The aim of this book is to teach you the essentials of spectral collocation methods with the aid of 40 short MATLAB programs, or "M-files."* The programs are available online at http://www, comlab, ox. ac .uk/oucl/work/nick.trefethen, and you will run them and modify them to solve all kinds of ordinary and partial differential equations (ODEs and PDEs) connected with problems in fluid mechanics, quantum mechanics, vibrations, linear and nonlinear waves, complex analysis, and other fields. Concerning prerequisites,it is assumed that the words just written have meaning for you, that you have some knowledge of numerical methods, and that you already know MATLAB.
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说实话,这本书的装帧质量虽然过关,但内容组织上给我的体验是有些分散的。它似乎试图覆盖谱方法在各个领域的应用——从流体力学到量子化学,但每一块的深度都不足以构成一个独立解决问题的工具包。举个例子,当我试图寻找一个关于如何利用谱方法高效求解三维不可压缩纳维-斯托克斯方程的详细算例时,书中只提供了二维的简化模型,并且对其中的时间步进策略也只是点到为止。对于一个希望将这些知识快速迁移到自己的具体研究项目中的人来说,这种“蜻蜓点水”式的覆盖面让人感到有些意犹未尽。我更欣赏那些结构清晰、围绕一个核心应用场景层层递进的教材,通过一个完整的案例展示从模型建立、选择基函数、离散化到最终结果分析的完整流程。这本书的结构更像是知识点的罗列,而不是一个连贯的学习路径图。阅读过程中,我时常需要频繁地在不同章节之间跳转,试图将分散的理论点串联起来,这种体验着实消耗了阅读的流畅性。
评分我花了整整一个下午的时间来研究这本书中关于Chebyshev谱方法的那一章节,坦白说,如果不是我对这个主题有极高的热情和一定的预备知识积累,我可能早就合上书本了。作者在讲解时,似乎默认读者已经完全熟悉了变分原理和泛函分析的基础知识。例如,在引入Galerkin方法的离散化步骤时,书中对基函数的选择及其在边界条件处理上的巧妙结合,虽然逻辑上无懈可击,但语言风格却异常的干燥和学术化,缺乏那种能把复杂概念“掰开揉碎”的通俗易懂的讲解。我尤其在意的一点是,对于实际应用中,当计算域变得不规则或者边界条件高度非齐次时,标准谱方法固有的“刚性”问题,这本书似乎没有给予足够的关注和有效的规避策略。我期望看到的是,如何通过域分解、局部谱方法或者混合方法来克服这些实际工程中的难点,但这些内容在书中基本是只字未提,留给我更多的是理论上的完美,而非工程上的实用性。这本书更像是静静地躺在图书馆深处,等待那些追求数学纯粹美的学者去细细品味。
评分从排版和符号使用的角度来看,这本书体现了出版方对专业内容的尊重,纸张质量上乘,印刷清晰,这对于阅读复杂的数学公式至关重要。然而,正是这种对精确性的极致追求,反而让阅读体验变得有些拘谨和僵硬。书中的术语定义非常严格,几乎不留任何模糊地带,这在严谨性上无可挑剔。但我个人更倾向于那种在初次介绍新概念时,能提供一个直观的物理图像或类比,帮助读者建立起对这个抽象数学工具的“感觉”的写作方式。这本书几乎是直奔主题,所有的论证都建立在严格的数学公理之上,缺乏那种“引导式”的教学节奏。如果你已经是一位对谱方法有深刻理解的专家,这本书会是一本优秀的参考书,可以随时查阅某个特定基函数的具体性质或某个定理的精确表述。但对于希望通过阅读一本教材来构建完整知识体系的新手而言,这种过于冷峻和直接的叙事方式,可能会让人感到枯燥乏味,难以坚持读到最后。
评分这本《MATLAB中的谱方法》的封面设计简直是扑面而来的学术气息,厚重且严谨,让人一看就知道这不是一本轻松的入门读物。我本来是冲着“谱方法”这几个字来的,希望能找到一些关于快速傅里叶变换(FFT)在信号处理中应用的深入探讨,最好能结合一些现代的优化算法。然而,翻开目录,我发现它更侧重于基础理论的构建,比如如何用谱方法求解偏微分方程,以及各种正交多项式基函数的性质展开。对于一个期望快速上手解决实际工程问题的读者来说,这多少有些“杀鸡用牛刀”的感觉。书中对于算法的推导过程极其详尽,每一个矩阵的变换、每一步误差的估计都写得清清楚楚,这对于数学功底扎实的读者无疑是福音,但对于像我这样更偏向应用实践的人来说,光是理解那些抽象的数学符号和高维空间的几何意义就已经花费了大量精力。我原以为能看到大量令人眼花缭乱的MATLAB代码实例,展示如何高效地对复杂的非线性系统进行快速、高精度的数值模拟,结果却发现代码部分相对精简,更多的是作为理论推导的佐证,而非核心的教学内容。整体感觉,这本书更像是一本为研究生或专业研究人员准备的教科书,而非面向广大工程师的实用手册。
评分这本书的MATLAB代码片段虽然是插在理论讲解之间的,但它们看起来更像是“理论的脚注”而非“实践的向导”。我对比了其他一些侧重于数值计算的书籍,那些书通常会提供一个完整的、可运行的M文件,其中注释详尽地解释了矩阵构建的每一步,以及如何利用MATLAB特有的矩阵操作函数来优化计算速度。在这本《MATLAB中的谱方法》中,很多关键的计算步骤被简化成一个矩阵乘法表达式,而没有详细展示如何高效地在MATLAB环境中实现那些特殊的正交基函数的权重矩阵和微分算子矩阵。例如,对于高阶导数的矩阵表示,我希望看到如何利用稀疏矩阵技术来优化内存占用,但书中没有深入探讨。对于依赖计算机辅助教学的读者来说,这本“只谈理论,不重实现细节”的风格,使得将书中的知识真正转化成可运行的、高效的数值代码的门槛显得异常高昂,几乎需要读者自己从头搭建起整个实现框架。
评分真的好,可惜没时间往下看了。
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