本书主要内容有：线性方程组的数值解法、非线性方程（组）的数值解法、数值逼近（包括插值、三次样条和B样条、最小二乘法、最佳平方逼近与最佳一致逼近）、数值微积分、常微分方程初值问题和边值问题的数值解法以及矩阵特征值、特征向量的数值解法.每章都有大量例题和习题、相关算法的MATLAB程序，并附例题演示；书末附有习题答案，配有上机实习题，供学生上机实习选用.此外，书中给出了所有概念的英文表达以及书中出现的科学家的简介，书末还有相关概念的中英文索引，方便读者查阅.
目录
- 第2版前言
- 第1版前言
- 第1章绪论
- 1.1引言
- 1.2误差的基本理论
- 1.3避免误差危害的若干原则
- 1.4算法程序
- 习题
- 第2章线性方程组的数值解法
- 2.1引言
- 2.2Gauss消去法
- 2.3矩阵三角分解法
- 2.4向量与矩阵范数
- 2.5解线性方程组的迭代法
- 2.6迭代法的收敛性
- 2.7方程组的性态及误差分析
- 2.8算法程序
- 本章小结
- 习题
- 第3章非线性方程(组)的数值解法
- 3.1引言
- 3.2求实根的二分法
- 3.3迭代法及其收敛性
- 3.4Newton迭代法
- 3.5弦截法
- 3.6抛物线（Müller）法
- 3.7非线性方程组的迭代法简介
- 3.8算法程序
- 本章小结
- 习题
- 第4章插值法
- 4.1引言
- 4.2Lagrange插值
- 4.3Newton插值
- 4.4Hermite插值
- 4.5分段多项式插值
- 4.6三次样条插值
- 4.7B样条简介
- 4.8算法程序
- 本章小结
- 习题
- 第5章数据拟合与函数逼近
- 5.1引言
- 5.2最小二乘法
- 5.3正交多项式
- 5.4最佳平方逼近
- 5.5最佳一致逼近
- 5.6算法程序
- 本章小结
- 习题
- 第6章数值微积分
- 6.1引言
- 6.2数值微分
- 6.3数值积分的一般概念
- 6.4Newton-Cotes求积公式
- 6.5复化求积公式
- 6.6Romberg算法
- 6.7Gauss型求积公式
- 6.8振荡函数的积分的数值求积公式
- 6.9重积分的数值求积公式
- 6.10算法程序
- 本章小结
- 习题
- 第7章常微分方程初值问题的数值解法
- 7.1引言
- 7.2Euler方法及改进的Euler方法
- 7.3Runge-Kutta方法
- 7.4单步法的相容性、收敛性与稳定性
- 7.5线性多步法
- 7.6常微分方程组和高阶常微分方程的数值解法简介
- 7.7算法程序
- 本章小结
- 习题
- 第8章常微分方程边值问题的数值解法
- 8.1引言
- 8.2差分法
- 8.3有限元法
- 8.4打靶法
- 8.5算法程序
- 本章小结
- 习题
- 第9章矩阵特征值的数值解法
- 9.1引言
- 9.2幂法与反幂法
- 9.3QR算法
- 9.4Jacobi方法
- 9.5算法程序
- 本章小结
- 习题
- 上机实习题
- 习题参考答案
- 符号注释表
- 参考文献
- 名词索引
