《數值分析與算法(第2版)/清華大學計算機係列教材》是針對“數值分析”、“計算方法”、“數值分析與算法”等課程編寫的教材,主要麵嚮理工科大學信息科學與技術各專業,以及信息與計算科學專業的本科生。本書內容包括數值計算基礎、非綫性方程的數值解法、綫性方程組的直接解法與迭代解法、矩陣特徵值與特徵嚮量的計算、數值逼近與插值、數值積分方法、常微分方程初值問題的解法,以及數值算法與應用的知識。本書涵蓋數值分析、矩陣計算領域zui基本、zui常用的一些知識與方法,而且在算法及應用方麵增加瞭一些較新的內容。在敘述上既注重理論的嚴謹性,又強調方法的應用背景、算法設計,以及不同方法的對比。為瞭增加實用性與可擴展性,每章配備瞭應用實例、算法背後的曆史、評述等子欄目,書末附有算法、術語索引。在附錄中還包括MATLAB軟件的簡介,便於讀者快速掌握並進行編程實驗。
本書適閤作為高年級本科生或研究生的教材,也可供從事科學與工程計算的科研人員參考。
喻文健,清華大學計算機係副教授。1999年、2003年先後畢業於清華大學計算機係,獲得工學學士與博士學位,隨後留校任教。2005年9月至2008年1月,多次赴美國加州大學聖迭戈分校(UC San Diego)計算機係擔任訪問學者。目前為IEEE高級會員、中國計算機學會“計算機輔助設計與圖形學”專業委員會委員,擔任多個國際、國內學術期刊的編委及論文評審專傢。主要從事數值算法與軟件、集成電路與係統的計算機輔助設計等方麵的教學與科研工作,發錶SCI檢索的國際期刊論文30多篇。2014年由Springer公司齣版專著《Advanced Field-Solver Techniques for RC Extraction of Integrated Circuits》,此外齣版譯著多本。獲2005年“全國優秀博士論文”提名,2010年清華大學科研成果推廣應用效益奬,2014年獲批國傢自然科學基金優秀青年基金項目。
第1章數值計算導論1
1.1概述1
1.1.1數值計算與數值算法1
1.1.2數值計算的問題與策略2
1.1.3數值計算軟件4
1.2誤差分析基礎6
1.2.1數值計算的近似6
1.2.2誤差及其分類7
1.2.3問題的敏感性與數據傳遞誤差估算11
1.2.4算法的穩定性13
1.3計算機浮點數係統與捨入誤差15
1.3.1計算機浮點數係統15
1.3.2捨入與機器精度18
1.3.3浮點運算的捨入誤差19
1.3.4抵消現象21
1.4保證數值計算的準確性22
1.4.1減少捨入誤差的幾條建議22
1.4.2影響結果準確性的主要因素24
評注25
算法背後的曆史: 浮點運算的先驅——威廉·卡亨26
練習題28
上機題29
第2章非綫性方程求根30
2.1引言30
2.1.1非綫性方程的解30
2.1.2問題的敏感性31
2.2二分法31
2.2.1方法原理31
2.2.2算法穩定性和結果準確度33
2.3不動點迭代法35
2.3.1基本原理35
2.3.2全局收斂的充分條件36
2.3.3局部收斂性38
2.3.4穩定性與收斂階38
2.4牛頓迭代法40
2.4.1方法原理40
2.4.2重根的情況42
2.4.3判停準則43
2.4.4牛頓法的問題43
2.5割綫法與拋物綫法44
2.5.1割綫法44
2.5.2拋物綫法46
2.6實用的方程求根技術46
2.6.1阻尼牛頓法46
2.6.2多項式方程求根47
2.6.3通用求根算法zeroin48
應用實例: 城市水管應埋於地下多深?50
2.7非綫性方程組和有關數值軟件52
2.7.1非綫性方程組52
2.7.2非綫性方程求根的相關軟件54
評述55
算法背後的曆史: 牛頓與牛頓法56
練習題57
上機題58
第3章綫性方程組的直接解法59
