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Matrix Computations
☆☆☆☆☆
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Gene H. Golub
Johns Hopkins University Press
2012-12-27
784
USD 70.00
Hardcover
9781421407944

图书标签: 数学  矩阵计算  Numerical  Computation  Algebra  数值方法  Mathematics  计算机科学   

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发表于2024-11-23

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图书描述

The fourth edition of Gene H. Golub and Charles F. Van Loan's classic is an essential reference for computational scientists and engineers in addition to researchers in the numerical linear algebra community. Anyone whose work requires the solution to a matrix problem and an appreciation of its mathematical properties will find this book to be an indispensible tool. This revision is a cover-to-cover expansion and renovation of the third edition. It now includes an introduction to tensor computations and brand new sections on: fast transforms; parallel LU; discrete Poisson solvers; pseudospectra; structured linear equation problems; structured eigenvalue problems; large-scale SVD methods; and, polynomial eigenvalue problems. Matrix Computations is packed with challenging problems, insightful derivations, and pointers to the literature-everything needed to become a matrix-savvy developer of numerical methods and software.

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著者简介

Gene H. Golub (1932–2007) was a professor emeritus and former director of scientific computing and computational mathematics at Stanford University.

Charles F. Van Loan is a professor of computer science at Cornell University, where he is the Joseph C. Ford Professor of Engineering.

图书目录

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用户评价

评分☆☆☆☆☆

新加坡人。喜欢男学生。不说了。因为这门课打基础十分重要就给四星了。

评分☆☆☆☆☆

神书啊，居然只有一人评分，我要把分数堆上去。搞数值计算必看。单一个矩阵乘法就能讲出花来，当时就哭瞎了。讲得非常清楚，而且内容非常丰富，十分有料。

评分☆☆☆☆☆

适合作为 Reference

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

神书啊，居然只有一人评分，我要把分数堆上去。搞数值计算必看。单一个矩阵乘法就能讲出花来，当时就哭瞎了。讲得非常清楚，而且内容非常丰富，十分有料。

读后感

评分☆☆☆☆☆

书中提供了很多算法，非常明确的将算法通过Matlab实现出来，使得有兴趣的人能够将算法使用自己的程序设计语言实现出来，体验到了矩阵计算的乐趣。 目前看第一章，之前学习线性代数，主要是用学数学的方式来学习线性代数，通过这本书，发现学习线性代数可以与计算机程序设计结合...  

评分☆☆☆☆☆

书中提供了很多算法，非常明确的将算法通过Matlab实现出来，使得有兴趣的人能够将算法使用自己的程序设计语言实现出来，体验到了矩阵计算的乐趣。 目前看第一章，之前学习线性代数，主要是用学数学的方式来学习线性代数，通过这本书，发现学习线性代数可以与计算机程序设计结合...  

评分☆☆☆☆☆

原本阅读这本书的目的是想学习矩阵在数据挖掘中的应用的，例如特征值的概念，SVD、QR分解的物理意义等，为下一步学习概率图模型做准备。（我的导师提过矩阵和概率图模型本质上一样的）。 但是这本书叫《矩阵计算》，涉及到求解线性方程组、求矩阵特征值、矩阵...  

评分☆☆☆☆☆

原本阅读这本书的目的是想学习矩阵在数据挖掘中的应用的，例如特征值的概念，SVD、QR分解的物理意义等，为下一步学习概率图模型做准备。（我的导师提过矩阵和概率图模型本质上一样的）。 但是这本书叫《矩阵计算》，涉及到求解线性方程组、求矩阵特征值、矩阵...  

评分☆☆☆☆☆

书中提供了很多算法，非常明确的将算法通过Matlab实现出来，使得有兴趣的人能够将算法使用自己的程序设计语言实现出来，体验到了矩阵计算的乐趣。 目前看第一章，之前学习线性代数，主要是用学数学的方式来学习线性代数，通过这本书，发现学习线性代数可以与计算机程序设计结合...  

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