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2010级理科通识教育阶段课程《数值计算与最优化》教学指导性意见

发布时间:2017-11-09 17:37    浏览次数:    来源:

作者:Administrator

2010级理科通识教育阶段课程《数值计算与最优化》教学

                指导性意见(2.5学分,40课时)

 

教材:1曾金平,数值计算方法,湖南大学出版社,2004

       2施光燕,董加礼,最优化方法,高等教育出版社,2004

 

 教学指导性意见提出教学的基本内容和教学要求,是教学和考试的依据。学时的分配供教师教学时参考,教师根据此意见制订教学日历。

教学要求的程度,对于概念和理论方面,从高到低分别用“理解”、“了解”、“知道”三级来表述,对于方法、运算和能力方面,从高到低分别用“熟练掌握”、“掌握”、“能”(或“会”)三级来表述。

 

一、误差(4学时)

1.理解误差分析的概念与方法;

2.掌握有效数字的求法与误差传播的基本方法;

重点:误差分析、有效数字。

 

二、非线性方程求根(4学时)

1.掌握方程求根的搜索法与二分法;

2.掌握方程求根的不动点迭代法基本思想与收敛性理论;

3.熟练掌握牛顿迭代法、弦截法与抛物线法的迭代过程及收敛阶估计;

重点:不动点迭代;牛顿迭代法。

 

三、线性方程组的数值解法(8学时)

1.掌握向量范数与矩阵范数的概念与性质;

2.掌握各种选主元的高斯消去法并在计算机上编程实现;

3.了解矩阵的三角分解及其与高斯消去法的联系,掌握正定矩阵的乔列斯基分解;

4.理解线性方程组求解迭代法的基本思想与过程;

5.熟练掌握雅可比迭代与高斯—塞得尔迭代;

6.掌握松弛迭代的基本思想与过程;

重点:高斯消去法;矩阵三角分解;雅可比迭代与高斯—塞得尔迭代及其编程实现。

 

四、插值(4学时)

1.熟练掌握拉格朗日插值、牛顿插值的基本思想与误差估计;

2.掌握分段低次插值的概念算法;

3.掌握三次样条插值及其算法的计算机实现;

重点:多项式插值与误差估计、三次样条算法的计算机实现。

 

五、函数逼近(4学时)

1.掌握最佳平方逼近以及多项式最小二乘拟合的基本方法与思想;

2.掌握常见非线性拟合的线性化技术;

重点:最佳平方逼近及最小二乘多项式拟合。

 

六、数值微分与数值积分(4学时)

1.理解用多项式插值作数值微分的基本思想;

2.理解数值积分代数精度的概念;

3.熟练掌握梯形法、辛普生方法的表达式与误差估计;

4.掌握龙贝格求积公式;

重点:常见低阶数值微分格式;龙贝格求积公式。

 

七、线性规划(4学时)

1.了解线性规划解的基本特征,掌握线性规划的标准形;

2.理解单纯形法的基本思想;

3.熟练掌握单纯形法,并能熟练运用Matlab求解线性规划;

重点:单纯形法。

 

八、无约束非线性规划(4学时)

1.掌握无约束非线性规划的最优化条件;

2.理解牛顿法、最速下降法、拟牛顿法和共轭梯度法的基本思想;

3.熟练掌握牛顿法,并能运用Matlab求解无约束非线性规划;

重点:牛顿法。

 

九、离散型优化问题(4学时)

1.了解线性整数规划,0-1规划和网络优化问题;

2.了解线性整数规划的分支定解法,0-1规划的隐枚举法和最短路问题的Dijkstra算法;

重点:线性整数规划的分支定解法。

 

 

 

 

                                 数学与计量经济学院 高等数学研究所 

                            2011-09-05

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