Solving Nonlinear Equations with Newton's Method (Fundamentals of Algorithms) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Society for Industrial Mathematics

作者:C. T. Kelley

出品人:

页数:118

译者:

出版时间:1987-01-01

价格:USD 49.50

装帧:Paperback

isbn号码:9780898715460

丛书系列:

图书标签:

• Newton's Method
• Nonlinear Equations
• Numerical Analysis
• Algorithms
• Mathematics
• Scientific Computing
• Root-Finding
• Optimization
• Calculus
• Engineering Mathematics

深入探索计算方法与算法设计：一本聚焦数值分析与优化理论的指南 书名：计算方法的基石与算法的演进：从离散到连续的数值分析实践 （注：本简介描述的图书内容与“Solving Nonlinear Equations with Newton's Method (Fundamentals of Algorithms)”一书的特定主题无关，旨在全面介绍一个涵盖广泛数值计算与算法设计原理的著作。） --- 前言：驾驭复杂性——数值计算的当代挑战 在现代科学、工程、金融乃至数据科学的交叉领域，我们无时无刻不在与复杂的数学模型打交道。这些模型往往源于对物理现象的深刻理解，但其解析解的获取几乎是不可能的任务。本书正是为应对这一挑战而设计——它提供了一个全面、深入的框架，用以理解、构建和分析求解这些复杂数学问题的数值算法。我们关注的核心在于，如何将理论上的数学概念转化为高效、稳定且可信赖的计算机程序。 本书超越了单一方法的教学，旨在培养读者对数值计算领域深层原理的洞察力。我们从最基本的数学结构出发，逐步构建起求解连续系统、优化问题和数据拟合挑战的强大工具箱。 --- 第一部分：基础理论与误差分析的严谨性 本卷旨在为后续的高级主题奠定坚实的数学基础，强调数值计算的“质量控制”——误差分析。 第一章：数域、向量空间与函数逼近 我们首先回顾实数域上的基本代数结构，并引入数值计算中至关重要的浮点数表示法（IEEE 754标准），深入探讨舍入误差、截断误差的来源与量化。接着，通过对插值理论（如拉格朗日插值、牛顿插值）的细致考察，我们将重点放在了函数逼近的稳定性和收敛性上。讨论了分段多项式插值（如样条插值）如何有效控制全局误差，并引入了函数空间的正交性概念，为后续的最小二乘法做铺垫。 第二章：线性系统的数值求解：矩阵的分解与稳定性 线性代数是数值计算的支柱。本章详细剖析了求解大型稀疏和稠密线性系统 $Ax=b$ 的核心方法。我们不仅介绍高斯消元法及其LU分解的原理和计算成本，更重要的是，深入研究了这些方法的数值稳定性。条件数的概念被引入，用以衡量问题的敏感性。针对大规模系统，我们全面覆盖了迭代法，包括雅可比迭代、高斯-赛德尔迭代，并重点分析了它们的收敛判据。此外，本章还涵盖了对称正定系统（SPD）的Cholesky分解，以及求解特征值问题的Power Iteration和QR算法的初步介绍。 --- 第二部分：连续系统的数值方法：微分与积分的离散化 本部分将理论分析的焦点转向了处理微分方程和积分表达式的数值技术，这是工程模拟和物理建模的核心。 第三章：常微分方程（ODE）的数值积分 常微分方程是描述动态系统的基础。本章系统地分析了求解初值问题（IVPs）的单步法和多步法。欧拉法（前向与后向）被用作理解局部截断误差的基础。随后，我们深入研究了龙格-库塔（Runge-Kutta）方法族的构建原理，特别是RK4方法的精确性和应用范围。在多步法部分，我们讨论了梯形法则和Adams-Bashforth/Moulton公式，并详细分析了BDF（反向微分公式）在处理“刚性”（Stiff）问题时的不可或缺性。稳定性区域（Stability Regions）的绘制与解释是本章分析的重点。 第四章：数值积分（Quadrature）：牛顿-科特斯与高斯求积 定积分在理论分析中常见，但在实际计算中往往需要依赖数值近似。本章探讨了如何在有限的样本点上精确估计积分值。从最基本的矩形法和梯形法开始，我们探讨了复合求积公式的精度提升机制。随后，引入了精度更高的牛顿-科特斯公式。然而，本书的重点在于高斯求积（Gaussian Quadrature），通过分析正交多项式的性质，我们阐明了高斯求积如何在给定节点数下达到最高的代数精度，并展示了如何通过改变节点和权值来适应不同积分区间。 --- 第三部分：最优化理论与算法设计 本书的最后一部分转向了在给定约束下寻找函数极值的问题，这是数据拟合、机器学习和资源分配的核心。 第五章：无约束优化：梯度方法与二阶信息 优化问题的目标是最小化一个目标函数 $f(x)$。本章聚焦于无约束优化。我们首先详细分析了梯度下降法（Gradient Descent），讨论其步长选择策略（精确线搜索与不精确线搜索）。在此基础上，我们引入了更快速的收敛方法，包括牛顿法的原理（虽然本书不聚焦于非线性方程求解，但其优化思想至关重要），以及拟牛顿方法（Quasi-Newton Methods），特别是BFGS算法的推导和更新公式，强调了其在不计算Hessian矩阵的情况下实现超线性收敛的效率。 第六章：约束优化导论与KKT条件 当优化问题受到等式或不等式约束时，问题的复杂性显著增加。本章为约束优化奠定基础。我们首先讨论了等式约束问题的拉格朗日乘数法。随后，我们引入了处理不等式约束的Karush-Kuhn-Tucker (KKT) 条件，将其作为确定最优解的必要条件进行深入剖析。对于简单的箱约束（Box Constraints）问题，我们考察了投影梯度法（Projected Gradient Methods）的应用。本章的目的是为读者理解更高级的序列二次规划（SQP）和内点法提供清晰的理论路径。 --- 总结：计算思维的构建 本书不仅仅是一本算法手册，更是一本关于“计算思维”的教材。通过对误差、稳定性和收敛性的严格分析，读者将学会如何评估一个数值方法的优劣，如何在速度、精度和资源消耗之间做出明智的权衡。本书旨在培养新一代的算法设计者和批判性的数值分析师，使他们能够自信地面对来自任何量化领域的复杂计算挑战。

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