Applied Numerical Methods with MATLAB for Engineers and Scientists pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:McGraw Hill Higher Education

作者:Steven C. Chapra

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2007-03-01

价格:USD 52.09

装帧:Paperback

isbn号码:9780071259217

丛书系列:

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数值方法
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具体描述

Steven Chapra's second edition, "Applied Numerical Methods with MATLAB for Engineers and Scientists", is written for engineers and scientists who want to learn numerical problem solving. This text focuses on problem-solving (applications) rather than theory, using MATLAB, and is intended for Numerical Methods users; hence theory is included only to inform key concepts. The second edition feature new material such as Numerical Differentiation and ODE's: Boundary-Value Problems. For those who require a more theoretical approach, see Chapra's best-selling "Numerical Methods for Engineers, 5/e (2006)", also by McGraw-Hill.

《数值计算原理与工程应用》本书致力于为工程与科学领域的学生及研究人员提供一套全面而深入的数值计算方法体系。我们聚焦于算法的内在逻辑、数学基础的严谨性以及在实际问题求解中的有效性，旨在培养读者独立分析和解决复杂工程难题的能力。核心内容概述：本书涵盖了工程与科学计算中最为关键的数值方法，从基础的线性代数运算到复杂方程的求解，再到函数逼近、积分和微分方程的数值处理。我们强调理论与实践的结合，力求在清晰阐述数学原理的同时，展示这些方法在真实世界问题中的强大应用。第一部分：误差分析与根的查找误差的来源与量化：我们将深入探讨数值计算中不可避免的误差，包括截断误差和舍入误差。理解误差的产生机制以及如何量化和控制误差是进行可靠数值计算的前提。本部分将介绍相对误差、绝对误差、百分误差等概念，并讨论误差传播的规律。单变量方程求根：读者将学习多种求解非线性方程 $f(x) = 0$ 的方法。我们将从直观的图解法开始，逐步介绍并详细分析：二分法：这是一种简单但保证收敛的半区间法，适用于有界区间内有根的情况。我们将探讨其收敛速度和实际应用限制。不动点迭代法：通过将方程转化为 $x = g(x)$ 的形式，利用迭代逼近根。我们将深入分析其收敛条件，以及如何选择合适的函数 $g(x)$ 以提高收敛性。牛顿-拉夫逊法：这是一种非常高效的局部二次收敛方法，利用函数的一阶导数信息。我们将详细推导其迭代公式，讨论其优点（收敛快）和缺点（需要导数，可能发散）。割线法：作为牛顿法的替代，割线法使用函数值的差值来近似导数，从而避免了显式计算导数。我们将分析其收敛阶和适用场景。第二部分：线性方程组的求解直接法：对于规模不大但精度要求高的线性系统，直接法是首选。高斯消元法：这是求解线性方程组最基本也是最重要的方法之一。我们将详细讲解消元过程、回代求解，并分析其计算复杂度和稳定性问题。 LU分解：高斯消元法的本质是矩阵的LU分解。我们将介绍Doolittle、Crout和Cholesky分解，分析其在求解多个线性系统时的优势，以及如何利用其实现矩阵的求逆。高斯-约旦消元法：略微扩展了高斯消元法，可以直接得到单位矩阵和逆矩阵。迭代法：对于大型稀疏线性系统，迭代法通常更为高效。雅可比迭代法：基于方程组的对角线元素，构建迭代公式。我们将分析其收敛条件，并与高斯-赛德尔法进行比较。高斯-赛德尔迭代法：利用当前迭代步中已更新的变量值，提高收敛速度。我们将深入探讨其与雅可比法的区别和收敛性。松弛法：通过引入松弛因子来加速收敛或改善稳定性，特别是对于某些难以收敛的系统。第三部分：插值与逼近多项式插值：当已知一系列数据点时，我们希望找到一个函数（通常是多项式）能够精确通过这些点。拉格朗日插值：构建一组基函数，通过线性组合得到插值多项式。我们将分析其结构简单性以及高次插值可能带来的龙格现象。牛顿插值：以一种递推的方式构建插值多项式，便于添加新的数据点，并能直观地体现多项式系数的意义。样条插值：为了克服高次多项式插值的振荡问题，样条插值通过分段多项式来构造更平滑的插值函数。我们将重点介绍三次样条插值，分析其连续性和光滑性要求，以及在工程中的广泛应用。函数逼近：在某些情况下，我们并不需要精确通过所有数据点，而是希望找到一个函数（如多项式）来“最好地”拟合数据，即使它不能完全穿过所有点。最小二乘法：寻找使数据点与拟合函数之间误差平方和最小的多项式或其他函数。我们将详细推导最小二乘法的基本原理，并应用于曲线拟合。第四部分：数值积分与微分数值积分：当被积函数形式复杂或只有离散数据点时，需要使用数值方法计算定积分。梯形法则：将积分区间分割成若干小段，每段用梯形面积近似。我们将分析其线性收敛性。辛普森法则：使用二次多项式（抛物线）来近似积分区间内的函数，从而获得更高的精度。我们将介绍1/3辛普森法则和3/8辛普森法则。复化梯形/辛普森法则：将积分区间分割成更多的子区间，对每个子区间应用梯形法则或辛普森法则，从而提高整体精度。数值微分：利用函数值来估计导数。有限差分法：通过函数值的差分来近似导数。我们将介绍前向差分、后向差分和中心差分，并分析它们的精度差异。第五部分：常微分方程的数值解初值问题：求解形如 $y'(t) = f(t, y)$，且满足 $y(t_0) = y_0$ 的微分方程。欧拉法：最简单的单步法，其基本思想是利用当前点的斜率来预测下一时刻的值。我们将分析其线性收敛性及其在实际应用中的局限性。改进欧拉法（斜率预估-校正法）：结合了预测和校正两个步骤，提高了精度。龙格-库塔法：一类非常重要且广泛应用的单步法，通过在每一步中使用多个点上的函数值来获得更高的精度。我们将重点介绍经典的四阶龙格-库塔法 (RK4)。边值问题：求解满足方程两端边界条件的微分方程。打靶法：将边值问题转化为一系列初值问题，通过调整初值使得边界条件得以满足。有限差分法：将微分方程转化为代数方程组进行求解。本书特色：理论严谨与实际应用并重：每个方法都建立在扎实的数学理论基础上，并通过具体的工程和科学算例进行演示，让读者深刻理解方法的适用性和局限性。算法分析与评估：除了介绍算法本身，我们还会分析它们的收敛性、稳定性和计算复杂度，帮助读者选择最适合特定问题的算法。启发式讲解：避免枯燥的公式堆砌，通过直观的解释和类比，引导读者理解算法的内在逻辑。覆盖广泛的工程领域：所选的例题和应用场景涵盖了结构力学、流体力学、热传导、信号处理、控制系统等多个工程和科学领域，展示了数值方法在解决实际问题中的普遍性和重要性。通过学习本书，读者将能够熟练掌握常用的数值计算方法，建立起将数学模型转化为计算算法的能力，并具备独立分析和解决工程科学领域中各种定量问题的实力。