选择特殊符号
选择搜索类型
请输入搜索
前言 V
第1章 绪论 1
1.1 课程的内容、意义和特点 1
1.2 误差的基本概念 4
1.2.1 误差和有效数字 4
1.2.2 函数求值的误差估计 5
1.2.3 计算机中数的表示和舍入误差 7
1.3 数值稳定性和病态问题 8
1.3.1 算法的稳定性 8
1.3.2 病态数学问题和条件数 10
1.4 算法的实现 11
习题1 11
数值试验题1 12
第2章 预备知识 13
2.1 微积分若干基本概念和基本定理 13
2.1.1 数列极限和函数极限 13
2.1.2 闭区间上的连续函数 14
2.1.3 函数序列的一致收敛性 16
2.1.4 中值定理 17
2.1.5 变参数积分求导公式 19
2.2 常微分方程的基本概念和有关理论 19
2.2.1 基本概念 19
2.2.2 初值问题解的存在唯一性 21
2.2.3 初值问题的适定性、条件 23
2.2.4 两点边值问题 25
2.3 线性代数的有关概念和结论 26
2.3.1 线性空间 26
2.3.2 矩阵和矩阵变换 28
2.3.3 初等矩阵 30
2.3.4 矩阵的特征值和谱半径 31
2.3.5 Jordan 标准形 34
2.3.6 矩阵特征值估计——Gerschgorin圆盘定理 37
2.3.7 对角占优阵 40
2.3.8 对称正定阵 42
2.3.9 分块矩阵 44
2.3.10 向量和连续函数的内积 46
2.3.11 向量范数,矩阵范数和连续函数的范数 48
习题2 55
第3章 线性代数方程组的数值解法 61
3.1 引言 61
3.2 高斯消去法 62
3.2.1 顺序消去过程和矩阵的LU三角分解 62
3.2.2 可行性和计算量 67
3.2.3 数值稳定性:选主元 68
3.3 矩阵的直接三角分解法 75
3.3.1 三对角形方程组的追赶法 75
3.3.2 对称正定阵的Cholesky分解法 77
3.4 方程组的性态、条件数 81
3.4.1 病态方程组和矩阵的条件数 81
3.4.2 条件数的应用:方程组误差估计 85
3.5 大型方程组的迭代方法 87
3.5.1 Jacobi迭代和Gauss-Seidel迭代法 88
3.5.2 迭代法的收敛性和收敛速度 91
3.5.3 Jacobi迭代法和Gauss-Seidel迭代法的收敛性判定 95
3.5.4 分块迭代法 97
3.6 应用例题 98
评注 102
习题3 104
数值试验题3 109
第4章 插值和拟合 113
4.1 引言 113
4.1.1 函数的插值 113
4.1.2 离散数据的拟合 114
4.2 插值 116
4.2.1 拉格朗日插值法 116
4.2.2 插值的余项 118
4.2.3 均差和牛顿插值法 119
4.3 分段低次插值 121
4.3.1 龙格现象和分段线性插值 121
4.3.2 分段埃尔米特三次插值 124
4.3.3 附注:二重埃尔米特插值 127
4.4 三次样条插值 127
4.4.1 样条插值的背景和定义 127
4.4.2 三次样条插值的定解条件 128
4.4.3 三弯矩算法 130
4.4.4 例题和一致收敛性 133
4.5 正交多项式 136
4.5.1 连续函数空间 136
4.5.2 离散点列上的正交多项式 139
4.5.3 连续区间上的正交多项式 143
4.6 离散数据的曲线拟合 146
4.6.1 线性模型和最小二乘拟合 146
4.6.2 正规方程和解的存在唯一性 147
4.6.3 多项式拟合和例题 151
4.6.4 正规方程的病态和正交多项式拟合 154
评注 158
习题4 158
数值试验题4 161
第5章 数值积分和数值微分 162
5.1 引言 162
5.2 梯形公式和Simpson求积公式 164
5.2.1 梯形公式和Simpson公式 164
5.2.2 复化梯形公式和复化Simpson公式 167
5.3 Gauss求积公式 170
5.3.1 Gauss点与正交多项式零点的关系 171
5.3.2 常用的Gauss型求积公式 173
5.3.3 Gauss公式的余项 178
5.3.4 Gauss求积公式的数值稳定性和收敛性 179
5.4 数值微分 180
5.4.1 Taylor展开法 181
5.4.2 插值型求导公式 185
5.4.3 三次样条求导 187
5.5 外推技巧和自适应技术 189
5.5.1 外推原理 189
5.5.2 数值微分的外推算法 191
5.5.3 数值积分的Romberg算法 191
5.5.4 自动变步长Simpson方法和自适应Simpson方法 193
5.6 应用例题 194
评注 197
习题5 198
数值试验题5 201
