This text emphasizes the mathematical ideas behind the methods and the idea of mixing methods for robustness. The optional use of MATLAB is incorporated throughout the book. This text is intended for a first course in Numerical Analysis taken by students majoring in mathematics, engineering, computer science,or the sciences. Nonlinear Equations, Linear Systems, Iterative Methods, Polynomial Interpolation, Numerical Integration, Differential Equations, Nonlinear Optimization, Approximation Methods For all readers interested in numerical analysis and scientific computation.
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坦白说,这本书在某些章节的组织上略显跳跃,尤其是在从连续数学模型过渡到离散化算法时,中间的逻辑衔接有时需要读者自己去填补空白。比如,在介绍迭代求解大型稀疏线性系统时,作者似乎对预处理技术的讨论略显保守和简略,使得初学者在面对实际的大规模工程问题时,会感觉理论与实践之间存在一道鸿沟。虽然理论基础打得非常扎实,但对于现代科学计算中常见的并行化策略、高性能计算环境下的内存管理和缓存优化等前沿话题,这本书的覆盖面相对较弱,给人一种“经典但略微陈旧”的印象。总的来说,它更像是为未来的研究者而非即时的应用工程师量身定做的一本教材,其重点在于奠定坚实的理论基石,而非提供一套最新的“即插即用”的计算工具箱。对于那些旨在继续深造,攻读研究生甚至博士学位的读者来说,这本书无疑是极佳的理论准备,但若仅仅是为了满足日常工程项目的快速需求,或许需要辅以其他更侧重实践和软件实现的参考资料进行补充。
评分这本书的价值在于其对“计算”这一行为的深刻哲学探讨,它超越了一般的“如何计算”的范畴,更进一步追问了“我们能计算什么”以及“如何可靠地计算”。在涉及偏微分方程数值解的部分,特别是有限差分法和有限元法的介绍中,作者并没有急于给出可以直接套用的代码模板,而是花了大量的篇幅去构建基函数空间、推导变分原理,这显示了作者对于计算科学根基的深度敬畏。这种从物理或数学建模的底层逻辑出发,层层递进到具体数值算法的设计,极大地培养了我一种批判性的视角——即不盲目信任任何现成的数值软件的输出结果。通过这本书,我学会了在应用数值方法时,不仅要看结果是否收敛,更要审视其背后的离散化误差、截断误差以及网格质量对最终解的影响,这是一种宝贵的思维训练,是任何速成课程都无法提供的深度洞察。
评分从排版和语言风格来看,这本书的“学术气息”非常浓重,甚至可以说有些古板。整本书的配图数量相对较少,而且即便是有限的图示,也大多是功能性的、用于辅助理解公式推导的,而非那种赏心悦目或色彩鲜艳的示意图。这种极简主义的呈现方式,无疑更加凸显了文字和数学符号本身的力量,但对于那些习惯了视觉化学习的新一代读者来说,阅读体验可能会显得有些单调乏味。作者的叙事节奏非常紧凑,几乎没有冗余的解释或生活化的比喻来“软化”复杂的概念。每一个定理的陈述都力求简洁、精确和完备,这无疑是其严谨性的体现,但也要求读者必须具备极高的专注度才能跟上作者的思路。如果你期望在阅读过程中找到轻松的拐点或者可以稍作喘息的例子,那么这本书恐怕会让你失望。它要求读者以一种近乎于“硬碰硬”的态度去面对每一个章节,其阅读过程更像是一场智力上的马拉松,而不是一次轻松的知识漫步。
评分这本书的结构安排颇具匠心,尤其是在处理误差分析和稳定性问题时,作者展现出了非凡的洞察力。不同于市面上很多教材将误差分析作为附录或简单带过,本书将其融入了每个核心算法的讲解之中,使得读者能够清楚地认识到,每一种数值方法都不是完美的“黑箱”,而是存在内在的局限性和潜在的灾难性后果。例如,在讨论拉格朗日插值和分段三次样条插值时,作者不仅给出了公式,更深入剖析了Runge现象是如何在特定节点分布下将误差无限放大的,这种“防患于未然”的教育方式极大地提高了我的警惕性。这种对数值稳定性的执着追求,使得本书在构建鲁棒的计算模型时,提供了坚实的理论基础。我个人认为,这本书最出彩的部分在于它对病态矩阵处理的章节,它没有满足于仅仅提及条件数的概念,而是通过构造具体的例子,直观地展示了信息在计算过程中如何被不可逆地扭曲,这对于任何从事科学模拟和数据分析工作的人来说,都是至关重要的实战经验,值得反复研读。
评分这本《数值分析与科学计算》实在是一本让人又爱又恨的教科书。初次翻开时,那种厚重感和密密麻麻的公式符号就足以让很多初学者望而却步。它毫不留情地将读者抛入了高维线性代数和迭代算法的深海之中,对基础概念的介绍也显得极其精炼,似乎默认读者已经对微积分和线性代数有相当的掌握。我记得第一次尝试理解牛顿法在多变量优化中的应用时,光是推导收敛性的那个 $epsilon$ 邻域的描述,就让我反复琢磨了好几天。书中的习题设计得相当“硬核”,很多题目不是简单地套用公式,而是要求你深入理解算法背后的数学原理,甚至需要自己动手编写一些低阶的程序来验证理论结果。对于那些渴望真正掌握数值计算精髓,而非仅仅停留在表面应用的学生来说,这种深度绝对是财富。然而,对于工程背景较强,更侧重于“如何快速解决实际问题”的读者而言,这本书的理论深度可能会成为一个巨大的障碍,阅读过程的体验更像是在攀登一座没有过多植被覆盖的陡峭山峰,每一步都需要极大的专注和毅力。它更像是一部工具书,而非轻松的入门读物,需要读者投入大量的时间和精力去消化那些抽象而严谨的数学结构。
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