科学计算和C程序集 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:蒋长锦

出品人:

页数:676

译者:

出版时间:2010-1

价格:85.00元

装帧:

isbn号码:9787508470351

丛书系列:

图书标签:

• 计算机
• 科学计算(C程序)
• 科学计算
• 科学计算
• C语言
• 程序设计
• 数值方法
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• 计算机科学
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• 代码实现

《现代物理实验技术与数据处理》 内容简介 本书旨在为从事现代物理实验的科研人员、研究生及高年级本科生提供一本全面、实用且与时俱进的参考手册。随着科学技术的飞速发展，物理学研究正日益依赖于精密复杂的实验设备和强大的数据分析能力。本书将深度聚焦于现代物理实验的构建、实施、数据采集以及后续的精确处理与深入解读，致力于为读者提供一套完整、系统的实验技术框架和数据处理方法论。 第一部分：现代物理实验的原理与设计 本部分将首先阐述现代物理实验设计的核心理念，包括实验问题的凝练、科学假说的建立、变量的识别与控制、以及实验方案的优化。我们将深入探讨不同物理领域（如凝聚态物理、粒子物理、天体物理、生物物理等）的典型实验范式，分析其独特的实验挑战与应对策略。 实验问题与科学假说的构建： 如何从宏观现象中提炼出可观测、可测量的物理问题，并形成可证伪的科学假说。我们将介绍从文献研究、理论预测到初步观测等一系列方法，引导读者科学地提出研究问题。 变量控制与误差分析： 详细介绍在实验设计阶段如何识别和控制关键变量，以最大程度地减少非预期因素的影响。我们将引入系统误差和随机误差的概念，并提供在实验设计中预测和最小化误差的策略，例如采用双盲实验、对照组设置、以及仪器选择的考量。 实验方案的优化与可行性分析： 讲解如何根据研究目标、可用资源和技术条件，对实验方案进行迭代优化。内容包括不同实验方法的优劣势比较、时间与成本效益分析、以及潜在的技术瓶颈识别。 案例分析： 选取几个跨学科、跨领域的典型现代物理实验，剖析其设计思路、关键技术以及创新点，例如利用激光干涉测量微小位移、利用X射线衍射分析晶体结构、利用粒子探测器研究基本粒子性质等。 第二部分：现代物理实验的硬件与仪器 本部分将深入介绍现代物理实验中常用的核心硬件设备和测量仪器，重点关注其工作原理、技术指标、选择依据以及实际操作中的注意事项。 精密测量仪器： 光学与光子学设备： 激光器（不同类型及其特性）、探测器（光电倍增管、雪崩光电二极管、CCD、CMOS等）、滤光片、分光镜、显微镜（光学、电子显微镜）、干涉仪等。详细介绍这些仪器的选型、校准和使用技巧。 电学与电子学设备： 高精度示波器、信号发生器、频谱分析仪、数字万用表、锁相放大器、数据采集卡（DAQ）等。分析其在信号提取、噪声抑制和数据同步中的作用。 真空与低温技术： 真空泵（机械泵、扩散泵、涡轮分子泵）、真空计、低温恒温器（液氦、液氮）、制冷机等。讲解其在特定物理环境下维持稳定实验条件的重要性。 磁场与电场产生及测量设备： 电磁铁、超导磁体、永磁体、高压电源、静电计、霍尔探头等。 探测器技术： 粒子探测器： 闪烁探测器、半导体探测器、气体探测器（比例计数管、盖革计数器、多丝室）的工作原理、性能参数（能量分辨率、时间分辨率、探测效率）及其应用。 成像技术： X射线成像、CT扫描、核磁共振成像（MRI）在生物物理和医学物理中的应用原理与技术要点。 仪器校准与维护： 强调仪器定期校准的重要性，介绍常用的校准方法和标准。讲解日常维护和常见故障的排除技巧，以保证实验数据的可靠性。 第三部分：数据采集与信号处理 本部分将详细讲解如何有效地进行数据采集，以及对原始数据进行初步处理和信号增强，为后续的深入分析奠定基础。 数据采集系统： 硬件接口与总线： USB、GPIB、Ethernet等数据传输接口的特点与应用。 采样理论： 奈奎斯特-香农采样定理，采样率、量化精度与数字信号保真度的关系。 同步与触发： 如何实现多通道数据的精确同步采集，以及利用触发机制捕捉瞬态现象。 数据格式与存储： 常用的数据格式（CSV、HDF5、ROOT等）及其优缺点，数据管理与存储策略。 信号处理基础： 滤波技术： 模拟滤波与数字滤波（低通、高通、带通、陷波滤波器）的原理与应用。讲解如何选择合适的滤波器以去除噪声，同时避免引入失真。 