数值分析
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广东广州
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作者何国良,房秀芬,赵熙乐 编
出版社科学出版社
ISBN9787030755148
出版时间2023-05
装帧平装
开本16开
定价68元
货号1202895780
上书时间2024-10-01
商品详情
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目录
前言
第1章 科学计算方法 1
1.1 绪论 1
1.1.1 课程相关的基础知识 2
1.1.2 计算机代数入门 5
1.1.3 误差、近似等式和渐近阶符号 8
1.1.4 关于计算机语言和软件的简要说明 12
1.2 误差分析基础 13
1.2.1 函数计算的误差估计 13
1.2.2 数值计算中的一些基本原则 14
习题1 19
第2章 非线性方程的数值解法 22
2.1 二分法 22
2.2 不动点迭代法 24
2.3 牛顿迭代法 29
习题2 33
第3章 线性方程组的数值解法 35
3.1 高斯消元法 35
3.2 经典迭代法 40
3.3 迭代法的收敛性质 46
3.4 梯度下降法 54
习题3 58
第4章 矩阵特征值与特征向量的计算 60
4.1 特征值的估计 60
4.2 幂法 62
4.2.1 幂法的基本思想 62
4.2.2 幂法的计算公式 63
4.2.3 幂法的实际计算公式 65
4.2.4 幂法的加速 66
4.3 反幂法 71
4.3.1 反幂法的计算公式 71
4.3.2 用反幂法求在λ附近的特征值的计算公式 73
4.4 QR方法 74
4.4.1 QR方法的基本公式 75
4.4.2 改进的QR方法 77
习题4 86
第5章 数据插值方法 88
5.1 插值多项式的概念 88
5.1.1 插值多项式的定义 88
5.1.2 插值多项式的存在及专享性 88
5.2 拉格朗日插值 90
5.2.1 线性插值与抛物插值 90
5.2.2 拉格朗日插值多项式 92
5.2.3 拉格朗日插值余项与误差估计 93
5.3 牛顿插值 94
5.3.1 均差的概念 95
5.3.2 牛顿插值公式 97
5.4 分段低次插值 98
5.4.1 高次插值的龙格现象 98
5.4.2 分段线性插值 99
5.5 埃尔米特插值 101
5.5.1 埃尔米特插值公式及余项 101
5.5.2 两点三次埃尔米特插值多项式 102
5.6 三次样条插值 104
5.6.1 三次样条插值函数的定义 104
5.6.2 三次样条插值函数的确定 105
5.6.3 三次样条插值函数的构造 107
习题5 112
第6章 数据拟合与函数逼近 115
6.1 数据拟合的最小二乘法 115
6.1.1 数据拟合的基本思想 115
6.1.2 最小二乘法 115
6.1.3 超定方程组的最小二乘解 118
6.2 正交多项式 119
6.2.1 正交函数系与正交多项式 120
6.2.2 常用的正交多项式 121
6.3 很好平方逼近 124
6.3.1 很好平方逼近及其计算 124
6.3.2 用正交函数系做很好平方逼近 127
习题6 129
第7章 数值积分 131
7.1 梯形公式 133
7.1.1 基本的梯形公式 133
7.1.2 改进梯形公式 139
7.2 辛普森公式 142
7.2.1 辛普森公式和准确度 142
7.2.2 插值型求积分公式 145
7.3 高斯积分 146
7.3.1 基本高斯公式 147
7.3.2 其他区间隔和其他公式 151
7.4 外推法 153
7.4.1 理查森外推 153
7.4.2 龙贝格积分法 154
7.5 自适应积分 159
习题7 162
第8章 常微分方程的数值解法 164
8.1 数值微分 164
8.1.1 差商与数值微分 164
8.1.2 步长对有限差分近似的影响 166
8.1.3 插值型数值微分 167
8.1.4 关于边界条件处理 168
8.2 欧拉格式与改进欧拉法 170
8.2.1 显式欧拉格式 171
8.2.2 隐式欧拉格式 171
8.2.3 收敛性分析 172
8.2.4 改进欧拉法 174
8.3 龙格-库塔法 179
8.4 线性多步法 183
8.4.1 亚当斯显式公式 184
8.4.2 亚当斯隐式公式 186
8.4.3 有限差分法的稳定性理论 188
8.5 解一阶微分方程组的差分法 189
8.6 二阶及高阶常微分方程的有限差分法 192
8.6.1 直接离散求解 192
8.6.2 转化为一阶微分方程组进行求解 194
习题8 195
参考文献 198
附录 Python基础 199
内容摘要
《数值分析》是电子科技大学研究生教改项目数值分析精品课程建设项目的配套教材。《数值分析》致力于建设适合普通高等学校工科研究生学习使用的数值分析教材及相关的配套资源，帮助学生将所学知识学以致用，提高工程应用和实践能力。
《数值分析》第1～3章首先介绍数值计算的基础知识，并在此基础上介绍非线性方程的求根方法，重点是牛顿迭代法；接下来介绍线性方程组的求解方法，包括直接法和迭代法等。第4章介绍矩阵特征值与特征向量的计算，包括幂法、反幂法和QR方法等。第5～6章介绍数据插值方法、数据拟合与函数逼近，包括拉格朗日插值、牛顿插值、分段低次插值、数据拟合、正交多项式、很好平方逼近等。第7章介绍数值积分，包含基于拉格朗日插值的积分方法、高斯积分方法、龙贝格积分法等。第8章介绍常微分方程的数值解法，包括欧拉格式、改进欧拉法、龙格-库塔法、线性多步法等。
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