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☆☆☆☆☆

出版者:北京世图

作者:R.Kress

出品人:

页数:326

译者:

出版时间:2003-6

价格:38.00元

装帧:

isbn号码:9787506259668

丛书系列:Graduate Texts in Mathematics

图书标签:

数学
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具体描述

No applied mathematician can be properly trained without some basic understanding of numerical methods, i.e., numerical analysis. And no scientist and engineer should be using a package program for numerical computations without understanding the program's purpose and its limitations. This book is an attempt to provide some of the required knowledge and understanding. It is written in a spirit that considers numerical analysis not merely as a tool fer solving applied problems but also as a challenging and rewarding part of mathematics. The main goal is to provide insight into numerical analysis rather than merely to provide numerical recipes.

　　此书为英文版！

《探索未知：现代科学的基石》这是一本旨在为广大科学爱好者、学生以及对世界运行机制充满好奇的读者，提供一扇窥探现代科学核心理念的窗口。本书不拘泥于某一特定学科的细节，而是着力于揭示驱动我们理解自然界、工程技术和社会现象的普适性方法论和思维框架。本书核心内容概览：第一部分：构建理解世界的工具箱模式识别与抽象思维：我们将从最基本的层面出发，探讨人类是如何通过观察、归纳，从中提炼出普遍规律和抽象概念的。从古老的几何图形到复杂的物理定律，模式识别是科学家们认识世界的起点。我们将学习如何训练自己的眼睛去发现隐藏在数据和现象背后的联系，并学会将具体的实例提炼成普适性的模型。逻辑推理与论证构建：科学探索离不开严谨的逻辑。本书将深入浅出地介绍演绎推理和归纳推理的基本原理，以及如何构建一个令人信服的科学论证。我们将学习如何清晰地表达自己的观点，如何辨别和反驳谬误，以及如何依据证据来支持或推翻一个假说。这部分内容将帮助读者建立起批判性思维的能力。系统性思考与涌现现象：很多复杂的现象并非单一因素作用的结果，而是多个简单部分相互作用而产生的“涌现”行为。本书将引导读者理解系统论的基本思想，认识到局部与整体的关系，以及如何从微观的规律去推测宏观的整体行为。这对于理解生态系统、经济模型乃至人类社会都至关重要。第二部分：量化与模拟：描绘真实的画布测量、误差与不确定性：任何科学研究都离不开测量。本书将探讨测量的基本原理，并重点关注测量中不可避免的误差来源和不确定性。我们将学习如何量化和评估不确定性，以及如何在存在不确定性的情况下做出合理的判断和决策。这部分内容对于理解实验数据的可靠性至关重要。建模与仿真：现实世界极其复杂，直接研究往往困难重重。本书将介绍科学建模的核心思想，即如何通过简化的数学、物理或概念模型来近似或模拟真实系统。我们将探讨不同类型的模型，以及如何利用计算机仿真来预测系统的行为、测试不同的假设，并在虚拟环境中进行“实验”。数据驱动的洞察：在信息爆炸的时代，如何从海量数据中提取有价值的信息是关键。本书将介绍数据分析的基本理念，以及如何通过可视化、统计方法等手段来发现数据中的趋势、关联和异常。我们将了解数据如何帮助我们验证理论、指导决策，甚至发现全新的科学规律。第三部分：科学的边界与未来跨学科的融合与协同：现代科学的许多突破都源于不同学科之间的交叉与融合。本书将探讨物理学、化学、生物学、计算机科学、社会科学等领域是如何相互启发、共同进步的。我们将认识到，孤立的知识体系难以解决复杂的问题，而跨学科的视野能够带来更深刻的理解和更创新的解决方案。科学的局限性与伦理考量：科学并非万能，它有自身的局限性。本书将探讨科学研究的边界，以及在探索未知过程中可能遇到的伦理困境和哲学挑战。我们将思考科学的责任，以及如何在追求知识的同时，兼顾人类的福祉和社会的价值。开放的心态与持续的学习：科学是一场永无止境的探索。本书将鼓励读者保持开放的心态，拥抱变化，并认识到持续学习的重要性。我们将分享一些关于如何有效地学习科学知识、如何跟进科学前沿的方法，以及如何培养面向未来的科学素养。本书特色：通俗易懂的语言：避免使用过于专业和晦涩的术语，力求用清晰、生动的语言解释复杂的概念，让非专业读者也能轻松理解。丰富的例证：穿插大量来自各个学科领域的真实案例和思想实验，帮助读者更好地理解抽象的理论。启发性的思考：引导读者主动思考，培养独立分析问题的能力，而非仅仅被动接受信息。全景式的视角：展现科学的整体面貌，强调不同科学领域之间的内在联系，以及科学方法在不同领域的普适性。《探索未知：现代科学的基石》不仅仅是一本书，更是一次思想的旅行。它将带您深入现代科学的“骨架”和“灵魂”，让您以全新的视角去审视这个充满奇迹的世界。无论您是初学者还是已有一定基础，本书都将为您提供宝贵的启迪，激发您对科学的无限热情，并赋能您用科学的思维去解决生活和工作中遇到的挑战。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

