1 장 파이썬의 이해
(1.1) 파이썬의 특징
(1.2) 변수선언
(1.3) 배열(Array)과 행렬(Matrix)
(1.4) 튜플(tuple)
(1.5) 사전 (Dictionary)
(1.6) 수학 연산자 및 NumPy 비교
(1.7) 반복 계산
(1.8) 조건 계산
(1.9) 입출력
(1.10) 함수(Function)
(1.11) Numpy를 이용한 벡터, 행렬
(1.12) 객체지향 프로그래밍(OOP)
(1.13) matplotlib를 이용한 그래프 시각화
(1.14) 연습문제
2 장 비선형 방정식 근 구하기
(2.1) 비선형 방정식 근 구하기 개요
(2.2) 점진탐색법(Incremental Search Method)
(2.3) 이분법(Bisection Method)
(2.4) 뉴톤-랩슨법(Newton-Raphson Method)
(2.5) 연습문제
3 장 선형연립방정식 수치해법
(3.1) 선형연립방정식 수치해법 개요
(3.2) 가우스 소거법
(3.3) LU Decomposition Method
(3.4) Jacobi, Gauss-Seidal, SOR 반복법
(3.5) 연습문제
4 장 수치미분(Numerical Differentiation)
(4.1) 수치미분의 개요
(4.2) 전진, 후진, 중심차분, Richardson 외삽법
(4.3) 연습문제
5 장 수치적분(Numerical Integration)
(5.1) 리만 (Riemann) 적분
(5.2) 사다리꼴 적분(Trapezoidal rule)
(5.3) Richardson 외삽법(Extrapolation)
(5.4) Romberg Integration
(5.5) Simpson's 1/3rd Rule
(5.6) Newton-Cotes Quadrature
(5.7) Gauss Quadrature Rule(가우스 구적법)
(5.8) 연습문제
6 장 수치 보간(interpolation)
(6.1) 수치 보간 개요
(6.2) 뉴턴 분할 차분법
(6.3) Lagrange Interpolation 수치 보간
(6.4) 스플라인 보간
(6.5) 수치보간법들과의 차이점
(6.6) 연습문제
7 장 수치 회귀(Numerical Regression)
(7.1) 최소자승법에 의한 1차 다항식 근사
(7.2) 최소자승법에 의한 m 차 다항식 근사
(7.3) 연습문제
8 장 비선형연립방정식 수치해법
(8.1) Newton-Rhaphson Method
(8.2) 비선형연립방정식 수치해법
(8.3) 연습문제
9 장 상미분 방정식 (초기치문제)
(9.1) 초기치문제 상미분 방정식 수치해석 개요
(9.2) Euler Method
(9.3) 2차 Runge-Kutta Method(RK2)
(9.4) 4차 Runge-Kutta Method(RK4)
(9.5) 고계 상미분방정식을 1계 연립 ODE 변환 방법
(9.6) 미분-적분 방정식 수치기법
(9.7) 연습문제
10 장 Shooting Method [경계치 문제]
(10.1) 선형 Shooting Method
(10.2) 비선형 Shooting Method
(10.3) 연습문제
11 장 유한차분법
(11.1) 편미분 방정식 개요
(11.2) 유한차분법의 수치해석
(11.3) 연습문제
12 장 유한요소법 (Finite Element Method)
(12.1) 유한요소법 개요
(12.2) 형상함수(Shape Function)
(12.3) 실제좌표계에서의 유한요소법(FEM)
(12.4) 기준좌표계에서의 유한요소법(FEM)
(12.5) 연습문제