Numerical Recipes in FORTRAN 77 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Cambridge University Press

作者:William H. Press

出品人:

页数:992

译者:

出版时间:1992-09-25

价格:USD 84.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780521430647

丛书系列:

图书标签:

• Computation
• programming
• lang:en
• computation
• Fortran
• 数值计算
• Fortran 77
• 科学计算
• 算法
• 数值方法
• 程序设计
• 工程数学
• 物理计算
• 数据分析
• 经典教材

好的，这是一本关于数值计算与科学编程的经典著作的简介，专注于其内容深度、广度和实用性，同时避免提及任何与您提到的特定书籍相关的信息。 --- 《科学计算与工程应用：数值方法与 FORTRAN 编程实践》 简介 本书旨在为读者提供一个全面、深入的指南，系统地阐述现代科学计算领域的核心数值方法，并结合强大的 FORTRAN 语言进行实际的工程和科学应用。本书的编写遵循了严谨的数学基础与高效的算法实现相结合的原则，覆盖了从基础线性代数运算到复杂偏微分方程求解等多个关键领域。其核心目标是赋能工程师、物理学家、数学家以及高阶计算科学学生，使其不仅能理解数值方法的理论原理，更能熟练地将其转化为稳定、高效的计算机程序。 第一部分：计算基础与浮点数精度 全书的起点建立在对计算环境的深刻理解之上。第一部分详细讨论了计算机硬件如何处理实数和整数，特别是浮点数的存储格式（如 IEEE 754 标准）及其带来的精度问题。读者将学习如何识别和量化舍入误差、截断误差以及数值稳定性。本章强调了在设计算法时必须考虑这些固有限制，并介绍了如何通过选择合适的算法和数据类型来最小化误差累积，确保计算结果的可靠性。 第二部分：线性代数方程组的求解 线性代数是科学计算的基石。本部分对求解 $mathbf{Ax} = mathbf{b}$ 这一核心问题进行了详尽的探讨。内容涵盖了经典的直接法，如高斯消元法、LU 分解、Cholesky 分解（针对对称正定系统）以及矩阵求逆的数值技巧。特别地，本书深入分析了这些方法的计算复杂度和矩阵条件的敏感性。 随后，我们转向迭代法，这些方法在处理大规模稀疏矩阵系统时尤为重要。详细介绍了雅可比迭代法、高斯-赛德尔迭代法及其加速版本——SOR（逐次超松弛法）。此外，对于非对称和大型系统，本书介绍了 Krylov 子空间方法，包括共轭梯度法（CG）、广义最小残量法（GMRES）以及双共轭梯度法（BiCGSTAB），并讨论了预处理技术（如代数多重网格 Preconditioner）在提高收敛速度方面的关键作用。 第三部分：特征值问题的数值解法 本部分聚焦于求解矩阵的特征值和特征向量，这对振动分析、量子力学和稳定性分析至关重要。我们首先考察了针对小型稠密矩阵的直接方法，例如使用相似变换将矩阵对角化，特别是 Householder 反射和 Givens 旋转的应用。 随后，重点转移到迭代算法，如幂法（Power Iteration）及其在寻找最大/最小特征值上的应用，以及反幂法（Inverse Iteration）在求解特定特征值方面的精度优势。对于求取所有特征值，QR 算法（包括 Hessenberg 简化）被视为最稳健和广泛应用的方法，本书对其工作原理、收敛速度和实现细节进行了透彻的讲解。 第四部分：优化方法与非线性方程求解 科学和工程中的许多问题归结为寻找函数的最小值或根。本部分系统地介绍了寻找单变量函数极值的方法，包括牛顿法、割线法、以及保证收敛的区间搜索方法（如黄金分割法）。 对于多元函数的优化问题，本书详细阐述了无约束优化算法。这包括梯度下降法及其变种（如最速下降法），以及二阶方法，如标准牛顿法和拟牛顿法（BFGS、DFP），这些方法通过构建近似Hessian矩阵实现了更快的收敛速度。此外，本书也涉及了约束优化问题的基础，如拉格朗日乘子法和 KKT 条件的数值化处理。 