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出版者:Addison Wesley Longman

作者:Guido Buzzi-Ferraris

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1993-08

价格:USD 44.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780201631920

丛书系列:

图书标签:

• 数学
• C++
• 科学计算
• 高性能计算
• 数值方法
• 软件工程
• 代码优化
• 模板元编程
• 现代C++
• 算法
• 数据结构
• 并行计算

《科学计算的艺术：C++ 实践指南》 深入探索 C++ 在科学研究与工程应用中的强大能力 《科学计算的艺术：C++ 实践指南》是一本面向对科学计算充满热情、希望充分发挥 C++ 语言优势的开发者、研究人员和工程师的权威著作。本书并非对一本名为“Scientific C++”的书籍进行内容概述，而是旨在独立地、系统地、深入地阐述如何利用 C++ 这一强大且高效的编程语言，解决复杂的科学计算问题，实现从理论模型到实际应用的飞跃。 为什么选择 C++ 进行科学计算？ 在数据量爆炸、计算需求日益增长的今天，科学计算已经渗透到物理、化学、生物、工程、金融等几乎所有科学领域。而 C++ 以其无与伦比的性能、对底层硬件的精细控制、丰富的库支持以及面向对象的设计思想，成为构建高性能、可扩展、可靠的科学计算软件的理想选择。本书将从最基础的概念出发，逐步引导读者掌握 C++ 在科学计算领域的精髓。 本书涵盖的核心内容： 1. C++ 基础与科学计算的融合： 高效数据结构与算法： 深入探讨数组、向量、矩阵、多维数组等科学计算中常用的数据结构，以及排序、搜索、图算法等核心算法的 C++ 实现。我们将关注算法的效率，并介绍如何利用 C++ 标准库（STL）中的容器和算法，以及自定义实现，以达到最优性能。 数值精度与稳定性： 理解浮点数的表示方式、精度问题以及数值计算中常见的误差来源，如舍入误差、截断误差。本书将详细介绍如何选择合适的数据类型（`float`, `double`, `long double`），以及如何通过数值分析技术（如误差传播、病态问题诊断）来提高计算的稳定性和准确性。 内存管理与性能优化： C++ 的强大之处在于其对内存的直接控制。我们将深入讲解指针、引用、动态内存分配（`new`, `delete`）、智能指针（`std::unique_ptr`, `std::shared_ptr`）等概念，并提供实用的内存管理技巧，避免内存泄漏和提高内存使用效率。同时，我们将介绍各种性能优化技术，包括编译器优化选项、循环展开、函数内联、数据局部性利用以及向量化指令（SIMD）的初步概念。 2. 高级 C++ 特性在科学计算中的应用： 面向对象设计（OOD）与科学建模： 学习如何运用类、继承、多态、封装等面向对象设计原则，将复杂的科学模型抽象为易于管理、可重用、可扩展的 C++ 对象。例如，如何设计表示物理粒子的类，如何构建描述化学反应的系统。 模板元编程（TMP）与泛型编程： 掌握 C++ 模板的强大能力，实现编译时多态和代码的泛型化。我们将展示如何编写通用的数值算法，使其能够应用于不同数据类型，以及如何利用模板进行代码生成和性能优化，例如，实现通用的矩阵乘法模板。 异常处理与错误管理： 构建健壮的科学计算程序离不开有效的错误处理机制。本书将讲解 C++ 的异常处理（`try`, `catch`, `throw`）及其在科学计算中的应用，确保程序在面对非法输入、计算溢出等异常情况时能够优雅地处理。 3. 并行计算与高性能 C++： 多线程编程（C++11/14/17/20）： 学习使用 C++ 标准库提供的线程（`std::thread`）、互斥锁（`std::mutex`）、条件变量（`std::condition_variable`）等工具，实现并发执行，充分利用多核处理器的计算能力。我们将讲解线程同步、数据竞争避免以及任务分解策略。 向量化（SIMD）与底层优化： 深入了解 SIMD（Single Instruction, Multiple Data）指令集，如 SSE、AVX，以及如何利用 C++ 内建函数（intrinsics）或特定库（如 Eigen）来编写能够利用 SIMD 的代码，实现数据在 CPU 上的并行处理，获得数量级的性能提升。 分布式计算初步： 简要介绍分布式计算的基本概念，以及 C++ 在构建分布式科学计算应用中的作用，例如通过消息传递接口（MPI）或更高层次的库进行多机并行计算的入门。 4. 关键科学计算领域实践： 线性代数运算： 深入讲解矩阵运算、特征值分解、奇异值分解（SVD）、线性方程组求解等核心线性代数问题，并介绍如何利用现有的高性能 C++ 数值库（如 Eigen, BLAS, LAPACK 的 C++ 接口）来高效实现这些运算。 数值积分与微分： 学习多种数值积分方法（如梯形法则、辛普森法则）和数值微分方法（如有限差分法），并探讨它们在 C++ 中的实现及其精度要求。 数据可视化接口： 虽然本书不直接提供可视化库，但会介绍如何通过 C++ 程序生成数据文件（如 CSV, HDF5），并说明如何将其导入到常用的科学可视化工具（如 Matplotlib, ParaView）中进行展示，以及如何利用 C++ 接口（如 GNUPlot 的 C++ 接口）进行直接绘图。 优化算法实现： 探讨梯度下降、牛顿法等常见的优化算法，并展示它们在 C++ 中的实现，以及如何处理目标函数和约束条件。 目标读者： 希望利用 C++ 提升计算效率和程序性能的科学研究者。 从事高性能计算、科学模拟、数据分析的软件工程师。 希望深入理解 C++ 语言特性，并将其应用于复杂科学问题的学生和开发者。 对数值方法、算法优化有浓厚兴趣的程序员。 《科学计算的艺术：C++ 实践指南》不仅仅是一本技术手册，它更是通往高效、精确、可扩展科学计算世界的桥梁。通过本书的学习，您将能够自信地驾驭 C++ 语言，构建出能够解决您领域内最前沿科学计算挑战的强大软件。

