e2-c367f5133658/2010417114016497.JPG" /></p>
A:2
B:3
C:-2
D:1
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
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
利用克莱姆法则求解行列式时,求解一个n阶方程组,需要( )个n阶行列式。
A:n
B:n+1
C:n-1
D:n*n
线性方程组的解法大致可以分为( )
A:直接法和间接法
B:直接法和替代法
C:直接法和迭代法
D:间接法和迭代法
( )的优点是收敛的速度快,缺点是需要提供导数值。
A:牛顿法
B:下山法
C:弦截法
D:迭代法
设x* = 1.234是真值x = 1.23445的近似值,则x*有( )位有效数字。
A:1
B:2
C:3
D: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
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
多项式插值被认为是最好的逼近工具之一。
A:错误
B:正确
迭代法的优点是算法简单,因而编制程序比较容易。
A:错误
B:正确
若方阵A的谱半径p(A)<1 ,则解方程组Ax=b 的Jacobi迭代法收敛。
A:错误
B:正确
数值计算中主要研究的误差有相对误差和绝对误差。
A:错误
B:正确
同分段线性插值相比较,分段三次埃尔米特插值的逼近效果没有明显的改善。
A:错误
B:正确
在插值节点较多的情况下,运用埃特金算法,会增加插值次数。
A:错误
B:正确
插值的外推过程是不可靠的。
A:错误
B:正确
求积公式至少具有n次代数精度的充分必要条件是,它是插值型的。
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
若f(a)f(b)<0,则f(x)=0 在(a,b) 内一定有根。 ( )
A:错误
B:正确
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