噪声分析与抑制： 识别不同类型的噪声（热噪声、散粒噪声、闪烁噪声等），并介绍相应的抑制技术，如平均法、累加法、数字信号处理（DSP）算法。 傅里叶变换与频谱分析： 详细讲解离散傅里叶变换（DFT）及其快速算法（FFT），用于分析信号的频率成分，识别周期性信号和噪声。 卷积与相关： 讲解卷积在系统响应分析中的作用，以及相关函数在信号匹配和模式识别中的应用。 小波分析： 介绍小波变换在时频域分析中的优势，尤其适用于分析非稳态信号和局部特征。 实时数据处理： 介绍在实验进行过程中进行实时数据监控、预处理和初步分析的技术，以便及时调整实验参数。 第四部分：高级数据分析与模型拟合 本部分将聚焦于如何从处理后的数据中提取有意义的物理信息，并运用统计学和机器学习方法进行模型拟合与验证。 统计分析方法： 描述性统计： 均值、方差、标准差、中位数、百分位数等基本统计量的计算与解释。 概率分布： 正态分布、泊松分布、指数分布等常见概率分布的特性及其在物理现象建模中的应用。 假设检验： t检验、卡方检验、F检验等统计推断方法，用于评估实验结果的显著性。 方差分析（ANOVA）： 评估多个因素对实验结果的影响。 数据可视化： 常用图表类型： 散点图、线图、柱状图、直方图、误差棒图等，以及选择合适的图表展示数据特征。 可视化工具： 介绍Python（Matplotlib, Seaborn）、Origin、Gnuplot等专业可视化软件的使用技巧，以及如何制作高质量的科研图表。 模型拟合与回归分析： 线性回归： 最小二乘法原理，一元和多元线性回归的应用。 非线性回归： 常用非线性模型（指数、对数、高斯等）的拟合方法，以及参数估计与不确定性分析。 模型选择与优度检验： R平方、残差分析、AIC、BIC等指标，用于评估模型的拟合效果和泛化能力。 不确定性量化与传播： 误差的量化： 实验数据的标准不确定度、扩展不确定度计算。 不确定度传播定律： 如何将输入量的不确定度传播到输出结果。 机器学习在物理数据分析中的应用： 监督学习： 分类（SVM、决策树）、回归（神经网络、随机森林）在实验数据模式识别和预测中的应用。 无监督学习： 聚类（K-means）在数据分组和异常检测中的应用。 降维技术： 主成分分析（PCA）在处理高维数据时的作用。 第五部分：实验软件与编程实践 本部分将介绍常用的科学计算软件和编程语言，以及如何在实际实验中运用它们来辅助数据处理和分析。 科学计算与数据分析环境： Python生态系统： NumPy（数值计算）、SciPy（科学计算库）、Pandas（数据分析）、Matplotlib/Seaborn（可视化）。详细讲解其在数据处理、模型构建和绘图方面的强大功能。 MATLAB： 介绍其在工程计算、仿真和数据分析方面的优势，及其丰富的工具箱。 R语言： 重点介绍其在统计分析和数据可视化方面的强大能力。 数据处理与可视化工具： Origin： 讲解其直观的界面和强大的数据处理、绘图功能，特别适用于实验数据的拟合和分析。 Gnuplot： 介绍其命令行式的强大绘图能力，适合脚本化生成图表。 实验控制与数据采集编程： LabVIEW： 介绍其图形化编程环境在仪器控制和数据采集系统构建中的应用。 Python与硬件接口： 讲解如何使用Python库（如PyVISA、pyserial）与测量仪器进行通信，实现自动化数据采集。 版本控制与代码管理： Git与GitHub/GitLab： 强调版本控制在科研项目中的重要性，讲解如何使用Git管理代码和数据。 第六部分：研究伦理与成果发表 本部分将探讨现代物理实验研究中的伦理规范，以及如何将研究成果有效地传播出去。 数据诚信与透明度： 数据记录规范： 详细的实验记录本要求，原始数据的保存与管理。 可重复性： 如何清晰地描述实验步骤和数据处理方法，以保证他人能够重复实验结果。 数据共享与开放科学： 介绍数据共享的原则和平台，以及开放科学的趋势。 学术写作与论文发表： 研究论文的结构： Title, Abstract, Introduction, Methods, Results, Discussion, Conclusion, References。 图表与表格的规范： 如何清晰、准确地呈现实验数据和结果。 审稿与修改： 投稿流程、审稿意见的理解与处理。 学术不端行为的警示： 抄袭、伪造数据、一稿多投等。 总结 《现代物理实验技术与数据处理》是一本集理论、技术、实践于一体的综合性著作。它不仅涵盖了现代物理实验所需的关键技术和方法，更强调了科学严谨的态度、数据处理的精度以及研究伦理的重要性。本书力求通过详实的讲解、丰富的案例和实用的指导，帮助读者掌握现代物理实验的精髓，提升科研能力，为在各自的研究领域取得突破性进展奠定坚实的基础。

