§1 函数的最佳逼近 §2 离散数据的最佳逼近 §3 Fourier逼近

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 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 乘幂法 §2 Jacobi方法 §3 QR方法

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 共轭算子的生成以及与原算子的对偶性。 2 紧算子的属性及常见紧算子的例

§3 广义极小残差法 §2 共轭梯度法 §1 基本迭代法

1 具紧支集的光滑函数 2 广义函数 3 缓增分布及 Fourier 变换 Fourier 变换 Schwarz 函数类 缓增分布

§1 误差的背景介绍 /* Introduction */ §2 误差与有效数字 /* Error and Significant Digits */ §3 函数的误差估计 /*Error Estimation for Functions*/ §4 几点注意事项 /* Remarks */

一、三角分解法 Matrix Factorization*1 高斯消元法的矩阵形式 Matrix Form of