为了研究线性方程组近似解的误差估计 和迭代法的收敛性,我们需要对R(n维 向量空间)中的向量或R∞中矩阵的“大 小”引入一种度量,—一向量和矩阵的范 数

二、题型及方法 1.向量的运算及应用 2.求空间直线方程 3.求平面方程 4.求距离

第一章 引论 第二章 一阶微分方程 第三章 二阶及高阶微分方程 第四章 微分方程组 第五章 非线性微分方程组

一、拟合优度检验 二、方程的显著性检验(F检验) 三、变量的显著性检验（t检验） 四、参数的置信区间

一、 最小二乘法原理 二、 正规方程 三、 精度估计 四、 组合测量的最小二乘法处理

（一）曲面方程 （二）空间曲线方程

第4章线性代数 问题的计算机求解 一、特殊矩阵的输入 二、矩阵基本分析 三、矩阵的基本变换与分解 四、矩阵方程的计算机求解 五、非线性运算与矩阵函数求值

从初值)出发,得到序列)}。 计算精度可控,特别适用于求解系数为大型稀疏 矩阵 sparse matrices*的方程组

1.行列式 回忆中学二元及三元方程组的求解

解方程是代数中一个基本问题,在中学我们学 过一元、二元、三元以至四元一次线性方程组。在 解线性方程组时,我们曾用代入消元法和加减消元 法来解线性方程组