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深度學習
數值方法(MATLAB版)(第四版 版權信息
- ISBN：9787121104732
- 條形碼：9787121104732 ; 978-7-121-10473-2
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
數值方法(MATLAB版)(第四版 本書特色
《數值方法(MATLAB版·第4版)》：國外計算機科學教材系列
數值方法(MATLAB版)(第四版 內容簡介
本書介紹了數值方法的理論及實用知識，并講述了如何利用matlab軟件實現各種數值算法，以便為讀者今后的學習打下堅實的數值分析與科學計算基礎。教師可以根據不同的學習對象和學習目的選擇相應章節，形成理論與實踐相結合的學習策略。書中每個概念均以實例說明，同時還包含大量習題，范圍涉及多個不同領域。通過這些實例進一步說明數值方法的實際應用。本書強調利用matlab進行數值方法的程序設計，可提高讀者的實踐能力并加深對數值方法理論的理解。
本書適合作為大專院校計算機、工程和應用專業的教材和參考書。
數值方法(MATLAB版)(第四版 目錄
第1章 預備知識
1.1 微積分回顧
1.1.1 極限和連續性
1.1.2 可微函數
1.1.3 積分
1.1.4 級數
1.1.5 多項式求值
1.1.6 習題
1.2 二進制數
1.2.1 二進制數
1.2.2 序列與級數
1.2.3 二進制分數
1.2.4 二進制移位
1.2.5 科學計數法
1.2.6 機器數
1.2.7 計算機精度
1.2.8 計算機浮點數
1.2.9 習題
1.3 誤差分析
1.3.1 截斷誤差
1.3.2 舍入誤差
1.3.3 舍去和舍入
1.3.4 精度損失
1.3.5 o(hn)階逼近
1.3.6 序列的收斂階
1.3.7 誤差傳播
1.3.8 數據的不確定性
1.3.9 習題
1.3.10 算法與程序
第2章 非線性方程f(x)=0的解法
2.1 求解x=g(x)的迭代法
2.1.1 尋找不動點
2.1.2 不動點迭代的圖形解釋
2.1.3 絕對誤差和相對誤差考慮
2.1.4 習題
2.1.5 算法與程序
2.2 定位一個根的分類方法
2.2.1 波爾查諾二分法
2.2.2 試值法的收斂性
2.2.3 習題
2.2.4 算法與程序
2.3 初始近似值和收斂判定準則
2.3.1 檢測收斂性
2.3.2 有問題的函數
2.3.3 習題
2.3.4 算法與程序
2.4 牛頓-拉夫森法和割線法
2.4.1 求根的斜率法
2.4.2 被零除錯誤
2.4.3 收斂速度
2.4.4 缺陷
2.4.5 割線法
2.4.6 加速收斂
2.4.7 習題
2.4.8 算法與程序
2.5 埃特金過程、斯蒂芬森法和米勒法（選讀）
2.5.1 埃特金過程
2.5.2 米勒法
2.5.3 方法之間的比較
2.5.4 習題
2.5.5 算法與程序
第3章 線性方程組ax=b的數值解法
3.1 向量和矩陣簡介
3.1.1 矩陣和二維數組
3.1.2 習題
3.2 向量和矩陣的性質
3.2.1 矩陣乘
3.2.2 特殊矩陣
3.2.3 非奇異矩陣的逆
3.2.4 行列式
3.2.5 平面旋轉
3.2.6 matlab實現
3.2.7 習題
3.2.8 算法與程序
3.3 上三角線性方程組
3.3.1 習題
3.3.2 算法與程序
3.4 高斯消去法和選主元
3.4.1 選主元以避免a(p)pp=0
3.4.2 選主元以減少誤差
3.4.3 病態情況
3.4.4 matlab實現
3.4.5 習題
3.4.6 算法與程序
3.5 三角分解法
3.5.1 線性方程組的解
3.5.2 三角分解法
3.5.3 計算復雜性
3.5.4 置換矩陣
3.5.5 擴展高斯消去過程
3.5.6 matlab實現
3.5.7 習題
3.5.8 算法與程序
3.6 求解線性方程組的迭代法
3.6.1 雅可比迭代
3.6.2 高斯-賽德爾迭代法
3.6.3 收斂性
3.6.4 習題
3.6.5 算法與程序
3.7 非線性方程組的迭代法:賽德爾法和牛頓法（選讀)
3.7.1 理論
3.7.2 廣義微分
3.7.3 接近不動點處的收斂性
3.7.4 賽德爾迭代
3.7.5 求解非線性方程組的牛頓法
3.7.6 牛頓法概要
3.7.7 matlab實現
3.7.8 習題
3.7.9 算法與程序
第4章 插值與多項式逼近
第5章 曲線擬合
第6章 數值微分
