简介（Introduction） 我们知道在实际应用中有许多非线性方程的例子，例如 （1）在光的衍射理论（the theory ofdiffraction of light)中,我们需要求x-tanx=0的根 （2）在行星轨道（planetary orbits）的计算中,对任意的a和b，我们需要求x-asinx=b的根

线性代数( inear algebra)是代数学的一个分支,“代数 这一个词在我国出现较晚,在清代时才传入中国,当时被人们 译成“阿尔热巴拉”,直到1859年,清代著名的数学家、翻 译家李善兰才将它翻译成为“代数学”,一直沿用至今

§1 逼近的概念 §2 最佳平方逼近 §3 正交多项式及性质 §4 数据拟合与最小二乘法 §5 超定线性方程组的最小二乘解

属于一种迭代法，但如果不考虑计算过程的舍入误 差，CG算法只用有限步就收敛于方程组的精确解

将Ax=b改写为等价形式x=Bx+g 建立迭代xBx+8从初值x出发, 得到序列{xk}

2.1.1求解Ax=b的高斯消去法和选主元高斯消去法 高斯消去法(Gaussian Elimination) 思首先将A化为上三角阵( upper-triangular- 路 matrix),此过程称为消去过程,再求解如 下形状的方程组,此过程称为回代求解 ( backward substitution)

§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

第3章微积分问题的计算机求解 一、极限问题的解析解 二、函数导数的解析解 三、积分问题的解析解 四、函数的级数展开与级数求和问题求解 五、曲线积分与曲面积分的计算 六、数值微分问题 七、数值积分问题

1、了解 Bernoulli 概型，熟练掌握二项分布、Poisson 分布； 2、熟练掌握均匀分布、正态分布和指数分布及其性质； 3、熟记二项分布、泊松分布、均匀分布的数学期望和方差；

应注意矩阵与行列式的本质区别.行列式是一 个算式,一个数字行列式经过计算可求得其值 ,而矩阵是一个数表,它的行数和列数也可以 不同.对于n阶方阵,虽然有时也要算它的行列 式,记作A或detA,但是方阵A和方阵A的行列 式是不同的概念