經典數值算法及其Maple實現

《經典數值算法及其Maple實現》是2023年清華大學出版社出版的圖書，作者是夏省祥、察可文。

基本介紹

• 書名：經典數值算法及其Maple實現
• 作者：夏省祥、察可文
• 出版社：清華大學出版社
• 出版時間：2023年2月1日
• 定價：79 元
• ISBN：9787302625070

內容簡介

本書主要介紹了求解數值問題的經典算法的算法原理及其Maple實現，偏重於算法的實現，強調例題的分析和算法的套用。內容包括： 線性方程組的直接解法和疊代解法，插值和函式逼近，數值積分，數值最佳化，矩陣的特徵值問題，解非線性方程和方程組的數值方法，常微分方程和偏微分方程的數值解法。

圖書目錄

第1章引論

1.1誤差的來源

1.1.1捨入誤差

1.1.2截斷誤差

1.2誤差的傳播

1.2.1儘量避免兩個相近的數相減

1.2.2防止接近零的數作除數

1.2.3防止大數吃小數

1.2.4簡化計算步驟，減少運算次數

1.3數值算法的穩定性

第2章線性方程組的解法

2.1Gauss順序消元法

2.2Gauss列主元消元法

2.3GaussJordan消元法

2.4LU分解法

2.5平方根法

2.6改進的平方根法

2.7追趕法

2.8QR分解法

2.9方程組的性態與誤差分析

2.9.1誤差分析

2.9.2疊代改善

2.10Jacobi疊代法

2.11GaussSeidel疊代法

2.12鬆弛疊代法

2.13疊代法的收斂性分析

第3章函式的插值

3.1Lagrange插值

3.2Newton插值

3.3Hermite插值

3.4分段三次Hermite插值

3.5三次樣條插值函式

3.5.1緊壓樣條插值函式

3.5.2端點曲率調整樣條插值函式

3.5.3非節點樣條插值函式

3.5.4周期樣條插值函式

目錄

目錄

第4章函式的逼近

4.1最佳一致逼近多項式

4.2近似最佳一致逼近多項式

4.3最佳平方逼近多項式

4.4用正交多項式作最佳平方逼近

4.4.1用Legendre多項式作最佳平方逼近

4.4.2用Chebyshev多項式作最佳平方逼近

4.5曲線擬合的最小二乘法

4.5.1線性最小二乘擬合

4.5.2用正交多項式作最小二乘擬合

4.5.3非線性最小二乘擬合舉例

4.6Pade有理逼近

第5章數值積分

5.1複合求積公式

5.1.1複合梯形公式

5.1.2複合Simpson公式

5.1.3複合Cotes公式

5.2變步長的求積公式

5.2.1變步長的梯形公式

5.2.2變步長的Simpson公式

5.2.3變步長的Cotes公式

5.3Romberg積分法

5.4自適應積分法

5.5Gauss求積公式

5.5.1GaussLegendre求積公式

5.5.2GaussChebyshev求積公式

5.5.3GaussLaguerre求積公式

5.5.4GaussHermite求積公式

5.6預先給定節點的Gauss求積公式

5.6.1GaussRadau求積公式

5.6.2GaussLobatto求積公式

5.7二重積分的數值計算

5.7.1複合Simpson公式

5.7.2變步長的Simpson公式

5.7.3複合Gauss公式

5.8三重積分的數值計算

第6章數值最佳化

6.1黃金分割搜尋法

6.2Fibonacci搜尋法

6.3二次逼近法

6.4三次插值法

6.5Newton法

第7章矩陣特徵值與特徵向量的計算

7.1上Hessenberg矩陣和QR分解

7.1.1化矩陣為上Hessenberg矩陣

7.1.2矩陣的QR分解

7.2乘冪法與反冪法

7.2.1乘冪法

7.2.2反冪法

7.2.3移位反冪法

7.3Jacobi方法

7.4對稱QR方法

7.5QR方法

7.5.1上Hessenberg的QR方法

7.5.2原點移位的QR方法

7.5.3雙重步QR方法

第8章非線性方程求根

8.1疊代法

8.2疊代法的加速收斂

8.2.1Aitken加速法

8.2.2Steffensen加速法

8.3二分法

8.4試位法

8.5NewtonRaphson法

8.6割線法

8.7改進的Newton法

8.8Halley法

8.9Brent法

8.10拋物線法

第9章非線性方程組的數值解法

9.1不動點疊代法

9.2Newton法

9.3修正Newton法

9.4擬Newton法

9.5數值延拓法

9.6參數微分法

第10章常微分方程初值問題的數值解法

10.1Euler方法

10.1.1Euler方法

10.1.2改進的Euler方法

10.2RungeKutta方法

10.2.1二階RungeKutta方法

10.2.2三階RungeKutta方法

10.2.3四階RungeKutta方法

10.3高階RungeKutta方法

10.3.1KuttaNystrm五階六級方法

10.3.2Huta六階八級方法

10.4RungeKuttaFehlberg 方法

10.5線性多步法

10.6預測校正方法

10.6.1四階Adams預測校正方法

10.6.2改進的Adams四階預測校正方法

10.6.3Hamming預測校正方法

10.7變步長的多步法

10.8Gragg外推法

10.9常微分方程組和高階微分方程的數值解法

10.9.1常微分方程組的數值解法

10.9.2高階微分方程的數值解法

第11章常微分方程邊值問題的數值解法

11.1打靶法

11.1.1線性邊值問題的打靶法

11.1.2非線性邊值問題的打靶法

11.2有限差分法

11.2.1線性邊值問題的差分方法

11.2.2非線性邊值問題的差分方法

第12章偏微分方程的數值解法

12.1橢圓型方程

12.2拋物型方程

12.2.1顯式向前Euler方法

12.2.2隱式向後Euler方法

12.2.3CrankNicholson方法

12.2.4二維拋物型方程

12.3雙曲型方程

12.3.1一維波動方程

12.3.2二維波動方程

參考文獻

程式索引