应用数学(上册) (平装)

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出版者:上海科技文献出版社
作者:
出品人:
页数:0
译者:
出版时间:1997-12-01
价格:24.8
装帧:平装
isbn号码:9787543909618
丛书系列:
图书标签:
  • 应用数学
  • 数学
  • 高等教育
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  • 大学教材
  • 数学基础
  • 计算方法
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具体描述

好的,这是一份针对一本名为《应用数学(上册)(平装)》的图书,但不包含该书内容的详细图书简介。我们将聚焦于其他数学领域或应用数学的不同侧面,力求内容充实、专业且自然流畅。 --- 现代科学计算与算法基础:基于Python的高效数值方法 (精装版/作者:李明 & 王芳 编著) 定价: 128.00 元 页数: 780 页 ISBN: 978-7-5600-XXXX-X 内容提要 在当今数据驱动和计算密集型的科研与工程领域,高效、精准的数值计算能力已成为衡量专业素养的核心标准之一。本书《现代科学计算与算法基础》并非传统意义上侧重理论推导的数学教材,而是面向工程实践、数据科学及计算物理等交叉学科领域,系统介绍现代数值分析方法及其在主流编程环境——Python中的高效实现。 全书共分为四个核心部分,旨在搭建一座连接纯数学理论与实际工程应用的坚实桥梁。本书特别强调算法的稳定性、收敛性分析以及在并行计算环境下的优化策略,力求让读者不仅“会用”工具,更能“理解”工具背后的数学原理和计算局限。 --- 第一部分:基础数值分析与线性代数求解 (第1章至第4章) 本部分为后续高级计算打下坚实的基础,重点关注如何在有限精度环境下处理误差和不确定性。 第1章:计算误差与浮点数精度 深入探讨计算机内部如何表示实数,标准IEEE 754浮点数体系的结构、舍入误差的来源与累积效应。介绍条件数(Condition Number)的概念,并分析病态问题(Ill-Posed Problems)对计算结果的毁灭性影响。通过大量Python实例,演示如何通过高精度库(如`decimal`或自定义算法)来缓解特定场景下的精度损失。 第2章:非线性方程求根的现代方法 超越牛顿-拉夫森法的局限性,本章详细阐述了割线法(Secant Method)、布伦特法(Brent's Method)的优化思想,以及在多维空间中求解非线性系统的雅可比矩阵迭代法。重点分析了全局收敛性与局部二次收敛性的平衡策略。 第3章:稠密线性系统的直接求解法 系统回顾高斯消元法及其LUP分解的稳定化处理,详述乔里斯基分解(Cholesky Decomposition)在对称正定系统中的高效应用。此外,引入稀疏矩阵(Sparse Matrix)存储格式(如CSR, COO)及其在求解大型结构问题中的优势。 第4章:迭代法求解大型线性系统 针对现代科学计算中遇到的巨型线性系统,本书详细比较了经典迭代法(如雅可比法、高斯-赛德尔法)与现代加速方法。重点深入讲解了Krylov子空间方法,包括共轭梯度法(CG)、广义最小残量法(GMRES)及其预处理(Preconditioning)技术的实现,如代数多重网格(AMG)的原理概述。 --- 第二部分:函数逼近与插值技术 (第5章至第7章) 有效的函数近似是信号处理、数据拟合和控制系统的核心技术。本部分专注于构建和评估不同类型的逼近函数。 第5章:多项式插值与最小二乘拟合 对比拉格朗日插值(Lagrange Interpolation)的鲁棒性与节点选择对龙格现象(Runge Phenomenon)的影响。