本书是为普通高等院校“信息与计算科学专业”的学生学习“计算方法”课程所编写的教材. 全书共分11章, 内容包括:误差分析、多项式插值、数值微分与积分、线性方程组的数值解法、线性最小二乘问题的数值解法、矩阵特征值和特征向量的计算、非线性方程与优化问题的数值解法、常微分方程初值问题的数值解法、偏微分方程的数值解法、快速算法、随机模拟方法. 本书不仅介绍各种数值算法的数学原理, 而且强调算法实现过程中必须注意的一些基本问题。
本书还可作为其他理工专业本科生学习“计算方法”课程的教材或参考书, 也可供从事与数值计算相关工作的科技人员参考。
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这本书的阅读体验是一种渐进式的“顿悟”。一开始,有些章节的推导过程看起来需要集中全部注意力,但只要坚持读完一个完整的逻辑链条,那些复杂的数学符号和公式就会像拼图一样组合起来,最终形成一个清晰、有力的结论。作者非常擅长使用类比和直观的几何解释来打破纯数学推导带来的僵硬感。例如,在讲解特征值问题时,作者用到了物体振动的物理模型作为引子,使得特征值和特征向量的物理意义立刻变得鲜活起来。更值得称赞的是,书中对算法复杂度的分析非常到位,不仅仅给出了大O表示法,还结合具体的机器操作次数进行讨论,这对于实际的性能优化至关重要。我发现,这本书的价值在于它构建了一套完整的思维框架,让你在面对一个全新的计算问题时,能够迅速定位到最合适的数学工具,并预判其可能遇到的困难。它培养的是一种计算的直觉和审美,而不是死板的机械操作,绝对是值得反复翻阅的经典之作。
评分这套书的结构安排展现了一种非常现代的视角。它并没有仅仅停留在传统的数值计算范畴,而是巧妙地将现代计算科学的前沿热点融入其中。例如,在处理大规模线性系统时,作者花了大篇幅介绍了迭代法,并且不仅仅是基本的Krylov子空间方法,还触及到了预处理器的设计哲学,这对于处理实际工程中的稀疏矩阵问题至关重要。更让我惊喜的是,书中对随机算法的介绍。作者以一种非常清晰的方式解释了蒙特卡洛方法在积分计算中的应用,以及如何量化其收敛速度,这在很多传统教材中是缺失的。阅读时,我感觉自己仿佛在跟一位身处前沿、紧跟时代脉搏的学者对话。书中引用的参考文献也非常新颖,指向了近十年内的重要期刊论文,这表明作者的知识储备是与时俱进的。对于那些希望将数值计算应用到大数据分析、机器学习优化等新兴领域的人来说,这本书提供的工具集无疑是极其宝贵的,它教会的不仅仅是“如何算”,更是“在什么情况下应该选择哪种方法”。
评分这本书的文字风格带着一种独特的、近乎散文的叙事感,这在技术类书籍中实属难得。它不像许多教科书那样干巴巴地罗列公式和定义,而是将数学思想的演变过程娓娓道来,仿佛一位经验丰富的老教授在耳边细说当年。在阐述诸如傅里叶变换这类稍显抽象的概念时,作者巧妙地引入了物理背景和历史渊源,让人在理解其数学本质的同时,也能感受到其强大的生命力。我个人最喜欢的部分是关于优化算法的章节,作者对于梯度下降法的不同变体——包括动量法、自适应学习率方法——的介绍,不仅详尽地分析了它们的收敛速度,还生动地描绘了它们在“地形图”上的搜索轨迹差异。阅读的过程本身就是一种享受,它鼓励读者去思考“为什么是这样”,而不是仅仅记住“它就是这样”。这本书的排版也极佳,留白恰到好处,使得长时间阅读也不会感到眼睛疲劳,墨香与纸张的质感也透着一种匠心独运。它不是一本让人快速扫过就能应付考试的速成指南,而是值得反复研读、常备案头的珍贵典籍。
评分说实话,我拿到这本书时是抱着将信将疑的态度,因为市面上关于这个领域的内容实在太多了,很多都只是简单地堆砌公式。然而,这本书的独到之处在于它对“误差分析”的极致关注。作者似乎对任何一个算法的鲁棒性都有着近乎偏执的追求,每一个定理的证明后,都紧跟着对潜在的数值不稳定性的讨论。这种严谨性让我感到极度安心。特别是在讲解插值和微分近似时,作者没有避开Runge现象这类经典陷阱,而是将其作为案例,详细剖析了高次多项式插值的局限性,并自然而然地引出了样条插值这一更优的解决方案。这种循序渐进、直面挑战的处理方式,极大地提升了读者的批判性思维。书中提供的习题设计得非常巧妙,它们不只是简单的计算,很多都要求读者自己去设计实验,用代码验证理论预测的误差界限,这真正做到了理论与实践的完美结合。对于希望深入研究数值分析,并将其应用于科学计算前沿领域的学生来说,这本书无疑提供了坚实的基础和必要的警示。
评分这本书的封面设计得非常简洁有力,黑色的背景上用醒目的白色字体印着书名,给人一种沉稳、专业的印象。初次翻开,我就被它清晰的章节划分和逻辑严密的结构所吸引。作者显然在组织材料上花费了大量心血,从最基础的概念讲起,逐步深入到复杂的算法实现,每一步都衔接得天衣无缝。特别是关于数值稳定性的讨论,不仅仅停留在理论层面,还配有大量实际案例分析,让人能够直观地理解为何在计算过程中,选择一个好的算法和处理好误差至关重要。我尤其欣赏作者在讲解迭代法时,不仅给出了收敛条件的推导,还对比了不同加速方法的优缺点,这种深入浅出的讲解方式,使得即便是初次接触这些高级主题的读者,也能感到游刃有余。书中的图表绘制精美,清晰地展示了算法的几何意义和性能差异,极大地辅助了理解。读完前几章,我感觉自己对线性代数在实际工程问题中的应用有了全新的认识,不再是孤立的数学知识点,而是成为了解决实际难题的强大工具箱。这本教材的深度和广度,远超我预期的入门级别读物,更像是一本面向进阶学习者的参考手册。
评分大学教材
评分数值计算的教材,趣味性不高,比较偏重方法的介绍和推导,课后习题质量一般,有一些习题根本就是线性代数的习题,不合教学内容
评分写得不好,习题和内容关系不大,以及纪念一下教这门课的老师,只有五十多岁吧,他在前几年已经过世了。听说最后一年开这门课时身体已经不行了,但还是紧着提前把课讲完了。
评分数值计算的教材,趣味性不高,比较偏重方法的介绍和推导,课后习题质量一般,有一些习题根本就是线性代数的习题,不合教学内容
评分数值计算的教材,趣味性不高,比较偏重方法的介绍和推导,课后习题质量一般,有一些习题根本就是线性代数的习题,不合教学内容
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