Type of Credit: Elective
Credit(s)
Number of Students
在一般的應用問題中，常會須要求線性系統Ax=b的解跟求矩陣A的特徵值(Eigenvalue)和特徵向量(Eigenvector)。矩陣計算，主要是介紹在電腦上是如何解快速且穩定的解決這兩類的問題，這門課主要以求線性系統為主，其方法可分為直接法跟疊代法兩種。學習此科後，使其俱備有矩陣計算的一些基本概念。
能力項目說明
這門課的課程目標是學生能了解電腦中線性系統的運算方式，對於計算解誤差的大小有基本的認識。
| 教學週次Course Week | 彈性補充教學週次Flexible Supplemental Instruction Week | 彈性補充教學類別Flexible Supplemental Instruction Type |
|---|---|---|
週次 內容
1 Norms and eigenvalues
2 Orthogonality and the SVD
3 The sensitivity of linear systems
4 Gaussian elimination
5 Gaussian elimination
6 QR-factorization
7 Overdetermined linear systems-Least squares methods
8 Iterative methods (TSM and SSM)
9 Nonnegative matrices
10 M-matrix
11 Sufficient conditions for convergence of TSM and SSM
12 Successive Over-Relaxation method (SOR)
13 Successive Over-Relaxation method (SOR)
14 Conjugate Gradient method
15 Preconditioned Conjugate Gradient method
16 期末考
17 自主學習
18 自主學習
學生學習投入時間:
每週課堂教學 3小時
每週預習/複習 5小時
一, 平時成績(40％)
二, 期末考(60％)
Matrix computations, by Gene H. Golub and Charles F. Van Loan,