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lim(x→∞)(x平方—1）/（2x平方—x—1）求极限
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lim(x→∞)(x^-1)/(2x^2-1-1)=lim(x→∞)(x+1)/(2x+1)=1/2
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x2 下面为2-1&#47分子分母同事除以x平方;x2由于x趋近于正无穷，所以1/x都趋于0，上面为1-1&#47，故最后结果为1/x2和1/x-1&#47
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计算机数学基础 第2版 教学课件 作者 祁文青 13724计算机数学基础教案.doc86页
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计算机数学基础教案
授课教师：
适用专业：计算机应用
第一章 行列式
行列式的定义在初等数学中我们学习过2阶、3阶行列式，并利用其解2元、3元线性方程组。在这里我们通过2阶、3阶行列式的学习来引出n阶行列式的概念，同时来学习n阶行列式
的性质。2阶、3阶行列式2阶行列式? 2阶行列式是由解二阶线性方程组得来的。下面我们通过解2阶线性方程组来描述2阶行列式的定义。? 设有2阶线性方程组 2个未知数，2个线性方程的方程组 ：。我们解此方程：当时：，。我们可以发现的分母只与方程组中未知数的系数有关。?定义：我们把这两行两列数（即方程组中作未知数系数的两行两列数）的两边加两道竖杠来表示它，即用记号来表示，这种记号就称之为2阶行列式。它代表一个值,等于第一行第一列的数乘以第二行第二列的数再减去第一行第二列的数乘以第二行第一列的数.? 由于x1的分子就是将b1、b2分别代替α11、α21而得，x2的分子就是将b1、b2分别代替α12、α22而得故我们可以把方程组的解表示为：，。? 这样我们就利用2阶行列式，很简捷地表达出了2阶线性方程组的解。
3阶行列式? 我们通过解3阶线性方程组来描述3阶行列式的定义。? 设有3阶线性方程组 3个未知数，3个线性方程的方程组 ：解此方程组，当：时：? ， 由此我们发现这与2阶线性方程组的解有相似之处，即：各项的分母只与方程组中作为系数的那三行、三列数有关，为此我们可以像定义2阶行列式那样，来定义3阶行列式。即：定义：我们把方程组中作为系数的那三行、三列数的两边加两道竖杠来表示分母，即：，我们就把这种式子称为三阶行列式，它也是代表一个值，?? 即：注：三阶行列式的值的形式我们在下一节学习
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绝对好书！不下后悔！ 高等应用数学问题的MATLAB求解（完整版47.5M）
本帖最后由 eecsseudl 于
10:13 编辑
非常好的一本学习MATLAB的教程，废话不多说了，需要的朋友赶紧下载吧。
下面是目录信息：
第1章 计算机数学语言概述
1. 1 数学问题计算机求解概述
1. 1. 1 为什么要学习计算机数学语言
1. 1. 2 数学问题的解析解与数值解
1. 1. 3 数学运算问题软件包发展概述
1. 2 计算机数学语言概述
1. 2. 1 计算机数学语言
1. 2. 2 3个代表性计算机数学语言
1. 3 关于本书及相关内容
1. 3. 1 本书框架设计及内容安排
1. 3. 2 本课程与其他相关课程的关系
1. 4 本章要点简介
第2章 MATLAB语言程序设计基础
2. 1 MATLAB程序设计语言基础
2. 1. 1 MATLAB语言的变量与常量
2. 1. 2 数据结构
2. 1. 3 MATLAB的基本语句结构
2. 1. 4 冒号表达式与子矩阵提取
