Название: Элементы численных методов. I часть
Автор: В.Б. Исаков
Издательство: Академия
Год: 2003
Формат: pdf
Страниц: 189
Размер: 7,3 Мб
Язык: русский

Элементы численных методов: Учебное пособие для студентов, обучающихся по специальности Математика группы Педагогические специальности.
В пособии подробно излагается введение в теорию погрешностей и исследуется ряд несложных методов приближенного решения нелинейных уравнений, систем линейных и нелинейных уравнений, аналитического приближения табличных функций, численного интегрирования и дифференцирования, численного решения обыкновенных дифференциальных уравнений. Приводятся примеры и задачи качественного характера, задания для лабораторного практикума. Для студентов высших педагогических учебных заведений. Может быть полезно преподавателям и студентам средних профессиональных учебных заведений и учащимся средних школ с углубленным изучением математики.
Курс численных методов является важной составной частью математической подготовки студентов педагогических специальностей и направлений. Его значение в настоящее время определяется не только увеличивающимися возможностями применения методов вычислительной математики в вузовском учебном процессе, по и проникновением численных алгоритмов приближенного решения задач в среднее (прежде всего инновационное) образование, т.е. в сферу профессиональной деятельности учителя. При этом намечающийся переход средней школы к 12-летнему обучению с выделением физико-математического направления в старших классах даст возможность существенно расширить эту сферу.
Ввиду того что разумное применение и квалифицированное преподавание методов приближенного численного анализа затруднительны без основательной подготовки, будущему учителю математики, физики или информатики следует глубоко вникать в суть изучаемых методов приближений и оценок погрешностей, знать их обоснование и соответствующий математический инструментарий. Здесь уместно отметить, что освоение и использование таких распространенных компьютерных пакетов прикладной математики, как, например, MathCad и Maple, также требуют солидной теоретической базы.