直接法得到的解是理论上准确的,但是我们可以看得出,它们的计算量都是n3 数量级,存储量为nη2量级,这在n比较小的时候还比较合适(n<400),但是对于现 在的很多实际问题,往往要我们求解很大的n的矩阵,而且这些矩阵往往是系数矩阵 就是这些矩阵含有大量的0元素

1.矩阵的初等变换 什么是初等变换? 线性方程组的一般形式

一、基本的三角分解法(Doolittle法) 若n阶方阵A=(a)nxn的顺序主子式

无论是解线性方程组的 Jacobi迭代法和G—S迭代法 还是解非线性方程 Newton系列迭代法 都涉及到收敛速度问题 也涉及到初值的选取问题 如何加快迭代法的速度呢? 如何改善迭代法的适用范围呢?

2.6追赶法(Thomas算法) 对角占优矩阵:

一、对称正定矩阵的三角分解(Cholesky分解) 若n阶矩阵A为对称正定矩阵

2.1直接法与三角形方程组求解 2.2 Gauss消去法 2.3 Gauss列主元消去法 2.4直接三角分解法 2.5平方根法 2.6追赶法(Thomas法)

5.1向量空间的定义和例子 5.2子空间 5.3向量的线性相关 5.4基和维数 5.5坐标 5.6向量空间的同构 5.7矩阵的秩齐次线性方程组的解空间

第一章行列式 第二章矩阵 第三章线性方程组 第四章多项式 第五章线性空间 第六章线性变换 第七章欧氏空间 第八章二次型

7.1线性方程组求解 7.2非线性方程数值求解 7.3常微分方程初值问题的数值解法 7.4函数极值