第一章 绪论1. *x ＝ n 21k a a a .010⨯±，如果｜*x －x|≤0.5n k 10-⨯（这里n 是使此式成立的最大正整数），则称*x 为x 的具有n 位有效数字的近似值。
2．定理：设x 的近似值*x 有（1-1）的表示式： （１）如果*x 有n 位有效数字，则n 1110a 21|x ||x x |-**⨯≤- （２）如果n 1110)1a (21|x ||x x |-**⨯+≤-，则*x 至少有n 位有效数字。
第二章 非线性方程根求解1. （零点存在定理）如果f(x)在[a,b]上连续，使f(a)⋅f(b)<0，则必存在α∈(a,b)，使f(α)=0。
2.二分法的误差： |1k 1k k k 2ab |x x ||x x +-*-=-≤- 3. 局部收敛性：设α是f(x)=0的根，若存在α的一个邻域∆，当迭代初值属于∆时，迭代法得到的序列{k x }收敛到α，则称该迭代法关于根α具有局部收敛性。
4. 收敛速度：设i x 为第i 次迭代值，α是f(x)=0的根，令α-=εi i x ，且假设迭代收敛，即α=∞→i i x lim 。
若存在实数P ≥1，使 c ||||limpi 1i i =εε+∞→≠0 ，则称此方法关于根α具有P阶收敛速度。
C 称为渐近误差常数，渐近误差常数C 与f(x)有关。
C ≠0保证了P 的唯一性。
对于特殊的函数，C 可能为零，此时，由这个函数针对此方法迭代产生的序列收敛得更快。
一般情况下，P 越大，收敛就越快。
当P=1时，我们称为线性收敛。
P>1，称为超线性收敛。
P=2，称为平方收敛。
5.牛顿迭代法：)x (f )x (f x x k k k 1k '-=+定理3：如果方程f(x)=0的根α是单根，且在α的某领域内f(x)具有二阶的连续导数,则Newton 迭代法必是局部收敛的 且 )(f 2)(f lim2i1i i α'α''-=εε+∞→（即具有二阶收敛速度）定理4：如果α是方程f(x)=0的r 重根（r>1），且f(x)在α的某邻域内具有r 阶连续导数，则Newton 法具有局部收敛性，且具有线性收敛速度。
第四章 数据拟合法在科学实验和生产实践中，有许多函数关系仅能用由实验或观测得到的一组数据表(,)(0,1,,)i i x y i m =来表示，例如某种物质的化学反应，能够测得生成物的浓度与时间关系的一组数据表.而它们的解析表达式)(t f y =是不知道的。
但是为了要知道化学反应速度，必须要利用已知数据给出它的近似表达式，有了近似表达式，通过求导数便可知道化学反应速度。
可见已知一组数据求它的近似表达式是非常有意义的.如何求它的近似表达式呢？第二章介绍的插值方法是一种有效的方法.但是由于数据(,)(0,1,,)i i x y i m =是由测量或观测得到的，它本身就有误差，作插值时一定要通过型值点),(i i y x 似乎没有必要；其次当m 很大时，采用插值（特别是多项式插值）很不理想（会出现龙格现象），非多项式插值计算又很复杂。
为此，本章介绍一种“整体”近似的方法，即对于给定的数据(,),0,1,,i i x y i n =，选一个线性无关函数系)(,),(),(10x x x n ϕϕϕ ，以它们为基底构成的线性空间为{}0span (),,()n x x ϕϕ=Φ.在此空间内选择函数()()nj j j x x ϕαϕ==∑其中(0,1,,)j j n α=为待定常数。
要求它逼近真实函数)(x f y =的误差尽可能小，这就是数据拟合问题.§1 最小二乘法一、最小二乘法设有数据(,),0,1,,i i x y i m =，令()(),0,1,,ni i i i j j i j r y x y x i m ϕαϕ==-=-=∑.并称Tm r r r r ),,,(10 =为残向量，用)(x ϕ去拟合)(x f y =的好坏问题变成残量的大小问题。
判断残量大小的标准，常用的有下面几种：(1) 确定参数(0,1,,)j j n α=，使残量绝对值中最大的一个达到最小，即i mi r ≤≤0max 为最小。
