應(yīng)用數(shù)值分析

第1章緒論11.1算法1
1.1.1算法的表述形式1
1.1.2算法的基本特點(diǎn)1
1.2誤差4
1.2.1誤差的來源4
1.2.2誤差的基本概念4
1.2.3誤差的分析方法5
1.3數(shù)值計(jì)算時(shí)應(yīng)注意的問題6
1.3.1避免相近數(shù)作減法運(yùn)算6
1.3.2避免分式中分母的絕對值遠(yuǎn)小于分子的絕對值6
1.3.3防止大數(shù)“吃掉”小數(shù)6
1.3.4簡化計(jì)算量7
1.3.5病態(tài)問題和算法的穩(wěn)定性7
1.4小結(jié)8
1.5習(xí)題9
1.6數(shù)值實(shí)驗(yàn)題9
第2章MATLAB軟件與數(shù)值計(jì)算112.1MATLAB的進(jìn)入與運(yùn)行方式11
2.1.1MATLAB的進(jìn)入與界面11
2.1.2MATLAB的運(yùn)行方式12
2.2變量與函數(shù)12
2.2.1變量12
2.2.2基本運(yùn)算與函數(shù)13
2.2.3函數(shù)15
2.2.4函數(shù)的遞歸調(diào)用16
2.3矩陣與數(shù)組16
2.3.1數(shù)組17
2.3.2矩陣19
2.3.3常用的矩陣函數(shù)21
2.4MATLAB程序設(shè)計(jì)23
2.4.1關(guān)系和邏輯運(yùn)算23
2.4.2控制流24
2.5MATLAB的繪圖功能27
2.5.1二維圖形27
2.5.2三維圖形28
2.6MATLAB中常用函數(shù)介紹30
2.7習(xí)題33目錄目錄
第3章線性方程組的直接解法343.1引言34
3.2高斯消元法34
3.2.1高斯消元法的基本思想34
3.2.2高斯消元法公式35
3.2.3高斯消元法的條件37
3.3高斯主元素法37
3.3.1列主元消元法38
3.3.2高斯全主元消元法40
3.4矩陣的LU分解40
3.4.1杜利特爾分解42
3.4.2克勞特分解44
3.5平方根法45
3.5.1矩陣的LDU分解45
3.5.2楚列斯基分解45
3.5.3平方根法和改進(jìn)的平方根法46
3.6追趕法49
3.7范數(shù)與矩陣的條件數(shù)51
3.7.1范數(shù)51
3.7.2矩陣的條件數(shù)與誤差分析54
3.7.3線性方程組近似解可靠性的判別56
3.8小結(jié)57
3.9習(xí)題57
3.10數(shù)值實(shí)驗(yàn)題358
應(yīng)用案例: 生產(chǎn)計(jì)劃的安排58
應(yīng)用案例: 運(yùn)輸定價(jià)問題59
第4章線性方程組的迭代解法614.1迭代法的一般形式61
4.2幾種常用的迭代公式61
4.2.1雅可比方法62
4.2.2高斯—塞德爾迭代法64
4.2.3逐次超松弛法65
4.3迭代法的收斂條件67
4.4小結(jié)71
4.5習(xí)題72
4.6數(shù)值實(shí)驗(yàn)題73
應(yīng)用案例: 薄板的熱傳導(dǎo)74
第5章方陣特征值和特征向量755.1冪法與反冪法75
5.1.1冪法75
5.1.2改進(jìn)的冪法77
5.1.3反冪法79
5.2雅可比方法81
5.2.1平面旋轉(zhuǎn)矩陣82
5.2.2n階實(shí)對稱矩陣的對角化82
5.2.3經(jīng)典的雅可比方法83
5.2.4雅可比過關(guān)法85
5.3豪斯霍爾德方法86
5.3.1豪斯霍爾德變換86
5.3.2用豪斯霍爾德矩陣作正交變換約化矩陣87
5.4QR方法94
5.4.1矩陣的正交三角分解94
5.4.2QR方法95
5.5小結(jié)100
5.6習(xí)題100
5.7數(shù)值實(shí)驗(yàn)題101
應(yīng)用案例: 彈簧—重物系統(tǒng)的頻率計(jì)算101
第6章非線性方程（組）的求根1036.1二分法103
6.2迭代法106
6.2.1迭代法的收斂性108
6.2.2收斂速度109
6.3常用的迭代方法110
6.3.1牛頓法110
6.3.2簡化牛頓法112
6.3.3牛頓下山法113
6.3.4割線法114
6.4非線性方程組的求根116
6.4.1解非線性方程組的一般迭代法116
6.4.2解非線性方程組的高斯—塞德爾迭代法117
6.4.3解非線性方程組的牛頓法118
6.5小結(jié)120
6.6習(xí)題121
6.7數(shù)值實(shí)驗(yàn)題122
應(yīng)用案例: 空中電纜長度的計(jì)算122
第7章插值法1237.1插值問題123
7.1.1插值的基本概念123
