图像处理的偏微分方程方法 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:科学出版社

作者:王大凯//侯榆青//彭进业

出品人:

页数:224

译者:

出版时间:2008-6

价格:40.00元

装帧:

isbn号码:9787030211545

丛书系列:

图书标签:

数字图像处理
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数值分析
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具体描述

《图像处理的偏微分方程方法》系统地讨论了偏微分方程在图像处理中的应用，内容包括图像滤波、复原、分割、放大、图像增强、彩色增强等。全书突出了理论与实践紧密结合的特点，并在所附光盘中提供了若干典型数值方案的实验性MATLAB程序和可供实验用的图像素材。

《图像处理的数学基础：傅里叶变换与小波分析》内容简介本书旨在为读者提供一套坚实的数学工具，以理解和解决复杂的图像处理问题。本书的核心内容围绕着两种强大的数学变换——傅里叶变换和小波变换，深入探讨它们在图像去噪、边缘检测、图像压缩、特征提取等领域的应用。我们将从基础理论入手，循序渐进地构建读者对这些数学概念的认知，并辅以丰富的图像处理实例，帮助读者将抽象的数学理论转化为实际的应用能力。第一部分：傅里叶变换在图像处理中的基石在第一部分，我们将聚焦于傅里叶变换，它是分析图像频率域特性的关键工具。第一章：周期信号与傅里叶级数复习周期信号的定义：我们将从一维的周期信号开始，回顾其周期性、频率和幅度的基本概念。傅里叶级数的分解：深入探讨傅里叶级数如何将任意周期信号分解为一系列正弦和余弦波（或复指数函数）的叠加。我们将详细阐述其数学形式、收敛性条件以及如何计算傅里叶级数的系数（直流分量、基频分量及各次谐波分量）。图像的周期性假设：探讨将图像视为二维周期信号的合理性，以及在实际图像处理中可能遇到的周期性近似问题。第二章：傅里叶变换及其性质从傅里叶级数到傅里叶变换：讲解如何通过让周期趋于无穷大，将傅里叶级数推广到非周期信号的傅里叶变换。我们将重点介绍傅里叶变换和傅里叶逆变换的积分形式。频率域的含义：解释傅里叶变换将信号从时域（或空域）映射到频域的意义。我们将分析图像的频域表示，区分低频分量（代表图像的平滑区域和整体亮度）和高频分量（代表图像的细节、边缘和纹理）。傅里叶变换的重要性质：线性性质：证明傅里叶变换的线性性质，及其在叠加和加权操作上的应用。时移和频移性质：解释时移（或空移）和频移之间的关系，以及它们在图像处理中的意义，例如相位信息。尺度变换性质：分析尺度变换对傅里叶变换的影响，理解图像放大或缩小与频率域的变化。卷积定理：这是图像处理中最重要的定理之一。我们将详细推导和解释卷积定理，即卷积在空域等价于乘法在频域，反之亦然。这为滤波操作提供了高效的计算途径。帕萨瓦尔定理（能量守恒）：介绍帕萨瓦尔定理，说明信号在时域的能量等于其在频域的能量，为能量分析和信号重构提供理论基础。微分性质：探讨傅里叶变换如何将微分运算转化为乘法运算，从而简化求导计算，这在边缘检测中至关重要。第三章：二维傅里叶变换与图像的频率域分析二维傅里叶变换的定义：引入二维傅里叶变换的数学表达式，以及二维傅里叶逆变换。图像的频谱图：学习如何可视化图像的频谱图（幅度谱和相位谱），并理解频谱图中不同区域代表的频率成分。我们将分析典型图像（如纯色图像、边缘图像、纹理图像）的频谱特性。低通滤波、高通滤波与带通滤波：低通滤波：讲解如何通过衰减高频分量来实现图像的平滑和去噪。我们将介绍理想低通滤波器、Butterworth低通滤波器和高斯低通滤波器，并分析它们在频率域和空域的响应。高通滤波：介绍如何通过增强高频分量来检测图像边缘和提取细节。我们将讨论理想高通滤波器、Butterworth高通滤波器和高斯高通滤波器。带通滤波：解释如何选择性地保留特定频率范围内的分量，用于特定纹理的增强或噪声的抑制。频率域去噪：详细阐述利用傅里叶变换进行图像去噪的步骤，包括傅里叶变换、滤波操作和傅里叶逆变换。我们将讨论不同滤波器的优缺点以及它们对图像的影响。频率域锐化：介绍如何利用高频分量来增强图像的清晰度。第四章：离散傅里叶变换（DFT）与快速傅里叶变换（FFT）离散傅里叶变换（DFT）：介绍在数字图像处理中，由于图像是离散的，需要使用离散傅里叶变换。详细讲解DFT的定义和计算方法。 DFT的局限性：分析直接计算DFT的计算复杂度（O(N^2)），以及其在大尺寸图像处理中的效率问题。快速傅里叶变换（FFT）：深入讲解FFT算法，特别是Cooley-Tukey算法，如何将DFT的计算复杂度降低到O(N log N)。我们将介绍FFT的原理，包括蝶形运算和数据重排。 FFT在图像处理中的应用：强调FFT在实际图像处理中的重要性，例如快速滤波、卷积操作的加速等。第二部分：小波分析：多分辨率的图像处理新视角在第二部分，我们将引入小波分析，它能够同时提供信号在时间和频率（或尺度）上的局部化信息，这在处理非平稳信号（如图像）时具有独特的优势。第五章：一维小波分析基础正弦波的局限性：回顾傅里叶变换在处理非平稳信号时存在的“时域信息丢失”问题，例如无法精确得知某个频率成分何时出现。窗口傅里叶变换（STFT）：简要介绍短时傅里叶变换，理解其通过使用固定大小的窗口来尝试解决时域局部化问题，但仍然存在时间和频率分辨率的权衡问题。