科学计算方法基础 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:清华大学出版社

作者:李庆扬

出品人:

页数:181

译者:

出版时间:2006-4

价格:10.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787302124221

丛书系列:

图书标签:

• 科学计算
• 数学
• 科学计算
• 数值分析
• 算法
• 数学建模
• 高等数学
• 计算机科学
• Python
• MATLAB
• 工程计算
• 数值方法

《数字地球的基石：从数据到洞察的计算之旅》 在这本《数字地球的基石：从数据到洞察的计算之旅》中，我们将带领您踏上一段探索现代科学与工程领域核心驱动力的旅程。本书并非侧重于理论的繁复推导，而是着眼于那些将海量数据转化为深刻洞察的实际工具和技术。我们相信，理解和掌握这些计算方法，是解锁复杂系统奥秘，应对前沿挑战的关键。 本书旨在构建一个坚实的计算思维框架，让您能够自信地驾驭从天文学观测、气候模拟，到生物医药研发、金融风险分析等广泛领域的计算难题。我们将重点关注那些能够实际解决问题的计算策略，而非停留在抽象的数学概念层面。 第一部分：数据时代的基石——精细化数据处理与建模 在信息爆炸的时代，数据的质量与处理效率直接决定了分析结果的可靠性与速度。本部分将深入探讨如何有效地组织、清洗和转换各类数据，为后续的计算分析奠定坚实基础。 数据采集与预处理的艺术： 我们将介绍从传感器、观测设备、模拟实验等多种来源获取数据的技术，并详细讲解数据去噪、缺失值填充、异常值检测等关键预处理步骤。您将学习如何识别并纠正数据中的潜在偏差，确保输入的准确性。 数据结构与表达的智慧： 掌握合适的数据结构能够极大地提升计算效率。本书将引导您理解数组、列表、矩阵、图等基础数据结构，并探讨如何根据不同问题的特性选择最优的数据组织方式，例如使用稀疏矩阵处理大规模模拟数据，或利用图结构分析网络连接。 从量化到模型：构建数字世界的蓝图： 数据的价值在于其能够被转化为模型，进而用于理解和预测。我们将介绍如何将现实世界的现象进行量化，并构建描述性的、预测性的或规范性的计算模型。这包括对变量关系的数学刻画、参数的估计，以及模型简化与抽象的技巧。 第二部分：计算的引擎——算法与优化之道 有了高质量的数据和清晰的模型，强大的算法成为驱动洞察的引擎。本部分将聚焦于一系列行之有效的计算算法，以及如何通过优化手段提升计算性能。 数值积分与微分：模拟连续变化的奥秘： 现实世界中的许多过程是连续变化的，理解和模拟这些变化离不开数值积分和微分。我们将介绍欧拉法、龙格-库塔法等经典数值积分方法，以及有限差分法等数值微分技术，并探讨它们在求解常微分方程和偏微分方程中的应用，例如模拟天体运动、流体流动或热量传导。 线性代数运算的基石：矩阵与向量的处理： 线性代数是现代科学计算的语言。本书将深入讲解矩阵的分解（如LU分解、QR分解、SVD）、线性方程组的求解（如高斯消元法、迭代法），以及特征值与特征向量的计算。这些运算在图像处理、机器学习、数据压缩等领域至关重要。 优化算法：寻找最佳解的捷径： 许多科学与工程问题本质上是一个优化问题，即在给定约束条件下寻找最优的解决方案。我们将介绍梯度下降、牛顿法等迭代优化方法，并探讨它们在参数估计、模型拟合、资源分配等场景下的应用。 随机数生成与蒙特卡洛方法：探索不确定性的边界： 在处理复杂系统或概率模型时，随机数生成和蒙特卡洛方法是不可或缺的工具。本书将介绍伪随机数生成器的原理，以及如何利用蒙特卡洛方法进行积分、采样、模拟，例如评估投资风险、模拟粒子传输或进行复杂概率计算。 第三部分：高效计算的实践——工具、架构与方法论 理论知识需要转化为实际的计算能力。本部分将关注如何利用现代计算工具和方法，高效地实现和执行复杂的计算任务。 编程语言与开发环境：构建计算的骨架： 本书将推荐并讲解适合科学计算的编程语言，如Python（及其NumPy, SciPy, Matplotlib等库）、Julia或Fortran。您将学习如何编写高效、可读性强的计算代码，并熟悉常用的集成开发环境（IDE）和调试技巧。 并行计算与高性能计算：加速你的科学发现： 面对日益庞大的数据集和复杂的模型，单机计算已显得力不从心。我们将介绍并行计算的基本概念，包括多线程、多进程以及分布式计算，并探讨如何在多核处理器、GPU或集群环境中加速计算任务。 可视化与结果解读：让数据说话： 计算的最终目的是获得洞察。本书将强调数据可视化在理解计算结果中的重要性，介绍各种绘图技术，如散点图、折线图、热力图、三维可视化等，帮助您直观地展示数据趋势、模型输出和模拟结果，并学会如何从复杂的图像中提取有价值的信息。 数值稳定性与误差分析：保证计算的可靠性： 在数值计算过程中，误差无处不在。本书将引导您理解舍入误差、截断误差等误差来源，并学习如何评估数值算法的稳定性，选择能够保证结果可靠性的方法。 《数字地球的基石：从数据到洞察的计算之旅》 旨在培养您的计算思维能力，让您能够将抽象的科学问题转化为可计算的模型，并利用强大的计算工具找到解决方案。无论您是即将进入科学研究领域的新手，还是希望提升计算能力的行业专家，本书都将是您通往数字世界深处，解锁无限可能性的坚实伙伴。通过学习本书，您将装备上驾驭现代计算科学的必备技能，为理解和塑造我们的数字地球贡献力量。

