4 奇异值分解 4.1 奇异值，奇异向量和奇异值分解 4.2 奇异值基本性质 4.3 奇异值更多性质 ∗ 5 线性最小二乘问题的求解方法 5.1 正规方程法 5.2 QR 分解法 5.3 奇异值分解法 6 最小二乘问题的推广及其应用 ∗ 6.1 正则化与加权正则化 6.2 约束最小二乘 6.3 多项式数据拟合 6.4 线性预测 6.5 信号恢复 6.6 SVD：图像压缩 — 截断 SVD 6.7 SVD：图像配准 Rigid Alignment / Shape Registration

问题1：什么是集合、集合论？ 问题2：集合的基本概念有哪些？ 问题3：如何进行集合运算与集合公式证明？

问题1：什么是命题？什么是逻辑？什么是命题逻辑？ 问题2：如何判断命题表达式的真假？ 问题3：如何判定命题可满足？

一、教学目标和教学内容 1．教学目标 通过本章学习，唤起学生对动荷载问题的注意。 让学生知道动荷载问题的两个方面，目前应当掌握在较简单的工程问题中， 动荷载引起杆件的应力、应变和位移的计算。对于材料在动荷载下的力学行为， 以后根据工作的需要再进一步补充学习

3.1运输问题的典例和数学模型 一、典例: 某食品公司经营糖果业务,公司下设三个工厂A1、A2、A3,四个销售门市部B1、B2、B3、B4。已知每天各自的生产量、销售量及调运时的单位运输费用情况。问:如何调运可使总费用最小?

实际中，存在大量的解线性方程组的问题。很多数值方 法到最后也会涉及到线性方程组的求解问题：如样条插值的 M和m关系式，曲线拟合的法方程，方程组的Newton迭代等 问题

§7.1 无约束问题的极值问题 §7.2 约束极值问题的最优性条件

实际中，很多问题的数学模型都是微分方程。我们可以研究它们的一些 性质。但是，只有极少数特殊的方程有解析解。对于绝大部分的微分方程是 没有解析解的。 常微分方程作为微分方程的基本类型之一，在自然界与工程界有很广泛 的应用。很多问题的数学表述都可以归结为常微分方程的定解问题

本书开始介绍线性代数的空间理论，主要包括一般域上的线性空间、线性变换和内积理论，空间的维数不作限制．线性空间理论是对向量和矩阵知识的抽象和扩充．有限维线性空间上的线性代数问题，可以转化为矩阵问题加以研究．面对无限维线性空间上的线性代数问题时，有限维线性空间中成立的结论在无限维线性空间中有可能不成立，矩阵方法无法替代空间理论．线性代数的矩阵理论和空间理论是两套不同的数学语言，分别具有代数属性和几何属性，它们是线性代数的一体两面，各有所长．综合掌握这两套数学语言，有利于从多个角度深入思考具体问题

第一章 线性方程组的直接解法 第二章 线性方程组的敏度分析与消去法的舍入误差分析 第三章 最小二乘问题的解法 第四章 线性方程组的古典迭代解法 第五章 共轭梯度法 第六章 非对称特征值问题的计算方法 第七章 对称特征值问题的计算方法