实际中,很多问题的数学模型都是微分方程。我们可以研究它们的一些 性质。但是,只有极少数特殊的方程有解析解。对于绝大部分的微分方程是 没有解析解的。 常微分方程作为微分方程的基本类型之一,在自然界与工程界有很广泛 的应用。很多问题的数学表述都可以归结为常微分方程的定解问题

基本概念 用点估计来估计总体参数,即使是无偏有效 的估计量,也会由于样本的随机性,从一个 样本算得估计量的值不一定恰是所要估计 的参数真值.而且,即使真正相等,由于参数 值本身是未知的,也无从肯定这种相等.到 底二者相差多少呢?这个问题换一种提法就 是,根据估计量的分布,在一定的可靠程度 下,指出被估计的总体参数所在的可能数值 范围.这就是参数的区间估计问题

9.1特征值与特征向量 9.2 Hermite矩阵特征值问题 9.3 Jacobi方法 9.4对分法 9.5乘幂法 9.6反幂法 9.7QR方法

§1.1向量的概念 §1.2向量的加法 §1.3数乘向量 §1.4向量的线性关系与向量的分解 §1.5标架与坐标 §1.6向量在轴上的射影 §1.7两向量的数量积 §1.8两向量的向量积 §1.9 三向量的混合积

MATLAB是 MATrix LABoratory(“矩阵实验室”)的缩写,是由美国 Math Works 公司开发的集数值计算、符号计算和图形可视化三大基本功能于一体的,功能强大 操作简单的语言。是国际公认的优秀数学应用软件之 20世纪80年代初期, Cleve Moler与 John Little等利用C语言开发了新一代的 MATLA B语言,此时的 MATLAB语言已同时具备了数值计算功能和简单的图形处理 功能

假如试图利用四级 Runge-Kutta方法求解上述初 值问题,要求计算直至得到符合精度要求的稳态 解为止我们讨论计算过程可能遇到的问题 稳定性要求