第五部分：插值与函数逼近 精确数据点的获取往往很困难，因此构建平滑且准确的函数模型至关重要。本部分涵盖了不同场景下的插值技术。我们从基础的拉格朗日插值多项式和牛顿分裂差形式入手，然后转向更具实用性的样条插值，特别是三次样条，它提供了足够的光滑度和局部控制性。 此外，本书还探讨了数值积分（或称为方块化）。详细介绍了牛顿-柯特斯公式族，包括梯形法则和辛普森法则的精确度和局限性。对于更复杂的积分，如高维积分或奇异积分，我们将深入研究高斯求积（Gaussian Quadrature）的理论基础及其在实现高精度计算中的优越性。 第六部分：常微分方程（ODE）的数值解法 常微分方程是描述动态系统的核心数学工具。本部分专注于如何用数值方法近似其解。我们从最基础的单步法开始，如欧拉法（前向和后向），分析其稳定性和局部截断误差。随后，转向更高阶的方法，特别是龙格-库塔（Runge-Kutta, RK）方法族，重点介绍经典的四阶 RK 方法及其自适应步长控制策略（如 RKF45）。 对于刚性（Stiff）ODE 系统，标准方法往往效率低下。因此，本书专门用一章来讨论隐式方法，如后向欧拉法和隐式中点法，以及它们在保证稳定域方面的优势。 第七部分：偏微分方程（PDE）的数值方法基础 偏微分方程（如热传导方程、波动方程和泊松方程）是许多物理现象的基础。本部分引入了求解这些方程的离散化技术。 主要集中在有限差分法（Finite Difference Method, FDM）。读者将学习如何利用泰勒展开推导出一阶和二阶导数的有限差分近似，并将其应用于椭圆型、抛物型和双曲型 PDE 的求解。对于稳态问题（椭圆型方程），我们将展示如何将 PDE 转化为大型线性代数系统，并回顾第二部分介绍的迭代解法如何应用于此。本章旨在为后续更复杂的有限元分析打下坚实的离散化基础。 编程实践与算法实现 贯穿全书的，是从理论到实践的桥梁是 FORTRAN 语言的运用。本书的示例代码严格遵循结构化编程范式，强调模块化、数据封装和高效的数组操作。所有的算法实现都以清晰、可读且高效的方式呈现，旨在展示现代 FORTRAN 编译器（如 GFORTRAN）在高性能计算方面的潜力。读者将通过大量的编程练习，学习如何有效管理内存布局、利用数组运算（Vectorization）以及编写并行计算的初步结构。 总结 本书是一本为严肃的科学计算工作者量身打造的参考书。它不仅是数值分析的教科书，更是一本实用的工程手册，确保读者能够从理论层面理解方法的选择，并能在实际计算任务中实现最可靠、最快速的数值求解器。通过对这些核心技术的掌握，读者将能够自信地应对复杂的工程建模和科学数据分析挑战。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这是一部在我科学探索的道路上，如同灯塔般指引方向的著作。《Numerical Recipes in FORTRAN 77》这本书，在我第一次接触它的时候，就被其内容的深度和广度所折服。当时我正面临着一个棘手的模拟计算任务，需要实现一系列复杂的数值算法，而我对这些算法的理解还停留在比较浅显的层面。恰逢一位资深的同行向我推荐了这本书，并说：“这本书里的内容，足够你学好几年。”怀着这份期待，我翻开了它。FORTRAN 77，作为一种为高性能计算而生的语言，在书中被作者们运用得淋漓尽致。他们用精炼、高效的代码实现了各种经典和前沿的数值算法，使得原本抽象的数学概念变得生动具体。我尤其欣赏书中对算法的讲解方式。它不像许多教科书那样仅仅列出公式和代码，而是深入剖析了每一个算法的数学原理，解释了其推导过程，并细致地讨论了算法的优点、缺点、适用范围以及在实际应用中可能遇到的各种问题。我记得有一次，我需要对一组实验数据进行平滑处理，以去除噪声。在《Numerical Recipes》中，我找到了关于数据平滑的章节，其中详细介绍了多种平滑算法，并提供了相应的FORTRAN 77实现。通过学习书中的内容，我不仅学会了如何选择合适的平滑算法，还了解了不同平滑方法对数据的影响。这本书让我深刻体会到，数值计算是一门严谨的科学，它需要扎实的数学基础、精湛的编程技巧以及对算法深刻的理解。

