实用数值分析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:张光澄

出品人:

页数:273

译者:

出版时间:2004-1

价格:35.00元

装帧:

isbn号码:9787561427293

丛书系列:

图书标签:

• 数值分析
• 科学计算
• 算法
• 数学
• 高等教育
• 理工科
• 工程计算
• 数值方法
• 计算数学
• 程序实现

《计算的艺术：现代科学与工程的基石》 本书深入探讨了科学计算的迷人世界，揭示了它如何成为现代科学研究和工程实践不可或缺的基石。从物理学的奥秘到工程设计的精妙，再到金融市场的波动，我们无时无刻不被隐藏在数据背后的复杂计算所包围。这本书旨在揭示这些计算的本质，以及它们是如何被构建、实现和应用的。 第一章：数字化世界的语言——数值表示与误差的理解 在进入计算的殿堂之前，我们首先需要理解计算机如何“思考”。本章将详细介绍数字在计算机中的表示方式，包括二进制、浮点数以及它们在精度上的局限性。我们将深入剖析数值计算中不可避免的误差来源，如截断误差和舍入误差，并学习如何量化和控制这些误差，从而确保计算结果的可靠性。这就像学习一门新语言，理解其基本语法和潜在的“口音”，是有效沟通的前提。 第二章：方程的求解之道——从线性到非线性 求解方程是科学计算的核心任务之一。本章将首先聚焦于线性方程组的求解，介绍高斯消元法、LU分解等经典算法，并探讨其稳定性和效率。随后，我们将转向非线性方程的求解，深入讲解牛顿法、二分法等迭代方法，分析它们的收敛性以及在不同问题中的适用性。无论是在电路分析中确定节点电压，还是在化学反应中找到平衡点，这些方法都扮演着至关重要的角色。 第三章：函数的秘密——插值、逼近与平滑 函数是描述自然现象和工程规律的基本工具。本章将探讨如何用已知数据点来“勾勒”出未知的函数轮廓。我们将学习各种插值技术，如多项式插值、样条插值，以及如何利用它们来近似复杂的函数。此外，我们还将研究函数逼近的方法，例如最小二乘法，它允许我们在数据噪声存在的情况下，找到最能反映趋势的函数模型。这对于数据分析、信号处理以及创建平滑的曲线至关重要。 第四章：变化的轨迹——数值微分与积分 变化是世界永恒的主题，而数值微分和积分正是捕捉这些变化的利器。本章将介绍如何利用离散的数据点来近似函数的导数和积分。我们将学习有限差分法来近似导数，并研究数值积分的各种方法，如梯形法则、辛普森法则以及高斯求积。这些技术广泛应用于物理学中的运动分析、流体力学中的流量计算，以及工程学中的能量消耗估算。 第五章：优化之旅——寻找最优解 在许多实际问题中，我们不仅仅需要求解方程，更需要找到最佳的解决方案。本章将引导读者踏上优化之旅，学习如何寻找函数的最大值或最小值。我们将介绍梯度下降等基本的优化算法，并探讨它们在机器学习、经济模型以及资源分配等领域的应用。理解优化原理，能够帮助我们更有效地利用资源，做出更明智的决策。 第六章：动态系统的脉搏——常微分方程的数值解法 从天体运行到生物体的生长，许多自然现象都可以用常微分方程来描述。本章将重点关注常微分方程的数值求解方法。我们将学习欧拉法、龙格-库塔法等经典方法，并讨论它们的精度、稳定性和计算效率。这些技术是模拟天气变化、预测疾病传播以及设计控制系统的关键。 第七章：数据驱动的洞察——回归分析与模型构建 当数据如潮水般涌来时，如何从中提取有价值的信息？本章将介绍回归分析的基本原理，包括线性回归和多项式回归，以及如何利用这些方法来建立模型，预测未来趋势。我们将学习如何评估模型的拟合优度，以及如何处理数据中的不确定性。这对于经济预测、市场分析和科学实验数据的解读具有重要意义。 第八章：算法的效率与稳定性——计算的实践哲学 掌握了各种数值方法，我们还需要关注它们的“内功”——效率和稳定性。本章将深入探讨算法的计算复杂度，以及如何选择能够高效运行的算法。同时，我们将进一步审视数值算法的稳定性问题，理解在迭代过程中误差如何累积，以及如何设计鲁棒的算法以避免计算失败。这是一种对计算过程的深刻反思，是成为一名优秀计算者的必经之路。 第九章：现代计算的舞台——并行计算与高性能计算简介 随着数据量的爆炸式增长和问题的复杂化，传统的串行计算已难以为继。本章将简要介绍并行计算和高性能计算的概念，以及它们在解决大规模科学和工程问题中的作用。我们将触及多核处理器、GPU以及分布式计算等前沿技术，为读者打开更广阔的计算视野。 《计算的艺术：现代科学与工程的基石》 不仅是一本介绍数值分析方法的书籍，更是一次关于如何将数学理论转化为实际计算工具的探索之旅。通过对这些核心概念和算法的深入理解，读者将能够更好地应对复杂问题，在各个领域都能运用计算的力量，推动创新与发展。本书适合所有对科学计算、数据分析以及工程应用感兴趣的学生、研究人员和专业人士阅读。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

