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数值计算方法


作者:
刘春凤 主编
定价:
36.50 元
版面字数:
320千字
开本:
16开
装帧形式:
平装
版次:
1
最新版次
印刷时间:
2026年01月
ISBN:
978-7-04-046129-9
物料号:
46129-00
出版时间:
2016-09-26
读者对象:
高等教育
一级分类:
数学与统计学类
二级分类:
信息与计算科学专业课
三级分类:
数值分析

本书是与“爱课程”网上刘春凤教授主讲的国家级精品资源共享课“数值计算方法”配套使用的教材,基本内容是依据数值计算方法课程教学基本要求确定的,力求满足“重概念、重方法、重应用、重能力”的培养目标。

本书主要介绍的是数值计算方法中基础性和应用较广的方法,包括数值计算的基本问题、函数插值与逼近、数值微分与数值积分、线性代数方程组的直接解法和迭代解法、非线性方程的数值解法、矩阵特征值与特征向量的计算、常微分方程初值问题的数值解法等。每章都绘制了思维导图,配备了章导语和习题,并有机地引入Mathematica的相关内容,配置了适量的应用范例。本书力求内容简明、计算快捷、结果直观,以提高读者科学计算的能力。

本书不仅适用于高等学校理工类各专业本科生,也可供工科研究生及工程技术人员进修、自学和参考。

  • 目录
    • 前辅文
      • 第1章 绪论
        • 1.1 数值计算方法概述
          • 1.2 误差与有效数字
            • 1.3 误差的传播
              • 1.4 误差的改善
                • 1.5 Mathematica应用实例
                  • 习题
                  • 第2章 插值法
                    • 2.1 插值问题与插值多项式
                      • 2.2 Lagrange(拉格朗日)插值
                        • 2.3 Newton(牛顿)插值
                          • 2.4 Hermite(埃尔米特)插值
                            • 2.5 分段低次插值
                              • 2.6 三次样条插值
                                • 2.7 Mathematica应用实例
                                  • 习题
                                  • 第3章 函数逼近与曲线拟合
                                    • 3.1 函数逼近与函数空间
                                      • 3.2 范数与赋范线性空间
                                        • 3.3 内积与内积空间
                                          • 3.4 正交多项式
                                            • 3.5 最佳平方逼近
                                              • 3.6 曲线拟合的最小二乘法
                                                • 3.7 Mathematica应用实例
                                                  • 习题
                                                  • 第4章 数值微分与数值积分
                                                    • 4.1 数值积分的基本概念
                                                      • 4.2 Newton-Cotes求积公式
                                                        • 4.3 复化求积公式
                                                          • 4.4 Romberg求积公式
                                                            • 4.5 Gauss型求积公式
                                                              • 4.6 数值微分
                                                                • 4.7 Mathematica应用实例
                                                                  • 习题
                                                                  • 第5章 解线性方程组的直接方法
                                                                    • 5.1 Gauss消元法
                                                                      • 5.2 主元素法
                                                                        • 5.3 直接三角分解法
                                                                          • 5.4 平方根法与改进的平方根法
                                                                            • 5.5 Mathematica应用实例
                                                                              • 习题
                                                                              • 第6章 解线性方程组的迭代法
                                                                                • 6.1 迭代法原理
                                                                                  • 6.2 Jacobi(雅可比)迭代法
                                                                                    • 6.3 Gauss-Seidel(高斯-赛德尔)迭代法
                                                                                      • 6.4 松弛法
                                                                                        • 6.5 迭代法的收敛条件
                                                                                          • 6.6 Mathematica应用实例
                                                                                            • 习题
                                                                                            • 第7章 非线性方程(组)的数值解法
                                                                                              • 7.1 方程求根与二分法
                                                                                                • 7.2 迭代法及其收敛性
                                                                                                  • 7.3 Newton迭代法及其改进
                                                                                                    • 7.4 解非线性方程组的Newton法
                                                                                                      • 7.5 Mathematica应用实例
                                                                                                        • 习题
                                                                                                        • 第8章 矩阵特征值与特征向量的计算
                                                                                                          • 8.1 幂法和反幂法
                                                                                                            • 8.2 Jacobi方法
                                                                                                              • 8.3 QR方法
                                                                                                                • 8.4 Mathematica应用实例
                                                                                                                  • 习题
                                                                                                                  • 第9章 常微分方程初值问题的数值解法
                                                                                                                    • 9.1 初值问题及数值解法
                                                                                                                      • 9.2 Euler(欧拉)方法
                                                                                                                        • 9.3 改进的Euler方法
                                                                                                                          • 9.4 Runge-Kutta(龙格-库塔)法
                                                                                                                            • 9.5 线性多步法
                                                                                                                              • 9.6 一阶微分方程组与高阶微分方程的数值解法
                                                                                                                                • 9.7 Mathematica应用实例
                                                                                                                                  • 习题
                                                                                                                                课程网址: null

                                                                                                                                相关图书