Modeling and Numerical Simulations pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Schlesinger, Mordechay 编

出品人:

页数:550

译者:

出版时间:2008-10

价格:$ 213.57

装帧:

isbn号码:9780387495804

丛书系列:

图书标签:

• 数值模拟
• 建模
• 数学模型
• 计算方法
• 科学计算
• 工程应用
• 模拟仿真
• 算法
• 数值分析
• 高等数学

《动态世界：物理现象的数字孪生与计算探索》 这是一个关于如何理解、建模并最终通过计算模拟来探索复杂物理现象的领域。本书将带领读者踏上一段跨越理论与实践的旅程，深入探讨如何将抽象的物理定律转化为可执行的算法，从而在数字世界中重现并预测现实的动态行为。 我们生活的世界，从微观粒子的碰撞到宏观宇宙的演化，无不充斥着令人着迷的动态过程。然而，直接观测和实验往往受限于技术、成本或伦理。这时，计算模拟便成为一种强大的工具，它允许我们在虚拟环境中进行“思想实验”，以前所未有的精度和广度来解析这些现象。本书的核心目标，正是赋予读者构建和运行这些数字孪生的能力。 我们将从基础的建模方法入手。这意味着要学会如何用数学语言精确地描述物理过程，选择合适的离散化技术将连续的物理方程转化为可在计算机上处理的离散方程组。这包括了对不同物理领域（如流体力学、固体力学、电磁学、热传导等）中核心方程的深入剖析，以及常用的数值方法，如有限差分法（FDM）、有限元法（FEM）、有限体积法（FVM）等。读者将学习如何理解这些方法的原理、优缺点以及它们在不同问题上的适用性。 一旦模型建立，如何有效地求解这些庞大而复杂的方程组就成为关键。本书将详细介绍各种数值求解器的原理和应用，包括迭代法、直接法以及针对特定问题的优化算法。我们将探讨如何处理大型稀疏矩阵，如何保证数值解的稳定性和收敛性，以及如何通过并行计算来加速模拟过程，以应对日益增长的计算需求。 模拟不仅仅是求解方程，更在于如何从海量数据中提取有价值的信息。因此，本书还将涵盖数据分析与可视化技术。读者将学习如何选择合适的后处理工具，如何有效地可视化流场、应力分布、温度梯度等复杂数据，以及如何进行敏感性分析、不确定性量化，从而更深入地理解模拟结果的物理意义和局限性。 为了让理论变得生动，我们将引入一系列真实世界的案例研究。这些案例将涵盖从工程设计到科学研究的广泛应用。例如，我们将模拟飞机翼尖的涡流如何影响空气阻力，分析建筑结构在地震作用下的受力变形，研究人体血液循环系统的动态流动，甚至探索天体碰撞产生的壮观景象。通过这些实例，读者将能够看到抽象的数学模型如何转化为预测现实的有力工具。 本书还将探讨一些更高级的主题，包括自适应网格精细化技术（AMR），它允许模拟在关键区域自动增加计算精度，从而在保证效率的同时提高结果的准确性。我们还会触及多物理场耦合模拟，即如何在一个模拟中考虑多个物理现象之间的相互作用，例如流体与结构的耦合，或热与力学的耦合。此外，随着人工智能的兴起，本书也将初步探讨如何将机器学习与传统数值模拟相结合，以提升模型精度、加速求解过程或发现新的物理规律。 本书旨在为读者打下坚实的计算建模和数值模拟基础，使其能够独立地解决复杂的工程和科学问题。它不仅适用于工程专业的学生和研究人员，也欢迎对物理世界充满好奇，希望通过计算手段探索其奥秘的任何领域的研究者和技术爱好者。掌握这些技能，意味着你将拥有一个强大的工具箱，能够深入理解并影响我们周围的动态世界。 预期读者群体： 高等院校本科生和研究生： 学习工程学（航空航天、机械、土木、生物医学、电气）、物理学、数学、计算机科学等专业。 科研人员： 需要进行数值模拟来支持理论研究或实验验证的各个领域的科学家。 工程师： 在设计、分析和优化过程中需要进行仿真计算的工业界专业人士，尤其是在航空航天、汽车、能源、制造、生物技术等行业。 对计算科学和物理模拟感兴趣的技术爱好者。 本书的价值在于： 提供一套系统性的建模和仿真方法论。 深入讲解核心数值方法和算法。 涵盖广泛的实际应用案例。 引导读者掌握从理论推导到结果分析的完整流程。 培养读者解决复杂工程和科学问题的能力。

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这本书的内容组织，简直是“反人类”设计典范。我花了好大力气试图找到一个清晰的逻辑主线，结果发现它更像是一个庞大的知识点集合，被随机地堆砌在一起。比如，关于有限元方法的讨论，本该是构建一个完整的理论框架，从形函数到刚度矩阵的建立，再到边界条件的施加，步骤应该层层递进。然而，这本书里，第一章讲了某种奇异性处理，第三章突然插入了一段关于高阶插值多项式的讨论，等到第六章，才零星地提到了基础的变分原理。这种跳跃式的叙述，让读者根本无法形成一个全局的认知地图。每次我试图将学到的新知识点与前面已经读过的内容联系起来时，总会发现作者在不同的章节对同一个概念使用了略微不同的符号或假设，需要耗费极大的精力去进行“版本比对”。我甚至怀疑作者是不是先写完了各个独立的小章节，然后才粗暴地将它们缝合在一起，完全没有进行一个整体性的打磨。如果我需要快速查阅某个特定技术细节，这本书或许还能勉强应付，但如果我的目标是真正理解这个领域是如何运作、不同方法之间是如何相互联系和制约的，那么这本书只会让人迷失在细节的迷宫里，找不到出口。它更像是一个技术文档的合集，而非一本精心编排的教材。

