MATLAB科學(xué)計(jì)算

第1章 緒論
1.1 實(shí)數(shù)
1.1.1 實(shí)數(shù)的表示
1.1.2 浮點(diǎn)數(shù)的運(yùn)算
　1.2 復(fù)數(shù)
　1.3 矩陣
　1.4 實(shí)函數(shù)
　　1.4.1 零點(diǎn)
　　1.4.2 多項(xiàng)式
　　1.4.3 積分和微分
　1.5 誤差 代價(jià)
　1.6 MATLAB簡(jiǎn)介
　　1.6.1 MATLAB語(yǔ)句
　　1.6.2 MATLAB編程
　1.7 補(bǔ)充說(shuō)明
　1.8 習(xí)題
第2章 非線性方程
　2.1 二分法
　2.2 Newton法
　2.3 固定點(diǎn)迭代
　2.4 補(bǔ)充說(shuō)明
　2.5 習(xí)題
第3章 函數(shù)和數(shù)據(jù)的逼近
　3.1 插值
　　3.1.1 Lagrangian多項(xiàng)式插值
　　3.1.2 Chebyshev插值
　　3.1.3 三角插值和FFT
　3.2 分段線性插值
　3.3 樣條函數(shù)逼近
　3.4 最小平方法
　3.5 補(bǔ)充說(shuō)明
　3.6 習(xí)題
第4章 數(shù)值微分與數(shù)值積分
　4.1 函數(shù)導(dǎo)數(shù)的逼近
　4.2 數(shù)值積分
　　4.2.1 中點(diǎn)公式
　　4.2.2 梯形公式
　　4.2.3 Simpson公式
　4.3 Simpson自適應(yīng)算法
　4.4 補(bǔ)充說(shuō)明
　4.5 習(xí)題
第5章 線性系統(tǒng)
　5.1 LU因式分解法
　5.2 主元素技術(shù)
　5.3 LU因式分解的精確度
　5.4 三對(duì)角系統(tǒng)的解法
　5.5 迭代方法
　5.6 迭代法的終止條件
　5.7 Richardson方法
　5.8 補(bǔ)充說(shuō)明
　5.9 習(xí)題
第6章 特征值和特征向量
　6.1 冪法
　6.2 冪法的變形
　6.3 計(jì)算移位量的方法
　6.4 計(jì)算全部特征值的方法
　6.5 補(bǔ)充說(shuō)明
　6.6 習(xí)題
第7章 常微分方程
　7.1 柯西問(wèn)題
　7.2 歐拉方法
　7.3 Crank-Nicolson方法
　7.4 零穩(wěn)定性
　7.5 無(wú)邊界區(qū)間上的穩(wěn)定性
　7.6 高階方法
　7.7 預(yù)測(cè)糾正法
　7.8 微分方程系統(tǒng)
　7.9 補(bǔ)充說(shuō)明
　7.10 習(xí)題
第8章 邊值問(wèn)題數(shù)值方法
　8.1 邊值問(wèn)題逼近
　　8.1.1 有限差分逼近
　　8.1.2 有限元法逼近
　8.2 二維有限差分
　8.3 補(bǔ)充說(shuō)明
　8.4 習(xí)題
第9章 習(xí)題解答
　9.1 第1章
　9.2 第2章
　9.3 第3章
　9.4 第4章
　9.5 第5章
　9.6 第6章
　9.7 第7章
　9.8 第8章
參考書(shū)目