Control 版 (精华区)

发信人: jdg (既不牛A,也不牛C), 信区: Control
标  题: Re: 请推荐一本书：关于两点边值问题求解方面
发信站: 哈工大紫丁香 (Sat Mar 26 17:14:04 2005), 转信

超星将就着看吧

数值方法（MATLAB版）（第三版）（英文原版）
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作者： [美]玛蒂尔达（Mathews,J.H.）著 索书号：TP0241  SS号：10863294   出版日期：2002年06月第1版  页数：662  

数理科学和化学图书馆 -> 数学 -> 计算数学 -> 总论 
数值方法 （MATLAB版） （第三版）
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作者： [美]玛蒂尔达（Mathews，J.H.）著 陈渝等译 索书号：  SS号：10843758   出版日期：2002年06月第1版  页数：305  

【 在 zjliu (秋天的萝卜) 的大作中提到: 】
: 标  题: Re: 请推荐一本书：关于两点边值问题求解方面
: 发信站: 哈工大紫丁香 (Sat Mar 26 16:14:24 2005), 转信
: 
: 这本书不错(可惜找不到电子版pdf文件):
: 数值方法（MATLAB版）（第三版） 
: 
: 目录：
: 
: 第1章　预备知识
: 
: 1.1　微积分回顾
: 1.1.1　极限和连续性
: 1.1.2　微分函数
: 1.1.3 积分
: 1.1.4 级数
: 1.1.5　多项式求值
: 1.1.6　微积分回顾的练习题
: 1.2 二进制数
: 1.2.1 二进制数
: 1.2.2　序列与级数
: 1.2.3 二进制分数
: 1.2.4 二进制移位
: 1.2.5　科学计数法
: 1.2.6　机器数
: 1.2.7　计算机精度
: 1.2.8　计算机浮点数
: 1.2.9　二进制数的练习
: 1.3 误差分析
: 1.3.1 截断误差
: 1.3.2 舍入误差
: 1.3.3　舍去和舍入
: 1.3.4　精度损失
: 1.3.5 0(hn)阶逼近
: 1.3.6 序列的收敛阶
: 1.3.7 误差传播
: 1.3.8 数据的不确定性
: 1.3.9 误差分析的练习
: 1.3.10 算法和程序
: 
: 第2章 非线性方程f(x)＝0的解法
: 
: 2.1 求解x＝g(x)的迭代法
: 2.1.1 寻求固定点
: 2.1.2 固定点迭代的图形解释
: 2.1.3 绝对误差和相对误差
: 2.1.4 求解x＝g(x)迭代过程的练习
: 2.1.5 算法和程序
: 2.2 定位一个根的划分方法(bracketing methods)
: 2.2.1　波尔察诺(Bolzano)二分法
: 2.2.2　试值法的收敛性
: 2.2.3　划分方法练习
: 2.2.4　算法和程序
: 2.3 初始近似值和收敛判定准则
: 2.3.1　检测收敛性
: 2.3.2 有问题的函数(TroubleSome Functions)
: 2.3.3 初始近似值的练习
: 2.3.4 算法和程序
: 2.4 牛顿拉夫申(Newton-Raphson)法和割线法
: 2.4.1　求根的斜率法
: 2.4.2　被零除错误
: 2.4.3 收敛速度
: 2.4.4　缺陷
: 2.4.5 割线法
: 2.4.6　加速收敛
: 2.4.7 牛顿拉夫申法和割线法的练习
: 2.4.8　算法和程序
: 2.5 Aitken过程、Steffensen法和Muller法(可选)
: 2.5.1 Aitken过程
: 2.5.2 Muller法
: 2.5.3 方法之间的比较
: 2.5.4 Aitken法、Steffensen法和Muller法的练习
: 2.5.5 算法和程序
: 
: 第3章 线性方程组AX＝B的数值解法
: 
: 3.1 向量和矩阵介绍
: 3.1.1 矩阵和二维数组
: 3.1.2 向量和矩阵简介的练习
: 3.2 向量和矩阵的性质
: 3.2.1 矩阵乘
: 3.2.2 特殊矩阵
: 3.2.3 非奇异矩阵的逆
: 3.2.4 行列式
: 3.2.5 平面旋转
: 3.2.6 MATLAB
: 3.2.7 向量和矩阵性质的练习
: 3.2.8 算法和程序
: 3.3 上三角线性方程组
: 3.3.1 上三角线性方程组的练习
: 3.3.2 算法和程序
: 3.4 高斯消去法和选主元
: 3.4.1 选主元以避免a＝0
: 3.4.2 选主元以减少误差
: 3.4.3 病态情况
: 3.4.4 MATLAB
: 3.4.5 高斯消去法和选主元的练习
: 3.4.6 算法和程序
: 3.5 三角分解法
: 3.5.1　线性方程组的解
