微分方程数值解
微分方程的数值解法
微分方程的数值解法微分方程是自然科学和现代技术领域中一种最基本的数学描述工具，它可以描述物理世界中的各种现象。
微分方程的解析解往往很难求出，因此数值解法成为解决微分方程问题的主要手段之一。
本文将介绍几种常见的微分方程的数值解法。
一、欧拉法欧拉法是微分方程初值问题的最简单的数值方法之一，它是由欧拉提出的。
考虑一阶常微分方程：$y'=f(t,y),y(t_0)=y_0$其中，$f(t,y)$表示$y$对$t$的导数，则$y(t_{i+1})=y(t_i)+hf(t_i,y_i)$其中，$h$为步长，$t_i=t_0+ih$，$y_i$是$y(t_i)$的近似值。
欧拉法的精度较低，误差随着步长的增加而增大，因此不适用于求解精度要求较高的问题。
二、改进欧拉法改进欧拉法又称为Heun方法，它是由Heun提出的。
改进欧拉法是在欧拉法的基础上进行的改进，它在每个步长内提高求解精度。
改进欧拉法的步骤如下：1. 根据当前$t_i$和$y_i$估算$y_{i+1}$:$y^*=y_i+hf(t_i,y_i),t^*=t_i+h$2. 利用$y^*$和$t^*$估算$f(t^*,y^*)$:$f^*=f(t^*,y^*)$3. 利用$y_i$、$f(t_i,y_i)$和$f^*$估算$y_{i+1}$:$y_{i+1}=y_i+\frac{h}{2}(f(t_i,y_i)+f^*)$改进欧拉法具有比欧拉法更高的精度，但是相较于其他更高精度的数值方法，它的精度仍然较低。
三、龙格-库塔法龙格-库塔法是一种广泛使用的高精度数值方法，它不仅能够求解一阶和二阶常微分方程，还能够求解高阶常微分方程和偏微分方程。
其中，经典的四阶龙格-库塔法是最常用的数值方法之一。
四阶龙格-库塔法的步骤如下：1. 根据当前$t_i$和$y_i$估算$k_1$:$k_1=f(t_i,y_i)$2. 根据$k_1$和$y_i$估算$k_2$:$k_2=f(t_i+\frac{h}{2},y_i+\frac{h}{2}k_1)$3. 根据$k_2$和$y_i$估算$k_3$:$k_3=f(t_i+\frac{h}{2},y_i+\frac{h}{2}k_2)$4. 根据$k_3$和$y_i$估算$k_4$:$k_4=f(t_i+h,y_i+hk_3)$5. 根据$k_1$、$k_2$、$k_3$和$k_4$计算$y_{i+1}$:$y_{i+1}=y_i+\frac{h}{6}(k_1+2k_2+2k_3+k_4)$龙格-库塔法的精度较高，在求解一些对精度要求较高的问题时，龙格-库塔法是一个比较好的选择。
微分方程初值问题的数值解法
积分法:
yk 1 yk h f ( xk , yk ) y ( x0 ) y0
积分项利用矩形公式计算
(1) y( xk 1 ) y( xk )
xk 1
xk
f (t , y(t ))dt
(★)
xk 1
xk
f (t , y(t ))dt h f ( xk , yk ) y( xk 1 ) y( xk ) h f ( xk , yk )
引言
初值问题的数值解法:求初值问题的解在一系列节点的值 y ( xn )的近似值 yn 的方法.本章数值解法的特点:都是采用“步进 式”,即求解过程顺着节点排列的次序一步步向前推进. 常微分方程初值问题: dy f ( x, y ), x [a, b] dx y ( x0 ) y0
替 f (x , y)关于 y 满足Lipschitz条件. 除了要保证(1)有唯一解外,还需保证微分方程本身是稳定的,即 (1)的解连续依赖于初始值和函数 f (x , y). 也就是说, 当初始值 y0 及函数 f (x , y)有微小变化时, 只能引起解的微小变化.