评分☆☆☆☆☆

一直以来，科学计算领域都涌现出无数的经典著作，但能真正称得上“里程碑”式的，或许并不多。而《Numerical Recipes in FORTRAN 77》无疑是其中一颗璀璨的明珠。我第一次接触到这本书，是在一个风雨交加的夜晚，当时我正苦于解决一个复杂的数值积分问题，算法的实现让我焦头烂额。偶然间，我翻开了这本书，那清晰的逻辑、精炼的代码以及深入浅出的讲解，瞬间点燃了我解决问题的希望。书中所涵盖的算法，从基础的线性代数、傅里叶变换，到复杂的优化、积分、微分方程求解，几乎涵盖了科学计算的方方面面。更重要的是，它不仅仅罗列算法，更深入地剖析了算法背后的原理，以及在实际应用中可能遇到的陷阱和优化技巧。FORTRAN 77作为一种历史悠久的编程语言，虽然在语法上可能显得有些古老，但它在数值计算领域的强大性能和稳定性，至今仍不可小觑。《Numerical Recipes》系列书籍的独特之处在于，它提供的不仅仅是理论，更是一套可以直接拿来即用的、经过严谨测试的代码。对于像我这样需要快速将理论转化为实践的科研人员和工程师来说，这套代码无疑是节省大量时间和精力的宝贵资源。我记得有一次，为了一个模拟项目，我需要实现一个高斯消元法，虽然我之前也学过，但在实际编码过程中总是出现各种意想不到的错误。翻到书中的相应章节，看到作者提供的简洁而高效的FORTRAN 77代码，我茅塞顿开，迅速找到了问题的症结所在，并且学会了如何更优雅地实现这个算法。书中对每个算法的讲解都极尽细致，不仅解释了“是什么”，更解释了“为什么”以及“怎么做”。从算法的复杂度分析，到误差传播的讨论，再到数值稳定性问题的探讨，都展现了作者深厚的功底和严谨的态度。这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一位经验丰富的导师，在我迷茫时指引方向，在我遇到困难时给予支持。它让我对数值计算有了更深刻的理解，也提升了我作为一名科学计算从业者的专业素养。即使在今天，面对层出不穷的新语言和新算法，这本书的核心思想和算法实现依然具有极高的参考价值。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在计算物理领域深耕多年的研究者，我拥有过不少与数值计算相关的书籍，但《Numerical Recipes in FORTRAN 77》在我心中占据着无可替代的地位。我第一次见到这本书，是在我刚开始接触数值模拟的时候，当时我被浩如烟海的算法和程序代码弄得眼花缭乱，不知从何下手。一位学长告诉我：“这本书是前辈们留下的宝藏，里面的算法都经过了时间的沉淀，非常可靠。”这句话深深地吸引了我，我便设法找来了这本书。FORTRAN 77，这门语言在科学计算界有着悠久的历史和强大的性能，书中作者们巧妙地运用它，将各种复杂的数值算法以最直接、最高效的方式呈现出来。我最喜欢的是，书中对每一个算法的讲解都极尽详尽。它不仅给出了算法的实现代码，更深入地剖析了算法的数学原理，解释了其背后的逻辑推导，以及在实际应用中需要注意的细节。我曾遇到一个问题，需要对实验数据进行插值拟合，试图找到一个最优的拟合曲线。在《Numerical Recipes》中，我找到了关于样条插值和多项式拟合的章节，其中详细介绍了各种插值和拟合方法的原理，并提供了相应的FORTRAN 77代码实现。通过学习书中的内容，我不仅成功地解决了我的插值问题，还对数据拟合有了更深刻的理解。这本书让我明白，数值计算不仅仅是编写代码，更是一种严谨的科学态度和解决问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

