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計算方法(第2版)

計算方法(第2版)

定 價:¥41.00

作 者: 李桂成
出版社: 電子工業(yè)出版社
叢編項:
標(biāo) 簽: 教材 理學(xué) 研究生/本科/??平滩?/td>

ISBN: 9787121203282 出版時間: 2013-08-01 包裝: 平裝
開本: 16開 頁數(shù): 324 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡介

  《計算機類本科規(guī)劃教材:計算方法(第2版)》比較全面地介紹了現(xiàn)代科學(xué)與工程計算中常用的數(shù)值計算方法。全書共分12章,主要內(nèi)容有:引論、計算方法的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、方程求根、解線性方程組的直接法、解線性方程組的迭代法、函數(shù)插值、函數(shù)逼近、數(shù)值積分與數(shù)值微分、常微分方程初值問題的數(shù)值解法、矩陣特征值計算、函數(shù)優(yōu)化計算和MATLAB編程基礎(chǔ)及其在計算方法中的應(yīng)用。

作者簡介

  1985年畢業(yè)于山西大學(xué)計算數(shù)學(xué)專業(yè),畢業(yè)后在山西大學(xué)計算機與信息技術(shù)學(xué)院任教,主講計算方法,期間獲計算機科學(xué)與技術(shù)工學(xué)碩士學(xué)位,現(xiàn)從事智能計算和數(shù)據(jù)挖掘方向的研究。