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这本书的排版简直是一场灾难。封面设计得像是八十年代的教科书，配色老气横秋，字体选择也毫无章法，让人提不起任何阅读的兴趣。内页的纸张质量也十分粗糙，油墨印得不是很均匀，有些地方甚至能看到纸张的纤维，翻阅起来总有一种廉价感。更要命的是，章节的划分和目录的编排混乱得让人摸不着头脑，有时候一个概念会分散在好几个不相关的章节里讲解，读者需要花费大量时间在书页间来回翻找才能勉强拼凑出完整的知识体系。而且，书中的图表质量低劣，线条模糊不清，很多公式的上下标位置都有些许偏差，在试图理解复杂数学模型时，这些低劣的视觉呈现无疑是雪上加霜，极大地影响了阅读体验，真怀疑出版方在制作过程中是否进行了任何基本的质量控制。

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我原本期待能从这本书中找到一些扎实的理论支撑和前沿的算法介绍，但读完之后，我感到的只有深深的挫败感。作者的叙述方式过于学术化和晦涩，像是直接将一篇篇堆砌的会议论文硬塞进了这本书里，完全没有考虑到初学者或者希望系统性学习的读者。大量的专业术语未经充分解释便被抛出，读者如果不是已经对相关领域有非常深入的了解，根本无法跟上作者的思路。书中给出的例子也大多是高度抽象化的，与实际工程应用场景脱节严重，读完之后，我仍然无法清晰地知道如何将这些理论工具应用到我正在处理的实际问题中去。这使得本书更像是一本“为教而教”的参考手册，而非一本旨在启发和指导读者的优秀教材。

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这本书的习题部分是最大的笑话，简直是浪费纸张。很多题目要么描述得含糊不清，让人摸不着头脑，要么就是直接照搬了课本上的定义或者某个经典理论的推导过程，没有任何创新性和挑战性。更别提那些所谓的“实践性”练习了，它们要么要求读者去调用一个我从未听说过的、非常小众的软件库，要么就是设置了极其苛刻的计算资源限制，对于没有超级计算机资源的普通读者来说根本无法完成。如果说学习的乐趣在于“做出来”和“理解透彻”，那么这本书的练习环节非但没有提供任何乐趣，反而成了阅读路上的巨大障碍，让人只想赶紧翻过去，对知识点的掌握也毫无助益。

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我注意到书中对编程实现这一关键环节的处理也极其草率。虽然它提到了某些算法，但真正有价值的伪代码或具体的代码片段少得可怜。即便是有限的几处代码示例，也大多是陈旧的Fortran风格或者效率低下的递归写法，与当下主流的科学计算语言（如Python/NumPy或MATLAB）的现代编程范式格格不入。作者似乎认为只要把数学公式写清楚，读者就能自动地将其转化为高效可运行的代码，这完全忽视了从理论到实践之间存在的巨大鸿沟。缺乏高质量、经过验证的实现参考，这本书对于希望通过动手实践来巩固学习效果的读者来说，实用价值大大降低，更像是一本停留在纸面理论上的说明书。

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这本书在历史背景和思想演变方面的介绍显得异常单薄和敷衍。对于一个声称是“基础”的学科书籍来说，追溯关键思想的起源、不同学派之间的争论，以及某个算法是如何在几十年间逐渐演化成熟的过程，是非常重要的知识脉络。然而，此书仿佛是凭空出现的现代知识集合，作者完全跳过了“为什么是现在这样”的探讨。对于例如迭代法、数值积分这些核心概念的提出背景、早期遇到的瓶颈以及后续是如何被巧妙解决的，都没有做任何深入的挖掘，读起来缺乏一种历史的厚重感和逻辑的完整性，让人感觉像是学了一堆孤立的公式，而没有建立起对整个科学计算方法领域的宏观认知框架。

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