第7章 數值積分
第8章 數值優化
第9章 微分方程求解
第10章 偏微分方程數值解
第11章 特征值與特征向量
附錄a matlab簡介
部分習題答案
中英文術語對照
1.1 微積分回顧
1.1.1 極限和連續性
1.1.2 可微函數
1.1.3 積分
1.1.4 級數
1.1.5 多項式求值
1.1.6 習題
1.2 二進制數
1.2.1 二進制數
1.2.2 序列與級數
1.2.3 二進制分數
1.2.4 二進制移位
1.2.5 科學計數法
1.2.6 機器數
1.2.7 計算機精度
1.2.8 計算機浮點數
1.2.9 習題
1.3 誤差分析
1.3.1 截斷誤差
1.3.2 舍入誤差
1.3.3 舍去和舍入
1.3.4 精度損失
1.3.5 o(hn)階逼近
1.3.6 序列的收斂階
1.3.7 誤差傳播
1.3.8 數據的不確定性
1.3.9 習題
1.3.10 算法與程序
第2章 非線性方程f(x)=0的解法
2.1 求解x=g(x)的迭代法
2.1.1 尋找不動點
2.1.2 不動點迭代的圖形解釋
2.1.3 絕對誤差和相對誤差考慮
2.1.4 習題
2.1.5 算法與程序
2.2 定位一個根的分類方法
2.2.1 波爾查諾二分法
2.2.2 試值法的收斂性
2.2.3 習題
2.2.4 算法與程序
2.3 初始近似值和收斂判定準則
2.3.1 檢測收斂性
2.3.2 有問題的函數
2.3.3 習題
2.3.4 算法與程序
2.4 牛頓-拉夫森法和割線法
2.4.1 求根的斜率法
2.4.2 被零除錯誤
2.4.3 收斂速度
2.4.4 缺陷
2.4.5 割線法
2.4.6 加速收斂
2.4.7 習題
2.4.8 算法與程序
2.5 埃特金過程、斯蒂芬森法和米勒法（選讀）
2.5.1 埃特金過程
2.5.2 米勒法
2.5.3 方法之間的比較
2.5.4 習題
2.5.5 算法與程序
第3章 線性方程組ax=b的數值解法
3.1 向量和矩陣簡介
3.1.1 矩陣和二維數組
3.1.2 習題
3.2 向量和矩陣的性質
3.2.1 矩陣乘
3.2.2 特殊矩陣
3.2.3 非奇異矩陣的逆
3.2.4 行列式
3.2.5 平面旋轉
3.2.6 matlab實現
3.2.7 習題
3.2.8 算法與程序
3.3 上三角線性方程組
3.3.1 習題
3.3.2 算法與程序
3.4 高斯消去法和選主元
3.4.1 選主元以避免a(p)pp=0
3.4.2 選主元以減少誤差
3.4.3 病態情況
3.4.4 matlab實現
3.4.5 習題
3.4.6 算法與程序
3.5 三角分解法
3.5.1 線性方程組的解
3.5.2 三角分解法
3.5.3 計算復雜性
3.5.4 置換矩陣
3.5.5 擴展高斯消去過程
3.5.6 matlab實現
3.5.7 習題
3.5.8 算法與程序
3.6 求解線性方程組的迭代法
3.6.1 雅可比迭代
3.6.2 高斯-賽德爾迭代法
3.6.3 收斂性
3.6.4 習題
3.6.5 算法與程序
3.7 非線性方程組的迭代法:賽德爾法和牛頓法（選讀)
3.7.1 理論
3.7.2 廣義微分
3.7.3 接近不動點處的收斂性
3.7.4 賽德爾迭代
3.7.5 求解非線性方程組的牛頓法
3.7.6 牛頓法概要
3.7.7 matlab實現
3.7.8 習題
3.7.9 算法與程序
第4章 插值與多項式逼近
第5章 曲線擬合
第6章 數值微分
第7章 數值積分
第8章 數值優化
第9章 微分方程求解
第10章 偏微分方程數值解
第11章 特征值與特征向量
附錄a matlab簡介
部分習題答案
中英文術語對照
展開全部
數值方法(MATLAB版)(第四版 節選
《數值方法(MATLAB版·第4版)》介紹了數值方法的理論及實用知識，并講述了如何利用MATLAB軟件實現各種數值算法，以便為讀者今后的學習打下堅實的數值分析與科學計算基礎。教師可以根據不同的學習對象和學習目的選擇相應章節，形成理論與實踐相結合的學習策略。書中每個概念均以實例說明，同時還包含大量習題，范圍涉及多個不同領域。通過這些實例進一步說明數值方法的實際應用。《數值方法(MATLAB版·第4版)》強調利用MATLAB進行數值方法的程序設計，可提高讀者的實踐能力并加深對數值方法理論的理解。《數值方法(MATLAB版·第4版)》適合作為大專院校計算機、工程和應用專業的教材和參考書。
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