• 基本知识 – 可计算理论, 计算资源, 计算复杂性理论, 算法分析 • 复杂性的计量 – 问题规模、复杂性函数、最坏、最好和平均三种情况的时间复杂性 • 复杂性的渐近行为及其阶 – 复杂性的渐近行为、渐近意义下的记号O、记号O的运算规则、复杂性渐近阶分析的重要性 • 算法复杂性渐近阶的分析 – 算法的复杂性渐近阶的分析、语句规则的例举

4.1 基本概念 4.2 基本遗传算法 4.3 遗传算法应用举例 4.4 遗传算法的特点与优势

一、离散化积分方程的求解 二、应用 Krylov子空间法 三、快速矩阵向量积 四、多极点算法 五、多极点表示 六、基本层次 七、算法改善 八、局部展开

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g.1 量子逻辑门 g.2 量子算法

8.1 图论问题 8.2 算法复杂性问题 8.3 计算机智能问题 8.4 并发控制问题

一、简单回顾一维牛顿法 二、收敛性检验 三、多维牛顿法 四、基本算法

• 计算方法 • 科学与工程计算 构造数值算法的基本思想 近似替 代 离散化 递推化