Numerical Recipes in Pascal (First Edition) pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Cambridge University Press

作者:William H. Press

出品人:

页数:781

译者:

出版时间:1989-10-27

价格:USD 91.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780521375160

丛书系列:

图书标签:

Numerical Recipes
Pascal
First Edition
Scientific Computing
Mathematics
Algorithms
Programming
Computer Science
Pascal Language
Numerical Analysis

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具体描述

Numerical Recipes: The Art of Scientific Computing was first published in 1986 and became an instant classic among scientists, engineers, and social scientists. In this book the original, time-tested programs have been completely reworked into a clear, consistent Pascal style. This represents a significant improvement to the immensely successful programs contained in the first edition, which were originally written in Fortran. The authors make extensive use of pointers, dynamic memory allocation, and other features utilized by this language. The explanatory text accompanying the programs replicates the lucid, and easy-to-read prose found in the original version, and incorporates corrections, improvements, and explanations of special Pascal features. The product of a unique collaboration among four leading scientists in academic research and industry, Numerical Recipes in Pascal fills a long-recognized need for a practical, comprehensive handbook of scientific computing in the Pascal language. The book is designed both for the Pascal programmer who wants exposure to the techniques of scientific computing, and for the working scientist, social scientist, and engineer. The scope of the book ranges from standard areas of numerical analysis (linear algebra, differential equations, roots) through subjects useful to signal processing (Fourier methods, filtering), data analysis (least squares, robust fitting, statistical functions), simulation (random deviates and Monte Carlo), and more. The lively, informal text combined with an underlying degree of mathematical sophistication makes the book useful to a wide range of readers, beginning at the advanced undergraduate level.

《数值计算方法》本书是一本面向科学研究者、工程师及对计算科学感兴趣的读者的入门级教程，全面介绍了各种核心的数值计算方法。本书旨在为读者提供扎实的理论基础和实用的编程技巧，使他们能够理解并应用这些方法来解决实际问题。理论基础与核心方法本书首先从基础的数值分析概念入手，涵盖了误差分析、数值稳定性以及算法效率等关键要素。随后，深入探讨了一系列数值计算的核心领域：方程求根：详细介绍了多种寻找方程根的方法，包括二分法、牛顿-拉夫逊法、割线法以及多项式方程的求根技术。每种方法都配以清晰的原理阐述和收敛性分析，帮助读者理解其适用范围和局限性。线性代数：覆盖了线性方程组的求解，包括直接法（如高斯消元法、LU分解）和迭代法（如雅可比迭代、高斯-赛德尔迭代）。此外，还讲解了矩阵特征值和特征向量的计算方法，如幂法和QR算法。插值与逼近：介绍了多项式插值（如拉格朗日插值、牛顿插值）、样条插值以及函数逼近技术，包括最小二乘逼近。这些方法在数据平滑、函数拟合以及曲线绘制中至关重要。数值积分与微分：涵盖了梯形法则、辛普森法则等数值积分方法，以及有限差分法在数值微分中的应用。本书还介绍了高阶积分方法和复合积分技术。常微分方程的求解：讲解了欧拉法、改进欧拉法、龙格-库塔方法（包括经典四阶法）等求解初值问题的常用算法，并探讨了边值问题的数值求解方法。傅里叶变换与信号处理：介绍了离散傅里叶变换（DFT）及其高效实现——快速傅里叶变换（FFT），以及在信号分析和图像处理中的应用。随机数生成与统计：讨论了伪随机数生成器的原理和常用算法，并介绍了蒙特卡洛方法在数值计算中的应用。实践导向与代码示例本书的一大特色在于其强烈的实践导向。虽然不直接提供特定语言的代码，但每种数值算法都附有详细的伪代码描述，并阐述了算法实现的逻辑和注意事项。这些伪代码清晰易懂，可以方便地转化为读者熟悉的编程语言，如C、Python、MATLAB等。通过这些示例，读者能够亲手实现算法，并通过实际运行来验证理论。适用人群本书适合以下读者：大学本科生和研究生：作为数值分析、科学计算、计算物理、计算化学、工程数学等课程的教材或参考书。科研人员：需要在实验数据处理、模型建立、仿真计算等环节应用数值方法的科学家。工程师：在进行工程设计、性能分析、系统优化时需要借助数值计算的工程师。对计算科学感兴趣的初学者：想要系统学习数值计算方法，并将其应用于实际问题解决的读者。本书的目标通过学习本书，读者将能够：深刻理解各类数值计算方法的原理、优缺点及适用范围。掌握分析和评估数值算法性能（如精度、收敛性、稳定性）的方法。具备将数值算法转化为可执行程序的能力。能够独立运用数值方法解决工程和科学领域中的复杂问题。为进一步深入学习更高级的计算技术打下坚实基础。本书力求以清晰的逻辑、严谨的数学推导和丰富的实例，引导读者走进数值计算的精彩世界，掌握现代科学研究和工程实践中不可或缺的强大工具。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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这本书最大的特点，或许在于它那近乎百科全书式的覆盖面。它不像某些专注于特定领域的计算手册，比如只讨论偏微分方程的数值解，这本书的广度令人印象深刻。从一维函数插值、多项式拟合，到复杂的蒙特卡洛模拟，再到随机数生成器的详细检验方法，它几乎囊括了科研和工程领域中所有基础且常用的数值工具箱。这种“一册在手，多域无忧”的感觉，使得它成为我案头常备的参考书。每当我需要快速查阅一个不常用的算法（比如快速傅里叶变换的某个特定优化版本，或是求解非线性方程组的鲁坦方法），我总是能迅速在其中找到一个标准且经过充分验证的实现框架。这种跨领域的整合能力，极大地提高了我的工作效率，避免了在不同专业书籍之间来回奔波查找的繁琐过程。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计，初见时就给人一种严谨而略显古旧的感觉，那种泛黄的纸张和朴实的字体，仿佛带着一种经年的智慧沉淀。我记得当时在书店里翻阅时，那种油墨的独特气味混合着纸张的干燥感，立刻将我的思绪拉回到了上世纪八九十年代科学计算的黄金时代。它不像现在那些花哨的编程书籍那样充斥着炫目的彩色图表和即插即用的代码库，相反，它更像是一本扎实的工具手册，每一页都密密麻麻地排列着数学公式和算法步骤的逻辑推演。那种需要你真正坐下来，用笔和纸去演算，去理解公式背后物理或数学意义的阅读体验，在如今这个“复制粘贴”盛行的时代，显得尤为珍贵。它强迫你进行深度思考，而不是浮于表面的调用。书中的内容组织结构清晰，虽然是Pascal语言的实现，但算法的本质逻辑却是通用的，这使得即便我不完全精通Pascal，也能通过类比思维将其映射到我熟悉的任何编程环境中去。这种对底层逻辑的深挖，远比仅仅知道如何调用某个现成的库函数要有价值得多，它构建了你解决问题的基本框架和信心。

