- 计算方法(普通高等教育基础课系列教材)
- - 作者：编者:陈丽娟//张蕾|责编:汤嘉//李乐
  - 出版社：机械工业
  - ISBN：9787111764564
  - 出版日期：2024/10/01
  - 页数：225
- 售价：19.92

内容大纲
计算机的高速发展为用数值计算方法解决科学技术中的各种数学问题提供了简便而有力的条件。数值计算方法已成为当代大学生必须掌握的基础知识。本书讲述数值计算的基本理论与方法，内容包括：计算方法简介、多项式插值、函数逼近和拟合、数值积分与数值微分、方程的近似解法、线性方程组的直接解法、线性方程组的迭代法、常微分方程的数值解法、矩阵的特征值和特征向量计算。每章附有习题并在书末给出部分答案。
本书可作为理工科大学生的计算方法课程的教材，也可供相关人员参考。
作者介绍
目录
前言
第1章  计算方法简介
  1.1  引言
  1.2  误差
    1.2.1  误差的来源与种类
    1.2.2  误差与有效数字
    1.2.3  数值运算的误差估计
  1.3  数值计算中应该注意的一些原则
  1.4  案例及MATLAB程序
  习题1
第2章  多项式插值
  2.1  引言
  2.2  拉格朗日插值
    2.2.1  线性插值
    2.2.2  抛物线插值
    2.2.3  n次拉格朗日插值多项式
  2.3  牛顿插值
    2.3.1  差商
    2.3.2  牛顿插值公式
  2.4  差分
  2.5  埃尔米特插值
  2.6  分段低次插值
    2.6.1  龙格现象
    2.6.2  分段线性插值
    2.6.3  分段埃尔米特插值
  2.7  三次样条插值
    2.7.1  三次样条插值函数
    2.7.2  三次样条插值函数的求法
  2.8  案例及MATLAB程序
  习题2
第3章  函数逼近和拟合
  3.1  引言
    3.1.1  问题的提出
    3.1.2  魏尔斯特拉斯定理
  3.2  最佳一致逼近多项式
    3.2.1  切比雪夫定理
    3.2.2  最佳一次逼近多项式
  3.3  线性赋范空间与内积空间
  3.4  最佳平方逼近
  3.5  曲线拟合
    3.5.1  最小二乘法
    3.5.2  多项式拟合
    3.5.3  非线性拟合
    3.5.4  矛盾方程组
  3.6  案例及MATLAB程序设计
  习题3
第4章  数值积分与数值微分
  4.1  引言
    4.1.1  数值积分的基本思想
    4.1.2  代数精度

    4.1.3  插值型的求积公式
  4.2  牛顿-科茨公式
    4.2.1  科茨系数
    4.2.2  偶数阶求积公式的代数精度
  4.3  龙贝格算法
    4.3.1  复化求积法
    4.3.2  梯形法的递推化
    4.3.3  龙贝格公式
  4.4  高斯公式
    4.4.1  高斯点
    4.4.2  高斯-勒让德公式
  4.5  数值微分
    4.5.1  中点方法
    4.5.2  实用的五点公式
  4.6  案例及MATLAB程序
  习题4
第5章  方程的近似解法
  5.1  引言
  5.2  二分法
  5.3  迭代法及其收敛性
    5.3.1  迭代格式的基本思想
    5.3.2  迭代过程的收敛性
    5.3.3  迭代过程的收敛速度
  5.4  牛顿法
    5.4.1  牛顿公式
    5.4.2  牛顿法的几何意义
    5.4.3  牛顿法的收敛性
    5.4.4  牛顿下山法
  5.5  其他迭代法
    5.5.1  弦截法
    5.5.2  埃特金加速法
  5.6  案例及MATLAB程序
  习题5
第6章  线性方程组的直接解法
  6.1  引言
  6.2  高斯及主元素消元法
    6.2.1  高斯消元法
    6.2.2  列主元消元法
    6.2.3  全主元高斯消元法
  6.3  矩阵的三角分解
    6.3.1  矩阵的LU分解法
    6.3.2  追赶法
    6.3.3  平方根法和改进的平方根法
  6.4  线性方程组的可靠性
    6.4.1  向量的范数
    6.4.2  矩阵的范数
    6.4.3  误差分析及条件数
    6.4.4  方程组解的误差分析
  6.5  案例及MATLAB程序
  习题6

第7章  线性方程组的迭代法
  7.1  引言
  7.2  单步定常迭代法
    7.2.1  雅可比迭代法
    7.2.2  高斯-赛德尔迭代法
  7.3  迭代法的收敛性
  7.4  逐次超松弛迭代法
  7.5  案例及MATLAB程序
  习题7
第8章  常微分方程的数值解法
  8.1  引言
  8.2  欧拉方法
    8.2.1  欧拉公式
    8.2.2  后退欧拉公式
    8.2.3  梯形方法
    8.2.4  改进的欧拉方法
  8.3  泰勒展开法
    8.3.1  泰勒展开式
    8.3.2  局部截断误差
  8.4  龙格-库塔方法
    8.4.1  R-K方法的基本思想
    8.4.2  N级R-K公式
    8.4.3  四级四阶经典R-K公式
  8.5  线性多步法
    8.5.1  显式Adams方法
    8.5.2  隐式Adams方法
  8.6  收敛性与稳定性
    8.6.1  单步法的收敛性
    8.6.2  多步法的收敛性
    8.6.3  稳定性
  8.7  案例及MATLAB程序
  习题8
第9章  矩阵的特征值和特征向量计算
  9.1  引言
  9.2  特征值问题的基本性质
  9.3  幂法与反幂法
    9.3.1  幂法
    9.3.2  幂法的加速
    9.3.3  反幂法
    9.3.4  原点平移法
  9.4  QR算法
    9.4.1  豪斯霍尔德变换
    9.4.2  QR算法的基本思想
  9.5  雅可比方法及收敛性
    9.5.1  雅可比方法
    9.5.2  雅可比方法的收敛性
    9.5.3  改进的雅可比方法
  9.6  案例及MATLAB程序
  习题9
  习题答案

参考文献

内容大纲

作者介绍

目录

同类热销排行榜

推荐书目