数值计算法题目求解 用 C 循环语句 计算数列√5，√√5，√√√5...的极限，误差小于10^-8

A没有LU分解, 因为前两列满秩但顺序主子式为零B有LU分解但不唯一, 比如B=[1 0 0; 2 1 0; 3 0 1]*[1 1 1; 0 0 -1; 0 0 -2]=[1 0 0; 2 1 0; 3 2 1]*[1 1 1; 0 0 -1; 0 0 0]C有唯一的LU分解, 因为其顺序主子式皆非零

二。设A=[0 0 1 1 2 4] y=c0+C1X 解方程ATAC=ATy

arctan(t)的倒数是1/(1+t^2)，所以arctan(t)刚好是上面积分式子的原函数，积分值等于arctan(x+1)-arctan(x)根据公式tan(A-B)=(tanA-tanB)/(1+tanAtanB)另A=arctan(x+1)，B=arctan(x),就有arctan（arctan(x+1)-arctan(x)）=1/(1+x(x+1)),所以arctan(x+1)-arctan(x)=arctan(1/(1+x(x+1)))

xi_A= [0.2 0.4 0.6 0.8 1.0];fxi_A= [0.98 0.92 0.81 0.64 0.38];xi_B= [0.2,0.2+0.08*1,0.2+0.08*11,0.2+0.08*10]; %所求（xi,yi）横坐标fxi_B= interp1(xi_A,fxi_A,xi_B,"linear")； %这是线性差值fxi_C= interp1(xi_A,fxi_A,xi_B,"spline")； %这是？三次样条函数？fxi_D= interp1(xi_A,fxi_A,xi_B,"newton")； %这是？牛顿差值？或者可以参考http://zhidao.baidu.com/question/146144659.html?fr=qrl&cid=93&index=5&fr2=queryhttp://zhidao.baidu.com/question/225590277.html?an=0&si=1

好久没碰这个东西了！！！希望对你有帮助！！1.根号20*0.0001=0.00044721， 所应该以该取到0.0004以后，取5位有效数字！2.||A‖1=19，，,‖A‖无穷=12，‖A‖2=12.7279或者根号下1623.a>5 这个。。。。我不大确定,我没把那个全部验算完，只算了||Bj||无穷

这个太简单了。第一题方程在[1，2]有一个根，用二分法对折就行，折到区间长度小于0.2，然后用牛顿迭代法迭代两、三次其本上能达到5位有效数值的精度（你前后两次迭代中发现前5位有效数值不变就可以收手了，牛顿迭代法得收敛速度很快）。第二题方程在[0，1]内有一个根，题目已给x0=0.3，直接用牛顿迭代法迭代四五次基本上就差不多了（你前后两次迭代中发现前6位有效数值不变就可以收手了）。

选B.a^2/x+b^2/(1-x)乘以（x+1-x)再用重要不等式得解

span是生成空间的意思，span1，x，x^2是由1，x，x^2生成的空间矩阵就是二次型写法

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学习一下泰勒级数。误差就是一阶导数×舍入+二阶导数×舍入的平方/2！+三阶导数×舍入的立方/3！+……。

二分法是大范围收敛的，但是缺点是只能求解一个根，方程的两个根显然在区间【0.1，0.6】中，故不可以，应该事先估计根的范围，使一个区间只含一个跟。所以b,c容易回答了b：可以选择【0，0.4】和【0.4，0.6】只要在（0.3，0.5）选择一个节点即可。c:可得0.3，可得0.5