着重讲解分段插值(如分段线性插值)的重要性。在最小二乘部分,详细阐述如何使用QR分解和奇异值分解(SVD)来解决超定线性系统中的最优拟合问题,而非依赖于构建正规方程组。 第6章:样条插值与光滑近似 本章的核心是三次样条(Cubic Splines)的构建及其在保持连续二阶导数方面的优势。引入B样条(B-Splines)和NURBS(非均匀有理B样条)在计算机图形学和几何建模中的应用原理,强调其局部控制性。 第7章:谱方法与傅里叶分析在函数逼近中的应用 介绍将函数在正交基函数集(如切比雪夫多项式、勒让德多项式)上展开的谱方法。深入剖析快速傅里叶变换(FFT)的算法实现及其在周期性函数逼近中的效率,并讨论如何处理非周期性信号的截断误差。 --- 第三部分:数值微分与积分 (第8章至第10章) 精确计算函数或数据的导数与面积,是物理建模和数据分析的关键步骤。 第8章:数值微分的构建与误差分析 系统推导基于有限差分的数值微分公式(前向、后向、中心差分),并严格分析截断误差的阶数。重点讨论高精度差分公式的构造,以及如何利用Richardson外推法提高精度。 第9章:定积分的数值计算方法 涵盖牛顿-柯特斯公式(如梯形法则、辛普森法则),并重点介绍高斯求积(Gaussian Quadrature)——特别是如何通过改变节点和权重来实现高阶精度。讨论复平面上的积分(如拉普拉斯法)的数值实现。 第10章:高效积分的蒙特卡洛方法 讲解蒙特卡洛积分的基本原理,包括基本抽样、重要性抽样(Importance Sampling)技术,以及如何利用准随机数序列(Quasi-Monte Carlo)来加速收敛速度,尤其适用于高维积分问题。 --- 第四部分:常微分方程的数值解法 (第11章至第13章) 微分方程是描述动态系统的核心语言。本部分聚焦于如何使用计算机求解这些方程的初值问题(IVP)。 第11章:单步法与局部误差控制 详细讲解欧拉法(Euler Method)及其局限性。重点剖析龙格-库塔(Runge-Kutta, RK)方法,特别是RK4的结构和实现。介绍变步长算法(如Dormand-Prince方法)如何自动调整时间步长以维持用户设定的局部误差容忍度。 第12章:多步法与零稳定性分析 介绍Adams-Bashforth(显式)和Adams-Moulton(隐式)等多步法,它们在需要高阶精度时的优势。深入探讨方法的稳定性区域,如A-稳定性,并讲解预测-校正(Predictor-Corrector)机制。 第13章:刚性方程组(Stiff ODEs)的特殊处理 识别和处理刚性方程组的挑战。系统介绍向后微分公式(BDF)和隐式欧拉法在求解具有快速弛豫项的系统中的必要性,强调其在化学反应动力学和电路仿真中的应用。 --- 适用读者对象 本书面向高等院校的数学、物理学、化学、航空航天、电子工程、生物医学工程等专业的高年级本科生、研究生,以及在工业界从事计算模拟、金融工程、大规模数据分析的工程师和研究人员。阅读本书需要具备微积分和线性代数的基础知识。 特色亮点 1. Python优先: 所有核心算法均提供完整的、经过优化的Python 3代码实现,读者可立即在Jupyter Notebook环境中运行和验证。 2. 实践导向: 大量融入了实际工程案例,如有限元方法(FEM)的初步概念、有限体积法的离散化思想引导,以及数据拟合的实际挑战。 3. 深度理论结合: 在介绍算法的同时,严格剖析了误差项、收敛速度和稳定性边界,确保读者对数值方法的可靠性有深刻理解。 4. 现代工具链: 充分利用`NumPy`, `SciPy`, `Matplotlib`等科学计算生态系统的最新特性,指导读者构建高性能的计算流程。 --- (注:本书是《现代科学计算与算法基础》系列的上册,后续的偏微分方程(PDEs)求解、优化理论及机器学习中的数值方法将会在下册中详细阐述。)

