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1、上海理工大學(xué)考研輔導(dǎo):17600666009(同微信)《計(jì)算方法》考研復(fù)試大綱和參考書目參考教材:《數(shù)值分析》(第四版),李慶揚(yáng),王能超,易大義編,華中科技大學(xué)出版社參考用書:《數(shù)值分析基礎(chǔ)》,同濟(jì)大學(xué)計(jì)算數(shù)學(xué)教研室編,同濟(jì)大學(xué)出版社《數(shù)值分析簡(jiǎn)明教程》(修訂版),王能超編著,華中科技大學(xué)出版社課程的基本內(nèi)容要求1、了解數(shù)值計(jì)算方法的對(duì)象和特點(diǎn),了解誤差的來(lái)源,理解誤差的相關(guān)概念,知道數(shù)值計(jì)算應(yīng)注意的一些問(wèn)題。2、插值與曲線擬合:理解插
2、值的基本概念,掌握拉格朗日(Lagrange)插值法熟練使用拉格朗日插值公式,了解牛頓(Newton)插值法,知道埃爾米特(Hermite)插值法、正交多項(xiàng)式及最佳平方逼近。掌握曲線擬合的最小二乘法。3、數(shù)值積分和數(shù)值微分:了解機(jī)械求積公式的基本思想,掌握牛頓柯特斯公式,熟練掌握梯形公式、辛甫生公式及復(fù)合的梯形公式和變步長(zhǎng)的梯形公式,掌握龍貝格(Romberg)求積算法,了解高斯(Gauss)求積方法理解高斯(Gauss)求積方法的思想
3、,理解數(shù)值微分的基本思想和方法.4、非線性方程的數(shù)值解法:掌握解非線性方程的二分法,理解迭代法的基本思想及方法,了解迭代法的收斂階的概念及加速迭代的方法,掌握牛頓(Newton)切線法,了解弦截法。5、線性代數(shù)方程組的數(shù)值解法:掌握高斯(Gauss)消去法,理解三角分解,了解追趕法,了解向量與矩陣的三種范數(shù)及方程組的性態(tài)與條件數(shù),掌握雅可比(Jacobi)迭代法,高斯──賽德爾(GaussSeidel)迭代法。了解迭代收斂的充要條件,知
4、道超松馳法。6、常微分方程初值問(wèn)題的數(shù)值解法:掌握歐拉(Euler)法及改進(jìn)的歐拉(Euler)方法,掌握龍格──庫(kù)塔(RungeKutta)法,了解截?cái)嗾`差,穩(wěn)定性,收斂性的含義,了解線性多步法的概念,了解一階微分方程組與高階微分方程的數(shù)值解法。上海理工大學(xué)考研輔導(dǎo):17600666009(同微信)《計(jì)算方法》考研復(fù)試大綱和參考書目參考教材:《數(shù)值分析》(第四版),李慶揚(yáng),王能超,易大義編,華中科技大學(xué)出版社參考用書:《數(shù)值分析基礎(chǔ)》
5、,同濟(jì)大學(xué)計(jì)算數(shù)學(xué)教研室編,同濟(jì)大學(xué)出版社《數(shù)值分析簡(jiǎn)明教程》(修訂版),王能超編著,華中科技大學(xué)出版社課程的基本內(nèi)容要求1、了解數(shù)值計(jì)算方法的對(duì)象和特點(diǎn),了解誤差的來(lái)源,理解誤差的相關(guān)概念,知道數(shù)值計(jì)算應(yīng)注意的一些問(wèn)題。2、插值與曲線擬合:理解插值的基本概念,掌握拉格朗日(Lagrange)插值法熟練使用拉格朗日插值公式,了解牛頓(Newton)插值法,知道埃爾米特(Hermite)插值法、正交多項(xiàng)式及最佳平方逼近。掌握曲線擬合的最小
6、二乘法。3、數(shù)值積分和數(shù)值微分:了解機(jī)械求積公式的基本思想,掌握牛頓柯特斯公式,熟練掌握梯形公式、辛甫生公式及復(fù)合的梯形公式和變步長(zhǎng)的梯形公式,掌握龍貝格(Romberg)求積算法,了解高斯(Gauss)求積方法理解高斯(Gauss)求積方法的思想,理解數(shù)值微分的基本思想和方法.4、非線性方程的數(shù)值解法:掌握解非線性方程的二分法,理解迭代法的基本思想及方法,了解迭代法的收斂階的概念及加速迭代的方法,掌握牛頓(Newton)切線法,了解弦
7、截法。5、線性代數(shù)方程組的數(shù)值解法:掌握高斯(Gauss)消去法,理解三角分解,了解追趕法,了解向量與矩陣的三種范數(shù)及方程組的性態(tài)與條件數(shù),掌握雅可比(Jacobi)迭代法,高斯──賽德爾(GaussSeidel)迭代法。了解迭代收斂的充要條件,知道超松馳法。6、常微分方程初值問(wèn)題的數(shù)值解法:掌握歐拉(Euler)法及改進(jìn)的歐拉(Euler)方法,掌握龍格──庫(kù)塔(RungeKutta)法,了解截?cái)嗾`差,穩(wěn)定性,收斂性的含義,了解線性多
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