序
“清华大学计算机系列教材”已经出版发行了三十余种，包括计算机科学与技术专业的基础数学、专业技术基础和专业等课程的教材，覆盖计算机科学与技术专业本科生和研究生的主要教学内容。这是一批至今发行数量很大并赢得广大读者赞誉的书籍，是近年来出版的大学计算机专业教材中影响比较大的一批精品。
本系列教材的作者都是我熟悉的教授与同事，他们长期在第一线担任相关课程的教学工作，是一批很受本科生和研究生欢迎的任课教师。编写高质量的计算机专业本科生（和研究生）教材，不仅需要作者具备丰富的教学经验和科研实践，还需要对相关领域科技发展前沿的正确把握和了解。正因为本系列教材的作者具备了这些条件，才有了这批高质量优秀教材的产生。可以说，教材是他们长期辛勤工作的结晶。本系列教材出版发行以来，从其发行的数量、读者的反映、已经获得的国家级与省部级的奖励，以及在各个高等院校教学中所发挥的作用上，都可以看出本系列教材所产生的社会影响与效益。
计算机学科发展异常迅速，内容更新很快。作为教材，一方面要反映本领域基础性、普遍性的知识，保持内容的相对稳定性；另一方面又需要紧跟科技的发展，及时调整和更新内容。本系列教材都能按照自身的需要及时地做到这一点。如王爱英教授等编著的《计算机组成与结构》、戴梅萼教授等编著的《微型计算机技术及应用》都已经出版了4版，严蔚敏教授的《数据结构》也出版了3版，使教材既保持了稳定性，又达到了先进性的要求。
本系列教材内容丰富，体系结构严谨，概念清晰，易学易懂，符合学生的认知规律，适合教学与自学，深受广大读者的欢迎。系列教材中多数都配有丰富的习题集、习题解答、上机及实验指导和电子教案，便于学生理论联系实际地学习相关课程。
随着我国进一步的开放，我们需要扩大国际交流，加强学习国外的先进经验。在大学教材建设上，我们也应该注意学习和引进国外的先进教材。但是，“清华大学计算机系列教材”的出版发行实践以及它所取得的效果告诉我们，在当前形势下，编写符合国情的具有自主版权的高质量教材仍具有重大意义和价值。它与国外原版教材不仅不矛盾，而且是相辅相成的。本系列教材的出版还表明，针对某一学科培养的要求，在教育部等上级部门的指导下，有计划地组织任课教师编写系列教材，还能促进对该学科科学、合理的教学体系和内容的研究。
我希望今后有更多、更好的我国优秀教材出版。


清华大学计算机系教授，中国科学院院士
数值分析与算法(第3版)第3版前言第3版前言
　　“数值分析”或“计算方法”是理工科大学各专业普遍开设的一门课程，其内容主要包括有关数值计算（numerical computing）的理论与方法。数值计算是计算数学、计算机科学与其他工程学科相结合的产物，随着计算技术的发展与普及，它正变得越来越重要。尤其是人工智能和机器学习正得到蓬勃发展与应用，作为它们基础的数值计算方法也受到更广泛的重视，其重要性不言而喻。
　　本书的主要内容与一般的“数值分析”教材基本一致，但还具有如下特点：
（1） 对数学理论的介绍简明扼要。尽量用形象的方式解释数学中的一些概念与理论，通过定理总结重要的结论。在不失严谨性的前提下，省略部分定理的证明，取而代之的是直观的解释、验证，并说明其意义与用途。
（2） 强调算法的实际应用与分析比较。对大多数算法，采用程序伪码的形式加以描述，同时分析其计算复杂度。说明算法应用中的细节问题，对几个较新的算法还给出了MATLAB源程序。通过“应用实例”和相关MATLAB命令，更详细地介绍算法的应用。
（3） 具有较强的可读性与实用性。尽量用图、表等形象的方式对概念、现象进行解释。每章都编写了“算法背后的历史”子栏目，以增强阅读的趣味性。书末附有算法、术语索引，便于查阅。为了便于读者动手实践，对MATLAB和Python软件的相关功能进行了简单介绍。
（4） 在内容编排上有利于教学。依据教学规律安排各章的顺序；每章的“评述”部分列出了主要知识点，除练习题外，还提供了上机实验题，附录中给出了部分习题的答案。
　　学习数值分析与算法，应重视通过计算机编程加深理解相关理论与算法。本书提倡使用MATLAB或Python语言进行编程实验，基于如下理由：①它们较易于学习、代码简洁，可节省编程实验时间。②MATLAB还具有功能强大的科学计算集成环境，便于程序调试和形象直观地展示程序运行结果。③它们包含丰富、先进的数值计算功能，已被广泛用于科学与工程实践。学习MATLAB与Python中使用的技术可作为课程学习的扩展与提高。
　　本书第1版于2012年年初出版、第2版于2015年年底出版，已作为“数值分析”课的教材使用多年，收到了较满意的效果。但通过教学实践也发现了书中的一些问题与错误，有必要进行更正与修订。本书第3版在保持全书结构不变的前提下对前7章做了全面细致的修订，主要修改的部分包括部分定理的表述和证明、数值计算网络资源信息的更新、增加与修订了一些插图、对一些扩展知识给出了更多的说明、删除了少量不实用的内容、增加了一节专门介绍矩阵的奇异值分解、增加了一个附录介绍Python中数值计算的功能。总之，在保持全书篇幅基本不变的情况下，对内容进行了增删，力求涵盖当下最重要的数值计算内容，并呈现出更高的品质和阅读体验。
　　本书体现了作者十多年来的相关教学和科研积累，参考、借鉴了十余种较新的国内外优秀教材，力争在理论与实践相结合、反映学科发展前沿，以及适应时代发展对学生培养的新要求等方面取得好的效果。本书内容由误差分析、非线性方程求根、数值线性代数、函数插值、数值积分、常微分方程数值解法等部分组成，包括数值计算领域中经典、应用较广泛的内容，也为学习最优化方法、大数据分析、机器学习等新兴领域中的一些高级算法提供了基础。使用本教材时，可用48学时讲授主要内容，几乎每章都包含一些简介性质或与MATLAB软件有关的内容，供感兴趣的学生选学或课后阅读。
　　下图显示了各章主要内容的知识依赖关系。总体上，建议教师按照从第1～8章的顺序开展教学，只是第2.7节依赖于线性方程组的有关知识，需在第3章讲完后介绍。
白如冰、朱臻垚参加了本书第1版部分内容的编写，刘志强参加了本书第3版部分内容的编写，选修作者讲授的“数值分析”课的同学指出了第1版、第2版中的很多错误，提供了积极反馈，在此致以诚挚的谢意！此外，还要感谢清华大学王泽毅、殷人昆、边计年、蔡懿慈等教授给予的指导与帮助，以及清华大学出版社的编辑在出版本书过程中付出的辛勤劳动。
　　据不完全统计，本书已被40多所大学选作教材，使用的专业包括计算机专业、软件工程专业、电子信息专业、自动化专业等。在此，作者对广大读者的支持表示诚挚的感谢！也希望广大读者提出宝贵的意见与建议。

喻文健2019年9月