7.1.2插值多項(xiàng)式的存在唯一性124
7.2拉格朗日插值124
7.2.1拉格朗日插值多項(xiàng)式124
7.2.2插值余項(xiàng)125
7.3牛頓插值128
7.3.1差商及其性質(zhì)128
7.3.2牛頓插值多項(xiàng)式129
7.4埃爾米特插值134
7.5分段插值139
7.5.1龍格振蕩現(xiàn)象139
7.5.2插值多項(xiàng)式數(shù)值計(jì)算的穩(wěn)定性140
7.5.3分段線性插值140
7.5.4分段三次埃爾米特插值141
7.6樣條插值143
7.6.1樣條插值的基本概念144
7.6.2三彎矩插值法144
7.6.3三轉(zhuǎn)角插值法147
7.7小結(jié)151
7.8習(xí)題152
7.9數(shù)值實(shí)驗(yàn)題152
應(yīng)用案例: 黃河小浪底調(diào)水調(diào)沙問題(一)153
第8章函數(shù)逼近與曲線擬合1568.1逼近的概念156
8.2最佳一致逼近158
8.2.1一致逼近多項(xiàng)式的存在性158
8.2.2切比雪夫定理158
8.2.3最佳一次逼近多項(xiàng)式161
8.3最佳平方逼近161
8.3.1函數(shù)的最佳平方逼近161
8.3.2最佳平方逼近多項(xiàng)式162
8.3.3以正交函數(shù)族作最佳平方逼近165
8.4正交多項(xiàng)式及性質(zhì)166
8.4.1正交多項(xiàng)式166
8.4.2正交多項(xiàng)式的性質(zhì)167
8.4.3常見的正交多項(xiàng)式168
8.4.4用正交多項(xiàng)式作最佳平方逼近169
8.5數(shù)據(jù)擬合與最小二乘法170
8.5.1問題的提出170
8.5.2一元函數(shù)的最小二乘法170
8.5.3多元函數(shù)的最小二乘法172
8.6多項(xiàng)式擬合172
8.6.1多項(xiàng)式的數(shù)據(jù)擬合172
8.6.2最小二乘法求法方程存在的問題177
8.6.3正交多項(xiàng)式的數(shù)據(jù)擬合177
8.7小結(jié)179
8.8習(xí)題180
8.9數(shù)值實(shí)驗(yàn)題180
應(yīng)用案例: 黃河小浪底調(diào)水調(diào)沙問題(二)181
第9章數(shù)值積分與數(shù)值微分1849.1數(shù)值積分概述184
9.1.1數(shù)值積分的基本思想184
9.1.2代數(shù)精度185
9.1.3插值型求積公式186
9.1.4求積公式的余項(xiàng)187
9.1.5求積公式的收斂性與穩(wěn)定性188
9.2牛頓—柯特斯求積公式188
9.2.1牛頓—柯特斯公式188
9.2.2牛頓—柯特斯公式的代數(shù)精度190
9.3復(fù)化求積法191
9.3.1復(fù)化梯形公式191
9.3.2復(fù)化辛普森公式192
9.4龍貝格加速收斂法194
9.4.1理查森外推法194
9.4.2龍貝格求積公式196
9.5高斯求積公式198
9.5.1高斯求積公式及其性質(zhì)199
9.5.2常見的高斯求積公式201
9.6數(shù)值微分206
9.6.1中點(diǎn)方法與誤差分析206
9.6.2插值型的求導(dǎo)公式207
9.6.3數(shù)值微分的外推算法210
9.7小結(jié)211
9.8習(xí)題211
9.9數(shù)值實(shí)驗(yàn)題212
第10章常微分方程數(shù)值解法21310.1基本概念213
10.1.1常微分方程初值問題的一般提法213
10.1.2初值問題數(shù)值解基本概念215
10.2歐拉法216
10.2.1歐拉法的一般形式216
10.2.2歐拉法的幾何意義217
10.2.3歐拉法的改進(jìn)217
10.3龍格—庫塔法220
10.3.1龍格—庫塔法的一般形式220
10.3.2常用的低階龍格—庫塔法221
10.3.3步長的選取224
10.4收斂性和穩(wěn)定性225
10.4.1收斂性225
10.4.2穩(wěn)定性225
10.5線性多步法227
10.5.1線性多步法的一般公式227
10.5.2亞當(dāng)斯方法228
10.6一階微分方程組和高階微分方程231
10.6.1一階線性微分方程組231
10.6.2高階微分方程233
10.7小結(jié)234
10.8習(xí)題235
10.9數(shù)值實(shí)驗(yàn)題236
應(yīng)用案例: 放射性廢物的處理236
應(yīng)用案例: 重裝空投問題239
參考文獻(xiàn)241