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內容簡介

　　《俄羅斯數學教材選譯：數值方法（第5版）》視角新穎，內容翔實，闡述係統，主要內容包括：計算誤差，插值與數值微分，數值積分，函數逼近，多維問題，數值代數方法，非綫性方程組和最優化問題的解，常微分方程、偏微分方程和積分方程的數值求解方法。
　　《俄羅斯數學教材選譯：數值方法（第5版）》可供高等院校計算數學及相關專業的學生、教師和研究人員使用參考。

目錄

《俄羅斯數學教材選譯》序
第三版序言
引言
第一章 問題數值解的誤差
1．誤差的來源與分類
2．數在計算機中的記錄格式
3．絕對誤差與相對誤差．數據的記錄格式
4．關於計算誤差
5．函數的誤差
6．反問題

第二章 插值法與數值微分
1．函數逼近問題的提法
2．拉格朗日插值多項式
3．拉格朗日插值多項式的餘項估計
4．差商及其性質
5．帶有差商的牛頓插值公式
6．差商與具有多重節點的插值法
7．有限差分方程
8．切比雪夫多項式
9．插值公式餘項估計的最小化
10．有限差分
11．帶有常步長的函數錶的插值公式
12．函數錶的建立
13．關於插值的捨入誤差
14．插值工具的應用．反嚮插值
15．數值微分
16．關於數值微分公式的計算誤差
17．有理插值

第三章 數值積分
1．最簡單的一維求積公式．待定係數法
2．求積公式的誤差估計
3．牛頓一科茨求積公式
4．正交多項式
5．高斯求積公式
6．基本求積公式的實際誤差估計
7．快速振蕩函數的積分
8．通過將區間劃分為等距子區間來提高積分精度
9．關於最優化問題的描述
10．求積公式的最優化問題的描述
11．求積公式節點分布的最優化
12．節點分布最優化的例子
13．誤差的主項
14．實際誤差估計的龍格法則
15．更高精度插值結果的修正
16．奇異情況的積分計算
17．建立有自動選擇步長的標準程序的原則

第四章 函數逼近與相關問題
1．綫性賦範空間中的最佳逼近
2．希爾伯特空間中的最佳逼近及其建立中齣現的問題
3．三角插值．離散傅裏葉變換
4．快速傅裏葉變換
5．最佳一緻逼近
6．最佳一緻逼近的例子
7．關於多項式的錶達形式
8．插值和樣條逼近

第五章 多維問題
1．待定係數法
2．最小二乘法與正規化
3．正規化的例子
4．多維問題轉化為一維問題
5．三角形中的函數插值
6．均勻網格上數值積分的誤差估計
7．數值積分誤差的下界估計
8．濛特卡羅方法
9．問題求解的不確定性方法應用的閤理性討論
10．提高濛特卡羅方法的收斂速度
11．關於問題求解方法的選擇

第六章 數值代數方法
1．未知數依次消元法
2．反射方法
3．簡單迭代方法
4．簡單迭代方法在計算機上實現的特點
5．實際誤差估計σ平方-過程和提高收斂速度
6．迭代過程收斂速度的最優化
7．賽德爾方法
8．最速梯度下降法
9．共軛梯度法
10．應用等效譜算子的迭代方法
11．方程組近似解的誤差和矩陣的條件數、正規化
12．特徵值問題
13．藉助QR-算法的完全特徵值問題的解

第七章 非綫性方程組和最優化問題的解
1．簡單迭代方法和相關問題
2．非綫性方程組求解的牛頓方法
3．下降法
4．將高維問題轉化為低維問題的其他方法
5．用穩定化方法求解定常問題
6．什麼是最優化以及怎樣最優化？

第八章 常微分方程柯西問題的數值方法
1．藉助於泰勒公式求解柯西問題
2．龍格一庫塔法
3．帶有單步誤差控製的方法
4．單步法的誤差估計
5．有限差分方法
6．待定係數法
7．依據模型問題研究有限差分方法的性質
8．有限差分方法的誤差估計
9．方程組積分的特性
10．二階方程的數值積分方法
11．積分節點分布的最優化

第九章 常微分方程邊值問題的數值方法
1．二階方程邊值問題求解的簡單方法
2．網格邊值問題的格林函數
3．簡單網格邊值問題的解
4．數值算法的閉閤
5．對一階綫性方程組邊值問題情況的討論
6．一階方程組邊值問題的算法
7．非綫性邊值問題
8．特殊類型的近似
9．尋找特徵值的有限差分方法
10．藉助於變分原理建立數值方法
11．在奇異情況下提高變分方法的收斂性
12．與有限差分方程的書寫形式相關的計算誤差的影響

第十章 偏微分方程的求解方法
1．網格方法理論的基本概念
2．最簡單雙麯型問題的逼近
3．凍結係數原理
4．帶有不連續解的非綫性問題的數值解
5．一維拋物型方程的差分格式
6．橢圓型方程的差分逼近
7．帶有多個空間參數的拋物型方程求解
8．網格橢圓方程的求解方法

第十一章 求解積分方程的數值方法
1．替換為求積和式的積分方程求解方法
2．藉助於核退化變換求解積分方程
3．第一類弗雷德霍姆積分方程
結束語
參考文獻
名詞索引
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2　麯麵的拓撲

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很不錯。。。。。。。。。。

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和美版的一起買的，對比著看

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好好好好好好好好好好好好

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經典教材，講解詳細且具有一定的深度，非常不錯的一本圖書，推薦

評分☆☆☆☆☆

俄羅斯教材~被安利瞭~要是有塑封就好瞭

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