重庆交通大学博士研究生入学统一考试_重庆交通大学博士招生
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重庆交通大学2018年博士研究生入学统一考试
《数值分析》考试大纲
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一、考试的总体要求:
课程要求掌握线性方程组数值解法、非线性方程数值解法、插值法、函数的最佳平方逼近,以及数值积分基本内容。具体要求如下:
1、数值计算中的误差
了解误差的种类,理解截断误差和舍入误差概念; 掌握近似数有效位数的概念;
理解绝对误差、绝对误差限、相对误差和相对误差限概念; 理解和、差、积、商的误差估计; 理解数值计算中应该遵循的原则。
2、非线性方程数值解法 理解简单迭代法收敛条件; 理解迭代收敛阶和迭代加速概念; 掌握迭代法正整数阶的判定; 掌握Newton迭代法及收敛条件; 掌握弦截法及收敛条件。
3、解线性方程组的直接法
掌握Gau消元法和列主元消元法求解线性方程组; 掌握追赶法解三对角线性方程组;
掌握线性方程组直接解法的误差估计以及方程组的性态判定; 掌握向量和矩阵的范数、矩阵条件数的计算。
4、解线性方程组的迭代法
掌握迭代法解线性方程组收敛的判定; 掌握Jacobi迭代法及收敛的判定; 掌握Gau-Seidel迭代法及收敛的判定; 迭代公式的误差估计。
5、插值法
理解代数插值,掌握余项表达式和误差估计; 掌握Lagrange插值法; 掌握Newton插值法;
掌握Hermite插值法,了解余项表达式;
理解样条函数和样条函数空间定义与构造,掌握三弯矩法(M-表达式不用背)。
6、函数的最佳平方逼近
理解函数的内积、正交多项式和函数最佳平方逼近概念,了解正交多项式的基本性质;
掌握Chebshov正交多项式及其基本性质; 掌握函数的最佳平方多项式的求法;
掌握曲线拟合的最小二乘法(线性拟合、抛物线拟合)。
7、数值积分
理解等距节点求积公式、代数精度、误差估计和稳定性概念; 了解Newton-Cotes公式及其代数精度、误差估计、收敛性和稳定性的判定;
掌握复化求积公式及误差估计; 理解变步长求积法; 了解Romberg求积公式;
掌握Gau型求积公式及其稳定性。
二、考试形式与试卷结构
(一)考试形式
考试形式为笔试,考试时间为3小时,满分为100分。
(二)试卷结构
判断题、选择题和填空题各10分,分析计算题70分。
三、主要参考书目
1、颜庆津,数值分析(第三版),北京航空航天大学,2006年。
2、蔡大用、白峰杉,高等数值分析(第一版),清华大学出版社,1998年;
3、李庆扬,王能超、易大义,数值分析(第四版),清华大学出版社& Springer出版社,2002年。