§1 绪论 §2 数值计算中的误差与算法稳定性 §3 计数与数值 §4 舍入方法与有效数字 §5 算术运算中的误差 §6 算法举例

第一节 常数项级数的概念 一、问题的提出 二、级数的概念 三、基本性质 四、收敛的必要条件 第二节 常数项级数的审敛法 一、正项级数及其审敛法 二、交错级数及其审敛法 三、绝对收敛与条件收敛 第三节 幂级数 一、函数项级数的一般概念 二、幂级数及其收敛性 三、幂级数的运算 第四节 函数展开成幂级数 一、泰勒级数 二、函数展开成幂级数 第五节 函数的幂级数展开式的应用 一、近似计算 二、计算定积分 三、求数项级数的和 四、欧拉公式 第六节 函数项级数的一致收敛性、一致收敛级数的基本性质 第七节 傅里叶级数 一、问题的提出 二、三角级数 三角函数的正交性 三、函数展开成傅里叶级数 第八节 正弦级数与余弦级数 一、奇函数和偶函数的傅里叶级数 二、函数展开成正弦级数或余弦级数 第九节 周期为2L的周期函数傅里叶级数 一、以2L为周期的傅氏级数 二、典型例题 第十节 傅里叶级数的复数形式

在科学实验中，为了得到准确的测量结果，不 仅要准确地测定各种数据，而是还要正确地记录和 计算。分析结果的数值不仅表示试样中被测成分含 量的多少，而且还反映了测定的准确程度。所以， 记录实验数据和计算结果应保留几位数字是一件很 重要的事，不能随便增加或减少位数。例如用重量 法测定硅酸盐中的SiO2时，若称取试样重为0.4538 克，经过一系列处理后 ，灼烧得到SiO2沉淀重 0.1374克，则其百分含量为：

一 Excel 的基本使用方法和技巧. 1 二 随机事件的模拟-模拟掷均匀硬币的随机试验. 2 三 随机模拟计算  的值-蒲丰投针问题. 3 四 综合实践-敏感性问题调查. 4 五 正态分布综合试验. 5 六 产生服从任意分布的随机数. 6 七 产生服从二维正态分布的随机数. 7 八 随机变量综合试验. 8 九 定积分的近似计算. 9 十 参数的点估计. 10 十一 区间估计. 13 十二 非参数假设检验( 2  -检验). 14 十三 方差分析. 15 十四 一元回归分析. 16 十五 多元回归分析. 17 十六 零件参数的设定. 19

第一节 二阶、三阶行列式 一、二阶行列式的引入 二、三阶行列式 三、小节、思考题 第二节 n 阶行列式 一、余子式和代数余子式 二、行列式按行（列）的展开法则 三、小节、思考题 第三节 行列式的性质 一、行列式的性质 二、应用举例 三、小节、思考题 第四节 行列式的计算 一、行列式计算的几种常见方法 二、小节、思考题 第五节 行列式的应用 一、伴随矩阵及逆矩阵公式 二、克拉默法则及其应用 四、小结、思考题 的方程组的重要定理 三、关于未知数个数等于方程个数

许多物理问题可通过不同途径归结为不同形式的数学模型 它们或是表现为偏微分方程的边值问题,或是表现为区域上的变 分问题,或是归结为边界上的积分方程。这些不同的数学形式在 理论上是等价的,但在实践中并不等效,它们分别导致有限差分 法、有限元方法和边界元方法等不同的数值计算方法 边界元方法是在经典的边界积分方程法的基础上吸取了有限 元离散化技术而发展起来的一种偏微分方程的数值解法它把微 分方程的边值问题归化为边界上的积分方程然后利用各种离散化 技术求解

6.1 初值问题的Euler方法 6.2 Runge-Kutta方法 6.3 线形多步法 6.4 一阶常微分方程组数值解法 6.5 常微分方程边值问题的数值解法

数值微分 1.函数f(x)以离散点列给出时,而要求我们给出导数值, 2.函数f(x)过于复杂 这两种情况都要求我们用数值的方法求函数的导数值

7.1 引言 7.3 欧拉法 7.5 单步法的收敛性与稳定性 7.2 离散变量法 7.6 线性多步法 7.4 龙格-库塔法 7.7 方程组与高阶方程初值问题的数值解法 7.8 数值实验

一、主要内容 1．数理统计的基本概念，总体、个体、样本、统计量； 2．样本均值、样本方差和样本矩的计算，经验分布函数； 3．三个重要分布，常用概率分布分位数的概念及分位数表；