第5章数值计算方法

本章目标理解并掌握在Syslab中Julia语言下的线性方程组的直接法与迭代法，以及矩阵特征值和特征向量的常用数值方法（如幂法、反幂法、Jacobi方法和QR方法）。掌握syslab中多项式插值与最小二乘曲线拟合的基本原理，能够应用这些方法进行数据拟合与函数逼近。理解数值积分与数值微分的基本方法，掌握常微分方程的Euler方法和Runge-Kutta方法，并了解相关函数的使用。同时，掌握使用julia语言对非线性方程求根的常用数值方法，如二分法、Newton迭代法和弦截法。

知识点总览线性方程组的数值解法：掌握直接法（如LU分解、Cholesky分解、矩阵除法）和迭代法（