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这本书的书名很有吸引力，立刻让我联想到那些在计算机底层默默运行的复杂算法和精确的数值计算过程。我一直对那种将理论知识转化为实际可执行代码的魔力很感兴趣，尤其是当涉及到C语言这种性能强劲的工具时。这本书的排版和设计看起来相当专业，封面上那种深邃的蓝色调和简洁的字体设计，给人一种严谨又不失现代感的感觉，让人觉得这本书的内容一定非常扎实。我特别期待它能深入探讨数值分析的基础，比如如何处理浮点数的精度问题，以及在C语言环境下如何高效地实现矩阵运算和微分方程求解。如果书中能结合一些实际的工程案例，比如物理模拟或者金融建模中的应用，那就更好了，那样就能真正体会到“科学计算”的魅力所在，而不仅仅是停留在理论层面。我希望它能提供清晰的代码示例，最好是那种可以直接在主流编译器上运行，并且能展示出性能优化的技巧的范例，这样学习起来才会有成就感。

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拿到这本关于“科学计算和C程序集”的书时，我首先被它厚实的份量和清晰的章节划分所吸引。这显然不是一本泛泛而谈的入门读物，而是面向有一定编程基础，渴望深入理解计算核心的读者的力作。我非常关注它在“程序集”部分的处理方式，因为这通常是区分普通应用编程和高性能计算的关键。我希望书中能详细剖析汇编语言在特定计算密集型任务中的作用，例如如何利用SIMD指令集（如SSE或AVX）来加速向量操作，或者在多核环境下如何通过内联汇编来实现更精细的线程同步和内存访问优化。仅仅停留在C语言层面谈优化是远远不够的，真正的性能瓶颈往往需要我们直接与硬件对话。这本书如果能提供一个从高级C代码到机器码的直观映射，并解释编译器优化器在幕后做了什么，那将是无价之宝。我期待它能揭示那些隐藏在标准库函数背后的、真正能榨干CPU潜能的秘密武器。

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从一个常年与数据打交道的科研工作者的角度来看，一本好的科学计算书籍必须具备极高的实用性和前瞻性。这本书的装帧和用料给人一种可以长期翻阅的感觉，纸张的质感很好，这对于经常需要对照查阅公式和代码的读者来说很重要。我非常看重它在处理大规模数据时的效率问题，比如如何有效地利用现代CPU的缓存层次结构，以及如何编写出能够良好地利用并行计算特性的C代码。我期望书中能讨论一些更高级的主题，比如如何使用OpenMP或Pthreads来并行化已有的顺序计算代码，以及如何设计出易于并行化的算法结构。仅仅停留在单线程的优化是远远不够的，今天的科学计算早已离不开并行处理。如果这本书能提供一些关于如何将C代码与更高层的科学计算环境（如Python/NumPy）进行接口的讨论，以便实现性能关键部分的加速，那就更加完美了，它将真正成为连接理论与实践的高速公路。

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老实说，我对市面上很多打着“科学计算”旗号的书都有点审美疲劳，它们往往把重点放在了过于基础的微积分或线性代数回顾上，而真正有价值的——如何将这些数学理论转化为稳定、快速、可移植的软件实现——却一带而过。因此，我对这本书的期望是它能聚焦于“实现”的艺术。我希望看到的是关于数值稳定性、误差传播分析的深入讨论，以及如何利用C语言的指针和内存管理来构建高效的数据结构，比如稀疏矩阵存储或动态内存分配策略。这本书的封面设计虽然简约，但给我一种古典计算机科学的味道，让我想起了那些为有限的计算资源而斗争的先驱们。我更倾向于那些不回避复杂性的书籍，那种敢于展示复杂算法的原始形态，然后逐步引导读者去理解和优化它的作品。如果书中能提供一些用于基准测试和性能度量的工具和方法论，那就更符合我作为一个追求极致效率的开发者的口味了。

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这本书的标题组合很有意思，“科学计算”和“C程序集”，这暗示了一种跨越抽象层级的学习路径。我猜想它可能采用了一种自底向上的教学方法，从最底层的硬件交互开始，逐步构建起上层的计算模型。对我来说，最吸引我的点在于“程序集”这个词汇，它意味着对底层架构的深刻理解。我希望书中能详细讲解不同处理器架构（比如x86与ARM）在执行科学计算任务时的差异，以及C代码如何被编译成针对特定架构的最优指令序列。如果书中能提供一些调试技巧，专门用于追踪程序在汇编级别上的执行流程，那将极大地帮助我理解那些难以察觉的性能瓶颈或逻辑错误。我渴望看到那种能够将抽象的数学概念“物化”到寄存器和内存地址层面的讲解，让整个计算过程变得清晰可见，而不是黑箱操作。

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矩阵分析、数值逼近、计算几何、微分方程数值解

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