在工程和科学计算中,所建立的各 种常微分方程的初值或边值问题,除很 少几类的特殊方程能给出解析解,绝大 多数的方程是很难甚至不可能给出解析 解的,其主要原因在于积分工具的局限 性。因此,人们转向用数值方法去解常 微分方程,并获得相当大的成功,讨论 和研究常微分方程的数值解法是有重要 意义的

略去余式R[f],由定理5.1.2知,它如果是插值型求积公式,则至少有n次代数精度

为了研究线性方程组近似解的误差估计 和迭代法的收敛性,我们需要对R(n维 向量空间)中的向量或R∞中矩阵的“大 小”引入一种度量,—一向量和矩阵的范 数

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在统计推断这个领域,如果观测到组成总体的所 有观测值是不可能或不切实际的,只要关心怎样 得出关于总体的结论。 ·在大多数统计分析应用中,必须依据从总体中抽 取的子集的观测值。称这个子集为数据集,从这 个数据集建立一个总体的统计模型,从而对相同 的总体作推断。 ·问题是它可能导致对总体错误的推断,因此最好 是在独立的、随机观察的情况下选取一个随机的 数据集