具体描述
封建湖、车刚明、聂玉峰编写的《数值分析原理》系统地介绍了现代科学与工程计算中常用的数值计算方法及有关的理论和应用。全书共分9章，包括误差分析，函数插值，函数逼近，数值积分与数值微分、线性方程组的直接解法和迭代解法，非线性方程的数值解法，矩阵特征值与特征向量的计算，以及常微分方程初值问题的数值解法等。《数值分析原理》基本概念清晰准确，理论分析科学严谨，语言叙述通俗易懂，结构编排由浅入深，注重启发性。《数值分析原理》始终贯穿一个基本理念，即在数学理论上等价的方法在实际数值计算时往往是不等效的，因此，《数值分析原理》精选了大量的计算实例，用来说明各种数值方法的优劣与特点。各章末还有一定数量的习题供读者练习之用。
《数值分析原理》读者对象：高等院校工科研究生和数学系各专业本科生，从事科学与工程计算的科研工作者。
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读后感
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用户评价
《数值分析原理》这本书，怎么说呢？初次拿到它，我最大的感受是它非常有“分量”。不是说它有多厚，而是那种知识的厚重感。我是一名在工程领域工作多年的技术人员，经常会遇到一些需要进行复杂计算和仿真的场景。过去，我多依赖现有的软件库，对底层的原理了解得并不深入。偶然的机会，我看到有人推荐这本书，便抱着试一试的心态入手了。翻阅后，我立刻被它所展现出的严谨的数学逻辑和清晰的算法讲解所折服。书中对线性方程组求解的介绍，尤其是高斯消元法和LU分解的详细推导，让我豁然开朗。我之前一直对矩阵的分解感到模糊，但这本书通过一步步的推演，将整个过程拆解得明明白白，甚至还探讨了不同方法的稳定性和效率问题，这对于我们在实际工程中选择最优解法至关重要。此外，书中关于特征值和特征向量的章节，也给了我很大的启发。很多物理现象的分析，都离不开对这些概念的理解。作者的讲解深入浅出，既有理论的高度，又不乏实践的指导。我尤其欣赏书中对数值积分和微分方程求解的讨论，这些都是我们在模拟仿真中不可或缺的工具。它不仅仅是告诉你“怎么做”，更重要的是告诉你“为什么这么做”，以及在不同情况下“应该怎么做”。这本书的语言风格比较偏学术，但丝毫不会让人觉得枯燥，反而有一种沉浸式的学习体验。每一次阅读，都感觉自己对问题的理解又深了一个层次。
评分《数值分析原理》这本书，对我而言，是一次意想不到的旅程。我原本以为它会是一本堆满了数学公式、让我望而却步的“硬核”书籍，但事实恰恰相反。它用一种非常“软”的方式，将硬核的数值分析知识娓娓道来。我尤其欣赏书中对“离散化”这一核心概念的讲解。作者没有直接给出各种离散化方法，而是先解释了为什么我们需要离散化，以及它在解决连续问题中的必然性。这种铺垫，让我对后续的章节有了更深刻的理解。书中对有限差分法的阐述，让我眼前一亮。我之前只知道有限差分法是一种近似计算导数的方法，但这本书详细讲解了不同阶数的有限差分格式，以及它们在精度上的差异。而且，它还结合了一些简单的物理问题，比如热传导和波动方程的求解，通过这些实例，我才真正体会到有限差分法在实际应用中的强大威力。最让我印象深刻的是，书中在介绍算法时，总是会附带一些伪代码，甚至是一些用Python或MATLAB实现的简单示例。这对于我这种喜欢动手实践的人来说，简直是福音。我可以直接将这些代码拷贝出来，运行一下，看看结果，这样学习起来会更加有成就感。这本书的章节安排也很合理，循序渐进，每一章的内容都建立在前一章的基础上，不会让人感到突兀。而且，它还在很多地方留下了思考题，鼓励读者去探索和发现，这种互动式的学习方式，让我觉得非常受益。
