数值计算方法

1 (p1): 第1章 绪论
1 (p1-1): 1.1 数值分析的研究对象与特点
2 (p1-2): 1.2 数值计算的误差
5 (p1-3): 1.3 误差定性分析与避免误差危害
9 (p1-4): 1.4 MATLAB软件简介
43 (p1-5): 习题1
44 (p1-6): 本章常用词汇中英文对照
45 (p2): 第2章 解线性方程组的直接法
45 (p2-1): 2.1 高斯消去法
49 (p2-2): 2.2 高斯主元素消去法
52 (p2-3): 2.3 三角分解法
59 (p2-4): 2.4 解对称正定方程组的平方根法
63 (p2-5): 2.5 行列式和矩阵求逆
65 (p2-6): 2.6 向量和矩阵的范数
71 (p2-7): 2.7 误差分析
77 (p2-8): 2.8 数值实验
81 (p2-9): 习题2
84 (p2-10): 本章常用词汇中英文对照
85 (p3): 第3章 解线性方程组的迭代法
85 (p3-1): 3.1 雅可比迭代法与赛德尔迭代法
88 (p3-2): 3.2 迭代法的收敛性
96 (p3-3): 3.3 超松弛迭代法
99 (p3-4): 3.4 数值实验
103 (p3-5): 习题3
106 (p3-6): 本章常用词汇中英文对照
107 (p4): 第4章 非线性方程求根
107 (p4-1): 4.1 根的搜索
109 (p4-2): 4.2 迭代法
117 (p4-3): 4.3 牛顿迭代法
122 (p4-4): 4.4 弦线法
124 (p4-5): 4.5 代数方程求根的牛顿法
125 (p4-6): 4.6 数值实验
129 (p4-7): 习题4
130 (p4-8): 本章常用词汇中英文对照
131 (p5): 第5章 插值法
131 (p5-1): 5.1 插值概念
133 (p5-2): 5.2 拉格朗日插值
137 (p5-3): 5.3 差商与牛顿插值公式
140 (p5-4): 5.4 差分与等距结点插值公式
144 (p5-5): 5.5 埃尔米特插值
147 (p5-6): 5.6 三次样条插值
155 (p5-7): 5.7 数值实验
158 (p5-8): 习题5
159 (p5-9): 本章常用词汇中英文对照
160 (p6): 第6章 数值积分与数值微分
160 (p6-1): 6.1 引言
165 (p6-2): 6.2 牛顿－科茨公式
172 (p6-3): 6.3 龙贝格算法
176 (p6-4): 6.4 高斯求积公式
185 (p6-5): 6.5 数值积分的进一步讨论
187 (p6-6): 6.6 数值微分
193 (p6-7): 6.7 数值实验
197 (p6-8): 习题6
198 (p6-9): 本章常用词汇中英文对照
200 (p7): 第7章 常微分方程的数值解法
200 (p7-1): 7.1 引言
202 (p7-2): 7.2 欧拉公式
207 (p7-3): 7.3 龙格－库塔方法
215 (p7-4): 7.4 单步法的收敛性和稳定性
219 (p7-5): 7.5 线性多步法
224 (p7-6): 7.6 一阶常微分方程组和高阶方程
227 (p7-7): 7.7 边值问题的差分方法
228 (p7-8): 7.8 数值实验
232 (p7-9): 习题7
234 (p7-10): 本章常用词汇中英文对照
235 (p8): 第8章 最佳平方逼近
235 (p8-1): 8.1 欧氏空间Rn回顾
238 (p8-2): 8.2 平方可积函数空间
240 (p8-3): 8.3 正交多项式
246 (p8-4): 8.4 最佳平方多项式逼近
250 (p8-5): 8.5 曲线拟合的最小二乘法
254 (p8-6): 8.6 可化为线性问题的曲线拟合
258 (p8-7): 8.7 用正交多项式作最小二乘拟合
260 (p8-8): 8.8 数值实验
264 (p8-9): 习题8
265 (p8-10): 本章常用词汇中英文对照
266 (p9): 第9章 矩阵特征值和特征向量的计算
266 (p9-1): 9.1 矩阵的特征值和特征向量
267 (p9-2): 9.2 幂法和反幂法
273 (p9-3): 9.3 雅可比方法
277 (p9-4): 9.4 吉文斯－豪斯霍尔德方法
283 (p9-5): 9.5 QR方法
287 (p9-6): 9.6 数值实验
289 (p9-7): 习题9
291 (p9-8): 本章常用词汇中英文对照
292 (p10): 数值分析模拟试卷1
294 (p11): 数值分析模拟试卷2
296 (p12): 数值分析模拟试卷3
298…