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出版者:中国水利水电出版社

作者:张瑞丰

出品人:

页数:457

译者:

出版时间:2004-2

价格:45.00元

装帧:

isbn号码:9787508418407

丛书系列:

图书标签:

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• MATLAB
• 数值计算
• 科学计算
• 工程计算
• 算法
• 编程
• 数学建模
• 数据分析
• 仿真
• 控制系统

编程思维与高效数据处理：基于现代计算环境的实践指南 本书聚焦于面向问题解决的编程思维构建，以及如何利用当前主流的、更具前瞻性的数值计算环境（如Python生态系统中的NumPy/SciPy、Julia语言，以及先进的并行计算工具）来实现高效、可维护的数据处理和算法实现。 本书不涉及MATLAB 6.5的具体操作或语法，而是将重点放在支撑所有现代科学计算软件的核心概念和方法论上。 --- 第一部分：计算思维的基石与抽象化 本部分旨在帮助读者建立起扎实的、适用于任何高级计算平台的思维框架，强调理解问题背后的数学结构而非工具本身的操作细节。 第一章：数值计算的本质与历史演进 本章首先探讨数值方法论的哲学基础，分析不同计算范式（如向量化、符号计算、面向对象编程在数值任务中的应用）的优缺点。我们将深入剖析浮点数精度、误差分析、稳定性和收敛性的通用原理，这些原理在任何计算环境中都是首要考虑的因素。 1.1 软件环境的迭代：从专用工具到通用平台 探讨计算工具的演进路径，重点分析当代开源生态系统如何通过模块化和标准化接口解决了早期专业软件的限制。 1.2 算法的抽象表达：伪代码与结构化思维 强调如何使用独立于具体编程语言的伪代码来精确描述算法流程，重点关注循环优化、递归的合理应用以及内存访问模式对性能的影响。 1.3 线性代数的现代视角 重新审视矩阵运算的底层逻辑，包括稀疏矩阵的存储方式（CSR、COO等通用格式）、大规模矩阵分解（如SVD、QR）的迭代求解器（如Lanczos, Arnoldi方法）的通用实现框架。 第二章：数据结构在高性能计算中的角色 本章超越了传统数组的二维概念，着眼于如何为特定问题选择最优的数据组织形式，以最大化计算效率和最小化内存开销。 2.1 多维数据的组织与索引策略 详细介绍行主序（Row-major）和列主序（Column-major）存储的实际性能差异，以及在跨语言/跨平台数据交换时，如何正确处理内存布局以避免不必要的复制和转置操作。 2.2 动态与非结构化数据的管理 探讨如何有效地处理图数据、网格数据和稀疏数据结构，包括邻接列表、八叉树/四叉树等空间划分技术的通用实现思路。 2.3 内存层级结构与缓存优化 讲解CPU缓存的工作原理（L1, L2, L3），并提供代码重构的实践案例，展示如何通过优化循环的局部性（Locality）来显著提升计算速度，即便不依赖于特定的编译器优化指令。 --- 第二部分：面向现代平台的并行化与优化策略 本部分聚焦于如何利用当前多核处理器、GPU以及分布式集群的计算能力，将传统的单线程算法转化为可扩展的高性能解决方案。 