**图书评价二** 作为一名对高级编程语言底层原理着迷的程序员，我原本期望这本书能在数值计算方法上提供一些深刻的见解，特别是关于如何将理论高效地转化为可执行代码的实践指导。然而，这本书的理论深度显得非常肤浅，与其“实用”的标题严重不符。它罗列了一堆经典算法的名称，比如有限差分法和蒙特卡洛模拟，但对于算法背后的优化技巧、并行化处理的可能性，以及在特定硬件架构下（如GPU加速）的性能考量，几乎没有涉及。书中提供的代码示例，如果不是用一种极其过时且效率低下的语言写就，就是简单到令人发指，根本无法体现任何“实用”价值。我花了很大力气去尝试理解其中关于误差分析的部分，但作者只是机械地引用了几个不痛不痒的定理，缺乏对误差来源的系统性剖析和实际工程中的应对策略。这本书更像是一本面向初中生的科普读物，而不是一本面向专业人士的工具书，对我的工作毫无助益。

评分☆☆☆☆☆

**图书评价五** 我必须指出这本书在数学严谨性上的巨大缺失。虽然它声称是“实用”的，但真正的实用建立在对潜在陷阱的深刻理解之上。然而，这本书对于数值计算中最关键的“稳定性”和“收敛性”讨论得过于含糊。例如，在介绍某些迭代方法时，作者只是笼统地提了一句“只要初始猜测足够好，它就会收敛”，但从未深入探讨过在什么条件下会发生发散，或者如何诊断出病态问题。那些关键的边界条件和奇异点的处理，在书中的案例里似乎总是不存在的。这让读者在面对真实世界中那些充满噪声和不确定性的数据时，完全失去了判断力。读完这本书，我没有获得解决问题的信心，反而增加了很多对未知错误的恐惧。它似乎只关心如何展示“理想情况下的计算步骤”，而不是如何处理“现实世界中的计算难题”。这根本不是一本实用的指南，而更像是一个理论上的理想模型展示。

评分☆☆☆☆☆

**图书评价四** 这本书的作者似乎对现代计算工具的运用抱有一种近乎抗拒的态度。在数据量日益庞大的今天，我们讨论数值方法时，重点理应放在如何利用现代软件生态来解决实际问题。这本书却将大量的篇幅用在了对手动计算或非常基础的迭代过程的详尽描述上，仿佛我们仍然在使用算盘。对于诸如Python科学计算库（如NumPy或SciPy）中内建的高效算法，书中完全避而不谈，这使得书中的知识在现实工作场景中显得异常陈旧和笨重。举个例子，书中花费了整整三章的篇幅来推导一个非常基础的龙贝格积分公式的每一步，但如果用任何现代数值计算软件去调用一个现成的优化函数，可能只需要一行代码。这种对技术进步的漠视，使得这本书的“实用性”大打折扣，它更像是一份博物馆里的展品，而非日常使用的工具。

评分☆☆☆☆☆

**图书评价三** 我是在一个跨学科合作项目中需要快速掌握基础数值方法的背景下购买了这本书，希望它能提供一条平滑的学习曲线。遗憾的是，这本书的章节组织逻辑完全是碎片化的，缺乏一种内在的连贯性。前一章还在讨论线性方程组的求解，下一章突然跳到了插值多项式，中间没有任何过渡性的桥梁，让人感觉作者是在按时间顺序把自己的笔记胡乱拼凑起来。更让我困惑的是，很多核心概念的定义语焉不详，仿佛读者已经具备了扎实的数学分析基础，可以直接跳过基础知识。当我试图去回顾和巩固某个知识点时，发现书中的索引系统也形同虚设，查找特定的公式或方法极其困难，极大地拖慢了我的学习进度。我不得不频繁地翻阅其他更权威的教科书来填补这本书留下的概念空白，这本书充当的，更像是一个令人分心的干扰源，而非可靠的导航仪。

评分☆☆☆☆☆

**图书评价一** 这本书的排版设计简直是一场灾难，我拿到实体书的时候，首先映入眼帘的就是那粗糙的纸张和模糊不清的印刷字体。感觉就像是上个世纪八十年代的盗版书，内容上更是让人失望透顶。那些复杂的公式和图表，本应是严谨的学术表达，结果却被排得横七竖八，阅读起来极其费力。我尝试着去理解那些关于矩阵分解和迭代法的章节，但由于版式混乱，很多关键的步骤都让人看得一头雾水，根本无法跟上作者的思路。更别提那些乏味的案例分析了，枯燥的数值模拟过程被描述得如同流水账，完全没有激发任何学习的兴趣。这本书给我的感觉就是，作者似乎对内容本身投入了极大的精力，却完全忽略了作为一本“教材”最基本的阅读体验。我甚至怀疑，他们是如何通过质检的？如果想学习这方面的知识，我宁愿去网上找一篇质量尚可的学术论文，也绝不会再碰这本书的纸质版了。它更像是一份未经校对的草稿，而不是一本值得推荐的读物。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