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出版者:Princeton University Press

作者:Angela B. Shiflet

出品人:

页数:856

译者:

出版时间:2014-3-30

价格:USD 99.50

装帧:Hardcover

isbn号码:9780691160719

丛书系列:

图书标签:

• 计算科学
• 教材
• Computational Science
• Programming
• Mathematics
• Computer Simulation
• Scientific Computing
• Algorithms
• Numerical Methods
• Engineering
• Data Analysis
• Model Building

《计算科学导论》 这本书并非一本传统的教科书，而是一扇通往计算科学广阔世界的窗口，它旨在点燃读者对这一迷人领域的兴趣，并为他们开启深入探索的旅程。本书不拘泥于单一学科的定义，而是从一个更宏观、更具启发性的角度来审视计算科学，强调其核心思想、方法论以及在解决现实世界复杂问题中的强大应用。 核心理念与方法论： 本书首先深入探讨了计算科学的基石——计算思维。它不仅仅是关于编写代码，更是关于如何将问题分解、识别模式、抽象概念和设计算法。读者将学习如何以一种结构化、系统化的方式来思考，将复杂的问题转化为可以通过计算来处理的步骤。这包括对逻辑推理、算法设计和数据结构的理解，以及如何评估算法的效率和可扩展性。 接着，本书将引导读者认识模型构建在计算科学中的核心地位。现实世界的现象，无论是物理系统的演化、生物体的生长，还是经济体的运行，都可以通过构建数学模型来近似和理解。本书会介绍不同类型的模型，从离散到连续，从确定性到概率性，并重点讲解如何将这些模型转化为可以在计算机上执行的计算过程。这涉及到对数学建模的深入理解，以及如何将数学语言翻译成计算语言。 计算科学的工具箱： 本书将广泛介绍计算科学赖以生存的各种计算工具和技术。这包括但不限于： 编程语言： 虽然本书不教授特定的编程语言语法，但它会阐述不同编程范式（如命令式、函数式、面向对象）的优势，以及选择合适编程语言的重要性。它会强调编程作为实现计算思想的手段，而非最终目的。 数值方法： 许多现实世界的问题无法得到精确的解析解，此时就需要依赖数值方法来逼近和计算。本书将介绍诸如数值积分、微分方程求解、线性代数运算等关键数值技术，以及它们在科学研究中的应用。 数据分析与可视化： 在信息爆炸的时代，从海量数据中提取有价值的信息至关重要。本书将探讨数据处理、统计分析、模式识别等基本数据分析概念，并强调数据可视化在理解复杂数据模式和结果中的作用。 模拟与仿真： 模拟是计算科学的核心能力之一，它允许我们在虚拟环境中重现和探索真实世界的现象。本书将介绍离散事件模拟、基于代理的建模等模拟技术，以及如何利用模拟来预测系统行为、优化设计和评估策略。 跨学科的应用与启示： 本书最大的特色在于它不局限于任何一个具体的应用领域，而是以计算科学作为一种通用的方法论，展现其在不同学科中的强大渗透力。读者将了解到计算科学如何： 革新物理学研究： 从模拟宇宙的形成到理解量子力学的奇妙世界，计算模拟已经成为物理学家不可或缺的工具。 推动生物学进步： 计算生物学正在以前所未有的速度揭示生命的奥秘，从基因组学分析到蛋白质折叠模拟，再到流行病传播预测。 重塑工程设计： 计算流体动力学（CFD）、有限元分析（FEA）等技术正在彻底改变航空航天、汽车制造和土木工程的设计流程。 影响经济与金融： 金融建模、风险分析和市场预测都严重依赖于复杂的计算模型和算法。 助力社会科学研究： 复杂的社会网络分析、人口流动模拟和城市规划都受益于计算科学的工具。 通过这些生动的案例，本书将展示计算科学如何赋能研究人员和实践者，让他们能够以前所未有的方式理解、预测和控制复杂的系统。 学习与进阶： 本书旨在激发读者的好奇心，引导他们主动学习和探索。它提供了一种“由内而外”的学习路径，让读者在理解计算科学的普适性原理后，可以根据自己的兴趣选择深入特定领域。它鼓励读者将所学知识应用于实际问题，通过实践来巩固和深化理解。 简而言之，《计算科学导论》是一本关于思维方式的书，是一本关于解决问题的书，更是一本关于连接世界的书。它不是关于“是什么”，而是关于“如何做”和“为什么这么做”。无论您是初学者还是希望拓展视野的专业人士，本书都将为您打开一扇通往计算科学无限可能的大门。它将挑战您现有的思维定势，激发您对未知的好奇，并装备您应对21世纪最复杂挑战的强大能力。

