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出版者:清华大学出版社

作者:胡包钢

出品人:

页数:288

译者:

出版时间:2003-1-1

价格:19.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787900643483

丛书系列:

图书标签:

• 计算机
• scilab
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• 工程计算

探索浩瀚宇宙的奥秘：一本关于天文学观测与数据分析的实用指南 这本书并非关于科学计算的软件工具本身，而是以一种更具象、更贴近实践的方式，带您深入探索浩瀚宇宙的奥秘。它将聚焦于天文学领域，重点阐述如何通过实际观测，采集数据，并运用严谨的分析方法来解读这些来自遥远星辰的信息。 内容概述： 本书将从天文学观测的基础知识出发，逐步引导读者理解不同类型的天文望远镜及其工作原理。我们将详细介绍可见光、射电、X射线、伽马射线等多种观测手段，并探讨它们各自的优势与局限性。读者将了解到，如何选择合适的观测设备来捕捉特定波段的光线，从而揭示宇宙不同尺度的物理过程。 观测数据的获取与处理： 一旦数据被采集，如何进行有效的处理与分析就显得尤为关键。本书将深入讲解数据预处理的流程，包括去除噪声、校准仪器效应、背景扣除等关键步骤。您将学习到如何使用标准化的数据格式，例如FITS（Flexible Image Transport System），并掌握基本的图像增强和可视化技术，使肉眼难以分辨的微弱信号浮现出来。 从数据到洞察：核心分析方法 本书的核心在于介绍一系列基于实证的天文学数据分析方法。我们将涵盖以下几个关键领域： 光谱分析： 光谱是天文学家的“指纹”，它揭示了天体的化学成分、温度、运动速度等关键信息。您将学习如何解读不同类型光谱（发射光谱、吸收光谱、连续谱），识别谱线，并通过多普勒效应计算天体的径向速度。本书将提供实例，演示如何通过分析恒星和星系的谱线来理解其演化过程。 测光分析： 测光是测量天体亮度的过程。通过对不同波段亮度的测量，我们可以推断出天体的物理参数，例如其大小、温度、光度以及距离。本书将讲解标准测光技术，以及如何利用测光数据来研究变星、系外行星的凌星现象，甚至绘制宇宙的膨胀曲线。 图像分析： 天文图像是宇宙最直观的展现。本书将介绍如何从天文图像中提取有用的信息，例如识别星系形态，测量天体的大小和形状，以及进行天体计数和密度分析。您将学习如何使用图像处理软件来增强细节，发现隐藏的结构，并进行定量测量。 统计分析与建模： 在处理海量观测数据时，统计学方法必不可少。本书将引导读者理解常用的统计工具，例如误差分析、回归分析、聚类分析等，并介绍如何利用这些工具来检验科学假设，建立物理模型。我们将通过实际案例，展示如何从数据中发现统计学上的关联，并建立能够解释观测现象的理论模型。 特定天体物理现象的研究： 本书还将选取几个引人入胜的天体物理现象作为研究案例，例如： 系外行星的探测与表征： 了解如何通过凌星法、视向速度法等手段探测系外行星，以及如何利用光谱数据分析其大气成分，探索宜居性的可能性。 超新星爆发的动力学研究： 学习如何通过观测超新星的亮度变化曲线和光谱演化，理解其爆发机制和对宇宙化学演化的影响。 星系的形成与演化： 探索如何通过观测大量星系的形态、光谱和空间分布，揭示星系是如何形成、成长以及与其他天体相互作用的。 宇宙大尺度结构的分析： 了解如何利用宇宙微波背景辐射、星系巡天等数据，揭示宇宙的宏观结构和演化历史。 实践导向与案例分析： 本书强调理论与实践相结合。每一个分析方法都将辅以清晰的步骤说明和具体的案例分析。读者将有机会接触到公开的天文观测数据，并通过书中的指导，亲自动手进行数据处理和分析，从而加深对理论知识的理解，并获得解决实际天文问题的能力。 目标读者： 本书适合对天文学具有浓厚兴趣的爱好者、 undergraduate 天文学专业学生、以及任何希望了解如何通过观测数据理解宇宙的科研人员。即使您没有深厚的编程背景，本书也会以清晰易懂的方式引导您掌握必要的分析技巧。 本书的价值： 通过阅读本书，您将能够： 建立对天文学观测流程的全面认识： 从望远镜的原理到数据的获取，再到最终的解读。 掌握实用的天文数据处理与分析技能： 能够独立处理常见的观测数据，并运用各种分析工具。 深入理解宇宙的奥秘： 通过亲手分析数据，获得对天体物理现象的深刻洞察。 培养严谨的科学思维： 学习如何提出问题，设计实验，收集证据，并做出合理的科学结论。 本书是一扇通往宇宙未知领域的窗口，它将点燃您探索星辰大海的好奇心，并为您提供一把开启宇宙奥秘的钥匙。让我们一同踏上这场激动人心的天文学探索之旅吧！

