| |
|
|
| 前言 绪论 1.数值线性代数的基本问题 2.研究数值方法的必要性 3.矩阵分解是设计算法的主要技巧 4.敏度分析与误差分析 5.算法复杂性与收敛速度 6.算法的软件实现与现行数值线性代数软件包 7.符号说明 第一章 线性方程组的直接解法 1.1 三角形方程组和三角分解 1.2 选主元三角分解 1.3 平方根法 1.4 分块三角分解 习题 上机习题 第二章 线性方程组的敏度分析与消去法的舍人误差分析 2.1 向量范数和矩阵范数 2.2 线性方程组的敏度分析 2.3 基本运算的舍入误差分析 2.4 列主元Gauss消去法的舍入误差分析 2.5 计算解的精度估计和迭代改进 习题 上机习题 第三章 最小二乘问题的解法 3.1 最小二乘问题 3.2 正交变换 3.3 正交化方法 习题 上机习题 第四章 线性方程组的古典迭代解法 4.1 Jaeobi迭代和Gauss-Seidel迭代 4.2 Jaeobi与G-S迭代的收敛性分析 4.3 收敛速度 4.4 超松弛迭代法 习题 上机习题 第五章 共轭梯度法 5.1 最速下降法 5.2 共轭梯度法及其基本性质 5.3 实用共轭梯度法及其收敛性 5.4 预优共轭梯度法 5.5 Krylov子空间法 习题 上机习题 第六章 非对称特征值问题的计算方法 6.1 基本概念与性质 6.2 幂法 6.3 反幂法 6.4 QR方法 习题 上机习题 第七章 对称特征值问题的计算方法 7.1 基本性质 7.2 对称QR方法 7.3 Jaobi方法 7.4 二分法 7.5 分而治之法 习题 上机习题 参考文献 |
内容加载中，请稍后...
商品评论（0条）