第一题，估计你是想问最后保险柜的开关情况吧。 编个程序： bool[] b = new bool[1000]; for (int i = 1; i <= 1000; i++) { if (i % 2 == 0) b[i-1] = !b[i-1]; if (i % 3 == 0) b[i-1] = !b[i-1]; if (i % 4 == 0) b[i-1] = !b[i-1]; } List<int> list = new List<int>(); for (int i = 0; i < 1000; i++) { if (b[i]) list.Add(i + 1); } 一下就算出来了哪些是关的，哪些开的 思路是：考虑编号1-1000的整数 若这个整数的因子含有2，3，4中的奇数个 则这个编号是开的。 因子含有2，3，4中的任意2个，则是关的 因子不含2，3，4的都是关的（可以推出1， 5，7，11....等素数编号肯定是关的） 2题如 坤朕 所说的是求 直线y=x-2003和 曲线 Y=x^2003的交点，用数值分析的方法也很简单。由于本人大学没好好学数值分析这门课，现在也忘关了，所以暂且不答了。 补充： 一。一共关了583个，分别为： "1,4,5,6,7,8,11,13,16,17,18,19,20,23,25,28,29,30,31,32,35,37,40,41,42,43,44,47,49,52,53,54,55,56,59,61,64,65,66,67,68,71,73,76,77,78,79,80,83,85,88,89,90,91,92,95,97,100,101,102,103,104,107,109,112,113,114,115,116,119,121,124,125,126,127,128,131,133,136,137,138,139,140,143,145,148,149,150,151,152,155,157,160,161,162,163,164,167,169,172,173,174,175,176,179,181,184,185,186,187,188,191,193,196,197,198,199,200,203,205,208,209,210,211,212,215,217,220,221,222,223,224,227,229,232,233,234,235,236,239,241,244,245,246,247,248,251,253,256,257,258,259,260,263,265,268,269,270,271,272,275,277,280,281,282,283,284,287,289,292,293,294,295,296,299,301,304,305,306,307,308,311,313,316,317,318,319,320,323,325,328,329,330,331,332,335,337,340,341,342,343,344,347,349,352,353,354,355,356,359,361,364,365,366,367,368,371,373,376,377,378,379,380,383,385,388,389,390,391,392,395,397,400,401,402,403,404,407,409,412,413,414,415,416,419,421,424,425,426,427,428,431,433,436,437,438,439,440,443,445,448,449,450,451,452,455,457,460,461,462,463,464,467,469,472,473,474,475,476,479,481,484,485,486,487,488,491,493,496,497,498,499,500,503,505,508,509,510,511,512,515,517,520,521,522,523,524,527,529,532,533,534,535,536,539,541,544,545,546,547,548,551,553,556,557,558,559,560,563,565,568,569,570,571,572,575,577,580,581,582,583,584,587,589,592,593,594,595,596,599,601,604,605,606,607,608,611,613,616,617,618,619,620,623,625,628,629,630,631,632,635,637,640,641,642,643,644,647,649,652,653,654,655,656,659,661,664,665,666,667,668,671,673,676,677,678,679,680,683,685,688,689,690,691,692,695,697,700,701,702,703,704,707,709,712,713,714,715,716,719,721,724,725,726,727,728,731,733,736,737,738,739,740,743,745,748,749,750,751,752,755,757,760,761,762,763,764,767,769,772,773,774,775,776,779,781,784,785,786,787,788,791,793,796,797,798,799,800,803,805,808,809,810,811,812,815,817,820,821,822,823,824,827,829,832,833,834,835,836,839,841,844,845,846,847,848,851,853,856,857,858,859,860,863,865,868,869,870,871,872,875,877,880,881,882,883,884,887,889,892,893,894,895,896,899,901,904,905,906,907,908,911,913,916,917,918,919,920,923,925,928,929,930,931,932,935,937,940,941,942,943,944,947,949,952,953,954,955,956,959,961,964,965,966,967,968,971,973,976,977,978,979,980,983,985,988,989,990,991,992,995,997,1000," 二题：数值分析是数学与计算机技术结合的一门学科，是利用计算机解决数学问题的理论和方法。再再补充，上面的结果是计算机算出来的，如果不懂编程的，那就用人工方法算第一题： 首先要明确1000以内的整数： 是2的倍数的有 500个 ； 3的倍数的有 333个； 4的倍数的有 250； 6的倍数的有166个； 12的倍数的有83个； 对于第一个人他的能操作的是2倍数的保险箱500个，他开了500个，此时状态 开的：500，关的：500； 对于第二个人，他能操作333个，在这333个中，遇到是2的倍数且是3的倍数即是6的倍数的保险箱（166个，这些保险箱肯定是开的，因为同时是2的倍数）他会把它关了，那么剩余333-166=167个他会开了，这样一下来，他相当于开了1个，关了0个，此时状态 开的500+1=501，关的500-1=499 对于第三个人，他能操作250个，在这250个中，遇到是4的倍数且是3的倍数即是12的倍数的保险箱（83个，这些保险箱肯定是关的，因为是12的倍数的数同时也是2和3的倍数，前面的人遇2开，遇3关，那么现在这83个肯定是关的） 他会开了，剩下的250-83=167个他会关了， 这样下来，相当于关了167-83=84个，开了0个， 最后状态 开的：501-84=417，关的的：499+84=583； 至于花的时间，我认为是看你的数学知识积累怎么样了，数学知识积累到一定程度，第一题这种一看肯定立马就有了解题思路了，就好比写作文，看到某种事物或景观就有了写下一段文字的思路，至于接下来把思路 整理好并清晰的表达出来，这是熟能生巧的阶段，这个阶段不是很重要，重要的是第一阶段的思路的产生不是熟能生巧能达到的，他需要的是知识的积累。。希望对你有帮助！