2. 2 基本数学运算
2. 2. 1 矩阵的代数运算
2. 2. 2 矩阵的逻辑运算
2. 2. 3 矩阵的比较运算
2. 2. 4 解析结果的化简与变换
2. 2. 5 基本数论运算
2. 3 MATLAB语言的流程结构
2. 3. 1 循环结构
2. 3. 2 转移结构
2. 3. 3 开关结构
2. 3. 4 试探结构
2. 4 函数编写与调试
2. 4. 1 MATLAB语言函数的基本结构
2. 4. 2 可变输入输出个数的处理
2. 4. 3 inline函数与匿名函数
2. 5 二维图形绘制
2. 5. 1 二维图形绘制基本语句
2. 5. 2 其他二维图形绘制语句
2. 5. 3 隐函数绘制及应用
2. 5. 4 图形修饰
2. 6 三维图形表示
2. 6. 1 三维曲线绘制
2. 6. 2 三维曲面绘制
2. 6. 3 三维图形视角设置
2. 7 本章要点简介
第3章 微积分问题的计算机求解
3. 1 微积分问题的解析解
3. 1. 1 极限问题的解析解
3. 1. 2 函数导数的解析解
3. 1. 3 积分问题的解析解
3. 2 函数的级数展开与级数求和问题求解
3. 2. 1 Taylor幂级数展开
3. 2. 2 Fourier级数展开
3. 2. 3 级数求和的计算
3. 3 数值微分
3. 3. 1 数值微分算法
3. 3. 2 中心差分方法及其MATLAB实现
3. 3. 3 --％元函数的梯度计算
3. 4 数值积分问题
3. 4. 1 由给定数据进行梯形求积
3. 4. 2 单变量数值积分问题求解
3. 4. 3 双重积分问题的数值解
3. 4. 4 三重定积分的数值求解
3. 5 曲线积分与曲面积分的计算
3. 5. 1 曲线积分及MATLAB求解
3. 5. 2 曲面积分与MATLAB语言求解
3. 6 本章要点简介
第4章 线性代数问题的计算机求解
4. 1 特殊矩阵的输入
4. 1. 1 数值矩阵的输入
4. 1. 2 符号矩阵的输入
4. 2 矩阵基本分析
4. 2. 1 矩阵基本概念与性质
4. 2. 2 逆矩阵与广义逆矩阵
4. 2. 3 矩阵的特征值问题
4. 3 矩阵的基本变换
4. 3. 1 矩阵的相似变换与正交矩阵
4. 3. 2 矩阵的三角分解和Cholesky分解
4. 3. 3 矩阵的Jordan变换
4. 3. 4 矩阵的奇异值分解
4. 4 矩阵方程的计算机求解
4. 4. 1 线性方程组的计算机求解
4. 4. 2 Lyapunov方程的计算机求解
4. 4. 3 Sylvester方程的计算机求解
4. 4. 4 Riccati方程的计算机求解
4. 5 非线性运算与矩阵函数求值
4. 5. 1 面向矩阵元素的非线性运算
4. 5. 2 矩阵函数求值
4. 6 本章要点简介
第5章 积分变换与复变函数问题的计算机求解
5. 1 Laplace变换及其反变换
5. 1. 1 Laplace变换及反变换定义与性质
5. 1. 2 Laplace变换的计算机求解
5. 2 Fourier变换及其反变换
5. 2. 1 Fourier变换及反变换定义与性质
5. 2. 2 Fourier变换的计算机求解
5. 2. 3 Fourier正弦和余弦变换
5. 2. 4 离散Fourier正弦. 余弦变换
5. 3 其他积分变换问题及求解
5. 3. 1 MeUin变换
5. 3. 2 Hankel变换及求解
5. 4 Z变换及其反变换
5. 4. 1 Z变换及反变换定义与性质
5. 4. 2 Z变换的计算机求解
5. 5 复变函数问题的计算机求解
5. 5. 1 留数的概念与计算
5. 5. 2 有理函数的部分分式展开
5. 5. 3 基于部分分式展开的Laplace变换
5. 5. 4 封闭曲线积分问题计算
5. 6 本章要点简介
第6章 代数方程与最优化问题的计算机求解
6. 1 代数方程的求解
6. 1. 1 代数方程的图解法
