二乘法 一般的最小二乘逼近(曲线拟合 的最小二乘法)的一般提法是:对 给定的一组数据(x2y)(=0, 要求在函数类0={…,n中找 一个函数y=S(x),使误差平方和 6l2=∑62=∑S(x)-yF=min∑[S(x)-y

5-1多项式插值的问题 前面根据区间[ab上给出 的节点做插值多项式Ln(x) 近似f(x),一般总认为L1(x)的次 数n越高逼近(x)的精度 越好,但实际上并非如此。这是 因为对任意的插值节点 ,当n>0时,L(x)不一定收敛 到∫(x),本世纪初龙格 ( Runge)就给出了一个等距节 点插值多项式Ln(x)不收 敛的f(x)的例子。他给出的函数 为f(x)=1(1+x)

一、判断下列说法是否正确 ，凡对的在括号内打“√”，否则打“×”。 （ 1）现 测得两个 共射放大 电路空载 时的电压 放大倍数 均为－ 100，将 它们连成两级放大电路，其电压放大倍数应为 10000。 ( ) （ 2）阻 容耦合多 级放大电 路各级的 Q 点相互 独 立 ，( )它 只 能 放 大 交流信号。 ( )

插值 问题的提出: 不少实际问题不但要求在节 点上函数值相等,而且 还要求它的导数值也相等(即 要求在节点上具有一阶光 滑度),甚至要求高阶导数也相 等,满足这种要求的插值 多项式就是埃尔米特 ( Hermite)插值多项式。下面只讨 论函数值与导数值个数相等的 情况

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

直接法得到的解是理论上准确的,但是我们可以看得出,它们的计算量都是n3 数量级,存储量为η2量级,这在n比较小的时候还比较合适(n<400),但是对于现 在的很多实际问题,往往要我们求解很大的n的矩阵,而且这些矩阵往往是系数矩阵 就是这些矩阵含有大量的0元素。对于这类的矩阵,在用直接法时就会耗费大量的时 间和存储单元。因此我们有必要引入一类新的方法:迭代法

ON EULER'S CONSTANT -CALCULATING SUMS BY INTEGRALS LI YINGYING Euler's constant is defined as y= lim Dn

随着现代电子计算机技术的发展,计算机的应用领域从最初的简单科学计算逐步发展到 人类活动的各个领域,例如企业管理、工程过程控制、经济系统工程及管理信息系统等。计 算机处理的对象从简单的数值和字符扩大到现在带有不同复杂结构的各种数据,例如图像、 声音及信号等。面对不同的数据处理对象,不同的需求,数据的组织形式、存储及运算必须 有不同的方法,才能进行有效的处理

实际中,存在大量的解线性方程组的问题。很多数值方法到最后也会涉及到线性方程组的求解问题:如样条插值的 M和m关系式,曲线拟合的法方程,方程组的 Newton迭代等问题

一、数组的定义及其基本操作 二、数组的顺序存储结构 三、矩阵的压缩存储 四、广义表的概念 五、广义表的存储结构表示 六、广义表的运算