MATLAB Primer, Seventh Edition pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Chapman and Hall/CRC

作者:Kermit Sigmon

出品人:

页数:215

译者:

出版时间:2004-12-29

价格:USD 21.95

装帧:Paperback

isbn号码:9781584885238

丛书系列:

图书标签:

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好的，以下是一份关于《MATLAB Primer, Seventh Edition》之外的，详尽的、关于其他技术书籍的图书简介，旨在提供深度和广度，同时完全避免提及《MATLAB Primer, Seventh Edition》或任何AI生成痕迹。 --- 《高级数值计算与优化方法：从理论到实践》 作者： [虚构作者姓名，例如：张伟、艾米丽·卡特] 出版社： [虚构出版社名称，例如：科技前沿出版社] 页数： 约 980 页 装帧： 精装 图书简介 在当今的工程、科学研究和数据驱动的决策制定领域，处理复杂系统、建立精确模型以及寻找最优解决方案的能力，已成为核心竞争力。《高级数值计算与优化方法：从理论到实践》正是为满足这一需求而精心编写的权威性著作。本书并非一本基础入门指南，而是面向拥有扎实数学和初步编程基础的专业人士、研究生和高级研究人员，深入探讨现代数值分析领域的前沿理论、高效率算法及其在真实世界问题中的应用。 本书的结构设计，旨在实现理论的深度挖掘与工程实践的紧密结合。全书共分为七大部分，内容跨越了数值线性代数、偏微分方程的数值解法、大规模优化理论、随机过程模拟等多个关键领域。 第一部分：现代数值线性代数核心 本部分彻底超越了传统的高斯消元法和直接求解器。我们深入研究了矩阵分解的稳定性与可逆性，重点介绍了基于快速变换的迭代方法，包括 Krylov 子空间方法（如 GMRES、BiCGSTAB）的收敛性分析，以及如何构造有效的预处理器（如代数多重网格法 AMG 和不完全 LU 分解）。此外，本书详尽阐述了大规模稀疏矩阵的存储结构（CSR、COO 格式）及其在内存优化中的关键作用，并对比了针对对称正定系统和非对称系统的最新求解策略。对于特征值问题的求解，我们侧重于 Lanczos 算法和 Arnoldi 迭代的理论细节，以及如何高效地提取主导特征对。 第二部分：非线性方程组与全局优化 本章节聚焦于处理复杂的非线性系统。我们详细分析了牛顿法、拟牛顿法（BFGS、DFP）的收敛速度和鲁棒性，特别是在初始猜测不佳情况下的策略调整。更重要的是，本书引入了全局优化方法的系统性梳理，涵盖了模拟退火（Simulated Annealing）、遗传算法（Genetic Algorithms）以及粒子群优化（PSO）等启发式方法。对于光滑但可能存在多个局部最优解的问题，我们阐述了内点法（Interior-Point Methods）在解决大规模凸优化问题中的优势，并详细推导了其 KKT 条件和障碍函数构造。 第三部分：常微分方程（ODE）的数值积分 本部分对 ODE 求解器的选择和误差控制进行了详尽的讨论。读者将学习超越经典的 Runge-Kutta 方法，深入理解BDF（Backward Differentiation Formulae）在求解“刚性”（Stiff）微分方程组时的不可或缺性。本书对刚性问题的定义、识别标准，以及如何动态调整时间步长以维持全局误差在一个可接受的范围内，提供了详尽的算法实现细节和性能基准测试。 第四部分：偏微分方程（PDE）的先进数值方法 这是本书内容最丰富的部分之一，涵盖了流体力学、传热学等领域的核心挑战。我们系统地介绍了有限元方法（FEM）的变分原理基础，包括形函数选择、网格剖分对解精度的影响，以及如何处理复杂的边界条件。对于对计算效率要求极高的应用，本书详细对比了有限体积法（FVM）和谱方法（Spectral Methods）的优缺点。特别地，对于非线性对流-扩散问题，我们探讨了高分辨率格式（如 WENO 格式）在抑制数值振荡方面的关键技术。 第五部分：随机模拟与蒙特卡洛方法的高级应用 现代科学越来越多地依赖于不确定性量化。本部分从概率论和统计学的严谨基础上，构建了高效的蒙特卡洛（MC）模拟框架。我们不仅复习了基本的随机数生成器（如 Mersenne Twister），更着重讲解了方差缩减技术，包括重要性抽样（Importance Sampling）、控制变量法和分层抽样法。对于高维积分问题，我们深入分析了准蒙特卡洛（Quasi-Monte Carlo, QMC）方法，阐释了低差异序列（如 Sobol 序列）如何显著提升收敛速度。 第六部分：数据拟合与样条插值的高级主题 本部分超越了简单的最小二乘法。我们探讨了正则化方法，特别是 Tikhonov 正则化在处理病态（Ill-posed）反问题时的作用，详细分析了正则化参数的选择标准（如 L 曲线法）。在插值方面，本书详细介绍了径向基函数（RBF）插值理论，并将其应用于高维数据的回归和散射点插值，这是传统多项式插值难以企及的领域。 第七部分：算法性能分析与并行化策略 理论算法的强大必须通过高效的实现来体现。本部分关注的是计算复杂性理论在算法选择中的指导意义。我们提供了一套系统的性能分析框架，用于评估算法的渐近复杂度和实际运行时间。此外，鉴于现代计算环境的并行特性，本书深入讨论了任务级和数据级并行的实现策略，探讨了如何利用多核架构和分布式内存系统来加速求解器，为构建高性能科学计算库奠定基础。 目标读者： 本书适合作为研究生阶段的教材或高级参考资料，是寻求从“会用”到“精通”的计算科学家、高级工程师、金融量化分析师以及需要深入理解数值算法底层机制的研究人员的必备工具书。它要求读者具备微积分、线性代数和概率论的扎实背景，并能熟练运用至少一种高级科学计算环境进行算法原型设计与验证。 ---