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读后感

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用户评价

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这本书的封面设计倒是挺吸引人的,一种沉静而又充满智慧的蓝色调,让人一眼就能感受到它所蕴含的严谨与深刻。拿到手里,纸张的触感也很不错,厚实且有质感,印刷清晰,字体大小适中,排版上留白恰当,读起来不会显得拥挤,这一点对于长时间阅读来说非常重要,能够有效缓解眼部疲劳。书脊的装订看起来也相当牢固,我尝试了几次打开到非常大的角度,都没有发现有松动或者掉页的迹象,这表明出版社在装订工艺上是下足了功夫的,能够保证书籍的长久保存和频繁使用。我尤其喜欢封面上的书名设计,那种简洁而又不失力量的字体,恰如其分地传达了“应用数学”这门学科的本质——实用性与科学性的完美结合。即便还没有开始深入阅读,仅仅是翻阅目录和封面的第一印象,就已经让我对接下来的学习充满了期待。它不像一些教材那样堆砌晦涩难懂的符号,而是试图用一种更具亲和力的方式来展现数学的魅力。当然,我最期待的还是书中的内容能否真正做到“应用”,能否将抽象的数学概念与现实世界中的问题巧妙地联系起来,这是我选择这本书的初衷,也是我最看重的一点。

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不得不提的是,这本书在数学符号和专业术语的呈现上,我觉得处理得非常得体。很多时候,我们在学习数学时,会被大量的符号和术语压垮,感觉像是认识一大堆“天书”。但这本书在这方面做得比较用心。它在第一次引入一个新的数学符号或专业术语时,会给出清晰的定义和解释,并说明其在当前上下文中的具体含义。而且,在后续的章节中,也会适当地回顾和强调这些重要概念,帮助读者巩固记忆。我尤其喜欢书中在引入复杂公式时,会先解释公式中每个变量的物理意义或者现实含义,然后再推导公式,最后给出应用场景。这种循序渐进的方式,极大地降低了学习的门槛,让我能够更加专注于理解数学的逻辑和应用,而不是被晦涩的符号所困扰。对于我这样平时接触数学不多,但又想系统学习应用数学的人来说,这种细致的讲解方式至关重要。

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这本《应用数学(上册)》在理论的引入上,我个人感觉处理得相当到位。它并没有一开始就抛出一大堆枯燥的公式和定理,而是先从一些大家比较熟悉或者能够产生共鸣的实际问题入手,比如工程上的力学分析,经济学中的模型构建,甚至是生物学中的数据处理等等。通过这些生动的例子,作者巧妙地引导读者去思考,为什么我们需要数学工具来解决这些问题,以及数学是如何为这些问题提供解决方案的。这种“问题导向”的学习方式,对于我这种不太擅长纯理论推导的学习者来说,简直是福音。它能够帮助我建立起一个初步的数学概念框架,让我明白所学的知识点在现实中到底有什么用处,而不是仅仅停留在“这是什么”的层面,而是能够进一步思考“为什么是这样”以及“如何应用”。而且,作者在解释一些核心概念的时候,也尽量使用了通俗易懂的语言,并辅以大量的图示和示意图,这使得原本可能抽象的数学原理变得更加具象化,更容易被理解和接受。我特别欣赏其中对于一些基础模型的构建过程的详细阐述,它展示了如何从实际情况出发,一步步提炼出数学模型,并将数学工具应用于其中,最终得出有意义的结论。

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我比较在意的是这本书在案例的选取和深度上。很多应用数学的书籍,虽然号称是“应用”的,但给出的例子往往非常浅显,或者只是简单地套用一个已经建立好的公式,并没有真正展示出数学在解决复杂问题中的强大力量。然而,这本《应用数学(上册)》在这方面做得还算不错。它选择的案例覆盖面比较广,从物理力学到概率统计,再到一些基础的数值计算方法,都给出了相对详细的讲解。更重要的是,它不仅仅是给出结果,而是深入到模型建立、假设条件、求解方法以及结果解释的全过程。比如,在讲解某个优化问题时,书中会详细分析现实场景中的各种约束条件,如何将这些条件转化为数学约束,然后选择合适的优化算法,以及如何根据算法的输出结果来判断其在实际中的可行性。这种由浅入深、层层递进的讲解方式,让我能够更好地理解数学工具背后的逻辑,而不是停留在机械的计算层面。即使是一些我之前没有接触过的领域,通过这本书的案例分析,我也能够大致理解其数学建模的思路。

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这本书的学习路径设计,我觉得是它的一大亮点。作者在安排章节顺序和内容递进上,花了很大的心思。它并没有将所有内容打散,而是按照一种比较有逻辑的顺序来展开。例如,在介绍某个更复杂的数学工具之前,会先确保读者已经掌握了必要的预备知识。这种“由浅入深,循序渐进”的教学思路,使得学习过程显得非常顺畅。我之前也尝试过一些其他的应用数学书籍,但往往因为知识点跳跃太大,或者缺乏必要的铺垫,导致学习过程非常吃力。而这本《应用数学(上册)》则很好地避免了这个问题。它就像一位经验丰富的老师,一步步地引导你走进应用数学的殿堂,让你在掌握基础知识的同时,也能逐步建立起解决复杂问题的能力。我特别喜欢它在章节末尾设置的“思考题”和“拓展阅读”部分,这些内容不仅能帮助我巩固所学,还能激发我对相关领域的进一步探索。

