§1 引言 §2 Euler 方法 §3 Runge-Kutta方法 §4 线性多步法

§1 幂法与反幂法 §2 对称Jacobi迭代法 §3 QR迭代法

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、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 掌握函数的概念及表示方法； 2 理解函数的单调性、有界性、奇偶性、周期性等基本性质； 3 理解复合函数、反函数、基本初等函数、初等函数等概念

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、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 投影定理以及投影算子的初步性质。 2 投影算子的特征及其运算。 3 空间的正交分解

1、紧集、相对紧集和完全有界集的定义与序列式刻划。 2、紧集在连续映射下的特性。 3、某些空间中紧子集的特征

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