众文网1.跪求《数值分析》方面的论文或研究报告
1. James W. Cooley and John W. Tukey, "An algorithm for the machine calculation of complex Fourier series," Mathematics of Computation 19 (1965), 297-301. 2. R. Courant, K. O. Friedrichs and H. Lewy, "Ueber die partiellen der mathematischen Physik," Mathematische Annalen 100 (1928), 32-74. Translated as: "On the partial difference equations of mathematical physics," IBM Journal of Resarch and Development 11 (1967), 215-234. 3. A. S. Householder, "Unitary triangularization of a nonsymmetric matrix," Journal of the Association of Computing Machinery 5 (1958), 339-342. 4. C. F. Curtiss and J. O. Hirschfelder, "Integration of stiff equations," Proceedings of the National Academy of Sciences 38 (1952), 235-243. 5. C. de Boor, "On calculating with B-splines," Journal of Approximation Theory 6 (1972), 50-62. 6. R. Courant, "Variational methods for the solution of problems of equilibrium and vibrations," Bulletin of the American Mathematical Society 49 (1943), 1-23. 7. G. Golub and W. Kahan, "Calculating the singular values and pseudo-inverse of a matrix," SIAM Journal on Numerical Analysis 2 (1965), 205-224. 8. A. Brandt, "Multi-level adaptive solutions to boundary-value problems," Mathematics of Computation 31 (1977), 333-390. 9. Magnus R. Hestenes and Eduard Stiefel, "Methods of conjugate gradients for solving linear systems," Journal of Research of the National Bureau of Standards 49 (1952), 409-436. 10. R. Fletcher and M. J. D. Powell, "A rapidly convergent descent method for minimization," Computer Journal 6 (1963), 163-168. 11. G. Wanner, E. Hairer and S. P. Norsett, "Order stars and stability theorems," BIT 18 (1974), 475-489. 12. N. Karmarkar, "A new polynomial-time algorithm for linear programming," Combinatorica 4 (1984), 373-395. 13. L. Greengard and V. Rokhlin, "A fast algorithm for particle simulations," Journal of Computational Physics 72 (1987), 325-348.。
2.谈谈对数值分析的认识
数值分析（numerical analysis）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，是数学的一个分支，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。
数百年前，人类已经将数学应用在建筑、战争、会计，以及许多领域之上，最早的数学大约是西元前1800年巴比伦人泥板（Babylonian tablet ）上的计算式子。例如所谓的勾股数（毕氏三元数），（3, 4, 5），是直角三角形的三边长比，在巴比伦泥板上已经发现了开根号的近似值。 数值分析在传统上一直不断的在改进，因为像巴比伦人的近似值，至今仍然是近似值，即使用电脑计算也找不到最精确的值. 运用数值分析解决问题的过程：实际问题→数学模型→数值计算方法→程序设计→上机计算求出结果 数值分析这门学科有如下特点： 1·面向计算机 2·有可靠的理论分析 3·要有好的计算复杂性 4·要有数值实验 5.要对算法进行误差分析 主要内容：插值法，函数逼近，曲线拟和，数值积分，数值微分，解线性方程组的直接方法，解线性方程组的迭代法，非线性方程求根，常微分方程的数值解法。
3.写一篇《数值分析》的最小二乘法写一篇论文求大神谢谢
将数值分析应用到数学建模上 ？ ？前言 ？ ？ ？ ？ 为了满足科技发展对科学研究和工程技术人员用数学理论解决实际的能力 的要求，讨论了数值分析在数学建模中的应用。
数值分析不仅应用模型求解的过程中，它对模型的建立也具有较强的指导性。研究数值分析中插值拟合，解线性方程组，数值积分等方法在模型建立、求解以及误差分析中的应用，使数值分析作为一种工具更好的解决实际问题。
？ 数值分析主要介绍现代科学计算中常用的数值计算方法及其基本原理，研究 并解决数值问题的近似解，是数学理论与计算机和实际问题的有机结合[1] 。随着科学技术的迅速发展，运用数学方法解决科学研究和工程技术领域中的实际问题，已经得到普遍重视。
数学建模是数值分析联系实际的桥梁。 在数学建模过程中，无论是模型的建立还是模型的求解都要用到数值分析课程中所涉及的算法，如插值方法、最小二乘法、拟合法等，那么如何在数学建模中正确的应用数值分析内容，就成了解决实际问题的关键。
