數(shù)值分析與科學(xué)計(jì)算

定　價(jià)：￥59.00

作　者：	（美國(guó)）Jeffery J.Leader 著；張威、劉志軍等譯
出版社：	清華大學(xué)出版社
叢編項(xiàng)：	世界著名計(jì)算機(jī)教材精選
標(biāo)　簽：	計(jì)算數(shù)學(xué)

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ISBN：	9787302169147	出版時(shí)間：	2008-01-01	包裝：	平裝
開本：	16	頁數(shù)：	499	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　數(shù)值分析是培養(yǎng)學(xué)生算法意識(shí)和能力的基本課程，應(yīng)從培養(yǎng)學(xué)生科學(xué)計(jì)算能力出發(fā)，本書采用數(shù)值分析與科學(xué)計(jì)算并重的思想，重點(diǎn)介紹了方法基本思想以及在MATLAB平臺(tái)上的使用，其目的在于通過數(shù)值實(shí)驗(yàn)提高學(xué)生的對(duì)算法的“鑒賞”能力，使學(xué)生熟練使用標(biāo)準(zhǔn)的計(jì)算機(jī)軟件，了解各種算法的優(yōu)缺點(diǎn)，最終能“擁有”這些算法。書中每小節(jié)后面的習(xí)題可以使讀者加深理解本小節(jié)所介紹的基本問題；MATLAB部分介紹了與本小節(jié)內(nèi)容相關(guān)的MATLAB命令以及相應(yīng)的數(shù)值實(shí)驗(yàn)，使讀者通過數(shù)值實(shí)驗(yàn)獲得對(duì)科學(xué)計(jì)算的直觀認(rèn)識(shí)；附加題有一定的難度，讀者可有選擇地完成。本書結(jié)構(gòu)合理，可讀性強(qiáng)，除了可以作為本科高年級(jí)或研究生的“數(shù)值分析”教材，對(duì)以科學(xué)計(jì)算為工具的科技人員也有很好的參考價(jià)值。

作者簡(jiǎn)介

暫缺《數(shù)值分析與科學(xué)計(jì)算》作者簡(jiǎn)介

圖書目錄

第1章非線性方程
1.1　對(duì)分法和反線性插值
1.2　牛頓法
1.3　固定點(diǎn)定理
1.4　牛頓法的二次收斂性
1.5　牛頓法的變形
1.6　布倫特方法
1.7　有限精度運(yùn)算的效果
1.8　方程組的牛頓法
1.9　Broyden方法
第2章線性方程組
2.1　部分主元高斯消去法
2.2　LU分解
2.3　選主元的LU分解
2.4　楚列斯基分解
2.5　條件數(shù)
2.6　QR分解
2.7　豪斯霍爾德三角化和QR分解
2.8　格拉姆一施密特正交化和QR分解
2.9　奇異值分解
第3章迭代法
3.1　雅可比迭代和高斯一塞德爾迭代
3.2　稀疏性
3.3　迭代加工
3.4　預(yù)處理
3.5　克里洛夫空間方法
3.6　數(shù)值特征值問題
第4章多項(xiàng)式插值
4.1　拉格朗日插值多項(xiàng)式
4.2　分段線性插值
4.3　三次樣條
4.4　三次樣條系數(shù)的計(jì)算
第5章數(shù)值積分
5.1　閉牛頓一柯特斯公式
5.2 開牛頓一柯特斯公式和待定系數(shù)法
5.3　高斯求積
5.4　高斯-切比雪夫求積
5.5　Radau和洛巴托求積
5.6 自適應(yīng)性和自動(dòng)求積
5.7　龍貝格積分
第6章微分方程
6.1　數(shù)值微分
6.2　歐拉法
6.3　改進(jìn)歐拉法
6.4　顯式單步法分析
6.5　泰勒和龍格一庫塔方法
6.6　自適應(yīng)性和剛性
6.7　多步法
第7章非線性優(yōu)化
7.1　一維搜索
7.2　最速下降法
7.3　非線性優(yōu)化的牛頓法
7.4　多重隨機(jī)啟動(dòng)方法
7.5　直接搜索法
7.6　Neldel-Mead方法
7.7　共軛方向法
第8章逼近方法
8.1　線性和非線性最小二乘
8.2　最佳逼近問題
8.3　最佳一致逼近
8.4　切比雪夫多項(xiàng)式的應(yīng)用
后記
習(xí)題答案
參考文獻(xiàn)