《数学与计算机》含数学、计算机、数学应用和计算机、数学教育和计算机四章,先简要介绍数学和计算机两大学科,然后介绍计算机在数学中以数学建模、数值计算和数据挖掘为主的应用及在数学教育中以中、小学数学教育为主的应用。
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这本《数学与计算机》给我带来了一种久违的、踏实的感觉,仿佛重新回到了大学课堂上,但又比当年的课程更具前瞻性和实用性。我尤其欣赏作者在处理“计算理论”这部分时的细腻笔触。在很多教材中,有限自动机和图灵机往往被描述成遥不可及的抽象概念,让人觉得它们只存在于理论证明中。然而,这本书巧妙地将它们与现代编程语言的解析过程、编译器的设计联系起来,让我立刻看到了这些理论的“生命力”。例如,在讨论正则表达式匹配时,作者清晰地展示了如何将一个正则文法转化为一个相应的非确定性有限自动机,这对于理解模式匹配的效率至关重要。书中的习题设计也十分巧妙,它们不是那种孤立的计算题,而是小型的项目驱动型任务,要求读者不仅要理解数学原理,还要动手用代码实现验证。虽然有些地方的证明过程略显密集,需要反复阅读,但正是这种严谨性,保证了知识的牢固性。总而言之,这是一本值得反复研读的“工具书”,适合那些不满足于停留在“会用”层面,而渴望深入理解“为什么会这样”的深度学习者。
评分这本书简直是为我量身定做的!我一直都在寻找一本能够将抽象的数学概念与实际的计算机应用完美结合起来的教材,而《数学与计算机》正是这方面的佼佼者。它不仅仅是简单地罗列公式和代码,而是深入浅出地揭示了两者之间那些微妙而深刻的联系。举个例子,书中对离散数学中图论的应用讲解得极为透彻,从基础的遍历算法到更复杂的网络流问题,每一步的逻辑推导都清晰可见,让我第一次真正理解了这些看似枯燥的理论是如何驱动我们日常使用的搜索引擎和社交网络的。作者在讲解过程中,大量穿插了历史背景和实际案例,比如冯·诺依曼架构与集合论的渊源,这使得学习过程充满了探索的乐趣,而非单纯的记忆。更让我惊喜的是,它对算法复杂度的分析,没有采用过于艰深的数学符号,而是用非常直观的方式,比如资源消耗模型,让我这个初学者也能迅速掌握大O表示法的精髓。读完前几章,我对数据结构和算法的理解瞬间提升了一个台阶,感觉自己终于拿到了进入信息技术核心殿堂的钥匙。我强烈推荐给所有对底层逻辑充满好奇的编程爱好者和理工科学生。
评分坦率地说,我一开始对这本书抱有怀疑态度,因为市面上打着“数学与计算机”旗号的书籍太多,往往内容浅尝辄止,要么数学太深晦涩难懂,要么计算机应用过于简单肤浅。然而,《数学与计算机》成功地跨越了这道鸿沟。它真正做到了“双向赋能”。我特别赞赏作者在引入线性代数概念时所采取的策略。他们没有直接抛出矩阵运算,而是从向量空间和基的概念入手,解释了为什么三维坐标变换在计算机图形学中如此重要,以及矩阵乘法如何高效地表示这种变换。这种“目的先行”的教学法,极大地激发了我的学习兴趣。书中对数值分析的介绍也十分到位,对于浮点数的精度问题和误差分析,讲解得深入且务实,这对任何从事科学计算或高性能计算的人来说都是至关重要的。我体会到,这本书的作者不仅是精通数学的专家,更是深刻理解工程实践痛点的工程师。它提供了一种全局视角,让人明白我们日常使用的软件功能背后,是如何依赖于这些坚实的数学基石来保证其正确性和效率的。
评分我对这本书的评价是:思想的火花,而非简单的知识堆砌。我过去阅读过不少关于算法的书籍,但它们大多集中在“如何优化”或“如何实现”上,往往忽略了数学思想本身的美感和普适性。这本《数学与计算机》则完全不同。它花了大量篇幅探讨了布尔代数在电路设计中的基础作用,以及它如何演变成现代计算机逻辑运算的核心。这种从基础公理到复杂系统的溯源过程,极大地拓宽了我的视野。更让我眼前一亮的是,书中对概率论在计算机科学中的应用进行了深入的探讨,特别是蒙特卡洛方法在复杂积分求解和模拟中的应用,其描述的层次感极佳,从定义、到收敛性分析,再到实际的代码框架,一气呵成。我甚至发现,书中提及的一些在看似无关的领域(如密码学中的数论基础),也与我正在研究的优化问题有着潜在的联系。这本书的语言风格非常成熟且具有感染力,没有冗余的寒暄,每一句话似乎都承载着重要的信息量,需要读者带着敬畏之心去细细品味。
评分这本书的阅读体验是极其“沉浸式”的。它不是那种可以快速浏览的书籍,更像是一场精心设计的智力马拉松。我发现自己经常需要停下来,在笔记本上演算书中的小例子,以确保我完全理解了概念的转化过程。让我印象最深刻的是关于信息论和编码理论的那几章。作者将熵的概念与数据压缩的极限紧密相连,并清晰地展示了香农的信源编码定理如何指导哈夫曼编码和算术编码的构建。这种将抽象的概率模型转化为具体的数据存储方案的过程,简直是一场思维的魔术。此外,书中对算法正确性证明方法的归纳也极具价值,特别是对归纳法和循环不变量的运用,给出了大量的模板式范例,极大地提升了我构建严谨证明的能力。对于那些追求知识体系完整性和逻辑严密性的读者来说,这本书无疑是宝贵的资源。它的知识密度很高,虽然可能需要较长的时间去消化,但其带来的认知提升是指数级的,远非那些只停留在表面概念介绍的同类书籍可比拟。
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