作为一名应用数学专业的学生，我手中的数值分析教材不下五本，但真正能让我愿意经常翻阅的，屈指可数。《数值分析》凭借其对数值积分和微分方程数值解法的详尽讨论，在我心中占据了特殊地位。作者对于龙贝格积分和辛普森法则的联系阐述得非常透彻，不仅仅是给出公式，更着重于解释它们在不同函数类型上的适用性和精度差异。当我真正开始接触到偏微分方程的数值解法时，这本书中关于有限差分法对边界条件的离散化处理，提供了一个非常扎实且直观的入门视角。很多教材为了追求篇幅往往会一笔带过这些细节，但这本书却非常耐心地把每一步的物理意义和数学映射都交代清楚了。读完这本书，我感觉自己像是完成了一次系统性的“内功”修炼，对如何将连续世界的数学问题转化为计算机可以处理的离散化问题的全过程，都有了深刻的理解和敬畏之心。这绝对是领域内的一部上乘之作。

评分☆☆☆☆☆

我是一个对数学美感有较高要求的人，所以选择教材时，往往会关注其结构上的优雅性。《数值分析》在这一点上表现得尤为出色。它的行文流畅，逻辑严密，仿佛在欣赏一篇精心编排的交响乐。尤其是对于那些涉及最优化的方法，比如牛顿法或者拟牛顿法，作者将多变量微积分的知识巧妙地融入到算法的构建过程中，那种数学工具的灵活运用，展现了一种别样的美。书中的排版也是一大亮点，大量的公式被清晰地居中对齐，变量符号的使用高度一致，这极大地减少了阅读时的认知负荷。我发现自己不再需要为辨认那些容易混淆的上下标而烦恼。这本书的内容深度足以支撑研究生阶段的学习，同时其清晰的叙述方式也使得本科生能够从中受益匪浅。它不是一本快餐式的参考书，而是一部值得反复研读的经典之作，每次重读都会有新的体会。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我更倾向于那种理论与实践高度结合的教材，而《数值分析》恰好满足了我的期待。这本书的章节安排非常有条理，从最基础的线性方程组求解，到更进阶的特征值问题，知识点的推进是层层递进的，衔接得非常自然。我最欣赏的是它在讲解算法时，经常会穿插一些关于算法效率的讨论，比如计算复杂度和稳定性。这对于我们这些未来打算从事工程仿真工作的人来说，是至关重要的知识点。我记得有一次，我在尝试用书中的某个算法解决一个大型稀疏矩阵的问题时，遇到了收敛缓慢的瓶颈，后来翻阅书中的特定段落，才发现自己忽略了对初始猜测值的选择对迭代速度的巨大影响。这本书就像一位经验丰富的老教授，不仅教你知识，更教你如何成为一个“靠谱”的计算者。虽然部分章节的推导需要一定的线性代数基础，但总体来说，这本书的难度把控得非常到位，不会让人望而却步。

评分☆☆☆☆☆

我是在上大学时，为了应付期末考试才翻开这本《数值分析》的。说实话，一开始我对这类偏重计算的书籍并不抱太大热情，总觉得枯燥乏味，直到我真正开始啃这本书的章节时，才发现我对它存在着巨大的偏见。这本书的叙述风格非常平实，没有那种高高在上的学院派腔调，而是用一种非常接地气的方式，将那些原本看起来高不可攀的数值方法，一步步拆解成可以理解的逻辑块。我尤其欣赏作者对“为什么”的解释，而不是仅仅停留在“怎么做”的层面。例如，在介绍插值法的章节，作者并没有直接给出拉格朗日插值公式，而是先通过直观的几何解释，展示了多项式逼近的局限性，这使得我理解后续的公式时，目标性更强，也更容易记忆。虽然有些地方的证明过程我还是需要借助网络上的辅助资料来辅助理解，但这本书作为主线框架，其清晰的脉络和逻辑结构，是无可替代的。对于需要快速建立起数值计算体系的初学者来说，这本书的实用价值是极高的。

评分☆☆☆☆☆

这本《数值分析》简直是数学爱好者的福音，我当初抱着试试看的心态买的，没想到一头扎进去了。这本书的深度和广度都非常令人印象深刻。它不仅仅是简单罗列公式和算法，更是深入剖析了数值方法背后的数学原理。比如，在处理误差分析那一部分，作者简直像个侦探一样，把每一步的误差来源都扒得一清二楚，让人不得不佩服那种严谨到令人发指的程度。阅读过程中，我时常需要停下来，对照着书本后面的习题反复推导，才能真正消化吸收那些复杂的概念，比如迭代法的收敛性判定，或者有限差分法的稳定性分析。书中的例题选取得非常好，贴近实际应用，比如在求解微分方程时，那种将抽象的数学概念转化为具体计算步骤的流畅感，让人感觉自己真的在进行科学计算。装帧质量也很棒，纸张的触感和印刷的清晰度，都使得长时间阅读也不会感到疲惫，这对于一本涉及大量符号和矩阵运算的书来说，简直是太重要了。我强烈推荐给所有想在计算数学领域深耕的朋友，它绝对能为你打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