1 三维图形的基本问题 2 平面几何投影 平行投影 透视投影

4.1 Lagrange插值法 4.2 Newton插值法

一、直线段扫描转换 二、 圆弧扫描转换 三、实区域填充 四、图形反走样

一、四则运算与运算次序 二、Mathematica的内部函数 三、自定义函数 四、Mathematica的特殊函数

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

设矩阵A∈Rn,如果存在数入∈C及非零向量x∈C满足方程 Ax∈x,则称λ为矩阵A的一个特征值,称为矩阵A的相应于特 征值λ的特征向量。为简单起见,下称,x为矩阵A的一特征对。 特征值的计算,直接从特征方程()=det-A)=0出发会遇到很 大困难,当n稍大一些,行列式展开本身就很不容易,随后是高次代数 方程求解。因此,矩阵特征值的求解,主要是数值解法

第一代：手工绘制工程图 第二代：二维计算机绘图 第三代：三维线架系统 第四代：曲面造型 第五代：实体造型

Mathematica是1988年美国Wolfram Resarch 公司开发成功的综合数学软件。 Mathematica最早是用于量子力学研究的，后 来主要用于工程计算领域。它能够处理一些基 本的数学计算，如求极限、微分、积分、解微 分方程等。有如下特点：

本章重点介绍求解非线性方程f(x)=0的几种常见和有 效的数值方法,同时也对非线性方程组 f,(x,x2xn)=0(i=1,2,n 求解,简单介绍一些最基本的解法无论在理论上还是在 实际应用中这些数值解法都是对经典的解析方法的突 破性开拓和补充,许多问题的求解,在解析方法无能为力 时,数值方法则可以借助于计算机出色完成

一、生物信息学的概念 生物信息学(Bioinformatics)是现代生物学、物理学、数学、计算机科学、信息学等学科交叉而形成 的一门新兴学科。生物信息学还有另一个经常被使用 的名字:“计算生物学”(computational biology),此外 “计算分子生物学”(computational molecular biology)和 “生物分子信息学”(biomolecular informatics)等也被使用过