《Numerical Recipes in FORTRAN 77》这本书，对我来说，不仅仅是一本工具书，更是一位严谨而富有启发性的良师益友。我第一次接触到它，是在我大学本科毕业设计的时候，当时我面临着一个需要进行大量数值积分的计算任务，对于如何高效且准确地完成这个任务，我感到非常迷茫。机缘巧合之下，我的导师推荐了这本书。打开书的第一页，我就被其中清晰的排版、详实的解释和精炼的代码所吸引。FORTRAN 77作为一种为科学计算而生的语言，在书中得到了充分的体现，它的简洁和高效使得算法的实现变得相对直观。书中涵盖的算法范围之广，让我叹为观止，从基础的数组操作到复杂的偏微分方程求解，几乎涵盖了所有我能想到的科学计算领域。我尤其赞赏书中对每一个算法的深入剖析，它不仅仅是给出代码，更是详细解释了算法的数学原理，其背后的逻辑推导，以及在实际应用中可能遇到的问题和解决方案。我还记得，在我进行毕业设计时，为了求解一个复杂的常微分方程组，我尝试了多种方法，但结果都不尽如人意。在翻阅《Numerical Recipes》后，我找到了书中关于求解常微分方程组的章节，里面详细介绍了多种高阶龙格-库塔方法，并提供了相应的FORTRAN 77实现。通过仔细研究书中的代码和解释，我不仅理解了这些方法的原理，还学会了如何根据问题的特点来选择合适的求解器，并优化参数以获得更精确的结果。这种“授人以渔”的教学方式，让我受益匪浅。这本书让我认识到，数值计算是一门严谨的科学，它需要扎实的数学基础、精湛的编程技巧以及对算法深刻的理解。即使在今天，当我遇到新的数值问题时，我依然会毫不犹豫地翻开这本书，它总能给我带来意想不到的启发和灵感。

评分☆☆☆☆☆

《Numerical Recipes in FORTRAN 77》这本书，在我眼中，不仅仅是一本关于编程的指南，更是一位严谨的科学研究伙伴。我第一次与它相遇，是在一个充满挑战的学术研究项目中，当时我们需要解决一个复杂的优化问题，而市面上现有的工具和库都无法满足我们的需求。我的教授向我推荐了这本书，并称赞其为“科学计算领域的宝藏”。打开书本，我首先被其严谨的结构和清晰的逻辑所吸引。FORTRAN 77作为一门久经考验的编程语言，在这本书中展现出了它在数值计算领域的强大生命力。作者们以其深厚的专业知识，将各种复杂的数值算法以简洁、高效的FORTRAN 77代码的形式呈现出来，这对于我们这些需要快速将理论转化为实际应用的研究者来说，无疑是巨大的福音。我尤其喜欢书中对每个算法的讲解方式。它不像许多技术书籍那样仅仅提供代码，而是深入剖析算法的数学原理，解释其推导过程，并详细讨论了算法的适用范围、潜在的数值误差以及如何优化算法以获得更好的性能。我曾经在处理一个涉及到参数估计的问题时，遇到了一个复杂的非线性最小二乘法求解难题。在查阅《Numerical Recipes》后，我找到了书中关于非线性最小二乘法的章节，里面不仅提供了多种求解方法的详细介绍，还附带了经过优化的FORTRAN 77代码实现。通过学习书中的内容，我不仅成功地解决了参数估计问题，还对非线性优化算法有了更深入的理解。这本书让我认识到，科学计算是一门艺术，它要求我们不仅要掌握编程技巧，更要深刻理解算法背后的数学原理。同时，它也培养了我对代码质量和算法可靠性的高度重视。

评分☆☆☆☆☆

《Numerical Recipes in FORTRAN 77》这本书，对我而言，与其说是一本技术手册，不如说是一位循循善诱的导师。当我初次邂逅它时，正值我学术生涯的一个关键转折点，面临着一个需要处理大量复杂数值数据的项目。我当时对于如何高效、准确地实现相关算法感到一筹莫展。恰巧，一位经验丰富的老师向我推荐了这本书，并语重心长地说：“这本书里的算法，经过了科学界的反复验证，是可靠的基石。”抱着这份敬意，我开始研读。FORTRAN 77，这门语言本身就带着科学计算的基因，而作者们更是将它运用的炉火纯青。书中提供的代码，简洁、高效，并且充满了匠心。我尤其欣赏的是，书中对每一个算法的讲解都做到了深入浅出。它不仅仅是给出了算法的伪代码或实现，更是详细阐述了算法背后的数学原理，例如其收敛性、稳定性以及误差分析。我曾经在进行一个涉及到求解大型线性方程组的项目时，遇到了效率瓶颈。翻阅《Numerical Recipes》后，我找到了关于迭代法求解线性方程组的章节，其中详细介绍了共轭梯度法等高效算法，并提供了相应的FORTRAN 77实现。通过对书中代码的理解和借鉴，我不仅找到了解决效率问题的方案，还对数值线性代数有了更深刻的认识。这本书让我明白，科学计算的精髓在于对算法的深刻理解和恰当的应用。

