Numerical Methods for Scientists and Engineers pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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具体描述
For this inexpensive paperback edition of a groundbreaking classic, the author has extensively rearranged, rewritten and enlarged the material. Book is unique in its emphasis on the frequency approach and its use in the solution of problems. Contents include: Fundamentals and Algorithms; Polynomial Approximation -- Classical Theory; Fourier Approximation -- Modern Therory; Exponential Approximation.
作者简介
目录信息
读后感
在全人类每年出版的无数书籍中，总有那么一小部分承载着人类最高超智慧和最深刻思考的精华，它们往往随时间历久弥新，逐渐成为人类智力的荣誉勋章。即便时代潮流的沉浮让它们时而受人追捧、时而倍受冷落，甚至在很长时间内被人斥为异端邪说，但其所蕴涵的博大精深的知识、所包...
评分在全人类每年出版的无数书籍中，总有那么一小部分承载着人类最高超智慧和最深刻思考的精华，它们往往随时间历久弥新，逐渐成为人类智力的荣誉勋章。即便时代潮流的沉浮让它们时而受人追捧、时而倍受冷落，甚至在很长时间内被人斥为异端邪说，但其所蕴涵的博大精深的知识、所包...
评分在全人类每年出版的无数书籍中，总有那么一小部分承载着人类最高超智慧和最深刻思考的精华，它们往往随时间历久弥新，逐渐成为人类智力的荣誉勋章。即便时代潮流的沉浮让它们时而受人追捧、时而倍受冷落，甚至在很长时间内被人斥为异端邪说，但其所蕴涵的博大精深的知识、所包...
评分在全人类每年出版的无数书籍中，总有那么一小部分承载着人类最高超智慧和最深刻思考的精华，它们往往随时间历久弥新，逐渐成为人类智力的荣誉勋章。即便时代潮流的沉浮让它们时而受人追捧、时而倍受冷落，甚至在很长时间内被人斥为异端邪说，但其所蕴涵的博大精深的知识、所包...
评分在全人类每年出版的无数书籍中，总有那么一小部分承载着人类最高超智慧和最深刻思考的精华，它们往往随时间历久弥新，逐渐成为人类智力的荣誉勋章。即便时代潮流的沉浮让它们时而受人追捧、时而倍受冷落，甚至在很长时间内被人斥为异端邪说，但其所蕴涵的博大精深的知识、所包...
用户评价
在我看来，一本优秀的书，不仅仅是知识的载体，更是一种思想的启迪。这本书，从我目前阅读的章节来看，似乎能带给我这样的感受。我是一名在工业界工作的研究员，我的工作涉及到大量的建模和仿真。很多时候，我需要将复杂的物理过程转化为数学模型，然后用数值方法来求解。我经常会遇到各种各样的问题，比如算法的选择、参数的调整、误差的控制等等。我希望这本书能够提供一些“通用的智慧”，而不仅仅是算法的罗列。我期待它能够教会我如何批判性地思考数值方法，如何理解算法的“内在逻辑”，以及如何根据具体问题“量体裁衣”地选择和改进算法。我特别关注书中对算法的“局限性”的讨论，以及对“工程上的权衡”的分析。我希望它能帮助我培养一种“解决问题的思维方式”，而不是仅仅停留在“会用”的层面。我还在期待书中能够包含一些关于如何进行数值实验的设计，以及如何解读和评估数值结果的内容。
评分我买这本书更多的是出于一种“收藏”的心态。我对数值方法有着深厚的兴趣，虽然我目前的工作可能不需要直接应用到其中的所有方法，但我仍然喜欢阅读这类书籍，从中汲取知识，拓展思维。这本书的作者在学术界颇有名望，他的著作通常都具有很高的学术价值和理论深度。我期望这本书能够涵盖数值方法领域的一些经典理论和前沿进展，并且能够以一种系统、严谨的方式呈现出来。我喜欢那种内容丰富，论述详尽的书籍，即使我一时半会儿用不上，也能在日后需要时查阅。我特别关注书中对数学公式的推导是否严谨，对算法的分析是否全面，以及对理论与实践的结合是否到位。我还在期待书中能够包含一些对数值方法发展历程的回顾，以及对未来发展趋势的展望，这有助于我更宏观地理解这个领域。我喜欢那种读完后，感觉自己对这个领域有了更深刻认识的书籍，而不是仅仅掌握了一些孤立的算法。
