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《数值分析》考试大纲
一、参考教材
1.数值分析，李庆扬，王能超，易大义，清华大学出版社，2008年第5版。
2.数值分析，曾繁慧，中国矿业大学出版社，2009。
二、考核要求
理解并熟练掌握误差概念，理解算法的数值稳定性、算法复杂度等误差的定性分析;理解非线性方程求根的数值计算原理，掌握二分法、不动点迭代法等方程求根的数值方法，会分析迭代法的收敛性与收敛阶，重点掌握牛顿迭代法;理解线性方程组的数值解法原理，掌握基本算法，理解直接法的稳定性与复杂度、方程组的病态性，理解掌握迭代法的收敛性;理解插值原理，熟练掌握离散数据的插值方法;理解三种函数逼近的准则，会求连续函数的最佳一致逼近及最佳平方逼近、离散数据的最小二乘逼近;理解数值微积分的原理，掌握基本数值方法及复化计算;掌握一阶常微分方程初值问题的基本数值解法。
三、考试内容、比例
(一)绪论 10%
(1)绝对误差、相对误差、有效数字的概念;
(2)一元函数、二元函数数值计算的误差估计;
(3)算法的数值稳定性、算法复杂度，计算的有效算法，减小误差、控制误差的方法。
(二)非线性方程数值解法 15%
(1)非线性方程求根的原理及方法，会确定方程的有根区间;
(2)二分法原理、二分法解方程;
(3)不动点迭代法原理、步骤，收敛性与收敛阶定理，迭代计算及误差分析;重点是迭代法的收敛性与收敛阶;
(4)迭代的加速方法：Aitken加速方法，Steffenson加速方法;
(5)牛顿迭代法原理、算法及其收敛性;
(6)改进的牛顿迭代法：简化牛顿法、牛顿下山算法和割线法，求重根的修正牛顿法。
(三)线性方程组的数值解法 20%
(1)高斯消去法的原理、可行性及算法的运算量，熟练应用高斯消去法计算;
(2)理解小主元的不稳定性及主元素的思想，掌握列主元消去算法;
(3)理解消元过程的矩阵解释，了解常用的矩阵分解，掌握LU算法，理解平方根法、追赶法的稳定性与复杂度;
(4)掌握向量与矩阵的范数及矩阵的条件数，理解方程组的病态概念，掌握方程组的误差分析方法;
(5)理解迭代法的思想，熟练掌握雅可比迭代法、高斯塞德尔迭代法与SOR迭代法;理解迭代法的思想，掌握收敛性定理，会判别迭代法的收敛性。
(四)插值法 15%
(1)理解插值问题、插值多项式的存在惟一性;
(2)掌握拉格朗日插值多项式、插值基函数及插值余项，会计算;
(3)掌握差商概念与性质，熟练掌握牛顿插值多项式及插值余项，会计算;
(4)理解埃尔米特插值问题与原理;
(5)理解高次插值的危害，理解分段低次插值思想，理解三次样条插值问题及原理。
(五)函数与数据的逼近 15%
(1)理解函数逼近概念、原理，辨析三种逼近准则;
(2)理解切比雪夫正交多项式及其性质、最佳一致逼近原理，会求最佳一致逼近;
(3)理解勒让德正交多项式及其性质、最佳平方逼近准则，法方程及其解的存在唯一性，会求最佳平方逼近解;
(4)理解最小二乘逼近原理，法方程及其解的存在唯一性，会求最小二乘解。
(六)数值积分与数值微分 15%
(1)理解数值积分的必要性，了解插值型积分的原理，掌握代数精度概念;
(2)熟练掌握低阶的牛顿-柯特斯公式及其余项、代数精度，并会计算;
(3)高斯公式与代数精度、与正交多项式的关系，掌握低阶高斯公式的计算;
(4)复化求积方法，熟练掌握低阶复化公式的计算、误差分析;
(5)数值微分原理，计算低阶数值微分、余项分析。
(七)常微分方程数值解法 10%
(1)理解常微分方程初值问题、定解条件及适定性，掌握初值问题的基本概念;
(2)掌握1、2阶欧拉法(欧拉法，后退欧拉法，梯形法，改进的欧拉法)的原理，熟练掌握1、2阶欧拉法算法及误差估计，理解单步法的局部、整体截断误差，会求方法的阶;
(3)理解龙格-库塔方法思想;
(4)理解单步法的收敛性与相容性，掌握单步法的稳定性概念、稳定区间的计算;
(5)线性多步法概念与原理，会求方法的阶。
四、考试题型
填空题、选择题、计算题、证明题。
五、考试时间
本科目考试时间为180分钟。
原文链接：https://yzb.sjtu.edu.cn/info/1004/3164.htm
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