中國(guó)石油大學(xué)(更新版)
【正文】 的內(nèi)容 6554 8814矩陣代數(shù)的計(jì)算問題 課（1）解線性代數(shù)方程組的直接法專內(nèi)容：Gauss消去法 矩陣的三角分解 業(yè)（2）解線性方程組的迭代法業(yè)內(nèi)容：基本迭代法 收斂性分析 方程組的性態(tài) 共（3）矩陣的特征值和特征向量的計(jì)算 同濟(jì)內(nèi)容： 乘冪法和反冪法 Jacobi方法 QR方法021代數(shù)插值和函數(shù)逼近問題 kaoyangj（1）代數(shù)插值密云路內(nèi)容： Lagrange插值 Newton插值 Hermite插值 樣條插值65976 455（2）函數(shù)逼近輔導(dǎo)內(nèi)容： 最佳一致逼近最佳平方逼近曲線擬合的最小二乘法021數(shù)值微分與數(shù)值積分 200092（1）數(shù)值微分 內(nèi)容： 數(shù)值微分（2）數(shù)值積分內(nèi)容： NewtonCotes求積公式 Romberg求積算法 Gauss求積公式微分方程初值問題的數(shù)值解內(nèi)容：Euler方法 Rungerkutte方法 線性多步法 收斂性和穩(wěn)定性一階方程組和高階方程線代方程組求解：用各種矩陣分解求解線代方程組的直接法，方法的原理及計(jì)算，解的誤差分析及解的精度改進(jìn)。我們正式在這種錯(cuò)誤和改正的過程當(dāng)中慢慢成長(zhǎng)起來。一次，家里來了客人，我看到大人們吸煙后，放到煙灰缸里的煙頭沒有掐滅，煙霧還在飄出，有時(shí)候煙灰缸內(nèi)的煙灰隨風(fēng)飛出，造成室內(nèi)環(huán)境的污染。學(xué)校現(xiàn)有專任教師1500余人，其中教授、副教授819人，博士生導(dǎo)師138人，碩士生導(dǎo)師744人，工商管理碩士指導(dǎo)教師42人。2005年1月，學(xué)校更名為中國(guó)石油大學(xué)。青島金沙灘是我國(guó)沙質(zhì)最細(xì)、面積最大、風(fēng)景最美的沙灘，是“亞洲第一灘”。學(xué)校面朝浪平沙細(xì)的唐島灣，背靠高峻雄偉的小珠山，山在海邊，海在校邊，校依山勢(shì)，海映山色，校園風(fēng)景秀麗，辦學(xué)條件完善。青島校區(qū)地處迷人的帆船之都、海濱之城，享有極高美譽(yù)的青島。水清灘平，沙細(xì)如粉，色澤如金，故稱“金沙灘”。1988年，學(xué)校更名為石油大學(xué)，逐步形成山東、北京兩地辦學(xué)的格局。全日制在校本科生20000人、研究生4800余人，留學(xué)生300人。熱愛物理、化學(xué)，積極參加各種科技創(chuàng)新活動(dòng)，愛動(dòng)手、喜歡小發(fā)明、小制作。我會(huì)虛心、認(rèn)真地接受老師和家長(zhǎng)的批評(píng)，吸取教訓(xùn)，總結(jié)經(jīng)驗(yàn)，在以后的學(xué)習(xí)和工作中擯棄浮躁心理，謹(jǐn)慎細(xì)心、精益求精。掌握矩陣的正交分解方法：Schmidt正交化法，Householder變換法。函數(shù)逼近：函數(shù)逼近只要求內(nèi)積空間中的最佳平方逼近，包括對(duì)離散數(shù)據(jù)和對(duì)連續(xù)函數(shù)的最佳平方逼近?？荚囈螅簳娲鹁?，閉卷考試，自帶個(gè)人用計(jì)算器。密云路二、考試形式與試卷結(jié)構(gòu)65976 455(一)答卷方式：閉卷，筆試；輔導(dǎo)(二)答題時(shí)間：180分鐘；1號(hào)(三)各部分內(nèi)容的考查比例(滿分為100分)輔導(dǎo) 誤差分析 約10%密云路插值法, 函數(shù)逼近與計(jì)算 約30%課 數(shù)值積分與數(shù)值微分 約20%密云路常微分方程數(shù)值解法, 方程求根 約20%同濟(jì)解線性方程組的直接方法, 解線性方程組的迭代法 約20%課(四)題型比例同濟(jì)西苑概念題 約10%院 證明題 約10%kaoyangj 計(jì)算題 約80%研(五)參考書目 65976 455 1.《數(shù)值分析》，李慶揚(yáng) 王能超 。(10分)．考試對(duì)象：博士生入學(xué)者（數(shù)學(xué)系）123站臺(tái) 2．考試科目：《高等數(shù)值分析》共濟(jì)網(wǎng) 3．答卷方式：閉卷，筆試濟(jì) 4．答題時(shí)間：180分鐘．同濟(jì) 5．總 分:100分共濟(jì) 6．考試內(nèi)容:密云路一、線性系統(tǒng)kaoyangj 高斯消元法，LR分解，QR分解，條件數(shù)，奇異值分解123站臺(tái)二、線性系統(tǒng)迭代方法院Jacobi迭代，GaussSeidel迭代，松弛方法，二網(wǎng)格方法課三、非線性系統(tǒng)迭代方法考串行逼近，牛頓法，多項(xiàng)式零點(diǎn)，最小二乘問題網(wǎng)絡(luò)督察四、矩陣特征值問題同濟(jì)西苑特征值估計(jì)，Jacobi算法，QR算法，Hessenberg矩陣同濟(jì)西苑五、插值輔導(dǎo)多項(xiàng)式插值，三角插值，樣條插值200092六、數(shù)值積分021插值求積公式，Gauss求積公式，Romberg積分法kaoyantj七、初值問題研單步方法，多步方法8信箱 7．參考書目：Rainer Kress,Numerical analysis(Graduate Texts in mathematics 181),New York:Springer,1998.
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