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= Fundamentals of numerical analysis /关治, 陆金甫

ISBN/ISSN::978-7-04-029762-1

出版:北京 :高等教育出版社 ,2010

载体形态:419页 :图 go23cm

并列题名:Fundamentals of numerical analysis

中图分类号:O241

责任者:关治 编 陆金甫 编

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    豆瓣内容简介:

    《数值分析基础(第2版)》着重介绍现代科学与工程计算中的有关数值方法,强调数值分析的基本概念、理论及应用,特别是数值方法在计算机上的实现。理论叙述严谨、精练,概念交代明确,方法描述清晰,系统性较强。全书内容包括:线性代数方程组的直接方法和迭代方法,特征值问题的数值方法,非线性方程和方程组的数值方法,函数的插值和逼近,线性最小二乘法,数值积分和微分,常微分方程初值问题的数值方法等。《数值分析基础(第2版)》可作为理工科研究生数值分析、科学计算等课程的教材,也可以作为相关专业本科生的教材,还可供相关科研、技术人员参考。

    豆瓣作者简介:

    目录:

    第一章 引论
    1 数值分析的研究对象
    2 数值计算的误差
    2.1 误差的来源与分类
    2.2 绝对误差和相对误差、有效数字
    2.3 求函数值和算术运算的误差估计
    2.4 计算机的浮点数表示和舍人误差
    3 病态问题、数值稳定性与避免误差危害
    3.1 病态问题与条件数
    3.2 数值方法的稳定性
    3.3 避免误差危害
    4 线性代数的一些基本概念
    4.1 矩阵的特征值问题、相似变换化标准形
    4.2 线性空间和内积空间
    4.3 范数、线性赋范空间
    5 几种常见矩阵的性质
    5.1 正交矩阵和酉矩阵
    5.2 对称矩阵和对称正定矩阵
    5.3 初等矩阵
    5.4 可约矩阵
    5.5 对角占优矩阵
    习题
    第二章 线性代数方程组的直接解法
    1 Gauss消去法
    1.1 顺序消去与回代过程
    1.2 顺序消去能够实现的条件
    1.3 矩阵的三角分解
    2 选主元素的消去法
    2.1 有换行步骤的消去法
    2.2 矩阵三角分解定理的推广
    2.3 选主元素的消去法
    3 直接三角分解方法
    3.1 Doolittle分解方法
    3.2 对称矩阵的三角分解、Cholesky方法
    3.3 带状矩阵方程组的直接方法
    4 矩阵的条件数、直接方法的误差分析
    4.1 扰动方程组与矩阵的条件数
    4.2 病态方程组的解法
    4.3 列主元素消去法的舍入误差分析
    习题
    计算实习题
    第三章 线性代数方程组的迭代解法
    1 迭代法的基本概念
    1.1 向量序列和矩阵序列的极限
    1.2 迭代公式的构造
    1.3 迭代法收敛性分析
    2 Jacoboi迭代法和Gauss-seidel迭代法
    2.1 Jacobi迭代法
    2.2 Gauss-Seidel迭代法
    2.3 Jacobi迭代法和Gauss-Seidel迭代法的收敛性
    3 超松弛迭代法
    3.1 逐次超松弛迭代公式
    3.2 SOR迭代法的收敛性
    3.3 最优松弛因子
    3.4 对称超松弛迭代法
    4 共轭梯度法
    4.1 与方程组等价的变分问题
    4.2 最速下降法
    4.3 共轭梯度法
    4.4 预处理共轭梯度方法
    习题
    计算实习题
    第四章 非线性方程和方程组的数值解法
    1 区间对分法
    2 单个方程的不动点迭代法
    2.1 不动点和不动点迭代法
    2.2 迭代法在区间[a,b]的收敛性
    2.3 局部收敛性与收敛阶
    3 迭代加速收敛的方法
    3.1 Aitken加速方法
    3.2 Steffensen迭代法
    4 Newton迭代法和割线法
    4.1 Newton迭代法的计算公式
    4.2 局部收敛性和全局收敛性
    4.3 重根情形
    4.4 割线法
    5 非线性方程组的不动点迭代法
    5.1 向量值函数的连续性和导数
    5.2 压缩映射和不动点迭代法
    6 非线性方程组的Newton法和拟Newton法
    6.1 Newton法
    6.2 拟Newton法
    习题
    计算实习题
    第五章 矩阵特征值问题的数值方法
    1 特征值的估计和扰动
    1.1 特征值的估计
    1.2 特征值的扰动
    2 正交变换和矩阵因式分解
    2.1 Householder变换
    2.2 Givens变换
    2.3 矩阵的QR因式分解
    2.4 矩阵的Schur因式分解
    3 幂迭代法和逆幂迭代法
    3.1 幂迭代法
    3.2 加速技术
    3.3 逆幂迭代法
    3.4 收缩方法
    4 QR方法
    4.1 基本QR迭代
    4.2 正交相似变换化矩阵为上Hessenberg形式
    4.3 Hessenberg矩阵的QR方法
    4.4 带有原点位移的QR方法
    4.5 双重步QR方法
    5 对称矩阵特征值问题的计算
    5.1 对称矩阵特征值问题的性质
    5.2 Rayleigh商迭代
    5.3 Jacobi方法
    5.4 对称矩阵的QR方法
    习题
    计算实习题
    第六章 插值法
    1 Lagrange插值
    1.1 Lagrange插值多项式
    1.2 插值余项及其估计
    1.3 线性插值和二次插值
    1.4 关于插值多项式的收敛性问题
    2 均差与Newton插值多项式
    2.1 均差及其性质
    2.2.Newton插值多项式
    2.3 差分及其性质
    2.4 等距节点的Newton插值公式
    3 Hermite插值
    3.1 Hermite插值多项式
    3.2 重节点均差
    3.3 Newton形式的Hermite插值多项式
    3.4 一般密切插值(Hermite插值)
    4 三次样条插值
    4.1 分段线性插值及分段三次Her-mite插值
    4.2 三次样条插值函数
    4.3 三次样条插值函数的计算方法
    4.4 数值例子
    5 三次样条插值函数的性质与误差估计
    5.1 基本性质
    5.2 三次样条插值函数的误差估计
    6 B 样条函数
    6.1 三次样条函数空间
    ……
    第七章 函数逼近
    第八章 数值积分与数值微分
    第九章 常微分方程初值问题的数值解法
    部分习题的答案或提示

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