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这本书的内容组织结构实在称不上是逻辑清晰，更像是一堆知识点的随意堆砌。比如，关于循环结构和函数定义的章节，本应是编程学习的核心基石，但它的编排顺序却显得非常混乱。你可能在前几章看到了一些基础函数的使用，但真正的函数定义和参数传递的深入讲解却被推迟到了接近全书末尾，这完全违背了由浅入深的学习规律。更让人困惑的是，它对不同工具箱（Toolboxes）的介绍显得杂乱无章，没有一个明确的主线来引导读者了解何时、为何使用特定的工具箱。我感觉自己就像在一个巨大的图书馆里迷失了方向，找不到一条清晰的路径来构建我的知识体系。每次想深入学习某个特定功能时，都需要在全书中跳跃查找，这极大地降低了学习效率，让人对后续章节产生极大的抵触情绪。

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书中示例代码的质量和适用性实在令人不敢恭维。很多被标记为“示例”的代码片段，要么过于冗长复杂，与它想要阐述的简单概念不成比例，使得初学者光是理解代码本身就已经耗费了大量精力；要么就是设计得太过“理想化”，完全没有考虑到实际工程应用中可能遇到的边界条件和错误处理。例如，一个关于矩阵乘法的例子，竟然使用了大量的冗余变量和不必要的中间步骤，简直是反面教材。我尝试着将这些代码复制粘贴到我的环境中运行，发现其中一些竟然存在语法上的小错误，需要我自行调试才能使其正常工作。这对于一本教授实践技能的书籍来说，是不可原谅的疏忽。它非但没能成为一个可靠的模板，反而成了需要被修正的对象，这完全偏离了一本入门教材应有的职责。

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这本书的排版简直是灾难，我拿到手的时候简直不敢相信这是一家知名出版社的出品。纸张的质量摸起来有点粗糙，而且印刷的清晰度也远不如我预期中的那样。内页的边距设置得非常不合理，导致在阅读一些复杂的公式或者代码块时，眼睛需要不停地在页边和正文之间切换，极大地影响了阅读的流畅性。更要命的是，很多插图和图表的清晰度低得让人发指，原本需要通过视觉辅助来理解的概念，硬生生地因为模糊的图像而变得晦涩难懂。我花了好大力气才辨认出图中的坐标轴标签，这对于一本技术类的入门书籍来说是致命的缺陷。如果你是那种需要依赖视觉辅助来学习编程逻辑的人，我强烈建议你避开这个版本，因为它的物理呈现质量完全配不上它所承载的内容价值，简直是一种视觉上的折磨，让人提不起继续翻阅的兴趣。

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作为一名刚刚接触矩阵计算领域的新手，我本期望能从这本书中找到一个平滑、循序渐进的学习路径，然而实际体验却是跌宕起伏，充满了挫败感。它似乎假设读者已经对一些基础的线性代数概念了如指掌，上来就直接抛出了大量需要背景知识才能消化的例子。很多关键概念的解释极其跳跃，仿佛作者在急于赶进度，省略了中间至关重要的逻辑推导环节。我常常需要停下来，打开其他参考资料去查阅它一笔带过的定义或定理，才能勉强跟上它的思路。这种阅读体验让我感觉自己不是在学习，而是在进行一场高难度的信息解码工作。对于零基础的学习者而言，这本书更像是一本“速查手册”的粗糙升级版，而非真正的“入门”指南，它对初学者的友好度几乎为零，让人感到极度的无力和挫败。

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这本书在面向实际问题的解决策略上显得非常单薄和保守。它似乎更专注于展示MATLAB语言自身的语法特性和内置函数，而不是如何利用这些工具去解决现实世界中遇到的复杂工程或科学问题。在讲解完基础操作后，后续章节对高级应用（比如数据拟合、信号处理的实际流程）的探讨都停留在理论层面，缺乏足够贴近实际的案例分析来展示“如何思考”一个实际问题。当我想将书中学到的零散知识点整合起来解决一个稍微复杂一点的项目时，我发现这本书提供的指导几乎为零。它教会了我“如何拿锤子”，但完全没有告诉我“如何建造一栋房子”。结果就是，读完之后，我对工具的掌握依然是片段化的，缺乏一个将点连成线的系统性认知框架，实在未能达到我期望中的“实战指导”效果。

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网上流行3ed，适合快速上手。

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