§1 the introduction of practical problem §3 the triangular decomposition of matrixs §4 the chasing method §5 the norm of matrixs and vectors §6 the conditions and error analyses about system of linear equations §2 the gauss elimination method

Section1 the Introduction of Practical Problem Section3 Newton—Cotes Quadrature Formula Section4 Compound Multiplicative Section2 Mechanical Quadrature Method and Algebraic Precision Section5 Romberg Quadrature Formula Section6 Gaussian Quadrature Formula Section7 Numerical Differentiation

§4 柯西点列和完备度量空间 §5 度量空间的完备化 §6 压缩映照原理及其应用(1) §6 压缩映照原理及其应用(2)

教学目的： 掌握弱收敛与弱 * 收敛的概念和基本性质。 授课要点： 1 序列弱收敛的定义和基本性质。 2 序列弱 * 收敛的定义和基本性质。 3 强弱序列有界性，闭性，完备性，紧性的比较

幂法 Power Method 计算矩阵的主特征根及对应的特征向量 原始幂法/ the original method 条件:A有特征根>+22…=0,对应n个线性无

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一、正交多项式与最小二乘拟合Orthogonal Polynomials Least-Squares Approximation 已知x1…,xm;y…ym求一个简单易算的近

以图像来说明建立空间特征基和小波变换的关系 设有一幅图像,从不同分辨率考察。 若我们离很远来看,可能会把每64个点看作一个点,若记此时构成的描述空间为V 若走进一些,把16个点看作一个点,记此时构成的描述空间为V1 若再走进一些,把4个点看作一个点,记此时构成的描述空间为V2 若再走进一些,把1个点看作一个点,记此时构成的描述空间为V3 则可知凡是Vi空间内可以描述的图像

基于提升方法(lifting scheme)的小波变换 提升法被称为第二代小波,可见其重要性。 下面先举一个arr小波的例子。 在一序列中有相邻数据a,b我们计算出其低频1=(a+b)/2高频h=b-a 如果不引入新数据,仅对a,b更新,可写作b-=a,a+=b/2 这样我们发现其可在自身位置上完成小波变换,而且还大大简化了计算过程(在复杂的变换中更明显)

Example 1. 1. The iterative rule po 1 and pk+1= 1.001pk for k=0, 1,..pro- duces a divergent sequence. The first 100 terms look as follows: P1=1.0170=(1.001010001.00100 p2=1011=(1001)(1.0000001 3=1012=(1001)(1.002011.00300 p100=1.0019(1.001)(1.104012)=1.105116