课程简介
“科学计算与数学建模”是中南大学面向全校各理工科专业的基础课程，64学时4学分。本课程以数学建模思想、方法为主线，有机融入科学计算的理论与方法，是集科学计算方法、现代数学、计算机技术与实际问题求解于一体的一门新型课程，采用研究性教学与探索型学习相结合的教学模式，主要讲授数学建模思想和科学计算方法。在教学过程中，以实际问题为背景，采用案例教学方式，渗透数学建模思想，介绍数学建模的步骤和方法，建立描述实际问题的数学模型，用模型的求解引入科学计算的基本知识和一般方法；主要内容包括：数学建模与科学计算方法的基本概念及其相互关系，误差分析理论，函数插值与拟合方法，数值积分方法，方程求解数值方法，层次分析建模、综合评价、时间序列分析、统计分析与预测方法，数学建模案例分析等。
“科学计算与数学建模”课程设置强调实际应用，以学生为本，突出实验与实践性教学环节，实现课内课外相结合，重视学生自主学习能力、创新能力和课外实践能力的培养，内容组织充分考虑学生的数学基础，同时加深拓展学生的数学知识面，可以适用于不同专业的各种水平的要求。
课程大纲
数学建模与误差分析——绪论
1.1数学与科学计算
1.2数学建模的过程
1.3数学建模的重要意义
1.4数值方法与算法评价
1.5误差的种类及其来源
1.6绝对误差和相对误差
1.7误差传播
1.8算法稳定性分析
1.9测验题
城市供水量的预测模型——插值与拟合算法
2.1城市供水量预测问题与插值函数的概念
2.2求插值多项式的Lagrange法
2.3求插值多项式的Newton法
2.4插值多项式的误差分析
2.5求插值多项式的改进算法
2.6求函数近似值的拟合算法（1）
2.7求函数近似值的拟合算法（2）
2.8测验题
湘江流量估计模型——数值积分法
3.1数值积分公式的构造及代数精度
3.2Newton-Cotes积分法
3.3Romberg算法
3.4Gauss积分法与节点位置的优化
3.5测验题
养老保险问题——非线性方程的数值解法
4.1养老保险问题与根的搜索
4.2非线性方程的迭代解法
4.3Newton迭代法
4.4弦截法与抛物法
4.5测验题
小行星轨道方程计算问题——线性方程组求解的直接法
5.1小行星轨道计算问题与线性方程组直接解法概述
5.2Gauss消去法
5.3矩阵的三角分解与Gauss消去法
5.4Gauss主元消去法
5.5直接三角分解法
5.6平方根法
5.7追赶法
5.8测验题
回归问题——线性方程组求解的迭代法
6.1线性方程组迭代解法概述
6.2线性方程组迭代法的收敛性
6.3迭代法的构造与基本迭代法
6.4超松弛迭代法
6.5测验题
传染病模型——常微分方程数值解法简介
7.1实际问题的微分方程模型
7.2简单的数值方法与基本概念
7.3线性多步法
7.4非线性高阶单步法—Runge-Kutta法
7.5一阶方程组和高阶方程的初值问题
7.6常微分方程边值问题的数值解法
7.7测验题
决策方案评价问题——层次分析法
8.1决策方案评价问题与层次分析法概述
8.2层次分析法的基本步骤
8.3层次分析法的广泛应用
8.4层次分析法的若干问题
8.5测验题
长江水质综合评价——综合评价方法
9.1长江水质综合评价问题
9.2综合评价方法简介
9.3长江水质综合评价模型
9.4长江水质综合评价结果与污染源确定
统计预测方法及预测模型
10.1统计预测
10.2趋势外推法
10.3时间序列的确定性因素分析
10.4回归预测法
10.5多元线性回归模型
1.1数学与科学计算
1.2数学建模的过程
1.3数学建模的重要意义
1.4数值方法与算法评价
1.5误差的种类及其来源
1.6绝对误差和相对误差
1.7误差传播
1.8算法稳定性分析
1.9测验题
城市供水量的预测模型——插值与拟合算法
2.1城市供水量预测问题与插值函数的概念
2.2求插值多项式的Lagrange法
2.3求插值多项式的Newton法
2.4插值多项式的误差分析
2.5求插值多项式的改进算法
2.6求函数近似值的拟合算法（1）
2.7求函数近似值的拟合算法（2）
2.8测验题
湘江流量估计模型——数值积分法
3.1数值积分公式的构造及代数精度
3.2Newton-Cotes积分法
3.3Romberg算法
3.4Gauss积分法与节点位置的优化
3.5测验题
养老保险问题——非线性方程的数值解法
4.1养老保险问题与根的搜索
4.2非线性方程的迭代解法
4.3Newton迭代法
4.4弦截法与抛物法
4.5测验题
小行星轨道方程计算问题——线性方程组求解的直接法
5.1小行星轨道计算问题与线性方程组直接解法概述
5.2Gauss消去法
5.3矩阵的三角分解与Gauss消去法
5.4Gauss主元消去法
5.5直接三角分解法
5.6平方根法
5.7追赶法
5.8测验题
回归问题——线性方程组求解的迭代法
6.1线性方程组迭代解法概述
6.2线性方程组迭代法的收敛性
6.3迭代法的构造与基本迭代法
6.4超松弛迭代法
6.5测验题
传染病模型——常微分方程数值解法简介
7.1实际问题的微分方程模型
7.2简单的数值方法与基本概念
7.3线性多步法
7.4非线性高阶单步法—Runge-Kutta法
7.5一阶方程组和高阶方程的初值问题
7.6常微分方程边值问题的数值解法
7.7测验题
决策方案评价问题——层次分析法
8.1决策方案评价问题与层次分析法概述
8.2层次分析法的基本步骤
8.3层次分析法的广泛应用
8.4层次分析法的若干问题
8.5测验题
长江水质综合评价——综合评价方法
9.1长江水质综合评价问题
9.2综合评价方法简介
9.3长江水质综合评价模型
9.4长江水质综合评价结果与污染源确定
统计预测方法及预测模型
10.1统计预测
10.2趋势外推法
10.3时间序列的确定性因素分析
10.4回归预测法
10.5多元线性回归模型