注: 如无特别说明,总假设(1)的解存在唯一且足够光滑. 在 f 连续有界, 则 f (x , y)对变量 y 可微的情形下, 若偏导数 y 可取L为
也称折线法 x
2. 梯形法
若采用梯形公式计算(★)中的积分项,则有 h y ( xk 1 ) y ( xk ) [ f ( xk , y ( xk )) f ( xk 1 , y ( xk 1 ))] 2 h yk 1 yk [ f ( xk , yk ) f ( xk 1 , yk 1 )] 2 称之为梯形公式.这是一个隐式公式,通常用迭代法求解.具体做 法: (0) (0) 先用Euler法求出初值 yk ,1 即 ,将其代入梯形公式 yk 1 yk h f ( xk , yk ) 的右端,使之转化为显式公式,即 h ( l 1) (l ) yk 1 yk [ f ( xk , yk ) f ( xk 1 , yk (☆ ) 1 )] 2
微分方程的数值解法
微分方程的数值解法微分方程是描述自然界中众多现象和规律的重要数学工具。
然而，许多微分方程是很难或者无法直接求解的，因此需要使用数值解法来近似求解。
本文将介绍几种常见的微分方程数值解法。
1. 欧拉方法欧拉方法是最简单的数值解法之一。
它将微分方程转化为差分方程，通过计算离散点上的导数来逼近原方程的解。
欧拉方法的基本思想是利用当前点的导数值来估计下一个点的函数值。
具体步骤如下：首先，将自变量区间等分为一系列的小区间。
然后，根据微分方程的初始条件，在起始点确定初始函数值。
接下来，根据导数的定义，计算每个小区间上函数值的斜率。
最后，根据初始函数值和斜率，递推计算得到每个小区间上的函数值。
2. 龙格-库塔方法龙格-库塔方法是一种常用的高阶精度数值解法。
它通过进行多次逼近和修正来提高近似解的准确性。
相比于欧拉方法，龙格-库塔方法在同样的步长下可以获得更精确的解。
具体步骤如下：首先，确定在每个小区间上的步长。
然后，根据微分方程的初始条件，在起始点确定初始函数值。
接下来，根据当前点的导数值，使用权重系数计算多个中间点的函数值。
最后，根据所有中间点的函数值，计算出当前点的函数值。
3. 改进欧拉方法（改进的欧拉-克罗默法）改进欧拉方法是一种中阶精度数值解法，介于欧拉方法和龙格-库塔方法之间。
它通过使用两公式递推来提高精度，并减少计算量。
改进欧拉方法相对于欧拉方法而言，增加了一个估计项，从而减小了局部截断误差。
具体步骤如下：首先，确定在每个小区间上的步长。
然后，根据微分方程的初始条件，在起始点确定初始函数值。
接下来，利用欧拉方法计算出中间点的函数值。
最后，利用中间点的函数值和斜率，计算出当前点的函数值。
总结：微分方程的数值解法为我们研究和解决实际问题提供了有力的工具。
本文介绍了欧拉方法、龙格-库塔方法和改进欧拉方法这几种常见的数值解法。
选择合适的数值解法取决于微分方程的性质以及对解的精确性要求。
在实际应用中，我们应该根据具体情况选择最合适的数值解法，并注意控制步长以尽可能减小误差。
微分方程数值解使用数值方法求解微分方程
微分方程数值解使用数值方法求解微分方程微分方程是描述自然现象中变化的数学模型，它是数学和科学研究中的重要工具。
然而，许多微分方程并没有精确的解析解，因此需要使用数值方法来近似求解。
本文将介绍一些常用的数值方法来求解微分方程，包括欧拉方法、改进的欧拉方法和龙格-库塔方法。
一、欧拉方法欧拉方法是最简单、最基础的数值方法之一。
它基于微分方程解的定义，通过离散化自变量和因变量来逼近解析解。
假设我们要求解的微分方程为dy/dx = f(x, y)，初始条件为y(x0) = y0。
将自变量x分割成若干个小区间，步长为h，得到x0, x1, x2, ..., xn。
根据微分方程的定义，我们可以得到递推公式 yn+1 = yn + h*f(xn, yn)。
用代码表示即为：```def euler_method(f, x0, y0, h, n):x = [x0]y = [y0]for i in range(n):xn = x[i]yn = y[i]fn = f(xn, yn)xn1 = xn + hyn1 = yn + h*fnx.append(xn1)y.append(yn1)return x, y```二、改进的欧拉方法欧拉方法存在着局部截断误差，即在每个小区间上的误差。
改进的欧拉方法是对欧拉方法的改进，可以减小截断误差。
