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第二章方程(组)的迭代解法 1引言 方程「代数方程:fx)为有理系数多项式。(求代数根历程) f(x)=0超越方程:除代数方程以外的方程,如f(x)是三
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4牛顿法 Newton- Raphson Method 原理:将非线性方程线性化 Taylor展开/ Taylor's expansion取x0≈x,将∫(x)在x做一阶 Taylor展开:师人,在和x之间 将(x*-x0)2看成高阶小量,则有:下m只要∫∈C,每一步迭代都有f'(xk)≠0,而且Iim=测 x就是∫的根
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第八章函数逼近 拟解决的问题: 1.计算复杂的函数值 2.已知有限点集上的函数值,给出在包含该点集的区间上函数的简单表达式 函数逼近—对函数类A中给定的函数f(x),记作f∈A要求在另一类简单的便于计算的函数类B中求函数B使p(x)与f(x)的误差在某种度量意义下最小。 本章只讨论逼近函数为m次的代数多项式pm(x)的情形
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2三角分解法Matrix Factorization*1 高斯消元法的矩阵形式Matrix Form of G..e.*1
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求解A=b时,A和b的误差对解有何影响 设A精确,b有误差。6,得到的解为1x即
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原点平移法/ deflation technique
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《数值分析》课程教学资源(PPT讲稿)第六章 插值 nterpolationη(2/2)
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一、正交多项式与最小二乘拟合Orthogonal Polynomials Least-Squares Approximation 已知x1…,xm;y…ym求一个简单易算的近
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3函数的最佳逼近 Optimal Approximation 一、最佳平方逼近:即连续型Ls逼近,在‖∫,=√f,意义下,使得‖P-y2最小 偏差
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《数值分析》课程教学资源(PPT讲稿)第七章 曲线拟合与函数逼近(1/3)
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