数值分析方法pdf

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书名：数值分析

作者：李庆扬

豆瓣评分：7.1

出版社：清华大学出版社

出版年份：2008-12

页数：326

内容简介：

《数值分析(第5版)》是为理工科大学各专业普遍开设的“数值分析”课程编写的教材．其内容包括插值与逼近，数值微分与数值积分，非线性方程与线性方程组的数值解法，矩阵的特征值与特征向量计算，常微分方程数值解法。每章附有习题并在书末给出了部分答案，每章还附有复习与思考题和计算实习题．全书阐述严谨，脉络分明，深入浅出，便于教学。

Ⅱ 计算机数值计算方法及程序设计(c语言版)，作者为周煦，机械工业出版社出版，求高清pdf版！谢谢~

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你要找的书网上确实没有，如有需要，可以到网上买一本。

我给你邮件了一本比较经典书籍《C数值算法》.(美国)William.H．Press，你可以参考，附带给了一些关于数值计算的参考。

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全本下载:

Ⅳ 有哪些值得推荐的《数值分析》(数值计算方法)教材或者参考书

有：李庆扬的《数值分析》 、喻文健 的《数值分析与算法》 、关治的《数值分析基础》。

数值分析，为数学的一个分支，是研究分析用计算机求解数学计算问题的数值计算方法及其理论的学科。它以数字计算机求解数学问题的理论和方法为研究对象，为计算数学的主体部分。数值分析的目的是设计及分析一些计算的方式，可针对一些问题得到近似但够精确的结果。

数值分析中，简单的问题是求出函数在某一特定数值下的值。直觉的方法是将数值代入函数中计算，不过有时此方式的效率不佳。像针对多项式函数的求值，较有效率的方式是秦九韶算法，可以减少乘法及加法的次数。若是使用浮点数，很重要的是是估计及控制舍入误差。

求解方程，首先会依方程式是否线性来区分，例如方程式 2x+5=3是线性方程式，而2x25=3是非线性方程式。此领域许多的研究都和求解线性方程组有关。直接法是线性方程组的系数以矩阵来表示。

再利用矩阵分解的方式求解，这些方法包括高斯消去法、LU分解，对于对称矩阵（或埃尔米特矩阵）及正定矩阵可以用乔莱斯基分解，非方阵的矩阵则可以用QR分解。迭代法有雅可比法、高斯–塞德迭代法、逐次超松驰法（SOR）及共轭梯度法，一般会用在大型的线性方程组中。

Ⅳ 各位好汉，谁有数值分析的电子版材料可以提供，在下感激不尽！

数值分析

数值分析是研究“连续数学”（区别于“离散数学”）问题的算法的学科。这说明了它主要处理实数与复数的问题，求实数与复数的领域的数值线性代数，解微分方程，以及处理其他与物理学和工程学有关的问题。

简要介绍

一些连续数学中的问题可以通过一种算法而得到准确的结果。这些算法称为直接方法。比如解决线性方程系统的高斯消元法，和线性规划中的单纯形法。

尽管如此，并非所有的问题都存在直接方法。我们可能需要将连续问题转换为一个离散的问题。这个过程叫做离散化。另一个可行的方法是使用迭代。这种方法来自于猜测和寻找一个接近于要求解的近似值的方法。即使当直接方法不存在时，迭代法也可能是更可取的方法，因为它效率高。

误差的产生与传播

由此得出结论，误差的研究是构成数值分析的重要的组成部分。误差产生于迭代方法，因为近似值不同于真实值。同样由于离散问题的解不能等同于连续问题的解，离散方法也存在着离散误差的问题。即使使用了直接方法，但由于使用了浮点数，误差也是不可避免的。

当一个误差产生时，它会通过计算过程传播。这就产生了数值稳定性的概念：当产生的误差，不会在计算过程中产生过大的增长，就称这个算法是数值稳定的。这种情况只有当问题具备很好的条件时才有可能。也就是说，当问题的已知条件改变微小的值，结果只产生微小的变化。的确，如果问题的条件不好，那么所有的误差都会剧烈增长。

应用

通常，数值分析的算法应用于计算一些科学和工程设计问题。比如:桥梁和飞机的结构设计（可以参考计算物理学和计算流体动力学），天气预报，气候模拟，分子分析与设计（计算化学），寻找石油储藏。事实上，所有的超级计算机都在连续不断地运用着数值分析算法。

总之，效率发挥着重要的作用，并且启发式的方法比一个具有坚实理论基础的方法更重要，因为它的更有效。一般来说，数值分析使用经验的估计值去寻找新的方法和分析问题的目的，即使它也使用数学公理，定理和证明。

软件

现在，所有的算法都已经在计算机中实现，运行。Netlib知识库中收藏着丰富的数值问题的程序，它们大多是用Fortran和C语言编写的。（http://www.answers.com/main/ntquery?method=4&dsid=2222&dekey=Netlib&gwp=8&curtab=2222_1）商用的产品实现了很多不同的数值算法包括IMSL和NAG方法库；还有另一个免费的选择是GNU的科学函数库。另一种有特别吸引力的获得途径是Numerical Ricipes库，它重点放在算法的详细的理解之上。

