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內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本書全面系統(tǒng)地介紹了數(shù)值分析的重要算法并簡(jiǎn)單介紹了浮點(diǎn)計(jì)算、舍入誤差分析、范數(shù)、迭代法的收斂性和收斂速度、微分方程數(shù)值解法的基本思想和途徑。這些基本原理在數(shù)值分析中具有重要地位。在介紹算法時(shí)盡量深入淺出，有意忽略復(fù)雜繁瑣的理論證明和推導(dǎo)。介紹的算法主要包括以下六個(gè)方面：函數(shù)方程求解，線性代數(shù)方程組求解的直接法和迭代法，函數(shù)插值、曲線擬合和函數(shù)逼近，數(shù)值積分，常微分方程的數(shù)值解，F(xiàn)FT變換及其在圖像壓縮中的應(yīng)用。最后介紹了并行計(jì)算的基本概念和程序設(shè)計(jì)基礎(chǔ)。本書適合于計(jì)算機(jī)科學(xué)和電子工程等非計(jì)算數(shù)學(xué)專業(yè)的高年級(jí)本科生和低年級(jí)研究生作為教材或自學(xué)參考書。

作者簡(jiǎn)介

暫缺《數(shù)值分析》作者簡(jiǎn)介

圖書目錄

第1章  數(shù)的表示. 浮點(diǎn)算術(shù)和數(shù)值算法的誤差
     1.1  數(shù)的表示和誤差
          1.1.1  整數(shù)的機(jī)內(nèi)表示和范圍
          1.1.2  浮點(diǎn)數(shù)的機(jī)內(nèi)表示和范圍
          1.1.3  相對(duì)誤差. 絕對(duì)誤差和精度
     1.2  浮點(diǎn)算術(shù)
      1.2.1  浮點(diǎn)四則運(yùn)算的舍入誤差分析
      1.2.2  常用浮點(diǎn)運(yùn)算的舍入誤差分析
1.3  算法復(fù)雜性和數(shù)值算法的誤差
      1.3.1  什么是算法
      1.3.2  算法的計(jì)算復(fù)雜性
      1.3.3  向后誤差分析和算法的數(shù)值穩(wěn)定性
          1.3.4  算法的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)
本章小結(jié)
習(xí)題一
第2章  函數(shù)方程求根
2.1  兩分法
2.2  迭代法
      2.2.1  迭代法的基本思想
      2.2.2  迭代過(guò)程的收斂性
      2.2.3  迭代過(guò)程的收斂速度
      2.3  Newton法
      2.4  弦截法
本章小結(jié)
習(xí)題二
第3章  線性代數(shù)方程組求解
3.1  向量和矩陣的范數(shù)以及誤差分析
      3.1.1  向量的范數(shù)
      3.1.2  矩陣的范數(shù)
      3.1.3  矩陣的條件數(shù)和誤差分析
3.2  解線性代數(shù)方程組的直接法
      3.2.1  Jordan消去法
      3.2.2  Gauss消去法
      3.2.3  選主元的Gauss消去法
      3.2.4  對(duì)角元為主元的充分條件
      3.2.5  追趕法
      3.2.6  平方根法
3.3  迭代法
      3.3.1  迭代格式的建立
      3.3.2  迭代過(guò)程的收斂性
      3.3.3  直接法的迭代改善
本章小結(jié)
習(xí)題三
第4章  插值與逼近
4.1  線性插值和拋物插值
4.2  Lagrange插值
4.3  Aitken算法和代數(shù)插值的Runge(龍格)現(xiàn)象
      4.3.1  Aitken逐步線性插值
      4.3.2  高次插值的Runge現(xiàn)象
4.4  樣條插值
4.5  曲線擬合的最小二乘法
      4.5.1  線性擬合
      4.5.2  多項(xiàng)式擬合
      4.5.3  解最小二乘問(wèn)題的正交三角化方法
4.6  函數(shù)逼近
      4.6.1  最佳一致逼近
      4.6.2  最佳平方逼近
本章小結(jié)
習(xí)題四
第5章  數(shù)值積分
5.1  求積公式和它的代數(shù)精度
     5.1.1  基本公式
     5.1.2  復(fù)化公式
     5.1.3  插值型求積公式
5.2  Romberg求積算法
     5.2.1  變步長(zhǎng)梯形求積法
     5.2.2  Romberg公式
5.3  利用樣條插值的求積公式
本章小結(jié)
習(xí)題五
第6章  常微分方程的數(shù)值解法
6.1  數(shù)值解法的基本思想與途徑
     6.1.1  數(shù)值解法的必要性
     6.1.2  數(shù)值方法的基本思想
     6.1.3數(shù)值解法的基本途徑
6.2  Euler(歐拉)方法
     6.2.1  三個(gè)基本公式
     6.2.2  基本公式的誤差分析
     6.2.3  預(yù)估(預(yù)測(cè))校正公式(改進(jìn)的Euler公式)
6.3  RungeKutta法
     6.3.1  RungeKutta法的基本思想
     6.3.2  三階RungeKutta法
     6.3.3  四階RungeKutta法
     6.3.4  變步長(zhǎng)的RungeKutta法
6.4 線性多步法
     6.4.1 Adams(阿達(dá)姆斯)方法
     6.4.2 Adams預(yù)估校正公式
6.5 收斂性和穩(wěn)定性
     6.5.1 收斂性
     6.5.2 穩(wěn)定性
6.6 方程組和高階方程的情形
     6.6.1 一階方程組
     6.6.2 化高階方程為一階方程組
6.7 邊值問(wèn)題
本章小結(jié)
習(xí)題六
第7章 FFT及其應(yīng)用
7.1 離散Fourier變換
     7.1.1 一維Fourier變換
     7.1.2 高維變換
7.2 快速Fourier變換及其實(shí)現(xiàn)
     7.2.1 FFT思想
     7.2.2 FFT算法框架
     7.2.3 穩(wěn)定性結(jié)果
7.3 離散余弦變換
     7.3.1 DCT變換的8種形式
     7.3.2 快速DCT變換
     7.3.3 DCT變換在JPEG標(biāo)準(zhǔn)中的應(yīng)用
本章小結(jié)
習(xí)題七
第8章并行計(jì)算初步
8.1 并行基礎(chǔ)
     8.1.1 為什么要并行
     8.1.2 并行計(jì)算系統(tǒng)
     8.1.3 發(fā)展趨勢(shì)
8.2 程序設(shè)計(jì)基礎(chǔ)
     8.2.1 分布式內(nèi)存系統(tǒng)
     8.2.2 共享式內(nèi)存系統(tǒng)
8.3 軟件平臺(tái)
     8.3.1 PVM平臺(tái)
     8.3.2 MPI平臺(tái)
8.4 ScaLAPACK簡(jiǎn)介
     8.4.1 ScaLAPACK的結(jié)構(gòu)
     8.4.2 ScaLAPACK的安裝
     8.4.3 ScaLAPACK的過(guò)程說(shuō)明
     8.4.4 一個(gè)ScaLAPACK例子
本章小結(jié)
習(xí)題八
主要參考文獻(xiàn)