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【1997年11月発売】
[BOOKデータベースより]
本書は、数値解析における各種手法の理論とそのアルゴリズムについて、例題を実際に数値計算して解くことで、その基礎を身につけられる入門書である。すべての手法に例題と数値計算のためのプログラムを掲載しているので、要点をおさえながら効率的に学習を進められるつくりとなっている。数値解析では必須となる誤差の基礎知識からはじめ、数値データの分析法としては、補間、数値積分、数値微分について、数理モデルの解法としては、非線形方程式、連立1次方程式、常微分方程式、偏微分方程式の解法について解説している。加えて、付録では、数値解析で必要となる行列計算や統計学の基礎についても扱っている。例題を計算するためのプログラムは、書籍中ではPythonでの解説を中心とし、C++とFortranについてはオンライン上のサポートページでソースコードを配布している。これから数値解析を学びたい初学者にとって最適な一冊となっている。
第1章 誤差
[日販商品データベースより]第2章 非線形方程式の解法
第3章 連立1次方程式の解法:直接法
第4章 連立1次方程式の解法:反復法
第5章 補間法
第6章 数値積分
第7章 数値微分
第8章 常微分方程式の数値解析
第9章 偏微分方程式の数値解析
付録
本書は、数値解析における各種手法の理論とそのアルゴリズムについて、例題を実際に数値計算して解くことで、その基礎を身につけられる入門書である。すべての手法に例題と数値計算のためのプログラムを掲載しているので、要点をおさえながら効率的に学習を進められるつくりとなっている。
数値解析では必須となる誤差の基礎知識からはじめ、数値データの分析法としては、補間、数値積分、数値微分について、数理モデルの解法としては、非線形方程式、連立1次方程式、常微分方程式、偏微分方程式の解法について解説している。加えて、付録では、数値解析で必要となる行列計算や統計学の基礎についても扱っている。
本書で扱っている例題を計算するためのプログラムは、書籍中ではPythonでの解説を中心とし、C++とFortranについてはオンライン上のサポートページでソースコードを配布している。これから数値解析を学びたい初学者にとって最適な一冊となっている。