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【精选】总复习提纲-数值分析
* * 总复习提纲 一、误差 1、绝对误差(限)、相对误差(限)、有效数字(有效数) 的定义及相互关系; 2、四则运算与函数值的误差估计; 3、秦九韶算法。 1、Lagrange插值多项式的构造与插值余项估计, Lagrange插值基函数的定义及性质; 二、插值 2、Newton插值多项式的构造与插值余项估计,差商的 定义及性质(差商表的构造,差商与导数的关系); 3、Hermite插值多项式的构造与插值余项估计, 重节点差商表的构造; 1、C[a,b]上函数f(x)的n次最佳一致逼近多项式的构造与 最佳逼近(误差)的估计;(利用切比雪夫多项式进行 多项式的降阶) 三、函数逼近 2、C[a,b]上函数f(x)的n次最佳平方逼近多项式的构造与 平(均)方误差的估计;(按勒让德多项式展开求最佳 平方逼近多项式) 3、最小二乘拟合函数的计算;(求拟合给定数据点的函数) 例如 求4次多项式 最佳一致逼近多项式并估计误差(最佳逼近值、最小偏差)。 在区间[0,2]上的3次 例如 函数 在区间[0,2]上的3次最佳 平方逼近多项式并估计平(均)方误差。 1、代数精度的定义(数值求积公式的构造及代数精度的判别) 四、数值积分 例如 给定求积公式 试确定求积系数 ,使求积公式的 与求积节点 代数精度尽可能高,并指出求积公式的代数精度。 2、Newton-Cotes求积公式 (1)梯形公式及其截断误差表达式(推导,代数精度); (2)simpson公式及其截断误差表达式(推导,代数精度); 3、复化求积公式 (1)复化梯形公式及其截断误差表达式(推导,代数精度); (2)复化simpson公式及其截断误差表达式(推导,代数精度); 4、Gauss型求积公式 (定义,代数精度) 2.矩阵范数的定义与计算(1-范数,2-范数,∞--范数); 五、矩阵分析基础 1.向量范数的定义与计算(1-范数,2-范数,∞--范数); 六、线性方程组的直接法 1.列主元Gauss消去法; 2.Doolittle三角分解与列主元Doolittle三角分解法; 3.紧凑格式的列主元Doolittle三角分解法; 4.求对称正定方程组的平方根法; 1、Jacobi迭代格式的构造与收敛性判别; 七、线性方程组的迭代法 2、Gauss-Seidel迭代格式的构造与收敛性判别; 八、非线性方程的根 1、简单迭代格式的构造以及收敛性与收敛阶的判别; 2、Newton迭代格式的构造与收敛阶的判别; 九、常微分方程(初值问题)的数值解 1、欧拉与改进欧拉公式的迭代格式及局部截断误差分析; 2、龙格-库塔公式的迭代格式及局部截断误差分析; * * *
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