看函数的最高次方，如果阶数是最高次方，则取最高阶系数，如果阶数是系数加一，则为0,上题中第一个，最高次数8，差商里面十个数，为0，如果九个数就取系数8。第二题就是这样，这是差商的性质，如果是八个数，就得按照一步一步计算了

||Ax||2=11||A||1=4||A||00=4

大学数值分析搜题的地方有：1、优题宝：一款很实用的搜题软件，大学考试课程，网课及考证需要搜题的用户都能使用，一些公式题，需要查找答案和解析的，直接对着题拍一拍，接触详细题目内容，即可搜出答案。2、师兄帮帮：支持拍照搜题，大学作业、网课，论文遇到一些难题，也可以搜下答案。3、学吧找答案：这个软件覆盖三种搜题方式，能搜题，还能在线做题，题库的范围广，学习资料多，也很实用。

MATLAB spline函数可以实现三次样条插值x = [0 1 4 9 16 25 36 49 64];y = 0:8;xx = 0:64;yy = spline(x,y,xx);plot(x,y,"o",xx,yy) MATLAB polyfit函数可以实现8次多项式插值p = polyfit(x,y,8)

牛顿迭代法是牛顿在17世纪提出的一种求解方程f(x)=0.多数方程不存在求根公式，从而求精确根非常困难，甚至不可能，从而寻找方程的近似根就显得特别重要。 设r是f(x)=0的根，选取x0作为r初始近似值，过点（x0,f(x0)）做曲线y=f(x)的切线L，L的方程为y=f(x0)+f"(x0)(x-x0),求出L与x轴交点的横坐标 x1=x0-f(x0)/f"(x0),称x1为r的一次近似值，过点（x1,f(x1)）做曲线y=f(x)的切线，并求该切线与x轴的横坐标 x2=x1-f(x1)/f"(x1)称x2为r的二次近似值，重复以上过程，得r的近似值序列{Xn},其中Xn+1=Xn-f(Xn)/f"(Xn),称为r的n+1次近似值。上式称为牛顿迭代公式。 /*用牛顿迭代法求下面方程 x*x*x-5*x*x+16*x-80=0的实根的过程是：1.你想在谁附近求解，这个范围或者这个数值大多是题目已经给定了的（本例是根据输入的数值来计算的）2.令f(x)=x*x*x-5*x*x+16*x-803.x1=X4.求f(x1)5.对f(x)求导，得到f1(x),求f1(x1)6.调整x,使x=x1-f(x1)/f1(x1) 7.符合条件x-x1>1e-5,转到第3步8.不符合条件x-x1>1e-5，则x1就是我们要求的实根*/#include <stdio.h>#include <math.h>//y=((x-5)*x+16)*x-80float f(float x){ return (pow(x,3)-5*pow(x,2)+16*x-80);}float f1(float x){ return (3*pow(x,2)-10*x+16);}void main(){ float x,x1,y1,y2; printf("请输入一个任意实数:X="); scanf("%f",&x); printf("我可以帮你找到这个方程的解 "); do { x1=x; y1=f(x); y2=f1(x1); x=x1-y1/y2; } while (fabs(x-x1)>=1e-5); printf("A root is %f ",x1);}

