A First Course in Finite Elements

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出版者:John Wiley & Sons Inc
作者:Fish, Jacob/ Belytschko, Ted
出品人:
页数:336
译者:
出版时间:2007-4
价格:614.00元
装帧:Pap
isbn号码:9780470035801
丛书系列:
图书标签:
  • 机械
  • Finite
  • Element
  • 结构
  • 材料学
  • TB115
  • TB11
  • TB1
  • 有限元方法
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  • 工程数学
  • 科学计算
  • Matlab
  • Python
  • 偏微分方程
  • 数值模拟
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具体描述

Developed from the authors, combined total of 50 years undergraduate and graduate teaching experience, this book presents the finite element method formulated as a general-purpose numerical procedure for solving engineering problems governed by partial differential equations. Focusing on the formulation and application of the finite element method through the integration of finite element theory, code development, and software application, the book is both introductory and self-contained, as well as being a hands-on experience for any student. This authoritative text on Finite Elements:* Adopts a generic approach to the subject, and is not application specific* In conjunction with a web-based chapter, it integrates code development, theory, and application in one book* Provides an accompanying Web site that includes ABAQUS Student Edition, Matlab data and programs, and instructor resources* Contains a comprehensive set of homework problems at the end of each chapter* Produces a practical, meaningful course for both lecturers, planning a finite element module, and for students using the text in private study.* Accompanied by a book companion website housing supplementary material that can be found at http://www.wileyeurope.com/college/Fish A First Course in Finite Elements is the ideal practical introductory course for junior and senior undergraduate students from a variety of science and engineering disciplines. The accompanying advanced topics at the end of each chapter also make it suitable for courses at graduate level, as well as for practitioners who need to attain or refresh their knowledge of finite elements through private study.

好的,这里有一份图书简介,内容是关于一本名为《A First Course in Finite Elements》的书籍,但其中完全不包含该书内容的详细介绍,而是聚焦于一个假设的、不相关的领域,同时力求详实和自然。 --- 《矩阵理论与优化算法在金融建模中的应用》 图书简介 本书深入探讨了现代金融领域中,如何运用严谨的矩阵理论和高效的优化算法来构建、分析和求解复杂的金融模型。在当前瞬息万变的全球金融市场中,依赖直觉或简单经验法则进行决策已不再可行。本领域的发展,迫切需要建立在坚实的数学基础之上的量化工具,以实现更精确的风险评估、投资组合优化和衍生品定价。 第一部分:金融中的矩阵代数基础 本部分致力于为读者提供一个扎实的矩阵理论框架,专门面向金融应用的需求。我们首先回顾了线性代数的基本概念,如向量空间、线性变换和行列式,随后迅速过渡到金融数据结构的核心——高维矩阵的应用。 重点章节将详细阐述奇异值分解(SVD)在金融时间序列分析中的核心作用。SVD不仅是理解资产收益率矩阵结构的关键工具,也是进行因子分析和降维处理(如主成分分析,PCA)的基石。我们将展示如何利用SVD来识别市场中的潜在驱动因素,分离出“噪音”和具有显著经济意义的“信号”。此外,针对金融数据中常见的共线性问题,本书提供了利用矩阵正则化技术(如Tikhonov正则化)来稳定回归模型的具体方法,确保参数估计的稳健性。 另一个关键主题是矩阵微分和黑塞矩阵(Hessian Matrix)在金融中的构建与应用。在优化和风险价值(VaR)计算中,准确获取损失函数的二阶导数信息至关重要。本书详细推导了涉及复杂函数组合的矩阵微积分规则,并提供了计算金融模型中大规模黑塞矩阵的数值技巧,特别是针对蒙特卡洛模拟后的结果矩阵。 第二部分:优化算法在投资管理中的实战 第二部分将焦点转向如何将理论转化为可操作的投资策略,核心是介绍和应用各类优化算法。 我们首先从经典的马科维茨均值-方差优化开始,但这部分内容不仅限于基础的二次规划(Quadratic Programming, QP)。鉴于现实世界中交易成本、流动性约束和非对称风险厌恶的存在,本书重点介绍了带约束的非线性优化方法。章节将详述内点法(Interior Point Methods)和序列二次规划(Sequential Quadratic Programming, SQP)在求解大规模、高复杂度的投资组合优化问题时的性能对比和参数调优策略。 针对资产配置中的“稀疏解”需求(即只选择少数高质量资产),本书引入了L1范数惩罚(Lasso)及其在投资组合选择中的变体。我们将探讨如何使用交替方向乘子法(ADMM)来高效求解带有L1和L2约束的混合优化问题,这对于构建既分散化又具有高集中度信念的投资组合至关重要。 此外,对期权定价和风险对冲策略的讨论,必然涉及最优控制理论。本书将介绍随机动态规划(Dynamic Programming)的基本思想,并连接到用于求解连续时间金融问题的汉密尔顿-雅可比-贝尔曼(HJB)方程。虽然精确求解HJB方程往往困难,但我们提供了有限差分法和更先进的深度学习方法(如深度强化学习)来近似求解这些复杂的偏微分方程,特别是在处理美式期权或具有跳跃扩散模型的场景中。 第三部分:高频数据与大规模矩阵计算的挑战 随着交易频率的提高和数据量的爆炸式增长,计算效率成为制约先进模型应用的主要瓶颈。本部分关注于如何在大数据环境下保持计算的可行性。 我们探讨了大规模矩阵运算的并行化策略。针对内存限制和计算密集型的特征值分解(Eigendecomposition),本书详细介绍了使用分布式计算框架(如MPI和OpenMP)加速标准线性代数运算(BLAS/LAPACK)的实践经验。我们还将介绍迭代法在处理超大型稀疏矩阵时的优越性,特别是GMRES和共轭梯度法在求解线性系统中的收敛性分析。 书中还专门设立一章讨论时间序列数据的协方差矩阵估计问题。在金融市场中,协方差矩阵往往是正定矩阵,但由于观测值少于变量数($T