: 3.5.2　三角分解法
: 3.5.3　计算复杂性
: 3.5.4 置换矩阵
: 3.5.5　扩展高斯消去过程
: 3.5.6　MATLAB
: 3.5.7 三角分解法的练习
: 3.5.8　算法和程序
: 3.6　求解线性方程组的迭代法
: 3.6.1　雅克比迭代
: 3.6.2　Gauss-Seidel迭代法
: 3.6.3　收敛性
: 3.6.4　求解线性方程组的迭代法的练习
: 3.6.5　算法和程序
: 3.7 非线性方程组的迭代法：SeideI法和牛顿法(可选)
: 3.7.1 理论
: 3.7.2 广义微分
: 3.7.3 接近固定点处的收敛性
: 3.7.4　Seidel迭代
: 3.7.5 求解非线性方程组的牛顿法
: 3.7.6 牛顿法概要
: 3.7.7 MATLAB
: 3.7.8 求解非线性方程组的迭代法的练习
: 3.7.9 算法和程序
: 
: 第4章 插值与多项式逼近
: 
: 4.1 泰勒级数和函数计算
: 4.1.1 多项式计算方法
: 4.1.2 习题
: 4.1.3 算法与程序
: 4.2 插值介绍
: 4.2.1 习题
: 4.2.2 算法与程序
: 4.3　拉格朗日逼近
: 4.3.1　误差项和误差界
: 4.3.2 比较精度与0(hN+1)
: 4.3.3　MATLAB
: 4.3.4 习题
: 4.3.5　算法与程序
: 4.4　牛顿多项式
: 4.4.1 嵌套乘法
: 4.4.2　多项式逼近、节点及中心
: 4.4.3 习题
: 4.4.4　算法与程序
: 4.5 切比雪夫多项式(可选)
: 4.5.1 切比雪夫多项式性质
: 4.5.2　最小上界
: 4.5.3 等距节点
: 4.5.4　切比雪夫节点
: 4.5.5 龙格现象
: 4.5.6 区间变换
: 4.5.7 正交性质
: 4.5.8　MATLAB
: 4.5.9 习题
: 4.5.10　算法与程序
: 4.6 帕德逼近
: 4.6.1 连分式
: 4.6.2 习题
: 4.6.3　算法与程序
: 
: 第5章 曲线拟台
: 
: 5.1 最小二乘拟合曲线
: 5.1.1　求最小二乘曲线
: 5.1.2　幂函数拟合y＝AxM
: 5.1.3 最小二乘拟合曲线的练习
: 5.1.4　算法和程序
: 5.2 曲线拟合
: 5.2.1　对y=CeAx线性化方法
: 5.2.2 求解y＝CeAx的非线性最小二乘法
: 5.2.3　数据线性化变换
: 5.2.4　线性最小二乘法
: 5.2.5 矩阵公式
: 5.2.6　多项式拟合
: 5.2.7　多项式摆动
: 5.2.8 曲线拟合的练习
: 5.2.9　算法和程序
: 5.3　样条函数插值
: 5.3.1　分段线性插值
: 5.3.2　分段三次样条曲线
: 5.3.3　三次样条的存在性
: 5.3.4　构造三次样条
: 5.3.5 端点约束
: 5.3.6　三次样条曲线的适宜性
: 5.3.7 样条函数插值的练习
: 5.3.8　算法和程序
: 5.4　傅里叶级数和三角多项式
: 5.4.1 三角多项式逼近
: 5.4.2 傅里叶级数和三角多项式的练习
: 5.4.3　算法和程序
: 
: 第6章　数值微分
: 
: 6.1 导数的近似值
: 6.1.1　差商的极限
: 6.1.2　中心差分公式
: 6.1.3　误差分析和优化步长
: 6.1.4 Richardson外推法
: 6.1.5 导数近似值的练习
: 6.1.6　算法和程序
: 6.2　数值差分公式
: 6.2.1 更多的中心差分公式
: 6.2.2　误差分析
: 6.2.3　拉格朗日多项式微分
: 6.2.4　牛顿多项式微分
: 6.2.5 数值微分公式的练习
: 6.2.6　算法和程序
: 
: 第7章　数值积分
: 
: 7.1 积分简介
: 7.1.1 习题
: 7.2　组合梯形公式和辛普生公式
: 7.2.1 误差分析
: 7.2.2 习题
: 7.2.3　算法与程序
: 7.3 递归公式与龙贝格积分
: 7.3.1　龙贝格积分
: 7.3.2 习题
: 7.3.3　算法与程序
: 7.4 自适应积分
: 7.4.1 区间细分(refinement)
: 7.4.2 精度测试
: 7.4.3 算法与程序
: 7.5 高斯-勒让德积分(可选)
: 7.5.1 习题
: 7.5.2 算法与程序
: 
: 第8章 数值优化
: 
: 8.1 函数极小值
: 8.1.1 搜索方法
: 8.1.2 求解f(x，y)的极值
: 8.1.3 Nelder-Mead法
: 8.1.4 根据导数求极小值
: 8.1.5 最速下降法
: 8.1.6　求解函数极小值的练习
: 8.1.7　算法和程序
: 
: 第9章　微分方程求解
: 
: 9.1　微分方程导论
: 9.1.1 初值问题
: 9.1.2　几何解释
: 9.1.3 习题
