第1章 引论 1
1.1 现代数值分析方法的研究内容 1
1.2 误差基础知识 2
1.2.1 误差来源与分类 2
1.2.2 绝对误差和相对误差 4
1.2.3 有效数字 5
1.2.4 数据误差在运算中的传播 7
1.3 数值计算中应注意的问题 8
1.3.1 算法的数值稳定性 9
1.3.2 避免误差危害的若干原则 10
习题1 13
第2章 线性代数方程组数值方法 14
2.1 向量与矩阵基本知识 14
2.1.1 引言 14
2.1.2 向量和矩阵 15
2.1.3 特殊矩阵 16
2.1.4 向量与矩阵的范数 18
2.2 高斯消去法 22
2.2.1 高斯顺序消去法 23
2.2.2 高斯主元消去法 28
2.3 矩阵的三角分解 30
2.3.1 直接三角分解法 32
2.3.2 平方根法 36
2.3.3 解三对角方程组的追赶法 41
2.4 矩阵的条件数与方程组的性态 43
2.5 解线性代数方程组的迭代法 50
2.6 基本迭代法 52
2.6.1 雅可比迭代法（J-迭代法） 53
2.6.2 高斯-赛德尔迭代法（GS-迭代法） 55
2.6.3 逐次超松弛迭代法（SOR-迭代法） 56
2.7 迭代法的收敛性 58
2.7.1 一般迭代法的基本收敛定理 58
2.7.2 J-迭代法和GS-迭代法收敛判定定理 65
2.7.3 SOR-迭代法收敛性判定定理 66
2.8 最速下降法与共轭梯度法 69
2.8.1 最速下降法 69
2.8.2 共轭梯度法 71
习题2 76
第3章 非线性方程（组）数值方法 80
3.1 二分法 80
3.2 迭代法 82
3.2.1 不动点迭代法 82
3.2.2 不动点迭代的一般理论 84
3.3 加速迭代收敛的方法 88
3.3.1 两个迭代值组合的加速方法 88
3.3.2 三个迭代值组合的加速方法 90
3.4 牛顿迭代法 92
3.4.1 单根情形的牛顿迭代法 92
3.4.2 重根情形的牛顿迭代法 97
3.4.3 牛顿下山法 98
3.5 弦割法与抛物线法 100
3.5.1 弦割法 100
3.5.2 抛物线法 105
3.6 非线性方程组零点的迭代方法 107
3.6.1 实值向量函数的基本概念与性质 107
3.6.2 压缩映射原理与不动点迭代法 111
3.6.3 牛顿迭代法 115
习题3 120
第4章 函数插值 122
4.1 多项式插值问题 122
4.1.1 代数插值问题 122
4.1.2 代数插值多项式的存在性与唯一性 123
4.1.3 误差估计 124
4.2 拉格朗日插值法 125
4.2.1 拉格朗日插值基函数 126
4.2.2 拉格朗日插值多项式 128
4.2.3 拉格朗日插值法截断误差及其实用估计 129
4.2.4 拉格朗日反插值方法 131
4.3 牛顿插值法 133
4.3.1 差商的概念与性质 133
4.3.2 牛顿插值公式 135
4.4 等距节点插值公式 136
4.4.1 差分的定义及运算 137
4.4.2 差分与差商的关系 138
4.4.3 等距节点插值公式 139
4.5 埃尔米特插值公式 141
4.5.1 一般情形的埃尔米特插值问题 141
4.5.2 特殊情况的埃尔米特插值问题 144
4.6 分段低次插值 146
4.7 三次样条插值方法 148
4.7.1 三次样条插值的基本概念 148
4.7.2 三弯矩插值法 150
4.7.3 样条插值函数的误差估计 154
习题4 154
第5章 函数逼近 156
5.1 内积与正交多项式 156
5.1.1 权函数 156
5.1.2 内积定义及性质 157
5.1.3 正交性 157
5.1.4 正交多项式系的性质 159
5.2 常见正交多项式系 161
5.2.1 勒让德多项式系 161
5.2.2 第一类切比雪夫多项式系 163
5.2.3 第二类切比雪夫多项式系 164
5.2.4 拉盖尔多项式系 165
5.2.5 埃尔米特多项式系 166
5.3 最佳一致逼近 167
5.3.1 最佳一致逼近概念 167
5.3.2 最佳逼近多项式的存在性及唯一性 167
5.3.3 最佳逼近多项式的构造 169
