现代科学工程计算基础 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:四川大学出版社

作者:胡兵

出品人:

页数:378

译者:

出版时间:2003-9

价格:25.00元

装帧:

isbn号码:9787561426876

丛书系列:

图书标签:

• 数学
• 数理科学
• 数值计算
• 科学计算
• 工程计算
• 数值分析
• MATLAB
• Python
• 数学建模
• 高等数学
• 算法
• 计算机科学
• 数值方法

《工程分析导论》 本书致力于为工程初学者勾勒出工程分析的全景图，重点阐释分析思维的本质、方法论以及在各工程学科中的实际应用。我们不局限于任何特定的计算工具或编程语言，而是聚焦于构建坚实的物理概念理解、数学建模能力以及问题分解与解决的通用策略。 核心理念与结构： 本书的起点是“为何分析”。我们深入探讨工程问题分析的根本目的，强调其在设计、优化、故障诊断、性能预测等环节中的核心作用。随后，我们将分析过程分解为一系列可操作的步骤： 1. 问题识别与定义： 如何从模糊的工程现象中提炼出可分析的关键要素，并明确问题的边界条件、输入与输出。 2. 概念模型构建： 介绍如何基于物理定律和工程经验，抽象出问题的简化模型，忽略次要因素，抓住主要矛盾。 3. 数学表述： 探讨如何将概念模型转化为精确的数学语言，包括代数方程、微分方程、不等式等，以及不同数学工具的适用性。 4. 求解策略： 详细介绍各种求解数学模型的方法，从解析解到数值近似，涵盖了各类问题的典型解法，但不侧重于特定算法的实现细节。 5. 结果解释与验证： 强调对计算结果的物理意义理解、敏感性分析以及与实验数据或工程直觉的对比验证，确保结论的可靠性。 6. 不确定性分析： 介绍如何识别和量化模型与输入数据中的不确定性，并评估其对最终结果的影响。 内容章节概览： 第一篇：工程分析的基石 第一章：工程问题的本质与分析的重要性： 介绍工程领域的挑战，分析作为解决这些挑战的关键工具。 第二章：建模的艺术：从现实到抽象： 探讨理想化、简化和尺度效应在模型构建中的作用，区分不同类型的工程模型（物理模型、概念模型、数学模型）。 第三章：单位、量纲与物理一致性： 强调单位制在工程计算中的基础地位，以及量纲分析在简化问题和验证方程中的强大功能。 第四章：基本物理定律的数学表达： 回顾经典力学、热力学、电磁学等基础物理定律，展示其数学形式及其在工程分析中的应用。 第二篇：分析方法与工具 第五章：代数方程组的分析： 介绍线性与非线性代数方程组的结构，以及它们在稳态问题中的出现。 第六章：微分方程在动态系统中的应用： 探讨常微分方程与偏微分方程如何描述随时间和空间变化的物理过程，如瞬态传热、振动分析等。 第七章：数值方法的引入： 概述数值分析的基本思想，介绍插值、逼近、数值积分与微分的概念，为求解复杂模型奠定基础。 第八章：稳定性与收敛性： 讨论数值方法的关键特性，理解误差的来源与累积，确保计算结果的有效性。 第三篇：工程学科的分析实践 第九章：力学分析基础： 结构静力学、动力学问题中的受力分析、变形分析。 第十章：热学分析入门： 稳态与瞬态传热，热平衡分析，热应力初步。 第十一章：流体力学初步： 流体静力学，伯努利方程的应用，简单流动分析。 第十二章：电磁学分析概述： 电场、磁场的基本概念，电路分析基础，电磁场的基本方程。 第四篇：高级议题与展望 第十三章：优化与参数化分析： 如何通过系统性分析找到最优设计参数，进行“如果...会怎样”的探究。 第十四章：误差分析与不确定性量化： 深入理解测量误差、模型误差以及它们如何影响工程决策。 第十五章：工程分析的未来趋势： 简要展望计算能力的提升、多物理场耦合以及智能技术在工程分析中的作用。 学习目标： 完成本书的学习后，读者将能够： 清晰地理解并定义一个工程问题。 建立描述工程现象的简化概念模型。 将概念模型转化为数学形式。 选择合适的分析方法（解析或数值）来求解数学模型。 批判性地解释和验证计算结果的工程意义。 认识到不确定性在工程分析中的重要性。 为进一步深入学习特定工程学科的分析技术打下坚实基础。 本书旨在培养读者独立思考、严谨分析的工程思维，而非仅仅提供操作手册。我们相信，掌握了这些基础分析原理，读者将能够游刃有余地应对未来工作中遇到的各种复杂工程挑战，无论工具如何演变。