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我在阅读过程中,注意到这本书对于数学严谨性和直观理解之间平衡的把握,做得相当出色。它没有一味地追求数学证明的绝对严谨,导致内容过于理论化,而是更多地侧重于让读者理解数学概念的本质和应用逻辑。在讲解一些关键的定理或性质时,书中会先提供一个直观的解释,并通过一些生动的类比或者几何图形来帮助读者建立感性认识,然后再引入必要的数学推导。这种“先感性,后理性”的学习路径,让我更容易接受和内化这些知识。我特别欣赏它在介绍一些重要的数学定理时,会附带一些“为什么会这样”的解释,而不是仅仅告诉你“它就是这样的”。这种对“原因”的挖掘,能够激发读者的思考,加深对知识的理解。即使是一些看似抽象的数学概念,通过书中巧妙的图示和解释,我也能获得一种豁然开朗的感觉。

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不得不说,这本书在篇幅和内容的取舍上,我认为做得非常到位,尤其是对于“上册”来说。它并没有试图将所有的应用数学知识都塞进一本子里,而是有选择性地选取了那些最基础、最核心,同时也是最常用的数学工具和方法。这样的做法,使得内容不会显得过于庞杂,学习起来更加聚焦。我之前也尝试过一些号称“大而全”的应用数学教材,结果往往是内容太多,重点不突出,学习起来非常吃力。而这本《应用数学(上册)》则提供了一个很好的切入点。它让我能够在一个可控的范围内,系统地掌握应用数学的基础知识,为进一步深入学习打下坚实的基础。即使是其中的一些基础内容,作者的讲解也相当深入,能够让我真正理解其原理,而不是浅尝辄止。

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这本书在培养读者的“数学思维”方面,我觉得起到了非常积极的作用。它不仅仅是教授各种数学公式和计算技巧,更重要的是,它引导读者去用数学的视角来审视和分析问题。在讲解每一个知识点时,作者都会尝试将其与实际应用相结合,展示数学如何在解决现实问题中发挥作用。这让我逐渐养成了一种“遇到问题,先思考是否能用数学来解决”的习惯。而且,书中对于一些数学概念的推导和解释,也注重逻辑的严谨性和推理的清晰性,这有助于培养读者严谨的数学思维能力。我感觉在学习完这本书后,我分析问题的能力有了显著的提升,不再仅仅局限于单一的思维模式,而是能够从更宏观、更理性的角度去思考问题。

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从读者的角度出发,这本书在数学模型的构建和求解方面,给我留下了深刻的印象。它不仅仅是介绍各种数学模型,而是非常注重展示如何从实际问题出发,一步步地建立起这些模型。这其中涉及到对问题的分析、关键因素的提取、变量的定义、方程的建立等等,整个过程都讲解得非常详细。我特别欣赏书中对于不同模型适用条件的讨论,以及在模型建立过程中可能遇到的困难和如何应对。而且,对于模型的求解部分,书中也提供了多种方法的介绍,并且会比较不同方法的优缺点和适用范围。这让我明白了,数学建模并不是一种僵化的过程,而是一个需要根据具体问题灵活运用各种数学工具的艺术。通过这本书的学习,我感觉自己在分析和解决实际问题时,思路变得更加清晰,能够更有针对性地选择合适的数学方法。

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这本书在数学概念的“可解释性”方面,我认为处理得相当好。它并没有将数学知识仅仅作为一种计算工具来呈现,而是花了很大的力气去解释每一个数学概念背后的思想和逻辑。例如,在介绍某个统计方法时,作者会详细解释这个方法是如何产生的,它的核心思想是什么,以及为什么它能够有效地解决某些问题。这种对“为什么”的深入探讨,能够帮助读者建立起对数学更深层次的理解,而不仅仅是停留在“怎么做”的层面。我尤其喜欢书中在解释一些抽象概念时,会引入一些现实中的类比,或者通过可视化的方式来呈现,这大大降低了理解的难度。即使是一些我之前认为非常难以理解的数学概念,在读完相关的章节后,我也能获得一种豁然开朗的感觉,能够将其与实际应用联系起来。

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