重庆大学数学与统计学院：《数值分析 Numerical Analysis》课程教学讲义_16_车速估计模型

常微分方程分为 （1）初值问题（8.1节) （2）边值问题（8.2节)

一、引言 样条函数的物理背景 二、一般 K 次样条 三、3次样条插值 四、高次自然样条与B- 样条基础

§1 引言 §2 Euler 方法 §3 Runge-Kutta方法 §4 线性多步法

§1 Lagrange插值 §2 Newton 插值法 §4 Hermite插值 §6 分段插值 §7 样条插值

§1 二分法 §2 迭代法 §3 常用的迭代方法 §4 非线性方程组的求根

第一节 线性相关 一、直线相关的概念及其统计描述 二、相关系数的假设检验 三、相关系数的适用条件 四、直线相关系数的意义 五、线性相关应用中应注意的问题 第二节 秩相关 一、秩相关的概念及其描述 二、秩相关系数的统计推断 第三节 分类变量的关联性分析 一、交叉分类2＊2表的关联性分析 二、2＊2配对资料的关联性分析 三、R＊C分类资料的关联性

§1 乘幂法 §2 Jacobi方法 §3 QR方法

§1 迭代法的一般形式 §2 几种常用的迭代公式 §3 迭代法的收敛条件

重庆大学数学与统计学院：《数值分析 Numerical Analysis》课程教学讲义_05_ch01 数值计算中的误差