3.1基本概念與問題的敏感性59
3.1.1綫性代數中的有關概念59
3.1.2嚮量範數與矩陣範數62
3.1.3問題的敏感性與矩陣條件數65
3.2高斯消去法69
3.2.1基本的高斯消去法69
3.2.2高斯�蒼嫉畢�去法72
3.3矩陣的LU分解75
3.3.1高斯消去過程的矩陣形式75
3.3.2矩陣的直接LU分解算法79
3.3.3LU分解的用途82
3.4選主元技術與算法穩定性83
3.4.1為什麼要選主元83
3.4.2使用部分主元技術的LU分解85
3.4.3其他選主元技術89
3.4.4算法的穩定性90
3.5對稱正定矩陣與帶狀矩陣的解法91
3.5.1對稱正定矩陣的Cholesky分解91
3.5.2帶狀綫性方程組的解法95
應用實例: 穩態電路的求解97
3.6有關稀疏綫性方程組的實用技術99
3.6.1稀疏矩陣基本概念99
3.6.2MATLAB中的相關功能102
3.7有關數值軟件104
評述106
算法背後的曆史: 威爾金森與數值分析107
練習題108
上機題110
第4章綫性方程組的迭代解法112
4.1迭代解法的基本理論112
4.1.1基本概念112
4.1.21階定常迭代法的收斂性113
4.1.3收斂階與收斂速度116
4.2經典迭代法118
4.2.1雅可比迭代法118
4.2.2高斯�踩�德爾迭代法119
4.2.3逐次超鬆弛迭代法121
4.2.4三種迭代法的收斂條件123
應用實例: 桁架結構的應力分析126
4.3共軛梯度法簡介128
4.3.1最速下降法128
4.3.2共軛梯度法131
4.4各種方法的比較135
4.4.1迭代法之間的比較135
4.4.2直接法與迭代法的對比138
4.5有關數值軟件139
評述140
算法背後的曆史: 雅可比142
練習題143
上機題144
第5章矩陣特徵值計算146
5.1基本概念與特徵值分布146
5.1.1基本概念與性質146
5.1.2特徵值分布範圍的估計150
5.2冪法與反冪法152
5.2.1冪法152
5.2.2加速收斂的方法156
5.2.3反冪法158
應用實例: Google的PageRank算法160
5.3矩陣的正交三角化162
5.3.1Householder變換163
5.3.2Givens鏇轉變換165
5.3.3矩陣的QR分解166
5.4所有特徵值的計算與QR算法170
5.4.1收縮技術170
5.4.2基本QR算法171
5.4.3實用QR算法的有關技術173
5.5有關數值軟件177
評述178
算法背後的曆史: A.Householder與矩陣分解179
練習題180
上機題183
第6章函數逼近與函數插值185
6.1函數逼近的基本概念185
6.1.1函數空間185
6.1.2函數逼近的不同類型188
6.2連續函數的最佳平方逼近190
6.2.1一般的法方程方法190
6.2.2用正交函數族進行逼近194
6.3麯綫擬閤的最小二乘法197
6.3.1問題的矩陣形式與法方程法198
6.3.2用正交化方法求解最小二乘問題202
應用實例: 原子彈爆炸的能量估計206
6.4函數插值與拉格朗日插值法207
6.4.1插值的基本概念207
6.4.2拉格朗日插值法208
6.4.3多項式插值的誤差估計211
6.5牛頓插值法213
6.5.1基本思想213
6.5.2差商與牛頓插值公式214
6.6分段多項式插值219
6.6.1高次多項式插值的病態性質219
6.6.2分段綫性插值220
6.6.3分段埃爾米特插值221
6.6.4保形分段插值224
6.7樣條插值函數226
6.7.1三次樣條插值226
6.7.2三次樣條插值函數的構造227
