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　　本书系统地介绍了数值计算的基本概念、常用算法及有关的理论分析和应用。全书共分10章。第1章是绪论，介绍数值分析中的基本概念；第2～9章包含了数值计算中的基本问题，如线性方程组的数值解法、矩阵特征值和特征向量的数值解法、非线性方程及方程组的数值解法、插值方法、数据拟合和函数逼近、数值积分、数值微分以及常微分方程初值问题的数值解法等；第10章介绍了Matlab软件，并介绍了如何将之应用于数值分析的基本问题计算。读者可将其中的算法和命令用于数值实验和工程计算实践中去。各章都给出典型例题并配有一定数量的习题，书后给出了习题答案或提示。
　　本书可作为理工科大学工程硕士研究生的“数值分析”课教材，还可作为大学本科及硕士生的学习参考书，同时也可供工程技术人员参考使用。

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  第1章 绪论
  1.1 算法
  1.2 误差
  1.3 数值运算时误差的传播
  习题1
  第2章 线性方程组的直接解法
  2.1 引言
  2.2 Gauss消元法
  2.3 选主元的Gauss消元法
  2.4 Gauss-Jordan消元法
  2.5 矩阵的LU分解
  2.6 平方根法
  2.7 追赶法
  2.8 向量和矩阵的范数
  习题2
  第3章 线性方程组的迭代解法
  3.1 迭代法的一般形式
  3.2 几种常用的迭代法公式
  3.3 迭代法的收敛条件
  *3.4 极小化方法
  习题3
  第4章 方阵特征值和特征向量计算
  4.1 幂法和反幂法
  4.2 Jacobi方法
  4.3 QR方法
  习题4
  第5章 非线性方程求根
  5.1 二分法
  5.2 迭代法
  5.3 Newton迭代法
  *5.4 非线性方程组的求根
  习题5
  第6章 插值法
  6.1 Lagrange插值
  6.2 Newton插值法
  *6.3 差差分插值
  *6.4 Hermite插值
  6.5 分段插值
  6.6 样条插值
  习题6
  第7章 数据拟合和最佳平方逼近
  7.1 拟合和逼近的概念
  7.2 数据拟合
  7.3 最佳平方逼近
  习题7
  第8章 数值积分与数值微分
  8.1 求积公式
  8.2 Newton-Cotes公式
  8.3 复化求积公式
  8.4 Romberg求积公式
  8.5 Gauss求积公式
  8.6 数值微分
  习题8
  第9章 常微分方程的数值解法
  9.1 引言
  9.2 Euler方法
  9.3 Runge-Kutta方法
  9.4 线性多步法
  9.5 高阶的预测-校正公式
  9.6 一阶常微分方程组与高阶常微分方程
  *9.7 收敛性与稳定性
  习题9
  第10章 Matlab软件与数值计算
  10.1 矩阵与数组
  10.2 函数运算和作图
  10.3 线性方程组的数值解
  10.4 方阵的特征值和特征向量
  10.5 方程和方程组求根
  10.6 插值方法
  10.7 数据拟合与函数逼近
  10.8 数值积分
  10.9 常微分方程初值问题数值解
  习题参考答案或提示
  参考文献