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《数值分析简明教程》(第二版) 教材

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简介:
《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。

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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。
  • 练习题与解答(《,王能超编著)
    优质
    本书是《数值分析简明教程》第二版的配套习题集,包含丰富的练习题及其详细解答,有助于加深对数值分析理论的理解和应用。 适合大学本科生用的《数值分析简明教程》第二版由王能超编著,这是一套模拟题集,旨在帮助学生加深对课本知识的理解与运用,并非课后习题答案。
  • 科大基础
    优质
    《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
    优质
    《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。
  • 《云计算》
    优质
    《云计算》第二版教材全面更新了云计算领域的核心知识和技术进展,旨在为读者提供深入浅出的学习体验和实践指导。 这本关于云计算的电子版教材包含了最新的知识点,并介绍了许多高性能算法以及当前云计算的发展趋势,是一份非常有价值的资料。
  • 2)-邓东皋-习题解答.rar
    优质
    《数学分析简明教程(第2版)》是由邓东皋编著的一本经典教材。该资源文件包含了与教材配套的详细习题解答,有助于学生深入理解和掌握数学分析的核心内容和解题技巧。 数学分析简明教程第二版(邓东皋尹小铃)课后作业答案参考较为详细,可供学习参考。
  • ArcGIS空间)实验
    优质
    《ArcGIS空间分析教程(第二版)实验数据》一书提供了与教材配套的数据集,帮助读者更好地实践和掌握地理信息系统中的空间数据分析技术。 ArcGIS空间分析教程第二版的实验数据提供了丰富的实践机会,帮助读者更好地理解和应用书中的理论知识。这些数据涵盖了多种地理信息系统(GIS)应用场景,适用于不同层次的学习者和技术水平的专业人士。通过使用这些实验数据,用户可以深入探索和掌握ArcGIS的空间分析功能与技巧。
  • Python-Python.pdf
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    本《Python简明教程》旨在为初学者提供快速入门指南,内容涵盖基础语法、数据类型、函数及模块等核心知识点,帮助读者轻松掌握Python编程技能。 【Python简介】 Python是一种高级的解释型编程语言,以其简洁高效的代码著称。相比C语言可能需要数千行代码来完成的任务,在Python中通常只需几十行即可实现。它可以用于日常任务自动化(如文件备份),开发网站(包括YouTube等知名网站使用了Python)以及网络游戏后台开发等多种场景。然而,它不适合编写操作系统、手机应用或3D游戏。 【内置库与第三方库】 Python拥有丰富的内置库,覆盖网络通信、文件操作、图形用户界面(GUI)、数据库接口和文本处理等多个领域。开发者无需从零开始编写所有功能模块,可以利用这些现成的资源来加速开发进度。此外,还有大量的第三方库可供使用。 【安装Python】 目前有两个主要版本:2.x 和 3.x ,它们之间不完全兼容,根据具体需求选择合适的版本进行安装。可以选择官方标准解释器CPython或交互式的IPython等其他选项。 【Python环境与基本操作】 Python提供了命令行模式和交互式两种使用方式。在命令行中输入.py文件名执行程序;而在交互模式下每条语句可以立即得到反馈结果。此外,`print()`函数用于输出信息而`input()`则用来接收用户输入的数据。 【基础语法与数据类型】 Python通过缩进而不是大括号或分号来定义代码块结构,并且支持多种基本数据类型如整型、浮点数和字符串等。 - 整型:在Python中,整数没有固定的大小限制; - 浮点数:表示小数值的变量; - 字符串:由单引号或双引号包裹的一系列字符组成。 通过这些基础概念的学习,你可以开始探索Python编程,并逐渐掌握其强大的功能及简洁明了的语言特性。随着学习深入,你会发现使用Python开发各种应用变得越来越高效和有趣。