6. 1. 2 多项式型方程的准解析解法
6. 1. 3 一般非线性方程数值解
6. 2 无约束最优化问题求解
6. 2. 1 解析解法和图解法
6. 2. 2 基于MATLAB的数值解法
6. 2. 3 全局最优解与局部最优解
6. 2. 4 利用梯度求解最优化问题
6. 3 有约束最优化问题的计算机求解
6. 3. 1 约束条件与可行解区域
6. 3. 2 线性规划问题的计算机求解
6. 3. 3 二次型规划的求解
6. 3. 4 一般非线性规划问题的求解
6. 4 整数规划问题的计算机求解
6. 4. 1 整数线性规划问题的求解
6. 4. 2 一般非线性整数规划问题与求解
6. 4. 3 0-1规划问题求解
6. 5 本章要点简介
第7章 微分方程问题的计算机求解
7. 1 常系数线性微分方程的解析解方法
7. 1. 1 线性常系数微分方程解析解的数学描述
7. 1. 2 微分方程的解析解方法
7. 1. 3 Laplace变换在线性微分方程求解中的应用
7. 1. 4 特殊非线性微分方程的解析解
7. 2 微分方程问题的数值解法
7. 2. 1 微分方程问题算法概述
阶定步长Runge-Kutta算法及MATLAB实现
7. 2. 3 一阶微分方程组的数值解
7. 2. 4 微分方程转换
7. 3 特殊微分方程的数值解
7. 3. 1 刚性微分方程的求解
7. 3. 2 隐式微分方程求解
7. 3. 3 微分代数方程的求解
7. 3. 4 延迟微分方程求解
7. 4 边值问题的计算机求解
7. 4. 1 线性方程边值问题的打靶算法
7. 4. 2 非线性方程边值问题的打靶算法
7. 4. 3 线性微分方程的有限差分算法
7. 5 偏微分方程求解入门
7. 5. 1 偏微分方程组求解
7. 5. 2 阶偏微分方程的数学描述
7. 5. 3 偏微分方程的求解界面应用举例
7. 6 微分方程的框图求解
7. 6. 1 Simulink简介
7. 6. 2 Simulink相关模块
7. 6. 3 微分方程的Simulink建模与求解
7. 7 本章要点简介
第8章 数据插值. 函数逼近问题的计算机求解
8. 1 插值与数据拟合
8. 1. 1 一维数据的插值问题
8. 1. 2 已知样本点的定积分计算
8. 1. 3 二维网格数据的插值问题
8. 1. 4 二维一般分布数据的插值问题
8. 1. 5 高维插值问题
8. 2 样条插值与数值微积分
8. 2. 1 样条插值的MATLAB表示
8. 2. 2 基于样条插值的数值微积分运算
8. 3 由已知数据拟合数学模型
8. 3. 1 多项式拟合
8. 3. 2 给定函数的连分式展开及基于连分式的有理近似
8. 3. 3 有理式拟合--Pade近似
8. 3. 4 函数线性组合的曲线拟合方法
8. 3. 5 最小二乘曲线拟合
8. 4 信号分析与数字信号处理基础
8. 4. 1 信号的相关分析
8. 4. 2 快速Fourier变换
8. 4. 3 滤波技术与滤波器设计
8. 5 本章要点简介
第9章 概率论与数理统计问题的计算机求解
9. 1 概率分布与伪随机数生成
9. 1. 1 概率密度函数与分布函数概述
9. 1. 2 常见分布的概率密度函数与分布函数
9. 1. 3 概率问题的求解
9. 1. 4 随机数与伪随机数
9. 2 统计量分析
9. 2. 1 随机变量的均值与方差
9. 2. 2 随机变量的矩
9. 2. 3 多变量随机数的协方差分析
9. 2. 4 多变量正态分布的联合概率密度即分布函数
9. 3 数理统计分析方法及计算机实现
9. 3. 1 参数估计与区间估计
9. 3. 2 多元线性回归与区间估计
9. 3. 3 非线性函数的最小二乘参数估计与区间估计
9. 4 统计假设检验
9. 4. 1 统计假设检验的概念及步骤
9. 4. 2 假设检验问题求解
9. 5 方差分析及计算机求解
9. 5. 1 单因子方差分析
