數(shù)值計算方法/國家林業(yè)局普通高等教育“十三五”規(guī)劃教材
定 價：29 元
叢書名：國家林業(yè)局普通高等教育“十三五”規(guī)劃教材
- 作者：林玉蕊 編
- 出版時間：2017/4/1
- ISBN：9787503878886
- 出 版 社：中國林業(yè)出版社
- 中圖法分類：O241
- 頁碼：208
- 紙張：膠版紙
- 版次：1
- 開本：16開
《數(shù)值計算方法/國家林業(yè)局普通高等教育“十三五”規(guī)劃教材》是國家林業(yè)局普通高等教育“十三五”規(guī)劃教材。全書共9章，內(nèi)容包括：數(shù)值計算中的誤差、解線性方程組的直接方法、解線性方程組的迭代法、代數(shù)插值、函數(shù)逼近與曲線擬合、數(shù)值積分與數(shù)值微分、常微分方程數(shù)值解、非線性方程求解、矩陣特征值問題等。
全書按問題一基礎(chǔ)理論一簡單算法一算法改進(jìn)一可用算法一應(yīng)用示例的順序編排，采用嵌入式模式結(jié)合具體應(yīng)用實例來組織教材結(jié)構(gòu)。著重介紹數(shù)值算法的基本思想和算法的實現(xiàn)。給出了大部分算法在Matlab環(huán)境下可運(yùn)行的代碼，小部分算法以偽代碼表示，實現(xiàn)過程一般留作課后習(xí)題。這樣，有利于提高學(xué)生科學(xué)計算的能力，從而加深對“數(shù)值分析”理論的理解�！稊�(shù)值計算方法/國家林業(yè)局普通高等教育“十三五”規(guī)劃教材》可作為高等學(xué)校數(shù)學(xué)與應(yīng)用數(shù)學(xué)、信息與計算科學(xué)、計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、軟件工程等理工科專業(yè)的教材，也可作為從事科學(xué)與工程計算的科技人員的參考用書。
前言
第1章 數(shù)值計算中的誤差
1．1 誤差來源
1．2 誤差、誤差限及有效數(shù)字
1．3 誤差在計算過程中的傳播
1．3．1 誤差在函數(shù)值計算過程中的傳播
1．3．2 誤差在四則運(yùn)算中的傳播
1．4 計算方法的數(shù)值穩(wěn)定性
1．5 秦九韶算法
1．5．1 秦九韶算法基本思想
1．5．2 秦九韶算法及其實現(xiàn)
習(xí)題1
第2章 解線性方程組的直接方法
2．1 線性代數(shù)基本知識
2．1．1 向量、矩陣的范數(shù)及其性質(zhì)
2．1．2 擾動理論基礎(chǔ)
2．2 線性方程組的直接解法
2．2．1 Gauss消去法
2．2．2 列選主元素Gauss消去法
2．2．3 完全選主元素Gauss消去法
2．2．4 Gauss-Jordan消去法
2．2．5 矩陣的三角分解
2．3 特殊矩陣的直接解法
2．3．1 平方根方法
2．3．2 追趕法
2．4 線性方程組直接解法的誤差分析
習(xí)題2
第3章 解線性方程組的迭代法
3．1 迭代法的理論基礎(chǔ)
3．2 簡單迭代法
3．2．1 Jacobi迭代
3．2．2 Gauss-Seidel迭代
3．2．3 逐次超松弛迭代法（SOR方法）
3．3 解線性方程組的共軛梯度法
習(xí)題3
第4章 代數(shù)插值
4．1 引言
4．2 多項式插值
4．2．1 插值多項式的存在唯一性
4．2．2 Lagrange插值
4．2．3 Newton插值
4．3 差分與等距節(jié)點插值公式
4．4 Hermite插值
4．5 分段低次插值
4．5．1 分段線性插值
4．5．2 分段三次Hermite插值
4．6 三次樣條插值
4．7 多項式插值算法實現(xiàn)及其應(yīng)用實例
習(xí)題4
第5章 函數(shù)逼近與曲線擬合
5．1 引言與預(yù)備知識
5．2 最佳一致逼近
5．2．1 一致逼近多項式
5．2．2 最佳一致逼近多項式
5．2．3 Remez算法與Chebyshev插值
5．3 最佳平方逼近
5．3．1 連續(xù)函數(shù)所構(gòu)成的內(nèi)積空間
5．3．2 函數(shù)的最佳平方逼近
5．4 正交多項式
5．4．1 線性無關(guān)函數(shù)族的Schimidt正交化
