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§1 Euler方法 §2 Runge-Kutta法 §3 单步法的绝对稳定性 §4 线性多步法 §5 一阶方程组与高阶方程的初值问题
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4 奇异值分解 4.1 奇异值,奇异向量和奇异值分解 4.2 奇异值基本性质 4.3 奇异值更多性质 ∗ 5 线性最小二乘问题的求解方法 5.1 正规方程法 5.2 QR 分解法 5.3 奇异值分解法 6 最小二乘问题的推广及其应用 ∗ 6.1 正则化与加权正则化 6.2 约束最小二乘 6.3 多项式数据拟合 6.4 线性预测 6.5 信号恢复 6.6 SVD:图像压缩 — 截断 SVD 6.7 SVD:图像配准 Rigid Alignment / Shape Registration
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1 问题介绍 2 初等变换矩阵 3 QR分解 3.1 QR 分解的存在唯一性 3.2 基于 MGS 的 QR 分解 3.3 基于 Householder 变换的 QR 分解 3.4 列主元 QR 分解 3.5 基于 Givens 变换的 QR 分解 3.6 QR 分解的稳定性 ∗
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一、牛顿法及其几何意义 二、 收敛性及其收敛速度 三、 计算实例及其程序演示
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原理:若 f(x) C[a, b],且 f (a) · f (b) <0,则f(x) 在 (a, b) 上必有一根
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1.1 LU 分解 1.2 LU 分解的实现 1.3 IKJ 型 LU 分解 1.4 待定系数法计算 LU 分解 1.5 三角方程求解 1.6 选主元 LU 分解
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一、高斯消去法 首先将方程组Ax=b 化为上三角方程组, 此过程称为消去过程,再求解上三角方程 组,此过程称为回代过程
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发展历史 应用 插值问题的提出 插值问题所需研究的问题 ❖插值多项式的存在唯一性 ❖拉格朗日插值多项式 ❖截断误差 ❖数值实例 ❖拉格朗日插值多项式的优缺点
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只要函数 适当光滑连续,且关于 满足 条件,即存在常数 ,使得 由常微分方程理论知,初值问题的解必存在且 唯一
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• 迭代法概述 • 雅可比(Jacobi)迭代法 • 高斯—塞德尔(Gauss-Seidel)迭代法 • 松弛法 • 迭代法的收敛条件 • 误差估计
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