数值分析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:清华大学出版社

作者:张威廉

出品人:

页数:139

译者:

出版时间:2010-8

价格:15.00元

装帧:

isbn号码:9787302230922

丛书系列:

图书标签:

• 数值分析
• 数学
• 科研
• 清华
• 数值分析
• 数学
• 算法
• 计算方法
• 科学计算
• 线性代数
• 逼近论
• 差分方程
• 数值逼近
• 矩阵计算

《数值分析》并非一本涵盖所有可能学科领域的书籍。它专注于数学的一个分支，其核心在于研究如何利用算法来近似解决那些无法得到精确解析解的数学问题。 这本书将带领读者深入探索一系列至关重要的数值方法。我们将从理解和处理误差的根源开始，这在任何数值计算中都是不可避免的。了解不同类型的误差——如截断误差和舍入误差——以及如何量化和控制它们，是进行可靠数值分析的基础。 随后，我们将转向求解方程的各种技术。这包括寻找方程根的迭代方法，如二分法、不动点迭代法和牛顿迭代法。我们会详细分析这些方法的收敛性、速度以及在不同情况下的适用性。此外，还会探讨求解非线性方程组的相应方法。 插值和逼近是本书的另一个重要组成部分。我们将学习如何通过已知数据点来构建函数（插值），以及如何找到最接近给定函数的简单函数（逼近）。这涉及到多项式插值（如拉格朗日插值和牛顿插值）以及样条插值，后者能够提供更平滑的逼近。曲线拟合，特别是最小二乘法，也将被深入讨论，它用于在数据点存在噪声时找到最佳的函数模型。 数值积分和微分是本书的另一大主题。我们将学习如何近似计算定积分，即使被积函数难以解析积分。这包括梯形法则、辛普森法则等牛顿-科特斯公式，以及更高阶的龙贝格积分和自适应积分方法。同样，我们也会研究如何近似计算导数，这对于求解微分方程至关重要。 求解微分方程，特别是常微分方程（ODE）的初值问题，是数值分析中的一个核心应用领域。我们将介绍一系列数值方法，如欧拉方法、改进欧拉方法、龙格-库塔方法等。这些方法将帮助我们理解如何逐步逼近微分方程的解。 此外，书中还会涉及线性代数中的数值方法。求解大型线性方程组，包括直接法（如高斯消元法）和迭代法（如雅可比迭代法和高斯-赛德尔迭代法），以及特征值和特征向量的计算，都将得到详尽的阐述。这些方法在科学计算、工程模拟以及机器学习等领域有着广泛的应用。 最后，本书还会探讨一些更高级的主题，例如插值与逼近的理论基础，以及这些数值方法在实际问题中的应用案例。我们还会讨论算法的稳定性和效率，以及如何选择最适合特定问题的数值方法。 总而言之，《数值分析》是一本旨在教授读者如何利用计算机精确有效地处理数学问题的书籍，它涵盖了从基础的误差分析到求解微分方程和线性代数方程组的各种核心数值技术。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

我是一名从事大地测量和地理信息系统（GIS）工作的工程师。《数值分析》这本书，我最看重的是它在处理空间数据和解决地理计算问题方面的实用性。我需要了解如何利用数值方法来处理大量的观测数据，例如进行平差计算、网格生成、曲面拟合等。我希望书中能够提供关于最小二乘法及其在数据拟合、参数估计中的应用，以及如何利用数值积分和微分方程的求解方法来处理一些与地球物理过程相关的模型。对于GIS中的地图投影、空间插值等问题，我也希望能够找到相应的数值算法解释。我比较关注的是算法的效率和精度，因为我处理的数据量通常非常大，对计算效率有很高的要求。如果书中能够包含一些关于如何利用C++、Python等语言实现这些数值算法的指导，或者对一些常用的GIS软件中数值计算的原理进行介绍，那将对我非常有帮助。我期待这本书能够帮助我更深入地理解和优化我工作中常用的计算方法。