5．4．2 勒讓德（Legendre）多項式
5．4．3 Chebyshev多項式
5．4．4 其他常用的正交多項式
5．5 函數(shù)按正交多項式展開
5．5．1 用正交多項式構(gòu)造連續(xù)函數(shù)的最佳平方逼近多項式的一般方法
5．5．2 用Legendre多項式構(gòu)造連續(xù)函數(shù)的最佳平方逼近多項式
5．5．3 用三角多項式構(gòu)造周期函數(shù)的最佳平方逼近多項式
5．6 離散數(shù)據(jù)集的最佳平方逼近
5．6．1 曲線擬合的最小二乘方法
5．6．2 用正交函數(shù)作最小二乘擬合
5．7 離散Fourier變換（DFT）與快速Fourier變換算法（FFT）
5．7．1 離散Fourier變換（DFT）
5．7．2 快速Fourier變換（FFT）
習(xí)題5
第6章 數(shù)值積分與數(shù)值微分
6．1 數(shù)值求積的基本思想I
6．2 機(jī)械求積公式與代數(shù)精度
6．2．1 機(jī)械求積公式I
6．2．2 插值型的求積公式
6．3 Newton-Cotes公式
6．3．1 Cotes系數(shù)
6．3．2 幾種低階Newton-Cotes求積公式的余項
6．4 復(fù)化求積公式及其收斂性
6．4．1 復(fù)化梯形求積公式
6．4．2 復(fù)化Simpson求積公式
6．4．3 復(fù)化Newton-Cotes求積公式
6．5 Romberg算法
6．5．1 梯形法的遞推化
6．5．2 Richardson外推算法
6．5．3 Romberg求積公式
6．6 Gauss求積公式
6．6．1 Gauss點
6．6．2 Gauss-Legendre求積公式
6．6．3 帶權(quán)的Gauss求積公式
6．7 數(shù)值微分
6．7．1 插值型的求導(dǎo)公式
6．7．2 樣條求導(dǎo)
習(xí)題6
第7章 常微分方程數(shù)值解
7．1 引言
7．2 Euler方法
7．2．1 Euler格式
7．2．2 后退的Euler格式
7．2．3 Euler兩步格式
7．3 Runge-Kutta方法
7．3．1 二階Runge-Kutta方法
7．3．2 四階Runge-Kutta方法
7．3．3 變步長的Runge-Kutta方法
7．4 單步法的收斂性與穩(wěn)定性
7．4．1 單步法的收斂性
7．4．2 單步法的穩(wěn)定性
7．5 線性多步法
7．5．1 基于數(shù)值積分的常微分方程數(shù)值方法
7．5．2 基于Taylor展開的構(gòu)造方法
7．6 方程組與高階方程的情形
7．6．1 一階方程組
7．6．2 化高階方程組為一階方程組
7．7 邊值問題的數(shù)值解法
7．7．1 差分方程的可解性
7．7．2 差分方法的收斂性
習(xí)題7
第8章 非線性方程求解
8．1 根的搜索
8．1．1 逐步搜索法
8．1．2 二分法
8．2 迭代法
8．2．1 迭代過程的收斂性
8．2．2 迭代公式的加速
8．3 牛頓迭代法
8．3．1 牛頓迭代公式
8．3．2 Newton迭代法的局部收斂性
8．3．3 Newton迭代法應(yīng)用舉例
8．3．4 Newton下山法
8．4 弦截法與拋物線法
8．4．1 弦截法
8．4．2 拋物線法
8．5 代數(shù)方程求根
8．5．1 求多項式單根的Newton迭代法
8．5．2 多項式根模的界與實根隔離
8．5．3 多項式復(fù)根的計算
習(xí)題8
第9章 矩陣特征值問題
9．1 特征值的概念以及一般理論
9．1．1 矩陣特征值、特征向量及特征多項式
9．1．2 簡單矩陣的特征值與特征向量
9．2 矩陣的正交分解與相似變換
9．2．1 Givens變換
9．2．2 Householder變換
9．2．3 矩陣的QR分解
9．2．4 矩陣的相似變換
9．3 求矩陣特征值的迭代方法
9．3．1 求矩陣最大特征值的冪法
9．3．2 反冪法
9．3．3 降階法
9．3．4 正交迭代
9．3．5 求非對稱矩陣全部特征值的QR方法
習(xí)題9
參考文獻(xiàn)
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