1 线性规划（待更新）1.1 图解法（计算机不适用，便于理解）优缺点：计算机不适用，且只能处理二维三维问题。但是便于理解，解释概念。1.2 计算几何的方法（适用低维）优缺点：效率比单纯形法高。适用二维、三维。1.2.1 平面扫描算法有界线性规划问题。1.2.2随机平面扫描算法改进的平面扫描算法： 随机平面扫描算法。1.2.3 无界线性规划问题无界线性规划问题。1.2 单纯...

曲线拟合——最小二乘拟合1 曲线拟合——一元函数的最小二乘拟合1.1 线性回归（直线的最小二乘拟合）1.1.2 直线的最佳拟合方法1.1.2 如何计算1.1.2 误差量化分析1.2 多项式回归（多项式的最小二乘拟合）1.3 非线性回归（非线性的最小二乘拟合）1 曲线拟合——一元函数的最小二乘拟合曲线拟合分为两类：插值和逼近。逼近又包括一元函数和多元函数的逼近，通俗的讲，就是一个变量（一维）和...

常微分方程，数值求解方法

各种数值积分方法总结（龙贝格积分、高斯积分等）常用的数值积分方法牛顿-科茨（Newton-Cotes）积分公式梯形法则 ，辛普森法则，布尔法则，牛顿-科茨积分公式，复合梯形积分复合辛普森积分等