在数学分析中,我们学习过微积分基 本定理 Newton-Leibniz-公式: f(x)dx=fx)=fb)-f(a)5.0.1) 其中,F(x)是被积函数f(x)的原函数。 随着学习的不断深化,发现Newton- Leibniz公式有很大的局限性

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南京大学计算机科学与技术系：《数值计算方法》课程教学资源（PPT课件）第3章 解线性方程组的数值解法 3.1 高斯消元法

我们知道对矩阵进行一次初等变换,就相 当于用相应的初等矩阵去左乘原来的矩阵。 因此我们这个观点来考察Gaus消元法用 矩阵乘法来表示,即可得到求解线性方程 组的另一种直接法:矩阵的三角分解

1. 简介 2. IEEE 算法 3. 数学库 4. 异常和异常处理 A. 示例 IEEE 算法 数学库 随机数生成器 IEEE 建议的函数 IEEE 特殊值 ieee_flags －舍入方向 C99 浮点环境函数 异常和异常处理 ieee_flags － 产生的异常 ieee_handler －捕获异常 ieee_handler －出现异常时终止 libm 异常处理功能 在 Fortran 程序中使用 libm 异常处理 杂项 sigfpe －捕获整数异常 从 C 中调用 Fortran 有用的调试命令 B. SPARC 行为和实现 浮点硬件 浮点状态寄存器和队列 需要软件支持的特殊类 fpversion(1) 函数 － 查找有关 FPU 的信息 C. x86 行为和实现 D. What Every Computer Scientist Should Know About Floating-Point Arithmetic 摘要 简介 舍入误差 浮点格式 相对误差和 Ulp 保护数位 抵消 精确舍入的运算 IEEE 标准 格式与运算 特殊数量 NaN 异常、标志和陷阱处理程序 系统方面 指令集 语言和编译器 异常处理 详细资料 二进制到十进制的转换 求和中的误差 参考书目 定理 14 和定理 8 定理 14 证明 各种 IEEE 754 实现的差别 当前的 IEEE 754 实现 在基于扩展的系统上计算的缺陷 扩展精度的程序设计语言支持

1.1数学问题的数值解法例示 1.2误差概念和有效数 1.3算法的优化

1.3.1 绝对误差和绝对误差限 1.3.2 相对误差和相对误差限 1.3.3 有效数字 1.3.4 误差估计的基本方法 1.3.5 问题的适定性和算法的稳定性 1.3.6 减小误差危害

《数值分析》课程教学资源（课件讲义）第一讲 引论与预备知识——数值分析引论 Numerical Analysis（主讲：潘建瑜）

《现代数值分析》课程参考资料（数值线性代数）Predictions for scientific computing 50 years from now,L.N. Trefethen, Mathematics Today, 2000