introduction to numerical analysis using matlab pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:Infinity Science Press LLC

作者:Rizwan Butt

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2007

价格:80.95

装帧:Hard Cover

isbn号码:9781934015230

丛书系列:

图书标签:

数值分析
matlab
数值分析
MATLAB
科学计算
算法
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数值方法
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具体描述

现代计算的基石：一种引人入胜的数值分析之旅在科学探索和工程创新的广阔领域中，精确的计算能力是不可或缺的工具。从模拟天体运动到预测经济趋势，再到设计先进的材料，我们对数字世界的理解和改造，都深深地依赖于能够处理复杂数学问题的方法。而数值分析，正是连接抽象数学理论与实际计算应用的桥梁。这本书并非简单地罗列算法公式，而是旨在引领读者踏上一段探索数值分析核心思想的旅程。我们将深入理解那些最基本、最常用的数值方法，探究它们如何为解决那些解析方法束手无策的数学难题提供切实可行的解决方案。我们将聚焦于那些在科学和工程的各个分支中扮演着关键角色的问题类型，例如：方程的求解：当遇到非线性方程，或者需要找到高维系统的解时，我们该如何下手？本书将深入探讨不动点迭代、牛顿法等经典方法，解析它们背后的数学原理，并理解它们各自的收敛性质和适用范围。我们将不仅仅学习“如何做”，更会理解“为什么这样做”能奏效。函数的逼近与插值：在许多情况下，我们拥有的数据点是离散的，或者我们正在处理的函数形式复杂难以直接分析。如何利用有限的数据点构建一个能够近似原始函数的连续模型？我们将学习多项式插值（如拉格朗日插值、牛顿插值）和样条插值，理解它们在数据平滑、曲线拟合等方面的强大能力。数值积分与微分：许多物理量的计算，例如面积、体积、功，或者导数的估计，都依赖于积分和微分。当遇到难以解析计算的积分，或者需要从测量数据中估计导数时，数值方法就显得尤为重要。我们将学习梯形法则、辛普森法则等数值积分技术，以及有限差分法等数值微分方法，了解它们如何将连续的微积分运算转化为离散的代数运算。常微分方程的数值解：描述自然界和工程系统中动态过程的方程，往往是常微分方程。直接求解这些方程的解析表达式可能非常困难，甚至不可能。本书将介绍一系列强大的数值方法，如欧拉法、改进欧拉法、龙格-库塔法等，帮助我们有效地近似求解这些微分方程的初值问题和边值问题，从而模拟和预测系统的演化行为。线性方程组的求解：在科学和工程的许多应用中，都会遇到求解大型线性方程组的需求，例如有限元分析、电路仿真等。直接的求解方法可能效率低下，甚至不稳定。我们将探讨直接法（如高斯消元法、LU分解）和迭代法（如雅可比迭代、高斯-赛德尔迭代），分析它们的优缺点，以及在不同规模和结构问题中的适用性。本书在理论讲解的同时，强调实际应用。我们不仅仅会介绍算法的数学原理，更会引导读者思考这些算法在实际问题中的应用场景。通过对算法的深入理解，读者将能够：批判性地评估：不再盲目地套用公式，而是能够根据问题的特性，选择最合适、最有效的数值方法。诊断和解决问题：当数值计算出现误差或收敛困难时，能够运用所学知识分析原因，并采取相应的措施。构建更鲁棒的计算模型：理解不同算法的数值稳定性，以及如何处理病态问题。这是一本为那些渴望掌握现代计算工具，并希望在科学与工程领域取得突破的读者量身打造的书籍。无论您是数学、物理、工程、计算机科学或任何其他需要大量数值计算的领域的学生或研究人员，本书都将为您提供坚实的理论基础和实用的技术指导，助您在探索未知世界的道路上，拥有更强大的计算力量。

作者简介

King Saud University

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

阅读体验上，这本书的文字风格相当学术化，大量的数学符号和严谨的逻辑推导占据了主导地位，这使得我对其中一些核心概念的理解进度非常缓慢。作者似乎更倾向于用纯粹的数学语言来构建知识体系，而非通过生动的例子或者实际问题的背景来润色。这对于那些刚刚接触数值计算领域的本科生来说，可能构成一道不小的门槛。我注意到，书中的例题部分相对较少，而且即便有，也大多是教科书式的、非常理想化的情形，缺乏对真实世界中数据噪声、计算资源限制等复杂因素的考量。比如，在讨论迭代法收敛速度时，作者只是给出了一个理论上的界限，却没有提供一个直观的图示来对比不同收敛阶数的实际差异。这种“重理论、轻直觉”的叙事方式，使得我时常感到自己在跟一堆抽象的公式搏斗，而不是在学习一种解决实际问题的工具。坦白说，我更欣赏那些能把复杂的数学概念用清晰的几何图像或工程背景来解释的教材。