它的递推公式为yn+1 = yn + h*(f(xn, yn) + f(xn+1, yn+1))/2。
用代码表示即为：```def improved_euler_method(f, x0, y0, h, n):x = [x0]y = [y0]for i in range(n):xn = x[i]yn = y[i]fn = f(xn, yn)xn1 = xn + hyn1 = yn + h*(fn + f(xn1, yn + h*fn))/2x.append(xn1)y.append(yn1)return x, y```三、龙格-库塔方法龙格-库塔方法是一种更加精确的数值方法，它通过计算多个递推式的加权平均值来逼近解析解。
微分方程的数值解法
微分方程的数值解法微分方程（Differential Equation）是描述自然界中变化的现象的重要工具，具有广泛的应用范围。
对于一般的微分方程，往往很难找到解析解，这时候就需要使用数值解法来近似求解微分方程。
本文将介绍几种常见的微分方程数值解法及其原理。
一、欧拉方法（Euler's Method）欧拉方法是最基本也是最容易理解的数值解法之一。
它的基本思想是将微分方程转化为差分方程，通过给定的初始条件，在离散的点上逐步计算出函数的近似值。
对于一阶常微分方程dy/dx = f(x, y)，利用欧拉方法可以得到近似解：y_n+1 = y_n + h * f(x_n, y_n)其中，h是步长，x_n和y_n是已知点的坐标。
欧拉方法的优点在于简单易懂，但是由于是一阶方法，误差较大，对于复杂的微分方程可能不够准确。
二、改进的欧拉方法（Improved Euler's Method）改进的欧拉方法又称为改进的欧拉-柯西方法，是对欧拉方法的一种改进。
它通过在每一步计算中利用两个不同点的斜率来更准确地逼近函数的值。
对于一阶常微分方程dy/dx = f(x, y)，改进的欧拉方法的迭代公式为：y_n+1 = y_n + (h/2) * [f(x_n, y_n) + f(x_n+1, y_n + h * f(x_n, y_n))]相较于欧拉方法，改进的欧拉方法具有更高的精度，在同样的步长下得到的结果更接近真实解。
三、四阶龙格-库塔方法（Fourth-Order Runge-Kutta Method）四阶龙格-库塔方法是一种更高阶的数值解法，通过计算多个点的斜率进行加权平均，得到更为准确的解。
对于一阶常微分方程dy/dx = f(x, y)，四阶龙格-库塔方法的迭代公式为：k1 = h * f(x_n, y_n)k2 = h * f(x_n + h/2, y_n + k1/2)k3 = h * f(x_n + h/2, y_n + k2/2)k4 = h * f(x_n + h, y_n + k3)y_n+1 = y_n + (k1 + 2k2 + 2k3 + k4)/6四阶龙格-库塔方法是数值解法中精度最高的方法之一，它的计算复杂度较高，但是能够提供更为准确的结果。
微分方程的数值解法
微分方程是数学中的一种重要的方程类型，广泛应用于物理、工程、经济等领域。
解微分方程有各种方法，其中数值解法是一种重要而实用的方法。
微分方程的数值解法是通过数值计算来求解微分方程的近似解。
它的基本思想是将微分方程转化为差分方程，并用计算机进行迭代计算，从而求得微分方程的数值解。
数值解法的关键在于如何将微分方程转化为差分方程。
常见的方法有欧拉方法、改进欧拉方法、龙格－库塔方法等。
这些方法都是基于泰勒级数展开的原理进行推导的。
以欧拉方法为例，其基本思路是将微分方程中的导数用差商的方式近似表示，然后通过迭代计算，逐步逼近微分方程的解。
欧拉方法的具体步骤如下：首先确定微分方程的初始条件，即给定t0时刻的函数值y0，然后选取一定的步长ℎ，利用微分方程的导数计算差商y′=dy，进而根据差商dt得到下一个时刻的函数值y n+1=y n+ℎy′。
通过不断迭代计算，即可得到微分方程在一定时间区间内的数值解。
数值解法的另一个重要问题是误差控制。
由于数值计算本身的误差以及近似方法的误差，数值解法所得到的结果通常与真实解存在误差。
为了控制误差，常用的方法有缩小步长ℎ、提高近似方法的阶数等。
此外，还可以通过与解析解进行比较，评估数值解的准确性。
微分方程的数值解法具有以下几点优势。