: 9.2 欧拉方法
: 9.2.1 几何描述
: 9.2.2　步长与误差
: 9.2.3 习题
: 9.2.4　算法与程序
: 9.3 休恩方法
: 9.3.1　步长与误差
: 9.3.2 习题
: 9.3.3　算法与程序
: 9.4　泰勒级数法
: 9.4.1 习题
: 9.4.2　算法与程序
: 9.5 龙格-库塔方法
: 9.5.1　关于该方法的讨论
: 9.5.2　步长与误差
: 9.5.3 N＝2的龙格-库塔方法
: 9.5.4　龙格-库塔-费尔博格方法(RKF45)
: 9.5.5 习题
: 9.5.6　算法与程序
: 9.6　预测-校正方法
: 9.6.1 阿达姆斯-巴什弗斯-摩尔顿方法
: 9.6.2　误差估计与校正
: 9.6.3 实际考虑
: 9.6.4　米尔尼-辛普生方法
: 9.6.5　误差估计与校正
: 9.6.6　正确的步长
: 9.6.7 习题
: 9.6.8　程序与算法
: 9.7　微分方程组
: 9.7.1 数值解
: 9.7.2　高阶微分方程
: 9.7.3 习题
: 9.7.4　算法与程序
: 9.8 边值问题
: 9.8.1 分解为两个初值问题：线性打靶法
: 9.8.2 习题
: 9.8.3　算法与程序
: 9.9　有限差分方法
: 9.9.1 习题
: 9.9.2　算法与程序
: 
: 第10章 偏微分方程数值解
: 
: 10.1 双曲型方程
: 10.1.1 波动方程
: 10.1.2 差分方程
: 10.1.3 初始值
: 10.1.4 D'Alembert方法
: 10.1.5 给定的两个确定行
: 10.1.6 双曲线型方程的练习
: 10.1.7　算法和程序
: 10.2　抛物型方程
: 10.2.1　热传导方程
: 10.2.2　差分方程
: 10.2.3　Crank-Nicholson法
: 10.2.4 抛物型方程的练习
: 10.2.5 算法和程序
: 10.3 椭圆型方程
: 10.3.1 Laplace差分方程
: 10.3.2 建立线性方程组
: 10.3.3 导数边界条件
: 10.3.4 迭代方法
: 10.3.5 Poisson方程和Helmholtz方程
: 10.3.6 改进
: 10.3.7 椭圆型方程的练习
: 10.3.8　算法和程序
: 
: 第11章 特征值与特征向量
: 
: 11.1 齐次方程组：特征值问题
: 11.1.1 背景知识
: 11.1.2 特征值
: 11.1.3　对角化
: 11.1.4　对称性的优势
: 11.1.5　特征值范围估计
: 11.1.6　方法综述
: 11.1.7　齐次方程组：特征值问题的练习
: 11.2 幂方法
: 11.2.1 收敛速度
: 11.2.2　移位反幂法
: 11.2.3　幂法的练习
: 11.2.4　算法和程序
: 11.3　雅克比方法
: 11.3.1　平面旋转变换
: 11.3.2　相似和正交变换
: 11.3.3 雅克比序列的变换
: 11.3.4 一般步骤
: 11.3.5　使dpq和dqp为零
: 11.3.6　一般步骤总结
: 11.3.7　修正矩阵的特征值
: 11.3.8　消去apq的策略
: 11.3.9 雅克比法的练习
: 11.3.10 算法和程序
: 11.4 对称矩阵的特征值
: 11.4.1 Householder法
: 11.4.2 Householder变换
: 11.4.3 三对角形式归约
: 11.4.4 QR法
: 11.4.5 加速移位
: 
: 附录 MATLAB介绍
: 
: 参考文献
: 习题答案 
: 【 在 hitboy (生存、生活、生命) 的大作中提到: 】
: : 请推荐一本书：有关于两点边值问题求解的内容，包括打靶法等等 
: 
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: ║★★★★★友谊第一  比赛第二★★★★★║
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: ※ 来源:·哈工大紫丁香 bbs.hit.edu.cn·[FROM: 天外飞仙]
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: ※ 来源:·哈工大紫丁香 bbs.hit.edu.cn·[FROM: 202.118.229.86]


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征婚: 本人有车,有房,每月有固定收入,站内联系.  
  附: 房——工大三人寝室;  
      车——自行车(绝对环保);  
      固定收入——学校每月的补助.


※ 来源:·哈工大紫丁香 bbs.hit.edu.cn·[FROM: 219.217.235.31]