Introduction to Scientific Programming and Simulation Using R pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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具体描述
Known for its versatility, the free programming language R is widely used for statistical computing and graphics, but is also a fully functional programming language well suited to scientific programming.
An Introduction to Scientific Programming and Simulation Using R teaches the skills needed to perform scientific programming while also introducing stochastic modelling. Stochastic modelling in particular, and mathematical modelling in general, are intimately linked to scientific programming because the numerical techniques of scientific programming enable the practical application of mathematical models to real-world problems.
Following a natural progression that assumes no prior knowledge of programming or probability, the book is organised into four main sections:
* Programming In R starts with how to obtain and install R (for Windows, MacOS, and Unix platforms), then tackles basic calculations and program flow, before progressing to function based programming, data structures, graphics, and object-oriented code
* A Primer on Numerical Mathematics introduces concepts of numerical accuracy and program efficiency in the context of root-finding, integration, and optimization
* A Self-contained Introduction to Probability Theory takes readers as far as the Weak Law of Large Numbers and the Central Limit Theorem, equipping them for point and interval estimation
* Simulation teaches how to generate univariate random variables, do Monte-Carlo integration, and variance reduction techniques
In the last section, stochastic modelling is introduced using extensive case studies on epidemics, inventory management, and plant dispersal. A tried and tested pedagogic approach is employed throughout, with numerous examples, exercises, and a suite of practice projects. Unlike most guides to R, this volume is not about the application of statistical techniques, but rather shows how to turn algorithms into code. It is for those who want to make tools, not just use them.
作者简介
目录信息
读后感
任何一种编程语言的学习在开始的时候都是一个痛苦的过程，因此在初始阶段选择任何一本书其实没有多大差别。差别在于你已经了解最基本的规则之后，培养自己编程的taste的时候。所以google才会有自己的r编程规范。 http://google-styleguide.googlecode.com/svn/trunk/google-r-...
评分任何一种编程语言的学习在开始的时候都是一个痛苦的过程，因此在初始阶段选择任何一本书其实没有多大差别。差别在于你已经了解最基本的规则之后，培养自己编程的taste的时候。所以google才会有自己的r编程规范。 http://google-styleguide.googlecode.com/svn/trunk/google-r-...
评分任何一种编程语言的学习在开始的时候都是一个痛苦的过程，因此在初始阶段选择任何一本书其实没有多大差别。差别在于你已经了解最基本的规则之后，培养自己编程的taste的时候。所以google才会有自己的r编程规范。 http://google-styleguide.googlecode.com/svn/trunk/google-r-...
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评分任何一种编程语言的学习在开始的时候都是一个痛苦的过程，因此在初始阶段选择任何一本书其实没有多大差别。差别在于你已经了解最基本的规则之后，培养自己编程的taste的时候。所以google才会有自己的r编程规范。 http://google-styleguide.googlecode.com/svn/trunk/google-r-...
用户评价
这本书最令我感到惊喜的是其对“仿真”这一核心主题的处理深度和广度。它并没有将仿真仅仅视为一系列代码的堆砌，而是将其提升到了科学方法论的高度进行探讨。作者细致地剖析了构建一个可靠的科学仿真模型所必需经历的每一步——从理论假设的建立、参数的敏感性分析，到模型验证与结果的解释，每一步都有详实的指导和警告。特别是关于随机过程模拟的部分，作者引入了多种成熟的蒙特卡洛方法，并清晰地阐述了每种方法的适用边界和潜在的偏差来源。这种批判性的思维训练，远超出了普通编程入门书的范畴，它教会读者如何带着科学家的严谨态度去对待自己编写的每一个模型，确保输出的结果是可信赖的科学依据，而非一堆随机数。这对于任何想要从事量化研究的人来说，都是宝贵的财富。
评分我对作者在讲解核心概念时的那种行云流水的叙事方式印象深刻。他似乎深谙初学者在面对新编程语言和复杂数学模型时的困惑点，总能在关键时刻给出精妙的比喻或者深入浅出的解释。例如，在介绍循环结构时，他没有直接堆砌代码示例，而是用一个关于“观察天气变化数据流”的场景来引出迭代的重要性，这种将抽象概念与现实世界紧密联系的教学方法，让学习过程不再是死记硬背，而更像是一场有趣的探索。书中对R语言特性的挖掘也相当深入，不仅仅停留在基础语法的罗列，而是侧重于如何利用R强大的生态系统去高效地解决科学问题，例如如何巧妙地运用向量化操作来优化性能，这些都是教科书上往往忽略却至关重要的实践技巧。读完其中关于数据清洗和预处理的章节，我感觉自己对处理真实世界中那些“脏乱差”的数据集不再感到畏惧，反而有了一种掌控全局的信心。
评分从整体结构和实用性角度来看，这本书的章节之间的逻辑衔接非常自然，仿佛是在带领读者完成一个完整的科研项目流程。一个显著的优点是，书中所有的代码示例都倾向于模块化和函数化，而不是写成一个冗长的脚本，这对于培养良好的软件工程习惯至关重要。此外，作者在每章末尾设置的“思考与挑战”部分，设计得极其巧妙，它们往往要求读者将本章所学知识融合起来解决一个略微超出现有讲解范围的新问题，这极大地激发了读者的主动探索欲望。我发现，与其说是“在看书”，不如说是“在跟着一位经验丰富的导师做项目”。这种沉浸式的学习体验，使得书中的知识点能够迅速内化为自己的技能树的一部分，而不是停留在纸面上，对于构建坚实的计算思维框架具有不可替代的作用。
评分坦率地说，这本书的难度曲线并非完全平滑，尤其是在涉及到高阶的数值积分方法和面向对象的编程思想时，我需要放慢速度，甚至反复阅读同一小节好几次。然而，即便是这种挑战性，也恰恰体现了它的价值所在——它敢于触及那些被许多入门书籍刻意回避的“硬骨头”知识点。但即便是在讲解这些复杂内容时，作者也保持了极高的可读性，通过详尽的数学推导和即时的代码实现对比，确保读者能够跟上思路。我个人认为，这本书更适合那些已经具备一定编程基础，或者希望从纯粹的数据分析迈向更深层次计算科学领域的学习者。它不是一本让你三小时速成的读物，而是一本需要你投入时间和精力去“啃”下来的“内功心法”宝典，其提供的知识密度绝对对得起付出的每一分钟专注。
评分这本书的装帧设计很吸引人，封面采用了沉稳的深蓝色调，配以简洁明了的白色字体，给人一种专业而又不失亲切的感觉。内页纸张质量上乘，印刷清晰，字里行间排版得当，阅读起来非常舒适，即使长时间研读也不会感到视觉疲劳。初次翻阅时，目录结构清晰地展示了作者的教学逻辑，从基础概念的铺陈到复杂模型的构建，层次分明，循序渐进。尤其值得称赞的是，书中穿插了许多实际案例的草图和流程图，这些视觉辅助极大地帮助理解抽象的编程思维和仿真过程，让原本枯燥的技术内容变得生动起来。装订牢固，感觉可以经受住反复翻阅和学习的考验，作为案头工具书，它的物理形态已经展现出了它的价值。整体来看，这本书在外观和阅读体验上都达到了一个很高的水准，这无疑为后续的学习打下了良好的心理基础。
评分很不错啊
评分很不错啊
评分introductory programming
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评分introductory programming
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