具体描述
《数值分析引论》系统地介绍了科学和工程计算中近代常用的计算方法、概念及应用，着重培养学生的科学计算能力。主要内容有：插值法、函数与数据的逼近、数值积分与数值微分、解方程组的直接法、解大型稀疏线性方程组的迭代法、非线性方程（组）数值解法、常微分方程数值解法、矩阵特征值的计算方法等。
书中主要计算方法都写有算法或计算步骤，同时书内还配有较多的数值计算例子。
《数值分析引论》可作为高等理工院校研究生的计算方法教材，也可作为大学生、工程技术人员学习计算方法的参考书。
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《数值分析引论》这本书，当我从书架上把它拿在手里时，就感到一种沉甸甸的学术力量。我一直认为，在处理海量数据和复杂模型时，数值分析是连接理论与实践的桥梁。这本书的“引论”二字，让我觉得它是一个非常好的起点，能够帮助我系统地理解这个重要的学科。我猜想，本书的开篇会从最基本的数值计算概念讲起，例如计算机是如何存储和处理数字的，以及由此产生的精度问题。我希望书中能够详细解释浮点数的表示方式，以及由于截断误差和舍入误差所带来的计算不确定性。这对我理解后续的各种算法至关重要。接着，我非常期待书中能够深入讲解求解线性方程组的数值方法。这在科学计算和工程领域几乎无处不在，无论是有限元分析还是信号处理，都需要高效地求解大型线性系统。我希望书中能够深入讲解高斯消元法、LU分解等直接法，并且重点探讨它们在处理大规模矩阵时的稳定性和效率问题。同时，我也对迭代法，如雅可比迭代、高斯-赛德尔迭代等，很感兴趣，希望能理解它们的收敛条件和收敛速度，以及如何在实际中优化它们的性能。此外，我希望书中能够涵盖多项式插值和逼近的内容。在数据分析和机器学习中，我们经常需要根据一组离散的数据点来拟合一条曲线，或者预测未知点的值。我希望书中能够介绍牛顿插值、拉格朗日插值，以及更具鲁棒性的样条插值，并且能够理解它们是如何在离散数据点之间构建平滑曲线的。这本书的“引论”定位，让我相信它会循序渐进，从概念的引入到方法的介绍，再到实际应用的拓展，为我构建起一个清晰、完整的数值分析知识体系，让我能够更好地理解和运用这些强大的计算工具。
评分拿到《数值分析引论》这本书，一股严谨求实的学术气息扑面而来。我一直对数学在解决实际问题中的应用抱有浓厚的兴趣，而数值分析无疑是其中至关重要的一环。这本书的“引论”二字，让我觉得它就像一扇大门，为我打开了通往数值分析世界的大门。我推测，本书的开篇定会从最基础的数值计算概念入手，比如数字的机器表示，以及由此产生的误差问题。从截断误差到舍入误差，从绝对误差到相对误差，我希望书中能够用通俗易懂的语言解释这些概念，并辅以直观的例子，让我能够深刻理解误差在数值计算中的普遍性和重要性。随后，我非常渴望能够深入学习求解方程组的数值方法，无论是线性方程组还是非线性方程组。在科学计算和工程领域，高效且稳定的算法是解决问题的关键。我期待书中能够详细介绍诸如高斯消元法、LU分解等直接法，并且深入分析它们的稳定性和计算复杂度。同时，对于迭代方法，如雅可比迭代、高斯-赛德尔迭代，我希望能够理解其收敛的理论基础、收敛速度的衡量标准，以及如何通过各种技术手段来加速其收敛过程。此外，函数插值和逼近也是我特别感兴趣的部分，在数据分析和工程模拟中，我们常常需要根据有限的数据点来构建连续的模型。我希望书中能够介绍牛顿插值、拉格朗日插值，以及更具鲁棒性的样条插值，并能解释不同方法的优缺点及其适用场景。这本书作为一本“引论”，我期望它能够循序渐进，由浅入深，为我构建一个扎实的数值分析知识体系，让我能够自信地应用于实际问题中。
