本资料为国科大2023年数值分析课程的期末复习内容，由学生张君玉整理。涵盖了课程中的重要概念、定理及其应用实例，旨在帮助同学更好地理解和掌握数值分析的核心知识。
《国科大-张君玉-数值分析期末复习2023》的复习内容涵盖了数值分析的核心主题，在考试中具有重要地位。这门学科研究如何用数值方法近似解决数学问题，广泛应用于工程、物理、经济和计算机科学等领域。
第二章 插值法是数值分析的基础，主要讨论如何利用有限个数据点构造函数来逼近原函数。拉格朗日插值是一种经典的方法，通过构建多项式基使得在给定点上取到已知值。牛顿插值则基于差商的概念，逐步建立全局插值多项式。这部分内容包括例题1和例题2，要求学生理解和熟练运用这两种方法。
第三章 函数逼近探讨如何用简单函数（如多项式）来近似复杂函数。勒德让多项式具有正交性和最佳平方逼近的性质；切比雪夫多项式的极小截断误差使其广泛应用。最小二乘法用于求解实际问题中的拟合曲线，例题将帮助考生掌握这些理论的实际应用。
第四章 数值积分涉及复合梯形法则和复合辛普森法则等算法，是求定积分的有效方法。学生需通过例题1、2和3来掌握如何选择合适的数值积分方法并进行准确计算。
第五章 专注于线性方程组的直接解法，包括LU分解或LDL²分解、追赶法和平方根法。这些方法在解决大型系统时具有不同的效率与稳定性特点；范数的概念虽然经常出现在作业中但未列为考试重点，理解其对算法稳定性和误差控制的重要性仍然必要。
第六章 讨论线性方程组的迭代解法，如雅可比迭代和高斯-赛德尔迭代。这些方法在处理大规模问题时特别有用，并且节省计算资源；收敛条件是评估迭代过程能否达到预期结果的关键，考生需掌握这些方法的收敛分析并通过例题进行实践。
复习内容全面覆盖了数值分析的主要知识点：从插值到函数逼近、再到积分和线性方程组解法。学生需要深入理解并熟练应用每个章节的内容，在期末考试中取得理想成绩；同时对未明确列为考点但重要的范数概念的理解也是提升综合能力的重要环节。
5星