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读后感

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用户评价

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如果说有什么地方让我感到略有不适应,那可能就是它对某些高级话题的“点到为止”。这本书无疑是一门出色的入门或中级课程的完美载体,它将理论框架搭建得无可挑剔,但对于某些真正深入工程应用层面的“陷阱”和“优化技巧”,似乎只是轻轻带过。 比如,在涉及到非线性问题的求解策略时,书中的讨论停在了标准的牛顿迭代法及其收敛性判断上,对于像线搜索(Line Search)的精细调整,或者针对材料非线性(如塑性)的特定算法,内容显得相对保守,仿佛是在刻意为后续的进阶教材留出空间。这并不是说它不够深入,而是说,对于那些已经掌握了基础理论,急于解决实际复杂工程挑战的读者来说,可能需要立刻转向其他更专业的参考资料来补充材料。它像是一份极其详尽的“地图导航”,清晰地标示了主要路线和路标,但对于地图外那些隐蔽的小径和捷径,则没有赘述,这体现了其作为一门“基础课程”的定位的严格性。

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这本书的结构安排着实精妙,它似乎完全绕开了我期待的那种教科书式的、枯燥的公式堆砌。我最初翻开它时,本以为会看到大量的微分方程和矩阵代数,但惊喜地发现作者更倾向于从直观的物理图像入手,用非常精炼的语言将复杂的概念“软着陆”。 比如,在讲解单元刚度矩阵的构建时,它没有直接抛出积分形式,而是先用一个想象中的“理想弹簧”模型来类比,让人立刻就能抓住问题的本质——这不就是能量最小化原理在离散系统中的体现吗? 这种由表及里、循序渐进的叙事节奏,使得即便是初次接触有限元方法的读者,也能建立起坚实的直觉基础。书中对形函数(Shape Functions)的选取和讨论也颇具洞见,作者没有把它们仅仅视为数学工具,而是赋予了它们几何插值和物理意义上的解释,这极大地帮助我理解为什么选择特定的多项式基函数是有效的,而不是盲目地接受结论。整本书读下来,感觉就像是跟着一位经验丰富、善于启发的老教授在进行一对一的辅导,每一步都走得踏实而清晰,为后续深入研究打下了异常扎实的认知框架。

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我必须承认,对于那些完全没有线性代数或基础微积分背景的读者来说,这本书的起步可能会显得有些陡峭。尽管作者在开篇极力试图用直观的方式铺垫,但有限元方法骨子里对数学工具的依赖是无法回避的。例如,在讲解高斯积分点(Gauss Quadrature Points)的选取和拉格朗日插值时,如果读者对数值积分和多项式逼近的背景知识掌握不牢,很容易在细节上迷失方向,感觉公式推导过程如同天书一般。它似乎是为那些已经完成了严格的工程数学预备课程的学习者量身定做的。这种“高起点”策略的好处是,一旦跨过了初期的适应期,后续的进步速度会非常快,因为所有必要的数学基石都已在应用中得到强化;但代价就是,它对自学者的初始门槛设置得相当高,要求读者必须具备相当的自我驱动力和良好的数学基础才能充分享受它所提供的深刻洞见。

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这本书的语言风格有一种独特的、近乎哲学的思辨色彩,这让它区别于那些冷冰冰的计算手册。它在探讨“近似”这个核心概念时,花费了大量的笔墨去追问:我们到底在近似什么?我们对误差的容忍度应该如何量化?这种对基本假设的深刻反思,远超出了单纯的数值计算范畴。作者在论证过程中,经常会引用一些数学物理上的经典思想,比如最小势能原理在有限元框架下的重述,这使得读者不仅仅学会了“如何”计算,更理解了“为什么”我们选择这种方法。它仿佛在试图培养读者的“有限元思维模式”,即如何将一个连续的、无限自由度的物理系统,优雅地映射到一个有限、可控的代数系统中去。这种对理论根源的尊重和深入挖掘,让这本书的知识体系拥有了极强的生命力和迁移性,它教给你的方法论,可以轻松地应用到其他基于离散化的领域中去,而不是仅仅局限于结构力学问题。

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这本书的排版和图文配合简直是一场视觉上的盛宴,这在传统工程教材中是极其罕见的。我尤其欣赏作者在引入新的数学工具时,总是会同步配上高质量的示意图,这些图示远非教科书式的简单线条勾勒,它们富有深度和层次感,精准地捕捉了有限元分析中最核心的几何概念——网格划分、边界条件施加以及误差的分布形态。例如,在讨论网格自适应(Adaptive Meshing)时,书中展示的彩色等值线图和网格质量对比图,比任何冗长的文字描述都更能直观地揭示局部高应力区域对单元尺寸的敏感性。更难得的是,它似乎非常注重阅读体验的连贯性,章节间的过渡非常自然,没有那种为了凑章节数而硬生生拉长的感觉。每当我觉得思维即将陷入疲惫时,作者总能适时地引入一个简短但有力的实际案例或一个历史小插曲,瞬间又将我的注意力拉了回来。这种对细节的极致追求,使得阅读过程不仅是知识的吸收,更像是一种对学科美学的欣赏。

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虽然这种东西不应该当休闲读物对待,但真的蛮好看的……开始严肃考虑去Columbia当老鱼的弟子了……

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学渣的来之不易的A

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学渣的来之不易的A

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启蒙书。简练、清晰,例题偏重实用性,附赠Abaqus学生版。

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启蒙书。简练、清晰,例题偏重实用性,附赠Abaqus学生版。

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