评分这本《数值分析原理》确实是一本让人爱不释手的书。我当初选择它，纯粹是因为它简洁的封面设计，一种沉静而充满智慧的感觉扑面而来，就像它承诺的那样，要带我深入数值分析的殿堂。翻开第一页，就被作者严谨却不失流畅的文字风格吸引住了。没有枯燥的公式堆砌，而是以一种引导性的方式，层层递进地剖析每一个概念。我尤其喜欢其中关于误差分析的部分，作者用生动形象的比喻，将那些抽象的概念具象化，让我这个初学者也能窥见误差的“庐山真面目”，并理解控制它的重要性。书中对插值多项式的讲解，更是让我眼前一亮。不同于我之前接触过的那些生硬的定义，这里用了大量的图示和例子，清晰地展示了不同插值方法（如牛顿插值、拉格朗日插值）的优势和局限，仿佛一位经验丰富的老师，手把手地教我如何根据实际问题选择最合适的工具。我记得其中一个例子，关于如何用插值的方法去预测某个历史事件的趋势，作者的讲解引人入胜，让我不禁联想到了现实生活中的种种应用场景。这本书的排版也非常舒适，字体大小适中，行距合理，长时间阅读也不会感到疲劳。而且，它不像某些教材那样，似乎为了凑字数而加入大量不必要的背景介绍，每一部分的内容都紧扣主题，实用性极强。我甚至发现，书中提到的一些算法，在我的日常编程工作中也能找到影子，这让我更加深刻地体会到理论与实践的紧密联系。总而言之，这本书让我感受到了数值分析的魅力，也为我后续更深入的学习打下了坚实的基础。
评分我最近读了《数值分析原理》这本书，感觉收获颇丰。作为一个对计算机科学抱有浓厚兴趣的业余爱好者，我一直在寻找能够帮助我理解算法背后数学原理的书籍。这本书恰好填补了我在这方面的知识空白。作者的叙述方式非常独特，它不像我之前读过的很多数学类书籍那样，上来就是严谨的定义和证明，而是更注重于解释“为什么”和“怎么样”。我尤其喜欢书中关于“求解方程组”的章节。它不仅介绍了克莱姆法则这类理论上“正确”但实际计算中不可行的方法，还花了大量的篇幅讲解了高斯消元法、LU分解、以及迭代法等在实际应用中更具价值的算法。书中对这些算法的分析，不仅包括了它们的计算步骤，还深入探讨了它们的优缺点，比如数值稳定性、收敛速度等。这让我明白了为什么在面对不同规模和类型的线性方程组时，需要选择不同的求解方法。此外，书中对“最优化”问题的介绍，也让我受益匪浅。无论是寻找函数的极值，还是解决复杂的工程优化问题，都需要用到这些数值方法。作者通过对梯度下降法、牛顿法等经典优化算法的讲解，让我对如何找到问题的最优解有了更清晰的认识。这本书的语言风格非常直接，没有太多华丽的辞藻，但每一句话都直击要害。而且，它的配图也非常精良，能够有效地辅助理解抽象的数学概念。我甚至觉得，这本书不仅适合数学专业或计算机专业的学生，也适合任何对算法和计算原理感兴趣的读者。
评分坦白说，《数值分析原理》这本书，一开始我是有点忐忑的。我一直觉得数值分析离我比较遥远，是那种需要极高数学天赋才能驾驭的学科。我之前接触过一些相关的资料，总是被各种符号和公式吓退。但这本书，真的让我对数值分析有了全新的认识。它的开头部分，并没有直接抛出复杂的定理，而是从一些非常贴近实际的问题入手，比如如何用有限的数值来近似连续的函数，如何更准确地计算一个积分等等。这种“问题导向”的学习方式，极大地激发了我的兴趣。书中对迭代方法的介绍，是我觉得最精彩的部分之一。无论是求解非线性方程的牛顿法，还是求解大型线性系统的雅可比法和高斯-赛德尔法，作者都用非常易懂的方式进行了阐述。我最喜欢的是它对收敛性的分析，用图形化的方式展示了迭代过程是如何一步步逼近真实解的，这比单纯的数学推导要直观得多。而且，书中还特别强调了数值稳定性，这对于任何一个想把理论应用于实际的人来说，都是至关重要的。我记得书中有一个章节，讲的是如何避免计算中的“灾难”，比如舍入误差的累积效应，这让我意识到，即使是最简单的计算，背后也蕴含着深刻的学问。这本书的语言风格非常友好，不像某些经典教材那样高高在上，而是更像一个耐心细致的导师，一步步地引导你。我常常在阅读的过程中，能够感受到作者想要将复杂的概念变得简单易懂的良苦用心。
评分研究生教材，本校数学系几位老师合著，问题讲述的清楚明白。
评分书很难，考的就相对容易了
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评分研究生教材，本校数学系几位老师合著，问题讲述的清楚明白。
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