6.7.3B�慚�條函數229
評述232
算法背後的曆史: 拉格朗日與插值法233
練習題234
上機題236
第7章數值積分與數值微分238
7.1數值積分概論238
7.1.1基本思想238
7.1.2求積公式的積分餘項與代數精度240
7.1.3求積公式的收斂性與穩定性241
7.2牛頓�部綠廝構�式242
7.2.1柯特斯係數與幾個低階公式242
7.2.2牛頓�部綠廝構�式的代數精度244
7.2.3幾個低階公式的餘項245
7.3復閤求積公式246
7.3.1復閤梯形公式246
7.3.2復閤辛普森公式247
7.3.3步長摺半的復閤求積公式計算249
7.4Romberg積分算法250
7.4.1復閤梯形公式的餘項展開式250
7.4.2理查森外推法251
7.4.3Romberg算法252
7.5自適應積分算法254
7.5.1自適應積分的原理255
7.5.2一個具體的自適應積分算法255
7.6高斯求積公式258
7.6.1一般理論258
7.6.2高斯�怖杖玫祿�分公式及其他261
應用實例: 探月衛星軌道長度計算263
7.7數值微分264
7.7.1基本的有限差分公式265
7.7.2插值型求導公式266
7.7.3數值微分的外推算法268
評述269
算法背後的曆史: “數學王子”高斯271
練習題272
上機題273
第8章常微分方程初值問題的解法275
8.1引言275
8.1.1問題分類與可解性275
8.1.2問題的敏感性276
8.2簡單的數值解法與有關概念278
8.2.1歐拉法278
8.2.2數值解法的穩定性與準確度280
8.2.3嚮後歐拉法與梯形法282
8.3龍格�部饉�方法284
8.3.1基本思想284
8.3.2幾種顯式R�睰公式285
8.3.3顯式R�睰公式的穩定性與收斂性289
8.3.4自動變步長的R�睰方法290
8.4多步法292
8.4.1多步法公式的推導292
8.4.2Adams公式295
8.4.3更多討論298
8.5常微分方程組與實用技術299
8.5.11階常微分方程組299
8.5.2MATLAB中的實用ODE求解器302
應用實例: 洛倫茲吸引子306
評述308
算法背後的曆史: “數學傢之英雄”歐拉309
練習題310
上機題312
附錄A有關數學記號的說明314
附錄BMATLAB簡介316
附錄C部分習題答案336
算法索引339
術語索引341
參考文獻349第1章數值計算導論1
1.1概述1
1.1.1數值計算與數值算法1
1.1.2數值計算的問題與策略2
1.1.3數值計算軟件4
1.2誤差分析基礎6
1.2.1數值計算的近似6
1.2.2誤差及其分類7
1.2.3問題的敏感性與數據傳遞誤差估算11
1.2.4算法的穩定性14
1.3計算機浮點數係統與捨入誤差15
1.3.1計算機浮點數係統16
1.3.2捨入與機器精度18
1.3.3�掣〉閽慫愕納崛胛蟛�20
1.3.4抵消現象21
1.4保證數值計算的準確性22
1.4.1減少捨入誤差的幾條建議22
1.4.2影響結果準確性的主要因素25
評注26
算法背後的曆史: 浮點運算的先驅——威廉·卡亨27
練習題28
上機題29
第2章非綫性方程求根31
2.1引言31
2.1.1非綫性方程的解31
2.1.2問題的敏感性32
2.2二分法32
2.2.1方法原理32
2.2.2算法穩定性和結果準確度34
2.3不動點迭代法36
2.3.1基本原理36
2.3.2全局收斂的充分條件37
2.3.3局部收斂性38
2.3.4穩定性與收斂階39
2.4牛頓迭代法41
2.4.1方法原理41
2.4.2重根的情況43
數值分析與算法(第2版)目錄2.4.3判停準則44
