具体描述
《应用数值分析(第2版)》系统论述了求解数学问题的数值算法的理论原理和方法。全书共分十二章，包括数值代数和数值逼近的主要内容、非线性问题的数值方法、常微分方程数值解法和MA：r：LAB应用基础五个部分。书中的算法还包括有近代较新的方法，并与科学计算软件MATLAB的实现相结合。
作为工科研究生数值分析课的教学用书，书中内容与本科生的计算方法课程内容相衔接，力求理论与实际应用并重，循序渐进且自成体系。《应用数值分析(第2版)》既可作为高等学校数值分析课的教材，也可供科技工程人员参考和自学。
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用户评价
这本书的语言风格是一种非常冷静、精确但又蕴含着某种内在逻辑美感的散文体。它不像某些教科书那样，干巴巴地罗列定义和定理，而是更像一位资深教授在与你进行一对一的深度交流。你会发现，即便是最枯燥的迭代算法，在作者的笔下也仿佛拥有了生命——每一步的逻辑跃迁都清晰可见，每一步的数学操作都服务于最终的简化目标。我尤其喜欢它对不同算法优劣势的对比分析部分。作者不会武断地下结论，而是通过详实的数据图表，比如运行时间和计算精度随步长变化的曲线，来让读者自己得出结论。这种开放式的引导，极大地激发了读者的批判性思维。阅读过程中，我常常会停下来，对照着书中的解释，在草稿纸上重新推导一遍，而每推导一次，都会有新的体会，因为作者总能巧妙地将一些看似不相关的概念串联起来，揭示出它们背后统一的数学原理。这种阅读体验，远超出了“学习知识”的范畴，更像是一次智力的重塑过程。
评分这本书的装帧设计得相当典雅，那种略带磨砂质感的封面，拿在手里沉甸甸的，让人一接触就感觉到了内容的厚重感。内页的纸张选择也十分考究，墨色清晰，字里行间处理得干净利落，即便是长时间阅读，眼睛也不会感到过度的疲劳。我尤其欣赏它在章节布局上的细致考量，开篇的导论部分，没有急于抛出那些佶屈聱牙的公式，而是用一种娓娓道来的叙事方式，勾勒出了整个学科的历史脉络和它在现代工程领域中的关键地位。这种循序渐进的引导，极大地降低了初学者面对复杂理论时的心理门槛。比如，作者在引入“误差分析”这个核心概念时，并没有直接给出严格的数学定义，而是通过几个非常贴近实际的物理建模例子，形象地展示了近似计算的必然性和潜在风险，这种教学方法的巧妙之处在于，它让读者从一开始就理解“为什么我们需要数值分析”，而不是仅仅停留在“如何计算”的层面。这种对读者体验的深度关注，使得阅读过程不仅是知识的汲取，更是一种愉悦的智力探索。
评分这本书在对“稳定性”和“收敛性”这两个核心概念的阐述上，达到了一个令人敬佩的高度。很多教材只是简单地给出一个判据，然后要求读者相信即可。但这本书则花了大篇幅，通过构造一些非常巧妙的反例，来展示当算法设计稍有偏差时，原本看似合理的计算过程会如何迅速失控，从而深刻地印证了这两个概念在数值计算领域中不可动摇的地位。比如，在讨论数值积分时，作者不仅仅停留在梯形法则或辛普森法则，而是引入了龙巴托（Romberg）积分的概念，并深入探讨了如何利用外推法来提高精度，同时警示了在过高阶次外推时可能出现的振荡现象。这种对“度”的把握，体现了作者深厚的学术功底和丰富的实践经验。它教会的不是一套固定的计算流程，而是一种对计算结果保持警惕和质疑的科学态度，这对于任何从事量化分析或科学模拟的人来说，都是最宝贵的财富。这本书，与其说是一本工具书，不如说是一部关于数值计算哲学思想的著作。
评分整体来看，这本书的结构组织呈现出一种精妙的“洋葱式”剥离结构。它从最基础的插值与拟合开始，构建了数值计算的基石；随后逐步深入到线性代数求解、特征值问题，最后以更复杂的微分方程数值解作为高潮。这种递进关系设计得极其自然，每上一层楼，都能回望到之前学过的工具是如何被应用和强化的。我注意到，作者在引入“迭代法”这一大类方法时，并没有将牛顿法、割线法等并列陈述，而是先通过一个统一的收敛速率概念来统摄它们，这使得读者可以从更高维度去理解这些方法的本质差异，而不是孤立地记忆它们的公式。此外，书中的排版对数学符号的呈现也极为考究，公式块的间距、变量的字体选择，都极大地提升了阅读的流畅性。阅读这本书，你不会感到知识点的堆砌，而是一种水到渠成的理解，仿佛作者已经在你脑中预设好了知识的接收器，只等你轻轻注入。
评分初读这本书时，我最大的感受是作者对于理论深度与工程实践之间平衡的精准拿捏。市面上很多偏向理论的教材，往往会把推导过程写得过于冗长和抽象，让人在理解了“是什么”之后，却迷失在“为什么”的迷雾中。然而，这本书似乎深谙此道，它在介绍每一种数值方法时，总能迅速聚焦到其核心的迭代思想和收敛特性上。比如在讲解有限差分法求解偏微分方程时，作者并未在纯粹的线性代数证明上耗费笔墨，而是直接展示了如何将一个连续的物理问题转化为一个可操作的矩阵方程组，并清晰地指出了CFL条件等实际应用中的关键约束。更令人称道的是，书的某些章节后面附带的“案例研讨”，虽然篇幅不长，但其信息密度极高，它们如同一个个微型的项目报告，展示了如何选择合适的算法、如何处理边界条件的具体细节，这对于希望将所学知识投入实际工作中的读者来说，是无价之宝。这本书真正做到了“授人以渔”，教你如何像一个经验丰富的工程师那样去思考问题。
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