數(shù)值分析（原書第3版）

定　價(jià)：￥75.00

作　者：	（美）David Kincaid，（美）Ward Cheney著；王國榮，俞耀明，徐兆亮譯
出版社：	機(jī)械工業(yè)出版社
叢編項(xiàng)：	華章數(shù)學(xué)譯叢
標(biāo)　簽：	逼近

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ISBN：	9787111168454	出版時(shí)間：	2005-09-01	包裝：	膠版紙
開本：	24cm	頁數(shù)：	639	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡介

　　本書介紹科學(xué)計(jì)算需要的各類數(shù)值分析方法，不但在嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)學(xué)科學(xué)背景下進(jìn)行討論，而且給出了數(shù)值分析方法的嚴(yán)格證明。內(nèi)容寬泛而深入，講解細(xì)致而生動(dòng)，包含大量定理、各種習(xí)題，曾被美國多所大學(xué)采納為教材。本書特點(diǎn)：涵蓋了科學(xué)計(jì)算中數(shù)值分析的廣泛主題，除數(shù)值分析的基礎(chǔ)知識(shí)外，還涉及線性代數(shù)和非線性代數(shù)方程組的求解、數(shù)值微分與數(shù)值積分、常微分方程和偏微分方程的數(shù)值解、函數(shù)逼近等方面的內(nèi)容。增加了優(yōu)化方面的內(nèi)容和查詢相關(guān)信息的網(wǎng)絡(luò)資源。著重講解與算術(shù)相關(guān)的理論基礎(chǔ)。算法以偽代碼的形式給出，以便學(xué)生可以立即用標(biāo)準(zhǔn)語言和交互數(shù)據(jù)包來編寫實(shí)現(xiàn)算法的計(jì)算機(jī)程序。這是一本對(duì)所研究的問題作更多學(xué)術(shù)性討論的數(shù)值分析教材，介紹了與科學(xué)計(jì)算有關(guān)的各類算法和方法以及這些方法的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。主要內(nèi)容包括：計(jì)算機(jī)算術(shù)運(yùn)算、非線性方程的解、解線性方程組、數(shù)值線性代數(shù)精選、函數(shù)逼近、數(shù)值微分和數(shù)值積分、常微分方程數(shù)值解、偏微分方程數(shù)值解、線性規(guī)劃以及最優(yōu)化等。另外，每章配備了大量的習(xí)題，其中不乏實(shí)用性很強(qiáng)的計(jì)算機(jī)習(xí)題。本書可作為數(shù)學(xué)、工程技術(shù)、自然科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)和其他相關(guān)專業(yè)高年級(jí)本科生或研究生數(shù)值分析課程的教材，也可作為計(jì)算數(shù)學(xué)和工程技術(shù)人員的參考用書。

作者簡介

　　DavidDincaid得克薩斯大學(xué)奧斯汀分校計(jì)算機(jī)科學(xué)系及數(shù)學(xué)系的高級(jí)講師，他還是得克薩斯計(jì)算及應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)會(huì)數(shù)值分析中心的代主任。WardCheney得克薩斯大學(xué)奧斯汀分校數(shù)學(xué)系教授，他的研究方向主要是逼近論、數(shù)值分析和極大化問題。相關(guān)圖書曲線與曲面的微分幾何微分方程與邊界值問題（原書第5版）大學(xué)英語六級(jí)考試精講與測試——閱讀理解篇復(fù)變函數(shù)及應(yīng)用（原書第7版）矩陣分析數(shù)理金融初步（原書第2版）數(shù)學(xué)建模方法與分析（原書第2版）線性代數(shù)及其應(yīng)用（原書第3版）

圖書目錄

譯者序
前言
什么是數(shù)值分析
第1章數(shù)學(xué)預(yù)備知識(shí)
  1.0 概述
  1.1 基本概念和泰勒定理
  1.2 收斂階及相關(guān)基本概念
  1.3 差分方程
第2章計(jì)算機(jī)算術(shù)運(yùn)算
  2.0 概述
  2.1 浮點(diǎn)數(shù)和舍入誤差
  2.2 絕對(duì)誤差和相對(duì)誤差:有效位丟失
  2.3 穩(wěn)定計(jì)算和不穩(wěn)定計(jì)算:調(diào)節(jié)
第3章非線性方程的解
  3.0 概述
  3.1 對(duì)分(區(qū)間減半)法
  3.2 牛頓法
  3.3 割線法
  3.4 不動(dòng)點(diǎn)和函數(shù)迭代
  3.5 求多項(xiàng)式的根
  3.6 同倫法和延拓法
第4章解線性方程組
  4.0 概述
  4.1 矩陣代數(shù)
  4.2 LU分解和楚列斯基分解
  4.3 選主元和構(gòu)造算法
  4.4 范數(shù)和誤差分析
  4.5 諾伊曼級(jí)數(shù)和迭代細(xì)化
  4.6 用迭代法解方程組
  4.7 最速下降法和共軛梯度法
  4.8 高斯算法中的舍入誤差分析
第5章數(shù)值線性代數(shù)精選
  5.0 基本概念回顧
  5.1 矩陣特征值問題: 冪法
  5.2 舒爾定理和Gershgorin定理
  5.3 正交分解和最小二乘問題
  5.4 奇異值分解和廣義逆
  5.5 特征值問題的弗朗西斯QR算法
第6章函數(shù)逼近
  6.0 概述
  6.1 多項(xiàng)式插值
  6.2 均差
  6.3 埃爾米特插值
  6.4 樣條插值
  6.5 B樣條: 基本理論
  6.6 B樣條: 應(yīng)用
  6.7 泰勒級(jí)數(shù)
  6.8 最佳逼近: 最小二乘理論
  6.9 最佳逼近: 切比雪夫理論
  6.10 高維插值
  6.11 連分式
  6.12 三角插值
  6.13 快速傅里葉變換
  6.14 自適應(yīng)逼近
第7章數(shù)值微分和數(shù)值積分
第8章常微分方程數(shù)值解
第9章偏微分方程數(shù)值解
第10章線性規(guī)劃及其相關(guān)論題
第11章最優(yōu)化
附錄A 數(shù)學(xué)軟件一覽
參考文獻(xiàn)
索引