数值分析课程设计

数值分析学习心得:

插值法:拉格朗日插值,埃米特插值

函数逼近:最小二乘法

求积分的算法:牛顿-科斯特公式,龙贝格求积公式,高斯求积公式

求线性方程组的迭代法:jacobi迭代法,高斯-赛德尔迭代法

求非线性方程的算法:牛顿法

求常微分方程初值问题的算法:欧拉法,龙格-库塔法

 

数值分析课程设计  浙江大学 陈越

第1章 数值分析课程实践概要
1.1 课程实践的意义
1.2 实验的基本要求
第2章 MATLAB简介
2.1 MATLAB概述
2.2 常用基本指令
2.3 数值技术
第3章 案例详解1:误差的影响
3.1 基本知识回顾
3.2 设计题目
3.3 设计分析与实现
3.4 MATLAB实验结果
第4章 案例详解2:牛顿(Newton)法求非线性方程的根
4.1 基本知识回顾
4.2 设计题目
4.3 设计分析与实现
4.4 MATLAB实验结果
第5章 案例详解3:求解线性方程组
5.1 基本知识回顾
5.2 设计题目
5.3 设计分析与实现
5.4 MATLAB实验结果
第6章 案例详解4:幂法求矩阵特征值
6.1 基本知识回顾
6.2 设计题目
6.3 设计分析与实现
6.4 MATLAB实验结果
第7章 案例详解5:埃尔米特(Hermite)插值
7.1 基本知识回顾
7.2 设计题目
7.3 设计分析与实现
7.4 MATLAB实验结果
第8章 案例详解6:曲线拟合
8.1 基本知识回顾
8.2 设计题目
8.3 设计分析与实现
8.4 MATLAB实验结果
第9章 案例详解7:数值积分
9.1 基本知识回顾
9.2 设计题目
9.3 设计分析与实现
9.4 MATLAB实验结果
第10章 案例详解8:求常微分方程数值解的欧拉(Euler)法比较
10.1 基本知识回顾
10.2 设计题目
10.3 设计分析与实现
10.4 MATLAB实验结果
第11章 课程设计习题
11.1 哈明(Hamming)级数的近似计算
11.2 求给定代数多项式的根
11.3 求解周期性三对角阵方程组
11.4 雅可比(Jacobi)迭代与高斯一塞德尔(Gauss—Seidel)迭代的比较 
11.5 反幂法求矩阵特征值
11.6 三次样条插值
11.7 正交多项式拟合
11.8 龙贝格(Romberg)算法的应用
11.9 龙格一库塔(Runge—Kutta)法求解常微分方程组
附录
参考文献

posted on 2015-01-05 19:28  Marty at HDU  阅读(1140)  评论(0编辑  收藏  举报

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