评分☆☆☆☆☆

我是一名人工智能领域的初学者，正在努力理解机器学习模型背后的数学原理。《数值分析》这本书，我最期待的是它能为我提供理解深度学习算法所需的数值基础。我希望书中能清晰地讲解矩阵运算、向量分析、微积分在优化算法中的应用，以及如何用数值方法来求解梯度下降等优化问题。对于神经网络的训练过程，我尤其希望能够理解反向传播算法的数学原理，以及如何利用数值方法来更新模型参数。此外，对于一些更高级的机器学习技术，例如主成分分析（PCA）、奇异值分解（SVD）等，我也希望能够找到相应的数值算法解释。我比较关注的是算法的直观理解和应用，我不需要非常严谨的数学证明，但我需要清晰的讲解和具体的例子。如果书中能够提供一些关于如何利用Python库（如NumPy, SciPy）实现这些数值算法的指导，或者对一些简单的机器学习模型的数值计算过程进行演示，那将对我非常有帮助。我希望这本书能够成为我理解人工智能的坚实基础。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本《数值分析》的时候，我其实是抱着一种“试试看”的心态。毕竟，在学术研究这条路上，能够真正“惊艳”到我的书籍并不多。我对数值分析的需求，更多地体现在对一些前沿算法的理解和掌握上。尤其是在我目前的研究方向，涉及到一些高维数据的处理和复杂模型的求解，很多时候传统的解析方法已经无能为力，必须依赖于精密的数值计算。我比较关注的是书中对一些高级数值方法的介绍，比如迭代方法的收敛性分析、鲁棒性设计，以及在机器学习、数据科学等领域中的应用。我希望这本书能够提供一些关于如何选择合适的数值方法，以及如何评估和优化这些方法性能的深度见解。如果书中能够包含一些对最新研究进展的梳理，或者对一些经典的数值算法进行更深入的剖析，例如它们在并行计算环境下的优化策略，那将对我非常有帮助。此外，我对数学理论的严谨性要求也比较高，希望书中在推导过程中不会有过于简略或者容易引起歧义的地方。如果能够对一些关键定理的证明提供详细的解释，并附带一些清晰的例子，那将大大提升我学习的效率。虽然还没有深入阅读，但从整体的图书定位来看，我感觉这本《数值分析》可能会给我带来一些惊喜。

评分☆☆☆☆☆

刚收到这本《数值分析》，还没来得及深入翻阅，但光看封面和排版就觉得是一本很有分量的书。我个人是做工程计算的，平时工作中经常会遇到各种复杂的数值问题，比如求解微分方程、拟合数据、优化参数等等，这些都离不开数值计算方法。市面上关于数值分析的书籍不少，选择一本真正适合自己的却不容易。我比较看重的是理论的严谨性和方法的实用性相结合。一方面，我需要理解算法背后的数学原理，知道它们为什么有效，以及它们的收敛性和稳定性如何。另一方面，我更希望这些方法能够直接应用于实际问题，并且有清晰的实现步骤和注意事项。这本书的编排看起来颇为用心，章节的划分似乎也比较合理，从基础的插值和逼近，到解线性方程组、非线性方程组，再到数值积分和微分方程的求解，应该涵盖了我工作中最常遇到的几类问题。我期待在阅读过程中，能够找到那些能够解决我燃眉之急的“利器”，并且能够学到一些新的、更高效的计算技巧。同时，我也对书中是否有实际的算法伪代码或者编程示例抱有期待，这对于我将理论转化为实际应用至关重要。即使这本书不能完全解决我所有的问题，但如果能给我带来新的思路或者启发，就已经非常值得了。总而言之，初步印象是积极的，我迫不及待地想开始探索其中的奥秘了。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对图形学和游戏开发感兴趣的爱好者，虽然我可能不是数学专业出身，但我深知数值分析在这些领域的重要性。《数值分析》这本书，我最希望的是它能以一种直观易懂的方式，讲解那些在图形学中常用的数值算法。比如，如何用插值和曲线拟合来生成平滑的动画轨迹，如何用矩阵运算和向量分析来实现三维空间的变换和渲染，或者如何用光线追踪等数值方法来模拟光照效果。我尤其对那些能够帮助我理解和实现图形学中那些“酷炫”效果的数学原理感兴趣。我不需要过于深入的数学理论推导，但我需要清晰的解释和生动的例子。如果书中能够提供一些关于如何在实时渲染引擎中应用这些数值算法的思路，或者一些简单的编程示例，那将对我非常有帮助。例如，如何用数值方法来模拟物理效果，如布料的飘动、流体的运动，或者角色动画的平滑过渡。总之，我希望这本书能够成为我踏入图形学和游戏开发领域的一块坚实的垫脚石。

