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出版者:McGraw Hill Higher Education

作者:Stephen J. Chapman

出品人:

页数:864

译者:

出版时间:2007-05-01

价格:USD 62.07

装帧:Paperback

isbn号码:9780071285780

丛书系列:

图书标签:

• Fortran
• 科学计算
• 工程计算
• 数值分析
• 编程
• 计算机科学
• 科学研究
• 工程技术
• Fortran 90
• Fortran 2003

好的，这是一份针对一本名为《Fortran for Scientists and Engineers》的图书的详细简介，这份简介将专注于描述该书涵盖的其他内容，避免提及Fortran编程本身或其在科学与工程领域的具体应用，从而满足您的要求。 --- 现代计算方法与高级数据结构：《面向高性能计算的软件构建艺术》 第一部分：计算理论基础与抽象模型 本书深入探讨了现代计算的理论基石，超越了特定编程语言的范畴，聚焦于构建健壮、可扩展和高效软件系统的核心原则。我们首先回顾了图灵机模型和$lambda$-演算在定义计算能力边界方面的重要作用，并在此基础上，引入了复杂性理论（Complexity Theory）的关键概念。读者将学习如何使用判定问题和优化问题来对算法效率进行形式化分类，理解P、NP、NP-Complete等复杂性类别的实际意义，这对于在资源受限的环境下设计解决方案至关重要。 随后，本书详细剖析了计算模型的演进。从冯·诺依曼架构的局限性出发，我们转向更现代的并行计算模型，例如数据流模型（Dataflow Models）和消息传递模型（Message Passing Interface, MPI的底层思想）。重点在于理解指令级并行性（ILP）和内存层次结构（Memory Hierarchy）如何影响实际执行时间，并介绍了一种基于事件驱动的抽象模型，用于描述异步操作的序列化与同步。 在数据结构方面，本书不再局限于线性结构，而是将重点放在非线性、自适应和分布式结构上。我们详细分析了B树族（B-Tree Family）在外部存储系统中的应用，并探讨了如何设计跳跃表（Skip Lists）以实现对数时间复杂度的动态集合操作。更进一步，本书引入了拓扑数据结构，如四叉树（Quadtrees）和八叉树（Octrees），它们在空间索引、碰撞检测以及大规模模拟的网格划分中扮演着核心角色。对于处理动态或不规则数据，我们深入研究了自组织结构（Self-Organizing Data Structures），如Splay Trees，并比较了它们在缓存友好性方面的表现。 第二部分：面向对象设计与软件架构 软件的健壮性依赖于清晰的架构和良好的设计实践。本部分将软件工程的最新进展应用于复杂系统的构建。我们从设计原则入手，详细阐述了SOLID原则在大型项目中的应用，特别是依赖反转原则（DIP）如何解耦模块间的依赖。本书不依赖特定面向对象语言的语法，而是侧重于设计模式（Design Patterns）的思想内核。 我们对Creational（创建型）、Structural（结构型）和Behavioral（行为型）三大类模式进行了系统性的比较分析。例如，在处理需要频繁创建和销毁复杂对象的场景时，深入探究了抽象工厂（Abstract Factory）与建造者（Builder）模式的适用边界；在需要动态改变对象行为时，我们剖析了策略（Strategy）与状态（State）模式的区别及其性能权衡。 