一、代数方程的图解法 二、多项式型方程的准解析解法 三、一般非线性方程数值解

一、矩阵 二、直接解法 三、迭代法 四、符号解法 五、稀疏矩阵技术 六、特征值与特征向量

一、微积分问题的解析解 二、函数的级数展开与级数求和问题求解 三、数值微分 四、数值积分问题 五、曲线积分与曲面积分的计算

用插值的方法对一函数进行近似,要求所得到的 插值多项式经过已知插值节点;在n比较大的情 况下,插值多项式往往是高次多项式这也就容 易出现振荡现象(龙格现象),即虽然在插值 节点上没有误差,但在插值节点之外插值误差变 得很大,从“整体”上看,插值逼近效果将变得“很 差”。 所谓数据拟合是求一个简单的函数,例如是一个 低次多项式,不要求通过已知的这些点而是要 求在整体上“尽量好”的逼近原函数。这时,在每 个已知点上就会有误差,数据拟合就是从整体上 使误差,尽量的小一些

来源于实际、又广泛用于实际。 多项式插值的主要目的是用一个多项式 拟合离散点上的函数值,使得可以用该 多项式估计数据点之间的函数值。 可导出数值积分方法,有限差分近似 关注插值多项式的表达式、精度、选点 效果

1.1数学问题计算机求解概述 一、数学问题求解 1 手工推导(只解决部分问题) 2 借助计算机 用数值分析技术,从底层编写起采用成形的数值分析算法、数值软件包与手工编程相结合的求解方法

一、微分方程的解析解方法 二、微分方程问题的数值解法 1 微分方程问题算法概述 2 四阶定步长 Runge-Kutta-算法及 MATLAB实现

1.有界函数若函数f(x)在定义域D上既有上界又有下界,则称f为D上 的有界函数。这个定义显然等价于,对一切x∈D,恒有|f(x)|M 有界函数的几何意义

一、微元法 b 定积分f(x)dx是和式的极限lim∑f(5)△x,如果所研究的 →0 a i= 问题总可以按“分割、近似求和与取极限”三个步骤能归结为求这 种和式的极限,那么,应用定积分就可以求出问题的结果

学习目标:能够运用定积分解决物理问题 学习要点:引力,变力沿直线所做的功 学习基础:微元法,分部积分法,换元法 定积分在物理中有广泛的应用,本节主要利用上一节所介 绍的“微元法”把物理学上的一些问题转化为计算定积分的问题。 这里介绍几个有代表性的例子