§1 引言 §2 欧拉方法 §3 龙格库塔法 §4 一阶方程组与高阶方程初值问题 §5 收敛性与稳定性

解析方法和数值方法 求方程 f x( ) = 0 的解（或根），就是要寻找一个数 x*，使得满足 0)( * xf = 。 求方程的解主要方法有两种：解析方法和数值方法

§1 计算方法的研究对象和特点 §2 误差及其基本概念 §3 数值计算的原则

§1 幂法与反幂法 §2 对称Jacobi迭代法 §3 QR迭代法

§1 Euler方法 §2 Runge-Kutta法 §3 单步法的绝对稳定性 §4 线性多步法 §5 一阶方程组与高阶方程的初值问题

§1 二分法 §2 不动点迭代法 §3 Newton迭代法 §4 非线性方程组的求解方法

通过本课程的学习，学生初步学会用Matlab软件做数值计算、解优化模型、解图论问题；初步理解并上机操练下列数值计算方法：方程求解、迭代法、微分方程求解、插值法、曲线拟合、回归分析、计算机模拟、线性规划与非线性规划、图论中的最小生成树和最短路径；初步学会用数学建模的方法解决一些实际问题

7.1 绪论 7.2 常微分方程的分类 7.3 标准型的转化 7.4 线性常微分方程组 7.5 非线性常微分方程组 7.6 稳态解及其稳定性分析 7.7 数值稳定性和误差传播 7.8 应用举例

第一节 生物医学工程与数值分析 第二节 创建工程模型 第三节 利用计算机求解生物医学模型的范例 第四节 课程介绍

欧拉方法 – 雷诺时均方程：各种紊流模型 – 大涡模拟（LES） – 直接数值模拟（DNS） 拉格朗日方法 – 连续相 离散涡方法（DVM） – 离散相 颗粒运动方程 界面追踪 – 欧拉型（Capturing） VOF、Levelset – 拉格朗日型（Tracking） Front Tracking