先要知道均差的一个性质：第一题中f(x)的最高次为7，第一问对x求七次导，再除以7的阶乘，结果是1，第二问对x求8次导，为0.第二题中所求为f(x)的5阶均差，对f(x)求五次导，再除5！答案是1.

clc,clear,close allz1=2*sind(85)/(1+exp(2))x=[2 1+2*i;-0.45 5];z2=1/2.*(log(x+x.^(1/2)))a=-3:.1:3;z3=(exp(0.3.*a)-exp(0.2*a))/2*sin(a+0.3)

因为涉及到数学公式,就给你弄了个图片

clear,clc%% 求ln(x+sinx)=0的根。初值x0分别取0.1, 1,1.5, 2, 4进行计算eq1 = @(x) log(x+sin(x));x10 = [.1,1.5,2,4];[x1,val1,flag1] = arrayfun(@(i)newton(eq1,x10(i)),1:length(x10));%未加速[x1s,val1s,flag1s] = arrayfun(@(i)newton(eq1,x10(i),1),1:length(x10));%加速%% 求sinx=0的根。初值x0分别取1，1.4，1.6, 1.8，3进行计算eq2 = @(x) sin(x);x20 = [1,1.4,1.6,1.8,3];[x2,val2,flag2] = arrayfun(@(i)newton(eq2,x20(i)),1:length(x20));%未加速[x2s,val2s,flag2s] = arrayfun(@(i)newton(eq2,x20(i),1),1:length(x20));%加速以上程序要用到的newton函数如下，已经帮你集成了Steffensen加速法，具体用法函数里边写得很清楚，自己复制粘贴到m文件保存，m文件命名为newton.m,放在同一路径下方可使用%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%function [x,val,exitflag] = newton(eq,x0,steff,tol,mindx,maxiter)%牛顿法解方程%[x,val,exitflag] = newton(eq,x0,steff,tol,mindx,maxiter)%x为方程的解;%val为上述x带入eq的值;%exitflag为1,求解成功；exitflag为0，达到最大迭代次数未收敛；%exitflag为-1，步长达到最小未收敛;%eq:函数句柄;%x0:初值,默认为0到1随机;%steff为加速参数，非负则加速。默认不加速;%tol:容差,默认1e-10;%mindx:最小迭代步长,默认1e-8;%maxiter:最大迭代数目，默认1e4;%例如 x = newton(@(x)log(x+sin(x)),1) 得到 x = 0.5110;%14-Nov-2011 11:39:48,by JJBNJZif ~isa(eq,"function_handle") error("我擦，要我说几遍你才知道要用函数句柄啊")endif nargin < 6 maxiter = 1e4; if nargin < 5 mindx= 1e-8; if nargin < 4 tol= 1e-10; if nargin < 3 steff = -1; if nargin < 2 warning("初值都没给,那从0到1之间随便选了啊") x0 = rand; end end end endendx = x0;val = eq(x0);exitflag = 1;eval(["df =@(x)" char(diff(eq(sym("x")))),";"]);if abs(val) <= tol disp("你给的初值就是解，还算个毛啊，再见") returnendif steff <= 0 for iter = 1 : maxiter val = eq(x); dval = df(x); xnew = x - val/dval; val = eq(xnew); if abs(val) < tol x = xnew; return end if abs(x-xnew) < mindx exitflag = -1; disp(["迭代步长已经小于设定的最小步长(默认1e-8),",... "而表达式的值没有小于给定容差(默认1e-10)"]) x = xnew; return end x = xnew; endelse st=@(x)x - eq(x)/df(x); for iter = 1 : maxiter xnew = x - (st(x)-x)^2 / (st(st(x)) -2*st(x) + x); val = eq(xnew); if abs(val) < tol x = xnew; return end if abs(x-xnew) < mindx exitflag = -1; disp(["迭代步长已经小于设定的最小步长(默认1e-8),",... "而表达式的值没有小于给定容差(默认1e-10)"]) x = xnew; return end x = xnew; endenddisp("因达到最大迭代次数而终止，求解失败；解决方法，要么增大容差(精度下降)，要么增大迭代次数(变慢)")exitflag = 0;end%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%问题分析什么的就自己写吧，无非是些：“解方程，初值是关键”，“自从我用了Steffensen的加速方法后，嘿，还别说，还真对得起咱这张脸，从前不收脸的也收脸了，收脸的速度的也快了”，“牛顿法求解方程得到的解和初值间的距离居然和初值的导数值有关，导数值越小的初值解出来离初值越远，怎么回事呢？自己看书吧”，“不管怎么说，steffensen还是收敛的比较好的，相比没有他，我们离初值更近了╮(╯_╰)╭”

