研究生係列教材：數值分析 下載 mobi epub pdf 電子書 2024

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內容簡介

　　《研究生係列教材：數值分析》係統地介紹瞭數值分析的理論和算法。全書共7章，內容包括三部分：第一部分是泛函分析基礎，主要介紹距離空間、Banach空間、Hilbert空間的基本概念和理論；第二部分是數值逼近，包括函數的插值、逼近問題，數據處理問題，數值積分和數值微分；第三部分是數值代數，包括綫性方程組、非綫性方程（組）的數值解法，矩陣的特徵問題。
　　《研究生係列教材：數值分析》內容豐富，論述翔實嚴謹，可作為數學係高年級本科生及電子、通信、計算機等理、工科專業研究生的教材，也可供從事科學和工程計算的科技工作者參考。

目錄

第0章 引言
0.1 緒論
0.1.1 數值分析
0.1.2 泛函分析
0.1.3 本課程的內容及要求
0.1.4 算法的實現
0.2 誤差的來源、基本概念及分析方法與原則
0.2.1 誤差的來源
0.2.2 誤差的基本概念
0.2.3 減少誤差的若乾原則
0.3 距離空間
0.3.1 距離和距離空間
0.3.2 內點、開集與閉集
0.3.3 點列的收斂性
0.4 賦範綫性空間
0.4.1 綫性空間
0.4.2 賦範綫性空間
0.4.3 賦範綫性空間中的收斂
0.4.4 嚮量和矩陣的範數
0.4.5 不動點定理
0.5 內積空間
0.5.1 內積空間
0.5.2 正交分解
0.5.3 Hilbert空間中的Fourier分析
習題

第1章 插值法
1.1 引言
1.2 拉格朗日插值法
1.2.1 綫性插值
1.2.2 二次插值
1.2.3 n次插值
1.2.4 誤差分析
1.3 牛頓插值法
1.3.1 差商及其性質
1.3.2 牛頓插值公式
1.3.3 插值餘項
1.4 埃爾米特插值法
1.4.1 埃爾米特插值
1.4.2 埃爾米特插值的唯一性及餘項
1.5 分段低次插值法與樣條插值法
1.5.1 分段綫性插值
1.5.2 分段三次埃爾米特插值
1.5.3 樣條插值
1.6 二元函數插值方法
1.6.1 雙綫性插值
1.6.2 雙二次插值
1.6.3 雙三次插值
1.6.4 雙三次埃爾米特插值
習題

第2章 最佳逼近和最小二乘法
2.1 內積空間中的最佳逼近
2.2 L2［a, b］中的最佳平方逼近
2.3 勒讓德多項式和切比雪夫多項式
2.3.1 勒讓德多項式
2.3.2 切比雪夫多項式
2.4 麯綫擬閤的最小二乘法
2.5 C［a, b］中最佳一緻逼近多項式
2.5.1 最佳一緻逼近多項式
2.5.2 最佳一次逼近多項式
2.5.3 多項式的最佳低次逼近
2.6 麯麵逼近
2.6.1 局部三次麯麵逼近
2.6.2 樣條麯麵逼近
習題

第3章 數值積分與數值微分
3.1 引言
3.1.1 數值求積的基本思想
3.1.2 代數精度的概念
3.1.3 插值型求積公式
3.1.4 求積公式的收斂性與穩定性
3.2 牛頓-柯特斯公式及餘項估計
3.2.1 柯特斯係數
3.2.2 偶數階求積公式的代數精度
3.2.3 幾種低階求積公式的餘項
3.3 復化求積法
3.3.1 復化梯形公式
3.3.2 復化辛普森公式
3.4 龍貝格求積公式
3.4.1 梯形法的遞推化
3.4.2 龍貝格算法
3.5 高斯求積公式
3.6 數值微分
3.7 數字圖像的導數與梯度
3.7.1 二維數據的一階導數
3.7.2 二維數據的二階導數
習題

第4章 解綫性方程組的方法
4.1 方程組的性態及條件數
4.2 高斯消去法和列主元消去法
4.2.1 高斯消去法
4.2.2 列主元消去法
4.2.3 高斯-若當消去法
4.3 矩陣三角分解法
4.3.1 矩陣的三角分解
4.3.2 平方根法
4.3.3 追趕法
4.4 雅可比方法和高斯-賽德爾方法
4.4.1 雅可比迭代法
4.4.2 高斯-賽德爾迭代法
4.4.3 收斂性
4.5 超鬆弛迭代法
4.6 廣義逆
習題

第5章 非綫性方程（組）求根
5.1 根的搜索
5.2 迭代法
5.2.1 迭代過程的收斂性
5.2.2 迭代公式的加速
5.3 方程求根的牛頓法
5.3.1 牛頓迭代公式及其收斂性
5.3.2 牛頓下山法
5.3.3 簡化牛頓法、弦截法與拋物綫法
5.4 代數方程求根
5.4.1 多項式求值的秦九韶算法
5.4.2 代數方程的牛頓法
5.4.3 代數方程的劈因子法
5.5 非綫性方程組的迭代法
5.5.1 一般迭代法及其收斂條件
5.5.2 牛頓迭代法
習題

第6章 矩陣的特徵值與特徵嚮量的計算
6.1 引 言
6.2 冪法及反冪法
6.2.1 冪法
6.2.2 加速方法
6.2.3 反冪法
6.3 雅可比方法
6.3.1 引言
6.3.2 雅可比方法
6.3.3 雅可比過關法
6.4 豪斯荷爾德變換
6.4.1 引言
6.4.2 用正交相似變換約化矩陣
6.5 QR算法
6.5.1 引言
6.5.2 矩陣的QR分解
6.5.3 QR算法
6.5.4 帶原點位移的QR方法
6.5.5 上Hessenberg矩陣的特徵值計算
6.6 計算實對稱矩陣部分特徵值的二分法
6.7 奇異值分解
習題
參考文獻

前言/序言

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還可以吧，數值分析中比較經典的

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好

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書是好書，可能有點舊，不過無妨，不好學。

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沒什麼可評價的，學校規定要用的書。送貨比較慢。

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還可以吧，數值分析中比較經典的

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還可以吧，數值分析中比較經典的

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學習的課本

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好

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新書很好沒問題

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