Introducing C++ for Scientists, Engineers and Mathematicians pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer

作者:Derek Capper

出品人:

页数:544

译者:

出版时间:2001-10-16

价格:USD 44.95

装帧:Paperback

isbn号码:9781852334888

丛书系列:

图书标签:

• C++
• 科学计算
• 工程应用
• 数学建模
• 编程入门
• 算法
• 数据结构
• 数值分析
• 计算机科学
• 高等教育
• 技术

一本通往科学、工程与数学计算新境界的实用指南 您是否曾因编程语言的复杂性而望而却步，又渴望用强大的计算工具来解决您在科学、工程或数学领域遇到的挑战？《Introducing C++ for Scientists, Engineers and Mathematicians》正是为您量身打造的桥梁，它将C++这门功能强大、效率卓越的语言，以一种前所未有的清晰度和实用性呈现给您。本书并非一本泛泛而谈的编程入门书，而是将目光精准聚焦于学科应用，旨在赋予您运用C++解决实际问题的能力，从而极大地拓展您的研究和开发视野。 为何选择C++？ 在科学计算、工程仿真和数学建模的领域，效率和精确度是至关重要的。C++以其接近硬件的执行速度、对内存的精细控制以及丰富的库支持，成为了许多高性能计算、大规模数据处理和复杂算法实现的理想选择。本书将引导您理解C++为何能成为这些领域的“幕后英雄”，并教会您如何充分利用它的优势，将您的想法转化为高效、可靠的计算解决方案。 为您的学科领域量身定制 本书的内容设计充分考虑了科学、工程和数学领域的专业人士的需求。我们不会花费大量篇幅讲解C++的通用语法，而是将重心放在那些与您的工作息息相关的核心概念和应用技巧上： 数值计算的基石： 深入理解C++如何处理浮点数、矩阵运算，以及如何利用向量化指令集（如SIMD）来加速您的计算。您将学习如何构建高效的数值算法，解决线性方程组、进行数值积分和微分，以及实现傅里叶变换等关键数学操作。 数据结构的智慧： 掌握如何使用C++的标准模板库（STL）中的容器（如 `std::vector`、`std::map`）来组织和管理您的实验数据、仿真模型参数以及计算结果。了解如何在不同的数据结构之间进行高效切换，以适应不同的算法需求。 算法实现的艺术： 从排序、搜索到图论、优化问题，本书将引导您学习如何在C++中清晰、高效地实现各种重要的算法。您将学习如何设计可读性强、易于维护的代码，并关注算法的时间和空间复杂度，以确保您的程序在面对大规模数据集时仍能保持卓越性能。 仿真与建模的利器： 学习如何使用C++构建复杂的仿真模型，例如物理过程的模拟、化学反应的建模、金融模型的计算等。您将接触到如何处理离散事件、连续变量，以及如何进行参数化和可视化。 与现有工具的融合： 了解如何将C++代码与您可能已经熟悉的工具（如MATLAB、Python）结合使用，例如通过编写C++的MEX函数或Python的扩展模块，实现性能的飞跃。 循序渐进，理论与实践并重 本书的结构设计遵循严谨的逻辑和循序渐进的教学原则。每一章都建立在前一章的基础上，确保您能够稳步构建起扎实的C++编程能力。更重要的是，本书并非纸上谈兵。每一章节都配有丰富的、贴近实际应用场景的示例代码和练习题。您将有机会亲手编写代码，调试程序，解决真实世界的问题，从而将理论知识转化为实实在在的技能。 超越基础，直击痛点 本书的独特之处在于，它不仅仅是教您“如何写C++”，更是教您“如何用C++解决科学、工程和数学问题”。我们深入探讨以下几个关键方面，这些往往是其他入门书籍所忽略的： 性能优化： 了解C++的编译优化选项，掌握Profiling工具，识别代码瓶颈，并学习各种优化技巧，如内联函数、避免不必要的拷贝、利用缓存等，让您的程序运行得更快、更有效率。 并行计算入门： 随着计算能力的提升，并行计算已成为解决大规模问题的关键。本书将为您介绍C++在并行计算方面的基础，如多线程和OpenMP，帮助您开始探索如何利用多核处理器来加速您的计算。 库的使用与开发： 介绍一些在科学计算领域常用的C++库，如BLAS/LAPACK（高性能线性代数）、Boost（功能强大的 C++ 库集合），并引导您理解如何有效地使用这些库，甚至如何开发自己的小型库来组织代码。 代码质量与可维护性： 在学术研究和工程实践中，代码的可读性、可维护性和可复用性同样重要。本书将强调良好的编程习惯、代码注释的重要性，以及如何设计模块化的代码结构。 谁适合阅读这本书？ 学生： 正在学习科学、工程或数学专业的学生，希望掌握一门强大的编程工具来完成课程项目、毕业设计，为未来的学术或职业生涯打下坚实基础。 研究人员： 希望将复杂的计算任务从低效的电子表格或低级语言迁移到高性能的C++环境的研究人员，以提高实验效率和数据分析能力。 工程师： 需要进行仿真、建模、数据分析或算法实现的工程师，希望利用C++来构建更精确、更快速的解决方案。 数学家： 寻求用编程来探索数学概念、验证定理或实现复杂算法的数学家。 开启您的计算新篇章 《Introducing C++ for Scientists, Engineers and Mathematicians》将是您在学术和职业生涯中不可或缺的得力助手。它将赋您以独立解决复杂计算问题的信心和能力，让您能够更深入地探索科学的奥秘，更高效地设计工程的蓝图，更精确地刻画数学的规律。现在，就让我们一起踏上这段精彩的C++计算之旅，解锁您在各自领域无限的潜能。

