數(shù)值分析

定　價(jià)：￥30.00

作　者：	曹利新，張國芳，吳仕文，曹清錄，張小勇編著
出版社：	武漢大學(xué)出版社
叢編項(xiàng)：	數(shù)學(xué)與應(yīng)用系列教材
標(biāo)　簽：	數(shù)學(xué)理論

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ISBN：	9787307069985	出版時(shí)間：	2009-05-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	233	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　數(shù)值分析是各種計(jì)算性科學(xué)的共性基礎(chǔ)與聯(lián)系紐帶，是一門兼有基礎(chǔ)性、應(yīng)用性和邊緣性的數(shù)學(xué)學(xué)科。“數(shù)值分析”作為科學(xué)計(jì)算的基礎(chǔ)與核心，已被廣泛應(yīng)用于科學(xué)技術(shù)和國民經(jīng)濟(jì)的各個(gè)領(lǐng)域。鑒于數(shù)值分析的思想和方法在許多實(shí)際問題，特別是在數(shù)學(xué)模型中應(yīng)用廣泛，作者總結(jié)了十幾年的教學(xué)經(jīng)驗(yàn)編寫了這本教材，供工科院校各專業(yè)開設(shè)的“數(shù)值分析”課程使用，也可作為從事科學(xué)與工程計(jì)算人員的參考書。本書是在參閱國內(nèi)外優(yōu)秀數(shù)值分析著作和教科書的基礎(chǔ)上，結(jié)合近年來我們承擔(dān)數(shù)值分析課程教學(xué)的體會(huì)編寫出來的。在本書的編寫過程中，我們特別注重了以下幾方面：一是通俗易懂，深入淺出地闡述數(shù)值分析的思想，以便于初學(xué)者容易學(xué)會(huì)數(shù)值分析問題的思維方式。二是對(duì)一些比較復(fù)雜的數(shù)值分析方法，我們從方法的背景、原理出發(fā)，循序漸進(jìn)地進(jìn)行介紹和講解，最后給出一些精選的例子，目的是使學(xué)生在學(xué)習(xí)理論方法的同時(shí)，產(chǎn)生對(duì)數(shù)值分析課程的興趣，加深對(duì)數(shù)值分析方法解決問題技巧的感性認(rèn)識(shí)。三是吸收當(dāng)今數(shù)值分析理論與方法的一些新的、頗具實(shí)用價(jià)值的成果。總之，本書的內(nèi)容力求系統(tǒng)精練，介紹完整，條理清晰，通俗易懂。本書主要介紹數(shù)值分析的基本方法，由插值與擬合、數(shù)值積分、常微分方程的數(shù)值解、線性方程組的數(shù)值解、非線性方程的數(shù)值解等基本內(nèi)容組成。本教材只要求高等數(shù)學(xué)與線性代數(shù)的初步知識(shí)作為基礎(chǔ)，建議講授60學(xué)時(shí)，習(xí)題課10學(xué)時(shí)。本書的練習(xí)一般都不太難，為了更好地掌握本書的內(nèi)容，建議讀者應(yīng)完成其中的大部分，同時(shí)應(yīng)盡量使用計(jì)算機(jī)算題，以便體會(huì)有關(guān)數(shù)值方法的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值，并初步掌握算題的技巧。建議讀者使用本教材時(shí)，學(xué)習(xí)一些常用的數(shù)學(xué)軟件，本書附錄中簡(jiǎn)要介紹了MATLAB的使用方法，供讀者參考。

