前言
第一章 科学计算与MatLab
第一节 科学计算的意义
第二节 误差基础知识
第三节 数值计算应注意的问题
第四节 MatLab简介
第二章 多项式插值与样条插值
第一节 多项式插值
第二节 拉格朗日（Langrange）插值
第三节 牛顿（Newton）插值
第四节 埃尔米特（Hermite）插值
第五节 三次样条插值
第三章 函数逼近
第一节 内积与正交多项式
第二节 最佳一致逼近与切比雪夫展开
第三节 最佳平方逼近
第四节 曲线拟合的最小二乘法
第四章 数值积分与数值微分
第一节 引言
第二节 插值型救积分式
第三节 牛顿-柯特斯（Newton-Cotes）及其复合求积公式
第四节 变步长算法
第五节 高斯型求职公式
第六节 奇异与振荡积分的计算
第七节 二重积分的计算
第八节 数值微分
第五章 线性方程组的直接解法
第一节 高斯消去法
第二节 量化的列主元素调节斯消去法
第三节 矩阵的三角分解
第六章 线性方程组的迭代解法
第一节 基本迭代法
第二节 范数及方程组的性态和条件数
第三节 迭代的收敛性分析与误差估计
第四节 基于变分原理的迭代法
第七章 非线性方程求解
第一节 数值求值的基本问题
第二节 二分法
第三节 不动点迭代
第四节 迭代的加速收敛的方法
第五节 牛顿法
第六节 割线法
第七节 非线性方程组迭代法简介
第八节 拟牛顿法简介
第八章 矩阵的特征值和特征向量的计算
第一节 引言
第二节 乘幂法与反幂法
第三节 QR方法
第四节 雅可比方法
第九章 常微分方程数值解
第一节 引言
第二节 数值积分与多步方法
第三节 泰勒展开与龙格一库塔方法
第四节 收敛性与稳定性
第五节 刚性方程组的数值方法
第六节 用微分求积法解初值问题与边值问题
参考书目
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