评分☆☆☆☆☆

内容的深度和广度上，这本书似乎停留在了一个相对基础的层面，缺乏对现代数值计算前沿的探索。很多章节的讨论都恪守着经典的数值分析教材的框架，对于近二十年来数值方法在特定领域（如数据拟合中的正则化方法、稀疏矩阵求解的高级技术、或者基于GPU的并行计算策略）的发展，几乎没有提及。对于那些已经有一定基础，希望深入研究特定应用方向的读者来说，这本书提供的知识更新度不够。它更像是一份坚实的“奠基石”，而非“通往未来”的桥梁。例如，在偏微分方程的数值解法中，有限元方法虽然被提及，但其理论基础和现代软件实现（如有限体积法在CFD中的应用）的介绍显得非常蜻Pei，没有展现出足够的专业深度。对于想将其作为研究生参考书目的人来说，可能会感到内容深度不足，需要依赖其他更专业的文献来补充。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简洁得有些过分了，黑色的背景配上白色的宋体字，感觉像是上世纪八十年代的教科书。我本来对“数值分析”这个主题抱有很高的期望，毕竟这是计算科学的基石，但翻开目录，里面罗列的那些熟悉的章节名——插值与逼近、数值积分、常微分方程的初值问题——并没有给我带来任何惊喜。我更期待看到一些与现代计算实践更紧密结合的内容，比如面向大规模数据的算法优化，或者更深层次的数值稳定性理论在并行计算中的应用。这本书的讲解方式似乎非常依赖于传统的大纲，每一个概念的引入都显得有些刻板和脱离实际应用场景。例如，在讲解高斯消元法时，作者用了大段的篇幅来推导其数学形式，但对于如何在实际的有限精度浮点运算环境中处理病态矩阵问题，却一带而过，这对于想在工程领域应用这些方法的读者来说，无疑是一个巨大的信息缺失。整本书的编排给人一种“我告诉你理论，你自己去想办法应用”的感觉，缺少那种引导读者思考“为什么用这个方法，而不是那个”的批判性视角。

评分☆☆☆☆☆

本书的排版和图表质量也未能达到一本现代技术书籍应有的水准。页面的留白似乎有些拥挤，尤其是在公式密集的地方，阅读起来很容易让人感到视觉疲劳。更令人失望的是，许多关键的图表——那些本该用来直观展示收敛性、误差趋势或算法稳定性的图形——往往是低分辨率的黑白线条图，缺乏色彩编码和必要的注释细节。这极大地削弱了图形信息传递的效率。例如，在讨论Runge-Kutta方法时，对比不同阶数方法的误差曲线时，如果能使用清晰的颜色区分并标注误差的渐近行为，学习效果会提升数倍。现在的版本，我需要不断地在文本和图表之间切换，努力地去“解码”作者想通过那些模糊的图形表达的深层含义。总而言之，这本书在视觉呈现上，显得有些草率和粗糙，没有给予读者一个愉悦的、现代化的学习环境。

评分☆☆☆☆☆

这本书对于软件环境的关注度几乎为零，这在如今这个高度依赖计算工具的时代，显得尤为落后。既然书名提到了“使用MATLAB”，我本期望能看到大量针对M文件编写的、高效且注释清晰的示例代码。然而，书中提供的代码片段往往非常简陋，很多时候仅仅是对应于公式的直接翻译，缺乏对MATLAB编程范式的优化，比如向量化操作的应用，或者如何利用MATLAB内置的高性能函数库。对于一个旨在教授“如何使用MATLAB进行数值分析”的书籍来说，如果代码本身不能成为学习的范例，那么它的价值就会大打折扣。我尝试着去实现书中的一些算法，却不得不花费大量时间去调试和优化那些结构松散的代码，这完全偏离了通过计算工具提升效率的初衷。我期待看到的是如何利用矩阵运算的优势来加速迭代过程，而不是一味地依赖低效的`for`循环。

评分☆☆☆☆☆