评分一本期待已久的书终于捧在了手里，书名是《数值分析引论》。从封面设计来看，它就散发着一种严谨又不失亲和的气息，没有那种令人望而生畏的复杂公式堆砌，反而给人一种想要深入探索的冲动。我一直对数学的实际应用充满兴趣，尤其是在科学计算和工程领域，数值分析扮演着至关重要的角色，是连接理论数学与现实世界的一座桥梁。这本书的出现，无疑为我打开了一扇通往这座桥梁的入口。我设想，它应该会从最基础的概念入手，比如误差的来源和度量，这在实际计算中是不可避免的，理解了这些，才能更好地控制和减小误差，从而提高计算的准确性。接着，它或许会讲解一些经典的数值方法，像是线性方程组的求解，多项式插值，数值积分等等，这些都是数值分析中最核心的内容。我特别期待它能够对这些方法的原理进行深入浅出的剖析，不仅仅是给出公式，更重要的是解释为什么这样设计，它背后的数学思想是什么。而且，我希望这本书能够配有丰富的例子，最好是来自实际工程或科学研究的案例，这样我才能更直观地感受到这些数值方法在解决实际问题时的强大能力。例如，在有限元分析中，求解大型线性方程组是关键步骤，一本好的数值分析教材应该能让读者理解其背后的数值算法，并且能够指导他们如何在实际中实现。再比如，在数据拟合和信号处理中，插值和逼近技术同样必不可少，书中对这些方法的介绍，我希望不仅仅停留在理论层面，而是能触及到算法的效率、稳定性和收敛性等实际考虑。同时，我也期待书中能提及一些高级的主题，即使只是作为引子，比如迭代方法、特征值问题，甚至是微分方程的数值解法，这些都是更复杂计算问题的基础，能够为我后续深入学习打下坚实的基础。一本好的《数值分析引论》，不应该只是枯燥的公式和定理堆叠，更应该是一种思维方式的引导，一种解决问题的工具箱的构建，它应该激发读者的好奇心，鼓励他们去思考、去实践，最终能够独立运用数值分析的知识去解决各种实际挑战。
评分当我看到《数值分析引论》这本书的时候，我立刻被它所传递出的严谨学术气息所吸引。我一直认为，在信息爆炸的时代，掌握一种能够准确、高效地处理和分析海量数据的能力至关重要，而数值分析正是实现这一目标的核心工具。这本书的书名，让我感到它将是一个非常好的起点，能够为我打下坚实的基础。我推测，这本书的开篇会从最基础的数值计算概念入手，例如浮点数表示、数值精度以及各种误差的来源和度量。这一点非常重要，因为理解误差的本质是进行可靠数值计算的前提。我希望书中能够通过形象的比喻和简单的算例，来解释截断误差和舍入误差的区别，以及它们如何影响计算结果的准确性。然后，我非常期待书中能够详细介绍求解线性方程组的数值方法。这在科学计算和工程领域几乎无处不在，无论是有限元分析还是信号处理，都需要高效地求解大型线性系统。我希望书中能够深入讲解高斯消元法、LU分解等直接法，并且重点探讨它们在处理大规模矩阵时的稳定性和效率问题。同时，我也对迭代法，如雅可比迭代、高斯-赛德尔迭代等，非常感兴趣，希望能理解它们的收敛条件、收敛速度以及如何通过预条件等技术来加速收敛。此外，我希望书中能够涵盖多项式插值和逼近的内容。在数据分析和机器学习中，我们经常需要根据一组离散的数据点来拟合一条曲线，或者预测未知点的值。我希望书中能够介绍牛顿插值、拉格朗日插值，以及更具鲁棒性的样条插值，并且能够解释它们在不同情况下的优劣。这本书的“引论”定位，让我相信它能够从最基本的原理讲起，逐步深入，为我构建一个清晰的数值分析知识框架，并且能够为我将来更深入地学习更复杂的数值方法打下坚实的基础。
评分拿到《数值分析引论》这本书，我首先被它严谨的排版和清晰的逻辑所吸引。虽然我本身并不是数学专业出身，但对于一些需要大量计算的领域，比如经济建模或者物理模拟，我一直觉得数值分析是必不可少的一环。这本书的书名“引论”二字，让我觉得它应该是一个很好的入门读物，能够帮助我系统地建立起对数值分析的认知。我猜想，这本书的开篇应该会是数值计算的基本概念，比如误差的类型，如截断误差和舍入误差，以及如何量化这些误差。这对于避免在计算过程中得出看似正确但实则谬之千里的结果至关重要。我期望书中能够用通俗易懂的语言解释这些概念，并且通过一些简单的例子来阐述。例如，在计算一个函数的泰勒展开时，不同项数的截断会带来怎样的误差，以及计算机在存储和运算过程中产生的舍入误差会如何累积。接着，我非常好奇它会如何介绍求解方程组的数值方法。无论是直接法还是迭代法，它们都有各自的优缺点和适用范围。我希望书中能够详细介绍高斯消元法、LU分解等直接法，并且重点讲解它们在大型稀疏矩阵上的效率问题。同时，我期待书中能对雅可比迭代、高斯-赛德尔迭代等迭代法进行深入的讲解，包括它们的收敛条件和加速技巧。这对于处理那些维度极高的方程组，比如在图像处理或机器学习中遇到的问题，是非常有用的。另外，关于插值和逼近，我希望书中能够覆盖牛顿插值、拉格朗日插值，以及更高级的样条插值。这些技术在数据分析、曲线拟合等场景中应用广泛，我希望能够理解它们背后的数学原理，并且了解不同方法的优劣。例如，拉格朗日插值简单直观，但容易产生龙格现象，而样条插值则能够更好地控制曲线的光滑度和精度。这本书的“引论”定位，让我相信它会循序渐进，为我打下坚实的理论基础，同时也能提供一些实际的计算技巧，让我能够将所学知识应用到我的实际工作中。
