數(shù)值計(jì)算方法

定　價(jià)：￥34.00

作　者：	黃云清等編著
出版社：	科學(xué)出版社
叢編項(xiàng)：	科學(xué)計(jì)算及其軟件教學(xué)叢書，普通高等教育“十一五”國(guó)家級(jí)規(guī)劃教材
標(biāo)　簽：	計(jì)算數(shù)學(xué)

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ISBN：	9787030234285	出版時(shí)間：	2009-01-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁(yè)數(shù)：	344	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本書為“科學(xué)計(jì)算及其軟件教學(xué)叢書”之一，為普通高等教育“十一五”國(guó)家級(jí)規(guī)劃教材。主要內(nèi)容包括函數(shù)的數(shù)值逼近（代數(shù)插值與函數(shù)的最佳逼近）、數(shù)值積分與數(shù)值微分、數(shù)值代數(shù)（線性代數(shù)方程組的解法與矩陣特征值問(wèn)題的計(jì)算）、非線性（代數(shù)與超越）方程的數(shù)值解法、最優(yōu)化方法以及常微分方程（初、邊值問(wèn)題）數(shù)值解法。除以上基本內(nèi)容之外，本書還介紹了廣泛應(yīng)用于實(shí)際問(wèn)題的隨機(jī)統(tǒng)計(jì)方法之一——蒙特卡羅（Monte Carlo）方法，以及當(dāng)今求解大規(guī)?？茖W(xué)工程計(jì)算問(wèn)題最有效的算法之一的多層網(wǎng)格法，以便讀者參考。通過(guò)對(duì)它們的討論，使讀者掌握設(shè)計(jì)數(shù)值算法的基本方法，為在計(jì)算機(jī)上解決科學(xué)計(jì)算問(wèn)題打好基礎(chǔ)。本書可以作為信息與計(jì)算科學(xué)、數(shù)學(xué)與應(yīng)用數(shù)學(xué)專業(yè)本科生以及計(jì)算機(jī)專業(yè)、通信工程等工科類本科生及研究生的教材，也可供從事數(shù)值計(jì)算研究的相關(guān)工作人員參考使用。

作者簡(jiǎn)介

暫缺《數(shù)值計(jì)算方法》作者簡(jiǎn)介

圖書目錄

第1章引論
1.1 數(shù)值計(jì)算方法和它的主要內(nèi)容
1.2 計(jì)算機(jī)中數(shù)的浮點(diǎn)表示
1.3　誤差的基本概念
1.4　算法的數(shù)值穩(wěn)定性
習(xí)題1
第2章函數(shù)基本逼近（一）——插值逼近
2.1 引言
2.2 Lagrange插值
2.3 Hermite插值
2.4　誤差分析
2.5　分段低次多項(xiàng)式插值
*2.6　B樣條函數(shù)與樣條插值
習(xí)題2
第3章函數(shù)基本逼近（二）——最佳逼近
3.1 最佳逼近問(wèn)題的提出
3.2　線性賦范空間的最佳逼近及存在性定理
3.3　最佳一致逼近多項(xiàng)式
3.4 最小偏差于零的多項(xiàng)式——Chebyshev多項(xiàng)式
3.5 內(nèi)積空間的最佳逼近
3.6 最佳平方逼近與正交多項(xiàng)式
3.7　數(shù)據(jù)擬合的最小二乘法
3.8 周期函數(shù)的最佳逼近與快速Fourier變換
習(xí)題3
第4章數(shù)值積分與數(shù)值微分
4.1 引言
4.2　Newton-Cotes求積公式
4.3　復(fù)化求積公式
4.4　基于復(fù)化梯形公式的高精度求積算法
4.5　Gauss型求積公式
4.6　奇異積分計(jì)算
4.7　數(shù)值微分
習(xí)題4
第5章線性代數(shù)方程組求解
5.1 預(yù)備知識(shí)
　5.2　Gauss消去法、矩陣分解
5.3　擾動(dòng)分析、Gauss消去法的舍入誤差
5.4 迭代方法
5.5　共軛梯度法
5.6　預(yù)條件共軛梯度法
習(xí)題5
第6章矩陣特征值問(wèn)題的解法
6.1　特征值問(wèn)題及相關(guān)結(jié)果
6.2　乘冪法與反乘冪法
6.3　約化矩陣的Householder方法
6.4　0R方法
6.5 實(shí)對(duì)稱矩陣特征值問(wèn)題的解法
習(xí)題6
第7章非線性方程的數(shù)值解法
7.1 二分法
7.2　簡(jiǎn)單迭代法
7.3　Newton類迭代方法
7.4　非線性方程組
習(xí)題7
第8章常微分方程數(shù)值解法
8.1 引論
8.2　Euler方法
8.3　線性多步法
8.4　線性多步法的進(jìn)一步討論
8.5　Runge—Kutta方法
8.6 剛性問(wèn)題簡(jiǎn)介
8.7　邊值問(wèn)題的數(shù)值方法
習(xí)題8
第9章 Monte Carlo方法簡(jiǎn)介
9.1 基本原理
9.2　隨機(jī)數(shù)和隨機(jī)抽樣
9.3　Monte Carlo方法應(yīng)用舉例
第10章最優(yōu)化方法
10.1 線性規(guī)劃問(wèn)題及單純形方法
10.2 無(wú)約束非線性優(yōu)化問(wèn)題及最速下降法
10.3 幾個(gè)線性規(guī)劃問(wèn)題的實(shí)例
習(xí)題10
第11章多層網(wǎng)格法
11.1 兩點(diǎn)邊值問(wèn)題及其有限差分離散
11.2 Richardson迭代法
11.3　兩層網(wǎng)格法
11.4 多層網(wǎng)格法
11.5 完全多層網(wǎng)格法
11.6　程序設(shè)計(jì)與工作量估計(jì)
參考文獻(xiàn)