2.4.4牛頓法的問題44
2.5割綫法與拋物綫法45
2.5.1割綫法45
2.5.2�撐孜鏘叻�46
2.6實用的方程求根技術47
2.6.1阻尼牛頓法47
2.6.2�扯嘞釷椒匠糖蟾�48
2.6.3�懲ㄓ們蟾�算法zeroin48
應用實例: 城市水管應埋於地下多深?51
2.7非綫性方程組和有關數值軟件52
2.7.1�撤竅噝苑匠套�52
2.7.2非綫性方程求根的相關軟件54
評述55
算法背後的曆史: 牛頓與牛頓法56
練習題57
上機題58
第3章綫性方程組的直接解法60
3.1基本概念與問題的敏感性60
3.1.1綫性代數中的有關概念60
3.1.2嚮量範數與矩陣範數63
3.1.3問題的敏感性與矩陣條件數66
3.2高斯消去法70
3.2.1基本的高斯消去法70
3.2.2�掣咚躬踩艫畢�去法72
3.3矩陣的LU分解76
3.3.1高斯消去過程的矩陣形式76
3.3.2矩陣的直接LU分解算法80
3.3.3LU分解的用途83
3.4選主元技術與算法穩定性84
3.4.1為什麼要選主元84
3.4.2使用部分主元技術的LU分解86
3.4.3其他選主元技術90
3.4.4算法的穩定性91
3.5對稱正定矩陣與帶狀矩陣的解法92
3.5.1對稱正定矩陣的Cholesky分解92
3.5.2帶狀綫性方程組的解法96
應用實例: 穩態電路的求解98
3.6�秤泄叵∈柘噝苑匠套櫚氖滌眉際�99
3.6.1稀疏矩陣基本概念100
3.6.2MATLAB中的相關功能102
3.7有關數值軟件105
評述107
算法背後的曆史: 威爾金森與數值分析108
練習題109
上機題111
第4章綫性方程組的迭代解法113
4.1迭代解法的基本理論113
4.1.1基本概念113
4.1.21階定常迭代法的收斂性114
4.1.3收斂階與收斂速度117
4.2經典迭代法119
4.2.1雅可比迭代法119
4.2.2高斯�踩�德爾迭代法120
4.2.3逐次超鬆弛迭代法122
4.2.4三種迭代法的收斂條件124
應用實例: 桁架結構的應力分析127
4.3共軛梯度法129
4.3.1最速下降法129
4.3.2�徹查釤荻確�132
4.4各種方法的比較135
4.4.1迭代法之間的比較136
4.4.2直接法與迭代法的對比139
4.5有關數值軟件140
評述141
算法背後的曆史: 雅可比142
練習題143
上機題145
第5章矩陣特徵值計算147
5.1基本概念與特徵值分布147
5.1.1基本概念與性質147
5.1.2特徵值分布範圍的估計151
5.2冪法與反冪法153
5.2.1冪法153
5.2.2加速收斂的方法157
5.2.3反冪法159
應用實例: Google的PageRank算法161
5.3矩陣的正交三角化163
5.3.1Householder變換164
5.3.2Givens鏇轉變換166
5.3.3矩陣的QR分解167
5.4所有特徵值的計算與QR算法171
5.4.1收縮技術171
5.4.2基本QR算法172
5.4.3�呈滌肣R算法的有關技術174
5.5有關數值軟件178
評述179
算法背後的曆史: A.Householder與矩陣分解180
練習題181
上機題184
第6章函數逼近與函數插值186
6.1函數逼近的基本概念186
6.1.1函數空間186
6.1.2函數逼近的不同類型189
6.2連續函數的最佳平方逼近191
6.2.1一般的法方程方法191
6.2.2用正交函數族進行逼近195
6.3麯綫擬閤的最小二乘法198
6.3.1問題的矩陣形式與法方程法199
6.3.2用正交化方法求解最小二乘問題203
應用實例: 原子彈爆炸的能量估計206
