方程是在科学研究中不可缺少的工具 方程求解是科学计算中一个重要的研究对象 几百年前就已经找到但是对于更高次数 了代数方程中二次至的代数方程目前仍 五次方程的求解公式无有效的精确解法 对于无规律的非代数方程的求解也无精确解法 因此研究非线性方程的数值解法成为必然

在用直接法解线性方程组时要对系数矩阵不断变换 如果方程组的阶数很高,则运算量将会很大 并且大量占用计算机资源 因此对线性方程组

二维向量和三维向量都可以度量其大小和长度 高维向量的\长度\能否定义呢? \范数\是对向量和矩阵的一种度量,实际上是二维 和三维向量长度概念的一种推广 数域:数的集合,对加法和乘法封闭 线性空间:可简化为向量的集合对向量的加法和 数量乘法封闭, 也称为向量空间

第一章绪论 （1)有关数值方法的基本概念 （2)误差 （3)有效数字 第二章方程的求解 （1)二分法 （2)迭代法 （3)牛顿法 （4)弦截法

2.6追赶法(Thomas算法) 对角占优矩阵:

一、对称正定矩阵的三角分解(Cholesky分解) 若n阶矩阵A为对称正定矩阵

一、基本的三角分解法(Doolittle法) 若n阶方阵A=(a)nxn的顺序主子式

一、 Gauss列主元消去法的引入 例1.用 Gauss消去法解线性方程组(用3位十进制浮点数计算)

2.1直接法与三角形方程组求解 2.2 Gauss消去法 2.3 Gauss列主元消去法 2.4直接三角分解法 2.5平方根法 2.6追赶法(Thomas法)

4.5数值微分 先看一个实例: 已知20世纪美国人口的统计数据为(单位百万) 年份