本书详细介绍了计算机领域中常用的数值计算方法,主要内容包括插值与逼近、数值积分与数值微分、非线性方程的数值解法、线性方程组的数值解法、常微分方程的初值问题的数值解法等。本书不仅系统介绍了求解各类数学问题的最基本的数值计算方法和相关基础理论,而且补充了相应的优化计算方法——神经网络算法。为了方便教学,作者还给出了基于MATLAB语言的范例源代码,便于师生上机实习。
本书可作为高等院校工科专业本科学生的教材,也可作为相关科研人员的参考书。
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这本书的封面设计得非常简洁大气,一看就给人一种严谨、专业的印象。装帧质量也无可挑剔,纸张厚实,印刷清晰,拿在手里很有分量感。我主要关注的是它在讲解数学原理时的深度和广度。许多同类书籍在介绍基本概念时往往止步于表面,或者过于依赖公式堆砌,让初学者望而却步。然而,这本书在推导过程中,非常注重逻辑的连贯性和物理意义的阐释,很多复杂的迭代过程,作者都用非常形象的比喻和图示来辅助说明,比如对拉格朗日插值的几何解释,以及牛顿法在寻找极值点时的直观体现,都让人茅塞顿开。特别是关于误差分析的部分,作者没有采用那种“一刀切”的分析方法,而是细致地将截断误差和舍入误差进行了区分和深入剖析,这对于需要进行高精度计算的工程和科研人员来说,无疑是极具价值的参考资料。整体阅读下来,感觉作者对这门学科的理解已经达到了炉火纯青的地步,能够将高深的理论用如此清晰的脉络呈现出来,实属难得。
评分我必须承认,在阅读这本书的过程中,有那么几处地方让我不得不停下来,反复琢磨了很长时间。这不是因为内容晦涩难懂,恰恰相反,是有些结论的深刻性让人感到震撼。比如,作者在谈到矩阵运算的稳定性时,用到了一个非常精妙的论证,将病态矩阵对计算结果的影响,从代数层面提升到了信息论的高度去解释。这种跨学科的视野,让原本枯燥的数值线性代数部分变得富有哲学思辨的色彩。书中对傅里叶变换在信号处理中的应用讲解得极其透彻,它不仅仅给出了离散傅里叶变换的公式,还深入探讨了FFT算法的蝶形运算原理以及循环卷积的巧妙运用,其中关于周期延拓带来的误差分析尤其到位,很多教科书会略过这一点。我个人认为,这本书的价值已经超越了一本纯粹的教材范畴,更像是一部集方法论、批判性思维和工程实践于一体的参考手册,非常适合那些想在数值模拟领域深耕的专业人士。
评分从一个深度学习研究者的角度来看,这本书的理论框架为我理解现有优化算法的底层机制提供了坚实的基础。在深度神经网络训练中,我们日常使用的诸如Adam、RMSProp等自适应学习率算法,其核心思想与本书中介绍的梯度下降法的改进型——共轭梯度法和拟牛顿法有着深刻的内在联系。书中对Hessian矩阵的近似计算方法(如BFGS和DFP算法)的详细推导,让我能够更深刻地理解为什么在低维非凸优化问题中这些方法表现得如此高效,以及它们在面对大规模稀疏问题时的局限性。虽然书中没有直接涉及深度学习的特定应用,但其对迭代收敛性、步长选择策略以及收敛域边界的论述,是构建任何现代优化器的理论基石。可以说,读完这本书,我再去看那些优化算法的论文时,那种“知其然也知其所以然”的感觉是截然不同的,它填补了我理论知识体系中的一个重要空白。
评分这本书的章节安排实在是巧妙得令人称奇,它似乎没有采用传统的“理论先行”的教学模式,而是采取了一种更贴近实际应用场景的组织方式。我发现它在介绍完一个基础的数值方法后,紧接着就会引入一个典型的工程案例来检验该方法的有效性和局限性。这种“问题驱动”的学习路径,极大地激发了我去主动探索算法背后的数学基础。例如,在讨论常微分方程的数值解法时,先是展示了一个复杂的动力学系统模型,然后才逐一比较欧拉法、龙格-库塔法的稳定性和精度差异,这种对比非常直观有力,让人立刻就能明白为什么我们需要发展更复杂的算法。更值得称赞的是,书中许多代码示例都用的是目前非常流行的编程语言,而且代码注释详尽,结构清晰,完全可以作为本科高年级或研究生课程的实验指导教材。我尝试着自己复现了书中几个关键算法的仿真结果,发现只要严格遵循书中的步骤和参数设置,结果与书上给出的曲线几乎完全吻合,这极大地增强了我对算法稳定性的信心。
评分这本书的排版和图表的质量绝对是教科书中的典范。清晰的图例是理解数值方法的生命线,而这本书在这方面做得无可挑剔。所有的收敛速度曲线、误差分布图、以及算法流程图,都采用了高分辨率的矢量图形,即便是放大到很大,线条依然锐利,不会出现模糊的锯齿感。更让我印象深刻的是,作者在介绍诸如有限元方法(FEM)这类复杂技术时,通过精心设计的二维和三维网格划分示意图,清晰地展示了形函数是如何在单元内部插值,以及如何通过刚度矩阵的装配来构建全局方程组的过程。这些图示的逻辑顺序是递进的,从局部单元到整体结构,层层深入,极大地减轻了读者对高维问题的抽象理解负担。对于我这种偏好视觉学习的读者来说,这本书的图形表达能力,是其能够快速掌握复杂概念的关键因素之一。
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