6.4函數插值與拉格朗日插值法208
6.4.1插值的基本概念208
6.4.2拉格朗日插值法209
6.4.3多項式插值的誤差估計212
6.5牛頓插值法214
6.5.1基本思想214
6.5.2差商與牛頓插值公式215
6.6分段多項式插值220
6.6.1高次多項式插值的病態性質220
6.6.2分段綫性插值221
6.6.3分段埃爾米特插值222
6.6.4保形分段插值225
6.7樣條插值函數226
6.7.1三次樣條插值227
6.7.2三次樣條插值函數的構造228
6.7.3�矪�慚�條函數231
評述232
算法背後的曆史: 拉格朗日與插值法234
練習題235
上機題237
第7章數值積分與數值微分239
7.1數值積分概論239
7.1.1基本思想239
7.1.2求積公式的積分餘項與代數精度241
7.1.3求積公式的收斂性與穩定性242
7.2牛頓�部綠廝構�式243
7.2.1柯特斯係數與幾個低階公式243
7.2.2牛頓�部綠廝構�式的代數精度245
7.2.3幾個低階公式的餘項246
7.3復閤求積公式247
7.3.1復閤梯形公式247
7.3.2復閤辛普森公式248
7.3.3步長摺半的復閤求積公式計算250
7.4Remberg積分算法251
7.4.1復閤梯形公式的餘項展開式251
7.4.2理查森外推法252
7.4.3Romberg算法253
7.5自適應積分算法255
7.5.1自適應積分的原理256
7.5.2�騁桓鼉嚀宓淖允視�積分算法256
7.6高斯求積公式259
7.6.1一般理論259
7.6.2高斯�怖杖玫祿�分公式及其他262
應用實例: 探月衛星軌道長度計算264
7.7數值微分265
7.7.1基本的有限差分公式266
7.7.2插值型求導公式267
7.7.3數值微分的外推算法269
評述270
算法背後的曆史: “數學王子”高斯272
練習題273
上機題274
第8章常微分方程初值問題的解法276
8.1引言276
8.1.1問題分類與可解性276
8.1.2問題的敏感性277
8.2簡單的數值解法與有關概念279
8.2.1歐拉法279
8.2.2數值解法的穩定性與準確度281
8.2.3嚮後歐拉法與梯形法283
8.3龍格�部饉�方法285
8.3.1基本思想285
8.3.2幾種顯式R�睰公式286
8.3.3顯式R�睰公式的穩定性與收斂性290
8.3.4�匙遠�變步長的R�睰方法291
8.4多步法293
8.4.1多步法公式的推導293
8.4.2Adams公式296
8.4.3更多討論299
8.5�吵N⒎址匠套橛朧滌眉際�300
8.5.11階常微分方程組300
8.5.2MATLAB中的實用ODE求解器303
應用實例: 洛倫茲吸引子306
評述308
算法背後的曆史: “數學傢之英雄”歐拉309
練習題311
上機題313
附錄A有關數學記號的說明314
附錄BMATLAB簡介316
附錄C部分習題答案336
索引339
術語索引341
參考文獻346
“數值分析”或“計算方法”是理工科大學各專業普遍開設的一門課程,其內容主要包括有關數值計算(numerical computing)的理論與方法。數值計算是計算數學、計算機科學與其他工程學科相結閤的産物,隨著計算技術的發展與普及,它正變得越來越重要。
本書的主要內容與一般的“數值分析”教材基本一緻,但還具有如下特點。
(1) 對數學理論的介紹簡明扼要。盡量用形象的方式解釋數學中的一些概念與理論,通過定理總結重要的結論。在不失嚴謹性的前提下,省略部分定理的證明,取而代之的是進行直觀的解釋、驗證,並說明其意義與用途。