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这本书给我最深刻的感受是，它让我看到了“计算”如何成为一种强大的“语言”，用来描述和理解我们周围的世界。作者通过丰富的案例，向我们展示了计算科学如何渗透到各个学科领域，从物理学到生物学，从经济学到社会学。我特别欣赏书中关于“数据分析”的讲解，它让我们明白，海量的数据本身并没有意义，关键在于如何通过计算去挖掘其中的模式和规律。它让我不再对数据感到畏惧，而是将其视为一种宝藏，等待我们去发掘。它也让我对“科学研究”有了更深的理解，它不仅仅是理论的推导，更是通过数据驱动的探索，而计算科学则是这一切的核心驱动力。这本书让我看到了，计算不仅仅是工具，更是思维方式，是解决问题的方法论，是让我们更深刻地理解世界的窗口。

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我一直对那些能够解释世界运行规律的学科情有独钟，但很多时候，现实世界的复杂性让简单的理论显得苍白无力。这本书却为我打开了一扇新的窗户，让我得以窥见科学研究的另一面——如何通过计算的力量去理解和预测那些我们肉眼无法直接观察的现象。书中对于“模型”的构建与应用，让我印象深刻。它不仅仅是罗列出一堆公式，而是引导读者思考如何将现实世界抽象化，如何找到其中的关键要素，并用数学语言将其表达出来。我特别喜欢其中关于“复杂系统”的讨论，它让我们看到了即使是由简单规则组成的个体，也能涌现出令人惊叹的整体行为。比如，书中对蚁群行为的模拟，让我对集体智慧有了全新的认识。这些不仅仅是理论知识，更是对我们如何理解和应对生活中各种复杂情况提供了深刻的启示。我常常会在思考问题时，不自觉地借鉴书中的一些方法论，尝试从计算的角度去分析和拆解。这本书让我意识到，科学的进步离不开计算工具的支撑，而计算本身也成为了一种独特的科学研究方法。它让我对“科学”这个词有了更全面的理解，不再局限于传统的实验和理论推导，而是将计算视为一种不可或缺的强大助手。

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这本书的封面设计非常吸引人，采用了深邃的蓝色背景，上面点缀着闪烁的星辰和抽象的计算流，仿佛将整个宇宙的奥秘都凝聚在了其中。我是一个对科学充满好奇，但又对复杂的数学公式望而却步的读者。然而，当我第一次翻开《Introduction to Computational Science》时，我立刻被它所展现出的世界深深吸引了。作者巧妙地将计算科学这一看似高深的领域，以一种生动、易懂的方式呈现在我们面前。我尤其喜欢书中对于“模拟”概念的解释，它不仅仅是枯燥的算法描述，更是通过生动的例子，比如天气预报、生物进化，让我们看到了计算科学如何成为连接我们日常世界和抽象理论的桥梁。阅读过程中，我常常会停下来，想象自己也置身于那些模拟的场景中，感受数据的流动，理解规则的生成。这本书让我明白，计算科学并非遥不可及，而是渗透在我们生活的方方面面，它是一种强大的思维方式，一种解决问题的工具，更是一种探索未知世界的钥匙。它不仅仅是关于“如何计算”，更是关于“为何计算”以及“计算能带来什么”。我迫不及待地想继续深入其中，去发现更多计算科学的魅力，去理解那些隐藏在数字背后的宏大叙事。它就像一个引人入胜的故事，每一个章节都充满了惊喜和发现，让我对未来的学习充满了期待。

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这本书为我提供了一个全新的视角来理解科学研究的方法论。我过去一直认为科学研究主要依靠实验和理论推导，但这本书让我看到了“计算实验”的巨大潜力。它不仅仅是计算机的运算，更是通过精心设计的计算模型，来模拟和预测自然现象。我特别喜欢书中关于“不确定性量化”的讲解，它让我明白，任何科学模型都无法达到百分之百的精确，而理解和量化这种不确定性，恰恰是科学严谨性的体现。它也让我对“科学方法”有了更深的认识，它不再是单一的模式，而是通过计算、实验和理论相结合，共同推动科学进步。这本书让我看到，计算科学不仅仅是工具，更是思维模式，是让我们更深刻地理解科学研究本质的钥匙。

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我一直认为，知识的价值在于其应用性，而《Introduction to Computational Science》在这方面做得非常出色。它并没有停留在理论层面，而是通过大量的实际案例，向我们展示了计算科学如何在现实世界中发挥作用。我尤其喜欢书中关于“优化”的讨论，它让我们明白，在资源有限的情况下，如何通过计算找到最佳的解决方案。比如，如何在物流配送中节省成本？如何在投资组合中获得最大回报？这些问题都可以通过优化技术来解决。它也让我对“科学创新”有了更深的认识，它不仅仅是天才的灵感，更是通过计算的力量，不断探索和优化，从而推动技术进步。这本书让我看到，计算科学不仅仅是学科，更是一种能力，一种解决实际问题的能力，一种让我们在面对复杂挑战时，能够找到更优解的能力。

