第一章：1.2，计算
第二章：2.1、2.3概念；
2.2，2.4、2.5理解并会使用；
第三章：3.1，最佳平方逼近，理解，并知道推导过程；
3.3，概念
第四章：4.1.1,4.1.2,4.3理解；
4.2,4.4,4.6概念
第五章
1、高斯消去法
利用增广矩阵，变为一个上三角矩阵。 2、LU分解 A=LU
L为下三角，对角线为1；U为上三角。 步骤：
（1） 求Ly=b,得y （2） 求Ux=y,得x 会求L和U矩阵。 3、主元素消去法
PAx=Pb （P为置换矩阵） 步骤：
（1） 写A的同阶单位矩阵
（2） A第一列找最大，交换（单位矩阵也交换） （3） 消去第一列
（4） A的第二列开始，重复（2）（3）步骤 4、向量范式（书上的公式）（小题） 会求一范式，无穷范式。 5、矩阵范式（小题） 会求一范式，无穷范式。 6、相容条件（小题） 7、条件数（小题）
第六章 1、迭代法
雅克比、高斯-赛德尔（能写出计算公式） 2、会写出收敛的原因：严格对角占优
第七章
1、二分法（了解）
2、不动点及收敛性（大题） 3、P阶收敛的概念（小题） 4、牛顿迭代法（大题） 。
第一章
1.2数值计算的误差 第二章 2.1引言 拉格朗日插值 均差与牛顿插值多项式 埃尔米特插值 分段低次插值 第三章 最佳逼近
最佳平方逼近及其计算 第四章 数值积分与数值微分 数值积分的基本思想 迭代精度的概念 牛顿-柯特斯公式 复合求积公式 龙贝格公式
数值分析复习重点（第5~8章）
一、 解线性方程组的直接方法（第5章）
1）、高斯消去法
即用逐次消去未知数的方法把原线性方程组Ax=b为与其等价的三角形线性方程组，而求解三角形线性方程组可用回代的方法求解，高斯消去法的可行条件是A的各阶主子式不为0。
2）、列主元消去法第九章 关系查询处理和查询优化
１、查询处理的步骤：查询分析，查询检查，查询优化，查询执行 ２、查询优化的基本概念 ３、代数优化
在高斯消元法中，如果在一列中选取规模最大的元素，将其调到主干方程位置再做消元，则称为列主消元法，此法克服了高斯消元法的额外限制（要求A的各阶主子式不为0）只要方程组有解列主元消去法就能畅通无阻地顺利求解，在有限位字长运算时又提高了解的精确度。
3）、矩阵三角分解法
1、直接三角解法Ax=b（要求A的所有顺序主子式都不为0的计算公式）
例子见课本P153中例5
注：若Urr=0或者Urr绝对值很小时，按分解公式计算可能引起会入误差的累积，但若A非其一，则可通过交换A的行实现PA的LU分解，因此可采用与列主元消去法类似的方法，即直接三角分解法改为部分选主元的三角分解法。 6）、向量和矩阵的范数
1、向量的无穷笵数（最大的笵数） 2、向量的1——笵数 3、向量的2——笵数
二、解线性方程组的迭代法（第六章） 1）雅可比迭代 2）高斯——塞德尔迭代
知道怎样用高斯——塞德尔方法求解方程组和怎样用雅可比迭代方法求解线性方程组，并讨论迭代收敛条件。
3）雅可比迭代与高斯——塞德尔迭代收敛的充要条件 二、 非线性方程与方程的数值解法（第七章） 1）、二分法：知道二分法的计算过程 2）、不动点迭代法及其收敛性 不动点迭代法的基本思想及计算的过程
迭代法的收敛和发散的条件，白似雪老师有讲，没有记笔记的同学可以借鉴一下有记笔记的同学的。
3）、牛顿法：要知道牛顿法解方程和计算步骤（例子见P223中的例7）
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