目录 1
第一章绪论 1
§1.1 数值计算方法的任务与算法的概念 1
§1.2误差知识 2
（一）误差的来源 2
（二）绝对误差·相对误差·有效数字 2
（三）误差的传播 6
（四）选用算法的若干注意之点 7
习题一 10
第二章方程的近似解法 12
§2.1 对分法 14
§2.2迭代法 15
§2.3牛顿法 22
习题二 27
第三章线性代数计算方法 29
§3.1解线性方程组的精确法 29
（一）高斯消去法 29
（二）主元素消去法 33
（三）无回代过程的主元素消去法 38
（四）主元素消去法的应用 39
§3.2矩阵三角分解法 43
（一）直接三角分解法 43
（二）平方根法 46
（一）简单迭代法及其收敛条件 49
§3.3解线性方程组的迭代法 49
（二）赛德尔迭代法及其收敛条件 54
（三）化方程组Ax=f为便于使用迭代法的形式 59
（四）超松弛法 63
§3.4矩阵的特征值与特征向量的计算 65
（一）求绝对值最大的特征值的幂法 65
（二）求解实对称矩阵特征值问题的雅可比方法 70
习题三 81
第四章插值法 86
§4.1线性插值与二次插值 87
（一）均差的概念均差表 91
§4.2均差·均差插值公式 91
（二）均差插值多项式 94
（三）插值多项式的余项 96
§4.3等距结点插值公式·差分 99
（一）差分概念与差分表 99
（二）差分与均差及导数的关系 101
（三）等距结点插值公式 101
§4.4拉格朗日插值多项式 104
§4.5三次样条插值 110
（一）三次样条函数的定义 112
（二）系数用节点处的二阶导数表示的三次样条函数 113
（三）系数用节点处的一阶导数表示的三次样条函数 117
（四）解三对角线方程组的追赶法 119
习题四 121
第五章曲线拟合与最小二乘法 124
§5.1最小二乘法 124
§5.2多项式拟合 127
习题五 133
第六章数值微分与数值积分 135
§6.1数值微分 135
（一）用插值多项式求数值导数 135
（二）用三次样条函数求数值导数 137
§6.2数值积分 137
（一）牛顿－柯特斯公式 139
（二）复化求积公式 141
（三）求积公式的截断误差 144
（四）步长的自动选择 149
（五）线性加速法 龙贝格求积公式 150
（六）高斯求积公式 156
附录 160
习题六 161
第七章常微分方程初值问题的数值解法 164
§7.1 欧拉折线法与改进的欧拉方法 164
（一）欧拉折线法 164
（二）改进的欧拉方法 166
（三）方法的收敛性、误差估计和稳定性 169
§7.2龙格－库塔方法 174
（一）二阶龙格－库塔方法 175
（二）标准四阶龙格－库塔方法 176
（三）变步长的龙格－库塔方法 178
§7.3阿当姆斯方法 179
（一）阿当姆斯内插公式 180
（二）阿当姆斯外插公式 181
（三）计算中估计误差的一种方法 182
（四）求开头三个点的函数值的方法 184
习题七 185
第八章偏微分方程的差分解法 187
§8.1椭圆型方程的差分解法 188
（一）微分方程的差分近似的建立 189
（二）边界条件的转换 192
（三）差分方程解的存在性及解法 194
（四）差分解的收敛性及误差估计 197
§8.2抛物型方程的差分解法 202
（一）古典差分格式 203
（二）差分格式的稳定性 208
§8.3线性双曲型方程的差分解法 212
（一）差分格式的建立 212
（二）差分格式的收敛性 214
（三）差分格式的稳定性 216
习题八 218
习题答案 221