小波概念的引入：介绍小波（wavelet）的基本思想，即使用一种具有有限持续时间且均值为零的“母小波”（mother wavelet）来对信号进行分析。尺度变换与频率：解释尺度（scale）和小波的拉伸/压缩之间的关系，以及尺度与频率的倒数关系。大尺度对应低频率，小尺度对应高频率。平移（位移）：讲解小波的平移操作，用于分析信号在不同时间（或空间）位置的特征。一维连续小波变换（CWT）：给出CWT的数学定义，以及如何通过积分运算将信号投影到不同尺度和位置的小波上。小波基函数：介绍一些常用的母小波，如Haar小波、Mexican Hat小波、Morlet小波等，并分析它们的形状和性质。多分辨率分析（MRA）：重点讲解多分辨率分析的概念，它是小波分析的核心。MRA通过不断地对信号进行低通滤波（尺度扩张）和高通滤波（尺度收缩）来分解信号，得到不同分辨率下的逼近分量（近似信息）和细节分量（细节信息）。小波变换的能量和信息：理解小波变换如何在不同尺度上捕捉信号的能量和信息，与傅里叶变换的全局频谱表示形成对比。第六章：离散小波变换（DWT）与小波包离散小波变换（DWT）：介绍如何通过采样和离散化的方式实现小波变换，使其适用于数字信号处理。 Mallat算法（快速小波变换）：详细讲解Mallat算法，它是实现DWT的高效算法。我们将分析其基于滤波器组（filter banks）的结构，包括低通滤波器（H）和高通滤波器（G），以及它们的对称性、长度等性质。分解与重构：阐述Mallat算法如何通过一系列的分解（decomposition）和重构（reconstruction）步骤，实现信号的多分辨率分析。分解过程产生近似系数（cA）和细节系数（cD），重构过程则能从这些系数中恢复原始信号。一维小波变换的应用：信号去噪：介绍如何利用小波变换进行信号去噪，即对小波系数进行阈值处理，去除噪声引起的微弱系数，然后进行重构。我们将讨论不同阈值方法的原理和效果。信号压缩：解释小波变换在信号压缩中的作用，通过保留能量集中的重要小波系数，舍弃不重要的系数，实现高压缩率。特征提取：讨论如何从不同尺度的小波系数中提取信号的特征。小波包（Wavelet Packet）：引入小波包的概念，它是对DWT的扩展，不仅对近似系数进行分解，也对细节系数进行分解，从而提供更细粒度的频率分析。小波包的优势：分析小波包在处理具有复杂频域结构信号的优势，以及其在信号分析和分类中的应用。第七章：二维小波变换与图像处理二维离散小波变换（2D DWT）：介绍如何将一维DWT扩展到二维图像。最常用的方法是 Separable 2D DWT，即分别在行和列上进行一维DWT。二维小波变换的分解：详细阐述二维小波变换如何将图像分解成四个子带：LL（近似分量，低频-低频）、LH（水平细节分量，低频-高频）、HL（垂直细节分量，高频-低频）、HH（对角细节分量，高频-高频）。多层分解：介绍如何通过递归地对LL子带进行分解，实现多层小波分解，从而获得更精细的多分辨率表示。图像去噪：基于小波系数阈值处理：详细讲解如何利用小波变换进行图像去噪。这是小波在图像处理中最成功的应用之一。我们将分析不同阈值策略（如硬阈值、软阈值）的原理和效果，以及如何根据不同噪声模型选择合适的阈值。非线性阈值方法：介绍一些更先进的阈值方法，以获得更好的去噪效果。图像压缩：基于小波的图像压缩算法：解释小波变换如何为图像压缩提供高效的解决方案。我们将探讨JPEG2000等基于小波的图像压缩标准。量化与熵编码：讨论在小波压缩中，对小波系数进行量化和熵编码以实现最终的压缩。图像增强：边缘检测：解释如何利用小波变换中的高频子带（LH, HL, HH）来检测图像的边缘和细节。纹理分析：讨论小波变换在分析和识别图像纹理方面的能力。图像融合：介绍如何利用小波变换将来自不同源的多幅图像的特征（如细节和近似信息）融合，生成一幅信息更丰富的图像。小波包在图像处理中的应用：简要介绍小波包在图像的更细粒度分析、特征提取和分类中的潜在应用。第八章：小波变换的进阶主题与现代发展双正交小波（Biorthogonal Wavelets）：介绍双正交小波，它允许分解和重构滤波器具有不同的长度和对称性，这为设计更好的滤波器提供了更大的灵活性。曲波变换（Curvelet Transform）与Shearlet变换：简要介绍这些新兴的多尺度几何分析工具，它们在处理具有曲线状或方向性特征的图像时，相比小波变换具有更优越的性能。小波在机器学习和深度学习中的结合：探讨小波分析如何作为一种特征提取工具，与机器学习算法（如SVM, Random Forest）结合，或者作为深度学习网络（如CNN）的一部分，以提升图像处理任务的性能。特定应用案例分析：选取几个具有代表性的图像处理应用场景，例如医学图像分析（MRI, CT）、遥感图像处理、文档图像分析等，深入讲解傅里叶变换和小波变换在这些领域的具体应用和效果。本书特点：理论与实践并重：本书不仅深入阐述傅里叶变换和小波变换的数学原理，还通过大量的图像处理实例，展示了这些数学工具在实际问题中的应用。循序渐进的学习路径：从基础概念到复杂理论，本书的章节安排力求逻辑清晰，便于读者逐步掌握。丰富的图示与案例：大量的图示和真实的图像处理结果将帮助读者直观理解抽象的数学概念。面向广泛读者：本书适合计算机视觉、模式识别、信号处理、图像工程、电子工程等领域的学生、研究人员和工程师阅读。通过学习本书，读者将能够：深刻理解傅里叶变换和多分辨率分析的数学原理。熟练运用傅里叶变换和小波变换解决图像去噪、锐化、压缩等常见问题。掌握分析图像频率域和尺度域特性的方法。为进一步学习更高级的图像处理技术和人工智能算法打下坚实的基础。