评分☆☆☆☆☆

作为一名初次接触数值分析领域的学生，我一直在寻找一本既能打下坚实基础，又不至于过于枯燥的教材。《数值分析》这本书，首先给我留下深刻印象的是它的语言风格。我担心很多数学类书籍的语言过于晦涩难懂，但这本书的序言和目录给我的感觉是比较平易近人的。我希望在学习过程中，能够清晰地理解每一个概念的由来和意义，而不是死记硬背公式。例如，对于插值和逼近，我希望能够理解多项式插值、样条插值等不同方法的优缺点，以及它们在数据平滑、函数逼近等实际场景中的应用。我也对如何判断一个数值方法的精度和稳定性非常感兴趣，因为这直接关系到计算结果的可靠性。这本书的章节安排似乎是从浅入深，从基础概念开始，逐步过渡到更复杂的算法，这对于我这样的新手来说是非常友好的。我特别期待书中能够有丰富的例子，通过具体的算例来演示算法的计算过程，这样我就可以更容易地将理论知识与实际操作联系起来。如果书中能够提供一些简单的编程练习，或者对常用数值算法的实现给出指导，那将是锦上添花，能够帮助我更快地将所学知识应用于编程实践中。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期从事科学计算研究的研究人员，我对数值分析的要求是非常高的。《数值分析》这本书，我更看重它在理论深度和算法前沿性方面的表现。我希望书中能够对一些经典的数值算法进行更加深入的挖掘，例如从不同的角度阐述其收敛性和稳定性条件，或者提供一些更具启发性的证明方法。同时，我也非常期待书中能够涉及一些最新的研究成果，例如在快速算法、自适应算法、或者特定问题领域（如机器学习、信号处理、偏微分方程的高精度求解）中的新进展。我希望能够从中找到一些能够拓展我研究思路的内容，或者为我解决当前研究中遇到的难题提供新的视角。书中对于算法的分析，我希望能够包含对算法复杂度、数值稳定性以及实际性能的详细评估。如果书中能够提供一些与算法实现相关的讨论，例如在分布式计算环境下的并行化策略，或者针对特定硬件的优化技巧，那将对我非常有价值。总的来说，我希望这本《数值分析》能够成为一本既能巩固基础，又能激发创新灵感的参考书。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在金融领域工作的量化分析师，对数值分析的需求主要集中在金融建模和风险管理方面。《数值分析》这本书，我更希望它能够提供一些在金融领域常用的数值算法的深入讲解。例如，如何用蒙特卡洛方法模拟股票价格的随机过程，如何用有限差分法求解偏微分方程来定价期权，或者如何用数值方法来优化投资组合。我特别关注书中对于随机微分方程的数值解法，以及如何处理高维积分和高维数据的问题。同时，对于金融建模中经常遇到的优化问题，我希望能够学习到更有效的数值优化算法，比如梯度下降的变种，或者启发式算法。这本书的理论严谨性和实用性对我来说都非常重要。我希望算法的推导过程清晰明了，同时能够提供一些算法的实现提示或者伪代码，方便我将其转化为实际的量化交易策略。如果书中能够包含一些金融领域的具体案例分析，或者对常用金融软件中数值算法的实现原理进行介绍，那将极大地提升这本书的价值。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对物理学，特别是理论物理领域有浓厚兴趣的学生。《数值分析》这本书，我最期待的是它能够帮助我理解那些在物理理论推导和模拟中不可或缺的数值工具。例如，如何用数值方法来求解薛定谔方程，如何进行分子动力学模拟，或者如何利用蒙特卡洛方法来研究统计物理问题。我希望书中能够提供关于积分方程、微分方程以及线性代数方程组求解等数值方法的深入讲解，并且能够展示这些方法在物理学中的具体应用。我特别关注书中对数值方法误差分析的讲解，因为这对于理解物理模拟结果的可靠性至关重要。如果书中能够包含一些关于如何利用Fortran、C++等语言实现这些数值算法的指导，或者对一些经典的物理模拟软件的数值原理进行介绍，那将对我非常有帮助。我希望这本书能够成为我探索物理世界奥秘的有力助手，帮助我将抽象的物理理论转化为具体的计算结果。

评分☆☆☆☆☆

我购买这本《数值分析》，主要是出于对计算力学领域中数值模拟方法的好奇。在我的工作中，经常需要利用有限元方法、有限差分方法等来解决实际的力学问题，而这些方法的理论基础都离不开数值分析。我希望这本书能够提供更深入的理论背景，尤其是在求解大型稀疏线性方程组、非线性方程组以及积分方程等方面的数值技术。我对算法的误差分析和收敛性理论尤为关注，因为这直接影响到模拟结果的精度和稳定性。我特别想了解书中对一些高级迭代方法的介绍，比如预条件共轭梯度法（PCG）等，以及它们在工程计算中的具体应用。如果书中能够探讨一些与现代高性能计算相关的数值方法，例如并行算法的设计和优化，或者GPU加速技术在数值分析中的应用，那将是我非常期待的内容。虽然我并非专门的数学背景出身，但我希望这本书能够以一种相对易于理解的方式，清晰地阐述这些复杂的数学概念，并且能够提供一些实际工程应用的案例分析，将理论与实践紧密结合。

评分☆☆☆☆☆

这本书是清华大学出的，内容很详细，我们老师的课件就是根据这本书来完成的。这本书其实包含了绝大部分数值方法的知识，但都是相对基础的，是计算数学的一个基础教材。

评分☆☆☆☆☆

考试用书

评分☆☆☆☆☆

2018.11.30想读，12.2购于孔网。2019.1.23读完。

评分☆☆☆☆☆

考试用书

评分☆☆☆☆☆

配套习题，解答非常详细，很棒！