第三章：向量化编程的思维转换 向量化是高性能计算的核心。本章不讲解特定软件的“向量化函数”，而是深入探讨如何将标量操作流重构为可被底层硬件高效执行的向量操作流。 3.1 SIMD指令集原理概述 简要介绍单指令多数据（SIMD）架构的基本概念，以及高级语言如何通过编译器映射到如SSE/AVX等指令集，强调代码编写需要“自然地”契合向量化思想。 3.2 循环展开与流水线优化 通过实例展示如何手动或辅助编译器进行循环展开，以减少分支预测失误和提高指令并行度。 3.3 避免隐式循环与函数调用开销 分析在现代解释型/JIT编译环境中，过度依赖于频繁调用的内部函数或未被优化的控制流（如复杂的`if-else`嵌套）对向量化过程的破坏性影响。 第四章：显式并行与并发模型 本章侧重于管理多核CPU和异构计算资源，介绍跨平台的并行化概念。 4.1 线程模型与同步机制 比较线程池（Thread Pool）与进程（Process）模型的适用场景，深入讲解锁、互斥量、信号量等同步原语在避免竞态条件中的正确使用方法。 4.2 数据并行与任务并行 区分两种主要的并行策略，并提供设计模式案例，例如使用MapReduce思想处理大规模数据集的通用流程。 4.3 GPU计算的接口与抽象 探讨通用GPU编程模型（如OpenCL/CUDA概念），重点在于如何有效地将数据从主机内存传输到设备内存，以及如何设计能最大化设备计算单元利用率的内核函数。 --- 第三部分：高级模型与实际应用中的工程实践 本部分将理论应用于复杂的现实问题，强调代码的健壮性、可扩展性和协作性。 第五章：科学计算中的集成与互操作性 现代科学研究往往需要整合不同工具的优势。本章讨论如何构建混合计算环境。 5.1 接口设计与外部库的调用 讲解如何使用外部函数接口（Foreign Function Interface, FFI）机制，实现高性能C/Fortran核心代码与高级脚本语言之间的无缝通信，确保性能关键部分的代码保持在原生编译环境中。 5.2 结果的标准化与可视化 讨论数据交换的通用格式（如HDF5、NetCDF）及其在处理TB级科学数据时的优势，并介绍现代可视化库如何接受这些标准化输入。 第六章：面向未来的计算实践 本章着眼于新兴趋势，如自动化、可重复性和交互式科学探索。 6.1 软件工程在数值计算中的应用 强调模块化设计、版本控制（Git）在数值项目中的重要性，以及如何编写单元测试来验证数值算法的正确性，而不是仅仅依赖于最终结果的“看起来正确”。 6.2 可重复性研究的实现 介绍环境管理工具（如Conda/Pipenv）的作用，以及如何通过记录随机数种子、依赖库版本来确保任何人在未来都能重现当前的计算结果。 6.3 探索性编程与交互式调试 讨论现代交互式环境（如Jupyter Notebooks的哲学）如何改变了科学家进行假设检验和快速原型设计的方式，以及如何从探索性代码平滑过渡到生产级模块。 --- 本书面向对象： 具备基础的数学和编程背景，寻求将计算能力从特定工具的语法限制中解放出来，转向掌握跨平台、高性能数值计算的核心原则和先进实践的工程师、研究人员和高级学生。阅读本书后，读者将能够自信地选择并掌握任何下一代科学计算平台，实现更快速、更可靠的算法开发。

