本书讲述结构分析中有限元法的基本原理及其应用。全书共分8 章,主要内容包括杆系结构、平面问题、空间问题、板壳问题、结构动力学问题的有限元分析,以及有限元法在土木工程中的应用。重点介绍有限元的基本原理及表达格式的建立方法、不同单元的特性比较。本书可供高等工科院校工程力学、土木、交通、水利等专业本科生学习有限元课程使用,也可作为从事结构工程研究设计的技术人员和相关学科的研究生的参考书。

本书是一本介绍有限元方法的经典入门教程，并在其前几版的基础上进行了全面的修订与更新。本书主要介绍有限元方法的基本理论知识、一般原理、各类实体模型的问题求解和实际工业应用。全书以章节目标为导向，力求由浅入深、通俗易懂，旨在为初次接触有限元的大学生、研究生和工程技术人员提供学习有限元方法的入门教程，使其无须满足通常所要求的前提条件(如具备结构分析和高级微积分知识)就能学习有限元方法。 本书内容丰富新颖，涵盖了简单的弹簧和杆，梁的弯曲，平面应力/应变，轴对称应力，等参公式，三维应力，板的弯曲，传

本书是主教材《现代数值计算(第 3 版)》的配套习题指导，是同济大学数学科学学院老师集体智慧的结晶，覆盖主教材各章节内容，深入剖析原理方法。本书内容包括主教材中习题以及数值实验的解答，与主教材的各章对应。本书习题题型广泛、内容丰富，并且给出了详细的习题求解过程，可帮助读者启发思维、增强实践能力；对于数值实验，本书还给出了完整的MATLAB 程序；本书最后提供了 3 套模拟考卷，并给出了模拟考卷答案，供读者参考。

本书适合作为工科本科生和研究生数值计算课程的配套用书，也

内容简介本书较为系统地介绍了数值线性代数的基本理论、方法及其主要算法的MATLAB程序实现。全书共7章，内容包括数值线性代数理论基础、正交变换Krylov子空间、解线性方程组的矩阵分裂迭代法、解线性方程组的子空间方法、解线性方程组的矩阵分解法、线性最小二乘问题的数值解法和矩阵特征值问题的数值方法。书中配有丰富的例题和习题，可供学习者使用。本书既注意保持理论分析的严谨性，又注重计算方法的实用性，强调算法的MATLAB程序在计算机上的实现。扫描书后的二维码可获取配套的全部算法的MATLAB程序。

本书主要内容包括线性方程组的数值解法、非线性方程求根、多项式插值、**逼近、数值积分与微分、常微分方程初边值问题的数值方法、矩阵特征值问题的数值方法.除了以上基本内容,本书还介绍了当前广泛应用于实际问题的快速傅里叶变换、神经网络方法和随机模拟方法.读者通过对本书的学习和讨论,可以掌握设计数值算法的基本方法,为在计算机上解决科学问题打好基础.

本书是同济大学数学科学学院老师集体智慧的结晶, 全书共9章,包括科学计算与MATLAB、线性代数方程组的直接法、线性代数方程组的迭代法、多项式插值与样条插值、函数逼近、数值积分与数值微分、非线性方程求解、矩阵特征值与特征向量的计算、常微分方程初边值问题数值解. 本书阐述了当今科学与工程研究中经常遇到的数值计算问题求解的新方法, 如快速傅里叶变换、蒙特卡罗模拟求积法(高维积分计算)、数值求导的稳定算法、大型线性代数方程组的分块迭代算法等. 在介绍一些重要的典型算法时, 附上在工程中广泛使用的

科学与工程中的数学模型或基于数据的分析往往涉及在有限维或无限维空间中的求和、求根与求极限。我们注意到，又快又好地解决科学与工程中的计算问题，数据和数学模型及其解的简单有效表示至关重要。数值分析讨论的就是有限维空间中的函数简单有效表示和相应问题的数学计算方法以及无限维问题的有限维逼近等。 本书介绍一些典型的数值方法及其数学机理，内容包括逼近论基础、数值积分、常微分方程数值解、线性系统与非线性系统的迭代法、矩阵特征值问题的数值方法。同时本书还介绍了一些典型数值方法的最新发展和数值分析的最新成果

本书共分七章，主要阐述了误差及算法的稳定性，要求掌握数值运算的误差估计及数值运算中的一些原则；非线性方程（组）求根，要求掌握迭代法的基本思想，熟练运用所学的方法解决非线性方程的近似解问题；线性方程组的数值解法，要求掌握高斯消去法和列主元高斯消去法，掌握矩阵三角分解法求解线性方程组，掌握向量和矩阵范数特征值的数值解法；函数的插值与拟合，要求掌握拉格朗日插值多项式的存在唯一性，掌握差分、差商的计算过程及有关性质，掌握牛顿插值多项式及其余项，了解埃尔米特插值及其余项；数值微分与积分和

本书是电子科技大学研究生教改项目数值分析精品课程建设项目的配套教材。该项目致力于建设适合普通高等学校工科研究生学习使用的数值分析教材及相关的配套资源，帮助学生将所学知识学以致用，提高工程应用和实践能力。
本书第1～3章首先介绍数值计算的基础知识，并在此基础上介绍非线性方程的求根方法，重点是牛顿迭代法；接下来介绍线性方程组的求解方法，包括直接法和迭代法等。第4章介绍矩阵特征值与特征向量的计算，包括幂法、反幂法和QR方法等。第5～6章介绍数据插值方法、数据拟合与函数逼近，包括拉格朗日插值、牛顿