本書深入淺出地介紹數值分析，除了以理論說明基本原理之外，還輔以MATLAB程序讓讀者立即實驗，由做中學，并提供習題解答以檢驗理解及應用是否正確，此外還擴充方法以解決實際工程科學的問題。本書可作為高等院校數學、計算機科學等專業本科生或研究生的教材，也可作為工業和教育領域相關人員的參考書。
喬治·林德菲爾德(George Lindfield) 曾任英國阿斯頓大學工程與應用科學學院數學和計算專業的講師。 約翰·彭尼(John Penny) 英國阿斯頓大學工程與應用科學學院機械工程專業的名譽退休教授。
出版者的話
譯者序
前 言
第1章 MATLAB簡介1
1.1 MATLAB軟件包1
1.2 MATLAB中的矩陣和矩陣運算2
1.3 操作矩陣的元素4
1.4 轉置矩陣6
1.5 特殊矩陣7
1.6 用給定元素值生成矩陣和向量7
1.7 矩陣函數9
1.8 用MATLAB運算符“＼”做矩陣除法10
1.9 逐元素運算10
1.10 標量運算及函數11
1.11 字符串變量14
1.12 MATLAB中的輸入/輸出17
1.13 MATLAB中的圖形操作20
1.14 三維繪圖24
1.15 操作圖形——Handle Graphics25
1.16 MATLAB腳本29
1.17 MATLAB中的用戶自定義函數34
1.18 MATLAB中的數據結構37
1.19 編輯MATLAB腳本39
1.20 MATLAB中的陷阱41
1.21 MATLAB中的快速計算42
習題42
第2章 線性方程組和特征系統46
2.1 引言46
2.2 線性方程組48
2.3 求解Ax=b的運算符“\\”和“/”52
2.4 解的精度與病態性55
2.5 初等行變換57
2.6 用高斯消元法求解Ax=b58
2.7 LU分解59
2.8 楚列斯基分解62
2.9 QR分解64
2.10 奇異值分解66
2.11 偽逆69
2.12 超定和欠定方程組72
2.13 迭代法78
2.14 稀疏矩陣78
2.15 特征值問題86
2.16 求解特征值問題的迭代法89
2.17 MATLAB函數eig92
2.18 小結95
習題95
第3章 非線性方程組的解99
3.1 引言99
3.2 非線性方程解的性質100
3.3 二分法101
3.4 迭代或不動點法101
3.5 迭代法的收斂性102
3.6 收斂和混沌的范圍103
3.7 牛頓法104
3.8 施羅德法107
3.9 數值問題108
3.10 MATLAB函數fzero和對比研究109
3.11 求多項式所有根的方法110
3.12 求解非線性方程組114
3.13 求解非線性方程組的布羅伊登法116
3.14 比較牛頓法和布羅伊登法118
3.15 小結119
習題119
第4章 微分和積分122
4.1 引言122
4.2 數值微分122
4.3 數值積分125
4.4 辛普森公式125
4.5 牛頓科茨公式128
4.6 龍貝格積分129
4.7 高斯積分131
4.8 無窮限的積分133
4.9 高斯切比雪夫公式136
4.10 高斯洛巴托積分137
4.11 菲隆正弦和余弦公式139
4.12 積分計算中的問題143
4.13 測試積分144
4.14 累次積分145
4.15 MATLAB函數做二重和三重
積分148
4.16 小結149
習題150
第5章 微分方程的解153
5.1 引言153
5.2 歐拉法154
5.3 穩定性問題155
5.4 梯形法156
5.5 龍格庫塔法158
5.6 預測校正法161
5.7 漢明法和誤差估計的應用163
5.8 微分方程中誤差的傳播165
5.9 特殊數值方法的穩定性165
5.10 聯立的微分方程組168
5.11 洛倫茲方程組170
5.12 捕食者獵物問題171
5.13 微分方程應用于神經網絡172
5.14 高階微分方程174
5.15 剛性方程175
5.16 特殊方法177
5.17 外插法179
5.18 小結181
習題181
第6章 邊值問題184
6.1 二階偏微分方程的分類184
6.2 試射法185
6.3 有限差分法186
6.4 兩點邊值問題187
6.5 拋物偏微分方程191
6.6 雙曲偏微分方程194
6.7 橢圓偏微分方程196
6.8 小結200
習題200
第7章 用函數擬合數據202
7.1 引言202
7.2 多項式插值202
7.3 樣條函數內插205
7.4 離散數據的傅里葉分析207
7.5 多重回歸:最小二乘原則217
7.6 模型改進的診斷219
7.7 殘差分析222
7.8 多項式回歸225
7.9 用一般函數擬合數據230
7.10 非線性最小二乘回歸231
7.11 變換數據233
7.12 小結236
習題236
第8章 優化方法241
8.1 引言241
8.2 線性規劃問題241
8.3 單變量函數的優化246
8.4 共軛梯度法248
8.5 莫勒縮放共軛梯度法252
8.6 共軛梯度法解線性方程組256
8.7 遺傳算法258
8.8 連續遺傳算法269
8.9 模擬退火273
8.10 帶約束的非線性優化276
8.11 順序無約束極小化方法279
8.12 小結281
習題281
第9章 符號工具箱的應用283
9.1 符號工具箱的介紹283
9.2 符號變量和表達式283
9.3 符號計算中的變量精度計算288
9.4 級數展開及求和288
9.5 符號矩陣的操作291
9.6 符號法求解方程294
9.7 特殊函數295
9.8 符號微分296
9.9 符號偏微分298
9.10 符號積分299
9.11 常微分方程組的符號解301
9.12 拉普拉斯變換304
9.13 Z-變換306
9.14 傅里葉變換法307
9.15 符號和數值處理的結合310
9.16 小結312
習題312
附錄A 矩陣代數315
附錄B 誤差分析322
部分習題解答326
參考文獻342
索引345
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