评分手捧着《数值分析引论》这本书，一种严谨的学术氛围扑面而来，让我对接下来的阅读充满期待。我一直坚信，在任何涉及量化分析的领域，数值分析都是一把不可或缺的利器。这本书的“引论”二字，对我来说就像一盏明灯，指引着我开始这段探索之旅。我预计，这本书的开篇会首先阐述数值计算的基本原理，例如数字的机器表示，以及由此而产生的误差问题。从截断误差到舍入误差，从绝对误差到相对误差，我希望书中能够用清晰易懂的方式解释这些概念，并辅以生动的例子，让我能够深刻理解误差在数值计算中的普遍性和重要性。随后，我非常渴望能够深入学习求解方程组的数值方法。无论是求解大型线性方程组，还是面对非线性方程组，高效且稳定的算法都是关键。我期待书中能够详细介绍诸如高斯消元法、LU分解等直接法，并且深入探讨它们在实际应用中可能遇到的稳定性和效率问题。同时，对于迭代方法，如雅可比迭代、高斯-赛德尔迭代，我希望能够理解其收敛的理论基础、收敛速度的衡量标准，以及如何通过各种技术手段来加速其收敛过程。此外，函数插值和逼近也是我特别感兴趣的部分。在数据科学和工程模拟中，我们常常需要根据有限的数据点来构建连续的模型。我希望书中能够介绍牛顿插值、拉格朗日插值，以及更具鲁棒性的样条插值，并能解释不同方法的优缺点及其适用场景。这本书作为一本“引论”，我期望它能够循序渐进，由浅入深，为我构建一个扎实的数值分析知识体系，让我能够自信地应用于实际问题中。
评分当我第一次看到《数值分析引论》这本书的书名时，就产生了一种强烈的阅读欲望。作为一名在工程领域工作的从业者，我深知数值计算在实际问题解决中的重要性，而数值分析正是这背后的理论基石。这本书的“引论”二字，预示着它将是一个非常好的入门向导。我推测，本书的开篇一定会从最基本的数值计算概念入手，例如浮点数的表示、数值精度以及误差的分类和度量。我希望书中能够用非常清晰的语言解释这些抽象的概念，并通过一些简单的数学例子，例如求解一个简单的代数方程，来直观地展示误差是如何产生的，以及它们对计算结果的精确度有何影响。随后，我非常期待书中能够深入讲解求解非线性方程组的数值方法。在许多工程问题中，我们常常会遇到非线性的数学模型，因此掌握高效求解非线性方程组的方法至关重要。我希望书中能够详细介绍诸如二分法、牛顿法、割线法等经典方法，并且深入分析它们的收敛速度、收敛条件以及在不同初始值下的行为表现。同时，我也对求解大型线性方程组的数值方法非常感兴趣。无论是直接法还是迭代法，它们在实际应用中都扮演着重要的角色。我希望书中能够介绍高斯消元法、LU分解等直接法，并探讨它们在处理大规模矩阵时的稳定性和效率。对于迭代法，我希望能够理解其收敛判据以及如何通过优化参数来提高求解速度。这本书作为一本“引论”，我期待它能循序渐进，从概念到算法，从理论到实践，为我构建一个完整的数值分析知识体系，使我能够更好地应对工作中的实际挑战。
评分《数值分析引论》这本书，当我翻开第一页时，就感觉自己进入了一个严谨而又充满探索乐趣的世界。作为一名对数据科学和算法优化有着浓厚兴趣的读者，我深知数值分析在现代计算科学中的核心地位。这本书的“引论”二字，预示着它将带领我从基础出发，逐步深入理解数值计算的奥秘。我猜测，它会首先从数值计算的基石——误差分析——开始。从计算的源头——模型误差、测量误差，到计算过程中不可避免的截断误差和舍入误差，这本书应该会详细地阐述这些误差的来源、性质以及如何度量和控制它们。我期待书中能够通过一些鲜活的例子，比如计算圆周率的近似值，或者求解一个简单的方程，来形象地展示误差是如何产生的，以及它们对最终计算结果的影响。接着，我非常期待书中能够系统地介绍求解非线性方程的数值方法。诸如二分法、牛顿法、割线法等，这些方法各有千秋，在实际应用中扮演着不同的角色。