計(jì)算方法

第1章 緒論
1．1 計(jì)算方法的研究對象與特點(diǎn)
1．2 誤差
1．2．1 誤差的來源與種類
1．2．2 誤差與有效數(shù)字
1．2．3 數(shù)值運(yùn)算的誤差估計(jì)
1．2．4 數(shù)值計(jì)算中應(yīng)該注意的一些原則
1．3 MATLAB主要程序
程序一 兩個(gè)相近的數(shù)相減
程序二 秦九韶算法
習(xí)題1
第2章 插值法
2．1 引言
2．2 拉格朗日插值公式
2．2．1 一次和二次拉格朗日插值
2．2．2 拉格朗日插值多項(xiàng)式
2．3 差商與牛頓插值
2．3．1 差商
2．3．2 牛頓插值
2．4 差分
2．5 埃爾米特插值
2．6 分段低次插值
2．6．1 分段線性插值
2．6．2 分段埃爾米特插值
2．7 三次樣條插值
2．7．1 三次樣條函數(shù)
2．7．2 三彎矩方程
2．8 MATLAB主要程序
程序一 拉格朗日插值
程序二 MATLAB中的插值函數(shù)
程序三 例題
程序四 埃爾米特插值
習(xí)題2
第3章 函數(shù)逼近與曲線擬合
3．1 引言與預(yù)備知識
3．1．1 問題的提出
3．1．2 魏爾斯特拉斯定理
3．2 最佳一致逼近多項(xiàng)式
3．2．1 切比雪夫定理
3．2．2 最佳一次逼近多項(xiàng)式
3．3 最佳平方逼近
3．4 曲線擬合的最小二乘法
3．4．1 最小二乘法
3．4．2 矛盾方程組
3．5 MATLAB主要程序
程序一 MATLAB函數(shù)
程序二 例題
習(xí)題3
第4章 方程的近似解法
4．1 二分法
4．2 迭代法及其收斂性
4．2．1 迭代法的基本思想
4．2．2 迭代過程的收斂性
4．2．3 迭代過程的收斂速度
4．3 牛頓迭代法
4．3．1 牛頓公式（牛頓迭代公式）
4．3．2 牛頓法的幾何解釋
4．3．3 牛頓法的收斂性
4．3．4 牛頓下山法
4．4 其他迭代法
……
第5章 線性方程組的直接解法
第6章 線性方程組的迭代解法
第7章 數(shù)值積分與數(shù)值微分
第8章 常微分方程的數(shù)值解法
第9章 矩陣特征值和特征向量的計(jì)算
習(xí)題答案
參考文獻(xiàn)