數(shù)值分析基礎(chǔ)

第一章　引論
§1　數(shù)值分析的研究對(duì)象
§2　數(shù)值計(jì)算的誤差
2.1　誤差的來(lái)源與分類(lèi)
2.2　誤差與有效數(shù)字
2.3　求函數(shù)值和算術(shù)運(yùn)算的誤差估計(jì)
2.4　計(jì)算機(jī)的浮點(diǎn)數(shù)表示和舍入誤差
§3　病態(tài)問(wèn)題、數(shù)值穩(wěn)定性與避免誤差危害
3.1　病態(tài)問(wèn)題與條件數(shù)
3.2　數(shù)值方法的穩(wěn)定性
3.3　避免有效數(shù)字的損失
3.4　減少運(yùn)算次數(shù)
§4　矩陣、　向量和連續(xù)函數(shù)的范數(shù)
4.1　范數(shù)的一般概念
4.2　向量的范數(shù)
4.3　矩陣的范數(shù)
評(píng)注
習(xí)題
第二章　插值法
§1　1agrange插值
1.1　1agrange插值多項(xiàng)式
1.2　插值余項(xiàng)及估計(jì)
1.3　線(xiàn)性插值和拋物插值
§2　均差與Newton插值公式
2.1　Newton插值公式
2.2　均差及其性質(zhì)
2.3　均差型余項(xiàng)
§3　插值余項(xiàng)的Peano估計(jì)
3.1　近似公式的誤差
3.2　一般Peano余項(xiàng)公式
3.3　插值余項(xiàng)公式
§4　差分與等距節(jié)點(diǎn)插值公式
4.1　差分及其性質(zhì)
4.2　等距節(jié)點(diǎn)插值公式
§5　Hermite插值
5.1　Hermite插值多項(xiàng)式
5.2　重節(jié)點(diǎn)均差
5.3　Newton形式的Hcrmite插值多項(xiàng)式
5.4　一般密切插值（Hermite插值）
§6　分段低次插值
6.1　插值法的收斂性問(wèn)題
6.2　分段線(xiàn)性插值
6.3　分段三次Heirmitc插值
§7　三次樣條插值的計(jì)算方法
7.1　三次樣條插值函數(shù)
7.2　M關(guān)系式
7.3　m關(guān)系式
7.4　數(shù)值例子
§8　三次樣條插值函數(shù)的性質(zhì)與誤差估計(jì)
8.1　基本性質(zhì)
8.2　誤差估計(jì)
§9　B-樣條函數(shù)
9.1　B-樣條函數(shù)概念
9.2　B-樣條函數(shù)基本性質(zhì)
9.3　低次正規(guī)化B-樣條函數(shù)
9.4　樣條函數(shù)插值
§10二元插值
10．1 Lagrange插值
10．2 分片雙線(xiàn)性插值
10．3 分片雙三次Hermite插值
評(píng)注
習(xí)題
第三章 函數(shù)逼近
§1正交多項(xiàng)式
1．1 正交多項(xiàng)式的概念及性質(zhì)
1．2 Legendre多項(xiàng)式
1．3 Chebyshev多項(xiàng)式
1．4 Laguerre多項(xiàng)式
1．5 Hermite多項(xiàng)式
§2函數(shù)的最佳平方逼近
2．1 最佳平方逼近概念及計(jì)算
2．2 用正交函數(shù)作最佳平方逼近
2．3 用Legendre多項(xiàng)式作最佳平方逼近
§3最小二乘法
3．1 最小二乘法及其計(jì)算
3．2 用正交函數(shù)作最小二乘
§4周期函數(shù)的最佳平方逼近
4．1 周期函數(shù)的最佳平方逼近
4．2 離散情形
4．3 f為周期復(fù)值函數(shù)的情形
§5快速Fourier變換
5．1 快速Fourier變換
5．2 以2為底的FFT
5．3 Sande-Tukey算法
§6函數(shù)的最佳一致逼近
6．1 最佳一致逼近多項(xiàng)式的存在性
6．2 Chebyshev定理
6．3 零偏差最小問(wèn)題
6．4 最佳一致逼近多項(xiàng)式
§7近似最佳一致逼近多項(xiàng)式
7．1 用Chebyshev多項(xiàng)式的展開(kāi)來(lái)逼近函數(shù)
7．2 Chebyshev多項(xiàng)式零點(diǎn)插值
§8Cheloys}lev節(jié)約化
評(píng)注
習(xí)題
第四章 數(shù)值積分和數(shù)值微分
§1Newton-Cotes求積公式
1．1 插值型積分法
1．2 Newton-Cotes求積公式
1．3 Newton-Cotes公式的誤差分析
1．4 計(jì)算穩(wěn)定性問(wèn)題
1．5 開(kāi)型求積公式
§2復(fù)合求積公式
2．1 復(fù)合梯形求積公式
2．2 復(fù)合Simpson求積公式
§3Peano的誤差表示
3．1 梯形公式的誤差
3．2 Simpson公式的誤差
3．3 利用導(dǎo)數(shù)值的求積公式
§4Gauss求積公式
4．1 一般理論
4．2 Gauss求積方法的穩(wěn)定性與收斂性
4．3 Gauss-Legendre求積公式
4．4 Gauss-Chebyshev求積公式
4．5 修改Gauss求積公式
§5Romberg求積公式
5．1 Euler-Maclaur-in求和公式
5．2 Richardson外推
第五章 解線(xiàn)性代數(shù)方程級(jí)的直接方法
第六章 解線(xiàn)性代數(shù)方程組的迭代方法
第七章 非線(xiàn)性方程和方程組的數(shù)值解法
第八章 代數(shù)特征值問(wèn)題計(jì)算方法
第九章 常微分方程初值問(wèn)題的數(shù)值解法
參考書(shū)目