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我是在一个非常功利的学习目的下购买这本《精通MATLAB 6.5》的，主要是为了完成一个关于声学模拟的项目。我希望书中能提供关于“波形生成与滤波”的详尽指导。虽然它提到了`fft`和`ifft`的基本用法，并且展示了一个简单的正弦波生成示例，但对于如何模拟复杂的边界条件，如何处理非均匀采样率下的数据插值，以及如何使用专门的信号处理工具箱中的高级滤波器设计功能，这本书的覆盖面显得非常有限。它更像是一本工具手册，告诉你哪里有扳手，而不是教你如何维修一辆复杂的引擎。我花了半天时间试图找到关于“三维空间数据可视化”的高级技巧，比如如何自定义颜色映射或创建透明曲面图，结果发现书中展示的3D图例风格非常朴素，缺乏现代可视化软件所具备的灵活性和表现力。对于需要进行前沿科学可视化工作的用户来说，这本书提供的帮助仅限于“能看到”数据，但谈不上“精通展示”数据。

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从一个纯粹的软件版本角度来看，这本书的局限性是显而易见的，毕竟“6.5”这个数字本身就带有历史的厚重感。虽然核心的矩阵运算逻辑在不同版本间变化不大，但许多现代MATLAB用户依赖的便捷函数，比如更强大的App Designer或与Simulink的深度集成特性，在本书中自然是无法找到的。我尝试用最新版的MATLAB运行书中的某些代码片段时，IDE会提示我某些旧的语法已被弃用或推荐使用新的替代函数，这使得学习过程需要不断地进行“版本翻译”。尽管如此，本书在阐述基础逻辑结构——例如如何有效地使用循环结构来替代冗余的矩阵操作，以及如何正确地管理工作区变量——方面，依然保持了其独特的价值。它迫使读者去理解底层逻辑，而不是仅仅依赖工具箱的一键式解决方案，这对于培养扎实的编程思维是不可多得的财富。

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说实话，这本书的行文风格我个人不是特别感冒，它似乎更侧重于“告诉你会什么”，而不是“教你如何解决问题”。比如，在讲解“结构化编程”的那一节，作者列举了大量的函数调用示例，但对于为什么选择这种特定的编程范式而不是面向对象的方式来组织大型仿真代码，阐述得不够深入。我期待的是那种充满实战经验的叙述，比如作者在某个真实项目中遇到的性能瓶颈，以及他是如何通过精妙的向量化操作来突破限制的。书中关于“稀疏矩阵”的介绍，虽然理论上讲清楚了存储效率的优势，但缺乏一个直观的、能够展示其在大型网格计算中性能飞跃的对比实验。此外，书中的图表质量参差不齐，有些曲线图的坐标轴标签小得几乎看不清，这对于依赖视觉辅助来理解抽象概念的我来说，体验很不好。阅读体验上，纸张的质感还可以，但印刷的墨水似乎有点浅，长时间阅读眼睛会比较疲劳，这无疑影响了学习的持续性。

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这本书最大的亮点，在我看来，是它对“数值计算方法”的讲解引入得非常及时和恰当。它没有停留在MATLAB基础命令的罗列上，而是巧妙地将线性代数和微积分的核心算法，如高斯消元法、龙贝格积分等，直接映射到了具体的MATLAB函数实现上。这对于我这种理论基础扎实但动手能力欠缺的工科生来说，是极好的桥梁。我特别喜欢它在每章末尾设置的“思考与挑战”部分，那些问题往往不是简单的代码复现，而是要求对算法的稳定性和收敛性进行一番推导和验证。不过，我必须指出，它对“并行计算”的介绍显得非常陈旧，提到了早期的分布式计算工具箱的概念，但对于现代多核处理器和GPU加速的优化策略，几乎没有涉及，这对于追求高效率计算的读者来说，是一个明显的时代脱节。如果这本书能增加一章关于使用内置的Profiler工具来诊断代码瓶颈的实战演练，那价值将大大提升。

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这本书的封面设计着实吸引眼球，那种深沉的蓝配上略带科技感的字体，让人一眼就觉得内容会很硬核。我是在学习数字信号处理课程时，听学长推荐的，说它对理解傅里叶变换和Z变换的实际应用很有帮助。当我翻开目录时，首先注意到它对基础语法和矩阵操作的讲解非常细致，即便是初学者也能快速上手。不过，深入到高级主题时，比如有限元分析或者复杂的优化算法部分，篇幅相对就显得有些捉襟见肘了。我记得我花了大量时间去研究它关于GUI（图形用户界面）设计的那一章，希望能快速做出一个漂亮的交互式仿真工具，但读完后感觉还是需要结合大量的在线资源和案例才能真正融会贯通。书中对M文件的编写规范和调试技巧的介绍非常实用，尤其是在处理大型工程项目时，良好的代码结构能节省无数排查bug的时间。总体来说，它像是一本扎实的“入门砖”，为后续的深入学习打下了坚实的基础，但如果你想成为MATLAB“大师”，可能还需要寻找更专业的工具书来补充稀疏的特定领域知识点。

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作者语文水平一般

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毕业时朋友送的，纪念一下吧。

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