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从排版和插图来看，这本书的制作水平实在让人不敢恭维。我期待一本关于计算方法的书籍能有清晰、直观的图示来辅助理解那些抽象的数学结构和计算流程，但这本书里的图，简直就像是从上世纪八十年代的激光打印机里出来的低分辨率扫描件。很多用于展示网格划分、误差分布或者收敛曲线的图形，线条模糊不清，关键的坐标轴标签小得几乎看不见。更要命的是，图注和正文的对应关系经常出现错位。比如，正文中提到“如图4.3所示，当网格加密到一定程度时，局部误差会集中在边界区域”，结果我翻到图4.3，看到的却是一个完全不相关的三维流场示意图，而那个描述边界误差的图，可能被标注成了图7.11。这种低级的错误，极大地影响了阅读体验和学习效率。每当遇到需要看图理解概念的关键时刻，我都得在厚厚的书页里拼命地去寻找那个“正确的”图，这种“寻宝游戏”式的阅读，早就磨光了读者的耐心。对于一本售价不菲的专业书籍来说，这种对细节的疏忽是完全不能接受的，它传递出一种“内容正确就好，形式不重要”的傲慢态度。

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这本书的语言风格，用一个词来形容就是“冷峻的晦涩”。它似乎完全没有意识到，读者群体中可能存在着跨学科背景的人士，或者那些需要在短时间内掌握新领域核心思想的学习者。作者的行文习惯是采用被动语态，句子结构冗长且充满了复杂的从句，每一个段落都像是一个精心构建的逻辑迷宫，需要读者反复阅读才能勉强跟上作者的思路。比如，在一个解释误差来源的段落里，他会连续使用“鉴于先前被证明的……”、“在不损害一般性的前提下被假定为……”以及“基于对该算子的局部光滑性的观测结果……”这样一连串的修饰语和限定条件，把本可以清晰表述的观点包裹得严严实实。这种写作方式，极大地消耗了读者的认知资源，让人在理解一个概念的同时，还要时刻担心自己是否遗漏了某个隐藏的逻辑前提。我不得不说，如果作者的目标是让更多人接触和理解这个领域，他应该采用更直接、更具启发性的叙事方式，而不是这种近乎于自我封闭的学术腔调。读完一章，与其说是“我学会了”，不如说是“我‘忍受’完了”。

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这本书在处理实际应用问题时的深度，也远远低于我的预期。我购买这本书，很大程度上是希望它能提供一些“实战经验”，比如在处理实际工程问题中经常遇到的数值不稳定性、计算效率优化，或是如何选择合适的预处理技术等。然而，这本书似乎沉溺于理论的精妙和公式的美感之中，对于如何将这些理论转化为可靠、高效的计算机代码，着墨甚少。那些所谓的“算例”，要么是过于理想化的、边界条件清晰的“玩具”问题，要么就是只有输入和最终结果的“黑箱”展示，完全看不到中间数值求解器是如何一步步收敛、每一步迭代付出了怎样的代价。例如，在讨论非线性方程组的求解时，作者详细地描绘了牛顿法的每一步雅可比矩阵的计算，但对于在实际应用中，如何处理雅可比矩阵的稀疏性、如何有效求解大型线性系统（比如迭代法的收敛性判断和预处理器的选择），却只是轻描淡写地用一句话带过。这让我感觉，作者提供的是一份关于“如何构建一个数学模型”的指南，而不是一本关于“如何用计算机解决实际工程问题”的操作手册。它缺少了连接纯数学和实际计算工程之间的桥梁。

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这本书，说实话，拿到手的时候我就有点犯嘀咕。封面设计得挺“工业风”，黑白灰为主，让人一眼就觉得这是本硬核的学术读物，可能适合那些已经在相关领域摸爬滚打了好几年的老手。我原本是抱着找一本能系统梳理基础概念，同时又能提供一些新颖视角来提升自己理解深度的期望来的。结果呢，翻开前几章，我的感觉就更复杂了。作者似乎默认读者已经对某些高等数学和物理背景知识了如指掌，上来就是一堆密集的公式推导和符号定义，中间几乎没有缓冲地带。这对于我这种需要逐步建立知识体系的人来说，简直是灾难性的。比如，在介绍某个基础的偏微分方程求解方法时，他直接跳过了对方程物理意义的直观解释，而是径直进入到复杂的数值离散格式的推导，仿佛这些公式的合理性是不言自明的真理。我不得不经常停下来，去查阅其他教材来理解他使用的那些专有名词背后的含义。说白了，这本书的叙事逻辑更像是给领域内的专家写的一份内部备忘录，而不是一本面向广泛读者的教学指南。它的深度毋庸置疑，但那种缺乏温度和引导的写作方式，极大地增加了初学者的学习门槛，让人在求知欲被压抑的挫败感中徘徊。我感觉自己更像是在解码一份古老的密码本，而不是在阅读一本能启发思考的专业书籍。

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