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坚持和发展我国新型政党制度 为决胜全面建成小康社会贡献力量

2025-08-04 14:42 来源:京东 作者:京东
数值分析基础
数值分析基础(第2版)
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500+评论 98%好评
编辑推荐:
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。
作者简介:
目录:第一章 引论<br>1 数值分析的研究对象<br>2 数值计算的误差<br>2.1 误差的来源与分类<br>2.2 绝对误差和相对误差、有效数字<br>2.3 求函数值和算术运算的误差估计<br>2.4 计算机的浮点数表示和舍人误差<br>3 病态问题、数值稳定性与避免误差危害<br>3.1 病态问题与条件数<br>3.2 数值方法的稳定性<br>3.3 避免误差危害<br>4 线性代数的一些基本概念<br>4.1 矩阵的特征值问题、相似变换化标准形<br>4.2 线性空间和内积空间<br>4.3 范数、线性赋范空间<br>5 几种常见矩阵的性质<br>5.1 正交矩阵和酉矩阵<br>5.2 对称矩阵和对称正定矩阵<br>5.3 初等矩阵<br>5.4 可约矩阵<br>5.5 对角占优矩阵<br>习题<br><br>第二章 线性代数方程组的直接解法<br>1 Gauss消去法<br>1.1 顺序消去与回代过程<br>1.2 顺序消去能够实现的条件<br>1.3 矩阵的三角分解<br>2 选主元素的消去法<br>2.1 有换行步骤的消去法<br>2.2 矩阵三角分解定理的推广<br>2.3 选主元素的消去法<br>3 直接三角分解方法<br>3.1 Doolittle分解方法<br>3.2 对称矩阵的三角分解、Cholesky方法<br>3.3 带状矩阵方程组的直接方法<br>4 矩阵的条件数、直接方法的误差分析<br>4.1 扰动方程组与矩阵的条件数<br>4.2 病态方程组的解法<br>4.3 列主元素消去法的舍入误差分析<br>习题<br>计算实习题<br><br>第三章 线性代数方程组的迭代解法<br>1 迭代法的基本概念<br>1.1 向量序列和矩阵序列的极限<br>1.2 迭代公式的构造<br>1.3 迭代法收敛性分析<br>2 Jacoboi迭代法和Gauss-seidel迭代法<br>2.1 Jacobi迭代法<br>2.2 Gauss-Seidel迭代法<br>2.3 Jacobi迭代法和Gauss-Seidel迭代法的收敛性<br>3 超松弛迭代法<br>3.1 逐次超松弛迭代公式<br>3.2 SOR迭代法的收敛性<br>3.3 最优松弛因子<br>3.4 对称超松弛迭代法<br>4 共轭梯度法<br>4.1 与方程组等价的变分问题<br>4.2 最速下降法<br>4.3 共轭梯度法<br>4.4 预处理共轭梯度方法<br>习题<br>计算实习题<br><br>第四章 非线性方程和方程组的数值解法<br>1 区间对分法<br>2 单个方程的不动点迭代法<br>2.1 不动点和不动点迭代法<br>2.2 迭代法在区间[a,b]的收敛性<br>2.3 局部收敛性与收敛阶<br>3 迭代加速收敛的方法<br>3.1 Aitken加速方法<br>3.2 Steffensen迭代法<br>4 Newton迭代法和割线法<br>4.1 Newton迭代法的计算公式<br>4.2 局部收敛性和全局收敛性<br>4.3 重根情形<br>4.4 割线法<br>5 非线性方程组的不动点迭代法<br>5.1 向量值函数的连续性和导数<br>5.2 压缩映射和不动点迭代法<br>6 非线性方程组的Newton法和拟Newton法<br>6.1 Newton法<br>6.2 拟Newton法<br>习题<br>计算实习题<br><br>第五章 矩阵特征值问题的数值方法<br>1 特征值的估计和扰动<br>1.1 特征值的估计<br>1.2 特征值的扰动<br>2 正交变换和矩阵因式分解<br>2.1 Householder变换<br>2.2 Givens变换<br>2.3 矩阵的QR因式分解<br>2.4 矩阵的Schur因式分解<br>3 幂迭代法和逆幂迭代法<br>3.1 幂迭代法<br>3.2 加速技术<br>3.3 逆幂迭代法<br>3.4 收缩方法<br>4 QR方法<br>4.1 基本QR迭代<br>4.2 正交相似变换化矩阵为上Hessenberg形式<br>4.3 Hessenberg矩阵的QR方法<br>4.4 带有原点位移的QR方法<br>4.5 双重步QR方法<br>5 对称矩阵特征值问题的计算<br>5.1 对称矩阵特征值问题的性质<br>5.2 Rayleigh商迭代<br>5.3 Jacobi方法<br>5.4 对称矩阵的QR方法<br>习题<br>计算实习题<br><br>第六章 插值法<br>1 Lagrange插值<br>1.1 Lagrange插值多项式<br>1.2 插值余项及其估计<br>1.3 线性插值和二次插值<br>1.4 关于插值多项式的收敛性问题<br>2 均差与Newton插值多项式<br>2.1 均差及其性质<br>2.2.Newton插值多项式<br>2.3 差分及其性质<br>2.4 等距节点的Newton插值公式<br>3 Hermite插值<br>3.1 Hermite插值多项式<br>3.2 重节点均差<br>3.3 Newton形式的Hermite插值多项式<br>3.4 一般密切插值(Hermite插值)<br>4 三次样条插值<br>4.1 分段线性插值及分段三次Her-mite插值<br>4.2 三次样条插值函数<br>4.3 三次样条插值函数的计算方法<br>4.4 数值例子<br>5 三次样条插值函数的性质与误差估计<br>5.1 基本性质<br>5.2 三次样条插值函数的误差估计<br>6 B 样条函数<br>6.1 三次样条函数空间<br>……<br>第七章 函数逼近<br>第八章 数值积分与数值微分<br>第九章 常微分方程初值问题的数值解法<br>部分习题的答案或提示
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