当前课程知识点:科学计算与数学建模 > 第七章 传染病模型——常微分方程数值解法简介 > 7.5 一阶方程组和高阶方程的初值问题 > 7.5 一阶方程组和高阶方程的初值问题
-1.1 数学与科学计算
--第一章 绪论--1.1 数学与科学计算
-1.2 数学建模的过程
--第一章 绪论--1.2 数学建模的过程
-1.3 数学建模的重要意义
--第一章 绪论--1.3 数学建模的重要意义
-1.4 数值方法与算法评价
--第一章 绪论--1.4 数值方法与算法评价
-1.5 误差的种类及其来源
--第一章 绪论--1.5 误差的种类及其来源
-1.6 绝对误差和相对误差
--第一章 绪论--1.6 绝对误差和相对误差
-1.7 误差传播
--1.7 误差传播
--第一章 绪论--1.7 误差传播
-1.8 算法稳定性分析
--第一章 绪论--1.8 算法稳定性分析
--第一章 绪论--1.9 测验题
-2.1 城市供水量预测问题与插值函数的概念
--第二章 城市供水量的预测模型-插值与拟合算法--2.1 城市供水量预测问题与插
-2.2 求插值多项式的Lagrange法
-第二章 城市供水量的预测模型-插值与拟合算法--2.2 求插值多项式的Lagr
-2.3 求插值多项式的Newton法
--第二章 城市供水量的预测模型-插值与拟合算法--2.3 求插值多项式的Newt
-2.4 插值多项式的误差分析
--第二章 城市供水量的预测模型-插值与拟合算法--2.4 插值多项式的误差分析
-2.5 求插值多项式的改进算法
--第二章 城市供水量的预测模型-插值与拟合算法--2.5 求插值多项式的改进算法
-第二章 城市供水量的预测模型-插值与拟合算法--2.7 测验题
-2.6 求函数近似值的拟合算法
--第二章 城市供水量的预测模型-插值与拟合算法--2.6 求函数近似值的拟合算法
-3.1 数值积分公式的构造及代数精度
--第三章 湘江流量估计模型—数值积分法--3.1 数值积分公式的构造及代数精度
-3.2 Newton-Cotes积分法
--第三章 湘江流量估计模型—数值积分法--3.2 Newton-Cotes积分法
-3.3 Romberg算法
--第三章 湘江流量估计模型—数值积分法--3.3 Romberg算法
-3.4 Gauss积分法与节点位置的优化
--第三章 湘江流量估计模型—数值积分法--3.4 Gauss积分法与节点位置的优
--第三章 湘江流量估计模型—数值积分法--3.5 测验题
-4.1 养老保险问题与根的搜索
--第四章 养老保险问题--非线性方程的数值解法--4.1 养老保险问题与根的搜索
-4.2 非线性方程的迭代解法
--第四章 养老保险问题--非线性方程的数值解法--4.2 非线性方程的迭代解法
-4.3 Newton迭代法
--第四章 养老保险问题--非线性方程的数值解法--4.3 Newton迭代法
-4.4 弦截法与抛物法
--第四章 养老保险问题--非线性方程的数值解法--4.4 弦截法与抛物法
--第四章 养老保险问题--非线性方程的数值解法--4.5 测验题
-5.1 小行星轨道计算问题与线性方程组直接解法概述
--第五章 小行星轨道方程计算问题—线性方程组求解的直接法--5.1 小行星轨道计
-5.2 Gauss 消去法
--第五章 小行星轨道方程计算问题—线性方程组求解的直接法--5.2 Gauss
-5.3 矩阵的三角分解与Gauss消去法
--第五章 小行星轨道方程计算问题—线性方程组求解的直接法--5.3 矩阵的三角分
-5.4 Gauss主元消去法
--第五章 小行星轨道方程计算问题—线性方程组求解的直接法--5.4 Gauss主
-5.5 直接三角分解法
--第五章 小行星轨道方程计算问题—线性方程组求解的直接法--5.5 直接三角分解
-5.6 平方根法
--5.6 平方根法
--第五章 小行星轨道方程计算问题—线性方程组求解的直接法--5.6 平方根法
-5.7 追赶法
--5.7 追赶法
--第五章 小行星轨道方程计算问题—线性方程组求解的直接法--5.7 追赶法
-第五章 小行星轨道方程计算问题—线性方程组求解的直接法--5.8 测验题
-6.1 线性方程组迭代解法概述
--第六章 回归问题——线性方程组求解的迭代法--6.1 线性方程组迭代解法概述
-6.2 线性方程组迭代法的收敛性
--第六章 回归问题——线性方程组求解的迭代法--6.2 线性方程组迭代法的收敛性
-6.3 迭代法的构造与基本迭代法
--第六章 回归问题——线性方程组求解的迭代法--6.3 迭代法的构造与基本迭代法
-6.4 超松弛迭代法
--第六章 回归问题——线性方程组求解的迭代法--6.4 超松弛迭代法
--第六章 回归问题——线性方程组求解的迭代法--6.5 测验题
-7.1 实际问题的微分方程模型
--第七章 传染病模型——常微分方程数值解法简介--7.1 实际问题的微分方程模型
-7.2 简单的数值方法与基本概念
--第七章 传染病模型——常微分方程数值解法简介--7.2 简单的数值方法与基本概念
-7.3 线性多步法
--第七章 传染病模型——常微分方程数值解法简介--7.3 线性多步法
-7.4 非线性高阶单步法—Runge-Kutta法
--7.4.1 非线性高阶单步法—Runge-Kutta法(1)
--7.4.2 非线性高阶单步法—Runge-Kutta法(2)
--第七章 传染病模型——常微分方程数值解法简介--7.4 非线性高阶单步法—Rung
-7.5 一阶方程组和高阶方程的初值问题
--第七章 传染病模型——常微分方程数值解法简介--7.5 一阶方程组和高阶方程的初值
-7.6 常微分方程边值问题的数值解法
--第七章 传染病模型——常微分方程数值解法简介--7.6 常微分方程边值问题的数值解
--第七章 传染病模型——常微分方程数值解法简介--7.7 测验题
-8.1 决策方案评价问题与层次分析法概述
--第八章 决策方案评价问题——层次分析法--8.1 决策方案评价问题与层次分析法概述
-8.2 层次分析法的基本步骤
--第八章 决策方案评价问题——层次分析法--8.2 层次分析法的基本步骤
-8.3 层次分析法的广泛应用
--第八章 决策方案评价问题——层次分析法--8.3 层次分析法的广泛应用
-8.4 层次分析法的若干问题
--第八章 决策方案评价问题——层次分析法--8.4 层次分析法的若干问题
--第八章 决策方案评价问题——层次分析法--8.5 测验题
-9.1 长江水质综合评价问题
-9.2 综合评价方法简介
-9.3 长江水质综合评价模型
-9.4 长江水质综合评价结果与污染源确定
-10.1 统计预测
-10.2 趋势外推法
-10.3 时间序列的确定性因素分析
-10.4 回归预测法
-10.5 多元线性回归模型