高等工程數(shù)學(xué)（第三版）

第一部分 矩陣論
第一章 線性代數(shù)基本知識(shí)
1.1 向量和向量空間
1.1.1 向量的運(yùn)算
1.1.2 向量組的線性相關(guān)性和向量組的秩
1.1.3 向量空間
習(xí)題1.1
1.2 矩陣及其運(yùn)算
1.2.1 矩陣的運(yùn)算
1.2.2 可逆矩陣與逆矩陣
1.2.3 分塊矩陣
習(xí)題1.2
1.3 矩陣的初等變換及其應(yīng)用
1.3.1 矩陣的等價(jià)
1.3.2 矩陣的秩
1.3.3 應(yīng)用舉例
習(xí)題1.3
1.4 線性方程組
1.4.1 線性方程組解的存在定理
1.4.2 線性方程組解的結(jié)構(gòu)
習(xí)題1.4
1.5 特征值與特征向量
1.5.1 特征值與特征向量的性質(zhì)
1.5.2 方陣的相似變換和相似對(duì)角化
1.5.3 Hermite矩陣和實(shí)對(duì)稱(chēng)矩陣的特征值和特征向量
習(xí)題1.5
1.6 實(shí)二次型
習(xí)題1.6
第二章 方陣的相似化簡(jiǎn)
2.1 J0rdan標(biāo)準(zhǔn)形
習(xí)題2.1
2.2 Cayley-Hamilton定理
習(xí)題2.2
2.3 方陣的酉相似化簡(jiǎn)
習(xí)題2.3
2.4 實(shí)方陣的正交相似化簡(jiǎn)
習(xí)題2.4
第三章 向量范數(shù)和矩陣范數(shù)
3.1 向量范數(shù)
習(xí)題3.1
3.2 矩陣范數(shù)
習(xí)題3.2
3.3 方陣的譜半徑
習(xí)題3.3
第四章 方陣函數(shù)與函數(shù)矩陣
4.1 矩陣序列與矩陣級(jí)數(shù)
習(xí)題4.1
4.2 方陣函數(shù)及其計(jì)算
習(xí)題4.2
4.3 函數(shù)矩陣及其應(yīng)用
習(xí)題4.3
第五章 矩陣分解
5.1 方陣的三角分解
習(xí)題5.1
5.2 方陣的正交（酉）三角分解
習(xí)題5.2
5.3 矩陣的奇異值分解
習(xí)題5.3
第六章 線性空間和線性變換
6.1 線性空間
6.1.1 線性空間的定義及例子
6.1.2 基與維數(shù)
6.1.3 基變換與坐標(biāo)變換
6.1.4 子空間和維數(shù)定理
習(xí)題6.1
6.2 線性變換
6.2.1 線性變換的定義及矩陣表示
6.2.2 線性變換的零空間和值空間
6.2.3 線性變換的最簡(jiǎn)矩陣表示及不變子空間
習(xí)題6.2
6.3 內(nèi)積空間及兩類(lèi)特殊的線性變換
習(xí)題6.3
參考書(shū)目
第二部分 數(shù)值計(jì)算方法
第一章 誤差的基本知識(shí)
1.1 絕對(duì)誤差、相對(duì)誤差及有效數(shù)字
1.2 數(shù)值計(jì)算的誤差估計(jì)及算法穩(wěn)定性
1.3 數(shù)值計(jì)算中應(yīng)注意的一些原則
習(xí)題1
第二章 線性方程組的數(shù)值解法
2.1 Gauss主元消去法
2.2 矩陣分解在解線性方程組中的應(yīng)用
2.3 直接法的誤差分析
2.4 線性方程組的迭代解法
2.5 逐次超松弛迭代法和塊迭代法
2.5.1 逐次超松弛迭代法
2.5.2 塊迭代法
2.6 迭代法的數(shù)值穩(wěn)定性和誤差分析
習(xí)題2
第三章 方陣特征值和特征向量的數(shù)值計(jì)算
3.1 特征值的估計(jì)
3.2 冪法與反冪法
3.2.1 冪法
3.2.2 加速方法
3.2.3 反冪法
3.3 QR方法
3.3.1 QR方法的計(jì)算公式
3.3.2 上Hessenberg矩陣的QR方法及帶原點(diǎn)平移的QR方法
習(xí)題3
第四章 計(jì)算函數(shù)零點(diǎn)和極值點(diǎn)的迭代法
4.1 不動(dòng)點(diǎn)迭代法及其收斂性
4.1.1 解一元方程的迭代法
4.1.2 解非線性方程組的迭代法
4.2 Newton迭代法及其變形
4.3 無(wú)約束優(yōu)化問(wèn)題的下降迭代法
4.3.1 最速下降法
4.3.2 變尺度法
習(xí)題4
第五章 函數(shù)的插值與最佳平方逼近
5.1 多項(xiàng)式插值
……
第三部分 數(shù)理統(tǒng)計(jì)