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相应题型对应的算法
算法总结
一、方程解法
当所给方程为简单的线性方程和简单的非线性方程时，我们可以作简单的笔算求出结果；但是当所给方程过于复杂时，如高次方程与超越方程，我们需要借助软件求解，用软件解法常有下面两种算法：
1.符号求解法
2.数值求解法：当符号法不能正确的得出解时，用数值方法，常用数值求解法为迭代法
二、方程组求解
1.高斯消去法
2.矩阵三角形分解法
3.平方根法
4.迭代法
三、最小生成树与最短路径算法
1.Dijkstra算法：适合单源最短路径
3.Prim算法
四、找数据的变化规律即求函数关系
当给出观测数据或实验数据求数据间的变化规律时常用的方法有曲线拟合法和插值法：
1.曲线拟合：最小二乘法、正交多项式最小二乘法
2.插值法：拉格朗日插值法、牛顿插值法、逐次线性插值法、分段插值法
五、计算机模拟
1.蒙特卡罗法
2.MATLAB伪随机数法
六、目标规划
1.线性规划
2.非线性规划
3.多目标决策方法
多目标决策主要有以下几种方法：
（1）化多为少法：将多目标问题化成只有一个或二个目标的问题，然后用简单的决策方法求解，最常用的是线性加权和法。
（2）分层序列法：将所有目标按其重要性程度依次排序，先求出第一个最重要的目标的最优解，然后在保证前一目标最优解的前提下依次求下一目标的最优解，一直求到最后一个目标为止。
（3）直接求非劣解法：先求出一组非劣解，然后按事先确定好的评价标准从中找出一个满意的解。
（4）目标规划法：对于每一个目标都事先给定一个期望值，然后在满足系统一定约束条件下，找出与目标期望值最近的解。
（5）多属性效用法：各个目标均用表示效用程度大小的效用函数表示，通过效用函数构成多目标的综合效用函数，以此来评价各个可行方案的优劣。
（6）层次分析法：把目标体系结构予以展开，求得目标与决策方案的计量关系。
（7）重排序法：把原来的不好比较的非劣解通过其他办法使其排出优劣次序来。
（8）多目标群决策和多目标模糊决策等。
1.牛顿-柯特斯公式
2.高斯求积公式
3.变步长求积分
八、常微分方程初值问题的常用数值解法
1.欧拉法
2.龙格-库塔法
九、优化问题
1.模拟退火法
2.神经网络法
3.遗传算法
十、图像处理方法：一般利用MATLAB软件处理
十一、数据精确度衡量方法
1.相对误差
2.绝对误差
3.方差
4.误差平方和
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