第一章 矩阵知识的复习和补充

1 主要记号和定义

2 Schur分解和奇异值分解

2.1 Schur分解

2.2 奇异值分解

3 向量范数和矩阵范数

3.1 向量范数

3.2 矩阵范数

3.3 谱半径和矩阵序列的收敛性

4 正交投影和子空间之间的距离

4.1 正交投影

4.2 子空间之间的距离

5 非负矩阵

5.1 基本概念和性质

5.2 PerronFrobenius定理

5.3 非负矩阵的谱

5.4 Birkhoff定理

6 有关矩阵特征值的几个重要定理

6.1 一般方阵的Bauer-Fike定理

6.2 正规矩阵的Hoffman-Wielandt定理

6.3 Hermite矩阵的极小极大定理

习题

第二章 矩阵计算概论

1 矩阵计算的基本问题和来源

1.1 基本问题

1.2 膜的振动

1.3 弹性系统的振动

1.4 多元线性回归分析

2 病态问题和数值稳定性

2.1 矩阵计算问题的病态和良态

2.2 算法的数值稳定性

3 矩阵计算的基本工具

3.1 Householder变换

3.2 Givens变换

3.3 Gauss变换

习题

第三章 线性方程组的直接解法

1 线性方程组的条件数

2 基本解法的回顾

2.1 Gauss消去法

2.2 Cholesky分解法

3 对称不定方程组的解法

4 Vandermonde方程组的解法

5 Toeplitz方程组的解法

5.1 YuleWalker方程组

5.2 一般右端项的Toeplitz方程组

5.3 Toeplitz矩阵的逆

6 条件数的估计和迭代改进

6.1 条件数的估计

6.2 迭代改进

习题

第四章 线性方程组的迭代解法

1 迭代法概述

2 基本迭代法

3 正定矩阵和某些迭代法的收敛性

4 H矩阵和某些迭代法的收敛性

5 多项式加速

习题

第五章 共轭梯度法

1 最速下降法

2 二次泛函的几何性质

3 共轭梯度法及其基本性质

4 实用共轭梯度法及其收敛性

4.1 实用共轭梯度法

4.2 收效性分析

5 预优共轭梯度法

6 不完全分解预优技巧

6.1 松弛不完全LU分解

6.2 松弛不完全Cholesky 分解

6.3 分块不完全Cholesky 分解

7 求解非正定线性方程组的共轭梯度法

7.1 正规化方法

7.2 广义共轭剩余法题

第六章 最小二乘问题的数值解法

1 最小二乘解的数学性质

1.1 最小二乘解的特征

1.2 最小二乘解的一般表示

1.3 最小二乘解的扰动分析

2 求解满秩LS问题的数值方法

2.1 正规化方法

2.2正交化方法

3 求解亏秩LS问题的数值方法

3.1 列主元QR分解法

3.2 奇异值分解法

3.3 数值秩的定义和确定方法

4 求解L8问题的迭代法

4.1 基于正规化方程组的古典迭代法

⒋2 基于等价方程组的SOR和SSOR迭代法

5 完全最小二乘问题

习题

第七章 求解特征值问题的QR方法

1 特征值和不变子空间的条件数

1.1 特征值的条件数

1.2 不变子空间的条件数

2 双重步位移的QR算法

2.1Q R算法的基本思想

2.2 实Schur标准形

2.3 上Hessenberg化

2.4 双重步位移的QR迭代

2.5 双重步位移的QR算法

3 特征向量和不变子空间的计算

3.1 特征向量的计算

3.2 不变子空间的计算

4 对称QR方法

5 奇异值分解的计算

6 分而治之法

6.1 分割

6.2 胶合

习题

第八章 求解实对称特征值问题的同伦方法

1 同伦算法概述

2 同伦的构造和性质

3 同伦路径的数值追踪

3.1 预估

3.3 校正

3.3 核查

3.4 同伦算法

习题

第九章 Lanczos方法

1 Lanczos迭代及其基本性质

2 Kanie-Paige-Saad理论

3 Lanczos算法

4 求解对称线性方程组的Lanczos方法

5 求解非对称线性方程组的广义极小剩余法

习题

第十章 求解Jacobi矩阵特征值反问题的数值方法

1 基本问题和定性理论

2 数值方法

2.1 Lanczos方法

2.2 正交约化法

3 相关问题

3.1 秩1修改问题

3.2 广对称Jacobi矩阵的特征值反问题

3.3 对角矩阵与秩1矩阵之和的特征值

习题

参考文献

索引