首先，微分方程的解析解通常较难求得，而数值解法可以给出一个近似解，提供了一种有效的解决方案。
其次，数值解法可以利用计算机的高速运算能力，进行大规模复杂微分方程的求解。
此外，数值解法还可以在实际问题中进行仿真和优化，即通过调整参数来求解微分方程，从而得到最优解。
尽管微分方程的数值解法具有广泛的应用前景，但也存在一些问题和挑战。
首先，数值解法的稳定性和收敛性需要深入研究和分析。
其次，数值解法的计算量通常较大，对计算机运算能力和存储空间的要求较高。
此外，数值解法还需要对问题进行适当的离散化处理，从而可能引入一定的误差。
综上所述，“微分方程的数值解法”是一种重要而实用的方法，可以有效地求解微分方程的近似解。
微分方程数值解法
微分方程数值解法微分方程是数学中的重要概念，它描述了物理系统中变量之间的关系。
解微分方程是许多科学领域中常见的问题，其中又可以分为解析解和数值解两种方法。
本文将重点介绍微分方程的数值解法，并详细讨论其中的常用方法和应用。
一、微分方程的数值解法概述微分方程的解析解往往较为复杂，难以直接求解。
在实际问题中，我们通常利用计算机进行数值计算，以获得方程的数值解。
数值解法的基本思想是将微分方程转化为一组离散的数值问题，通过逼近连续函数来获得数值解。
二、常见的数值解法1. 欧拉法欧拉法是最基础的数值解法之一，其核心思想是将微分方程转化为差分方程，通过逼近连续函数来获得数值解。
欧拉法的基本形式为：yn+1 = yn + h·f(xn, yn)其中，yn表示第n个时间步的数值解，h为时间步长，f为微分方程右端的函数。
欧拉法的精度较低，但计算简单，适用于初步估计或简单系统的求解。
2. 改进的欧拉法（Heun法）改进的欧拉法（Heun法）是对欧拉法的改进，其关键在于求解下一个时间步的近似值时，利用了两个斜率的平均值。
Heun法的基本形式为：yn+1 = yn + (h/2)·(k1 + k2)k1 = f(xn, yn)，k2 = f(xn+h, yn+h·k1)Heun法较欧拉法的精度更高，但计算量较大。
3. 龙格-库塔法（RK方法）龙格-库塔法是一类常用的数值解法，包含了多个不同阶数的方法。
其中，最常用的是经典四阶龙格-库塔法（RK4法），其基本形式为：k1 = f(xn, yn)k2 = f(xn + h/2, yn + (h/2)·k1)k3 = f(xn + h/2, yn + (h/2)·k2)k4 = f(xn + h, yn + h·k3)yn+1 = yn + (h/6)·(k1 + 2k2 + 2k3 + k4)RK4法实现较为复杂，但精度较高，适用于解决大多数常微分方程问题。
微分方程数值解差分法
微分方程数值解差分法微分方程是自然科学和工程技术中广泛使用的工具，它们描述了许多物理过程的动力学行为。
对于复杂的微分方程，解析解往往很难或者不可能得到。
此时我们需要数值解差分法来解决问题。
一、微分方程数值解的方法1.分裂法分裂法是将一个复杂的微分方程分解为多个简单的方程。
例如，将一个偏微分方程分解成几个常微分方程，从而可以方便地使用数值方法计算解。
2.有限差分法有限差分法是一种常见的微分方程数值计算方法。
它将一维或多维的连续函数离散为一系列离散点，然后使用差分方程近似微分方程，最后用迭代法计算数值解。
3.有限元法有限元法是一种广泛使用的数值计算方法，它可以用于求解各种类型的微分方程。
该方法将求解区域分割成多个小区域，然后对每个小区域进行离散化和近似处理。
二、数值解差分法数值解差分法是微分方程数值解的基本方法之一。
它是一种基于差分方程的离散化方法，可以对微分方程进行近似，并将微分方程转化为一个差分方程。
数值解的差分法可以分为前向差分、后向差分和中心差分三种方法。
1.前向差分法前向差分法使用前一时间步的值，计算当前时间步的值。
它的近似误差随着时间步长的增大而增大。
前向差分的公式如下：y_i+1 = y_i + hf_i(x_i,y_i)其中，h是时间步长，f_i是微分方程的左侧。
2.后向差分法后向差分法使用后一时间步的值，计算当前时间步的值。
它的近似误差随着时间步长的增大而减小。
后向差分的公式如下：y_i+1=y_i + hf_i(x_i+1,y_i+1)3.中心差分法中心差分法使用前一时间步和后一时间步的值，计算当前时间步的值。
它的近似误差随着时间步长的增大而增大。
