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    3. 【年末清倉】數值分析方法——中國科學院指定考研參考書

      • 所屬分類:
        研究生入學..
      • 作者:
        奚梅成 編著
      • 出版社:
        中國科學技術大學出版社
      • ISBN:9787312006166
      • 出版日期:1995-2-1
      • 原價:
        ¥13.00元
        現價:¥9.20元
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      圖書簡介

      本書是編著者多年為計算機及其他非數學系學生講授計算方法后,按照以下的思路所編寫的教材。
        (一)計算方法本身所介紹的是一些適合于計算機上使用的數值分析方法,這些方法的基礎是數學分析,代數,微分方程等數學理論,根據我校學生比較注重基礎理論這一特點,——本書在介紹方法的同時,盡可能地闡述清楚方法的數學理論根據,并對方法的有關緒論做出嚴格而簡潔的證明。
        (二)數值分析中的各種方法具有相對的獨立性,但作為一門課程,我們盡力把它編寫成具有較好連貫性及較為完整的教材。
       。ㄈ┍M管篇幅有限,我們盡可能多地講述適合于計算機上使用的數值計算方法,并可能地把每個方法講透徹。另一方面,由于授課時的限制,對諸如有限元方法,偏微分方程數值解法等只能忍痛割愛。
       。ㄋ模┤珪鴥热菪柚v授72-80學時。授課學時不足72-80時,對本書內容可根據不同專業的需要作必要的刪減。由于各種方法的相對獨立性,作適當的刪減不會增加授課的難度。
      目錄
      重印修訂說明
      前言
      1 導引
       1.1 數值分析方法的內容
       1.2 誤差
      2 插值 
       2.1 插值概念
       2.2 多項式插值、單節點插值的Lagrange型式
       2.3 單節點多項式插值的Newton型
       2.4 等距Newaton插值
       2.5 Hermite插值
       2.6 分段低階插值
       2.7 三次樣條插值
       習題
      3 函數最佳逼近
       3.1 正?多項式
       3.2 賦范空間上的最佳逼近
       3.3 最佳一致逼近
       3.4 Tchebyshev多項式及其應用 
       3.5 函數最佳平方多項式逼近
       3.6 曲線的多項式擬合
       3.7 快速Fourier分析
       習題
      4 數值微分、數值積分
       4.1 數值微分
       4.2 數值積分
       4.3 Newton-Coate’s積分
       4.4 復化數值積分
       4.5 外推方法,Romberg積分
       4.6 Gauss積分
       習題
      5 矩陣范數
       5.1 向量范數
       5.2 矩陣范數
       習題
      6 解線性方程組的直接法
       6.1 消元法
       6.2 矩陣的三角分解
       6.3 正定矩陣的平方根分解
       6.4 逆矩陣求解
       習題
      7 解線性方程組的迭代法
       7.1 迭代法
       7.2 Jacobi迭代
       7.3 Gauss-Seidel迭代
       7.4 松弛迭代
       7.5 共軛斜量法
       習題
      8 非線性方程求根
       8.1 迭代法
       8.2 求實根的對分法
       8.3 Newton迭代
       8.4 弦截法
       8.5 拋物線法
       8.6 非線性方程組求解
       8.7 劈因子迭代
       8.8 Sturm定理
       習題
      9 矩陣特征值、特征向量的計算
       9.1 冪法
       9.2 Jacobi方法
       9.3 Givens-Householder方法
       9.4 QR方法
       習題
      10 常微分方程數值解法
       10.1 Euler公式
       10.2 Runge-Kuatta法
       10.3 線性多步法
       10.4 隱格式迭代、預估-校正格式
       10.5 方程組,高階方程數值方法
       10.6 關于差分方程
       10.7 差分方法的相容性、收斂性、穩定性
       10.8 Stiff方程
       10.9 邊值問題數值方法
       習題

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