数学分析选讲 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:厦门大学出版社

作者:李克典

出品人:

页数:596

译者:

出版时间:2006-6

价格:32.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787561525753

丛书系列:

图书标签:

• 数学分析
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• 高等数学
• 微积分
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• 积分
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好的，这是一本关于“计算物理学与高性能计算”的图书简介，旨在详细介绍其内容范围，同时完全避开“数学分析选讲”所涵盖的主题。 --- 计算物理学与高性能计算：理论、方法与实践 图书简介 本书旨在为物理学、工程学以及相关领域的科研人员、高年级本科生和研究生提供一套全面、深入且实用的指南，专注于现代计算物理学的前沿领域，特别是高性能计算（HPC）在解决复杂物理问题中的应用。全书结构紧凑，理论阐述与实际编程实现紧密结合，力求在严谨性与实用性之间取得完美的平衡。 本书的编写初衷，是填补当前市场上理论介绍与实际代码应用之间存在的鸿沟。我们深知，在当今的科学研究中，仅掌握解析方法已不足以应对跨尺度的复杂系统，有效利用超级计算机资源已成为推进物理学创新的关键能力。因此，本书将重点放在如何将抽象的物理模型转化为高效、可扩展的数值算法，并在大规模并行架构上实现这些算法。 第一部分：计算物理学基础与数值方法 本部分奠定了后续章节所需的理论和工具基础。我们不纠缠于传统微积分的抽象推导，而是直接聚焦于数值方法的核心思想及其在物理建模中的应用。 第一章：数值计算的基石 本章从数值精度和稳定性角度切入，介绍浮点数的表示及其带来的误差分析，这是所有数值模拟的起点。随后，详细探讨误差的来源（截断误差与舍入误差）及其对物理结果可靠性的影响。重点介绍迭代法的收敛性分析，如局部收敛与全局收敛的判据，以及如何通过算法选择来控制误差。 第二章：常微分方程（ODE）的数值求解 针对物理系统中的时间演化问题，本章系统介绍了求解初值问题的数值方法。从基础的欧拉方法（前向与后向）开始，逐步过渡到更精确和稳定的高阶方法，如龙格-库塔（Runge-Kutta）族的经典四阶方法及其自适应步长控制技术。特别关注刚性（Stiff）ODE系统的处理，介绍隐式方法和半隐式方法，并结合实际的化学反应动力学或经典力学中的振荡系统案例进行演示。 第三章：偏微分方程（PDE）的离散化技术 这是计算物理的核心支柱之一。本章全面覆盖了求解偏微分方程的主流离散化技术。 有限差分法（FDM）： 详细讲解如何构建不同阶数的空间和时间差分算子，并应用于热传导方程、波动方程等典型方程。重点讨论边界条件的正确处理，如诺依曼边界和周期性边界。 有限体积法（FVM）： 侧重于守恒律的数值求解，这是计算流体力学（CFD）和磁流体力学（MHD）的基础。通过积分形式的控制方程，讲解通量的计算与网格无关性。 有限元法（FEM）： 介绍基函数、形函数概念，以及弱形式的建立。本书将FEM的应用范围聚焦于结构力学和电磁场问题中的静止状态求解，强调其处理复杂几何边界的优势。 第四章：线性代数方程组的求解 物理模拟中几乎所有问题最终都会归结为求解大规模线性系统 $Ax=b$。本章区分了对大型稀疏矩阵（求解PDE的常见情况）和稠密矩阵的求解策略。 直接法： 仅简要介绍高斯消元法及其在小规模问题中的应用。 迭代法： 重点讲解Krylov子空间方法，包括GMRES、双共轭梯度法（BiCGSTAB）等。同时，深入探讨预处理技术（如代数多重网格AMG、不完全LU分解ILU）对加速收敛的关键作用。 第二部分：高性能计算与并行编程范式 本部分将理论模型转化为能够在现代多核处理器和集群上高效运行的实际代码。 第五章：并行计算基础与架构理解 本章首先概述现代计算机体系结构，包括CPU缓存层次结构（L1, L2, L3）、内存访问模式（局部性）以及GPU的异构计算特性。理解这些硬件特性是编写高效并行代码的前提。 第六章：消息传递接口（MPI）编程 MPI是实现分布式内存并行计算的标准。本章详尽介绍MPI的基本通信原语（点对点通信如 `Send`/`Recive`，以及集体通信如 `Broadcast`, `Reduce`, `Allgather`）。重点讲解如何使用MPI实现域分解技术，以并行求解二维或三维的偏微分方程，如拉普拉斯方程的迭代求解，并对通信开销与计算负载的平衡进行深入分析。 第七章：共享内存并行化：OpenMP 本章专注于利用多核CPU的共享内存特性进行加速。通过OpenMP指令集，讲解并行区域的划分、循环并行化、数据依赖性分析、同步机制（锁、屏障）以及关键的内存访问优化，如伪共享（False Sharing）问题的规避。 第八章：异构计算与GPU加速（CUDA/OpenCL 简介） 鉴于GPU在科学计算中的日益重要性，本章介绍了异构计算的基本概念。以NVIDIA CUDA为例，解释了线程、块、网格的组织方式，内存模型（全局内存、共享内存、常量内存），以及如何将代码中的数据并行部分高效映射到GPU上执行。重点讨论数据在CPU和GPU之间传输的瓶颈问题。 第三部分：前沿应用与高级主题 本部分展示如何将前两部分的方法应用于具体的复杂物理问题，并探讨新兴的计算技术。 第九章：分子动力学模拟（MD） 本章以分子动力学为例，展示如何实现一个完整的、可扩展的物理模拟软件包。内容涵盖：牛顿运动方程的数值积分（如Verlet算法），势能函数的选择（Lennard-Jones, EAM），以及计算效率的关键瓶颈——长程相互作用的计算。详细介绍粒子网格法（PPPM）或截断法在加速长程力计算中的应用，并展示其MPI并行实现。 第十章：蒙特卡洛方法与统计物理 与确定性方法相对，本章探讨基于随机抽样的蒙特卡洛方法。重点介绍马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC），尤其是Metropolis-Hastings算法在配分函数采样中的应用。分析采样效率、混合时间以及如何设计有效的接受/拒绝准则。 第十一章：数据分析与可视化 模拟的输出往往是TB级别的数据。本章涵盖了后处理和可视化技术，包括如何使用HDF5等标准格式高效存储大规模数据，以及使用开源工具（如ParaView或Python的Matplotlib/Mayavi库）对三维场数据进行切片、等值面渲染和时间序列分析。 总结 《计算物理学与高性能计算》不仅是一本关于算法和编程的书籍，更是一本关于如何将物理直觉转化为可执行、可验证、可扩展的数值实验的方法论手册。读者在完成本书的学习后，将具备设计、实现和优化大规模科学计算程序的能力，能够独立应对当今物理学研究中遇到的复杂数值挑战。 ---

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