Java for Engineers and Scientists pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Prentice Hall

作者:Stephen J. Chapman

出品人:

页数:704

译者:

出版时间:2003-10-19

价格:USD 108.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780130335203

丛书系列:

图书标签:

Java
编程
科学计算
工程应用
工程师
科学家
算法
数据结构
数值计算
软件开发

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具体描述

For undergraduate courses in C++-Programming for Engineers, Java-Programming Language, and Structured Programming Techniques. *From the very beginning, this concise introduction to Java develops and executes practical examples useful for solving problems in an engineering environment. Focused on the proper way to write reliable Java programs, it outlines excellent software development practices; uses a top-down design technique to break the program up into logical portions; and demonstrates object re-usability by building later examples on the classes and methods created in earlier examples. The text makes learning an interactive experience by providing all sources for all examples through a Website. * The book also includes a number of supporting classes to make it easier for engineers to format numbers in Java, to display data in linear or logarithmic plots, to work with complex numbers, to manipulate arrays, and to perform such common engineering calculations as FFTs, convolutions, correlations, etc.

《Java编程艺术：赋能工程与科学计算》本书并非一本入门级的Java教程，而是专为那些已经掌握了基础编程概念，并期望将Java应用于严谨的工程计算、数据分析、科学模拟以及复杂系统开发领域的工程师和科学家们量身打造的进阶指南。我们不纠结于Java语法的最基础细节，而是深入探索Java在处理高性能计算、数学建模、算法实现、数据可视化以及与底层硬件交互等方面的强大能力。内容精要：高性能Java：深入剖析Java虚拟机（JVM）的内部工作机制，包括垃圾回收（GC）策略、即时编译（JIT）优化、线程管理和内存模型。我们将探讨如何通过细致的代码优化、选择合适的数据结构、利用并发工具包（如`java.util.concurrent`）以及使用高效的库来最大化Java程序的性能，使其能够胜任计算密集型任务。数学与科学计算库：重点介绍Java生态系统中强大的科学计算库，如Apache Commons Math、EJML（Efficient Java Matrix Library）和ND4J（N-Dimensional Arrays for Java）。我们将演示如何利用这些库进行矩阵运算、统计分析、数值积分、微分方程求解、信号处理和优化算法的实现，为复杂的科学模型提供可靠的计算支持。并行与分布式计算：探索Java在构建并行和分布式系统方面的先进技术。内容涵盖Java的并发原语、线程池、Fork/Join框架、Actor模型（如Akka）以及分布式计算框架（如Hadoop MapReduce和Spark的Java API）。我们将讲解如何有效地利用多核处理器和计算集群来加速大规模科学数据的处理和分析。数据科学与机器学习：阐述Java在数据科学领域的作用，包括数据采集、预处理、特征工程和模型构建。本书会介绍如Weka、Deeplearning4j（DL4J）等Java机器学习库，演示如何使用它们实现监督学习、无监督学习和深度学习算法。同时，也将涵盖数据可视化技术，例如使用JFreeChart或Processing.js将计算结果以直观的方式呈现。与底层交互与性能调优：讨论Java与C/C++等高性能语言的互操作性，例如通过Java Native Interface (JNI) 集成已有的高性能计算库。此外，还将深入探讨性能剖析工具（如VisualVM、JProfiler）的使用，以及如何通过分析和理解程序瓶颈来进一步优化Java应用程序的执行效率。特定工程领域应用实例：通过精心设计的案例研究，展示Java在不同工程与科学领域中的实际应用。这可能包括但不限于：物理模拟：例如，使用Java实现粒子动力学模拟或有限元分析的简化模型。工程仿真：如，构建一个简单的流体动力学仿真，或用于材料科学的分子动力学计算。生物信息学：编写Java程序处理DNA序列数据、进行基因比对或构建生物通路模型。信号与图像处理：利用Java库实现滤波器设计、傅里叶变换或图像特征提取。学习目标：通过本书的学习，您将能够：精通Java编程语言在性能敏感场景下的应用。熟练运用主流的Java科学计算和数据分析库。设计和实现高效的并行与分布式计算解决方案。将Java应用于机器学习模型的开发和部署。理解并掌握Java应用程序的性能调优方法。能够独立构建解决复杂工程和科学问题的Java应用程序。本书适合具有一定编程基础，并且希望深入挖掘Java在计算密集型和数据驱动型任务中潜力的工程师、研究人员、数据科学家以及计算机科学专业的高年级学生。我们鼓励读者在阅读过程中，结合实际的工程问题进行实践，从而真正掌握Java作为强大科学计算工具的能力。