作者简介

目录信息

前言第1章　绪论 1.1　视觉系统特性 1.1.1　对光波的响应 1.1.2　对空间频率的响应 1.1.3　对时间频率的响应 1.2　图像的数学模型与分类 1.2.1　连续图像和数字图像 1.2.2　静止图像与运动图像 1.2.3　单值图像与矢量图像 1.2.4　二维图像与三维体数据 1.3　图像处理与计算机视觉 1.4　图像处理方法概述 1.4.1　基于点操作和代数运算 1.4.2　基于集合论的方法 1.4.3　基于Fourier变换的方法 1.4.4　基于小波变换的方法 1.4.5　基于偏微分方程的方法第2章　数学准备 2.1　平面微分几何 2.1.1　平面曲线的微分性质 2.1.2　平面封闭曲线的水平集表示方法 2.1.3　平面曲线的全局性质 2.2　三维微分几何 2.2.1　第一基本形式 2.2.2　第二基本形式 2.2.3　曲面的曲率 2.3　仿射微分几何 2.4　偏微分方程基本概念 2.4.1　偏微分方程的建立 2.4.2　PDE的定解问题及其适定性 2.4.3　边界条件 2.4.4　偏微分方程的分类 2.4.5　极值原理 2.5 偏微分方程数值计算的有限差分法 2.5.1　有限差分格式 2.5.2　显式、隐式及半隐式方案 2.5.3　一致性，稳定性与收敛性 2.5.4 CFL条件 2.5.5 边界条件的离散化实现方法 2.6　守恒律偏微分方程的黏滞解 2.6.1　守恒律PDE及其奇异性 2.6.2　守恒律PDE的黏滞解 2.6.3　守恒律偏微分方程黏滞解的数值计算 2.6.4　应用于Hamilton-Jacobi方程的数值计算 2.6.5　推广到含有平流运动和曲率运动的情况 2.7　变分法和梯度下降流 2.7.1　变分原理 2.7.2　梯度下降流 2.7.3　举例第3章　曲线与曲面的几何演化及其应用 3.1　曲线演化问题 3.1.1 曲线几何演化的一般方程式 3.1.2　求解演化方程的质点标注法 3.2　水平集方法 3.2.1　基本概念 3.2.2　嵌入函数的选用和初始化 3.2.3　速度场的延拓 3.2.4　自然延拓与重新初始化 3.2.5　水平集方法的优点 3.3　到达时间方法 3.3.1　基本概念 3.3.2　快速行进方法 3.4　变分水平集方法 3.4.1　基本概念 3.4.2　改进的变分水平集方法 3.5　数学形态学图像处理 3.5.1　数学形态学的基本概念 3.5.2　数学形态学算子离散实现 3.5.3　形态学算子与曲线演化的关系 3.5.4　灰度图像的水平集 3.5.5　灰度图像的形态学算法 3.6　尺度空间的基本概念 3.7 曲线演化的线性热流及其应用 3.7.1　线性几何热流 3.7.2　应用 3.8 非线性几何不变流 3.8.1 Euciidean不变流 3.8.2 MCM方程的数值实现 3.8.3 仿射不变几何流第4章图像分割的PDE方法 4.1 图像分割的传统方法 4.1.1 基于区域的图像分割 4.1.2 基于边缘的图像分割 4.1.3 基于纹理分析的图像分割 4.1.4 Gabor滤波器组 4.2 测地线活动轮廓模型 4.2.1 活动轮廓模型的基本概念 4.2.2 GAc模型的建立 4.2.3 GAC模型的行为分析 4.2.4 推广的GAc模型 4.2.5 GAC模型的数值实现 4.2.6 一种交互式方法 4.2.7 实验举例 4.3 矢量图像的GAC模型 4.3.1 矢量图像的边缘 4.3.2 矢量图像的GAc模型 4.3.3 应用于纹理图像的分割 4.4 无边缘活动轮廓模型 4.4.1 模型的建立 4.4.2 C-V模型的数值实现 4.4.3 推广到矢量图像 4.4.4 IAC模型 4.5 三维最小曲面模型第5章图像滤波的PDE方法 