Python语言描述：数值计算基础 教案.docx
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2023-02-20
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第 5 章 数值计算基础
教案
课程名称：大数据数学基础（Python 语言描述）
课程类别：必修
适用专业：大数据技术类相关专业
总学时：80 学时（其中理论 58 学时，实验 22 学时）
总学分：5.0 学分
本章学时：17 学时
一、材料清单
（1） 《大数据数学基础（Python 语言描述）》教材。
（2） 配套 PPT。
（3） 引导性提问。
（4） 探究性问题。
（5） 拓展性问题。
二、教学目标与基本要求
1.教学目标
通过本章的学习，主要掌握数值计算的基础。共分为 4 个部分：了解误差、数值计算方
法的性能的衡量标准；了解插值方法，包括 Lagrange 插值法、线性插值法和样条插值法；
了解函数逼近与拟合，包括数据的最小二乘直线拟合、函数的最佳平方逼近、数据的多变量
拟合和数据的非线性拟合；了解求解非线性方程介绍了二分法，以及 Newton 法求解非线性
方程（组）的方法。
2.基本要求
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