Gauss消去法解一个n阶线性方程组共需乘除法预算次数为1/3乘以n的3次方+n的平方-1/3乘以n

>> A = reshape([1:9]",3,3)A = 1 4 7 2 5 8 3 6 9>> B = [A([1 3],:)]B = 1 4 7 3 6 9

如果某种逼近(比如说，数值积分)对所有不超过p次的多项式都精确成立，但至少对一个p+1次多项式不精确成立，那么p就是这种逼近的代数精度

a1=(f(∏/2)-f(0))/(∏/2-0)=2/∏=0.6366 f"(x)=cosx,所以f"(x2)=cosx2=a1 x2=acos(2/∏)=0.8807 f(x2)=sin(acos(2/∏))=0.7712 a0=(f(a)+f(x2))/2-a1*(a+x2)/2 =f(x2)/2-x2/∏ =sin(acos(2/∏))/2-acos(2/∏)/∏ =0.1053 P1(x)=a0+a1x=0.1053+0.6366x 误差限为 max|sinx-P1(x)|

首先将该积分令成一个三元函数g(a,b,c)，即g(a,b,c)=∫(0-π) (sinx-a-bx-cx^2)^2dx，求该积分的最小值就等价成求g(a,b,c)的极值问题，利用极值的必要条件，即g(a,b,c)对a求偏导=0，g(a,b,c)对b求偏导=0，g(a,b,c)对c求偏导=0，可得到关于a,b,c的方程组，解出该方程组即为所求结果。

分享一种解法。设原式=I(a,b)。令u2202I(a,b)/u2202a=0，u2202I(a,b)/u2202b=0，有-2∫(-1,1)[e^x-(a+bx)]dx=0， -2∫(-1,1)x[e^x-(a+bx)]dx=0。解得a=[e-e^(-1)]/2，b=3/e。故，选A。供参考。