评分☆☆☆☆☆

这是一本让我爱不释手，并反复翻阅的经典之作。当我第一次拿到《Numerical Recipes in FORTRAN 77》时，它的厚重感就预示着其中蕴含的丰富知识。对于我这样一位在数值计算领域摸爬滚打多年的工程师而言，这本书无疑是一本“圣经”。它所提供的不仅是算法的描述，更是一种思维方式的启迪。书中对每一个算法的介绍都循序渐进，从最基本的概念入手，逐步深入到其数学原理、实现细节以及潜在的优化策略。FORTRAN 77作为一种经典的高性能计算语言，虽然在现代编程环境中可能不那么主流，但其在科学计算领域无可比拟的效率和稳定性，使得这本书所提供的代码宝库至今仍具有极高的实用价值。我尤其欣赏书中对于算法鲁棒性的关注，作者深入剖析了各种数值方法在面对实际数据时的局限性，并给出了相应的处理建议。这对于在真实世界中解决复杂工程问题至关重要。举个例子，在处理一个涉及到大型稀疏矩阵求解的问题时，我曾尝试过几种不同的迭代方法，但效果都不理想。最终，我通过查阅《Numerical Recipes》中关于稀疏矩阵求解的部分，学习到了书中介绍的一种高效的预条件共轭梯度法，并结合书中提供的FORTRAN 77代码进行修改和优化，最终成功解决了问题。这种“授人以渔”的教学方式，让我不仅解决了眼前的问题，更提升了我解决类似问题的能力。书中的代码示例清晰明了，注释详尽，即使是对FORTRAN 77不太熟悉的读者，也能通过阅读代码理解算法的精髓。更难能可贵的是，这本书并没有止步于提供代码，它还鼓励读者去理解算法背后的数学原理，去思考如何根据具体问题对算法进行改进。这种将理论与实践完美结合的方式，让这本书成为我案头必备的参考书。它不仅仅是一本技术书籍，更是一种对严谨科学精神的传承。

评分☆☆☆☆☆

《Numerical Recipes in FORTRAN 77》这本书，对我而言，不仅仅是一本工具书，更是一位值得信赖的科学伙伴。我第一次接触这本书，是在一个充满挑战的科学计算项目中，当时我正为如何实现一个复杂的数值模拟而苦恼。我的一位教授向我推荐了这本书，并说：“这本书里的算法，是许多科学研究的基石。” 带着这份敬意，我翻开了它。FORTRAN 77，这门语言在科学计算领域有着举足轻重的地位，而这本书恰如其分地展现了它的强大之处。作者们以其深厚的专业知识，将各种复杂的数值算法以清晰、高效的FORTRAN 77代码形式呈现出来。我尤其欣赏书中对每一个算法的讲解方式。它不像一些教科书那样枯燥地罗列公式，而是深入浅出地剖析算法的数学原理，解释其推导过程，并细致地讨论了算法的优缺点、适用范围以及潜在的数值误差。我曾经在进行一个涉及求解非线性方程组的项目时，遇到了一个棘手的收敛性问题。在查阅《Numerical Recipes》后，我找到了关于非线性方程组求解的章节，其中详细介绍了牛顿法等多种求解方法的原理，并附带了经过优化的FORTRAN 77代码实现。通过学习书中的内容，我不仅成功地解决了非线性方程组的求解问题，还对算法的收敛性有了更深刻的认识。这本书让我深刻体会到，科学计算是一门严谨的学科，它需要扎实的数学基础、精湛的编程技巧以及对算法深刻的理解。

