數(shù)值計(jì)算基礎(chǔ)（第二版）

第一章 引論
1.1 數(shù)值計(jì)算方法的對(duì)象和特點(diǎn)
1.2 誤差
1.3 數(shù)值計(jì)算中應(yīng)注意的一些問(wèn)題
學(xué)習(xí)指導(dǎo)
一、基本要求與重點(diǎn)
二、例題分析與解答
習(xí)題一
第二章 插值與逼近
2.1 插值的基本概念
2.2 拉格朗日（Lagrange）插值
2.3 牛頓（Newton）插值
2.4 埃爾米特（Hermite）插值
2.5 三次樣條插值
2.6 B－樣條函數(shù)
2.7 正交多項(xiàng)式
2.8 最佳平方逼近
2.9 曲線(xiàn)擬合的最小二乘法
學(xué)習(xí)指導(dǎo)
一、基本要求與重點(diǎn)
二、例題分析與解答
習(xí)題二
第三章 數(shù)值積分與數(shù)值微分
3.1 數(shù)值積分概述
3.2 牛頓－柯特斯（Newton－Cotes）求積公式
3.3 自適應(yīng)積分法
3.4 龍貝格（Romberg）求積算法
3.5 高斯（Gauss）求積方法
3.6 數(shù)值微分
學(xué)習(xí)指導(dǎo)
一、基本要求與重點(diǎn)
二、例題分析與解答
習(xí)題三
第四章 非線(xiàn)性方程的數(shù)值解法
4.1 二分法
4.2 迭代法
4.3 迭代法的收斂階和加速收斂方法
4.4 牛頓迭代法
4.5 弦截法
學(xué)習(xí)指導(dǎo)
一、基本要求與重點(diǎn)
二、例題分析與解答
習(xí)題四
第五章 線(xiàn)性代數(shù)方程組的數(shù)值解法
5.1 高斯（Gauss）消去法
5.2 三角分解法
5.3 解帶狀方程組的三角分解法
5.4 范數(shù)與方程組的狀態(tài)
5.5 迭代法
學(xué)習(xí)指導(dǎo)
一、基本要求與重點(diǎn)
二、例題分析與解答
習(xí)題五
第六章常微分方程初值問(wèn)題的數(shù)值解法
6.1歐拉（Euter）方法
6.2龍格-庫(kù)塔（Runge-Kutta）方法
6.3收斂性與穩(wěn)定性
6.4線(xiàn)性多步法簡(jiǎn)介
6.5一階常微分方程組和高階方程
學(xué)習(xí)指導(dǎo)
一、基本要求與重點(diǎn)
二、例題分析與解答
習(xí)題六
附錄I部分?jǐn)?shù)值方法的計(jì)算實(shí)例
附錄Ⅱ數(shù)學(xué)軟件在數(shù)值計(jì)算基礎(chǔ)課程中的應(yīng)用
一、Mathematica使用初步
1.Mathematica簡(jiǎn)介
（1）數(shù)值計(jì)算和符號(hào)運(yùn)算
（2）表達(dá)式運(yùn)算
（3）函數(shù)定義
2.用Mathematica計(jì)算《數(shù)值計(jì)算基礎(chǔ)》的部分習(xí)題解答
（I）習(xí)題二
（Ⅱ）習(xí)題三
（Ⅲ）習(xí)題四
（Ⅳ）習(xí)題五
（V）習(xí)題六
3.麥卡函數(shù)調(diào)用說(shuō)明
二、MATLAB使用初步
1.MATLAB簡(jiǎn)介
（I）MATLAB中的向量與矩陣
（Ⅱ）MATLAB的函數(shù)與腳本
2.應(yīng)用MATLAB的計(jì)算實(shí)例
習(xí)題答案
實(shí)習(xí)題答案
參考書(shū)目