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科大数值分析基础教材

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简介:
《科大数值分析基础教材》是一本专为高等院校理工科学生编写的教学用书,内容涵盖数值计算方法、误差分析及算法实现等核心知识,旨在培养学生解决科学与工程问题的能力。 数值分析的基础教程涵盖了学科研究的内容、基本技巧和数学方法。

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    《科大数值分析基础教材》是一本专为高等院校理工科学生编写的教学用书,内容涵盖数值计算方法、误差分析及算法实现等核心知识,旨在培养学生解决科学与工程问题的能力。 数值分析的基础教程涵盖了学科研究的内容、基本技巧和数学方法。
  • 钟尔杰的
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    《钟尔杰的数值分析教材》是由著名数学家钟尔杰教授编写的权威教学用书,旨在为读者提供清晰而深入的理解和掌握数值分析的基本理论与方法。 适合初学者学习的好教材有《钟尔杰编著》和《电子科技大学应用数学学院编著》,这两本书也是研究生数学课程的推荐教材。
  • 计算机
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    本书作为本科阶段计算机科学的基础教材,全面覆盖了编程语言、数据结构与算法、操作系统及网络等核心知识点,旨在帮助学生构建坚实的计算机知识体系。 大学本科的计算机基础课程是为大学生以及计算机初学者设计的。
  • 简明程》(第二版)
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    《数值分析简明教程》(第二版) 是一本全面介绍数值计算方法及其应用的教材。本书深入浅出地讲解了数值分析的基本理论和算法,内容涵盖插值、积分、微分方程等多个方面,并结合实际案例进行解析,适合数学及相关专业的学生使用。 《数值分析简明教程》(第二版)是王能超教授编著的一本经典教材,主要针对高等教育中的数学专业学生以及对数值计算感兴趣的科技工作者。这本书深入浅出地介绍了数值分析的基础理论和方法,为理解和应用数值计算技术提供了重要的参考资料。 本书涵盖了诸如数值线性代数、数值微积分、数值代数方程求解、数值微分方程求解、数值优化及数值逼近等多个方面。王能超教授以其丰富的教学经验,将这些复杂的概念以易于理解的方式呈现给读者。 第一部分介绍了矩阵的近似求逆、QR分解和LU分解等基本内容,这些都是解决线性系统和特征值问题的基础工具。书中还讨论了条件数与误差分析的重要性,帮助学生掌握算法稳定性和计算精度的相关知识。 在数值微积分部分,书本讲解了梯形法则、辛普森法则等数值积分方法,并介绍了有限差分法用于求导的应用。插值理论如拉格朗日插值和牛顿插值也是该领域的关键工具,在数据拟合及函数逼近中发挥重要作用。 对于非线性方程组的解决,书中包括了牛顿法及其他迭代算法的内容,这些方法在科学计算与工程问题上有着广泛的应用价值。 数值微分方程求解部分则介绍了欧拉方法、龙格-库塔方法等常微分方程初值问题的解决方案,并且讨论了偏微分方程中的有限差分和有限元方法。 此外,书中还涵盖了梯度下降法、牛顿法及拟牛顿法在内的数值优化理论与算法。这些工具在机器学习和数据分析等领域具有广泛的应用前景。 最后,在数值逼近部分中,插值和拟合以及误差分析的内容对于理解和改进数值算法的性能至关重要。 通过《数值分析简明教程》(第二版)的学习,读者不仅能掌握数值计算的基本原理,还能学会如何将这些方法应用于实际问题解决。这是一本理论性和实用性兼备的教学参考书,在提升计算技能与解决问题能力方面具有显著的帮助作用。
  • 方程(中院版本)
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    《微分方程数值解教材》是由中国科学院编写的一本针对高等院校学生的专业书籍,深入浅出地介绍了微分方程数值解法的基本理论与应用技巧。 中科院的经典教材适合数学及其他相关专业的学生使用。
  • 《信息技术》(版 高中)
    优质
    《信息技术基础》是由教科版编写组编写的高中教材,旨在帮助学生掌握信息时代所需的基础知识与技能,培养其创新思维和实践能力。 高中信息技术电子课本《信息技术基础》(必修),教科版PDF适合还未开学发书而想提前学习的孩子使用。
  • 程序 国版.zip
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    《数值分析程序》国科大版是一本由中科院大学编写的教材配套资料,包含了大量用于解决科学计算中常见问题的源代码和示例。该资源以ZIP文件形式提供下载,内含多种编程语言实现的算法实例,非常适合科研人员及学生学习使用。 数值分析程序-国科大
  • 高等 - 高等育出版社
    优质
    《高等数值分析基础》由高等教育出版社出版,该书系统介绍了现代数值分析的基本理论与方法,适用于高等院校数学及相关专业高年级本科生和研究生教学使用。 《数值分析基础》是一本非常经典且内容齐全的书籍,其中包含了目录和参考书目等资源,是一本值得阅读的好书。
  • 案,通俗易懂,易于入门
    优质
    本课程旨在通过简洁明了的方式教授数值分析的基础知识,帮助学生轻松掌握核心概念和技巧,适合初学者快速入门。 数值分析教案
  • 课程讲义——来自东南学的研究生
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    这本《数值分析课程讲义》是由东南大学为研究生编写的教材,深入浅出地介绍了数值计算的基本理论与方法。适合计算机科学、工程等专业的学生及科研人员参考使用。 《数值分析》是工程硕士阶段的一门重要课程,主要研究如何利用数值方法解决数学问题,在实际工程应用中遇到的那些无法或难以通过解析方法求解的问题尤为适用。东南大学为此设计了一组课件,去除了部分非核心内容,使学生能够更加专注于关键知识点的学习。 在数值分析中,我们通常会涉及以下几个核心主题: 1. **线性代数的数值方法**:包括高斯消元法、LU分解和QR分解等技术。这些方法对于求解线性方程组至关重要;例如,高斯消元法是基本迭代过程之一,而LU分解则有助于提高计算效率。 2. **插值与拟合**:多项式插值(如拉格朗日插值、牛顿插值)和样条插值等手段被广泛用于处理数据点间的关系。此外,通过最小二乘法进行曲线拟合也是常用技术之一。 3. **数值微积分**:涵盖各种方法来近似计算复杂函数的积分与导数,例如辛普森法则、梯形法则以及有限差分法等等。 4. **常微分方程的数值解法**:如Euler方法和龙格-库塔方法等技术可以用来求得不能解析形式给出解的问题的答案。 5. **偏微分方程的数值解**:包括有限差分、有限元及边界元方法,这些在物理与工程学科中有着广泛的应用场景,例如流体力学或热传导问题等领域内常见。 6. **矩阵理论与数值稳定性**:讨论算法稳定性的重要性,并介绍如何选择合适的算法避免出现数值不稳定现象。其中也涉及到了解条件数的概念等内容。 7. **优化问题**:涵盖梯度下降法和牛顿法等技巧,用于寻找函数的局部或全局极值点,在机器学习及数据分析等领域内具有基础性作用。 东南大学提供的《数值分析》课程材料可能会覆盖上述部分或者全部内容,并且每个主题下都会配有深入实例与实践操作指导帮助学生掌握这些方法的实际应用。通过这门课的学习,学生们将能够运用所学知识解决实际工程中遇到的各种数学难题,进一步提高自身解决问题的能力和技巧水平。