目錄
第一章 代數(shù)方程的kuhn算法 1
1. 剖分法與標(biāo)號法 1
2. 互補(bǔ)輪迥算法 7
3. kuhn算法的收斂性(一) 13
4. Kuhn算法的收斂性(二) 20
第二章 kuhn算法的效率 30
1. 誤差估計 30
2. 成本估計
3. 單調(diào)性問題 40
4. 關(guān)于單調(diào)性的結(jié)果 48
第三章 Newton方法與遭近零點 55
1. 逼近零點 55
2. 多項式的系數(shù) 56
3. 一步Newton迭代 63
4. 達(dá)到逼近零點的條件 67
第四章 Kuhn算法與Newton方法的一個比較 74
1. Smale關(guān)于Newton方法復(fù)雜性理論的概述 74
2. 重零點多項式集合的鄰域 UP(WD)及其體積估計 77
3. 用Kuhn算法計算逼近零點 80
第五章 增量算法Ih，t和成本理論 84
1. 增量算法 84
2. Euler算法具有效率k 93
3. 廣義逼近零點 104
4. 楔形區(qū)域上的Ek迭代 111
5. Euler算法Ek的成本理論 122
6. 效率為k的增量算法Ih，f 132
第六章 同倫算法 139
1. 同倫和指數(shù)定理 139
2. 映射的度數(shù)和同倫不變性定理 144
3. 多項式映射的Jacobi矩陣 156
4. 代數(shù)方程組和解的有界性條件 159
第七章 關(guān)于多項式映射零點的概率討論 166
1. 多項式映射零點的數(shù)目 166
2. 多項式映射的孤立零點 179
3. 確定有界區(qū)域內(nèi)解析函數(shù)的零點 186
第八章 分片線性逼近 195
1. 分片線性映射的零點集和零點的指數(shù)定理 196
2. 分片線性逼近φδ 206
3. 代數(shù)方程組同倫單純輪迥算法的可行概率為1 217
參考文獻(xiàn) 226