Scientific Computing pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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具体描述
Heath 2/e, presents a broad overview of numerical methods for solving all the major problems in scientific computing, including linear and nonlinearequations, least squares, eigenvalues, optimization, interpolation, integration, ordinary and partial differential equations, fast Fourier transforms, and random number generators. The treatment is comprehensive yet concise, software-oriented yet compatible with a variety of software packages and programming languages. The book features more than 160 examples, 500 review questions, 240 exercises, and 200 computer problems.Changes for the second edition include: expanded motivational discussions and examples; formal statements of all major algorithms; expanded discussions of existence, uniqueness, and conditioning for each type of problem so that students can recognize "good" and "bad" problem formulations and understand the corresponding quality of results produced; and expanded coverage of several topics, particularly eigenvalues and constrained optimization.The book contains a wealth of material and can be used in a variety of one- or two-term courses in computer science, mathematics, or engineering. Its comprehensiveness and modern perspective, as well as the software pointers provided, also make it a highly useful reference for practicing professionals who need to solve computational problems.
作者简介
目录信息
读后感
作为计算机系科学计算入门最好的书之一，强调应用，较少涉及到数学的东西，跟MIT 那本线代搭配最好。
评分作为计算机系科学计算入门最好的书之一，强调应用，较少涉及到数学的东西，跟MIT 那本线代搭配最好。
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用户评价
这本书的排版设计着实令人眼前一亮，封面那种深邃的藏青色调配上银色的字体，瞬间就给人一种严肃而又不失现代感的专业气息。内页纸张的质感也无可挑剔，光线柔和，长时间阅读下来眼睛的疲劳感明显减轻了不少。更值得称赞的是，作者在章节的过渡和内容的结构编排上花了不少心思。比如，在讲解复杂的数值方法时，总能巧妙地穿插一些历史背景的小插曲或者实际工程中的应用案例，使得原本可能枯燥的理论知识变得鲜活起来。阅读过程中，我发现那些图表的清晰度和精确度达到了极高的水准，每一个坐标轴的标注、每一个数据点的描绘都精准无误，这对于需要依赖图形来理解抽象概念的读者来说，简直是福音。即便是涉及到高级的算法实现，作者也提供了非常详尽的伪代码和流程图，帮助读者搭建起清晰的思维框架。总的来说，这本书在视觉和触觉体验上，都远超了我对一本专业技术书籍的预期，它不仅仅是一本知识的载体，更像是一件精心制作的工艺品。
评分我花了大量时间深入研读了其中关于优化算法的部分，它的叙述逻辑严谨得如同数学证明本身。作者没有止步于简单的梯度下降法介绍，而是非常深入地剖析了牛顿法、拟牛顿法（BFGS、L-BFGS）的收敛性条件、步长选择策略，乃至对病态问题的鲁棒性处理。我尤其欣赏作者在介绍这些算法时，总是先给出严密的数学推导，然后立刻转入到对算法在实际计算环境中可能遇到的数值不稳定性问题的讨论，这种理论与实践紧密结合的写法，极大地提升了我的理解深度。比如，在讨论惩罚函数法时，作者不仅解释了如何构造目标函数，还详细对比了不同惩罚因子更新策略对全局收敛性的影响。对于每一个关键公式，作者都附带了详细的注释，解释了每个变量和符号背后的物理或数学意义，这种层层递进的讲解方式，让即便是初次接触这类复杂优化的读者也能扎实地跟上节奏，而不是仅仅停留在表面公式的记忆上。
评分从教学法的角度来看，这本书的构建方式体现了深厚的教育理念。它似乎是为那些真正想动手实践而非仅仅通过考试的学习者量身定制的。贯穿全书的“计算思维”导向非常明显，每介绍完一个核心概念，紧随其后的往往是几个精心设计的、难度递增的编程练习题。这些习题并非简单的代码复现，而是要求读者根据理论知识，自行选择合适的数据结构和算法实现，并对结果进行严格的误差分析和性能度量。我特别欣赏作者在书末附带的“项目导向”的案例研究，它们要求读者整合前面学到的多个模块知识（如线性代数求解、非线性迭代和并行化处理）来解决一个宏大的真实世界问题。这种“学以致用，学以致深”的结构，极大地激发了我去实际编程环境中验证理论有效性的热情，而非仅仅停留在纸上谈兵的阶段。
评分这本书在处理误差分析和稳定性问题上的细致程度，堪称典范。许多教材往往只是简单地提及“舍入误差”和“截断误差”，但这本著作则将它们提升到了核心地位进行深入挖掘。作者不仅精确地定义了局部截断误差和全局误差，还引入了条件数和机器精度等概念，用以量化问题本身的“敏感度”以及算法的“可靠性”。我发现，作者在解释冯·诺依曼稳定性分析时，使用了非常直观的例子来阐释特征值与系统稳定性的关系，这比单纯的代数推导要更容易被大脑所接受。更重要的是，它没有回避那些“难以处理”的数值问题，比如刚性微分方程的求解，作者对隐式方法和外插法的优劣进行了非常平衡且深入的探讨，使得读者能够真正理解在面对一个实际工程挑战时，选择哪种数值工具才是最稳健的决策。
评分这本书对于理解并行计算在科学建模中的应用，提供了极具洞察力的视角。作者并没有将并行化处理视为一个孤立的技术点，而是将其置于整个高性能计算生态系统中进行考察。它详细阐述了从串行代码到并行代码的思维转变过程，重点突出了数据依赖性分析在并行化策略选择中的决定性作用。阅读其中关于域分解方法和矩阵划分策略的章节时，我感到受益匪浅。作者通过对比不同的通信开销模型（如共享内存与分布式内存架构），清晰地展示了如何在特定的硬件约束下，设计出最高效的并行算法。例如，作者对MPI（消息传递接口）的基本原语进行了非常细致的讲解，并结合一个实际的有限元问题案例，展示了如何有效地组织数据交换和负载均衡。这种将理论算法与具体硬件架构需求相结合的分析方法，远比那些只停留在概念层面的教材要实用和深刻得多。
评分没那么math rigorous, 但搞惨了我一学期是真的
评分结构超级清楚，作者上课超好的
评分CSci 5302: Analysis of Numerical Algorithms 写给码农的数学书相对直观实用的
评分没那么math rigorous, 但搞惨了我一学期是真的
评分没那么math rigorous, 但搞惨了我一学期是真的
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