我希望书中不仅能给出算法的步骤和公式，更能深入剖析它们背后的数学原理，例如牛顿法的收敛速度，以及它在不同初始值下的表现。此外，我对于数值积分和数值微分的内容也充满期待。在处理连续函数时，我们常常需要对其进行离散化计算，而数值积分和微分正是实现这一目标的关键技术。我希望书中能够介绍梯形法则、辛普森法则等基本方法，并且探讨它们在提高精度方面的改进，例如复合梯形法则和复合辛普森法则。同时，我也希望能够看到一些关于函数插值和逼近的章节，这对于数据建模和曲线拟合至关重要。例如，我希望能够理解如何使用多项式插值、样条插值等方法来重构或预测数据，并且了解不同方法的优缺点和适用场景。这本书的“引论”性质，让我相信它会循序渐进，从概念的引入到方法的介绍，再到应用场景的拓展，为我构建起一个完整的数值分析知识体系，让我能够更好地应对现实世界中的各种计算挑战。
评分《数值分析引论》这本书，当我从书架上拿起它时，便感受到了其厚重的学术分量。我一直认为，在解决现实世界中的许多复杂问题时，数值分析是绕不开的关键环节。这本书的“引论”二字，让我觉得它是一个非常理想的切入点，能够帮助我系统地构建起数值分析的知识框架。我猜想，本书的开篇应该会从最基础的数值计算概念开始，深入探讨误差的来源、类型以及度量方法。从浮点数的表示到截断误差的产生，再到舍入误差的累积，我希望书中能够以一种非常直观的方式来解释这些概念，并且通过一些具体的算例来展示误差对最终结果的影响。这对于提高计算的可靠性至关重要。接着，我非常期待书中能够详细介绍求解线性方程组的数值方法。在科学计算的许多领域，例如结构分析、流体动力学等，求解大型稀疏线性方程组是核心任务。我希望书中能够深入讲解高斯消元法、LU分解等直接法，并分析它们的稳定性和计算复杂度。同时，对于迭代法，如雅可比迭代、高斯-赛德尔迭代，我希望能够理解其收敛的充要条件、收敛速率的衡量以及如何通过预条件等技术来提高求解效率。此外，我对于函数插值和逼近的内容也充满兴趣。在数据分析、信号处理等领域，这些技术被广泛应用。我希望书中能够介绍牛顿插值、拉格朗日插值，以及更具平滑性和局部性的样条插值，并能够理解它们在不同数据分布下的表现。这本书的“引论”定位，让我相信它会以一种由简到繁、由易到难的方式引导读者，为我打下坚实的数值分析基础，使我能够更好地理解和应用相关的数值算法。
评分《数值分析引论》这本书，当我从书架上把它取下来时，就有一种亲切感油然而生。我一直对科学计算在各个领域的应用充满好奇，而数值分析正是其中最核心的一环。这本书的“引论”二字，预示着它将是一个很好的起点，能够带领我这个门外汉逐步走进数值分析的殿堂。我猜想，这本书的开篇一定会从最基础的数值计算概念讲起，比如计算机是如何表示数字的，以及由此产生的精度问题。我希望书中能够详细解释浮点数的表示方式，以及由于舍入误差和截断误差而导致的计算不确定性。这对我理解后续的各种算法至关重要。接着，我非常期待书中能够深入讲解求解方程组的数值方法，无论是线性方程组还是非线性方程组。对于线性方程组，我希望能够了解高斯消元法、LU分解等直接法，以及它们在实际应用中的稳定性和效率。同时，我也对雅可比迭代、高斯-赛德尔迭代等迭代法很感兴趣，希望能够理解它们的收敛条件和收敛速度，以及如何在实际中优化它们的性能。对于非线性方程组，我希望能够学习二分法、牛顿法等经典方法，并理解它们的优缺点和适用范围。此外，我对于函数插值和逼近的内容也充满了期待。在数据分析和曲线拟合中，这些技术是必不可少的。我希望书中能够介绍牛顿插值、拉格朗日插值，以及更具弹性的样条插值，并且能够理解它们是如何在离散数据点之间构建平滑曲线的。这本书的“引论”定位，让我相信它会循序渐进，从概念的引入到方法的介绍，再到实际应用的拓展，为我构建起一个清晰、完整的数值分析知识体系，让我能够更好地理解和运用这些强大的计算工具。
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评分所学实在不多，也不成体系，书本身的逻辑性也不算很高，阐述说明一般，这门课还是需要实践加以辅助，单纯理论的学习不能领会其精髓。
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