图 书 馆《数值分析》
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2023-11-15，内蒙古大学图书馆，2023年11月 排名第 82 名
2023-11-15，东南大学图书馆，2023年11月 排名第 45 名
2023-09-21，江西理工大学图书馆，2023年09月 排名第 5 名
2023-09-14，内蒙古大学图书馆，2023年09月 排名第 6 名
2021-12-28，昆明理工大学图书馆，2021年12月 排名第 43 名
2021-12-13，内蒙古大学图书馆，2021年12月 排名第 68 名
2021-12-05，常州大学图书馆，2021年12月 排名第 68 名
2021-12-01，江苏大学图书馆，2021年12月 排名第 29 名
2021-11-13，昆明理工大学图书馆，2021年11月 排名第 46 名
2021-11-10，南京邮电大学图书馆，2021年11月 排名第 99 名
2021-10-23，河海大学图书馆，2021年10月 排名第 63 名
2021-10-21，辽宁科技大学图书馆，2021年10月 排名第 51 名
2021-09-26，长春工程学院图书馆，2021年09月 排名第 18 名
2021-01-25，辽宁工程技术大学图书馆，2021年01月 排名第 78 名
2020-12-22，辽宁工程技术大学图书馆，2020年12月 排名第 65 名
2020-10-11，同济大学图书馆，2020年10月 排名第 79 名
2020-10-09，辽宁工程技术大学图书馆，2020年10月 排名第 20 名
2020-09-30，东南大学图书馆，2020年09月 排名第 12 名
2020-09-29，辽宁科技大学图书馆，2020年09月 排名第 10 名
2020-09-28，江苏大学图书馆，2020年09月 排名第 97 名
2019-12-28，哈尔滨工程大学图书馆，2019年12月 排名第 98 名
2019-11-12，长春工程学院图书馆，2019年11月 排名第 7 名
2019-10-18，东南大学图书馆，2019年10月 排名第 35 名
2019-10-08，上海财经大学图书馆，2019年10月 排名第 14 名
2019-04-24，上海大学图书馆，2019年04月 排名第 7 名
2019-03-20，河海大学图书馆，2019年03月 排名第 79 名
2019-01-15，上海财经大学图书馆，2019年01月 排名第 33 名
2018-12-28，江苏大学图书馆，2018年12月 排名第 51 名
2018-12-21，哈尔滨工程大学图书馆，2018年12月 排名第 84 名
2018-11-16，上海大学图书馆，2018年11月 排名第 15 名
2018-11-06，杭州电子科技大学图书馆，2018年11月 排名第 22 名
2018-10-14，西北工业大学图书馆，2018年10月 排名第 81 名
2018-10-14，东南大学图书馆，2018年10月 排名第 41 名
2018-10-13，大连工业大学图书馆，2018年10月 排名第 48 名
2018-10-12，江苏大学图书馆，2018年10月 排名第 2 名
2018-10-12，中国石油大学（京）图书馆，2018年10月 排名第 87 名
2018-10-01，上海科技大学图书馆，2018年10月 排名第 14 名
2018-10-01，上海大学图书馆，2018年10月 排名第 12 名
2018-09-30，北华航天工业学院图书馆，2018年09月 排名第 64 名
2018-09-09，沈阳理工大学图书馆，2018年09月 排名第 42 名
2018-07-01，西北工业大学图书馆，2018年07月 排名第 63 名
2018-04-04，上海财经大学图书馆，2018年04月 排名第 32 名
2018-02-28，杭州电子科技大学图书馆，2018年02月 排名第 39 名
2018-01-26，河海大学图书馆，2018年01月 排名第 26 名
2018-01-25，南京信息工程大学图书馆，2018年01月 排名第 19 名
2018-01-03，上海财经大学图书馆，2018年01月 排名第 44 名
2017-12-23，北京工业大学图书馆，2017年12月 排名第 9 名
2017-12-18，哈尔滨工程大学图书馆，2017年12月 排名第 48 名
2017-11-16，江苏大学图书馆，2017年11月 排名第 3 名
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2016-11-29，江南大学图书馆，2016年11月 排名第 65 名
2016-10-25，江苏大学图书馆，2016年10月 排名第 45 名
2016-09-26，武汉大学图书馆，2016年09月 排名第 77 名
2016-04-21，南京理工大学图书馆，2016年04月 排名第 100 名
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简介与推荐
【内容简介】本书是为理工科大学各专业普遍开设的“数值分析”课程编写的教材， 其内容包括插值与逼近，数值微分与数值积分，非线性方程与线性方程组的数值解法，矩阵的特征值与特征向量计算，常微分方程数值解法。
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