第6章 常微分方程的数值解法 203
6.1 引言 203
6.2 初值问题的数值解法 204
6.2.1 Euler方法及其截断误差和阶 204
6.2.2 Runge-Kutta法 209
6.2.3 单步法的稳定性 214
6.2.4 线性多步法 217
6.2.5 预测-校正技术和外推技巧 221
6.3 一阶常微分方程组的数值方法 225
6.3.1 一阶方程组和高阶方程 225
6.3.2 刚性方程(组) 227
6.4 边值问题的打靶法和差分法 233
6.4.1 打靶法 234
6.4.2 差分法 237
6.5* 有限元方法 239
6.5.1 泛函极值和Euler方程 240
6.5.2 两点边值问题的变分原理 244
6.5.3 变分近似法——Ritz-Galerkin方法 251
6.5.4 有限元方法 257
评注 266
习题6 267
数值试验题6 272
第7章 非线性方程和方程组的解法 276
7.1 引言 276
7.1.1 问题的背景和内容概要 276
7.1.2 一元方程的搜索法 277
7.2 一元方程的基本迭代法 279
7.2.1 基本迭代法及其收敛性 279
7.2.2 局部收敛性和收敛阶 282
7.2.3 收敛性的改善 286
7.3 一元方程的牛顿迭代法 288
7.3.1 牛顿迭代法及其收敛性 288
7.3.2 重根时的牛顿迭代改善 291
7.3.3 离散牛顿法 293
7.4 非线性方程组的解法 294
7.4.1 不动点迭代法 294
7.4.2 牛顿迭代法 298
7.4.3 拟牛顿法 303
附录7.1 某些定理的证明 307
附录7.2 延拓法 310
评注 313
习题7 314
数值试验题7 317
第8章 最优化方法 318
8.1 引言 318
8.2 线性规划及其解法 320
8.2.1 标准形式和基本性质 320
8.2.2 单纯形算法 324
8.2.3 单纯形方法的初始化 330
8.2.4 线性规划的对偶性质 333
8.2.5 对偶变尺度算法 336
8.3 无约束最优化方法 342
8.3.1 基本概念和下降法 342
8.3.2 一维搜索 345
8.3.3 下降方向和收敛性 348
8.3.4 非线性最小二乘问题 351
8.4 约束最优化方法 356
8.4.1 引言 356
8.4.2 罚函数法 357
8.4.3 下降法 363
8.4.4 凸二次规划的内点算法 369
评注 374
习题8 375
数值试验题8 377
第9章 矩阵特征值问题的数值解法 379
9.1 引 言 379
9.1.1 问题的背景和内容概要 379
9.1 2 特征值的扰动和条件数 381
9.2 幂法及其变形 382
9.2.1 幂法和外推加速 382
9.2.2 反幂法和原点位移 387
9.2.3 对称矩阵的修正幂法 390
9.3 矩阵的两种正交变换 393
9.3.1 平面旋转变换和镜面反射变换 393
9.3.2 化矩阵为Hessenberg形 398
9.3.3 矩阵的QR分解 402
9.4 QR算法 405
9.4.1 QR算法及其收敛性 405
9.4.2 QR算法的改善 410
9.4.3 双步隐式QR算法 413
评注 420
习题9 420
数值试验题9 423
附录 Matlab语言简介 424
f.1 Matlab语言的特点 424
f.2 环境窗口、语言结构和编程方法 426
f.3 主要语法和符号 428
f.4 矩阵的操作和运算 433
f.5 库函数 439
f.6 若干算法的Matlab程序 442
参考文献 454
习题答案 456
索引 4682100433B
本书内容是科学和工程实际中常用的数值计算方法及其有关的理论,包括线性代数方程组的数值解法、插值和拟合、数值积分和数值微分、常微分方程的数值解法、非线性方程(组)的数值解法、最优化的计算方法以及矩阵特征值问题的数值方法。各章都有应用例题和数值试验习题,书末附有Matlab语言简介。为便于自学,数值计算习题附有答案。
本书注重实际应用和计算能力的训练,注意基本概念和基本理论,但不追求理论上的完整性。本书的起点低,跨度大,从复习高等数学和线性代数开始,直到某些近代的算法,范围和深度都有较大的弹性。可作为工程硕士研究生以及理工科非计算数学专业大学生、研究生的“数值分析”课程教材,也可供科技工作者参考。
先定义布置筏板基础,设置筏板边坡,再定义布置基础梁。
无地下室的基础底面标高到首层室内地坪,有地下室的基础底面到地下室底面标高。
建筑装饰装修工程计价计算基础多采用定额人工费。 但定额只能反映一定时期内的工程量消耗。随着生产水平的变化,生产效率的提高,按定额规定得出的定额人工费不能很正确的反映当前的实际工程消耗。所以实际取费是...
