数值分析
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课程评价
spContent=数值分析课程主要介绍一些典型的数值逼近方法和数值代数方法。包括误差分析、函数插值、函数逼近、数值积分与微分、非线性方程求根、线性方程组的数值解法、矩阵特征问题。通过本课程学习，学生能够理解这些数值方法的数学思想和基本理论，了解相关问题的算法，能够编程实现算法。在此基础上，培养学生运用所学知识借助于计算机解决实际问题的能力。
—— 课程团队
课程概述

  "数值分析"是研究各种数学问题求解的数值计算方法及其理论的一门课程，它的内容丰富且实践性强，研究方法深刻又有自身的理论体系；既有纯数学的高度、抽象性与严密科学性特点，又有应用的广泛性与实际试验的高度技术性的特点，是科学工程及社会科学研究中重要的基础工具。学习"数值分析"课程对培养学生运用数学理论、数值方法和计算机解决实际问题的能力起着至关重要的作用，尤其在大数据和人工智能蓬勃发展的今天，其越来越彰显了对新工科教育的作用。

  "数值分析"课程的目的是针对几类基本问题设计可以在计算机上实现的算法以及算法背后的数学原理，针对一些问题得到近似但足够精确的结果，并探讨这些算法的收敛性、稳定性、误差估计及计算复杂度等。本课程按照知识点构成四个必修模块：课程引言、数值逼近（含插值法、函数逼近、数值积分与微分）、非线性方程求根、线性代数方程组求解，以及1个选修模块：矩阵特征值与特征向量计算。

   本课程中需要应用高等数学、线性代数等先修课程的知识，在学习课程之前适当地复习相关知识，对理解、掌握所要学习的数值分析有所帮助。愿这门课程的学习带你领略科学计算的博大精深以及广泛用途。

授课目标

通过掌握和了解常用的数值分析方法的基本思想与理论依据，使学生学会在计算机上使用这些方法解决实际问题，进行相应的误差分析，为学生在理论学习以及结合计算机解决实际问题等方面打下良好的基础，同时又能培养学生的逻辑思维能力和提高学生的数学推理能力。

课程大纲
预备知识

高等数学  线性代数

证书要求

为积极响应国家低碳环保政策， 2021年秋季学期开始，中国大学MOOC平台将取消纸质版的认证证书，仅提供电子版的认证证书服务，证书申请方式和流程不变。

 

电子版认证证书支持查询验证，可通过扫描证书上的二维码进行有效性查询，或者访问 https://www.icourse163.org/verify，通过证书编号进行查询。学生可在“个人中心-证书-查看证书”页面自行下载、打印电子版认证证书。

 

完成课程教学内容学习和考核，成绩达到课程考核标准的学生（每门课程的考核标准不同，详见课程内的评分标准），具备申请认证证书资格，可在证书申请开放期间（以申请页面显示的时间为准），完成在线付费申请。

 

认证证书申请注意事项：

1. 根据国家相关法律法规要求，认证证书申请时要求进行实名认证，请保证所提交的实名认证信息真实完整有效。

2. 完成实名认证并支付后，系统将自动生成并发送电子版认证证书。电子版认证证书生成后不支持退费。


参考资料

教材：

应用数值分析，冯象初，王卫卫等， 西安电子科技大学出版社，2020年

参考资料：

数值分析（第5版），李庆杨，王能超，易大义，清华大学出版社，2008年

数值分析， 韩旭里， 高等教育出版社， 2011年

Numerical Analysis：3rd Edition, Kincaid D, Cheney W, 2005