本文概述了数学在信息技术中的关键应用，包括有效数字处理、牛顿迭代法、矩阵导数与积分、向量范数、拉格朗日与牛顿插值、复化积分公式、线性代数分解（如QR、奇异值和满秩分解），以及最佳函数拟合中的最小二乘法和误差分析。
1、有效数字
2、牛顿迭代
3、函数矩阵求导及求积分(导数公式要记住)
4、向量及矩阵的行范数，列范数，二范数，及矩阵的算子范数。
5、拉格朗日插值和牛顿插值
6、复化梯形公式，复化辛普森公式。及其误差。及代数精度。
7、QR分解(施密特正交分解，household(H=I-2ww^T)
8、奇异值分解(A=UΣV^T)(A^+=VΣ^(-1)U^T)
9、满秩分解(A^+=G^T(GG^T)^(-1)(F^TF)^(-1)F^T
10、最佳函数拟合和最小二乘逼近
误差=f的二范数平方-Σ(0,n)(ak·(pk,f))
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