§1 数值积分概述 §2NewtonCotes 公式 §3 Romberg求积法 §4 Gauss型求积公式 §5 数值微分

一、一元数据处理方法 1、插值法 2、数据拟合 2.1 线性最小二乘拟合（多项式拟合）方法 2.2 回归分析方法 二、多元数据处理方法 1、二维插值 2、多元回归分析 3、聚类分析 4、主成分分析 三、如何写好建模竞赛论文

1自伴算子数值值域的特征。 2自伴算子构成的算子方程与共轭算子构成的算子方程解的关系。 3紧自伴算子的投影算子分解

一、基本概念 1、数项级数及其收敛与发散概念给定数列{un},即u1,u2,u3,…n

§1 二分法 §2 迭代法 §3 常用的迭代方法 §4 非线性方程组的求根

1、实空间线性泛函的控制延拓定理。 2、复空间线性泛函的控制延拓定理 3、保范延拓定理。 4、延拓定理的推论及其意义

1 理解函数极限的“ε-δ”，“ε-M”定义及单侧极限概念； 2 掌握函数极限的基本性质及两个重要极限； 3 理解广义极限、无穷大量及无穷小量等概念

1、开映射定理的条件、结论与证明思路。 2、闭图象定理的条件、结论与证明思路。 3、通过例子初步掌握其应用

1算法的概念、可靠性以及优劣评判 2误差的度量以及传播 3算法设计应注意的问题

1 Hilbert空间上线性泛函与线性算子的表现定理, 2自伴算子的基本性质。 3酉算子与正常算子的概念与属性