A Numerical Library in Java for Scientists and Engineers pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Chapman and Hall/CRC

作者:Hang T. Lau

出品人:

页数:1088

译者:

出版时间:2003-8-27

价格:GBP 125.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9781584884309

丛书系列:

图书标签:

• Java
• Numerical Analysis
• Scientific Computing
• Engineering
• Mathematics
• Algorithms
• Libraries
• Software
• STEM
• Computation

《高性能数值计算：面向科学与工程的Python实践指南》 内容提要 本书旨在为广大科学研究人员、工程师以及数据科学家提供一本全面、深入且极具实践指导意义的Python数值计算技术手册。随着科学研究和工程应用对计算效率和精度要求的不断提高，掌握现代编程语言在高性能数值计算中的应用变得至关重要。本书将聚焦于利用Python生态系统中最核心、最强大的数值计算库——NumPy、SciPy和Matplotlib，系统性地阐述从基础数据结构到复杂算法实现的完整流程。 第一部分：数值计算的基石——NumPy深度解析 本部分将深入剖析NumPy库，它是Python科学计算的基石。我们将从理解其核心——`ndarray`对象（N维数组）的底层结构、内存布局和高效操作机制入手。 1. 数组的创建、操作与内存管理： 详细讲解如何高效地创建不同维度和数据类型的数组，包括从Python列表、文件或随机数生成器创建。重点探讨数组的切片（Slicing）、视图（Views）与副本（Copies）之间的区别，这对避免意外修改和优化内存使用至关重要。我们将展示如何使用广播（Broadcasting）机制，实现不同形状数组间的向量化运算，这是NumPy性能的精髓所在。 2. 向量化运算与性能优化： 阐述NumPy如何通过C/Fortran底层实现来加速数学运算。读者将学习如何将传统的循环结构转换为高效的向量化操作，并初步了解`ufuncs`（通用函数）的工作原理。此外，还将介绍如何利用NumPy的内存优化技术，例如选择合适的数据类型（`dtype`）和内存布局，以充分发挥现代CPU的性能。 3. 线性代数基础操作： 涵盖NumPy中内置的线性代数模块（`numpy.linalg`）。包括矩阵乘法、行列式计算、逆矩阵、特征值分解（Eigenvalue Decomposition）、奇异值分解（SVD）等。这些操作的实现细节和数值稳定性问题也将被讨论。 第二部分：科学计算的利器——SciPy生态系统进阶 SciPy库构建在NumPy之上，提供了大量针对特定科学和工程问题的优化算法。本部分将系统地介绍SciPy的主要模块及其应用。 1. 优化算法与最小二乘法： 深入探讨SciPy的优化模块（`scipy.optimize`）。内容涵盖无约束优化（如梯度下降法、BFGS、Nelder-Mead等）、约束优化问题（如线性规划、二次规划）以及非线性最小二乘拟合。我们将通过实际案例展示如何对实验数据进行精确的模型参数估计。 2. 信号处理与傅里叶分析： 介绍`scipy.signal`模块。重点讲解离散傅里叶变换（DFT）和快速傅里叶变换（FFT）的应用，如何进行滤波（FIR/IIR滤波器设计与实现）、卷积操作，以及在时域和频域中的信号分析技术。 3. 统计建模与概率分布： 详细介绍`scipy.stats`模块。涵盖常见概率分布的生成、参数估计、假设检验（如t检验、卡方检验）以及描述性统计量的计算。理解如何利用这些工具进行数据驱动的决策制定。 4. 积分、微分方程与插值： 讲解数值积分（如梯形法则、辛普森法则、高斯求积）的实现，以及如何利用`scipy.integrate`求解常微分方程（ODE）和偏微分方程（PDE）的初值问题（如使用RK45方法）。同时，细致讲解各种插值方法（线性、样条、径向基函数等）的选择与应用。 第三部分：可视化与结果呈现——Matplotlib与交互式展示 高质量的可视化是科学交流的核心。本部分专注于使用Matplotlib及其高级接口（如Seaborn）进行专业级的数据可视化。 1. 基础绘图与定制化： 掌握`pyplot`接口，学习绘制线图、散点图、柱状图等基本图表。重点讲解如何精细控制图表的每一个元素：坐标轴、图例、标题、标签以及文本注解，确保图表符合学术出版标准。 2. 高级二维与三维可视化： 介绍更复杂的图表类型，如热力图（Heatmaps）、等高线图（Contour Plots）和误差棒图。深入三维绘图，包括曲面图、散点图矩阵和矢量场的可视化。 3. 交互式与动态展示： 探讨如何结合Jupyter Notebook环境，利用如Plotly或Bokeh等工具实现更具交互性的图形，满足数据探索和动态模拟的需求。 第四部分：性能提升与并行计算 为了应对大规模数据集和复杂模型，本书最后一部分将探讨如何将Python数值代码的性能推向极致。 1. 编译扩展与JIT加速： 介绍如何使用Cython将Python代码（尤其是循环密集型代码）编译成C扩展，实现接近原生C语言的速度。深入探讨Numba库，利用其即时编译（JIT）技术，通过简单的装饰器即可显著加速NumPy/SciPy函数。 2. 多核与分布式计算： 探讨Python中的并行化策略。包括使用`multiprocessing`模块进行多核CPU并行计算，以及如何在更高级的层次上利用Dask等工具进行大规模数据集的并行处理和分布式计算框架的初步集成。 目标读者 本书适合具有一定Python编程基础，需要将数值计算应用于物理、化学、生物、金融工程、地球科学或任何工程学科的专业人士和高年级本科生、研究生。它不仅是工具的介绍，更是高效数值思维的培养指南。通过详尽的代码示例和贴近实际的工程案例，读者将能够熟练运用Python生态系统解决复杂的量化问题。

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