中心差分的公式如下：y_i+1=y_i + 1/2hf_i(x_i,y_i) + 1/2hf_i(x_i+1,y_i+1)三、差分法的优缺点差分法作为微分方程数值解的一种基本方法，具有以下优缺点：1.优点（1）简单易实现：差分法的实现很简单，只需要计算微分方程的离散值和靠近值即可。
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浅谈微分方程数值解法（双语）课堂教学模式
姓名：肖录明
学号：11301010232
摘要：微分方程数值解是高等院校信息与计算科学专业的一门重要专业基础课。
这是一门本具有较强实际背景，专门研究科学计算的课程。
这门课程理论性较强，公式多而且难记。
我们还需要通过一门语言（比如MATLAB语言）来实现我们数值计算算法。
由于解微分方程在科学计算中极为常见，故学好这门课程就非常有用且能为以后的学习打下基础。
在我国双语教学正在慢慢的被倡导，且益处明显。
本文主要探讨该课程的双语教学模式,并对在学习过程中出现的一些问题进行了思考。
关键词：微分方程数值解法双语教学科学计算
1引言
微分方程数值解法在数值分析中占有重要的地位，它以逼近论，数值代数等学科为基础，反过来又推动这些学科的发展。
微分方程数值解法就主要研究如何通过离散算法将连续形式的微分方程转化为有限维问题，如代数方程组，进而来求解其近似解[1]。
主要包括求解区域网格划分、离散方程的建立、方程性能分析、近似解收敛性分析等环节。
微分方程数值解法在科学计算、工程技术等领域有极其广泛的应用，比如在计算物理、化学、流体力学航空航天等很多工程领域都有用到。
目前已发展成为一门计算技术学科，其核心理论内容也成为高校计算数学和应用数学等专业的核心基础专业课程之一[2]。
2双语教学的必要性
双语教学主要指中英双语教学，是一种重要的教学模式，具有特殊效果和意义。
1．双语教学可丰富教学模式，转变教学理念，促进教育改革和开放。
双语教学提倡用原版教材和国外的教学方式。
其语言文字原汁原味，叙述合情合理，注重启发性，内容安排适合学生。
这不仅使学生学到专业知识，且有助于提高英语水平，特别是专业英语阅读和写作能力。
国外的教学模式以人为本，有助于转变以教师为中心、以学习知识体系为主的教育理念，促进教育改革。
2．双语教学有助于提高学生的人文素质。
多学习和运用英语可以让我们发现和扬弃汉语中那些带有落后的人文价值观念和行为方式的词汇和句子，批判地接受一些思想观念和做法，使人的思维灵活有深度，个性得以发展，创新能力不断提高。
大范围开展双语教学，有助于培养出具有世界主流人文素质且能很好地参与国际交流和合作的人才。
3．双语教学有助于学生以后在国内外学习、工作、考研和国际合作等带来很多方便。
微分方程数值解法既有数学上严密的逻辑性、独特的理论结构体系，又在各种工程计算中有着重要的应用，因此是联系纯数学理论和工程应用的桥梁和纽带。
很多工业应用软件是利用数值方法开发成的，并且大都用英语写成。
因此，有必要用双语的形式讲授这门课，让学生在学习专业知识的同时，还掌握专业英语词汇，有助于学生以后的学习和发展。
从课程的体系和内容衔接上看，这门课一般安排在大学三年级。
这时侯，学生对于数学分析、常微分方程、数学物理方程和计算方法等课程有了很好的基础，其中的很多概念如:导数、定积分、
微分方程、插值多项式学生已经掌握。
所以，从概念和定理上看，微分方程数值解的难度不大，而且，这门课用到了很多的符号和公式，涉及的英语词汇不多。
因此，非常适合以双语教学的形式教授这门课。
再者，该课程一般在高年级开设，通过大学两年的英语教学积累，大部分同学已经达到了大学英语四级水平，可以较容易的阅读数学专业文献。
因此，无论是实际工程需要还是学生自身素质，对微分方程数值解进行双语教学都是可行的、必须的。
3 正确的教学理念
首先必须让学生充分认识到《微分方程数值解法》这门课程的数学建模思想的重要性，不仅让学生充分认识到学习该课程的实际意义，而且更重要的是让学生知道如何应用。
其次，必须让学生知道《微分方程数值解法》应用工具的学习是必不可少的，对于《微分方程数值解法》这门课程来说，只有充分发挥应用工具的软件平台，才能真正地让学生知道如何学以致用，在微分方程数值解法教学中，适当引入数学应用软件（如Matlab）做到理论性与应用性相结合；根据微分方程数值解法教学的自身特点，发挥微分方程数值解法教学在培养学生素质和提高学生能力方面的作用；加强以数学建模及数学软件应用为核心的微分方程数值解法应用教学，努力把微分方程数值解法建设成“应用型”课程，努力探索微分方程数值解法教学和计算机相结合的新路径，提高学生解决实际问题的能力。