圖書目錄

第1章 引論 1
  1.1 從數(shù)學(xué)到計算 1
  1.2 誤差理論初步 5
  1.2.1 誤差的來源 5
  1.2.2 誤差的度量 6
  1.2.3 誤差的傳播 9
  1.2.4 數(shù)值穩(wěn)定性 11
  1.3 數(shù)值計算的若干原則 11
  1.3.1 避免兩個相近數(shù)相減 12
1.3.2 避免用絕對值過小的數(shù)作為除數(shù) 12
  1.3.3 要防止大數(shù)“吃掉”小數(shù) 13
  1.3.4 簡化計算步驟,提高計算效率 14
  1.3.5 使用數(shù)值穩(wěn)定的算法 14
  本章小結(jié) 16
  習(xí)題1 16
第2章 計算方法的數(shù)學(xué)基礎(chǔ) 18
  2.1 微積分的有關(guān)概念和定理 18
  2.1.1 數(shù)列與函數(shù)的極限 18
  2.1.2 連續(xù)函數(shù)的性質(zhì) 20
  2.1.3 羅爾定理和微分中值定理 20
  2.1.4 積分加權(quán)平均值定理 21
  2.2 微分方程的有關(guān)概念和定理 22
  2.2.1 基本概念 22
  2.2.2 初值問題解的存在唯一性 23
  2.3 線性代數(shù)的有關(guān)概念和定理 23
  2.3.1 線性相關(guān)和線性無關(guān) 23
  2.3.2 方陣及其初等變換 25
  2.3.3 線性方程組解的存在唯一性 27
  2.3.4 特殊矩陣 29
  2.3.5 方陣的逆及其運算性質(zhì) 30
  2.3.6 矩陣的特征值及其運算性質(zhì) 31
  2.3.7 對稱正定矩陣 34
  2.3.8 對角占優(yōu)矩陣 35
  2.3.9 向量和連續(xù)函數(shù)的內(nèi)積 36
  2.3.10 向量、矩陣和連續(xù)函數(shù)的范數(shù) 37
  2.3.11 向量序列與矩陣序列的極限 42
  本章小結(jié) 43
  習(xí)題2 43
第3章 方程求根 45
  3.1 引言 45
  3.2 二分法 46
  3.3 迭代法 50
  3.3.1 不動點迭代 50
  3.3.2 迭代法的收斂性 51
  3.3.3 迭代法的改善 57
  3.4 牛頓迭代法 59
  3.4.1 牛頓迭代公式及其幾何意義 59
  3.4.2 牛頓迭代公式的收斂性 60
  3.4.3 重根情形 63
  3.5 弦截法 65
  本章小結(jié) 66
  習(xí)題3 66
第4章 解線性方程組的直接法 68
  4.1 引言 68
  4.2 高斯消去法 69
  4.2.1 順序高斯消去法 69
  4.2.2 主元素高斯消去法 73
  4.2.3 高斯-約當(dāng)消去法 75
  4.3 矩陣三角分解法 77
  4.3.1 高斯消去法與矩陣三角分解 77
  4.3.2 直接三角分解法 78
  4.4 解三對角方程組的追趕法 82
  4.5 誤差分析 85
  4.5.1 病態(tài)方程組與條件數(shù) 85
  4.5.2 病態(tài)方程組的解法 89
  本章小結(jié) 90
  習(xí)題4 90
第5章 解線性方程組的迭代法 92
  5.1 引言 92
  5.2 雅可比迭代法 94
  5.3 高斯-塞德爾迭代法 95
  5.4 迭代法的收斂性 97
  本章小結(jié) 104
  習(xí)題5 104
第6章 函數(shù)插值 107
  6.1 引言 107
  6.1.1 插值問題 107
  6.1.2 插值多項式的存在唯一性 108
  6.2 拉格朗日插值 109
  6.2.1 線性插值與拋物插值 109
  6.2.2 拉格朗日插值 111
  6.2.3 插值余項與誤差估計 113
  6.3 牛頓插值 117
  6.4 埃爾米特插值 121
  6.5 分段低次插值 123
  6.5.1 高次插值與龍格現(xiàn)象 123
  6.5.2 分段線性插值 124
  6.5.3 分段三次埃爾米特插值 126
  6.6 樣條函數(shù)插值 128
  6.6.1 三次樣條插值函數(shù) 128
  6.6.2 三次樣條插值函數(shù)的求法 130
  本章小結(jié) 133
  習(xí)題6 133
第7章 函數(shù)逼近 137
  7.1 引言 137
  7.2 函數(shù)的內(nèi)積與正交多項式 138
  7.2.1 權(quán)函數(shù)和函數(shù)的內(nèi)積 138
  7.2.2 正交函數(shù)系 138
  7.2.3 勒讓德多項式 140
  7.2.4 切比雪夫多項式 141
  7.3 最佳一致逼近 142
  7.3.1 基本概念 142
  7.3.2 線性最佳一致逼近多項式 143
  7.3.3 近似最佳一致逼近多項式 145
  7.4 最佳平方逼近 146
  7.4.1 基本概念 146
  7.4.2 最佳平方逼近函數(shù) 147
  7.5 離散數(shù)據(jù)的曲線擬合 149
  7.5.1 曲線擬合問題 149
  7.5.2 多項式擬合 150
  7.5.3 正交多項式擬合 152
  本章小結(jié) 153
  習(xí)題7 154
第8章 數(shù)值積分與數(shù)值微分 155
  8.1 引言 155
  8.1.1 數(shù)值求積的必要性 155
