教学大纲（甲型，54学时 ） 教学大纲（乙型， 36学时 ） 计算方法教学大纲 教学大纲（甲型，54学时 ） 教学大纲（乙型， 36学时 ）
教学大纲（甲型） 第一章 误差简介 （2学时） 第二章 插值（８学时） 2.1 Lagrange插值多项式型式 第二章 插值（８学时） 2.1 Lagrange插值多项式型式 2.2 Newton插值多项式型式 2.3 Hermite插值 2.4 三次样条插值 第三章 最佳平方逼近（4学时） 3.1 最佳平方逼近 3.2 多项式拟合回顾他人的研究 教学大纲（甲型）
教学大纲（甲型） 第四章 数值微分和数值积分（8学时） 4.1 数值微分 4.2 N-C数数值积分 4.3 复化数值积分 第四章 数值微分和数值积分（8学时） 4.1 数值微分 4.2 N-C数数值积分 4.3 复化数值积分 4.4 Romberg方法 4.5 Gauss 积分 第五章 矩阵范数（2学时） 5.1 矩阵范数 5.2 向量范数原 理 及 方 法
教学大纲（甲型） 第六章 线性方程组直接法（6学时） 6.1 Gauss列主元消元法 6.2 直接分解法 6.3 向量和矩阵范数 6.2 直接分解法 6.3 向量和矩阵范数 6.4 矩阵的条件数 第七章 解线性方程组的迭代法（4学时） 7.1 Jacobi迭代 7.2 Gauss-Seidel迭代 7.3 松弛迭代 7.4 共轭斜量法
教学大纲（甲型） 第八章 非线性方程求根（6学时） 8.1 迭代法 8.2 Newton迭代 8.3 弦截法 8.4 抛物线法 第八章 非线性方程求根（6学时） 8.1 迭代法 8.2 Newton迭代 8.3 弦截法 8.4 抛物线法 8.5 非线性方程组 8.6 sturm定理 第九章 矩阵特征值问题（6学时） 9.1 乘幂法及反幂法 9.2 对称矩阵的Jocobi方法 9.3 QR方法
教学大纲（甲型） 第十章 常微分方程数值解（8学时） 10.1 Euler公式 10.2 Runge-Kutta方法 10.3 线性多步法 第十章 常微分方程数值解（8学时） 10.1 Euler公式 10.2 Runge-Kutta方法 10.3 线性多步法 10.4 常微分方程组数值解 10.5 差分方程 10.6 差分方程相容性收敛性和稳定性
教学大纲（乙型） 第0章 绪论 （2学时） 0.1 方法和算法 0.2 向量和矩阵范数 第1章 插值（6学时） 0.1 方法和算法 0.2 向量和矩阵范数 第1章 插值（6学时） 1.1 Lagrange插值多项式型式 1.2 Newton插值多项式型式 1.3 Hermite插值 1.4 三次样条插值 第2章 数值微分和数值积分（6学时） 2.1 数值微分 2.2 N-C数数值积分 2.3 复化数值积分 2.4 Romberg方法和Gauss 积分简介
教学大纲（乙型） 第3章 最佳平方逼近（2学时） 3.1 最佳平方逼近 3.2 多项式拟合 第4章 非线性方程求根（4学时） 4.1 迭代法 第3章 最佳平方逼近（2学时） 3.1 最佳平方逼近 3.2 多项式拟合 第4章 非线性方程求根（4学时） 4.1 迭代法 4.2 Newton迭代 4.3 弦截法 4.4 求解非线性方程组 第5章 线性方程组直接法（4学时） 5.1 Gauss列主元消元法 5.2 直接分解法 5.3 矩阵的条件数
教学大纲（乙型） 第6章 解线性方程组的迭代法（3学时） 6.1 Jacobi迭代 6.2 Gauss-Seidel迭代 6.3 松弛迭代 6.3 松弛迭代 第7章 矩阵特征值问题（3学时） 7.1 乘幂法及反幂法 7.2 幂法的规范运算 7.3 对称矩阵的Jocobi方法和QR方法简介 第8章 常微分方程数值解（6学时） 8.1 Euler公式 8.2 Runge-Kutta方法 8.3 线性多步法 8.4 常微分方程组数值解 8.5 差分方程相容性收敛性和稳定性