4 理论与上机实验结合
Matlab软件辅助教学。
MATLAB软件具有强大的科学计算、图形显示和程序设计功能，MATLAB软件处理矩阵容易，绘图可视化轻松，编程简洁。
在教学中适当地使用MATLAB软件，展示计算机解决实际问题的动态过程和手段，实现
抽象内容的数值模拟、可视化和动态化，解决现有教材和黑板教学不能实现的复杂计算问题，使教学内容直观、生动。
这种做法不仅可加大课堂容量，提高教学效率，而且可用图形和动画等表现形式吸引学生的注意力，增添课程的趣味性与实用性。
不但能使学生对课堂的讲授内容加深理解，而且也会培养学生利用计算机处理实际问题的能力。
中基础实验包括用Euler法、线性多步法和Runge-Kutta法计算常微分方程初值问题的数值解、热传导方程初边值问题的差分模拟、Laplace方程第一边值问题的差分模拟等。
综合性实验包括用龙格—库塔方法求解实际问题、古典隐式差分格式求解抛物型方程初边值问题、五点差分格式求解波动方程混合问题等。
5 教学内容与教学方法的探索
多元化的教学模式。
在教学方面，根据微分方程数值解课程的内容多而难，算法、定理繁而杂的课程特点，采用“课件+板书+计算机动态演示”的课堂教学模式。
课堂教学以讲授为主，提问、讨论等多种方法同时进行，根据不同的教学内容，有意识地尝试不同的教学方式，将多种不同的教学形式进行优化组合，调动学生主动思考的积极性，通过引导培养他们观察问题、发现问题和解决问题的能力。
该课程讲授的内容主要分为常微分方程的数值解法和偏微分方程的数值解法两部分，其中偏微分方程的差分方法是课程教学的重点。
在讲常微分方程初值问题的数值方法部分时，从简单到复杂，从一般到特殊，先讲最简单的一阶Euler单步法的构造思想和基本概念，再讲较复杂的单步高阶 Runge-Kutta 法以及线性多步法等的基本概念和基本理论。
其中Euler法是常微分方程数值解中的重点，该方法虽简单，却包含了本课程将研究的几乎所有内容，甚至可以说“一通百通”。
而本章的另外两种经典方法：Runge-Kutta法和线性多步法
可看成对Euler法的推广。
如此一来，教学内容的组织条理清晰，学生在学习过程中也不会显得被动。
偏微分方程数值法部分主要讲解有限差分法，其中包括抛物型方程的差分方法、椭圆型方程的差分方法。
在教学方法上进行改革，主要体现在每一节课的合理安排以及授课手段．在每一个新算法引入前，用十分钟左右的时间详细介绍问题的背景，激发学生对解决实际问题的兴趣，然后在实践过程中介绍和阐述算法的构造。
因此，这就要求教师必须在课堂上直接进行实验演示，让学生知道本节课的新知识点有什么用处，以及如何应用。
与以前的教学方法所不同的是，把算法的理论介绍放在实践之后．这样做的好处是学生在实践过程中必然会产生疑问：为什么这样做？这样做可行吗？有没有理论依据？是否还可以做一定的变化？在学生产生这些疑问后，教师再进行相关的理论讲解，同时还可以鼓励学生对算法进行改进和创新，在算法成功的前提下可以再对学生进行相关的理论指导。
这种教学方法既达到了理论讲解的效果，同时也鼓励了部分有科研精神的学生做进一步研究。
对于授课手段，由于《微分方程数值解法》课程的实践操作平台为计算机，因此，建议以计算机实验室作为一个平台进行授课，充分利用网络资源和多媒体技术，在实践过程中要求熟练地使用科学计算软件。
6 存在的问题
提高学生的学习积极性有一定难度，有人觉得自己的英语不好就本能的抗拒这门抗拒课程。
所以在课堂上教师要对一些专业的英语词汇进行耐心的讲解，同时要求学生课前预习。
参考文献:
[1]黄振侃．数值计算-微分方程数值解[M]．北京工业大学出版社，2006
[2]李荣华，刘播，微分方程数值解法[M], 高等教育出版社，2009.
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[4]黄明游.数值计算方法.科学出版社，20005.
[5]Arieh Iserles, A first course in the numerical analysis of
differential equations[M], Cambridge University Press，2008。