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內容簡介: |
《数值计算方法与算法(第四版)》介绍常用的数值计算方法,内容包括:函数插值、最小二乘拟合、非线性方程求解、线性方程组解法、数值积分和数值微分、常微分方程数值解法、矩阵的特征值问题等。《数值计算方法与算法(第四版)》例题丰富,有近百道形式多样的习题,并有C语言和Mathematica语言的例题,还有Matlab程序演示和各章教学PPT等数字资源材料,扫描二维码即可学习。
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目錄:
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目录绪论 10.1 数值计算方法与算法 10.2 误差与有效数字 20.3 矩阵和向量范数 40.3.1 向量范数 40.3.2 矩阵范数 70.3.3 矩阵的条件数 12第1章 插值 151.1 Lagrange插值多项式 151.1.1 线性插值 161.1.2 二次插值 181.1.3 n次拉格朗日插值多项式 201.2 Newton插值多项式 251.2.1 差商及其计算 261.2.2 Newton插值 281.3 Hermite插值 321.4 三次样条函数 381.4.1 分段插值 381.4.2 三次样条插值的M关系式 411.4.3 三次样条插值的m关系式 44习题1 45第2章 最小二乘拟合 482.1 拟合函数 482.2 多项式拟合 512.3 矛盾方程组 56习题2 59第3章 非线性方程求解 623.1 迭代法 623.1.1 实根的对分法 623.1.2 不动点迭代 643.2 Newton迭代法 673.3 弦截法 703.4 求解非线性方程组的Newton方法 72习题3 75第4章 求解线性方程组的直接法 774.1 Gauss消元法 784.1.1 Gauss顺序消元法 794.1.2 Gauss列主元消元法 834.2 直接分解法 874.2.1 Doolittle分解 884.2.2 Crout分解 914.2.3 特殊线性方程组 93习题4 97附录直接法误差分析 98第5章 求解线性方程组的迭代方法 1005.1 简单(Jacobi)迭代 1015.1.1 Jacobi迭代计算公式 1015.1.2 Jacobi迭代收敛条件 1035.2 Gauss-Seidel迭代 1045.2.1 Gauss-Seidel迭代计算 1045.2.2 Gauss-Seidel迭代矩阵 1055.2.3 Gauss-Seidel迭代算法 1065.3 松弛迭代 1085.3.1 松弛迭代计算公式 1085.3.2 松弛迭代矩阵 1085.4 经典迭代格式的统一 109习题5 110第6章 数值积分和数值微分 1136.1 Newton-Cotes数值积分 1136.1.1 插值型数值积分 1146.1.2 Newton-Cotes积分 1156.2 复化数值积分 1206.2.1 复化梯形积分 1216.2.2 复化Simpson积分 1226.2.3 自动控制误差的复化积分 1246.2.4 Romberg积分 1276.3 重积分计算 1296.4 Gauss型积分 1326.4.1 Legendre多项式 1326.4.2 Gauss-Legendre积分 1336.5 数值微分 1356.5.1 差商与数值微分 1356.5.2 插值型数值微分 139习题6 140第7章 常微分方程数值解 1437.1 Euler公式 1447.1.1 基于数值微商的Euler公式 1447.1.2 Euler公式的收敛性 1477.1.3 基于数值积分的近似公式 1497.2 Runge-Kutta方法 1517.2.1 二阶Runge-Kutta方法 1517.2.2 四阶Runge-Kutta公式 1537.3 线性多步法 1557.4 常微分方程组的数值解法 1587.4.1 一阶常微分方程组的数值解法 1587.4.2 高阶常微分方程数值方法 1617.5 绝对稳定性 162习题7 166第8章 计算矩阵的特征值和特征向量 1688.1 幂法 1688.1.1 幂法计算 1688.1.2 幂法的规范运算 1718.1.3 原点位移法 1748.2 反幂法 1758.3 实对称矩阵的Jacobi方法 1768.4 QR方法简介 1838.4.1 QR方法初步 1838.4.2 矩阵的QR分解 184习题8 187参考文献 189附录1 上机作业题 190附录2 C语言程序示例 194附录3 在符号语言Mathematica中做题 203附录4 习题参考答案 215
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