9. 5. 2 双因子方差分析
9. 5. 3 多因子方差分析
9. 6 本章要点简介
第10章 数学问题的非传统解法
10. 1 模糊逻辑与模糊推理
10. 1. 1 经典集合论和模糊集
10. 1. 2 隶属度与模糊化
10. 1. 3 模糊推理系统建立
10. 1. 4 模糊规则与模糊推理
10. 2 神经网络及其在数据拟合中的应用
10. 2. 1 神经网络基础知识
10. 2. 2 神经网络界面
10. 3 遗传算法及其在最优化问题中的应用
10. 3. 1 遗传算法的基本概念介绍及MATLAB实现
10. 3. 2 遗传算法在求解最优化问题中的应用举例
10. 3. 3 遗传算法在有约束最优化问题中的应用
10. 4 小波变换及其在数据处理中的应用
10. 4. 1 小波变换及基小波波形
10. 4. 2 小波变换技术在信号处理中的应用
10. 4. 3 小波问题的程序界面
10. 5 粗糙集理论与应用
10. 5. 1 粗糙集理论介绍
10. 5. 2 粗糙集数据处理问题的MATLAB求解
10. 6 分数阶微积分学及其应用
10. 6. 1 分数阶微积分的定义
10. 6. 2 分数阶微积分的计算
10. 6. 3 分数阶微分方程的求解方法
10. 7 本章要点简介
10. 8 习题
附录A 自由数学语言Scilab简介
A. 1 Scilab简介
A. 2 Scilab的程序设计基础
A. 2. 1 Scilab变量. 常量与数据结构
A. 2. 2 Scilab的基本语句结构
A. 2. 3 Scilab语言的流程控制语句结构
A. 2. 4 Scilab编程
A. 2. 5 Scilab与MATLAB的接口
A. 3 Scilab绘图语句及功能
A. 3. 1 二维图形绘制
A. 3. 2 三维图形绘制
A. 4 Scilab下的基于模型的仿真方法
A. 5 基于Scilab的数学问题求解
A. 5. 1 数值微积分问题求解
A. 5. 2 数值线性代数问题求解
A. 5. 3 积分变换与复变函数
A. 5. 4 最优化问题的求解
A. 5. 5 微分方程的数值解
A. 5. 6 数据处理的实现
A. 5. 7 概率论与数理统计
A. 6 本章要点简介
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是啊，这本书的内容相当的详实，写的很全面！
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计算机数学――计算复杂性理论与NPC、NP难问题的求解
价　　格：28.00&元
所属类别：
作　　者：陈志平 徐宗平
出版时间：
所属学科：
页　　数：292
出 &版 社：科学出版社
本书全面、系统地介绍了计算复杂性理论的基本内容与各种NPC问题、NP难问题等复杂问题的计算机求解方法。前四章分别简要介绍了线性规划、多面体理论、网络规划与动态规划等预备知识。第五至九章具体介绍了计算复杂性理论。包括复杂性的定义与分类，证明一个问题为P类或NPC类的基本方法，NPC记理论在分析、求解问题中的应用与近似算法的性能度量等。第十至十六章则主要以整数规划为框架，详细论述求解NPC及NP难问题各种不同形式的精确算法与近似算法。
本书可作为信息与计算科学、应用数学、计算机、管理科学等专业的研究生教材或本科生的选修课教材，也可供有关的科研人员参考。
《计算机数学――计算复杂性理论与NPC、NP难问题的求解》书籍目录
线性规划1. 1
线性规划的基本概念1. 2
单纯形算法1. 3
字典序单纯形算法1. 4
对偶理论1. 5
内点算法第二章
多面体理论2. 1
多面体的定义及其维数2. 2
用有效不等式与边界面来描述多面体2. 3
用极点和极射向表示多面体第三章
图与网络规划3. 1
图的基本知识3. 1. 1
有向图3. 1. 3
图的表示3. 2
几类重要的图3. 3
最短路间题3. 4