作者簡(jiǎn)介

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圖書目錄

引論
0.1 數(shù)值分析的對(duì)象與特點(diǎn)
0.2 數(shù)值計(jì)算的誤差
0.3 數(shù)值方法的一般計(jì)算原則
習(xí)題
第一章插值方法
1.1 一般插值問題
1.2 Lagrange（拉格朗日）插值公式
1.3 Newton（牛頓）插值公式
1.4 差分，等距節(jié)點(diǎn)插值多項(xiàng)式
1.4.1 差分及性質(zhì)
1.4.2 向前插值公式及向后插值公式
1.5 Hermite（埃爾米特）插值
1.6 分段插值法
1.6.1 分段線性插值
1.6.2 分段三次Hermite插值
1.7 樣條函數(shù)
1.8 插值問題的MATLAB實(shí)現(xiàn)與數(shù)學(xué)模型
1.8.1 插值的MATLAB實(shí)現(xiàn)
1.8.2 插值問題的數(shù)學(xué)模型
習(xí)題一
第二章曲線擬合的最小二乘法
2.1 函數(shù)逼近問題
2.1.1 最佳平方逼近
2.1.2 最小二乘逼近
2.2 基本概念
2.3 正交多項(xiàng)式理論
2.3.1 Legendre（勒讓德）多項(xiàng)式
2.3.2 Chebyshev（切比雪夫）多項(xiàng)式
2.3.3 Leguerre（拉蓋爾）多項(xiàng)式
2.3.4 Hermite（埃爾米特）多項(xiàng)式
2.4 最佳平方逼近
2.4.1 法方程
2.4.2 用多項(xiàng)式作最佳平方逼近
2.4.3 用正交多項(xiàng)式作最佳平方逼近
2.5 最小二乘逼近
2.6 非線性最小二乘法
2.7 逼近與擬合的MATALB實(shí)現(xiàn)與數(shù)學(xué)模型
2.7.1 最小二乘擬合的MATLAB實(shí)現(xiàn)
2.7.2 薄膜滲透率的測(cè)定
2.7.3 錄像機(jī)計(jì)數(shù)器的用途
習(xí)題二
第三章數(shù)值積分
3.1 引言
3.2 Newton-Cotes（牛頓-柯特斯）公式
3.2.1 公式的導(dǎo)出
3.2.2 Newton-Cotes公式的性質(zhì)
3.2.3 Newton-Cotes公式的代數(shù)精度和余項(xiàng)
3.2.4 復(fù)化求積法
3.3 Romberg（龍貝格）求積法
3.3.1 變步長(zhǎng)梯形法
3.3.2 Romberg公式
3.4 Gauss（高斯）公式
3.4.1 一般情形的Gauss公式
3.4.2 帶權(quán)的Gauss公式
3.5 MATLAB實(shí)現(xiàn)與數(shù)值積分的數(shù)學(xué)模型
3.5.1 數(shù)值積分的MATLAB實(shí)現(xiàn)
3.5.2 男大學(xué)生的身高問題
3.5.3 儲(chǔ)量計(jì)算問題
習(xí)題三
第四章常微分方程數(shù)值解法
4.1 基本概念
4.1.1 常微分方程初值問題的一般提法
4.1.2 初值問題數(shù)值解的基本概念
4.2 Euler方法
4.2.1 顯式Euler方法
4.2.2 隱式Euler方法
4.2.3 梯形方法
4.2.4 改進(jìn)的Euler方法
4.2.5 單步法的截?cái)嗾`差
4.3 Runge-Kutta方法
4.4 單步法的收斂性與穩(wěn)定性討論
4.4.1 單步法的收斂性與相容性
4.4.2 穩(wěn)定性
4.5 線性多步法
4.5.1 Adams方法
4.5.2 一般線性多步法
4.6 線性多步法的收斂性與穩(wěn)定性
4.6.1 線性多步法的收斂性
4.6.2 線性多步法的穩(wěn)定性
4.7 常微分方程組初值問題數(shù)值方法
4.7.1 一階常微分方程組初值問題數(shù)值方法
4.7.2 二階常微分方程邊值問題數(shù)值方法
4.8 uATL朋實(shí)現(xiàn)與常微分方程模型
4.8.1 Runge-Kutta方法的MATLAB的實(shí)現(xiàn)
4.8.2 單擺運(yùn)動(dòng)
習(xí)題四
第五章線性方程組的數(shù)值解法
5.1 迭代法的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)
5.2 迭代法的收斂性與誤差分析
5.2.1 單點(diǎn)線性迭代的收斂性分析
5.2.2 迭代公式的收斂速度
5.2.3 解的誤差分析
5.3 Jacobi迭代法
5.3.1 Jacobi迭代公式的建立
5.3.2 Jacobi迭代公式的計(jì)算過程
5.3.3 Jacobi迭代公式的收斂性
5.4 Gauss-Seidel（高斯-塞德爾）迭代法和SOR迭代法
5.4.1 Gauss-Seidel迭代法
5.4.2 超松弛（SuccessiveOver-Rdaxation，SOR）迭代法
5.4.3 某些特殊線性方程組的迭代法收斂性
5.5 消元法
5.5.1 三角形線性方程組的解法
5.5.2 Gauss消元法
5.5.3 Gauss列主元消元法
5.6 直接三角分解法
5.6.1 消元法的矩陣形式
5.6.2 矩陣的LU分解
5.6.3 基于LU分解的直接三角分解法
5.7 追趕法
5.7.1 三對(duì)角方程組
5.7.2 追趕法的計(jì)算公式
5.7.3 追趕法的矩陣形式
5.8 MATLAB實(shí)現(xiàn)與線性方程組模型
5.8.1 線性方程組求解的MATLAB實(shí)現(xiàn)
5.8.2 數(shù)學(xué)模型
習(xí)題五
第六章非線性方程求根的迭代法
6.1 迭代法及其收斂性
6.1.1 迭代法的基本思想
6.1.2 初始近似根的確定
6.1.3 迭代法的收斂性
6.1.4 迭代法的收斂速度
6.2 迭代法的加速
6.2.1 松弛法與Aitken方法
6.2.2 Steffenson（斯蒂芬森）加速迭代法
6.3 Newton法
6.3.1 Newton迭代格式
6.3.2 Newton下山法
6.4 弦截法與拋物線法
6.4.1 弦截法
6.4.2 拋物線法
6.5 非線性方程組的求解方法
6.5.1 Newton迭代法
6.5.2 最速下降法
6.6 MATLAB實(shí)現(xiàn)與非線性方程模型
6.6.1 求解線性方程組的MATLAB實(shí)現(xiàn)
6.6.2 數(shù)學(xué)模型
習(xí)題六
附錄 MATLAB簡(jiǎn)介
一、MATLAB環(huán)境
二、矩陣及其運(yùn)算
三、繪圖功能
四、程序設(shè)計(jì)
五、其他
參考文獻(xiàn)