给出一组离散点,确定一个函数逼近原函数,插值是这样的一种手段在实际中,数据不可避免的会有误差,插值函数会将这些误差也包括在内因此,我们需要一种新的逼近原函数的手段: ①不要求过所有的点(可以消除误差影响) ②尽可能表现数据的趋势,靠近这些点

数值微分 1.函数f(x)以离散点列给出时,而要求我们给出导数值, 2.函数f(x)过于复杂 这两种情况都要求我们用数值的方法求函数的导数值

一、概念 实际中,f(x)多样,复杂,通常只能观测到一些离散数据; 或者f(x)过于复杂而难以运算。这时我们要用近似函数g(x)来 逼近f(x) 自然地,希望g(x)通过所有的离散点

一、计算方法的作用 二、计算方法的内容 三、误差 四、一些例子

9.1特征值与特征向量 9.2 Hermite矩阵特征值问题 9.3 Jacobi方法 9.4对分法 9.5乘幂法 9.6反幂法 9.7QR方法

假如试图利用四级 Runge-Kutta方法求解上述初 值问题,要求计算直至得到符合精度要求的稳态 解为止我们讨论计算过程可能遇到的问题 稳定性要求

一阶常微分方程初值问题的一般形式是:

武汉大学：《数值分析》课程教学资源（PPT课件讲稿）第七章 数值积分与数值微分 7.3-7.5 Romberg积分、Gauss求积公式

一、求积公式的代数精度 二、插值型求积公式 三、复化求积法

武汉大学：《数值分析》课程教学资源（PPT课件讲稿）第六章 曲线拟合 6.2-6.3 线性拟合问题、线性最小二乘问题