有许多执行了数值计算的计算机程序，它们有：

· MATLAB：（一种用于数学计算的程序，特别是线性代数的计算），它是一个被广泛使用的执行数值计算的程序。它与它特有的程序语言同时产生，这种语言可用于实现数值计算。
· GUN Octave：它是一个免费的近似Matlab的程序。
· R编程语言：一个被广泛使用的擅长于数据操作和统计的系统。有几百个专用包可免费下载可到。
· Scilib。
· IDL 编程语言。

研究领域

根据解决的问题不同，数值分析领域可被分为不同的学科。

★函数的值

其中一个最简单的问题是，给定一点的函数估计。但是，即使估计一个多项式也不是直接得到的：Homer计划经常比明显的方法更有效。一般而言，评估和控制浮点运算产生的舍入误差是很重要的。

★内插，外插和回归

内插方法可解决下列问题：为一些点给出未知的函数值，或在所给的点之间的其它点的函数值。一个非常简单的方法是使用线性内插方法，它是假设未知函数在每两个点之间都是线性的。这可以一般化为多项式内插法，这种方法有时更加精确但是会有龙格现象（Runge phenomenon）。其他的插值方法使用定位函数，如：样条或微波。

除了我们先寻找已知点范围之外的函数值外，外插法与内插法很相似。

回归也很类似，但是它考虑到那些数据是不精确。我们想根据给出的一些点和这些点的一些函数值（有误差），决定未知的函数。实现它最流行的方法是最小方差（least squares）。

★解方程组

另一个重要的问题是求给定方程组的解。有两个情况是非常重要的，那就是方程是线性的还是非线性的。

在解线性方程组的方法的改进上，我们已经做了很多的努力。标准的方法有“高斯－约旦消元法”和“LU－分解法”。迭代法比如“共轭梯度法”通常比较适合于大型系统。

根查找算法用于解决非线性方程组（如此命名的原因是有个函数的根是该函数为此输出零的一个条件）。如果该函数是可微的并且导数是可知的，那么牛顿（插值）法个合适的选择。线性化是解非线性问题的另一种技术。

★最优化

主要文章：优选法（数学）

（http://www.answers.com/main/ntquery?method=4&dsid=2222&dekey=Optimization+%28mathematics%29&gwp=8&curtab=2222_1）

最优化问题需要寻找所给的函数的最大或最小值的点。经常，这个点必须满足一些约束调条件。

根据目标函数和约束限制的形式，最优化领域可进一步分为几个子域。举个例子，线性规划处理目标函数和约束条件都是线性的情况。在线性规划中的一个着名的方法就是“单纯形法”。

拉格朗日乘子可用于将约束的最优问题简化为无约束的最优问题。

★积分评测

主要文章：数值积分

（http://www.answers.com/main/ntquery?method=4&dsid=2222&dekey=Numerical+integration&gwp=8&curtab=2222_）

数值积分，也叫数值积分法，用于求解定积分。流行的方法是使用“牛顿－科特”公式（比如中点法则或梯形法则），或者高斯求积法。尽管如此，当积分定义的维数很大时，这种方法会付出高昂的代价。在这种情况下，可能要使用“蒙特卡罗法”(统计试验法)，或者当定义域（维数）适当大时，使用稀疏栅格法。

★微分方程

主要文章：数值常微分方程组，数值偏微分方程组

不管是解常微分方程还是解偏微分方程，数值分析都同样关心解计算的逼近方法。

偏微分方程是把问题离散化成有限维的子空间来求解。这种方法可以通过一个“有限元法”, 或者一个“有限差分法”，或者（特别是在工程技术中）一个“有限容积法”来完成。这些方法的理论依据经常牵涉到一些泛函分析的理论。这可把问题简化为代数方程的求解。

历史

数值分析领域的研究比现代计算机的发明早了许多世纪。事实上，过去的许多数学家就投入数值分析的研究当中，很明显从现在的一些重要的算法的名称就可以看出，比如：“牛顿插值”，“拉格朗日插值多项式”，“高斯消元”，或着“欧拉方法”。
为了方便手算，出版了许多的书，书中包含有很多的公式和很多数据表如插值点和一些函数的系数。这些表格中的数据经常要保留16为小数，有些函数则计算出了更多位的小数。使用者可以利用这些表中的数据，代到给定的公式并非常好地完成许多函数的数值估计。为了规范该领域的工作， Abramovitz和Stegun编辑NIST出版物。这是一本1000多页的书，书中包含了大量常用的公式和函数以及它们的许多点的值。当计算机可以用时，这些函数的值不再非常的重要。但是那些大量的公式的列表依然很方便。
机械计算器也是为手动计算而创造出的工具。在20世纪40年代时，这些计算器发展到了电子计算机。而且发现这些计算机对于管理目的也非常有用。但是，计算机的发明同样影响了数值分析的领域，因为现在能够实现更大更、复杂的计算器了。

Ⅵ 求数值分析第五版李庆扬PDF

网络私信你了，有数值分析第四版

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书名：数值分析（第5版）

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Ⅸ 数值分析方法的介绍

《数值分析方法》是编着者多年为计算机及其他非数学系学生讲授计算方法后，按照以下的思路所编写的教材。

Ⅹ 求一个数值计算方法的下载地址清华大学出版社的，吕同富 康兆姚等编着

http://www.tup.tsinghua.e.cn/Resource/tsyz/026932-01.pdf
这个只有前20页……
如果不是非要这个版本的，爱问上倒是有整本的下载
http://ishare.iask.sina.com.cn/f/5584955.html