现代仿真技术与应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:国防工业出版社

作者:康凤举

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1900-01-01

价格:29.00元

装帧:

isbn号码:9787118025682

丛书系列:

图书标签:

• 仿真技术
• 现代仿真
• 仿真应用
• 建模与仿真
• 计算机仿真
• 虚拟仿真
• 系统仿真
• 工程仿真
• 仿真软件
• 仿真分析

好的，以下是为您的图书《现代仿真技术与应用》所撰写的一份详细且不包含原书内容的图书简介： --- 图书简介：跨越认知边界——《计算物理学前沿方法与实践》 导论：认识复杂世界的必要工具 在当代科学研究与工程实践中，我们面临的挑战日益复杂，从宇宙的起源到微观粒子的行为，从气候系统的动态演化到复杂生物网络的相互作用，纯粹的理论推导往往力不从心。理解这些复杂系统，需要一种强大的、能够模仿、预测和优化的工具集。 《计算物理学前沿方法与实践》正是在这一背景下应运而生的一部专著。它并非聚焦于某一特定领域的技术模仿（如数值模拟或虚拟环境构建），而是深入探讨了如何利用高效的数值算法、高效的并行计算架构以及严格的数学框架，来解决那些传统解析方法束手无策的物理和工程问题。 本书旨在为跨学科的研究人员、高级工程技术人员以及高年级本科生和研究生提供一套系统化、可操作的计算思维框架与实战指南。 第一部分：数值分析基石——从离散到收敛 本部分是全书的理论基础，构建起理解高级计算方法的必要数学语言。我们避免了对传统线性代数和微积分的冗余回顾，而是直接切入与计算效率和精度息息相关的核心概念。 第一章：高精度数值积分与插值技术 探讨了如何超越传统的牛顿-科茨（Newton-Cotes）公式，深入研究高斯求积（Gaussian Quadrature）的理论基础及其在非均匀网格上的自适应应用。特别强调了径向基函数（RBF）插值在处理高维稀疏数据问题中的优势与局限性，并对比了样条插值在工程曲面重建中的稳定性。 第二章：矩阵特征值问题的现代求解器 侧重于大型稀疏矩阵的处理。重点介绍了基于 Krylov 子空间的方法，如 Lanczos 算法和 Arnoldi 迭代法的详细推导与收敛性分析。书中提供了针对大规模特征值问题（如量子化学计算中的电子能级计算）的预处理技术（Preconditioning），尤其是代数多重网格（AMG）预处理器的构建策略。 第三章：非线性方程组的迭代策略 深入讨论了牛顿法（Newton's Method）的局部收敛性保证，并详细阐述了拟牛顿法（Quasi-Newton Methods），如 BFGS 和 DFP 算法，在计算成本与收敛速度之间的权衡。针对高度非线性问题，本书引入了同伦跟踪法（Homotopy Continuation）作为全局收敛的一种可靠路径。 第二部分：偏微分方程的数值藩篱——有限元与有限差分的深度融合 偏微分方程（PDEs）是描述自然现象的数学语言，其数值求解是计算物理的核心挑战。本部分着重于方法论的比较与优化。 第四章：有限差分法的局限与扩展 不仅回顾了标准的一阶和二阶差分格式，更侧重于高阶精度格式的构造，如紧致差分（Compact Finite Difference Schemes）在求解波动方程中的应用。此外，我们详细分析了有限差分法在处理不规则边界时引入的数值误差及其修正技术。 第五章：有限元法的理论与实践 采用“从变分到网格”的逻辑展开。深入讲解了 Lax-Milgram 定理在保证椭圆型方程解存在性中的作用，以及对不同类型单元（如 P-有限元与 H-有限元）的选择标准。书中专门辟章节讨论了对流-扩散方程（Convection-Diffusion Problems）中的数值耗散（Numerical Dissipation）问题及其基于稳定化技术（如 SUPG 方法）的解决方案。 第六章：时域动力学模拟的高效时间积分 聚焦于常微分方程组（ODE/DAE）的时间演进。对比了显式（如 Runge-Kutta）与隐式（如 Backward Differentiation Formulae, BDF）方法的适用范围，并详细阐述了结构保持积分器（Structure-Preserving Integrators）在模拟哈密顿系统和辛几何中的重要性，以保证长时积分的能量守恒性。 第三部分：面向未来——并行计算与不确定性量化 现代科学问题往往需要借助超级计算机才能求解，因此计算效率不再是优化选项，而是基本要求。同时，任何模型都存在不确定性，如何量化这种不确定性成为科学可靠性的关键。 第七章：大规模并行计算的编程范式 本章探讨了从 CPU 时代的 MPI（消息传递接口）到 GPU 时代的 CUDA/OpenMP 的演进。重点在于如何将经典的基于网格的算法（如有限体积法）有效地分解和映射到数千个核心上。书中提供了并行化稀疏矩阵向量乘法（SpMV）和并行共轭梯度法的实战案例，并引入了领域分解法（Domain Decomposition）的理论框架。 第八章：高维问题的蒙特卡洛方法及其变体 在处理高维积分和概率分布时，传统的数值方法效率急剧下降。本章详细介绍了标准蒙特卡洛方法，并深入讲解了马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法的收敛诊断与效率改进，如 Metropolis-Hastings 算法与 Hamiltonian Monte Carlo (HMC) 的应用，特别是在贝叶斯推断中的效能。 第九章：计算结果的不确定性量化（UQ） 本章是前沿科学计算的必修课。我们探讨了如何通过概率代理模型（Surrogate Models）来替代昂贵的全尺度模拟。重点介绍的 Smolyak 张量积方法和稀疏网格技术，用于在高维输入空间中有效地估计输出响应的统计矩，从而为工程决策提供可靠的风险评估依据。 结语 《计算物理学前沿方法与实践》旨在打破理论与应用之间的隔阂。它不仅仅是一本算法手册，更是一本关于“如何构建一个可信赖的数字模型”的深度指南。读者在掌握这些核心计算工具后，将能够独立面对和解决当今科学与工程领域中最具挑战性的定量难题。 ---

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