Preface; 1. Linear algebra problems, their importance, and computational difficulties; 2. A review of some required concepts from core linear algebra; 3. Floating point numbers and errors in computations; 4. Stability of algorithms and conditioning of problems; 5. Gaussian elimination and LU factorization; 6. Numerical solutions of linear systems; 7. QR factorization, singular value decomposition, and projections; 8. Least-squares solutions to linear systems; 9. Numerical matrix eigenvalue problems; 10. Numerical symmetric eigenvalue problem and singular value decomposition; 11. Generalized and quadratic eigenvalue problems; 12. Iterative methods for large and sparse problems: an overview; 13. Key terms in numerical linear algebra; Bibliography; Index; Online materials; 14. Special topics; Appendix A. Some software for matrix computations; Appendix B. A brief introduction to MATLAB®; Appendix C. MATCOM and selected MATCOM commands; Appendix D. Partial solutions and answers to selected problems.

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