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初读下来，这本书给我的整体感觉是扎实而全面的，但缺乏那种能够让人眼前一亮的“闪光点”。它像是一份极其详尽的参考资料，涵盖了C++语言在科学领域应用的方方面面，但似乎缺少一些能够激发学习热情的“钩子”。比如，书中是否包含一些关于如何使用标准库以外的、专门用于科学计算的库（如Eigen或Boost.Math）的介绍？如果能有这方面的内容，哪怕只是一个简短的综述，也会让这本书的实用价值倍增。我更喜欢那些在讲解完基础知识后，能立刻展示一个小型、但具有实际意义的工程问题的解决方案的书籍。这本书目前给我的印象是，它更侧重于“教你工具的用法”，而不是“教你用工具解决一个特定的难题”。希望随着阅读的深入，我能发现它在案例分析上隐藏的深度，毕竟，在复杂的工程项目中，如何将C++的强大功能巧妙地整合起来，才是真正的学问所在。

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这本书的实用性体现在它对特定领域需求的关注上。从目录上看，它似乎没有把重点放在GUI编程或者网络开发这些更偏向软件工程的内容上，而是聚焦于性能、内存布局和数值计算相关的特性。这正是我需要的——我需要的是一个能够驾驭现代C++特性（如C++17或C++20的新增功能）来处理大规模矩阵运算和并行计算的工具书。我希望书中能详细讲解如何使用OpenMP或者CUDA（如果篇幅允许的话）进行初步的并行化尝试，哪怕只是一个简单的示例，也能极大地拓宽我的视野。另一个让我好奇的点是，这本书如何处理跨平台编译和部署的问题。在科学计算中，我们经常需要在不同的操作系统和硬件架构上运行代码，如果书中能提供一些关于CMake构建系统或者如何处理编译选项的实用指导，那就太棒了。它应该是一本实实在在的“实战手册”，而不是一本停留在理论层面的教科书。

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这本书的封面设计得非常朴实，甚至有些乏味，黑底白字，没有任何花哨的图形元素。这让我不禁猜测，里面的内容是否也像这封面一样，直白而缺乏趣味性。作为一名刚刚接触C++的工科学生，我最担心的就是那种过于理论化、充斥着枯燥概念的教材。我希望它能提供大量的实际应用案例，毕竟我学习编程的目的是为了解决工程问题，而不是为了成为理论计算机科学家。如果这本书能用通俗易懂的方式解释指针、内存管理这些让人头疼的概念，并且将它们与我们日常遇到的物理或数学建模联系起来，那对我来说就是一本宝藏。我尤其期待看到它如何处理面向对象编程（OOP）在科学计算中的应用，比如如何用类来封装复杂的算法或数据结构，而不是简单地罗列语法规则。如果书中能够提供配套的源代码和练习题，并且这些练习题的难度能循序渐进地引导我们从基础语法过渡到复杂的数值模拟，那就更完美了。

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这本书的排版布局给我留下了深刻的印象，虽然整体风格保守，但它的结构非常清晰，每一章的逻辑推进都显得深思熟虑。章节之间的过渡自然流畅，仿佛作者精心设计了一条学习路径，引导读者逐步深入。特别是对于那些涉及数学原理和算法实现的章节，作者似乎花了大量篇幅来确保概念的准确性和易理解性，这对于我们这些需要将数学模型转化为代码的人来说至关重要。我注意到书中似乎对标准模板库（STL）的使用做了比较深入的探讨，这在很多入门教材中往往被一笔带过。如果它能详细解释`std::vector`、`std::map`等容器在处理大规模科学数据集时的性能考量和最佳实践，那将是极大的加分项。我希望它不仅仅教我如何写出能运行的代码，更重要的是，教我如何写出高效、健壮、符合行业规范的科学计算代码。我对那些在实际项目中经常出现的性能瓶颈问题，以及如何利用C++的特性来优化它们的内容非常感兴趣。

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说实话，这本书的语言风格给我一种“老派教授”的感觉，非常严谨，几乎没有多余的俏皮话或轻松的口吻。这种风格有好有坏。好的一面是，它保证了内容的准确性和权威性，让你感觉学到的每一个知识点都是经过严格检验的。但坏的一面是，在解释一些抽象的概念时，可能会显得有些晦涩，需要读者付出额外的努力去消化。例如，当我翻阅到关于模板元编程的那一小节时，我感到一阵眩晕，感觉自己仿佛一下子从入门阶段跳到了一个非常专业的领域。我希望作者能在这些高阶主题上提供更多的“桥梁”性解释，比如通过一个具体的小例子来展示模板的强大威力，而不是直接抛出复杂的语法结构。如果能增加一些历史背景或者设计哲学方面的讨论，也许能帮助读者更好地理解为什么C++要这样设计，而不是简单地接受它。毕竟，对于初学者来说，理解“为什么”往往比记住“是什么”更重要。

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