评分说实话，这本书我翻了大概三分之一了，最让我印象深刻的是它对数学原理的严谨阐述。作为一名基础科学的研究者，我非常看重理论的根基。数值方法虽然是为了解决实际问题，但其背后蕴含的数学思想和推导过程才是最迷人的部分。这本书在这方面做得相当不错，它没有回避那些复杂的数学证明，而是用清晰的逻辑和循序渐进的方式，引导读者理解每一个公式的由来和意义。我特别欣赏作者在引入一个新概念时，总是会先铺垫相关的数学背景知识，然后才引出算法本身。这种方式让我觉得学习起来很有条理，不会感到突兀。例如，在讲解迭代法时，它不仅介绍了雅可比迭代和高斯-赛德尔迭代，还详细解释了它们收敛性的条件，以及如何通过谱半径来判断收敛速度。这对我理解算法的效率和适用性非常有帮助。我还在期待书中能够对误差分析有更深入的探讨，比如如何量化截断误差和舍入误差，以及如何通过选择合适的算法和步长来控制误差。对于一些高级的数值技术，比如谱方法、自适应网格技术等，我也充满了好奇，希望这本书能有所涉猎，哪怕只是入门级的介绍。
评分我购买这本书的初衷，是为了解决我在数据科学领域遇到的一个瓶颈。我需要进行大量的数值积分和求解非线性方程组，来拟合模型和优化参数。我发现，很多时候，直接使用现有的库函数，虽然方便，但却不知道其背后的原理，遇到问题时难以排查和改进。所以我希望通过学习这本书，能够更深入地理解这些数值方法。我期待书中能够详细讲解各种积分方法，比如梯形法则、辛普森法则，以及更高级的龙贝格积分和高斯积分。对于求解非线性方程组，我希望书中能介绍牛顿法、拟牛顿法、不动点迭代等方法，并分析它们的收敛速度和适用范围。我特别关注书中对这些方法的收敛性和误差分析是否详细，以及如何在实际应用中选择合适的方法。我还在期待书中能够介绍一些关于如何处理高维数据中的数值计算问题，以及如何利用数值方法来估计模型的不确定性。
评分我买这本书的时候，其实是抱着一种“试试看”的心态。我是一名在工程领域工作的工程师，日常工作中需要处理很多工程仿真和优化的问题。很多时候，我们需要利用数值方法来近似求解偏微分方程、进行积分计算、求解线性方程组等等。市面上关于数值方法的书籍不少，但真正能够兼顾理论深度和工程实用性的却不多。我最看重的是一本书的“可操作性”，也就是说，我能不能看完之后，直接上手解决我遇到的实际问题。这本书的目录里提到了一些我熟悉的领域，比如常微分方程的数值解法、偏微分方程的数值解法，这让我觉得它可能比较贴合我的需求。我特别希望书中能有丰富的例子，最好是那种能够直接在工程软件中实现或者参考的例子，这样可以大大缩短我的学习和应用周期。另外，对于算法的优缺点分析，以及在不同工程场景下的适用性，我也非常感兴趣。我曾经遇到过因为算法选择不当而导致仿真结果不准确，甚至花费大量时间调试的情况，所以，这本书在这方面的讲解是否到位，对我来说至关重要。我还在期待书中对一些前沿的数值方法，比如机器学习在数值计算中的应用，或者高性能计算在数值方法中的体现，能有所涉及，即使是简单的介绍，也能开阔我的视野。
评分这本《Numerical Methods for Scientists and Engineers》我才刚拿到手，就被它的厚重感和印刷质量所吸引。我一直认为，一本好的技术书籍，不仅内容要扎实，排版和设计也要精心。这本书的纸张质量不错，印刷清晰，字体也比较舒适，长时间阅读也不会感到疲劳。我是一名软件工程师，主要从事科学计算软件的开发。我需要了解各种数值算法的原理和实现细节，以便能够开发出高效、准确的科学计算库。我希望这本书能够提供详细的算法描述，包括其数学原理、收敛性、稳定性和时间复杂度等。我特别关注书中是否提供了伪代码或者C++/Fortran等常用语言的实现示例，这样我就可以直接参考，并在此基础上进行优化和扩展。我还在期待书中能够对一些常见的数值计算问题，比如舍入误差、病态方程组、溢出和下溢等，进行深入的分析，并提供相应的解决方案。对于一些高级的主题，比如多精度计算、GPU加速在数值计算中的应用等，我也非常感兴趣，希望书中能够有所涉及。