评分☆☆☆☆☆

在计算机科学的浩瀚星空中，《Numerical Recipes in FORTRAN 77》无疑是最耀眼的星辰之一。我与这本书的结缘，源于一次偶然的文献检索，当时我正在攻读一篇关于数值模拟的博士论文，其中引用了大量的复杂算法。初次接触，就被其内容的深度和广度所震撼。书中囊括了从最基础的数值分析到前沿的优化算法，几乎是无所不包。FORTRAN 77的语法或许对于习惯了Python或C++的年轻一代来说显得有些陌生，但这本书的作者们巧妙地将复杂的算法用清晰、简洁的FORTRAN 77代码呈现出来，使得算法的逻辑清晰可见，易于理解和移植。我曾经在研究一个涉及到非线性方程组求解的项目时，遇到了一个非常棘手的数值稳定性问题，尝试了多种方法都无法得到满意的结果。最终，我在《Numerical Recipes》中找到了关于非线性方程组求解的章节，书中不仅提供了多种求解方法的理论讲解，还附带了详细的FORTRAN 77实现代码。通过仔细阅读代码和相关的解释，我不仅理解了算法的内在机制，还发现了自己先前实现中存在的关键错误。更重要的是，这本书让我意识到，数值计算并非仅仅是代码的堆砌，而是一门需要深厚数学功底和严谨逻辑思维的学科。作者们在书中对每一种算法的推导都力求严谨，对算法的优缺点也进行了客观的分析，这种科学的态度让我受益匪浅。此外，书中还提供了大量关于如何选择合适算法、如何处理数据异常以及如何进行数值精度评估的实用建议，这些都是在实际科学研究中不可或缺的宝贵经验。即使时至今日，当我需要解决复杂的数值问题时，我依然会第一时间翻开这本书，它就像一位经验丰富的导师，总能给我新的启发和解决问题的方向。

评分☆☆☆☆☆

在我的科研生涯中，有很多书籍扮演过重要的角色，但《Numerical Recipes in FORTRAN 77》绝对是其中最不可或缺的一本。我初次接触这本书，是在一个关键的研究项目攻坚阶段，当时我们面临一个棘手的非线性系统求解问题，现有的算法库提供的解决方案并不理想。我的合作导师向我推荐了这本书，并说：“这本书里的算法，经过了时间的检验，而且实现非常可靠。”抱着试试看的心态，我翻开了这本书，立刻被其内容的深度和广度所震撼。FORTRAN 77作为一种古老但却在科学计算领域依然活跃的语言，在这本书中被赋予了新的生命。作者们用精炼、高效的代码实现了各种复杂的数值算法，让原本晦涩的数学概念变得触手可及。我最欣赏的是书中对每一个算法的讲解方式。它不像一些教科书那样枯燥地罗列公式，而是深入浅出地剖析算法的数学原理，解释其背后的逻辑，并细致地讨论了算法的优缺点、适用范围以及潜在的数值误差。我记得有一次，为了模拟一个物理过程，我需要实现一个基于傅里叶变换的滤波算法。在《Numerical Recipes》中，我找到了关于快速傅里叶变换（FFT）的详细介绍，书中不仅给出了高效的FORTRAN 77代码实现，还详细解释了FFT的算法原理，以及如何根据实际数据进行恰当的窗口选择和频谱分析。通过学习书中的内容，我不仅成功实现了滤波算法，还对FFT有了更深刻的理解。更重要的是，这本书培养了我对数值算法严谨性的追求。它让我明白，在科学计算中，一个看似微小的错误都可能导致整个结果的失效。因此，对于每一个算法的实现，我都力求做到精确、可靠，并经过充分的测试。即使在今天，当我需要解决新的数值计算问题时，《Numerical Recipes in FORTRAN 77》依然是我首选的参考书。它就像一位经验丰富的导师，总能在我迷茫时指引方向，在我遇到困难时提供支持。

评分☆☆☆☆☆

没有完全遍历，但是有一部分读熟了。

评分☆☆☆☆☆

没有完全遍历，但是有一部分读熟了。

评分☆☆☆☆☆

没有完全遍历，但是有一部分读熟了。

评分☆☆☆☆☆

没有完全遍历，但是有一部分读熟了。

评分☆☆☆☆☆

没有完全遍历，但是有一部分读熟了。