5.1 引论 5.1.1 扩散过程的物理学背景 5.1.2 线性扩散与图像线性滤波 5.2 利用各向同性非线性扩散的图像滤波 5.2.1 Perona-Malik方程的提出 5.2.2 P-M方程的行为分析 5.2.3 P-M方程的病态性质 5.2.4 正则化P-M方程 5.3 非线性扩散方程的数值方法 5.3.1 显式方案 5.3.2 半隐式方案 5.3.3 乘法算子分裂算法 5.3.4 加法算子分裂算法 5.3.5 实验结果 5.4 方向扩散与自蛇模型 5.4.1 方向扩散 5.4.2 自蛇模型 5.5 矢量图像的非线性扩散 5.5.1 矢量图像的方向扩散 5.5.2 矢量图像的中值滤波 5.5.3 彩色自蛇模型 5.6 利用张量扩散的图像滤波方法 5.6.1 散布矩阵与图像局部结构信息提取 5.6.2 扩散张量的设计 5.6.3 数值实现 5.6.4 矢量图像的张量扩散第6章图像复原的PDE方法 6.1 引论 6.1.1 图像复原问题 6.1.2 传统的图像复原方法 6.2 图像复原的TV模型 6.2.1 变分有界函数空间与全变分范数 6.2.2 TV复原模型 6.2.3 改进的TV复原模型 6.2.4 数值实现 6.3 自适应TV图像复原方法 6.3.1 插值范数 6.3.2 更一般形式范数 6.4 矢量图像的TV复原方法 6.4.1 TV复原模型推广到矢量图像 6.4.2 数值实现 6.4.3 实验示例 6.4.4 矢量图像全变分的其他定义第7章图像增强的PDE方法 7.1 灰度图像的直方图与灰度变换 7.1.1　灰度直方图 7.1.2　灰度变换 7.2　全局直方图均衡化 7.2.1　全局直方图均衡化的传统方法 7.2.2　分段线性拉伸的直方图均衡化方法 7.2.3　直方图均衡化的PDE方法 7.2.4　同时实现去噪与直方图均衡化 7.3　局部直方图均衡化 7.3.1　问题的提出 7.3.2　传统的局部反差增强方法 7.3.3　保持形状的局部反差增强 7.3.4　多级分层的保持形状局部反差增强 7.4　彩色图像增强 7.4.1　引言 7.4.2　保持矢量图像水平集的灰度图像的获取 7.4.3　应用于彩色增强第8章　某些拓展课题 8.1　仿射不变的图像处理 8.1.1　仿射不变的边缘函数 8.1.2　仿射不变的非线性扩散 8.2 图像插值的PDE方法 8.2.1 绝对最小Lipschitz延拓 8.2.2 应用 8.3 PDE在图像放大后处理中的应用 8.3.1 图像的插值放大 8.3.2 利用“自蛇”模型的后处理方法 8.3.3 “彩色蛇”模型应用于彩色图形插值放大的后处理 8.4 MLlmford-Shah模型及其应用 8.4.1 模型的建立 8.4.2 数值实现 8.4.3 推广的M-S模型推广 8.5 图像修补的PDE方法 8.5.1 曲率驱动扩散方法 8.5.2 BSCB方法附录 A1 GAC模型的梯度下降流 A2 松弛算法 A2.1 Jacobi迭代法 A2.2 Gauss-Seidel迭代法 A2.3 超松弛算法 A2.4 非线性联立方程组的超松弛算法 A3 Thomas算法 A4 二维梯度、Laplace算子和散度算子的离散化格式 A4.1 梯度模值 A4.2 Laplace算子 A4.3 散度算子 A5 彩色空间 A5.1 CIEXYz彩色规范系统 A5.2 CIExyY彩色空间 A5.3 RGB与CIEXYZ之间的关系 A5.4 照度和亮度 A5.5 Y′cbcr彩色空间 A5.6 CIELUV和CIELAB彩色空间 A5.7 HSI彩色空间参考文献
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读后感