？ ？一、数值分析在模型建立中的应用 ？ 在实际中，许多问题所研究的变量都是离散的形式，所建立的模型也是离散的。 例如，对经济进行动态的分析时，一般总是根据一些计划的周期期末的指标值判断某经济计划执行的如何。
有些实际问题即可建立连续模型，也可建立离散模型，但在研究中，并不能时时刻刻统计它，而是在某些特定时刻获得统计数据。例如，人口普查统计是一个时段的人口增长量，通过这个时段人口数量变化规律建立离散模型来预测未来人口。
另一方面，对常见的微分方程、积分方程为了求解，往往需要将连续模型转化成离散模型。将连续模型转化成离散模型，最常用的方法就是建立差分方程。
？以非负整数k表示时间，记kx为变量x在时刻k的取值，则称kkkxxx????1为kx的一阶差分，称kkkkkxxxxx?????????1222）（为kx的二阶差分。 类似课求出kx的n阶差分knx？。
由k,kx，及kx的差分给出的方程称为差分方程[2]。例如在研究节食与运动模型时，发现人们往往采取节食与运动方式消耗体内存储的脂肪，引起体重下降，达到减肥目的。
通常制定减肥计划以周为时间单位比较方便，所以采用差分方程模型进行讨论。 记第k周末体重为）（kw，第k周吸收热量为）（kc，热量转换系数？，代谢消耗系数？，在不考虑运动情况下体重变化的模型为）（）1()()1(kwkckwkw???????[2],?,2,1,0?k，增加运动时只需将？改为？？？1,1？由运动的形式和时间决定。
？此外，在研究经济变化趋势，人口增长等问题时，都要按照一定的周期建立差分模型。这样，连续模型就通过数值分析中研究的对象——差分方程，转化成离散模型，简化了求解过程。
？ ？二、数值分析在模型求解中的应用 ？ ？ ？3 ？插值法和拟合法在模型求解中的应用 ？ 1、1)拟合法求解 ？ 在数学建模中，我们常常建立了模型，也测量了（或收集了）一些已知数据，但是模型中的某些参数是未知的，此时需要利用已知数据去确定有关参数，这个过程通常通过数据拟合来完成。 最小二乘法是数据拟合的基本方法。
其基本思想就是：寻找最适合的模型参数，使得由模型给出的计算数据与已知数据的整体误差最小。 ？假设已建立了数学模型），（cxfy？，其中，Tmcccc）,,,(21？？是模型参数。
已有一组已知数据)，（1,1yx,）,(22yx,?,),(,kkyx，用最小二乘确定参数c，使 ？？？？k iiicxfyce12)），（（)（最小。 函数），（cxf称为数据），，2,1)(,(,kiyxii？？的最小二乘拟合函数。
如果模型函数)，（cxfy？具有足够的可微性，则可用微分方程法解 出c。最合适的c 应满足必要条件mjccxfcxfyccek ijiiij,,2,1,0）,()),((2) (1????????????。
? ?2)插值法求解 ？ 在实际问题中，我们经常会遇到求经验公式的问题，即不知道某函数）（xfy？的具体表达式，只能通过实验测量得到该函数在一些点的函数值，即已知一部分精确的函数值数据），（1,1yx,）,(22yx,?,),(,kkyx。 要求一个函数 ？ ？ ？ ？ ？ ？ ？ ？ ？ ？ ？)（iixy??,ki,,1,0??, ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?(2) 这就是插值问题。
函数）（iixy？？称为）（xf的插值函数。），，1,0(kixi？？称为插值节点，式（2）称为插值条件[2]。
多项式插值是最常用的插值方法，在工程计算中样条插值是非常重要的方法。 ？ 2、模型求解中的解线性方程组问题 ？ 在线性规划模型的求解过程中，常遇到线性方程组求解问题。
线性方程组求解是科学计算中用的最多的，很多计算问题都归结为解线性方程组，利用计算机求解线性方程组的方法是直接法和迭代法。 直接法基本思想是将线性方程组转化为便于求解的三角线性方程组，再求三角线性方程组，理论上直接在有限步内求得方程的精确解，但由于数值运算有舍入误差，因此实际计算求出的解仍然是近似解，仍需对解进行误差分析。
直接法不适用求解4?n的线性方程组，因此当4?n时，可以采用迭代法进行求解。 ？迭代法先要构造迭代公式，它与方程求根迭代法相似，可将线性方程组改写成便于迭代的形式。
迭代计算公式简单，易于编制计算程序，通常都用于解大型稀疏线性方程组。求解线性方程组的一般设计思想如下，假设。
4.毕业论文数据分析怎么描述
数据分析可以分成两部分，一部分是对分析过程及分析结果的描述，另一部分是结合专业知识对结果进一步分析，为什么会出现这样的结果。
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5.【谁能说说数值分析的重要性谁能说说数值的重要性,重要能举个例子
离散数学是计算机专业的一门重要基础课.它所研究的对象是离散数量关系和离散结构数学结构模型.它主要介绍离散数学的各个分支的基本概念、基本理论和基本方法.这些概念、理论以及方法大量地应用在数字电路、编译原理、数据结构、操作系统、数据库系统、算法的分析与设计、人工智能、计算机网络等专业课程中；同时，该课程所提供的训练十分有益于学生概括抽象能力、逻辑思维能力、归纳构造能力的提高，十分有益于学生严谨、完整、规范的科学态度的培养.数学分析主要是微积分这一块的东西，还讨论函数的连续，收敛，逼近等，还讨论级数，还讲了一些基本的关于实数的定理等等 数值分析主要是利用计算机进行近似计算的问题，如解微分方程组，数值积分，主要方法有迭代法，差分法和有限元法等 高等数学呢，是基础，内容大概和数学分析差不多，但是理论性绝对没有数学分析强，数学分析是一般是数学专业学的.不管你是工科、文科、理科都得学高等数学，只不过是分ABCD几个等级.。
6.数值分析的研究对象有哪些
数值分析属于计算数学的范畴，是研究各种数学问题的数值方法设计、分析、有关的数学理论和具体实现的一门学科。由于近几十年来计算机的迅速发展，数值计算方法的应用已经普遍深入到各个科学领域，很多复杂的和大规模的计算问题都可以在计算机上进行计算，新的、有效的数值方法不断出现.现在，科学
.与工程中的数值计算已经成为各门自然科学和工程技术科学的一种重要手段，成为与实验和理论并列的一个不可缺少的环节.所以数值分析既是一个基础性的，同时也是一个应用性的数学学科，与其它学科的联系十分紧密。
由于大量的间题要在计算机上求解，所以要对各种数值方法进行分析，其内容包括：误差、稳定性、收敛性、计算工作量、存贮量和自适应性、这些基本的概念用于刻画数值方法的适用范围、可靠性、准确性、效率和使用的方便性等。