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1、11.插 值 多項式拉格朗日插值多項式2牛頓插值多項式： 一階差商二階差商三階差商34埃爾米特插值用推廣的牛頓插值法確定Hermite插值函數(shù)例：解： 52.函數(shù)平方逼近 用均方誤差最小作為度量標(biāo)準(zhǔn)，研究函數(shù) 的逼近多項式，就是最佳平方逼近問題。 若存在 ，使 就是 在 上的最佳平方逼近多項式.6 這是關(guān)于 的線性方程組，稱為法方程。正交多項式對于法方程的簡化（勒讓德正交多項式）。783.曲線擬合的最小二乘法 最小二乘逼近(曲線擬合的最小二乘法)的一般提法是: 對給定的一組數(shù)據(jù) ,要求在函數(shù)類 中找一個函數(shù) ,使誤差平方和最小其中9若記 則上式可改寫為這個方程稱為法方程，矩陣形式 其中 104
2、.求積公式11拋物型求積公式及其復(fù)化（辛普森公式）12衡量插值型求積公式的精度13145.解線性方程組的直接法：LU分解，向量及矩陣的范數(shù)定義, 條件數(shù)追趕法解三對角方程組15算法2.2.9166.解線性方程組的迭代法雅克比迭代(Jacobi)，高斯-賽德爾迭代（Gauss-seidel）,松弛迭代1718198.一階常微分方程數(shù)值解法顯示歐拉方法隱式歐拉方法（向后歐拉方法）梯形方法改進(jìn)的歐拉方法低階龍格-庫塔方法9.特征值和特征向量20乘冪法，反冪法，結(jié)合原點(diǎn)平移的反冪法算法8.2.3,8.2.5,8.2.710.編寫程序21編寫重要算法的程序。如：插值多項式（拉格朗日插值，牛頓插值） 數(shù)值積分（梯形及拋物型求積公式求積分） 追趕法解三對角方程組 高斯-賽德爾迭代解線性方程組 牛頓法求方程的根 龍格-庫塔方法求解微分方程數(shù)值解 乘冪法，反冪法
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