迭代法收敛性的判别在线视频

数值分析课程列表：

第一章 误差

-1.1 误差的概念

--误差的概念

-1.2 误差的传播

--误差的传播

-第一章 习题

--第一章 习题

第二章 解线性方程组的直接解法

-2.1 Gauss消去法

--Gauss消去法

-2.2 矩阵的三角分解

--矩阵的三角分解

-2.3 直接三角分解法

--直接三角分解法

-2.4 平方根法和改进的平方根法

--平方根法和改进的平方根法

-2.5 误差分析（1）向量和矩阵范数

--误差分析（1）向量和矩阵范数

-2.6 误差分析（2）条件数

--误差分析（2）条件数

-第二章 习题

--第二章 习题

第三章 解线性方程组的迭代法

-3.1 Jacobi迭代法和Gauss-Seidel 迭代法

--Jacobi迭代法和Gauss-Seidel 迭代法

-3.2 迭代法收敛性的判别

--迭代法收敛性的判别

-3.3 误差分析

--误差分析

-第三章 习题

--第三章 习题

第四章 矩阵特征值与特征向量的计算

-4.1 幂法

--幂法

-4.2 反幂法

--反幂法

-第四章 习题

--第四章 习题

第五章 插值法

-5.1 多项式插值理论

--多项式插值理论

-5.2 Lagrange 插值多项式

--Lagrange 插值多项式

-5.3 Newton 插值多项式（1）差商型

--Newton 插值多项式（1）差商型

-5.4 Newton 插值多项式（2）差分型

--5.4 Newton 插值多项式（2）差分型

-5.5 分段线性插值

--分段线性插值

-5.6 Hermite 插值

--Hermite 插值

-第五章 习题

--第五章 习题

第六章 函数逼近

-6.1 数据拟合的最小二乘法（1）多项式拟合

--数据拟合的最小二乘法（1）多项式拟合

-6.2 数据拟合的最小二乘法（2）其他函数拟合

--数据拟合的最小二乘法（2）其他函数拟合

-6.3 正交多项式

--正交多项式

-6.4 函数的最佳平方逼近

--函数的最佳平方逼近

-第六章 习题

--第六章 习题

第七章 数值微分与数值积分

-7.1 数值微分

--数值微分

-7.2 Newton－Cotes求积公式（1）数值积分的基本思想、Newton－Cotes公式

--Newton－Cotes求积公式（1）数值积分的基本思想、Newton－Cotes公式

-7.3 Newton－Cotes求积公式（2）误差估计

--Newton－Cotes求积公式（2）误差估计

-7.4 复化求积公式

--复化求积公式

-7.5 Romberg求积公式、Gauss型求积公式

--Romberg求积公式、Gauss型求积公式

-第七章 习题

--第七章 习题

第八章 非线性方程的求解

-8.1 Romberg求积公式、Gauss型求积公式

--Romberg求积公式、Gauss型求积公式

-8.2 简单迭代法的加速、牛顿法与弦截法

--简单迭代法的加速、牛顿法与弦截法

-第八章 习题

--第八章 习题

第九章 常微分方程数值解法

-9.1 常微分方程数值解法概述

--常微分方程数值解法概述

-9.2 Euler方法及其改进方法

--Euler方法及其改进方法

-第九章 习题

--第九章 习题

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