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只要近似地算出右边的积分Ikfx,y(x)dx,则可通 过yi1=y+k近似(x).而选用不同近似式Ik,可得到不同的计算公式
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高次插值有 Runge现象,故采用分段低次插值→分段低次合成的 Newton- Cotes复合求积公式
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1 线性空间与内积空间 2 向量范数与矩阵范数 3 矩阵特征值 4 矩阵标准型 5 几类特殊矩阵
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利用插值多项式P(x)则积分易算在[a,b]上取a≤x
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1.设A∈R且有线性初等因子,其特征值为2n证明:存在A的左特征向量 yy2y和右特征向量xx2xn,满足A=xy 2.设A∈R且有线性初等因子,其特征值为2,,相应的左特征向量为yy2y ,右特征向量为xx2xn,并有y,x,=0(i≠),y,x,≠0.证明:矩阵
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1 二分法求 f (x) = 0 的根原理:若 f C[a, b],且 f (a) · f (b) < 0,则 f 在 (a, b) 上必有一根
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一切在G上关于y满足Lipschitz条件的连续映射f 所构成的集合记为 , 而相应的初值问题(1.1)构成的问题类记为
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§9.1引言 §9.2 Euler方法 §9.3 Runge-Kutta公式 §9.4单步法的进一步讨论 §9.5线性多步法
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1.3.1 绝对误差和绝对误差限 1.3.2 相对误差和相对误差限 1.3.3 有效数字 1.3.4 误差估计的基本方法 1.3.5 问题的适定性和算法的稳定性 1.3.6 减小误差危害
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1.设A∈R且有线性初等因子,其特征值为2n证明:存在A的左特征向量yy2y和右特征向量xx2xn,满足A=xy
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