评分☆☆☆☆☆

这是我见过最好的基于偏微分方程的图像处理中文书籍，虽然书中的很多内容不是作者的工作，但是作者对文献中内容的独特见解很好，内容归纳总结的很细致，读后很有启发，作者们还提供了Matlab代码，为进一步理解内容学习提供了极大的便利。建议学习研究基于变分偏微分方程图像处...

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书在深度和广度上的平衡拿捏得非常到位，显示出作者深厚的学术功底和卓越的教学能力。它涵盖了从经典的扩散方程、各向异性方程，到更前沿的非局部模型和变分方法，几乎涵盖了图像处理领域所有主流的PDE应用方向。但最让我印象深刻的是，作者不仅介绍了“是什么”和“怎么做”，更深入地探讨了“为什么”要选择某个特定的模型。例如，在讨论总变差（TV）最小化时，书中详细对比了L2范数和L1范数在处理边缘信息时的本质区别，并配有详实的数学论证和实际滤波效果对比图。这种对模型选择背后的哲学思考和数学权衡的剖析，使得这本书的价值远超一本操作手册。它教导读者如何批判性地看待现有的方法，并具备构建新模型的基础思维。对于那些希望从仅仅会使用软件库，升级到能理解算法核心的读者来说，这本书无疑提供了坚实的理论支柱。我发现自己开始能够预判不同边界条件对最终结果的影响，这在以往的阅读体验中是很少见的。

