This book is a revised version of the first edition, originally published by Prentice Hall in 1962 and regarded as a classic in its field. In some places, newer research results, e.g. results on weak regular splittings, have been incorported in the revision, and in other places, new material has been added in the chapters, as well as at the end of chapters, in the form of additional up-to-date references and some recent theorems to give the reader some newer directions to pursue. The material in the new chapters is basically self-contained and more exercises have been provided for the readers. While the original version was more linear algebra oriented, the revision attempts to emphasize tools from other areas, such as approximation theory and conformal mapping theory, to access newer results of interest. The book should be of great interest to researchers and graduate students in the field of numerical analysis.
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这本书的行文风格非常具有时代感,它融合了经典理论的沉稳与现代计算需求的敏捷。虽然主题是“迭代分析”,但其内容的广度和深度明显超越了传统教材的范畴。我尤其对其中关于大规模非对称系统处理的部分印象深刻,作者似乎对当前高性能计算领域的痛点了如指掌。书中不仅详述了经典的 Jacobi 或 Gauss-Seidel 方法,更是深入探讨了那些在现代并行计算环境中表现出色的算法变体。这种前瞻性使得这本书在出版多年后依然具有很高的参考价值。举个例子,书中关于预条件器的设计哲学,我感觉它提供了一个思考框架,远比单纯的代码实现要重要得多。它教会你如何“思考”一个好的预条件器应该具备哪些数学特性,而不是简单地套用现成的公式。此外,书中的排版和图表制作水平也相当高,那些描述算法收敛速度的图示,清晰明了地展示了不同方法之间的性能差异,这在快速评估算法可行性时非常实用。它成功地架起了一座桥梁,将深奥的理论研究与工程实践中的实际需求紧密地连接起来。
评分这本书的语言风格带着一种英式学术特有的克制与精确,用词严谨,几乎找不到任何煽情或冗余的表述。每一句话都承载着明确的数学信息或逻辑推导。在初读时,这种风格可能会让人感到略微的枯燥,因为它完全依赖于逻辑和符号的自身力量来吸引读者。然而,一旦你适应了这种节奏,你会发现这是一种极其高效的知识传递方式。作者在章节之间的过渡非常自然,即便跨越了不同的数学分支(比如从谱理论到优化理论),过渡句也处理得天衣无缝。最让我赞叹的是,书中对某些核心概念的定义和阐述,几乎达到了“教科书级别”的范本地位。我甚至会引用书中的某些定义来指导我的研究生理解基础概念。这本书不是为了取悦任何人而写的,它纯粹是为了系统地、无可辩驳地阐述矩阵迭代分析的全部精髓。读完之后,你会有一种强烈的“武装到牙齿”的感觉,仿佛自己掌握了处理线性系统求解问题的终极武器库。
评分老实说,这本书的阅读体验是渐进式的,它不是那种能让你一气呵成的“故事书”。你需要把它当作一本工具书来对待,经常需要在不同的章节之间来回查阅,以建立起完整的知识体系。对于我这样需要处理大量实际工程问题的研究者而言,它最吸引我的地方在于其详尽的“陷阱”分析。作者没有回避迭代方法在实际应用中可能遇到的各种怪异行为,比如选择不当的参数导致的震荡收敛,或者在特定矩阵结构下出现的平台期现象。书中用大量的篇幅来剖析这些问题的成因,并提供了切实可行的诊断和修正策略。这种对“已知问题”的深入挖掘,比单纯介绍“理想情况下的解决方案”要宝贵得多。我发现,许多同行在实际操作中遇到的障碍,往往是因为忽略了这些细节。这本书就像一位经验老到的导师,在你即将犯错的时候,及时敲响警钟,告诉你:“注意,这里面有隐藏的复杂性。”因此,它更像是一个长期的学习伙伴,而不是一次性的信息获取源。
评分当我第一次翻开这本书时,我最深刻的印象是它那种近乎冷峻的学术态度。这本书毫不留情地展示了矩阵迭代分析这一学科的复杂性和挑战性。它没有为了迎合大众读者而刻意简化那些晦涩难懂的部分,相反,它似乎在挑战读者的数学功底和耐心。例如,在讨论 Krylov 子空间方法时,作者的论述层次极高,充满了高级数学的语言和抽象的思维。我花了整整一个下午,才勉强跟上他对某一特定条件下迭代误差界限的推导过程。这种“硬核”的风格,绝对不适合想要轻松入门的读者。但对于那些已经有扎实线性代数和泛函分析基础,并且渴望钻研到迭代方法核心奥秘的人来说,这本书的价值无可估量。它更像是一本研究手册,而不是入门教材。我特别欣赏作者在证明过程中所展现出的那种毫不妥协的精确性,每一个步骤都经得起最严格的推敲。阅读过程中,我经常需要停下来,拿出草稿纸,自己重新演算一遍,才能真正体会到作者构建的数学美感。这是一种非常“笨拙”但极其有效的学习方式,也正说明了这本书内容的密度和深度。
评分这本书的封面设计简直是把“专业”二字写在了脸上,那深邃的蓝色背景配上极简的白色标题,一眼看上去就知道这不是那种快餐式的读物。拿到手里,纸张的质感就透着一股严谨的气息,翻开扉页,里面大量的公式推导和详尽的定理证明,让人立刻进入了一种高度集中的学习状态。我不得不说,作者在内容的组织上花了大量的心思,逻辑链条清晰得仿佛是为初学者量身定制的导航图,但同时,其内容的深度又足以让资深的研究人员感到满足。特别是对于那些在数值计算领域摸爬滚打多年,却总觉得对某些迭代方法的收敛性理解不够透彻的人来说,这本书简直就是一座宝库。我记得有一次我在处理一个大型稀疏线性系统的求解时遇到了瓶颈,就是靠着书里关于预处理技术那一章的启发,才茅塞顿开,找到了更优化的算法路径。它不像某些教科书那样堆砌概念,而是真正地将理论与实际应用紧密结合,大量的例子和算例不仅帮助理解,更重要的是,它们提供了可操作性的指导方针。这本书的阅读过程,与其说是阅读,不如说是一场与数学严谨性的深度对话,需要你投入心神,但回报绝对是丰厚的知识积累。
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