【正文】 通過這次 “典型數(shù)值算法的 C++語言程序設(shè)計(jì)” ， 使得我 在多方面都有所提高。 for (i=0。in。 else p=(Xx[i])/(x[k]x[i])。in。 for(i=0。 cout方程在 [0， 1]上有解，初始值為 p0=0endl。 err=fabs(p1p0)。i=0。i++) for(j=0。k=M+1。 double A[MAX][MAX]={0},BF[MAX][MAX]={0},C[MAX]={0},E[MAX][MAX]={0}。in1。 y=*x.^*x+。 t = fxym[i+1]/(6*h[i])。 coutDo you have another try ? y/n :。 fxym[0] = 2*f0。 coutPlease 輸入邊界條件 \n 1 :已知兩端的一階導(dǎo)數(shù) \n 2 :兩端的二階導(dǎo)數(shù)已知 \n 默認(rèn) :自然邊界條件 \n。 三次樣條插值算法 22 } void printout(int n)。 float c[max], a[max], fxym[max]。 y2=*(x2 2).^3 *(x2 1).^3 *(x2 2) + *(x2 1)。 y[k1] = p。 m = 1。 } cout近似解向量： endl。 for (i=0。 for (i=N1。 } coutendl。 coutendl。 int i,j,k。 int i,j。i++) x0[i]=x1[i]。iN。jm+1。i=0。nm+1。 float a[N][N]。 r=(xy)/2。 cinx0y0。 k4=f(x0+h, y0+h*k3)。這種算法可以描述為，自初始點(diǎn) 00( , )ty 開始，利用下面的計(jì)算方法生成近似序列 (11) 、 經(jīng)典四階龍格庫塔法解一 階微分方程算法流程圖 圖 11 經(jīng)典四階龍格庫塔法解一階微分方程算法流程圖 經(jīng)典四階龍格庫塔法解一階微分方程 2 、 經(jīng)典 四階龍格庫塔法解一階微分方程程序調(diào)試 圖 12 經(jīng)典四階龍格庫塔法解一階微分方程程序調(diào)試 、 經(jīng)典四階龍格庫塔法解一階微分方程代碼 include iostream include iomanip using namespace std。 result=y1+h*(k1+2*k2+2*k3+k4)/6。 (10)。max i=k。 load()。km。i++) coutx[i]=x[i]\t。 void ffjacobian(float xx[N],float yy[N][N])。 //ji suan cha xiang liang de 1 fan shu errornorm=0。 cout因變量向量： endl。iN。j++) if(j==i+N) aug[i][j]=1。j++) aug[k][j]=aug[k][j]+L*aug[i][j]。 } } for (i=0。j++) coutaug[i][j] 。 for(i=0。//m 控制迭代次數(shù) , 而 n控制復(fù)化梯形積分的分點(diǎn)數(shù) . n=2^m double h, x。 p = p + f(x)。 coutRomberg 積分 ,請輸入積分范圍 a,b:endl。) gtext(39。 fxym[0] = fxym[0] / 2。 cinx[i]。 a[n] = 1。 i n。 for(int i = 0。 else cout t*(x x[i])。 double temp=0。 temp=X[i][i]*X[k][i]。in。i++) for(j=0。 cout\n擬合后的 M次多項(xiàng)式系數(shù)為，冪次由高到低： \n。 double p0,delta,epsilon,p1,err,relerr,y。 return 0。 p=P[k1]。 cout請輸入點(diǎn)的個(gè)數(shù) n:。 return 0。 for (i=0。jn。 } loop:coutSolve X=endl。 參考文獻(xiàn) 40 參 考 文 獻(xiàn) [1]. John H. Mathews. Peking: Numerical Methods Using MATLAB Fourth Edition. [M].電子工業(yè)出版社 . [2]. 譚忠強(qiáng) . C++程序設(shè)計(jì) .[M].清華大學(xué)出版社 . 2021. [3]. C++程序設(shè)計(jì)題解與上機(jī)指導(dǎo) . [M] . 清華大學(xué)出版社 .2021. [4]. John 等著 .數(shù)值方法 .（ MATLAB 版）（第四版） .[M]. 電子工業(yè)出版社 .2021. 。i++) P[i]=X[i]。kmax1。 double err,norm,A[n][n],B[n],P[n],X[n]。i++) { Sn=Sn+func(X,i,x,n)*y[i]。 int main() { double Sn=0。 err=fabs(P[k1]P[k2])。 cout迭代次數(shù)為 :kendl。 includecmath double f(double x) { return x*x2*x1 } double df(double x) { return 2*x2。jn。 } } //計(jì)算其轉(zhuǎn)置的 BF 與 F 的乘 for(i=0。 cout\n請輸入 n個(gè)點(diǎn)的 Y坐標(biāo)序列 :\n。kn。) 、 M 次多項(xiàng)式曲線 擬合算法代碼 includeiostream includecmath define MAX 20 using namespace std。 t = (y[i+1] fxym[i+1]*h[i]*h[i]/6)/h[i]。 return 0。 i++) fxym[i] = 6 * f(i1, i, i+1)。 cinf0f1。 i++) { coutPlease put in Xi39。 i n。) gtext(39。 } return (q)。 in。 、 龍貝格求積分算法代碼 includeiostream includecmath using namespace std。 } void newdim(float x0[N], float inv[N][N],float y0[N],float x1[N]) { int i,j。i++) {for(j=0。j=0。 for(j=i。 for(j=N。 cout雅克比矩陣： endl。 //非線性方程組 yy[0]=x*x2*xy+。 //jis uan jacobian ju zhen de ni juzhen invjacobian inv_jacobian(jacobian,invjacobian)。 const int N2=2*N。 for(i=0。 coutendl。 coutendl。 、 高斯列主元算法流程圖 Y N max i!=i temp=*(head*(m+1)*i+k)。 cinstep。 k3=f(x1+h/2, y1+h*k2/2)。該算法是構(gòu)建在數(shù)學(xué)支持的基礎(chǔ)之上的。} else { double x1,y1。 cinab。 數(shù)值計(jì)算課程設(shè)計(jì) 5 高斯列主元法解線性方程組 、 算法說明 首先將線性方程組做成增光矩陣，對增廣矩陣進(jìn)行行變換。 int main() { int i,j。 a[i][n]=a[c][n]。 for(j=i+1。}數(shù)值計(jì)算課程設(shè)計(jì) 9 1122( , ) ( , )()( , ) ( , )k k k kkk k k kf p q f p qxyJPf p q f p qxy??????? ????12( , )() ( , )kkk kkf p qFP f p q??? ????1kkP P P? ? ?? 牛頓法解非線性方程組 、 算法說明 設(shè) kP 已知。 coutendl。 return 0。 y=xx[1]。 for (i=0。 for (i=0。i0。i) for(j=N21。i++) { for(j=0。iN。 ep = epsilon + 。 龍貝格求積分算法 18 } p = fabs(q y[m1])。 y3=*(x3 3).^3 + *(x3 2).^3 *(x3 3) + *(x3 2)。 float b = (y[x2] y[x1]) / (x[x2] x[x1])。 char ch。 float f0, f1。 break。 三次樣條插值算法 24 }while(ch == 39。 else cout