评分☆☆☆☆☆

初读这本书的章节结构时，我感到一种非常系统的、由浅入深的引导感。开篇部分并未急于抛出复杂的数学工具，而是花费了大量的篇幅来构建一个坚实的背景基础。作者从信息论的基本概念讲起，非常耐心地解释了为什么我们需要对图像进行“平滑”和“增强”，以及这些操作背后的物理学直觉。这种循序渐进的教学方法对于我这种非纯数学背景的工程师来说，简直是福音。我特别喜欢作者在引入新的偏微分方程模型时，总是先从一个具体的实际问题出发，比如如何去除图像中的高斯噪声，或者如何锐化模糊的轮廓。然后，他会用非常形象的比喻来解释为什么引入对流项或扩散项是合理的，而不是直接给出爱因斯坦求和约定下的张量方程。这种“问题驱动”的叙事方式，让学习过程变得主动且充满乐趣，我不是在被动接受知识，而是在跟着作者一起“解决问题”。书中对算子（Operator）的讲解尤为精辟，它将那些抽象的微分运算转化为了具体的图像操作，使得概念的理解深度远超那些只罗列公式的教材。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计实在让人眼前一亮，封面采用了一种哑光处理的深蓝色调，配上烫金的书名和作者信息，显得既专业又不失格调。我尤其欣赏封面上那副抽象的几何图形图案，它巧妙地暗示了数学与视觉信息的关联，让人在拿起书本的第一刻，就对即将展开的探索充满了期待。内页的纸张质量也无可挑剔，白度适中，触感细腻，即便是长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。排版布局非常合理，字体选择清晰易读，关键的公式和图表都被单独突出显示，逻辑脉络清晰可见。作者在章节之间的过渡处理得极为流畅自然，没有那种生硬的断裂感，仿佛是在引导读者从一个领域平稳地滑向另一个相关的领域。更值得称赞的是，书中的插图和示意图质量极高，色彩还原度精准，线条干净利落，这对于理解复杂的理论模型至关重要。比如，那些用彩色热力图展示的边缘检测效果，细节丰富，层次分明，让原本晦涩的数学概念瞬间具象化，极大地提升了阅读体验。这本书不仅仅是一本工具书，它更像是一件精心制作的艺术品，从外在到内在，都透露出一种对知识和阅读体验的尊重。

评分☆☆☆☆☆

这本书的配套资源和参考文献体系也构建得非常完善，体现了一种严谨的学术态度。每章末尾的“进一步阅读”推荐列表，都经过了精心的筛选，它们不仅仅是列出了一堆文献，而是根据本章内容的侧重点，给出了不同难度和侧向的延伸阅读方向。我发现自己根据书中的指引，找到了一些几年前被我忽略的关键论文，这些论文极大地拓宽了我对图像恢复问题的理解深度。作者的引用格式专业且规范，使得读者可以非常方便地追溯到每一个数学结论或模型灵感的源头。这种对知识体系的尊重和梳理，使得这本书不单单是一次性的学习材料，而是一份可以长期参考和查阅的、具有高度可信度的学术资料库。每一次当我对某个概念产生疑问时，回翻到相关章节，总能找到清晰的理论支撑或者明确的文献指向，这份安全感在学习前沿技术时尤为宝贵。

评分☆☆☆☆☆

阅读体验中，算法的实现细节部分是这本书的另一大亮点，处理得相当细致和务实。作者没有仅仅停留在理论推导的层面，而是为每一个核心算法都提供了详细的数值离散化方案。无论是前向差分、后向差分还是更精确的中心差分格式，书里都清晰地指出了每种选择在计算稳定性和精度上的优劣权衡。尤其是在处理非线性扩散方程时，作者对隐式和显式时间步进方法的讨论非常深入，并用清晰的数学推导解释了 CFL 条件的来源，这对实际编程实现具有极高的指导价值。书中甚至附带了一些关于如何优化迭代过程的技巧，比如预处理器的选择，这表明作者非常理解将理论应用于实际计算时会遇到的所有“陷阱”。对于希望将这些算法用C++或Python实现的学生和工程师来说，这本书提供的不仅仅是蓝图，更是施工的详细说明书，大大减少了试错成本，能够直接加速原型开发的进程。

评分☆☆☆☆☆

适合入门，但是简省的内容有点多，需要深入参考其他paper

评分☆☆☆☆☆

当基础不错

评分☆☆☆☆☆

当基础不错

评分☆☆☆☆☆

当基础不错

评分☆☆☆☆☆

不错的书，但有点乱～