(2) 強調算法的實際應用與分析比較。對大多數算法,采用程序僞碼的形式加以描述,同時分析其計算復雜度。說明算法應用中的細節問題,對幾個較新的算法還給齣瞭MATLAB源程序。通過“應用實例”和相關MATLAB命令,更詳細地介紹算法的應用。
(3) 具有較強的可讀性與實用性。盡量用圖、錶等形象的方式對概念、現象進行解釋。每章編寫瞭“算法背後的曆史”子欄目,增強閱讀的趣味性。書末附有算法、術語索引,便於查閱。為瞭便於讀者動手實踐,對MATLAB軟件的相關功能做瞭介紹。
(4) 在內容編排上有利於教學。依據教學規律安排各章的順序;在每章的“評述”部分列齣主要知識點,除練習題外還提供瞭上機實驗題,附錄中給齣瞭部分習題的答案。
學習數值分析與算法,應重視通過計算機編程加深理解相關理論與算法。本書提倡使用MATLAB軟件來進行編程實驗,基於以下理由:①MATLAB編程語言易於學習、代碼簡潔,可節省編程實驗時間。②MATLAB是功能強大的科學計算集成環境,便於程序調試和形象直觀地展示程序運行結果。③MATLAB具有豐富、先進的數值計算能力,已被廣泛用於科學與工程實踐中,掌握MATLAB中使用的技術可作為課程學習的擴展與提高。
本書第1版於2012年齣版後,即作為“數值分析”課的教材投入使用,收到瞭較滿意的效果。但通過教學實踐也發現瞭書中的一些問題與紕漏之處,有必要進行更正與修訂。本書第2版對第1版中冪法使用條件、對角占優矩陣LU分解穩定性等處進行瞭更正,修改瞭第1章部分定理的證明,更新瞭第2章和第7章,以及附錄B有關MATLAB軟件的內容,共計修訂文字、圖、錶兩百餘處。在排版方麵也做瞭一些改進,力求呈現齣更高的品質。
本書體現瞭作者過去十年的教學工作積纍,參考、藉鑒瞭十幾種較新的國內外優秀教材,力爭在理論與實踐相結閤、反映學科發展前沿,以及適應時代發展對學生培養的新要求等方麵取得好的效果。本書內容由誤差分析、非綫性方程求根、數值綫性代數、函數插值、數值積分、常微分方程數值解法等部分組成,包括瞭數值計算領域中最經典、應用最廣泛的一些內容,它們也為學習數學規劃、大數據分析、機器學習等較新領域中的一些高級算法提供基礎。使用本教材時,可用48學時講授主要的內容,幾乎每章也包含一些簡介性質或與MATLAB軟件有關的內容,供感興趣的學生選學或課後閱讀。
下圖顯示瞭各章主要內容的知識依賴關係。總體上,建議教師按照從第1章到第8章的順序開展教學,隻是第2.7節依賴於綫性方程組的有關知識,需在第3章講完後介紹。
白如冰、硃臻垚參加瞭本書第1版部分內容的編寫,選修作者講授的“數值分析”課的廣大同學指齣瞭第1版中的很多錯誤,提供瞭積極反饋,在此緻以誠摯的謝意!此外,還要感謝清華大學王澤毅、殷人昆、邊計年、蔡懿慈等教授給予的指導與幫助,以及清華大學齣版社的編輯在齣版本書過程中付齣的辛勤勞動。
數值分析與算法(第2版)第2版前言據不完全統計,本書已被20多所大學選作教材,使用的專業包括計算機專業、軟件工程專業、電子信息專業、自動化專業等,在清華大學使用本教材的也包括物理、經管、工業工程,以及其他一些工科專業的學生。在此,作者對廣大讀者的支持錶示誠摯的感謝!也希望廣大讀者提齣寶貴的意見與建議。
喻文健2015年7
還沒看。。。。。。。
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評分字跡清晰
評分好好學習天天嚮上
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評分挺不錯速度很快 非常滿意
評分書還行,跟原價買差不多瞭。封皮有點髒不知道是怎麼迴事,京東速度第一。
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