  8.1.2 數(shù)值積分的基本思想 156
  8.1.3 代數(shù)精度 156
  8.1.4 插值型求積公式 158
  8.2 牛頓-柯特斯求積公式 160
  8.2.1 牛頓-柯特斯公式的導(dǎo)出 160
  8.2.2 牛頓-柯特斯公式的誤差估計 162
  8.3 復(fù)合求積公式 164
  8.3.1 復(fù)合梯形求積公式 165
  8.3.2 復(fù)合辛普生求積公式 166
  8.4 外推算法與龍貝格算法 168
  8.4.1 變步長的求積公式 168
  8.4.2 外推算法 169
  8.4.3 龍貝格求積公式 170
  8.5 高斯求積公式 174
  8.5.1 高斯點與高斯求積公式 174
  8.5.2 高斯-勒讓德求積公式 175
  8.5.3 高斯求積公式的穩(wěn)定性和收斂性 178
  8.6 數(shù)值微分 179
  8.6.1 中點公式 179
  8.6.2 插值型微分公式 181
  本章小結(jié) 183
  習(xí)題8 183
第9章 常微分方程初值問題的數(shù)值解法 187
  9.1 引言 187
  9.2 歐拉公式 189
  9.2.1 歐拉公式及其意義 189
  9.2.2 歐拉公式的變形 190
  9.3 單步法的局部截斷誤差和方法的階 193
  9.4 龍格-庫塔方法 196
  9.4.1 龍格-庫塔方法的基本思想 196
  9.4.2 二階龍格-庫塔方法的推導(dǎo) 196
  9.4.3 四階經(jīng)典龍格-庫塔方法 199
  9.5 單步法的收斂性和穩(wěn)定性 201
  9.5.1 單步法的收斂性 202
  9.5.2 單步法的穩(wěn)定性 204
  本章小結(jié) 207
  習(xí)題9 207
第10章 矩陣特征值計算 210
  10.1 引言 210
  10.2 冪法及反冪法 212
  10.2.1 冪法 212
  10.2.2 反冪法 215
  10.3 QR方法 216
  10.3.1 反射變換 217
  10.3.2 矩陣的QR分解 218
  10.3.3 QR方法 220
  10.4 雅可比方法 221
  10.4.1 平面旋轉(zhuǎn)矩陣 221
  10.4.2 雅可比方法及其改進 223
  本章小結(jié) 225
  習(xí)題10 226
第11章 函數(shù)優(yōu)化計算 227
  11.1 引言 227
  11.2 一元函數(shù)優(yōu)化計算 228
  11.2.1 牛頓法 228
  11.2.2 擬牛頓法 230
  11.2.3 黃金分割法 231
  11.3 多元函數(shù)優(yōu)化計算 232
  11.3.1 多元函數(shù)有最優(yōu)解的條件 232
  11.3.2 多元函數(shù)數(shù)值求解的原則 233
  11.3.3 梯度法 234
  11.3.4 牛頓法 236
  11.3.5 共軛方向法 238
  11.3.6 擬牛頓法(變尺度法) 240
  本章小結(jié) 242
  習(xí)題11 243
第12章 MATLAB編程基礎(chǔ)及其在計算方法中的應(yīng)用 244
  12.1 MATLAB簡介 244
  12.2 命令窗口和基本命令 245
  12.3 變量、常量和數(shù)據(jù)類型 246
  12.4 數(shù)值運算 247
  12.4.1 向量運算 247
  12.4.2 矩陣運算 248
  12.5 符號運算 251
  12.5.1 字符串運算 251
  12.5.2 符號表達式運算 252
  12.5.3 符號矩陣運算 255
  12.5.4 符號微積分運算 256
  12.5.5 方程求解 258
  12.6 圖形可視化 260
  12.6.1 二維圖形繪制 260
  12.6.2 三維圖形繪制 261
  12.7 程序設(shè)計 262
  12.7.1 命令文件與函數(shù)文件 262
  12.7.2 控制語句 263
  12.7.3 調(diào)試方法 265
  12.8 MATLAB在計算方法中的應(yīng)用 266
  12.8.1 方程求根 266
  12.8.2 解線性方程組的直接法 270
  12.8.3 解線性方程組的迭代法 275
  12.8.4 函數(shù)插值 278
  12.8.5 函數(shù)逼近 281
  12.8.6 數(shù)值積分 283
  12.8.7 常微分方程的數(shù)值解法 287
  12.8.8 矩陣特征值問題計算 291
  12.8.9 函數(shù)優(yōu)化計算 297
  本章小結(jié) 299
  習(xí)題12 300
附錄A 計算方法實驗 301
  實驗1 方程求根 302
  實驗2 解方程組的直接法 303
  實驗3 解線性方程組的迭代法 304
  實驗4 插值問題 305
  實驗5 曲線擬合 306
  實驗6 數(shù)值積分 307
  實驗7 數(shù)值微分 308
  實驗8 求解常微分方程的初值問題 309
  實驗9 求解三對角線性方程組 310
  實驗10 矩陣特征值問題計算 312
  實驗11 函數(shù)優(yōu)化計算 313
參考文獻 315

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