具体描述
《现代数值数学和计算》以MatLab语言及编程为基础介绍常用的数值计算方法及有关的基础理论，主要内容包括科学计算MatLab、多项式插值与样条插值、函数逼近、数值积分与数值微分、线性方程组的直接解法、线性方程组的迭代解法、非线性方程求解、矩阵的特征值和特征向量的计算及常微分方程数值解等9章。《现代数值数学和计算》每章后面都有评注、习题，并配有计算机实习题通过编程做题，大大提高学生解决实际问题的能力。
《现代数值数学和计算》内容由浅入深、通俗易懂、易于教学、便于自学，可作为数学专业和工科各专业大学生、研究生的教材，也可供工程技术人员作为自学参考书。
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读后感
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用户评价
我拿到这本书的时候，首先被它那份厚重感所折服，这绝不是一本敷衍了事的速成手册。它更像是一部严谨的学术专著，但幸运的是，作者在保持这份严谨性的同时，成功地规避了过于沉闷的文风。书中穿插的那些历史小典故或者某个数学难题的解决历程，虽然在内容上不是核心，却极大地丰富了阅读体验。比如，当我读到关于某种迭代方法的历史沿革时，我才意识到，我们今天习以为常的计算技巧，背后凝结了多少代数学家的心血和争论。这种对学科精神的尊重和传承，让这本书的格调瞬间提升了。而且，这本书在举例的选择上也显得颇有深意。它不像有些教材那样，总是引用一些脱离实际的、纯粹为了展示数学技巧的例子。相反，它倾向于选择那些在物理模拟、金融建模或者数据分析中真实出现的问题场景，这使得我对所学工具的效用有了更直观的认识。每一次完成一个章节的学习，我都会有一种“茅塞顿开”的感觉，不是因为我突然变聪明了，而是因为作者帮我搭建了一个坚实的知识框架，让我清楚地知道，我刚刚掌握的这个工具，在整个计算科学的大厦中处于什么位置，该如何与其他工具协同工作。
评分这本书，嗯，怎么说呢，拿到手的时候感觉还挺厚实的，封面设计得也挺现代的，蓝白相间的色调，给人一种冷静、理性的感觉。我本来是抱着试试看的心态翻开的，毕竟现在市面上讲这个领域的书汗牛充栋，很多都写得太过晦涩或者过于偏重理论，让人望而却步。但这本书的开头，作者的叙述方式就挺吸引人的，他好像很懂得如何把枯燥的数学概念用一种更贴近实际应用的方式来阐述。比如，他讲到某个算法的时候，不会直接抛出复杂的公式，而是先用一个生活中的例子或者一个工程上的小问题来引子，让你觉得“哦，原来这个东西是用来解决这个问题的”，这样一来，学习的动力就来了。而且排版上做得也挺人性化，关键的公式和定义都有加粗或者用不同的字体突出显示，这对于我这种需要时不时对照查阅的读者来说，简直是太友好了。光是目录这一块就看得出作者下了不少功夫，结构清晰，逻辑递进自然，从基础的误差分析到高级的迭代方法，循序渐进，让人感觉每一步的学习都是扎实的。我印象特别深的是，他对每种方法的优缺点分析得非常透彻，不是那种简单的罗列，而是深入到背后的数学原理，让你明白为什么这种方法在这个情境下表现好，在另一个情境下可能就力不从心。这种深度和广度兼具的讲解，让我觉得这不只是一本工具书，更像是一本可以带着思考去阅读的教材。
评分这本书的行文风格，在我看来，是那种典型的学术大家风范，笔触老辣，逻辑严密，但又透着一股子对学科的热忱。我特别欣赏作者在引入新概念时的那种铺垫，绝不是那种突兀的“啪”一下把知识点扔到你面前。他会先勾勒出当前研究领域面临的挑战，指出传统方法的局限性，然后才顺理成章地引出他接下来要介绍的这个“法宝”。这种叙事结构，让读者感觉自己不是被动地接受知识，而是主动地跟随作者一起探索和发现。书中对于一些经典算法的推导过程，简直是教科书级别的精妙。我经常会把一些教科书拿出来做对比，很多书在推导到关键的收敛性证明部分时，往往会使用大量的符号堆砌，让人看得云里雾里。但这本书不一样，作者仿佛就在你耳边细细道来，每一步的变换都有清晰的数学依据，即便是像我这样，在数学基础方面不算顶尖的读者，也能大致跟上思路。更难得的是，他对计算的效率和实际运行中的考量也从未放松，这在很多偏理论的书籍中是很少见的。他会明确指出在有限精度下，某些理论上完美的算法可能因为数值稳定性问题而变得不堪一击，这种“接地气”的讨论，对于真正想把知识应用到工程实践中的人来说，价值是无法估量的。
评分这本书的语言风格属于那种非常精准、不拖泥带水的类型，每一个句子似乎都经过了作者的反复锤炼，力求用最少的文字表达最丰富的信息量。我尤其欣赏它在定义和定理表述上的严谨性。在数学领域，模棱两可是大忌，而这本书在这方面做得无懈可击。每一个符号的引入，每一个条件的设定，都有其不可替代的逻辑意义，作者从不含糊其辞。这对于读者来说，意味着你在学习过程中几乎不用担心因理解偏差而走入歧途。当然，这种严谨性也带来了一定的挑战，尤其是在处理涉及多重嵌套的数学结构时，需要读者集中全部的注意力来消化。我常常需要停下来，拿出一张草稿纸，把那些复杂的链式推导过程自己重新写一遍，才能真正内化这些知识。但正是这种“动手”的过程，让学习变得不再是被动的接收。此外，书中在章节末尾设置的“思考题”部分，简直是精髓所在。它们不是简单的重复练习，而是引导性的、需要深入思考才能解答的问题，有些甚至会触及到当前研究的前沿方向，极大地激发了我深入探索的欲望。
评分整体来看，这本书给我最大的感受是一种“系统性”的完备。它不像市面上很多流行的技术书籍，可能只关注最新的、最热门的算法，导致知识体系支离破碎。这本书的作者显然是从一个更高的维度来审视整个数值计算领域。他不仅教会了我们“如何做”（How-to），更重要的是，解释了“为什么这样做”（Why）。这种对“道”的阐述，使得这本书具有极强的生命力，即便未来出现了性能更优的新算法，读者也能基于这本书构建的基础，快速理解和评估新方法的本质。我发现，很多我在其他地方零散学到的知识点，在这本书里都被系统地串联了起来，它们不再是孤立的知识碎片，而是一个相互关联、相互支撑的有机整体。这种结构化的知识呈现方式，极大地提高了我的知识迁移能力。我甚至觉得，这本书更像是一本“方法论”的著作，它塑造了一种严谨、审慎的科学思维方式，这种思维方式的影响，远超出了单纯掌握几项计算技能的范畴，这才是它最宝贵的价值所在。
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