说明：这里只是为了考试而补充的必记知识点，系统的复习还是要看：数值分析专题目录
第一部分：
1、高斯公式的高斯点：
2、最佳平方逼近的区间变换问题：
一般地，求函数f(x)在区间[a,b]上的n次最佳平方逼近时，只要作代换
将区间[a,b]变为[-1,1],就可以取Legendre正交多项式作为基函数，求出
在[-1,1]上的最佳平方逼近，从而得到f(x)在[a,b]上的最佳平方逼近函数。
3、Legendre多项式
其实第一条也有。
4、条件数
5、常用的向量范数和矩阵范数：
6、方程组系数的微小变化对解的影响程度
7、插值法的插值余项问题
拉格朗日插值法和牛顿插值法的插值余项一致：
8、差商公式以及牛顿插值公式
差商与导数的关系
9、非线性方程求解的牛顿迭代公式
见博文：牛顿迭代公式
考题演练：
10、切比雪夫序列：
考题演练：
答案不言而喻。
11、压缩映像
12、迭代法的一些定义和定理
实际应用迭代法时，通常在所求的根的邻近进行考察，研究所谓的局部收敛性。
定义1：若存在的某个领域
，使迭代过程
对于任意初值
均收敛，则称迭代过程在根
邻近具有局部收敛性。
下面给出迭代过程局部收敛的充分条件：
定理1：
设为方程
的根，
在
的邻近连续，且
则迭代过程在的邻近具有局部收敛性。
考题演练：
由上述定理就可以得到，首先应用定理中的充分条件，其次将根代入，即可得到c的范围。
收敛速度见课本P154
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第二部分
二、重要题目集锦
1、考察高斯求积公式
2、考察高斯—赛德尔迭代法
（答案最终结果有待考证!）
3、考察扰动以及相对误差等
4、考察最佳平方逼近
5、考察求积公式以及代数精度
6、考察拉格朗日插值法或牛顿插值法
7、最佳平方逼近问题的考法
8、高斯-勒让德求积公式的考法
9、LU分解问题，追赶法求解线性方程组
10、雅克比迭代法求解线性方程组的考法