评分☆☆☆☆☆

坦白讲，初次接触这本书的语言风格时，我感到了一丝障碍，那是一种非常学术化、极度简洁的陈述方式，几乎没有多余的修饰词，全凭逻辑链条的严密性来支撑论点。这与当代许多偏向“科普”和“教程”风格的编程书籍大相径庭。它对待读者假定的知识背景是较高的，默认你已经对微积分、线性代数和概率论有了一定的掌握。因此，对于初学者来说，这本书可能显得有些高冷和难以亲近。它不会手把手地教你Pascal的基础语法，而是直接切入核心的算法实现。我记得有一次，为了理解某个迭代法中步长选择的依据，我不得不翻阅了好几页附录中的数学推导，那过程颇为烧脑。但正是这种“硬核”的交流方式，反而建立起了一种独特的敬意——作者将读者视为平等的思考者，期待你付出努力去解码其中的奥秘，而不是提供一个现成的答案。

评分☆☆☆☆☆

如果用今天的视角来审视这本书的实现细节，我们自然会注意到，它所基于的编程范式和语言特性，已经随着时间的推移而显得有些过时。Pascal语言本身在现代软件工程中的主流地位早已不再，很多现代语言（如C++或Python）提供了更强大的抽象能力、更便利的调试工具以及更丰富的标准库支持。然而，这恰恰凸显了这本书的永恒价值：它关注的是算法的“灵魂”，而非其“躯壳”。即便是用完全不同的语言重写其中的任何一个模块，其核心的逻辑流程、数据结构的组织方式以及对计算稳定性的考量，都保持了惊人的一致性。它提供的是一种“元知识”，一种关于如何将数学转化为可执行计算的底层思维模式。这本书教会我，无论技术如何迭代，严谨的逻辑和对计算本质的深刻理解，才是任何成功数值计算的基石。

评分☆☆☆☆☆

这本书的作者群，显然是深谙实际工程问题中遇到的痛点所在。他们没有沉溺于过于抽象的纯数学理论探讨，而是极其务实地将复杂的数值方法分解成了可以直接转化为代码的、一步步可验证的流程。我尤其欣赏它在处理误差分析和稳定性判断上所花费的篇幅。在进行任何数值模拟时，我们都知道“垃圾进，垃圾出”的铁律，而这本书却花费了大量的笔墨教你如何识别和规避那些隐藏在算法内部的陷阱。例如，在处理矩阵求逆或特征值分解时，它不仅仅给出了标准的高斯消元法，还细致地讨论了LU分解、QR分解等不同方法的适用场景和计算复杂度，并且用非常直观的方式解释了为什么某些病态矩阵会导致灾难性的舍入误差。这种前瞻性的风险提示，对于任何严肃的科学计算工作者来说，都是无价之宝。它教会你的不仅仅是如何让程序跑起来，更是如何让程序得到“正确”的、具有可信度的结果，这是区分专业人士与业余爱好的关键所在。

评分☆☆☆☆☆