代做COMP2870 Theoretical Foundations of Computer Science II Activity sheet 5调试Haskell程序

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Theoretical Foundations of Computer Science II

COMP2870

Activity sheet 5

This worksheet contains a combination of formative activities (which contribute towards your learning) and summative activities (which you will complete and submit to be assessed as part of your portfolio) .

Every exercise marked with a red border is a summative exercise and must be submitted as part of your portfolio. You should use Gradescope to submit portfolio activities.  In addition, you may be  required to submit other activities — the module teaching staff will provide instructions.

Activities marked by (*)  are advanced, and may take some time to complete.

Expectations:

1. Timeliness You should complete all of the activities in the order provided and submit your portfolio evidence on Gradescope before the completion date (Friday 7 November 2025, 5:00pm) .

2.  Presentation: You should present all of your work clearly and concisely following any addi- tional guidance provided by the module staff in the module handbook.

3.  Integrity: You are responsible for ensuring that the evidence you submit as part of your portfolio is entirely your own work. You can find out more about Academic integrity on the Skill@library website. All work you submit for assessment is subject to the academic integrity policy.

Feedback: Feedback on formative activities will be provided via  Lab classes and tutorials.  Feedback on evidence submitted as part of the portfolio will be available on Gradescope.

Support opportunities: Support with the activity sheet is available in the Lab classes and tutorials.

Individual support is available via the online booking system.

Statement on the Use of Generative AI (Red Category): For this assessment is RED accord- ing toe the GenAI traffic light system. Generative AI (GenAI) tools cannot be used. The aim of this task is for you to develop and demonstrate the specific skills and knowledge cov- ered in the taught sessions. We want you to independently develop your understanding, crit- ical thinking skills and demonstrate fundamental skills that will be required throughout your programme.  Reliance on GenAI could prevent you from achieving the intended learning out- comes and may impede your skill development.

You are still permitted to use dictionaries, thesauri, spelling and grammar-checking software to help identify and correct spelling mistakes and grammatical errors (even if they are powered by Gen AI) . However, you should not use any software to rewrite sentences or make substan-  tive changes to your original text, as this would be against the rules of this category.

Failure to comply with these requirements may be considered academic misconduct under University regulations.

Expected time for completion: 2-3 hours.

Expected completion date: Friday 7  November 2025, 5:00pm

Coursework summary

These tutorial exercises cover the material from the lectures in Week 6 on the solution of systems of linear equations.

The tutorial will cover all questions.

Learning outcomes

On completion of this activity sheet you will have:

•  Applied direct and iterative solvers to solve systems of linear equations; implemented meth- ods using floating point numbers and investigated computational cost using computer experi- ments.

Questions

1.  Consider the system

Work out the result of these elementary row operations:

2.  Use Gaussian elimination to reduce the following systems of linear equations to upper triangu- lar form .


3.  Solve by backwards substitution the upper triangular linear systems given by

4.  Use Gaussian elimination followed by backwards elimination to solve the systems.  Use pivoting if necessary:

5.  Take one iteration of (a) Jacobi iteration; (b) Gauss-Seidel iteration to approximate the solu- tion of the following system using the initial guess x→(0)  = (1, 2, 3)T :


Note that the exact solution to this system is x1 = 2, x2 = 2, x3 = 2 .

6. What is a good convergence tolerance?

7.  See additional activity on Lab sheet 2.



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