求一篇以”数值逼近在生活中的应用“为题的2000字论文

数学与应用数学有哪些分支~

借用网友的，希望对你有用
数学分支有：
1.. 数学史
2.. 数理逻辑与数学基础
a.. 演绎逻辑学 亦称符号逻辑学
b.. 证明论 亦称元数学
c.. 递归论
d.. 模型论
e.. 公理集合论
f.. 数学基础
g.. 数理逻辑与数学基础其他学科
3.. 数论
a.. 初等数论
b.. 解析数论
c.. 代数数论
d.. 超越数论
e.. 丢番图逼近
f.. 数的几何
g.. 概率数论
h.. 计算数论
i.. 数论其他学科
4.. 代数学
a.. 线性代数
b.. 群论
c.. 域论
d.. 李群
e.. 李代数
f.. Kac-Moody代数
g.. 环论 包括交换环与交换代数，结合环与结合代数，非结合环与非结
合代数等
h.. 模论
i.. 格论
j.. 泛代数理论
k.. 范畴论
l.. 同调代数
m.. 代数K理论
n.. 微分代数
o.. 代数编码理论
p.. 代数学其他学科
5.. 代数几何学
6.. 几何学
a.. 几何学基础
b.. 欧氏几何学
c.. 非欧几何学 包括黎曼几何学等
d.. 球面几何学
e.. 向量和张量分析
f.. 仿射几何学
g.. 射影几何学
h.. 微分几何学
i.. 分数维几何
j.. 计算几何学
k.. 几何学其他学科
7.. 拓扑学
a.. 点集拓扑学
b.. 代数拓扑学
c.. 同伦论
d.. 低维拓扑学
e.. 同调论
f.. 维数论
g.. 格上拓扑学
h.. 纤维丛论
i.. 几何拓扑学
j.. 奇点理论
k.. 微分拓扑学
l.. 拓扑学其他学科
8.. 数学分析
a.. 微分学
b.. 积分学
c.. 级数论
d.. 数学分析其他学科
9.. 非标准分析
10.. 函数论
a.. 实变函数论
b.. 单复变函数论
c.. 多复变函数论
d.. 函数逼近论
e.. 调和分析
f.. 复流形
g.. 特殊函数论
h.. 函数论其他学科
11.. 常微分方程
a.. 定性理论
b.. 稳定性理论
c.. 解析理论
d.. 常微分方程其他学科
12.. 偏微分方程
a.. 椭圆型偏微分方程
b.. 双曲型偏微分方程
c.. 抛物型偏微分方程
d.. 非线性偏微分方程
e.. 偏微分方程其他学科
13.. 动力系统
a.. 微分动力系统
b.. 拓扑动力系统
c.. 复动力系统
d.. 动力系统其他学科
14.. 积分方程
15.. 泛函分析
a.. 线性算子理论
b.. 变分法
c.. 拓扑线性空间
d.. 希尔伯特空间
e.. 函数空间
f.. 巴拿赫空间
g.. 算子代数
h.. 测度与积分
i.. 广义函数论
j.. 非线性泛函分析
k.. 泛函分析其他学科
16.. 计算数学
a.. 插值法与逼近论
b.. 常微分方程数值解
c.. 偏微分方程数值解
d.. 积分方程数值解
e.. 数值代数
f.. 连续问题离散化方法
g.. 随机数值实验
h.. 误差分析
i.. 计算数学其他学科
17.. 概率论
a.. 几何概率
b.. 概率分布
c.. 极限理论
d.. 随机过程 包括正态过程与平稳过程、点过程等
e.. 马尔可夫过程
f.. 随机分析
g.. 鞅论
h.. 应用概率论 具体应用入有关学科
i.. 概率论其他学科
18.. 数理统计学
a.. 抽样理论 包括抽样分布、抽样调查等
b.. 假设检验
c.. 非参数统计
d.. 方差分析
e.. 相关回归分析
f.. 统计推断
g.. 贝叶斯统计 包括参数估计等
h.. 试验设计
i.. 多元分析
j.. 统计判决理论
k.. 时间序列分析
l.. 数理统计学其他学科
19.. 应用统计数学
a.. 统计质量控制
b.. 可靠性数学
c.. 保险数学
d.. 统计模拟
20.. 应用统计数学其他学科
21.. 运筹学
a.. 线性规划
b.. 非线性规划
c.. 动态规划
d.. 组合最优化
e.. 参数规划
f.. 整数规划
g.. 随机规划
h.. 排队论
i.. 对策论 亦称博弈论
j.. 库存论
k.. 决策论
l.. 搜索论
m.. 图论
n.. 统筹论
o.. 最优化
p.. 运筹学其他学科
22.. 组合数学
23.. 模糊数学
24.. 应用数学 具体应用入有关学科
25.. 数学其他学科

我本人虽然不是数学专业的，但我有一个好哥们是数学专业的，平时常在一起玩。所以对他们专业学的内容还算比较了解。

一般刚入学时，大一主要学习公共必修课，这个时候全部理工类学生学习的内容都是差不多的。像数学类基础课《高等数学》、《高等代数》、《微分方程》、《概论统计》、《复变函数》等，数学专业和非数学理工类专业都要学。当然，数学专业的学生可能会学得更深一些，比如他们不学《高等数学》而学《数学分析》，后者在前者基础上更强调逻辑推理和证明。但这一现象并不一定只存在于数学专业上，我自己所在的学校（某985）全部工科专业都是学《数学分析》，跟数学专业学的一样。