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读完《Scientific C++》的前几章，我最大的感受是作者的功底深厚，并且善于将复杂的概念化繁为简。我一直觉得，C++虽然功能强大，但在科学计算领域，它的一些特性，比如内存管理，有时反而会成为初学者的绊脚石。然而，这本书非常巧妙地避开了这些陷阱，而是聚焦于如何利用C++的优势来解决实际的科学问题。我尤其欣赏书中关于“数值积分与微分的C++实现”的章节，它并没有止步于理论公式的介绍，而是提供了完整的、可执行的代码示例，并且对代码的性能进行了细致的分析。这对于我这种“动手派”的学习者来说，是极其宝贵的。我一直想尝试用C++来实现一些经典的数值方法，但总觉得无从下手。这本书为我提供了清晰的指导和高质量的代码模板，让我能够迅速地将理论知识转化为实践能力，解决我科研项目中的一些计算难题。

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对于一个初涉科学计算领域的学生来说，《Scientific C++》简直是一座宝藏。我之前学过一些C++的基础知识，但如何将这些知识应用到实际的科学问题中，我一直感到很困惑。这本书的出现，仿佛为我打开了一扇新世界的大门。它不是那种枯燥乏味的语法讲解，而是直接将C++的强大功能与科学计算的实际需求紧密结合。我翻阅到关于“使用STL进行高效数据管理”的那一章时，对它的讲解方式印象深刻，它并没有仅仅罗列STL的各个容器，而是通过生动的例子，展示了如何利用vector、array以及tuple等，以更简洁、更高效的方式来组织和处理科研中常见的各种数据结构。这比我之前直接手写循环来管理数据要效率高得多，而且也大大降低了出错的可能性。我相信，通过这本书的学习，我能够更快地掌握编写科学计算程序的技巧，让我的学习和研究事半功倍。

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《Scientific C++》是一本令人惊喜的书，它完全颠覆了我过去对C++在科学计算中应用的刻板印象。我原以为它会是一本充斥着晦涩算法和低级内存操作的书籍，但事实恰恰相反，它展现了C++在现代科学计算中扮演的更加灵活、更加高效的角色。我特别喜欢书中关于“面向对象设计在模拟中的应用”的章节，它让我意识到，通过良好的面向对象设计，我们可以将复杂的模拟模型分解成易于管理和维护的模块，这对于大型的、长周期的科研项目来说，其价值不可估量。此外，书中对“泛型编程和模板元编程在科学计算中的妙用”的介绍，也让我大开眼界。我一直对这些高级特性感到神秘，但本书的讲解让我对其在提升代码复用性和编译时性能方面的巨大潜力有了清晰的认识。这本书不仅教会了我如何写出高效的代码，更引导我思考如何用更优雅、更具扩展性的方式来构建我的科学计算工具。

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这本《Scientific C++》我刚入手没多久，但仅仅是翻阅目录和试读了几章，就深深吸引了我。作为一名在科研领域摸爬滚打多年的老兵，我深知高效、可靠的代码对于模拟、数据分析乃至最终的成果至关重要。市面上关于C++的书籍汗牛充栋，但真正能触及科学计算核心、深入浅出讲解其在这一特定领域的应用的却凤毛麟角。这本书恰恰填补了这个空白。从它严谨的结构来看，作者显然对科学计算的流程和需求有着深刻的理解。序言部分就点出了C++在高性能计算中的独特优势，这让我这个长期在fortran和python之间徘徊的老将眼前一亮。我特别期待书中关于数值算法实现、并行计算策略以及如何优化内存访问等方面的详细论述。我常常在处理大规模数据集或者进行复杂的数值积分时感到力不从心，希望这本书能提供一些行之有效的解决方案，让我能更进一步地挖掘数据的潜力，突破计算的瓶颈。书中提到的“现代C++特性在科学计算中的应用”更是让我兴奋不已，毕竟，跟上技术发展的步伐，才能让我们的科研工作始终保持在最前沿。

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作为一名在学术界摸索多年的研究人员，《Scientific C++》这本书无疑为我提供了新的视角和强大的工具。我尤其关注它在“并行计算与GPU加速”方面的论述。在处理海量实验数据和进行大规模模拟时，单核CPU的处理能力早已捉襟见肘。我一直对OpenMP、MPI以及CUDA等技术有所耳闻，但总觉得门槛很高，难以真正掌握。这本书的讲解方式，我相信会让我更容易入门。它并不是简单地堆砌API，而是深入浅出地解释了并行计算的原理，以及如何在C++中有效地利用多核CPU和GPU资源来加速计算。书中提供的案例和优化建议，对我来说是极其宝贵的实践指导。我相信，通过学习这本书，我能够显著提升我的计算效率，从而加快我的研究进程，甚至可能解决一些过去因为计算能力不足而无法触及的科学问题。

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