求ln（x）的什么误差？绝对还是相对？ 应该是相对吧？过程如下：a=(x-x0)/x;所以x0=（1-a）x；所以err=(lnx-lnx0)/lnx=(lnx-ln((1-a)x))/lnx;因为ln(a*b)=lna+lnb;所以err=(lnx-ln(1-a)-lnx)/lnx=-ln(1-a)/lnx由对数的换底公式，有:err=logx(1-a)(以x为底的（1-a）的对数)

clearx=[.2 .4 .6 .8 1.0];y=[0.98 0.92 0.81 0.64 0.38];yi0=interp1(x,y,0.025,"linear")xi=0:.02:1;yi=interp1(x,y,xi,"linear");zi=interp1(x,y,xi,"spline");wi=interp1(x,y,xi,"cubic");plot(x,y,"o",xi,yi,"r+",xi,zi,"g*",xi,wi,"k.-")legend("原始点","线性点","三次样条","三次多项式")这是一点提示，自己再搞搞吧，我比较忙，要不然就帮你弄了。

见附件！

多项式函数，每作一次差商，次数降低一次，所以，7次多项式，差商7次后变成常数(7!)差商8次的结果是0，所以，本题，三个答案都是0

按定义计算即可，8.0000=0.8*10^1，故m=1因为绝对误差e=0.000032<=0.5*10^(m-n),此时n=5

x=[-1:0.2:1];>> y=1./(1+25*x.^2);>> p=polyfit(x,y,3);>> yp=polyval(p,x);>> plot(x,y,"o",x,yp,"*-")>> fp=poly2sym(p)fp =- (199647980813263*x^3)/633825300114114700748351602688 - (3305*x^2)/5746 + (1425483558071185*x)/10141204801825835211973625643008 + 2180304831150307/4503599627370496

这是复合辛普森公式的一般形式，你改改就可以了clc;clear;n=4;x=linspace(0,1,n);y=exp(-x);h=(max(x)-min(x))/(n-1);f(1:n)=y(1:n);I=(f(1)+2*sum(f(2:n-1))+f(n))*h/2;disp(I);

脾气很难，我不太会，我可以找一个数学老师帮你看一下

这三个数值全是估计值，因为真实值永远都无法知道。绝对误差限分别为：0.5×10^2，0.00005，0.005相对误差限是分别是1/98、1/980、1/98000有效数字分别为：2位、3位、5位

述题目很简单，用牛顿法迭代就可以达到目的。牛顿迭代法实际上也叫切线法，是通过下面的方式推导出来的。

没有电子版，具体的题目可以解答

大学物理：1、(1)位矢为r=i+2t^2-tj(SI)。说明物体只有j方向上的位移，i方向上不动。2s的位置：i+6j 3S的位置：i+15j 根据平均速度的定义得：9j(2)对r=i+2t^2-tj求导得速度v=4t-1.j所以3s速度=4*3-1j=11j2、S=2+2t^3求导得速度v=6t^2 继续求导得加速度=12t所以2s加速度a=12 至于方向好像这条运动方程S=2+2t^3表达式……

相对误差定义可能有些书写的不一样

令n=3就行，详情如图所示

你可知道整个过程有多麻烦？大方点嘛，多给点悬赏。x平=（1+2+3+4+5+6+7+8)/8=4.5y平=(3+3+4+5+5+6+6+7)/8=4.875△x -3.5、-2.5、-1.5、-0.5、0.5、1.5、2.5、3.5△y -1.875、-1.875、-0.875、0.125、0.125、1.125、1.125、2.125分子=(-3.5)*(-1.875)+(-2.5)*(-1.875)+(-1.5)*(-0.875)+(-0.5)*(0.125)+0.5*0.125+1.5*1.125+2,5*1.125+3,5*2.125=24.5分母=(-3.5)^2+(-2.5)^2+(-1.5)^2+(-0.5)^2+0.5^2+1.5^2+2.5^2+3.5^2=42a1=分子/分母=24.5/42=7/12a0=y平-a1*x平=4.875-(7/12)*4.5=2.25故 y=a0+a1x = 2.25+(7/12)x 为所求。

