Homework and programming assignments of Computational Methods B
2020.3.27
- 误差与有效数字
- Lagrange 插值多项式
4.1
- Lagrange 插值多项式
- Newton 插值多项式
- 差商
4.13
- 三次样条插值函数
- 分段线性插值函数
- 差商
- 插值多项式的存在唯一性
4.17
- 最小二乘法
- 拟合函数
- 拟合多项式
- 矛盾方程组求解
4.19
- 非线性方程求解
- Newton 迭代法
5.1
- 矩阵范数
- 谱半径
- 线性方程组求解:直接法
- Doolittle 分解
5.6
- 线性方程组求解:迭代法
- Jacobi 迭代
- Gauss-Seidel 迭代
5.15
- 数值积分
- 复化梯形积分
- 复化 Simpson 积分
- 代数精度
5.23
- 数值微分
- 差商
- 数值积分
- Gauss-Legendre 积分
- 常微分方程数值解
- Euler 公式
5.26
- 常微分方程数值解
- 线性多步法
6.1
- 常微分方程数值解
- Runge-Kutta 公式
- 绝对稳定性
6.1
- 计算矩阵的特征值与特征向量
- 幂法
- 反幂法
- 基于 Givens 变换的 Jacobi 方法(用于实对称矩阵)
2020.3.28
- 数值计算方法的选择
- 算法及其误差分析
4.6
- Lagrange 插值
- 等距选取插值结点
- Chebyshev 多项式构造插值结点
- Runge 现象的分析
4.25
- 非线性方程求根
- Newton 法
- 弦截法
5.10
- 迭代法解线性代数方程组
- Jacobi 迭代
- Gauss-Seidel 迭代
5.19
- 复化积分
- 复化梯形积分
- 复化 Simpson 积分