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3.1 欧拉方法 3.2 改进的欧拉方法 3.3 龙格—库塔方法 3.4 亚当姆斯方法 3.5 收敛性与稳定性 3.6 一阶方程组与高阶方程的求解 3.7 边值问题
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1 Mathematical Preliminaries and Error Analysis 2 Solutions of Equations in One Variable 3 Interpolation and Polynomial Approximation 4 Numerical Differentiation and Integration 5 Initial-Value Problems for Ordinary Differential Equations 6 Direct Methods for Solving Linear Systems 7 IterativeTechniques in Matrix Algebra 8 ApproximationTheory 9 Approximating Eigenvalues 10 Numerical Solutions of Nonlinear Systems of Equations 11 Boundary-Value Problems for Ordinary Differential Equations 12 Numerical Solutions to Partial Differential Equations
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Lagrange插值虽然易算,但若要增加一个节点时,全部基函数l(x)都需重新算过
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确定多项式P(x)=an+a1x++anxn,对于一组数 m 据(x,y(i1,m使得=P(x)-y2达到极小, i=1 这里n<
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利用 法则求解时存在的困难是:当方程 组的阶数 很大时,计算量为 Cramer n 常用计算方法: 直接解法:它是一类精确方法,即若不考虑 计算过程中的舍入误差,那么通过有限步运 算可以获得方程解的精确结果
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最佳平方逼近:即连续型L-S逼近,在fl=√(f,f)意义 下,使得P-yl最小
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已知x1…xm;y 求一个简单易算的近 似函数P(x)≈fx)使得∑Px)-P最小 已知{a,b上定义的fx),求一个简单易算的 近似函数P(x)使得』P(x)-f(x)最小 定义线性无关 linearly independent函数族{a(x)
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3.5.1 正规方程 3.5.2 Cholesky 分解法 3.5.3 QR 分解法 3.5.4 SVD 分解法
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1、设f(x)=,在[-1,1上求f(x)的一次最佳一致逼近多项式。 2、设f(x)∈Ca,b]试证明:f(x)的零次最佳一致逼近多项式p(x)=(M+m),其中M,m分别为f(x)在[a,b]上的最大值和最小值
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3.3.1 QR 分解的存在性与唯一性 3.3.2 基于 MGS 的 QR 分解 3.3.3 基于 Householder 分解的 QR 分解 3.3.4 基于 Givens 变换的 QR 分解 3.3.5 QR 分解的稳定性
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