最小权支撑树问题3. 5
最大流问题第四章
动态规划方法.4. 1
多阶段决策问题与动态规划的基本概念4. 2
动态规划方法的基本思想与最优性定理4. 3
最小权问题4. 4
背包问题4. 4. 1
o-1背包问题4. 4. 2
整数背包问题4. 5
旅行商问题第五章
算法复杂性概论5. 1
基本概念5. 3
多项式时间算法与指数时间算法第六章
问题复奈性的分类6. 1
判定问题与语言6. 2
算法的严格定义与p类问题6. 3
np类问题6. 4
多项式变换与md完全问题6. 5
co-md完全问题6. 6
co-np类问题6. 7
np困难问题6. 8
空间复杂性简介第七章
证明问题为np完全的或p的方法7. 1
证明问题为npc的一般步骤7. 2
限制法(restriction)7. 3
局部置换法(local replacement)7. 4
分量设计法(component design)7. 5
证明问题属于p类的方法第八章
np完全理论在分析、求解新问题中的应用8. 1
分析新问题复杂性的双向研究方法8. 2
子问题分析法8. 3
求解npc问题的算法类型第九章
近似算法的性能度量与np完全理论的应用9. 1
近似算法的性能度量9. 2
np完全理论在限定问题可近似程度中的应用第十章
一般整数规划的基本性质10. 1
一般整数规划问题10. 2
整数规划与线性规划之间的关系10. 3
整数规划问题解的有界性10. 4
整数规划问题的计算复杂性第十一章
割平面算法11. 1
分数割平面算法11. 2
整数割平面算法11. 3
导出有效不等式的方法11. 3. 1
取整方法11. 3. 2
同余方法11. 3. 3
合并方法11. 3. 4
超加函数法11. 4
混合整数规划问题的求解11. 5
覆盖问题的割平面算法11. 5. 1
覆盖问题的描述11. 5. 2
覆盖问题的割平面算法第十二章
分解算法12. 1
拉格朗日松弛法12. 2
benders分解12. 3
一般分解方法12. 4
选址问题的分解算法第十三章
分枝定界法13. 1
一般分枝定界法13. 2
使用线性规划松弛的分枝定界算法13. 2. 1
剪枝准则13. 2. 2
分枝方法13. 2. 3
结节选取方法13. 2. 4
分枝变量选择方法13. 3
0-1背包问题的分枝定界算法。第十四章
匹配问题14. 1
匹配问题简介14. 2
最大匹配问题14. 2. 1
二部图的匹配算法14. 2. 2
非二部图的匹配算法14. 3
加权匹配问题14. 3. 1
指派问题的求解14. 3. 2
一般加权匹配问题14. 4
b匹配问题与其他相关论题14. 4. 1
b匹配问题14. 4. 2
匹配理论与算法的应用第十五章
近似算法的设计与分类15. 1
近似算法概述15. 2
贪婪算法(greedy algorithms)15. 3
局部搜索法(local search heuristics)15. 4
原始-对偶法15. 5
近似算法的其他设计方法15. 6
近似算法的分类15. 6. 1
定常近似比算法15. 6. 2
近似策略15. 6. 3
最好可能近似比算法15. 6. 4
比最好还要好的近似算法15. 6. 5
与真正最优值仅一步之遥的近似第十六章
对称旅行商问题16. 1
有效不等式的构造16. 2
松弛问题的构造16. 3
近似算法16. 3. 1
最近邻法16. 3. 2
最近插人法16. 3. 3
贪婪可行法16. 3. 4
k边交换法16. 3. 5
三角不等式与贪婪型算法的性能16. 3. 6
支撑树加倍法16. 3. 7
支撑树加完美匹配法16. 4
精确算法16. 4. 1
指派问题加分枝定界算法16. 4. 2
拉格朗日松弛加分枝定界算法16. 4. 3
分数割平面加分枝定界算法参考文献
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