用小批量梯度下降法实现函数逼近，Matlab自编程，可以看到逼近过程和误差下降过程，可以通过修改step实现批量梯度和随机梯度下降。

王仁宏老师的《数值逼近》word文档，第一章 Weierstrass定理与线性算子逼近　§1Weierstrass第一定理　§2Weierstrass第二定理　§3线性正算子与Korovkin定理　第一章习题第二章 一致逼近　§1Borel存在定理　§2最佳逼近定理　§3Tchebyshev最小零偏差多项式及其应用　§4最佳一致逼近的收敛速度估计　§5函数的构造性理论　§6代数多项式逼近理论中的有关结果　第二章习题第三章 多项式插值方法　§1Lagrange插值公式　§2Newton插值公式　§3插值余项　§4有限差分计算　§5等距结点上的插值公式　§6Hermite插值公式　§7多元多项式插值　第三章习题第四章 平方逼近　§1最小二乘法　§2空间L 　§3直交函数系与广义Fourier级数　§4直交函数结构公式　§5直交多项式的一般性质　§6直交多项式级数的收敛性　§7几种特殊的直交多项式　§8多元直交多项式　第四章习题第五章 数值积分　§1数值积分的一般概念　§2Newton-Cotes公式　§3Romberg方法　§4Euler-Maclaurin公式　§5Gauss型求积公式　§6Gauss公式和Mehler公式　§7三角精度与周期函数的求积公式　§8奇异积分的计算　§9高维求积公式　第五章习题第六章 非线性逼近方法　§1非线性一致逼近　§2有理函数插值　§3Pade逼近方法　§4有理逼近的一些算法　§5Prony指数型函数逼近方法　第六章习题第七章 样条逼近方法　§1样条函数及其基本性质　§2B-样条及其性质　§3三次样条插值　§4多元样条　第七章习题第八章 曲线、曲面生成与逼近　§1简单的数据处理方法　§2累加弦长法　§3Bezier方法　§4B-样条方法　§5非均匀有理B-样条(NURBS) 　第八章习题主要参考书目

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