5.4 最佳平方逼近 173
5.4.1 最佳平方逼近的概念 173
5.4.2 最佳平方逼近函数的求法 174
5.4.3 正交多项式作基函数的最佳平方逼近 177
5.5 曲线拟合的最小二乘法 179
5.5.1 最小二乘曲线拟合问题的求解及误差分析 180
5.5.2 多项式拟合的求解过程 181
5.5.3 正交函数系的最小二乘曲线拟合 183
5.5.4 用最小二乘法求解超定方程组 185
习题5 188
第6章 矩阵特征值与特征向量的数值算法 189
6.1 预备知识 189
6.2 乘幂法 190
6.2.1 主特征值与主特征向量的计算 190
6.2.2 加速收敛技术 196
6.3 反幂法 198
6.4 雅可比方法 200
6.5 QR方法 207
6.5.1 反射矩阵 208
6.5.2 平面旋转矩阵 211
6.5.3 矩阵的QR分解 214
6.5.4 豪斯霍尔德方法 216
6.5.5 QR方法的收敛性 218
6.6 对称三对角矩阵特征值的计算 218
6.6.1 对称三对角矩阵的特征多项式序列及其性质 218
6.6.2 实对称三对角矩阵特征值的计算 223
习题6 225
第7章 数值积分及数值微分 226
7.1 数值积分的基本概念 226
7.1.1 数值求积的基本思想 226
7.1.2 插值型求积公式 228
7.1.3 代数精度 228
7.2 牛顿-柯特斯求积公式 233
7.2.1 牛顿-柯特斯公式 233
7.2.2 几个低阶求积公式 235
7.3 复化求积方法 237
7.3.1 复化求积公式 237
7.3.2 变步长求积公式 240
7.4 龙贝格求积公式 242
7.4.1 龙贝格求积公式的推导 242
7.4.2 龙贝格求积算法的计算步骤 244
7.5 高斯型求积公式 245
7.5.1 高斯型求积公式的理论 245
7.5.2 几个常用高斯型求积公式 247
7.6 二重积分的求积公式 253
7.7 数值微分 258
7.7.1 插值法 258
7.7.2 泰勒展开法 261
7.7.3 待定系数法 261
习题7 262
第8章 常微分方程的数值解法 263
8.1 引言 263
8.2 欧拉方法及其改进 264
8.2.1 欧拉公式 264
8.2.2 单步法的局部截断误差和阶 266
8.3 龙格-库塔方法 269
8.3.1 龙格-库塔方法的基本思想 270
8.3.2 龙格-库塔方法的推导 270
8.4 线性多步法 275
8.4.1 线性多步法的基本思想 275
8.4.2 线性多步法的构造 277
8.5 算法的稳定性及收敛性 283
8.5.1 算法的稳定性 283
8.5.2 算法的收敛性 286
8.6 一阶常微分方程组与高阶方程 287
8.6.1 一阶常微分方程组 287
8.6.2 高阶微分方程 290
8.7 微分方程求解的波形松弛方法 292
8.7.1 微分方程初值问题的波形松弛方法 293
8.7.2 微分方程初值问题波形松弛方法的收敛问题 297
8.7.3 微分方程边值问题的波形松弛方法 299
8.8 微分方程边值问题的数值方法 303
8.8.1 打靶方法 304
8.8.2 有限差分方法 307
习题8 309
第9章 电路方程的数值方法 311
9.1 电路方程的基本概念和方法 311
9.1.1 基本概念 311
9.1.2 复相位分析 313
9.1.3 刚性微分方程 314
9.2 电路模拟的拉普拉斯变换方法 317
9.2.1 拉普拉斯变换的定义与性质 317
9.2.2 常用函数的拉普拉斯变换 318
9.2.3 拉普拉斯变换在电路方程中的应用 321
9.2.4 拉普拉斯变换的数值特征分解 323
9.3 电路方程数值分析的基本方法 330
9.3.1 数值分析方法——牛顿法 331
9.3.2 雅可比矩阵的计算 339
9.3.3 同伦延拓法 342
9.4 电路方程瞬态分析的基本方法 346
9.4.1 时间域分析 346
9.4.2 初值问题的解法 352
9.4.3 边值问题的解法 363
9.4.4 数值方法的稳定性 367
部分习题参考答案 374
参考文献 382