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从工具性角度来看，这本书的实用价值几乎为零。书中提到的软件和库的版本信息似乎停留在上个世纪末，许多引用的函数和API都已经过时，甚至在现代主流的操作系统上根本找不到对应的环境。我尝试按照书中的步骤来配置一个简单的并行计算环境，结果发现书中列出的命令行参数和配置文件格式早已被弃用，我不得不花费双倍的时间去网络上查找最新的官方文档来修正这些错误配置。此外，书中对开源社区生态的介绍也极为肤浅和滞后，完全没有提及当前科学计算领域最活跃的几个核心库的最新发展动态，比如在高性能计算（HPC）领域，书中对GPU加速的讨论近乎空白，这对于一本声称是关于“科学计算”的参考书来说，简直是严重的知识脱节。它更像是一本被遗忘在角落里的历史文物，而非能指导当代实践的工具书。

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这本书的排版和设计简直是灾难。打开扉页，我就感觉自己仿佛在翻阅一本几十年前的教科书，那种老旧的字体和单调的黑白印刷，让人瞬间失去了阅读的欲望。图表的质量尤其令人失望，很多关键的数学公式和流程图都模糊不清，有些甚至像是直接从低分辨率的屏幕上截图下来的，根本看不清细节。更别提索引部分了，查找起来极其费劲，完全没有现代图书应有的清晰结构和便利性。阅读体验从一开始就大打折扣，我不得不反复眯着眼睛，甚至需要借助放大镜才能勉强辨认那些关键的术语和符号，这对于一本声称是关于“科学计算”的专业书籍来说，是不可原谅的疏忽。作者似乎完全没有考虑到读者的实际使用场景，把一本本该是工具书的材料，做成了让人望而却步的负担。如果只是为了收藏而购买，或许还算勉强过关，但若想指望它能提供流畅的知识获取体验，那简直是痴人说梦。这本书的装帧和视觉呈现，完全配不上其主题所应有的那种严谨和现代感。

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全书的逻辑连贯性存在严重的跳跃性问题，章节之间的过渡生硬得如同被强行拼接而成。在前一个章节还在详细讲解矩阵分解的数值稳定性，紧接着的下一章就毫无铺垫地开始讨论概率论中的贝叶斯推断，两者之间的联系需要读者自己去挖掘和构建，作者完全没有给出任何引导性的说明。这种缺乏宏观架构的写作方式，使得知识点之间如同孤岛般存在，读者很难建立起一个完整的、系统的知识体系。学习过程中，我总是感到自己像是在走迷宫，虽然看到了很多有趣的“风景”（知识点），却不知道这些点是如何相互关联、共同支撑起“科学计算”这个宏大主题的。这种碎片化的呈现方式，极大地损害了学习的效率和对学科的整体把握能力，让人对这本书作为一本系统性教材的定位产生深深的怀疑。

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这本书的叙事风格极其晦涩、冗长且充满不必要的哲学思辨，完全偏离了“科学计算”应有的简洁和效率。作者似乎对自己的学识抱有极大的热情，恨不得将所有相关的历史背景、未被主流接受的理论分支以及个人对计算本质的理解一股脑地塞进书里。结果就是，核心内容被淹没在大量的无关信息中，寻找一个具体的算法步骤，就像在沙滩上寻找一粒特定的沙子。语句结构复杂，充斥着大量的长难句和被动语态，阅读起来非常费力，大脑需要不断地进行解码工作，而不是专注于吸收知识。我发现自己不得不频繁地回溯前文，以确定刚才读到的那个复杂的句子到底是在陈述一个事实、提出一个假设，还是在引用某个晦涩的脚注。这种写作方式极大地拖慢了学习进度，让人不禁怀疑，作者是否真的理解了“清晰沟通”的重要性，或者他只是想通过这种方式来彰显自己的博学。

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我花了大量时间试图理解其中关于数值方法的讨论，但收效甚微，这主要归咎于作者在理论深度上的蜻蜓点水和缺乏实际案例的支撑。例如，在讲解有限元分析（FEA）的基础时，叙述停留在非常高阶的概念层面，对于初学者来说，完全抓不住如何将理论转化为实际操作的桥梁。书中充斥着大量的数学推导，然而这些推导往往在关键的转折点戛然而止，留下读者独自面对一堆看不懂的符号和积分，作者完全没有提供清晰的逻辑链条来解释“为什么”要使用这种特定的算法，而不是其他更高效或更稳定的方法。更令人抓狂的是，书中提供的任何代码示例都极其简陋，往往是伪代码，而且即便是伪代码，也缺乏必要的注释和上下文解释，让人无法判断其在真实编程环境下的适用性。对于一本旨在教授“计算”的书籍，这种对实践的漠视是致命的缺陷，它更像是一份未经编辑的学术笔记，而不是一本合格的教学指南。

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1. Scilab入门读物，主要是操作的介绍。高级玩法，看其它书吧。2.需要一定的线性代数基础，特别是矩阵运算的背景知识。大二上的学生就可以看了。2. 这本书鼓励开源，有近40页在讲开源、自由软件的好处。3.封面设计很漂亮，SCILAB这六个字母醒目，大方。

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