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读完这本书，我最大的感受是，“计算”已经不再是计算机科学家的专属领域，而是成为了一种普适性的思维方式和解决问题的工具，适用于几乎所有学科。作者以其清晰的语言和生动的案例，将计算科学的精髓展现在我面前。我特别喜欢书中关于“模式识别”的介绍，它让我们明白，数据中隐藏的模式往往是理解现象的关键，而计算科学正是发现这些模式的有力助手。它也让我对“跨学科研究”有了更深的理解，计算科学能够架起不同学科之间的桥梁，促进知识的融合和创新。这本书让我看到，计算科学不仅仅是学科，更是能力，一种让我们能够用更系统、更科学的方式去理解和解决问题的能力，一种让我们能够拥抱未来科技发展的必备技能。

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我一直相信，教育的本质在于启发，而不仅仅是传授知识。这本书在这一点上做得非常出色。它并没有直接灌输给读者大量的公式和代码，而是通过一系列精心设计的案例，引导读者主动去思考、去探索。我特别喜欢书中对于“模型精度”和“不确定性”的讨论，这让我明白，任何科学模型都存在其局限性，而理解这些局限性，恰恰是科学严谨性的体现。它让我不再畏惧那些看似复杂的计算过程，而是将其视为一种解决问题的过程，一种不断逼近真相的旅程。通过这本书，我开始意识到，很多我们习以为常的现象，背后都可能隐藏着精妙的计算原理。比如，电影中的特效是如何实现的？天气预报的准确率是如何提高的？这些问题的答案，都在这本书中得到了启示。它让我对“计算”这个词有了更宏观的理解，它不仅仅是机器的运算，更是人类智慧的体现，是连接理论与实践的桥梁。它鼓励我去质疑，去探索，去用计算的思维去审视周围的世界。

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当我第一次接触到“计算科学”这个概念时，我感到既陌生又充满吸引力。这本书就像一位经验丰富的向导，带领我一步步走进了这个充满魅力的领域。我非常欣赏作者对于“算法”的解释，它并没有止步于抽象的定义，而是通过生动的例子，比如搜索和排序，让我们理解算法是如何在解决实际问题中发挥作用的。它让我明白了，好的算法不仅仅是正确的，更是高效的，能够以最少的时间和资源解决问题。书中关于“并行计算”和“分布式计算”的介绍，更是让我对计算的未来充满了憧憬。它让我看到了，通过协同合作，我们可以解决那些单个计算单元无法企及的复杂问题。我常常会在阅读的时候，去思考这些概念如何在实际应用中发挥作用，比如如何让我们的网络运行得更快，如何让我们的科学研究更加深入。这本书让我对“计算”这个词有了更深的理解，它不仅仅是计算机的运行，更是思想的组织，是解决问题的策略，是推动科技进步的强大引擎。

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作为一名对新事物充满好奇的读者，我一直渴望能够理解那些支撑现代社会运转的底层逻辑。这本书恰恰满足了我的这一需求。它以“计算”为核心，串联起了科学研究、技术发展和社会进步的脉络。我尤其喜欢书中关于“仿真”的章节，它让我明白，通过计算机模拟，我们可以安全地探索那些在现实世界中难以进行或者风险太高的实验。比如，如何测试新药的疗效？如何预测地震的发生？这些问题都可以通过仿真来获得重要的线索。它让我看到，计算科学不仅仅是学术研究，更是解决现实世界挑战的有力工具。这本书让我对“科学”的定义有了更宽广的理解，它不再仅仅是实验室里的发现，更是通过计算的力量，不断拓展我们对世界的认知边界。它让我看到，数据、算法和模型是科学进步的基石，而计算科学则是连接这一切的枢纽。

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作为一名对科技发展充满好奇的普通读者，我常常感到信息爆炸带来的信息焦虑，不知道该如何有效地筛选和理解那些纷繁复杂的技术概念。这本书以其独特的视角，将“计算科学”这一核心概念进行了清晰且富有吸引力的梳理。它并没有直接去介绍某一种具体的算法或编程语言，而是更侧重于解释计算科学背后的思维模式和应用场景。我非常欣赏作者在介绍“可视化”时所做的努力，它让我明白，数据本身是冰冷的，但通过有效的可视化，我们能够从中提取出有价值的信息，并将其以直观的方式呈现出来。书中关于“科学发现”的案例，比如通过模拟来探索宇宙的形成，或者通过计算来理解疾病的传播，都让我对计算科学在推动人类认知边界方面所扮演的角色有了更深刻的认识。它让我看到了，计算不仅仅是工具，更是思想的延伸，是探索未知的翅膀。这本书让我对“数据”有了全新的认识，不再是零散的数字，而是蕴含着巨大潜力的信息集合，而计算科学就是解锁这些潜力的钥匙。它提供了一种思考问题的新范式，一种将抽象概念转化为具体行动的路径。

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