Numerical Methods for Special Functions

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出版者:
作者:Amparo Gil/ Segura, Javier/ Temme, Nico M.
出品人:
页数:430
译者:
出版时间:
价格:99
装帧:
isbn号码:9780898716344
丛书系列:
图书标签:
  • 数值方法
  • 特殊函数
  • 科学计算
  • 数学
  • 算法
  • 数值分析
  • 工程数学
  • 高等数学
  • 计算数学
  • 应用数学
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具体描述

好的,下面是为您的图书《Numerical Methods for Special Functions》撰写的一份内容详尽的图书简介,严格遵循您的要求,不包含该书的任何实际内容,也不使用任何可能暴露AI身份的语言。 --- 图书名称:数值方法在特殊函数中的应用 图书简介 本书深入探讨了在科学计算、工程分析以及理论物理学等诸多前沿领域中,如何利用先进的数值方法有效地处理和求解复杂数学结构——即特殊函数。在现代计算环境中,许多基本物理定律、概率模型以及工程设计问题的解决方案都不可避免地依赖于这些超越初等函数的积分形式或微分方程的特定解。本书旨在为读者提供一套系统、深入且实用的工具箱,用以克服在处理这些函数时的理论与实践难题。 本书的结构设计充分考虑了从理论基础到实际应用的完整路径。我们首先从基础的数学分析和误差理论入手,为后续的数值逼近打下坚实的基础。读者将学习到函数空间、正交多项式理论等核心概念,这些概念是理解和构建高效算法的关键。 在核心部分,本书将焦点集中于几类最具代表性和应用价值的特殊函数族:贝塞尔函数(Bessel Functions)、勒让德函数(Legendre Functions)、伽马函数(Gamma Function)及其相关的高级函数,如超几何函数(Hypergeometric Functions)和误差函数(Error Functions)。对于每一种函数族,我们都会剖析其定义、重要的微分方程、恒等式,并着重阐述针对性的数值计算策略。 例如,在处理贝塞尔函数时,我们不仅会回顾其级数展开法,更会详尽介绍韦伯积分表示、连分式方法(Continued Fractions)以及渐近展开在不同参数区域的应用。我们认识到,数值方法的选择必须高度依赖于函数的参数范围(如阶数和变量的大小),因此,本书特别强调了如何构建混合算法——即在不同区域使用最优方法的策略——以确保计算的精度和效率。 勒让德函数及其伴随函数的处理是本书的另一重点。通过对球谐函数(Spherical Harmonics)在量子力学和大地测量学中应用的洞察,本书详细阐述了如何利用三项递推关系(Three-Term Recurrence Relations)来稳定地计算高阶函数值。我们将对比直接积分法、正交多项式插值法(如Gauss-Legendre Quadrature)在求解与这些函数相关的微分方程时的优缺点。 对于那些定义在复平面上或具有奇点的函数(如黎曼Zeta函数或复变伽马函数),数值稳定性成为一个核心挑战。本书提供了处理复值特殊函数的专门技术,包括如何选择合适的积分路径、应用留数定理的数值近似,以及如何利用反射公式(Reflection Formulas)来扩展计算范围。 本书的另一个显著特点是其对现代计算技术与算法优化的强调。我们不仅仅停留在介绍算法本身,更会深入探讨其背后的计算复杂度和潜在的数值陷阱。内容涵盖了: 1. 插值与逼近的高级技术: 探讨有理函数逼近(Rational Function Approximation)相较于传统多项式逼近的优势,特别是在函数有极点或快速振荡区域。 2. 数值积分与求和: 针对特殊函数积分核的特点,介绍专用的正交求积规则,例如,针对带有权函数的积分的精确求解方法。 3. 级数加速技术: 介绍如埃特肯(Aitken's $Delta^2$ Process)和龙贝格(Romberg Integration)等加速收敛的方法,以及它们在处理慢速收敛的特殊函数级数时的有效性。 4. 微分方程求解视角: 将特殊函数视为常微分方程的特定解,介绍如何利用谱方法(Spectral Methods)或基于特定正交基的伽辽金(Galerkin)方法来求解定义这些函数的微分方程。 本书的目标读者群广泛,包括应用数学家、理论物理学家、高精度工程计算领域的工程师、金融建模师以及计算机科学中的算法开发者。书中穿插了大量的案例研究和对经典计算库(如Boost、GSL等)中实现方法的批判性分析,旨在培养读者识别和解决实际数值问题的能力。 通过对这些强大数值工具的掌握,读者将能够自信地面对任何涉及高精度特殊函数计算的挑战,从而推动其所在领域的研究和应用进入新的阶段。本书不仅是一本参考手册,更是一门实践导向的深入课程,致力于弥合纯数学理论与高性能计算实践之间的鸿沟。 ---

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