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如果要用一个词来形容我的阅读体验，那我会选择“厚重”。这本书的内容密度极高，信息量大到需要反复阅读才能消化。它在处理诸如有限元方法这类复杂课题时，没有采取简化或“黑箱化”的处理，而是完整地呈现了理论推导的全貌，这对想要深入理解有限元基础的人来说是巨大的福音。作者对线性代数基础的回归和强调也令人印象深刻，他坚信一切复杂的计算都离不开对基本代数结构的深刻理解。然而，这种对基础的“固执”也带来了一个副作用：全书的节奏相对缓慢。对于那些已经掌握了部分基础知识，希望迅速进入特定高级领域的读者，比如计算流体力学或结构动力学，这本书的前半部分可能会显得过于冗长，仿佛一直在打地基，而迟迟不肯盖楼。它更适合那些从零开始，愿意接受漫长而扎实基础训练的学者。

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这本书的叙事风格非常老派，有一种经典的教科书味道，那种严谨到不容置疑的语调，让人感觉像是在跟随一位经验丰富的老教授学习。它的重点似乎是放在“为什么”而不是“怎么做”上，每一章的引言都会花大量篇幅去追溯某个数学工具或计算方法的历史渊源和理论前提。这种做法的好处是，你对所学知识的理解会上升到一个哲学的高度，而不是仅仅停留在工具层面。例如，它对矩阵分解的讨论，不是简单地罗列 LU 或 QR 分解的步骤，而是深入到这些分解如何反映了原问题的几何结构。然而，这种过度强调理论的倾向，也使得实际应用案例的篇幅相对有限。在某些关于优化和机器学习交叉领域的章节，我希望能看到更多贴近当前工业界前沿的实例，而不是仅仅停留在教科书式的经典例子上。整体而言，这是一本能让你沉思的读物，适合那些追求知识体系完整性的学习者。

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我拿起这本书时，主要目的是想找到一套能系统梳理现代计算工具的书籍，但这本书给我的感觉更像是回到了上世纪末的计算科学课堂。它的内容组织结构非常清晰，章节之间的逻辑递进毫无跳跃感，这一点值得称赞。特别是关于误差分析的部分，作者的处理方式极为审慎和详尽，几乎是把计算过程中的每一个潜在的数值不稳定因素都拿出来做了显微镜式的观察。这对于需要编写高可靠性代码的专业人士来说，是宝贵的财富。但话说回来，在数字化的今天，这本书在多媒体辅助和在线资源集成方面显得有些单薄。一个更现代化的版本或许可以增加一些交互式的代码演示，或者提供一些可以在线运行的仿真环境链接，这样能更好地辅助读者理解那些抽象的迭代过程。对于习惯了富媒体学习环境的年轻一代读者，这本书的“纯文字”风格可能会削弱其吸引力。

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翻开这本书，我的第一感觉是它试图构建一个非常扎实、几乎是百科全书式的工程计算基础。它不仅仅停留在理论的阐述，更深入到如何将这些数学和物理概念转化为计算机可以执行的步骤。我尤其欣赏作者在引入数值方法时，那种循序渐进的引导，从最基础的迭代法到更复杂的偏微分方程求解，每一步都配有详尽的推导和直观的解释。读起来，你会清晰地感受到作者的用心，他似乎预料到了初学者可能在哪里卡住，并提前铺设好了解决问题的路径。书中对算法复杂性的讨论也相当到位，这对于我们这些需要处理大规模数据和复杂模型的工程师来说，至关重要。它让你明白，选择哪种方法不光取决于结果的准确性，更关上执行效率。不过，对于那些期待快速上手、直接套用代码模板的读者来说，这本书的深度可能会让他们感到有些吃力，因为它更像是一本需要“啃”才能领会精髓的教材，而非快速参考手册。但如果你愿意投入时间，这本书绝对是打牢根基的最佳选择。

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这本书给我的感觉就像是一个精心打磨的瑞士军刀，虽然外观朴实，但内含的工具种类繁多且功能强大。它巧妙地将纯数学理论与实际的计算实现进行了连接，尤其在描述如何将连续问题离散化时，展现出了极高的技巧和洞察力。我尤其欣赏其中关于并行计算思想的早期引入，虽然可能不是当前最前沿的GPU优化，但其对并行化思维模式的培养是跨时代的。不过，这本书在软件工程实践方面的讨论相对较弱。在现代工程计算中，代码的可维护性、模块化设计以及版本控制与计算结果关联性同等重要，但这些方面在书中只是被一带而过。它更多关注的是“计算本身”的正确性，而对“工程实现”的规范性着墨不多。所以，如果你需要一本既教你算法原理又指导你如何构建健壮、可扩展的计算系统的书籍，这本书可能需要配合其他侧重工程实践的书籍一同阅读。

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研究生教材，书很好，就是有些笔误。

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研究生教材，书很好，就是有些笔误。

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研究生教材，书很好，就是有些笔误。

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