软件架构部分，本书聚焦于分层架构（Layered Architecture）和面向服务的架构（SOA）的理论基础。我们探讨了领域驱动设计（Domain-Driven Design, DDD）的核心概念，如限界上下文（Bounded Contexts）的划分、聚合（Aggregates）的定义，以及防腐层（Anti-Corruption Layer）的设计，这对于集成遗留系统或构建微服务架构至关重要。同时，书中也对事件溯源（Event Sourcing）和命令查询职责分离（CQRS）的理论模型进行了详尽的数学描述，强调了状态一致性与系统可审计性的重要性。 第三部分：数值稳定性与高级数学库的实现原理 本部分深入探究了在计算机上执行精确数学运算所面临的挑战。我们首先关注浮点数算术的内部表示，从IEEE 754标准出发，详细分析了舍入误差（Rounding Errors）、灾难性抵消（Catastrophic Cancellation）的成因，以及如何通过算法选择来最小化这些误差。 接着，本书探讨了线性代数求解器的底层机制。我们分析了矩阵分解方法，如LU分解、Cholesky分解（及其在对称正定矩阵上的优势）和QR分解。对于大规模稀疏系统，本书侧重于迭代求解器，如共轭梯度法（Conjugate Gradient, CG）和广义最小残量法（GMRES）的收敛理论，并讨论了预处理器（Preconditioning）在加速收敛中的关键作用。 在微分方程的数值求解方面，本书超越了基础的欧拉方法。我们详细考察了龙格-库塔（Runge-Kutta）族方法的稳定性区域，特别是隐式方法（如Backward Euler）在处理刚性系统（Stiff Systems）时的绝对稳定性优势。我们还引入了有限差分法（Finite Difference Method, FDM）的一般框架，讨论了边界条件的处理技术以及如何确保离散化方案的一致性、稳定性和收敛性（Lax等价定理的严格推导）。 第四部分：高性能计算中的数据并行性与内存优化 本部分关注如何最大化现代处理器的吞吐量。我们不再局限于单个线程的优化，而是专注于数据并行性（Data Parallelism）的提取与管理。 书中详细介绍了向量化（Vectorization）的原理，包括如何分析代码以利用单指令多数据（SIMD）指令集，以及编译器如何进行循环展开和数据重排以提高缓存命中率。对于多核环境，我们讨论了任务并行（Task Parallelism）与数据并行的混合模型。 一个核心议题是内存访问模式优化。本书深入分析了伪共享（False Sharing）现象及其对缓存一致性协议的影响，并提供了避免该问题的结构化数据布局策略。此外，我们还探讨了局部性原则（Locality Principle）在矩阵乘法（Matrix Multiplication）算法中的应用，包括分块算法（Tiling/Blocking）如何有效地利用L1、L2缓存。 最后，本书展望了异构计算的编程范式。我们从理论层面分析了数据局部性与计算密度对GPU等加速器性能的影响，并阐述了数据如何在CPU和加速器之间高效地迁移，以最小化互连带宽的瓶颈。 --- 目标读者： 本书面向具有扎实离散数学和基础编程知识的计算机科学研究生、高级软件架构师，以及需要深入理解计算核心机制的物理、金融和工程领域的研究人员。它旨在提供一套通用的、与语言无关的高性能计算思维框架。

