资源涉及了数值分析的详细课件
目录：
1.误差分析
2.向量范数和矩阵范数
3.高斯消去法
4.经典迭代法
5.三角分解法
6.共轭梯度法
7.病态线性方程组的解法
8.幂法和反幂法
9.Jacobi方法
10.QR方法
2021-11-20 12:55:12
9.75MB
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数值分析编程作业-python实现 -内含线性方程组迭代法求解(Jacobi迭代，Gauss-Seidel迭代)；
L-U：Doolittle分解;函数插值与拟合；迭代法求非线性方程根；数值积分(Romberg算法，分段Gauss积分)；Runge-Kutta 4阶求解常微分方程。
2021-11-09 09:39:27
183KB
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1.高斯计算
1.1Gauss消去法
1.2列主元法
1.3全主元法
1.4三角分解法
2.高斯-赛德尔迭代
3.Jacobi迭代法
4.超松弛法
5.幂法
6.特征值
7.QR分解
8.拉格朗日插值
9.抛物线插值
10.三次插值
11.牛顿插值
12.最小二乘
13.线性拟合
14.复化辛普森公式
15改进欧拉
16.龙格库塔法
2021-10-31 13:38:08
196.53MB
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研究生数值分析课程_最全python拟合程序_python（最小二乘法，龙贝格）。自己做的，南大的在读研究生。
2021-10-28 21:47:29
802KB
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插值法是数值分析中最基本的数值方法,而插值法的余项又是插值法的核心内容。在教学中需要着重阐述插值余项的来源和证明过程,然后详细说明一些应注意的注解,为函数逼近、数值微积分和微分方程数值解等数值分析内容的学习打下坚实的基础。
2021-06-16 18:05:16
2.21MB
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