《研究生系列教材:现代科学与工程计算基础》较为详细地介绍了科学与工程计算中常用的数值计算方法、基本概念及有关的理论和应用。全书共分八章,主要内容有误差分析,函数的插值与逼近,数值积分与数值微分,线性代数方程组的直接解法与迭代解法,非线性方程及非线性方程组的数值解法,矩阵特征值和特征向量的数值解法,以及常微分方程初、边值问题的数值解法等。使用对象为高等院校工科类研究生及理工科类非“信息与计算科学”专业本科生,也可供从事科学与工程计算的科技工作者参考。《研究生系列教材:现代科学与工程计算基础》讲授由浅人深,通俗易懂,具备高等数学、线性代数知识者均可学习。
第一章 绪论
§1 研究对象
§2 误差的来源及其基本概念
2.1 误差的来源
2.2 误差的基本概念
2.3 和、差、积、商的误差
§3 数值计算中几点注意事项
习题
第二章 函数的插值与逼近
§1 引言
1.1 多项式插值
1.2 最佳逼近
1.3 曲线拟合
§2 Lagrange插值
2.1 线性插值与抛物插值
2.2 n次Lagrange插值多项式
2.3 插值余项
§3 迭代插值
§4 Newton插值
4.1 Newton均差插值公式
4.2 Newton差分插值公式
§5 Hermite插值
§6 分段多项式插值
6.1 分段线性插值
6.2 分段三次Hermite插值
§7 样条插值
7.1 三次样条插值函数的定义
7.2 插值函数的构造
7.3 三次样条插值的算法
7.4 三次样条插值的收敛性
§8 最小二乘曲线拟合
8.1 问题的引入及最小二乘原理
8.2 一般情形的最小二乘曲线拟合
8.3 用关于点集的正交函数系作最小二乘拟合
8.4 多变量的最小二乘拟合
§9 连续函数的量佳平方逼近
9.1 利用多项式作平方逼近
9.2 利用正交函数组作平方逼近
§10 富利叶变换及快速富利叶变换
10.1 最佳平方三角逼近与离散富利叶变换
10.2 快速富利叶变换
习题
第三章 数值积分与数值微分
§1 数值积分的基本概念
1.1 数值求积的基本思想
1.2 代数精度的概念
1.3 插值型求积公式
§2 等距节点求积公式
2.1 Newton—CoteS公式
2.2 复化求积法及其收敛性
2.3 求积步长的自适应选取
§3 Romberg 求积法
3.1 Romberg求积公式
3.2 Richardson外推加速技术
§4 Gauss型求积公式
4.1 Gauss型求积公式的一般理论
4.2几种常见的Gauss型求积公式
§5 奇异积分和振荡函数积分的计算
5.1 奇异积分的计算
5.2 振荡函数积分的计算
§6 多重积分的计算
6.1 基本思想
6.2 复化求积公式
6.3 Gauss型求积公式
§7 数值微分
7.1 Taylor级数展开法
7.2 插值型求导公式
习题
第四章 解线性代数方程组的直接法
§1 Gauss消去法
§2 主元素消去法
2.1 全主元素消去法
2.2 列主元素消去法
§3 矩阵三角分解法
3.1 Doolittle分解法(或LU分解)
3.2 列主元素三角分解法
3.3 平方根法
3.4 三对角方程组的追赶法
§4 向量范数、矩阵范数及条件数
4.1 向量和矩阵的范数
4.2 矩阵条件数及方程组性态
习题
第五章 解线性代数方程组的迭代法
§1 Jacobi迭代法
§2 Gauss-Seidel迭代法
§3 超松弛迭代法
§4 共轭梯度法
习题
第六章 非线性方程求根
§1 逐步搜索法及二分法
1.1 逐步搜索法
1.2 二分法
§2 迭代法
2.1 迭代法的算法
2.2 迭代法的基本理论
2.3 局部收敛性及收敛阶
§3 迭代收敛的加速
3.1 松弛法
3.2 Aitken方法
§4 New-ton迭代法
4.1 Newton迭代法及收敛性
4.2 Newton迭代法的修正
4.3 重根的处理
§5 弦割法与抛物线法
5.1 弦割法
5.2 抛物线法
§6 代数方程求根
6.1 多项式方程求根的Newton法
6.2 劈因子法
§7 解非线性方程组的Newton迭代法
习题
……
第七章 矩阵特征值和特征向量的计算
第八章 常微方分程数值解法
附录
参考文献2100433B
《太阳能建筑的热物理计算基础》从气象参数、建筑传热传质过程以及建筑几何模型等方面,介绍了当前的建筑传热过程的差分方法、传递函数法和反应系数法等主流计算方法的基本原理。为简化复杂建筑结构,《太阳能建筑的热物理计算基础》介绍了一个专用于建筑节能分析的建筑几何模型解决方案。
《太阳能建筑的热物理计算基础》可作为建筑和热能类相关专业的本科教材,并可供暖通空调、建筑技术科学、制冷与低温工程等专业研究生选用,特别可作为太阳能建筑热利用、建筑环境与节能领域的研究开发参考书籍和继续教育读本。