Miller
数值分析是用计算机求解数学问题的数值计算方法,属于数学的一个分支,主要以数值方法求解数学问题、数值理论和方法为研究对象。做为计算数学的主体部分,数值分析学科有如下特点:(1)面向计算机;(2)可靠的理论分析;(3)计算的复杂性;(4)面向具体应用;(5)需要对算法进行误差分析。
本书很好地平衡了理论和实践,面向研究生读者完美介绍了这门应用数学课程。在本书中,作者详细地介绍了数值分析的各种经典方法,讲解了计算原理、误差的产生、求解不收敛等问题。并且演示了如何将这些经典的技术结合起来,解决实际工作中的各种困难问题。本书还分析了许多实例和相关程序,以帮助读者实际运用。本书涵盖的主题包括:线性系统的各种经典方法、特征值、插值、数值积分、常微分方程求解、数据拟合、随机微分方程等。
本书分为12章:1.数值分析过程中的误差,具体包括误差的主要类型、浮点计算、算法误差、有效数字产生的误差与算法产生误差的比较等,并详细剖析了一个误差实例;2.线性系统的直接求解方法,具体包括高斯消除法、主元选择、高斯消除法产生的误差、辅助归约、乔里斯基分解以及残差矫正方法;3.特征值和特征向量,具体包括Gerschgorin算法、幂算法、快速响应算法、奇异值分解和海曼方法;4.线性系统的迭代求解方法,主要包括共轭求解法、松弛求解法、雅各比求解法、高斯赛德尔法以及多重网格法;5.多种差值方法,主要包括改进拉格朗日差值、内维尔算法、牛顿法、艾米插值和离散傅立叶变换;……