当然除了这些数学类的公共必修课，还会学习《大学英语》、《计算机基础》、《毛概》等必修课。几乎所有理工类的专业，都离不开程序语言，所以大一还会学习编程语言，一般高校都开设《C语言程序设计》，最近几年，听说有些学校不学C语言了，改学Python，毕竟Pthon 现在很火。以上这几门课所有的高校都会开设的。另外，有些学校还会有自己的特色，我所在的学校还把《大学语文》这种课作为大一学生的必修课，问过其他学校的同学，人家都不学的。
到了大二，就要学一些专业基础课了，为学专业课打基础。这个时候，不同专业之间所学习课程的差异就体现出来了。像我哥们，他们是数学专业，就要学一些《微分几何》、《实变函数》等课程。而我自己因为是电学类专业，就不会学这些，而是学一些电相关的《电路》等课程。

大三、大四就进入到专业课的学习了。数学专业会有《偏微分方程》、《泛函分析》、《拓扑学》、《小波分析》、《模糊数学》等课程。我自己作为非数学类专业，到了研究生时才会学习《泛函分析》和《小波分析》，当然，是选修课。
以上就是我从我哥们处了解到的一些数学专业学习的课程内容，肯定不全面，欢迎大家补充。

1 引 言
　　刚性微分方程存在于航空、航天、热核反应、自动控制、电子网络及化学动力学等许多重要科学技术领域及实际问题中[1,2]，由于方程的解中既包含有衰减十分迅速的分量，又包含有相对来说变化缓慢的分量，两者的差别可以有好几个数量级，在选定计算方法时带来很大实质困难。实际研究证明，由于数值解稳定性限制，求解刚性微分方程主要采用隐式方法，如：隐式RK方法，BDF方法，IRK方法等。而采用隐式方法将刚性方程离散化以后，其变为线性或非线性方程（组）的求解问题。目前，对线性或非线性方程（组）的求解，多采用Newton-Raphson迭代求解。但对于某些非线性方程组，由于方程之间的非线性化程度相差较大，采用Newton-Raphson迭代方法数值求解的结果并不理想。本文利用Brown算法求解此类非线性刚性系统，具有较高精度和较快迭代速度的优点，数值试验结果表明了该方法的有效性。
　　2 Brown算法
　　考虑多个实变量的非线性方程组
　　（2．1）
　　的数值求解问题，非线性方程组可以用向量形式表示：，其中，。
　　形如：的公式称为Newton-Raphson迭代公式。由于该方法是将，同时线性化，所以它并未考虑充分利用的具体结构。如果一个非线性的向量函数，其线性精度在各个分量，上的分布可能是不平衡的，有的分量是非线性函数，而有的分量是线性函数，同时非线性函数组中也有非线性程度高低的差别，在此情况下，利用Newton-Raphson迭代方法对所有分量采用完全相同的数值处理，不利于方法整体计算效率的提高。
　　针对以上情况，Brown于1969年提出了按分量函数方程，来形成迭代过程[3]，其基本思想是对各分量逐个线性化并用其中每一个线性方程消去余下非线性方程中的一个变量，最后整个方程组就简化为一个仅含单个变量的非线性方程，应用一次单步Newton-Raphson迭代并结合逐一回代，即完成一次迭代过程[4]期刊网。
　　Brown算法的迭代步骤如下：
　　第一步，设为方程组（2．1）解的第次近似，函数在处近似用线性函数
　　
　　替代，令，由此求出：
　　
　　定义上式右端为。
　　第二步，对函数定义一个新函数Brown算法，且记，其中。类似地，用线性函数来近似替代。令，解出，
　　此时，为个变量的线性函数，并记此线性函数为。
　　第步，由线性函数，可得，利用Newton-Raphson迭代，求得，并由出发，利用逐一回代，即
　　（2．2）
　　从而可求出，至此完成了一次Brown迭代过程。
　　3 数值试验
　　考虑以下常微分方程组初值问题：
　　问题1
　　其中：；。
　　问题2
　　其中：；。
　　对于上述两问题，当时，可计算其右函数组的Jacobi矩阵的特征值，均有，其余特征值绝对值均不超过6，因此系统呈强刚性。此外，观察两问题中的右函数组，可以看出除最后一个函数是高度非线性化外，其余函数都是线性的。
　　对于上述两问题，采用隐式Euler方法离散方程组，并分别用Newton-Raphson迭代法与Brown迭代法求解，取步长，及相对误差界（表示迭代次数）控制每步迭代，最后得到数值解的最大绝对误差界，方程真解为：问题1，，，；问题2，，，。计算结果对比分析如表1所示。
　　　　表1 数值计算结果
　　

问题1

问题2

Newton-Raphson迭代次数

迭代18次收敛

不收敛，

Brown迭代次数

迭代7次收敛

迭代8次收敛

数值解的绝对误差
（Newton-Raphson迭代）

3．83e＋001

溢出

数值解的绝对误差
（Brown迭代）

1.44e-002

3.82e-002

4、结束语
　　 对于实际问题中的刚性系统离散化后，如果非线性方程组的线性化程度不同，Brown迭代求解比Newton-Raphson迭代法具有较大的优势，另外需要指出的是在实际运算中，方程应预先进行排列，将线性方程放置在最前，再次为非线性化程度由低到高排列，可以有效的提高运算效率。

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