评分这本书，我刚入手不久，还在啃第一章。坦白说，选择它是因为名字里有“Numerical Methods”，这正是我目前研究中急需解决的核心问题。我的工作涉及到大量的数据分析和模型构建，很多时候，理论推导出来的解析解过于复杂，甚至是无法得到的。这时候，数值方法就显得尤为重要了。我期望这本书能够系统地介绍各种常用的数值算法，并且能够清晰地解释它们的原理、适用范围以及潜在的局限性。我对一些经典的方法，比如有限差分法、有限元法、蒙特卡洛方法等都非常感兴趣，希望这本书能深入浅出地讲解这些内容，并且最好能提供一些实际的应用案例，让我能够更好地理解如何在我的研究领域中应用这些技术。读这本书的时候，我特别留意作者是如何组织内容的，是不是逻辑清晰，过渡自然。我喜欢那种一步一步引导读者理解复杂概念的书籍，而不是直接抛出公式和结果。当然，代码实现也是我非常关心的一部分，如果书中能够提供伪代码，或者至少清晰地描述算法的实现步骤，那对我来说会非常有帮助。我希望作者不仅仅是介绍算法，更能教会我如何去分析算法的收敛性、稳定性和误差，以及如何根据具体问题选择最优的算法。目前来看，这本书的排版和字体都很舒服，不会给阅读带来负担，这对于长时间的阅读来说很重要。
评分坦白说，我买这本书主要是为了应对考试。我是一名研究生，数值方法是我的必修课之一，而且今年的考试难度不小。我需要一本能够清晰地解释概念，提供足够多的例题，并且能够帮助我巩固知识的书籍。我最看重的是这本书的“易懂性”。有些数值方法的理论推导非常复杂，如果解释不清，很容易让人感到困惑。我希望这本书的作者能够用简洁明了的语言，深入浅出地讲解每一个算法的原理，并且提供详细的步骤和推导过程。我尤其希望书中能够包含大量的例题，并且最好是那种“由浅入深”的例题，先从简单的例子开始，然后逐步引入更复杂的情况，这样可以帮助我逐步建立信心，掌握解题技巧。对于一些常见的易错点和难点，我希望书中能够有所提示和讲解，帮助我避免在考试中犯类似的错误。此外，如果书中能够提供一些练习题，并且最好附带答案或者解题思路，那对我自己复习和检验学习成果会非常有帮助。
评分我购买这本书主要是因为它覆盖了我在教学中需要用到的内容。我是一名大学老师，教授数值分析这门课程。我一直在寻找一本能够兼顾理论深度、算法介绍和计算实践的书籍，能够让我的学生既理解背后的数学原理，又能动手实现算法，并解决一些实际问题。这本书的目录看起来很全面，包含了许多经典的内容，如插值与逼近、数值积分、线性方程组的求解、特征值问题、常微分方程的数值解法等等。我尤其关注书中对算法的描述是否清晰易懂，是否提供了足够多的例子来帮助学生理解。我希望书中能够包含一些伪代码或者Python/MATLAB等常用语言的代码示例，这样学生就可以直接参考，甚至进行修改和扩展。另外，我对书中对算法的比较和评价也很感兴趣，比如在不同的情况下，哪种算法更优，它们的优缺点是什么，这些信息对于学生选择合适的算法解决问题非常有价值。我还在期待书中能够包含一些关于数值稳定性、收敛性分析的详细讲解，以及一些关于如何处理实际数据中可能出现的病态问题和不确定性的内容。
评分我是在一次学术会议上偶然得知这本书的。当时，一位做计算流体力学的教授在报告中引用了这本书中的一些方法。我对数值方法在复杂物理现象模拟中的应用一直很感兴趣，所以立刻记下了书名。我的研究方向是计算物理，经常需要模拟一些非线性、多尺度的物理过程，这其中离不开各种数值算法的支持。我希望这本书能够提供一些在这些领域中常用的高级数值方法，比如隐式积分方法、多步法、预测-校正方法等，以及它们在处理这类问题时的注意事项。我特别关注书中是否能解释清楚不同方法的物理背景和数学原理，以及如何在实际的模拟代码中实现这些方法。另外，对于并行计算和高性能计算在数值方法中的应用，我也非常感兴趣，因为我们现在的研究越来越依赖于强大的计算资源。如果书中能对这些方面有所介绍，那对我来说将是巨大的帮助。我对这本书的期望很高，希望它能成为我研究过程中不可或缺的工具书，能够帮助我理解和实现更复杂的数值模拟。
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