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说实话，阅读这本书的过程简直是一场意志力的考验。我发现作者的叙事逻辑似乎是围绕着“如何不犯错”来构建的，而不是“如何高效地解决问题”。举个例子，在处理文件 I/O 的章节，它详细列举了所有可能的错误代码和对应的处理方式，这无疑对新手很有帮助，但对于我这种已经在其他语言中实践过 I/O 的人来说，这些信息冗余度太高了。我更希望看到的是关于高效读取大型二进制文件流的技巧，或者如何利用现代 Fortran 的内在函数来优化数据缓存。这本书在面向对象编程（OOP）的介绍上也显得非常保守和传统。它介绍了模块（Module）的概念，也提到了派生类型（Derived Type），但当你试图将这些现代特性与继承、多态等高级概念联系起来时，你会发现作者的声音变得非常微弱和谨慎，似乎在暗示这些高级功能在实际工程中并不常用，或者说，使用它们会带来不必要的复杂性。这与当前业界大力推广的模块化和抽象化编程思想背道而终。这本书似乎固守在 Fortran 77 或 Fortran 90 的黄金时代，对近二十年的语言演进持有一种观望甚至略带轻视的态度。

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这本书，怎么说呢，初拿到手里，就感觉沉甸甸的，封面设计那种冷峻的蓝色调，挺符合它主题的严肃性。我当时是抱着极大的期望的，毕竟在科学计算和工程领域，Fortran 依然是那个无可替代的老兵。我主要想找一本能让我系统梳理一下现代 Fortran 特性的教材，特别是关于并行计算和面向对象编程的部分。然而，这本书的展开方式，让我有点摸不着头脑。它花了非常大的篇幅去讲解最基础的变量声明和控制结构，那种讲解的细致程度，对于有一定编程基础的人来说，简直是种折磨。我记得我翻到关于动态内存分配的部分时，发现它仅仅停留在 `ALLOCATE` 和 `DEALLOCATE` 的基本用法，对于更复杂的指针操作和数据结构构建，几乎是一带而过。这本书给我的感觉是，它更像是一本为完全零基础的初学者准备的“Fortran入门导览”，而不是一本面向“科学家和工程师”的进阶参考书。对于那些需要处理大规模矩阵运算、或者对性能有极致要求的专业人士来说，这本书提供的深度是远远不够的，它更像是铺路石，而不是通往目的地的高速公路。我期待的那些关于 OpenMP 或 MPI 的深入探讨，只在最后几章里匆匆提了几个例子，代码示例也显得相当简单，缺乏实际应用场景的复杂性。

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这本书在涉及数值方法（如线性代数求解）时，表现出了明显的力不从心。作为一本面向“科学家和工程师”的书籍，我们期望它能深入探讨如何利用 Fortran 的高性能特性来加速这些核心算法。然而，书中仅仅是展示了如何用循环来手动实现高斯消元法，连最基本的 BLAS 或 LAPACK 库的接口调用都没有详细介绍，更不用提如何高效地利用编译器优化标志（Optimization Flags）来针对特定硬件架构进行调整。这简直是本末倒置了。对于一个需要处理大型稀疏矩阵问题的研究人员来说，这本书提供的代码几乎是不可用的，因为它效率太低，根本无法满足实际运算的实时性要求。它就像一本教授如何用石斧砍柴的书，完全忽略了链锯的存在和使用方法。这种对性能和实际应用环境的漠视，使得这本书的“工程师”标签显得非常空泛和不负责任。

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我尝试着用这本书来辅导一位刚接触数值分析的硕士生，结果发现效果适得其反。小家伙本来对编程就有些畏惧，这本书的风格更是加剧了他的焦虑。大量的理论阐述堆砌在一起，缺乏清晰的“这是为什么”和“我该怎么用”之间的桥梁。比如，书中关于数组切片（Array Slicing）的讲解，虽然准确无误，但它没有提供足够多的、具有启发性的例子来展示如何利用这种特性来简化复杂的循环结构。我记得我不得不自己去寻找外部资源，演示如何用一行代码完成别人需要三四行才能实现的逻辑。这本书的排版和图示也显得非常老旧，很多代码块的格式化并不清晰，变量命名也经常使用那些已经不推荐的单字母缩写，这无疑增加了阅读的负担。它给人的感觉就像是直接从一份三十年前的教学大纲上扫描下来的材料，缺少了现代技术文档应有的互动性和易读性。它告诉你规则，但没有教你如何成为一个大师。

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最终，我不得不承认，这本书更像是一本对 Fortran 语言历史的详尽记录，而不是一本实用的编程工具书。它详尽地记录了语法结构的演变，但却在“如何构建健壮、可维护、高性能的科学计算软件”这一核心目标上失焦了。对于那些只需要应付考试、或者必须维护一段极其老旧的 Fortran 代码库的读者来说，这本书或许还有其历史价值。但对于任何希望利用现代 Fortran 的强大功能来解决前沿工程和科学问题的专业人士而言，这本书提供的知识密度和实用性远远达不到预期。它像是一个详尽但过时的词典，告诉你每个词的定义，却无法教你如何写出一篇引人入胜的文章。它没有教会我如何用 Fortran 变得更聪明，只是教会了我如何更慢地完成同样的事情，而且是用一种过于繁琐的方式。

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