Python을 이용한 공학수치해석

제 1장 Python 소개 1
1.1 일반 정보 1
1.2 코어 Python 4
1.3 함수(메소드) 및 모듈 18
1.4 수학 모듈 21
1.5 numpy 모듈 23
1.6 matplotlib.pyplot으로 플로팅하기 29
1.7 변수 범위 지정 32
1.8 프로그램 작성 및 실행 33
제 2장 연립 선형 대수 방정식 37
2.1 개요 37
2.2 Gauss 소거법 44
2.3 LU 분해법 52
연습 문제 2.1 64
2.4 대칭 및 밴드 계수 행렬 69
2.5 피보팅 80
연습 문제 2.2 89
2.6 역행렬 96
2.7 반복적인 방법 99
연습 문제 2.3 111
2.8 다른 방법 116
제 3장 보간 및 회귀 119
3.1 개요 119
3.2 다항식 보간 120
3.3 큐빅 스플라인으로 보간 136
연습 문제 3.1 143
3.4 최소 제곱 적합 146
연습 문제 3.2 160
제 4장 방정식의 근 165
4.1 개요 165
4.2 증분탐색법 166
4.3 이분법 168
4.4 선형 보간에 기반한 방법 172
4.5 Newton-Raphson 방법 178
4.6 연립방정식 183
연습 문제 4.1 189
4.7 다항식의 근 196
연습 문제 4.2 204
4.8 다른 방법들 206
제 5장 수치 미분 207
5.1 서론 207
5.2 유한 차분 207
5.3 Richardson 외삽법 213
5.4 근사식을 이용한 미분 216
연습 문제 5.1 221
제 6장 수치적분 225
6.1 서론 225
6.2 Newton-Cotes 적분공식 226
6.3 Romberg 적분공식 236
연습 문제 6.1 241
6.4 Gauss 적분 246
연습 문제 6.2 262
6.5 다중 적분 265
연습 문제 6.3 278
제 7장 초기값 문제 283
7.1 서론 283
7.2 Euler 법 284
7.3 Runge-Kutta 법 290
연습 문제 7.1 302
7.4 안정성과 경직성 308
7.5 적응적 Runge-Kutta 법 312
7.6 Bulirsch-Stoer법 322
연습 문제 7.2 330
7.7 기타 방법 335
제 8장 2점 경계값 문제 337
8.1 서론 337
8.2 사격법 338
연습 문제 8.1 349
8.3 유한차분법 353
연습 문제 8.2 363
제 9장 대칭 행렬의 고유값 문제 369
9.1 서론 369
9.2 Jacobi 방법 373
9.3 Power 방법과 Inverse Power 방법 386
연습 문제 9.1 396
9.4 Householder 변환을 이용한 3중 대각행렬 생성 402
9.5 대칭 삼중대각 행렬의 고유값 411
연습 문제 9.2 421
9.6 다른 방법들 426
제 10장 최적화 개론 427
10.1 서론 427
10.2 1차원 최소화 429
10.3 Powell 방법 436
10.4 다운힐 심플렉스법 446
연습 문제 10.1 454
부록 461
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