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Java常用数值算法集(含CD-ROM光盘一张)——常用数值算法丛书
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Java常用数值算法集(含CD-ROM光盘一张)——常用数值算法丛书

  • 作者:何光渝 高永利
  • 出版社:科学出版社
  • ISBN:9787030109286
  • 出版日期:2003年01月01日
  • 页数:906
  • 定价:¥80.00
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    图书详情

    内容提要
    本书共有数值计算中常用的Java方法近200个。内容包括:解线性代数方程组、插值、数值积分、待殊函数、函数逼近、随机数、排序、特征值问题、数据拟合、方程求根和非线性方程组求解、函数的极值和*优化、傅里叶变换谱方法、数据的统计描述、解常微分方程组、两点边值问题的解法和解偏微分方程组。每一个方法都包括功能、算法、使用说明、方法和例子五部分。本书的所有方法都在Java2开发工具包JDK1.3版本上进行了验证,准确无误。配书同时发行光盘,包括所有方法和验证程序。
    本书可供大专院校师生和科研院所、工矿企业的工程技术人员使用。
    目录

    前言
    第1章 线性代数方程组的解法
    1.1 全主元高斯-约当(Gauss-Jordan)消去法
    1.2 LU分解法
    1.3 追赶法
    1.4 五对角线性方程组解法
    1.5 线性方程组解的迭代改善
    1.6 范德蒙(Vandermonde)方程组解法
    1.7 托伯利兹(Toeplitz)方程组解法
    1.8 奇异值分解
    1.9 线性方程组的共轭梯度法
    1.10 对称方程组的乔列斯基(Cholesky)分解法
    1.11 矩阵的QR分解
    1.12 松弛迭代法
    第2章 插值
    2.1 拉格朗日插值
    2.2 有理函数插值
    2.3 三次样条插值
    2.4 有序表的检索法
    2.5 插值多项式
    2.6 二元拉格朗日插值
    2.7 双三次样条插值
    第3章 数值积分
    3.1 梯形求积法
    3.2 辛普森(Simpson)求积法
    3.3 龙贝格(Romberg)求积法
    3.4 反常积分
    3.5 高斯(Gauss)求积法
    3.6 三重积分
    第4章 特殊函数
    4.1 T函数、贝塔函数、阶乘及二项式系数
    4.2 不完全函数、误差函数
    4.3 不完全T贝塔函数
    4.4 零阶、一阶和任意整数阶的**、二类贝塞尔函数
    4.5 零阶、一阶和任意整数阶的**、二类变形贝塞尔函数
    4.6 分数阶**类贝塞尔函数和变形贝塞尔函数
    4.7 指数积分和定指数积分
    4.8 连带勒让德函数
    第5章 函数逼近
    5.1 级数求和
    5.2 多项式和有理函数
    5.3 切比雪夫逼近
    5.4 积分和导数的切比雪夫逼近
    5.5 用切比雪夫逼近求函数的多项式逼近
    第6章 随机数
    6.1 均匀分布随机数
    6.2 变换方法指数分布和正态分布随机数
    6.3 舍选法-T分布、泊松分布和二项式分布随机数
    6.4 随机位的产生
    6.5 蒙特卡罗积分法
    第7章 排序
    7.1 直接插入法和Shell方法
    7.2 堆排序
    7.3 索引表和等级表
    7.4 快速排序
    7.5 等价类的确定
    第8章 特征值问题
    8.1 对称矩阵的雅**变换
    8.2 变实对称矩阵为三对角对称矩阵
    8.3 三对角矩阵的特征值和特征向量
    8.4 变一般矩阵为赫申伯格矩阵
    8.5 实赫申伯格矩阵的QR算法
    第9章 数据拟合
    9.1 直线拟合
    9.2 线性*小二乘法
    9.3 非线性*小二乘法
    9.4 **值偏差*小的直线拟合
    第10章 方程求根和非线性方程组的解法
    10.1 图解法
    10.2 逐步扫描法和二分法
    10.3 割线法和试位法
    10.4 布伦特(Brent)方法
    10.5 牛顿-拉裴森(Newton-Raphson)法
    10.6 求复系数多项式根的拉盖尔(Laguerre)方法
    10.7 求实系数多项式根的贝尔斯托(Bairstou)方法
    10.8 非线性方程组的牛顿-拉裴森方法'
    第11章 函数的极值和*优化
    11.1 黄金分割搜索法
    11.2 不用导数的布伦���(Brent)法
    11.3 用导数的布伦特(Brent)法
    11.4 多元函数的下山单纯形法
    11.5 多元函数的包维尔(Powell)法
    11.6 多元函数的共轭梯度法
    11.7 多元函数的变尺度法
    第12章 傅里叶变换谱方法
    12.1 复数据快速傅里叶变换算法
    12.2 实数据快速傅里叶变换算法(一)
    12.3 实数据快速傅里叶变换算法(二)
    12.4 快速正弦变换和余弦变换
    12.5 卷积和逆卷积的快速算法
    12.6 离散相关和自相关的快速算法
    12.7 多维快速傅里叶变换算法
    第13章 数据的统计描述
    13.1 分布的矩-均值、平均差、标准差、方差、斜差和峰态
    13.2 中位数的搜索
    13.3 均值与方差的显著性检验
    13.4 分布拟合的X检验
    13.5 分布拟合的K-S检验法
    第14章 解常微分方程组
    14.1 定步长四阶龙格-库塔(Runge-Kutta)法
    14.2 自适应变步长的龙格-库塔法
    14.3 改进的中点法
    14.4 外推法
    第15章 两点边值问题的解法
    15.1 打靶法(一)
    15.2 打靶法(二)
    15.3 松弛法
    第16章 偏微分方程的解法
    16.1 解边值问题的松弛法
    16.2 交替方向隐式方法(ADI)
    参考文献
    编后记

    与描述相符

    100

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