第一講：      課程介紹 & 數(shù)值方法簡(jiǎn)介

第二講：      數(shù)值方法簡(jiǎn)介 & 1.1 誤差的背景介紹

第三講：      1.1 誤差的傳播與積累 & 1.2 誤差與有效數(shù)字

第四講：      1.2 誤差與有效數(shù)字 & 1.3 函數(shù)的誤差估計(jì) &1.4 幾點(diǎn)注意事項(xiàng)

第五講：      2.1 插值方法 & 2.2 拉格朗日插值

第六講：      2.2 拉格朗日插值多項(xiàng)式及其余項(xiàng)

第七講：      2.2 拉格朗日插值示例 & 2.3 牛頓插值、差商

第八講：      2.3 牛頓插值及其示例、等距節(jié)點(diǎn)公式、差分

第九講：      2.4 埃爾米特插值

第十講：      2.4 兩點(diǎn)三次埃爾米特插值 & 2.5 分段低次插值

第十一講：   2.4 埃爾米特插值余項(xiàng) & 2.5 分段低次插值

第十二講：   2.6 三次樣條 & 函數(shù)逼近 3.1 內(nèi)積空間

第十三講：   3.1 內(nèi)積空間 & 3.2 函數(shù)的最佳平方逼近

第十四講：   3.2最佳平方逼近求解

第十五講：   3.3 正交多項(xiàng)式

第十六講：   3.3 勒讓德多項(xiàng)式

第十七講：   3.3 切比雪夫多項(xiàng)式 & 3.4 用正交多項(xiàng)式系作最佳平方逼近

第十八講：   3.4 用正交多項(xiàng)式系作最佳平方逼近 & 3.5 曲線擬合的最小二乘擬合問題

第十九講：   3.5 最小二乘擬合問題的求解、最小二乘擬合多項(xiàng)式

第二十講：   3.5 最小二乘擬合問題的求解 & 3.6 函數(shù)的最佳逼近問題