具体描述
"This work strikes a balance between the pure functional aspects of F# and the object-oriented and imperative features that make it so useful in practice, enable .NET integration, and make large-scale data processing possible."-Thore Graepel, PhD, Researcher, Microsoft Research Ltd. Over the next five years, F# is expected to become one of the world's most popular functional programming languages for scientists of all disciplines working on the Windows platform. F# is free and, unlike MATLAB® and other software with numerical/scientific origins, is a full-fledged programming language. Developed in consultation with Don Syme of Microsoft Research Ltd.-who wrote the language-F# for Scientists explains and demonstrates the powerful features of this important new programming language. The book assumes no prior experience and guides the reader from the basics of computer programming to the implementation of state-of-the-art algorithms. F# for Scientists begins with coverage of introductory material in the areas of functional programming, .NET, and scientific computing, and goes on to explore: Program structure Optimization Data structures Libraries Numerical analysis Databases Input and output Interoperability Visualization Screenshots of development using Visual Studio are used to illustrate compilation, debugging, and interactive use, while complete examples of a few whole programs are included to give readers a complete view of F#'s capabilities. Written in a clear and concise style, F# for Scientists is well suited for researchers, scientists, and developers who want to program under the Windows platform. It also serves as an ideal supplemental text for advanced undergraduate and graduate students with a background in science or engineering.
作者简介
目录信息
读后感
那年外文图书在学校图书馆展销。 我看中后写了个推荐购买意向的纸条。 书好像要600多人民币，没想到图书馆居然买了。 似乎在我剩下的在校的两年时间，一直只有我看这本书。 现在再见到这书皮，让我想起的在图书馆内度过的美好时光。。。
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用户评价
我必须承认，最初我对使用 F# 来进行我日常的数值模拟工作持保留态度。毕竟，我长期以来都是 Fortran 和 Python 的忠实用户，习惯了那种命令式的流程和现成的库。但是，这本书成功地扭转了我的看法。它没有回避科学计算中那些棘手的部分，比如并行计算和高性能内存管理，而是用一种优雅的方式展示了 F# 如何通过其不可变性和强大的并发模型来简化这些挑战。阅读过程中，我感觉自己仿佛在跟随一位经验丰富的同事，逐步将一个庞大的、充斥着副作用的旧代码库重构为一个结构清晰、易于维护的新系统。书中关于如何利用 F# 的异步工作流来处理大规模蒙特卡洛模拟的章节，尤其令人印象深刻。它展示了如何将原本需要复杂锁机制的代码，转化为更具声明性的、几乎没有竞争条件的程序。这种对“安全并发”的强调，对于需要处理海量实验数据的研究人员来说，是无价之宝。这本书的实践导向性非常强，提供的代码片段可以直接在 Jupyter 笔记本环境中运行并验证结果，这使得学习过程充满了即时的满足感。
我发现这本书最独特的地方在于其对“领域建模”的强调。在科学研究中，一个好的模型比一百行巧妙的代码更重要。作者通过 F# 的记录类型（Records）和判别联合体（Discriminated Unions），展示了如何将复杂的物理实体——比如一个具有多种可能状态的化学反应系统，或者一个包含已知测量误差的传感器读数集合——直接、精确地映射到代码结构中。这种直接对应关系极大地减少了思维的转换成本，使得代码本身成为了模型文档的一部分。很多时候，当我试图解决一个复杂的系统设计问题时，我不再是先在纸上画图，而是直接在 F# 中定义数据结构，因为 F# 的表达力迫使我去精确思考系统的各个组成部分及其相互关系。这种自上而下的设计方法，极大地提高了代码的可信度和可维护性。对于那些希望用编程来真正深化自己对研究领域理解的学者来说，这本书提供的工具和思维范式，比任何单一的算法介绍都要宝贵得多。
这本书的叙事节奏非常引人入胜，绝不是那种干巴巴的教科书。作者似乎深谙如何通过故事和实际的“啊哈！”时刻来吸引读者。它没有一开始就抛出复杂的 Monad 理论，而是巧妙地将这些概念融入到解决实际问题——比如不确定性量化和参数估计——的过程中。我记得有一章专门讨论了如何使用 F# 的序列表达式来优雅地处理时间序列数据，那里的代码简洁到令人难以置信，完全避免了传统方法中常见的索引错误和边界条件陷阱。这种由问题驱动的学习路径，远比传统的“先学语法，再找应用”的方式有效得多。对于那些对数学模型有深刻理解，但在软件工程方面相对薄弱的学者而言，这本书就像是一座桥梁，它用科学的语言讲解了编程的精髓。它的深入程度恰到好处，既能满足资深程序员对语言深度的探索欲，也能引导初学者逐步构建起坚实的函数式思维基础。看完后，我感觉自己对“代码即数学证明”有了更直观的体会。
这本书简直是为我量身定做的！我一直对函数式编程抱有浓厚的兴趣，但又苦于找不到一本能将理论与实际科学应用完美结合的入门书籍。市面上的许多编程指南要么过于学术化，充满了晦涩难懂的数学证明，要么则过于基础，对科学计算的需求考虑不足。然而，当我翻开这本书时，立刻感受到了那种清晰、直观的讲解方式。作者似乎非常理解科学家在面对复杂数据处理和建模时所遇到的痛点。书中对 F# 语言特性的介绍，比如模式匹配和类型推断，都是围绕着如何更简洁、更安全地表达科学逻辑展开的。特别是对于处理不规则数据结构和构建领域特定语言（DSL）的讲解，简直是醍醐灌顶。我尤其欣赏它在介绍高级特性时，总是能立刻引出一个具体的物理或生物学案例进行演示，这极大地降低了学习曲线。对于那些希望用更现代、更健壮的编程范式来增强自己科研工具箱的同行来说，这本书提供了一个绝佳的切入点。它不仅仅是在教你一门语言，更是在展示一种全新的、更严谨的解决科学问题的方式。
这本书的排版和内容组织显示出出版商对目标读者的尊重。它没有过度依赖花哨的图表或分散注意力的周边内容，而是将重点完全放在了代码示例的清晰度和解释的准确性上。我特别欣赏作者在介绍特定库或框架时所采取的批判性视角，他们不仅展示了如何使用，还讨论了何时应该使用，以及使用它们可能带来的潜在陷阱。例如，在处理复杂的分数微分方程时，书中对不同数值积分器的性能权衡进行了细致的对比分析，并用 F# 的类型系统确保了输入参数的正确性。这种对细节的关注，对于科学计算领域至关重要，因为一个小小的输入错误可能导致数周的实验数据报废。这本书的深度足以让一名经验丰富的软件工程师感到充实，同时也足够友好，让一个专注于实验物理学的博士生也能从中受益匪浅。它成功地架起了理论计算机科学与前沿应用研究之间的鸿沟。
这个很赞！只是似乎F#升级了很多函数用不了，不过不怎么影响。
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