目录

  • 课程概要
    • ● 课程教学大纲
  • 参考课件
    • ● 第一章   数值分析与科学计算引论(Introduction of numerical analysis and scientific calculation)
      • ● 1.1   数值分析的对象、作用与特点(The subject, function and characteristics of numerical analysis)
      • ● 1.2   数值计算的误差( Errors of numerical calculation)
      • ● 1.3    误差定性分析与避免误差危害(Qualitative analysis of error and avoiding error)
      • ● 1.4   数值计算中算法设计的技术(Techniques of algorithm design in numerical calculation)
    • ● 第二章   插值法(Interpolation)
      • ● 2.1   拉格朗日插值(Lagrange interpolation)
      • ● 2.2   均差与牛顿插值多项式(Divided difference and Newton’s interpolation polynomial)
      • ● 2.3   埃尔米特插值(Hermite interpolation)
      • ● 2.4   分段低次插值(Piecewise linear interpolation)
      • ● 2.5    三次样条插值(Cubic spline interpolation)
    • ● 第三章   函数逼近(Function approximation)
      • ● 3.1   函数逼近的概念(Concepts of function approximation)
      • ● 3.2   正交多项式(Orthogonal polynomials)
      • ● 3.3   最佳平方逼近(Least squares approximation)
      • ● 3.4    曲线拟合的最小二乘法(Discrete least squares approximation of curve fitting)
    • ● 第四章   数值积分与数值微分(Numerical integration and differentiation)
      • ● 4.1   数值积分概论(Introduction of numerical differentiation)
      • ● 4.2   牛顿-科特斯公式(Newton-Cotes formula)
      • ● 4.3   复合求积公式(Composite quadrature)
      • ● 4.4   龙贝格求积公式(Romberg integration)
      • ● 4.5    数值微分( Numerical differentiation)
    • ● 第五章   解线性方程组的直接方法(Direct methods for solving linear systems)
      • ● 5.1   引言与预备知识(Direct methods for solving linear systems)
      • ● 5.2   高斯消去法(Gaussian elimination)
      • ● 5.3    矩阵三角分解法( Matrix factorization)
    • ● 第六章   解线性方程组的迭代法(Iterative methods for solving linear systems)
      • ● 6.1    迭代法的基本概念(Concepts of the iterative method)
      • ● 6.2   雅可比迭代法与高斯-赛德尔迭代法(Jacobi iteration and Gauss-Seidel iteration)
      • ● 6.3   超松弛迭代法( Successive Over Relaxation Method)
    • ● 第七章   非线性方程的数值解法(Numerical solutions of nonlinear equations)
      • ● 7.1   方程求根与二分法( Solving equations and bisection method)
      • ● 7.2   不动点迭代法及其收敛性(Iterative method of fixed point and its convergence)
      • ● 7.3    牛顿法(Newton’s method)
      • ● 7.4   弦截法与抛物线法(Secant method and parabola method)
    • ● 第八章   常微分方程初值问题数值解法(Numerical solutions of initial-value problems for ordinary differential equations)
      • ● 8.1    欧拉公式(Euler’s method)
      • ● 8.2   龙格-库塔方法( Runge-Kutta method)
      • ● 8.3   线性多步法(Multistep method)
  • 练习题
    • ● 第一章   数值分析与科学计算引论
    • ● 第二章   插值法
    • ● 第三章   函数逼近
    • ● 第四章   数值积分与数值微分
    • ● 第五章   解线性方程组的直接方法
    • ● 第六章   解线性方程组的迭代法
    • ● 第七章   非线性方程的数值解法
    • ● 第八章   常微分方程初值问题数值解法
  • 视频资源
    • ● 插值法
      • ● 插值法基础
      • ● 拉格朗日插值
      • ● 牛顿多项式插值
      • ● 分段线性插值
    • ● 曲线拟合
    • ● 数值积分与数值微分
      • ● 数值积分基础
      • ● 复化求积公式
      • ● 高斯求积公式
      • ● 微分方程数值解法1
      • ● 微分方程数值解法2
    • ● 解线性方程组的直接方法
      • ● 直接法1
      • ● 直接法2
    • ● 解线性方程组的迭代法
      • ● 迭代法1
      • ● 迭代法2
    • ● 非线性方程的数值解法
      • ● 非线性方程求根
      • ● 不动点迭代
      • ● 牛顿法求根
  • 参考资源
    • ● 参考书目
    • ● 网络资源
插值法