真の曲線があり、小区間で直線によって近似できると仮定すれば、xi＜x＜xi+1にある点uに対するyの値を求めることが出来る方法

n組のデータが与えられているとき、n個の点を通るn-1次の多項式で表すことができる方法

データが独立変数xに対して等間隔に並んでいる場合に使える方法

未知のn個の変数x1…xnを含むn元連立方程式の正確な解をなんというか、またそれを求めることができる方法はなにか

n元1次連立方程式を解く時、2番目以降の式から次々と未知数を1個ずつ消去して、最後の式を1元1次方程式になるようにし、最後の式から順次xn,xn-1というように求めていく方法のことをなんというか。また、最初の式から未知数を1個ずつ消去していく方法のことをなんというか。さらに、解を逆に下から上に求めていくことをなんというか。

拡大係数行列の対角成分以外の成分がすべて0となるように変形し、その変形した行列から連立1次方程式の解を直接求める方法

n元連立1次方程式の近似解を求めるには、まずn個の初期値を選び、これを与えられた連立1次方程式に代入して次々と新しい近似値を求め直せばいい。これを繰り返すことをなんというか。ここで解が収束するとは限らないため、|xi^k-xi^k+1|＜Eとなる収束条件を与えておくときEはなんというか

ヤコビ法を変形した反復法で、常に最新の計算値を用いる方法のことをなんというか

xは実験においてどんな量であり独立変数か

yは従属変数であり、どんな量か

得られたデータが等間隔のとき、階差表を用いることで補間できるのは何法

データが等間隔ではない時に用いることが出来る方法は何

データが等間隔でもそうでなくても使える、小区間を2点から直線で近似する方法は何

誤差が発生する手法で数値計算した時に得られる解をなんというか

誤差が発生しない手法で求めた解をなんという

多元連立方程式の近似解を求める手法には何と何があるか

誤差が発生する手法で解を求めた時、収束条件を設定しないといけないが、この時に設定する誤差をなんという

多元連立方程式の厳密解を求める手法には(A)や後進消去法を用いて未知数を1つずつ消していく(B)や(C)がある

上三角行列を作ることで解を求める手法をなんという

対角成分以外をゼロにすることで解を求める手法をなんという

行列式を用いて解を求める手法をなんという

ヤコビの反復法と違いガウス･ザイデルの反復法は常に新しい計算値を使うため解への収束にはどんな傾向があるか