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數(shù)值線性代數(shù)（徐樹方 高立 張平文著）課后答案下載
《數(shù)值線性代數(shù)》可作為綜合大學(xué)、理工科大學(xué)、高等師范院校計(jì)算數(shù)學(xué)、應(yīng)用數(shù)學(xué)、工程計(jì)算等專業(yè)本科生的教材或教學(xué)參考書。下面是陽光網(wǎng)小編整理的數(shù)值線性代數(shù)（徐樹方 高立 張平文著），以供大家閱讀。
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數(shù)值線性代數(shù)（徐樹方 高立 張平文著）：內(nèi)容簡(jiǎn)介
本書是為高等院校數(shù)學(xué)系計(jì)算數(shù)學(xué)專業(yè)本科生編寫的數(shù)值代數(shù)課程的教材. 全書共分八章, 內(nèi)容包括: 緒論, 求解線性方程組的gauss消去法、平方根法、古典迭代法和共軛梯度法,線性方程組的敏度分析和消去法的舍入誤差分析, 求解線性*小二乘問題的正交分解法, 求解矩陣特征值問題的乘冪法、反冪法、jacobi方法、二分法、分而治之法和qr方法. 本書在SHOU*選材上既注重基礎(chǔ)性和實(shí)用性, 又注重反映該學(xué)科的*新進(jìn)展; 在內(nèi)容的處理上, 在介紹方法的.同時(shí), 盡可能地闡明方法的設(shè)計(jì)思想和理論依據(jù), 并對(duì)有關(guān)的結(jié)論盡可能地給出嚴(yán)格而又簡(jiǎn)潔的數(shù)學(xué)證明; 在敘述表達(dá)上, 力求清晰易讀, 便于教學(xué)與自學(xué). 每章后配置了較豐富的練習(xí)題和上機(jī)習(xí)題, 其目的是為學(xué)生提供足夠的練習(xí)和實(shí)踐的素材, 以便學(xué)生復(fù)習(xí)、鞏固和拓廣課堂所學(xué)知識(shí).
這是本書的第二版. 該版是在保持**版的基本結(jié)構(gòu)不變的前提下做了一些必要的修訂.
本書可作為綜合大學(xué)、理工科大學(xué)、高等師范院校計(jì)算數(shù)學(xué)、應(yīng)用數(shù)學(xué)、工程計(jì)算等專業(yè)本科生的教材或教學(xué)參考書, 也可供從事科學(xué)與工程計(jì)算的科技人員參考.
數(shù)值線性代數(shù)（徐樹方 高立 張平文著）：目錄
緒論
一、數(shù)值線性代數(shù)的基本問題
二、研究數(shù)值方法的必要性
三、矩陣分解是設(shè)計(jì)算法的主要技巧
四、敏度分析與誤差分析
五、算法復(fù)雜性與收斂速度
六、算法的軟件實(shí)現(xiàn)與現(xiàn)行數(shù)值線性代數(shù)軟件包
七、符號(hào)說明
**章 線性方程組的直接解法
§1.1 三角形方程組和三角分解
1.1.1 三角形方程組的解法
1.1.2 GaUSS變換
1.1.3 三角分解的計(jì)算
§1.2 SHOU*選主元三角分解
§1.3 平方根法
§1.4 分塊三角分解
習(xí)題
上機(jī)習(xí)題
第二章 線性方程組的敏度分析與消去法的舍入誤差分析
§2.1 向量范數(shù)和矩陣范數(shù)
2.1.1 向量范數(shù)
2.1.2 矩陣范數(shù)
§2.2 線性方程組的.敏度分析
§2.3 基本運(yùn)算的舍入誤差分析
§2.4 列主元GaUSS消去法的舍入誤差分析
§2.5 計(jì)算解的精度估計(jì)和迭代改進(jìn)
2.5.1 精度估計(jì)
2.5.2 迭代改進(jìn)
習(xí)題
上機(jī)習(xí)題
第三章 *小二乘問題的解法
§3.1 *小二乘問題
§3.2 初等正交變換
3.2.1 Householder變換
3.2.2 Givens變換
§3.3 正交變換法
習(xí)題
上機(jī)習(xí)題
第四章 線性方程組的古典迭代解法
§4.1 單步線性定常迭代法
4.1.1 Iaeobi迭代法
4.1.2 Gauss―Seidel迭代法
4.1.3 單步線性定常迭代法
§4.2 收斂性理論
4.2.1 收斂的充分必要條件
4.2.2 收斂的充分條件及誤差估計(jì)
4.2.3.Jacobi迭代法與G-S迭代法的收斂性
§4.3 收斂速度
4.3.1 平均收斂速度和漸近收斂速度
4.3.2 模型問題
4.3.3 Jacobi迭代法和G-S迭代法的漸近收斂速度
§4.4 超松弛迭代法
4.4.1 迭代格式
4.4.2 收斂性分析
4.4.3 *佳松弛因子
4.4.4 漸近收斂速度
4.4.5 超松弛理論的推廣
習(xí)題
上機(jī)習(xí)題
第五章 共軛梯度法
§5.1 *速下降法
§5.2 共軛梯度法及其基本性質(zhì)
5.2.1 共軛梯度法
5.2.2 基本性質(zhì)
§5.3 實(shí)用共軛梯度法及其收斂性
5.3.1 實(shí)用共軛梯度法
5.3.2 收斂性分析
§5.4 預(yù)優(yōu)共軛梯度法
§5.5 Krylov子空間法
5.5.1 正則化方法
5.5.2 殘量極小化方法
5.5.3 殘量正交化方法
習(xí)題
上機(jī)習(xí)題
第六章 非對(duì)稱特征值問題的計(jì)算方法
§6.1 基本概念與性質(zhì)
§6.2 冪法
§6.3 反冪法
§6.4 QR方法
6.4.1 基本迭代與收斂性
6.4.2 實(shí)Schur標(biāo)準(zhǔn)形
6.4.3 上Hessenberg化
6.4.4 帶原點(diǎn)位移的QR迭代
6.4.5 雙重步位移的QR迭代
6.4.6 隱式QR算法
習(xí)題
上機(jī)習(xí)題
第七章 對(duì)稱特征值問題的計(jì)算方法
§7.1 基本性質(zhì)
§7.2 對(duì)稱QR方法
7.2.1 三對(duì)角化
7.2.2 隱式對(duì)稱QR迭代
7.2.3 隱式對(duì)稱QR算法
§7.3.Jacobi方法
7.3.1 經(jīng)典.Jacobi方法
7.3.2 循環(huán).Jacobi方法及其變形
7.3.3.Jacobi方法的并行方案
§7.4 二分法
§7.5 分而治之法
7.5.1 分割
7.5.2 膠合
§7.6 奇異值分解的計(jì)算
7.6.1 二對(duì)角化
7.6.2 SVD迭代
7.6.3 SVD算法
習(xí)題
上機(jī)習(xí)題
參考文獻(xiàn)
名詞索引
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