科学计算 2012-2013春季学期 2011级计算机科学

任课老师

基本信息

学分:2.0

学时:32

时间:星期三8:00-9:40

地点: 下院313

课程代码:MA140

教学大纲

先修课程:数学分析,线性代数

课程性质和任务

科学计算的兴起是20世纪最重要的科学进步之一,其核心主要为利用计算机高效求解来源于科学研究和工程设计中的各类问题。随着高性能计算机的飞速发展,科学计算在国民经济与国防建设的许多重要领域都取得很大成功,因此,实验、理论、计算被公认为科学与工程领域中不可或缺的三大基本研究方法。本课程的主要任务是通过算法设计、理论分析和上机实算“三位一体”的教学方法,使学生能掌握科学计算领域算法设计的一些基本方法和基本原理,能对算法进行有效的收敛性、稳定性和复杂度分析,进一步提升同学们利用计算机解决实际问题的能力。本课程将着重介绍插值与逼近、数值积分与数值微分、非线性方程与线性方程组的数值解法,简要介绍矩阵的特征值与特征向量计算和常微分方程初值问题数值解法等内容。本课程重视实践环节建设,学生要做一定数量的大作业。

教学内容和基本要求

1绪论

1.1计算机数值计算基本原理
1.2 误差的基本概念与估计
1.3 避免算法失效的基本原则
1.4 MATLAB语言简介

2函数的多项式插值与逼近

2.1 函数插值与逼近问题的提法
2.2 Lagrange插值方法
2.3 Newton插值方法
2.4 分段低次多项式插值
2.5 最佳平方逼近
2.6 正交多项式
2.7 函数拟合的正则化方法

3 数值积分与数值微分

3.1 数值积分概论
3.2 Newton-Cotes公式
3.3 复化求积公式
3.4 Romberg求积公式与自适应求积方法
3.5 Gauss求积公式
3.6 数值微分

4 非线性方程求根

4.1 方程求根与二分法
4.2 不动点迭代法及其收敛性
4.3 迭代收敛的加速算法
4.4 Newton法及收敛性分析

5解线性方程组的直接法和迭代法

5.1 Gauss消去法
5.2 矩阵三角分解法
5.3 迭代法及其收敛性
5.4 矩阵分裂与构造线性方程组迭代解法的抽象框架
5.5 Jacobi迭代法、Gauss-Seidal迭代法和SOR迭代法
5.6 HSS迭代法

6 矩阵的特征值和特征向量计算

6.1 幂法与反幂法
6.2 矩阵的QR分解与Schur分解
6.3 QR方法
6.4 使用MATLAB求解矩阵的特征值和特征向量
6.5 搜索引擎算法中的PageRank算法

7 常微分方程初值问题数值解法

7.1 引言
7.2 各类Euler方法及单步方法的局部截断误差与阶
7.3 Runge-Kutta方法
7.4 单步方法的收敛性与稳定性
7.5 线性多步方法简介

考核及成绩评定方式

最终成绩由课堂表现、平时作业和大作业以及期末成绩综合而得。各部分所占比例如下:

参考教材

课程教材

参考书目