数值计算方法PDF电子书下载

第1章 数值计算方法概论 1

1.1 数值计算方法的基本内容与特点 1

1.2 误差的基本理论 2

1.2.1 误差来源 3

1.2.2 绝对误差与相对误差 3

1.3 数值算法设计的原则 6

本章小结 10

实验1 算法设计原则与数值稳定性验证 10

习题1 13

第2章 非线性方程的数值解法 15

2.1 对分区间法 15

2.2 简单迭代法 17

2.2.1 简单迭代法 17

2.2.2 简单迭代法的收敛性定理 19

2.2.3 局部收敛性 22

2.2.4 收敛速度与收敛的阶 23

2.3 Aitken-Steffensen加速法 24

2.4 Newton迭代法 26

2.4.1 Newton迭代法 26

2.4.2 Newton下山法 28

2.5 正割法 29

本章小结 31

实验2 非线性方程的迭代解法 31

习题2 31

第3章 解线性方程组的直接法 34

3.1 Gauss列主元消去法 34

3.1.1 Gauss消去法 34

3.1.2 Gauss列主元消去法 38

3.2 LU分解法 40

3.2.1 Doolittle分解法 40

3.2.2 Crout分解法 44

3.2.3 Cholesky分解法 45

3.3 三对角方程组的追赶法 48

本章小结 50

实验3 解线性方程组的直接法 50

习题3 51

第4章 线性方程组的迭代法 53

4.1 向量范数与矩阵范数 53

4.1.1 向量的范数 53

4.1.2 矩阵的范数 54

4.1.3 矩阵谱半径 55

4.2 Jacobi迭代法 55

4.3 Gauss-Seidel迭代法 58

4.4 迭代法的收敛性 60

4.5 逐次超松弛迭代法 63

本章小结 65

实验4 解线性方程组的迭代法 66

习题4 66

第5章 插值法与最小二乘拟合法 69

5.1 代数插值法及其唯一性 69

5.1.1 插值多项式及其唯一性 69

5.1.2 插值余项 70

5.1.3 代数插值的几何意义 70

5.2 Lagrange插值法 70

5.3 Newton插值法 73

5.3.1 差商及其性质 73

5.3.2 Newton插值多项式 74

5.4 Hermite插值法 76

5.4.1 Hermite插值多项式 76

5.4.2 三次Hermite插值 76

5.4.3 Matlab中的插值函数 78

5.5 三次样条插值法 79

5.5.1 背景 79

5.5.2 三次样条插值的概念 80

5.5.3 三弯矩法 80

5.5.4 Matlab中的三次样条函数 82

5.6 最小二乘拟合法 83

5.6.1 基本概念 84

5.6.2 直线拟合的最小二乘法 84

5.6.3 多项式拟合的最小二乘法 85

本章小结 87

实验5 Lagrange插值法与最小二乘拟合法 87

习题5 88

第6章 数值积分与数值微分 90

6.1 插值型求积公式 90

6.1.1 插值型求积公式的构造 90

6.1.2 插值型求积公式的余项 91

6.1.3 求积公式的代数精度 91

6.2 三个常用的求积公式及其误差 92

6.2.1 梯形公式 92

6.2.2 Simpson公式 93

6.2.3 Cotes公式 94

6.3 复化求积公式 95

6.3.1 复化梯形公式 95

6.3.2 复化Simpson公式 96

6.3.3 复化Cotes公式 96

6.3.4 算法实现 97

6.4 Romberg求积公式 98

6.4.1 变步长求积公式 98

6.4.2 Romberg求积公式 100

6.4.3 算法实现 103

6.5 Gauss求积公式 104

6.5.1 Gauss公式的定义 104

6.5.2 Gauss点的性质 104

6.5.3 Gauss公式的构造 105

6.6 数值微分法 106

本章小结 108

实验6 复化求积法与变步长求积法 108

习题6 109

第7章 常微分方程的数值解法 111

7.1 Euler方法 111

7.1.1 Euler方法 111

7.1.2 改进的Euler公式（预测—校正法） 113

7.1.3 局部截断误差与方法的阶 114

7.2 高阶Taylor方法 117

7.3 Runge-Kutta法 119

7.3.1 2阶R-K公式 119

7.3.2 3阶／4阶R-K公式 120

7.3.3 Matlab中用R-K方法解常微分方程的函数 123

本章小结 123

实验7 常微分方程的Euler方法与R-K方法 123

习题7 124

第8章 矩阵的特征值与特征向量的计算 126

8.1 乘幂法与反幂法 126

8.1.1 计算模最大特征值的乘幂法 126

8.1.2 算法实现 128

8.1.3 反幂法 128

8.2 QR方法 129

8.2.1 镜像矩阵 130

8.2.2 矩阵的QR分解 130

8.2.3 QR方法 133

本章小结 135

实验8 求矩阵特征值的乘幂法与反幂法 135

习题8 135

附录A 数值实验报告的基本格式 137

附录B Matlab简介 139

B.1 基本运算 139

B.2 绘图功能 142

B.3 编程入门 145

B.4 数据的输入与输出 148

附录C C/C＋＋的数据输入输出与文件操作 150

C.1 数据的格式化输入与输出 150

C.2 输入与输出流 151

C.3 通过文件指针操作 152

C.4 通过文件流操作 155

参考文献 158