一、牛顿法及其几何意义 二、 收敛性及其收敛速度 三、 计算实例及其程序演示

1.设A∈R且有线性初等因子,其特征值为2n证明:存在A的左特征向量yy2y和右特征向量xx2xn,满足A=xy

原理：若 f(x) C[a, b]，且 f (a) · f (b) <0，则f(x) 在 (a, b) 上必有一根

9.1 特征值与特征向量 9.2 Hermite矩阵特征值问题 9.3 Jacobi方法 9.4 对分法 9.5 乘幂法 9.6 反幂法 9.7 QR方法

一、高斯消去法 首先将方程组Ax=b 化为上三角方程组， 此过程称为消去过程，再求解上三角方程 组，此过程称为回代过程

《硅微机械传感器》 《科研方法论》 《嵌入式系统设计》 《有限元方法及应用》 《专业英语》 《FPGA 设计及应用》 《半导体器件物理》 《电子技术基础及应用》 《固体物理学》 《集成电路 EDA》 《集成电路设计及应用》 《检测技术与系统设计》 《纳米材料与器件》 《声学基础》 《微电子工艺原理与仿真》 《文献阅读与学术写作》 《现代数字信号处理》 《移动互联网应用及开发》 《薄膜材料及技术》 《VLSI 数字集成电路基础》 《半导体光电子学》 《材料表征与检测》 《电子功能材料与元器件》 《集成电路版图设计》 《拉曼光谱学》 《微波器件与电路》 《半导体器件建模与仿真实训》 《传感器设计实训》 《高等模拟集成电路分析与设计》 《工程项目及创新实践》 《集成电路工程设计实训》 《数模混合信号集成电路设计实训》 《微电子器件》 《压电学》 《智能传感器系统设计》 《MEMS 传感器》 《传感器技术及应用》 《水声换能器及阵列技术》 《代数学》 《多元统计分析》 《泛函分析》 《非参数统计》 《高等概率论》 《高等数理统计学》 《孤子与可积系统》 《矩阵理论及其应用》 《科学计算》 《偏微分方程》 《人工智能理论》 《数值逼近》 《数值代数》 《算法分析与程序设计》 《微分方程数值解》 《微分几何》 《现代密码学》 《现代统计计算方法》 《最优化理论与方法》 《高等工程数学》

《科技论文写作》 《数学分析》 《高等代数与解析几何》 《概率论及数理统计 A》 《复变函数 A》 《常微分方程》 《大学物理 C》 《物理实验 C》 《C/C++语言程序设计 B》 《C/C++语言程序设计 B》实验 《数据结构与算法》 《数据结构与算法》实验 《数据库原理及其应用》 《数据库原理及其应用》实验 《离散数学》 《数值分析》 《实变函数与泛函分析》 《计算机图形学》 《计算机图形学》实验 《面向对象程序设计（Java）》 《面向对象程序设计（Java）》实验 《软件工程》 《软件系统分析与设计》 《软件系统分析与设计》实验大纲 《微分方程数值解》 《运筹学基础》 《数学物理方程》 《矩阵分析》 《计算机网络》 《计算机网络》实验 《软件质量保证与测试》 《软件质量保证与测试》课程设计 《软件过程改进与管理》 《VB 程序设计》 《VB 程序设计》实验 《计算机组成原理》 《计算机组成原理》实验 《操作系统》 《操作系统》实验 《数学分析专题研究》 《高等代数专题研究》 《拓扑学》 《组合数学》 《应用随机过程》 《软件工程日语》 《数学建模》 《数值计算综合实习》 《计算机课程综合实习》 《认识实习》 《毕业实习》

本书为工科博士生数学学位课教材。其内容主要包括数值泛函、小波理 论及小波理论的应用。全书从数学基础、现代数值分析的共同框架到小波理 论及其应用,构成了小波理论自我学习的完整系统书中精选了国内外有关 参考文献的内容,也反映了本书作者自己的科研成果。 本书的讲述由浅入深,通俗易懂,既重视必要的理论基础知识,也给出 了相应的实践和应用。 本书可作为高等学校的硕、博士研究生教材,也可作为工程技术人员和 科研人员的参考书

《高等数学 1,2》 《经济数学 1，2，3》 《文科数学 1，2》 《线性代数》 《概率论与数理统计 I》 《概率论与数理统计 II》 《数值分析Ⅰ》 《数值分析Ⅱ》 《数值分析Ⅲ(或计算方法)》 《离散数学 I》 《离散数学 II》 《复变函数与积分变换 I》 《复变函数与积分变换 II》 《运筹学》 《运筹学（公选）》 《数学模型》 《数学建模（公选）》 《矢量分析与场论》 《大学物理 I1 ，I2》 《大学物理 II1 ，II2》 《大学物理Ⅲ》 《医学物理学》 《文科物理》 《近代物理（公选）》 《现代工程技术中的物理基础（公选）》 《科学研究方法论（公选）》 《科学技术概论（公选）》 《PASCO 物理探索（公选）》 《数学分析 1，2，3》 《高等代数 1，2》 《空间解析几何》 《常微分方程》 《信息论概论》 《信号与系统 I》 《信号与系统 II》 《数据分析与应用软件》 《信息论与编码理论 I》 《信息论与编码理论 II》 《最优化方法》 《数字信号处理》 《数字图像处理》 《数学专业英语》 《算法分析》 《信息科学导论》 《电路分析》 《数学物理方法》 《电磁场与电磁波》 《应用光学》 《电子设计自动化》 《光度学与色度学基础》 《数字信号处理及应用》 《激光原理及应用》 《信息光学》 《光电子技术基础》 《光电测量技术》 《微波原理与天线》 《现代通信技术》 《红外物理及应用》 《数字语音处理》 《大学物理实验 I1，I2》 《近代物理实验（公选）》 《近代物理基础与实验》 《电子信息专业综合实验》 《数学实验》 《信号与系统课程设计》 《数字信号处理课程设计》 《信息论与编码理论课程设计》 《数字图象处理课程设计》 《计算机技能培训》 《专业实践与训练》 《毕业实习》

《硅微机械传感器》 《科研方法论》 《嵌入式系统设计》 《有限元方法及应用》 《专业英语》 《FPGA 设计及应用》 《半导体器件物理》 《电子技术基础及应用》 《固体物理学》 《集成电路 EDA》 《集成电路设计及应用》 《检测技术与系统设计》 《纳米材料与器件》 《声学基础》 《微电子工艺原理与仿真》 《文献阅读与学术写作》 《现代数字信号处理》 《移动互联网应用及开发》 《薄膜材料及技术》 《VLSI 数字集成电路基础》 《半导体光电子学》 《材料表征与检测》 《电子功能材料与元器件》 《集成电路版图设计》 《拉曼光谱学》 《微波器件与电路》 《半导体器件建模与仿真实训》 《传感器设计实训》 《高等模拟集成电路分析与设计》 《工程项目及创新实践》 《集成电路工程设计实训》 《数模混合信号集成电路设计实训》 《微电子器件》 《压电学》 《智能传感器系统设计》 《MEMS 传感器》 《传感器技术及应用》 《水声换能器及阵列技术》 《代数学》 《多元统计分析》 《泛函分析》 《非参数统计》 《高等概率论》 《高等数理统计学》 《孤子与可积系统》 《矩阵理论及其应用》 《科学计算》 《偏微分方程》 《人工智能理论》 《数值逼近》 《数值代数》 《算法分析与程序设计》 《微分方程数值解》 《微分几何》 《现代密码学》 《现代统计计算方法》 《最优化理论与方法》 《高等工程数学 A》 《高等工程数学 B》