主编朱建新、李有法课后答案以及山西师范大学的历年考题：有限元法：有限元方法的基础是变分原理和加权余量法，其基本求解思想是把计算域划分为有限个互不重叠的单元，在每个单元内，选择一些合适的节点作为求解函数的插值点，将微分方程中的变量改写成由各变量或其导数的节点值与所选用的插值函数组成的线性表达式。借助于变分原理或加权余量法，将微分方程离散求解。采用不同的权函数和插值函数 形式，便构成不同的有限元方法。 　在有限元方法中，把计算域离散剖分为有限个互不重叠且相互连接的单元，在每个单元内选择基函数，用单元基函数的线形组合来逼近单元中的真解，整个计算域上总体的基函数可以看为由每个单元基函数组成的，则整个计算域内的解可以看作是由所有单元 上的近似解构成。扩展资料：构造数值积分公式最通常的方法是用积分区间上的n 次插值多项式代替被积函数，由此导出的求积公式称为插值型求积公式。特别在节点分布等距的情形称为牛顿-柯茨公式，例如梯形公式与抛物线公式就是最基本的近似公式。但它们的精度较差。龙贝格算法是在区间逐次分半过程中，对梯形公式的近似值进行加权平均获得准确程度较高的积分近似值的一种方法，它具有公式简练、计算结果准确、使用方便、稳定性好等优点，因此在等距情形宜采用龙贝格求积公式。

指不考虑词的类别和意义随便用词而产生的语病。词有若干类，各类词都有本身的语法特点和使用要求，如副词不能修饰名词，不及物动词不能带宾语等。每个实词都有它的意义，同义词之间除了某些方面的共同意义还具有彼此不同的意义。不考虑这些要求就会产生语病。病句示例⑴1984年3至6月，在蓬莱水城—登州古港的清淤工程中，出土了一艘古船。“出土”是不及物动词，不能带宾语。应改为：……在蓬莱水城一登州古港清淤时挖掘出一艘古船。⑵每输出一个像素信号，必需使浮动电容复位置零。“必需”是形容词，这里应当用助动词“必须”来修饰动词“使”。⑶文献[2,3]数值分析了固壁厚度和传热系数对倾斜空腔内自然对流传热的影响。“数值”是名词，不能做状语。可改为：文献[2,3]对固壁厚度和传热系数对倾斜空腔内自然对流传热的影响进行了数值分析。⑷文献[3]使用了文献[2]的成果。选用同义词应注意不同的使用对象。“使用”的对象一般指人力、物力和工具，而“应用”的对象则多指原理、理论、方法和成果。这里“使用”应改为“应用”。⑸每人种1棵树木，几年后就成林。要用词恰当，还须注意同义词范围的大小。如“树—树木”“书—书籍”等，前者指个体，后者指集体，指集体的叫集合名词，它们不能用“1棵”“1本”等数量词组来限定。句中“树木”应改为“树”。⑹××县由于血防工作开展得好，基本上根治了血吸虫病。使用概念应准确。“基本上”表示不彻底，“根治”表示彻底，两者用在一起就违反了“在同一个思维过程中，互相否定的思想不能同时是真的” 这一矛盾律。这里“根治”可改为“消灭”。数量词误用数量词误用的情况常见的有下列几种。1、约数不明确一般容易把表示约数的词语重复一下，如“超过220V以上”“大致为2.5kg左右”等等。“超过”和“以上”，“大致”和 “左右"两者只用其一即可，两者同时用反而使约数不明确。2、定数与约数混在一起，自相矛盾如“手术整整进行了2h左右”。应视具体情况，或删去“整整”，或删去“左右”。3、用倍数表示减少，不合情理倍数只用于增加，减少或降低则只能用分数或百分数表示。4、不按名词、动词的要求选择量词比如“5个金属”“4项方案”“发生了1个地震”等，都不合习惯，显得别扭。应相应改为“5种”“4个”或“4种”“1次”。

至少有2位有效数字

看不清，换一道。

数值分析与实验 第二版 韩旭里 万里 主编 课后习题答案是456434123465合同和456h4r5h453fg4 5 54hg46hr