工程中的計(jì)算方法

1.2圖靈機(jī)與可計(jì)算性

1.3什么是數(shù)值計(jì)算

1.4誤差與浮點(diǎn)數(shù)

1.5數(shù)值穩(wěn)定性

1.6教學(xué)內(nèi)容與要求

練習(xí)題

第2章非線性方程

2.1代數(shù)方程求根

2.2二分法

2.3定點(diǎn)法

2.4牛頓法

2.5牛頓下山法

2.6弦截法

2.7哈雷法

2.8非線性方程組

2.9迭代法的應(yīng)用

2.10總結(jié)

練習(xí)題

第3章線性方程組

3.1高斯消元法

3.2追趕法

3.3初等變換的應(yīng)用

3.4矩陣LU分解

3.5矩陣QR分解

3.6平方根法

3.7向量的范數(shù)

3.8矩陣的范數(shù)

3.9線性方程組的性態(tài)分析

3.10雅可比法

3.11高斯賽得爾法

3.12迭代法的收斂條件

3.13迭代法的誤差估計(jì)

3.14總結(jié)

練習(xí)題

第4章插值

4.1代數(shù)插值

4.2拉格朗日插值

4.3埃爾米特插值多項(xiàng)式

4.4三次樣條

4.5貝塞爾曲線

4.6插值的應(yīng)用

4.7總結(jié)

練習(xí)題

第5章逼近

5.1最小二乘法

5.2函數(shù)內(nèi)積

5.3最佳平方逼近

5.4切比雪夫多項(xiàng)式

5.5總結(jié)

練習(xí)題

第6章數(shù)值積分

6.1插值型求積公式

6.2變步長積分法

6.3求積公式的誤差

6.4收斂加速

6.5高斯型求積公式

6.6蒙特卡羅方法

6.7總結(jié)

練習(xí)題

第7章非線性優(yōu)化

7.1極值必要條件

7.2最速下降法

7.3一維搜索

7.4拉格朗日乘子法

7.5總結(jié)

練習(xí)題

第8章啟發(fā)式算法

8.1啟發(fā)式算法簡介

8.2神經(jīng)元模型

8.3遺傳算法

8.4粒子群算法

8.5模擬退火算法

8.6總結(jié)

練習(xí)題
參考文獻(xiàn)