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出版者:清华大学出版社

作者:[英] 安德森

出品人:

页数:410

译者:, 姚朝晖

出版时间:2010-12

价格:42.00元

装帧:平装

isbn号码:9787302234876

丛书系列:

图书标签:

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《数字世界的声音：代码、算法与逻辑的艺术》 在这本《数字世界的声音：代码、算法与逻辑的艺术》中，我们将踏上一段引人入胜的探索之旅，深入理解我们所处这个由二进制代码编织而成的数字世界的底层逻辑与运行机制。本书并非直接讲解某一特定工程或科学领域的计算方法，而是致力于揭示驱动这一切的普遍性原理，如同音乐家学习音阶和乐理才能演奏出动人心魄的乐章，我们也将首先掌握构成数字世界的声音——代码、算法与逻辑。 代码：数字世界的通用语言 代码是与计算机沟通的桥梁，是指令的集合，是思想转化为可执行操作的载体。本书将从最基础的概念出发，逐步揭示代码的本质。我们不会局限于某一种特定的编程语言，而是着眼于编程语言共有的核心概念：变量、数据类型、运算符、控制流（条件语句、循环）、函数等。通过生动形象的比喻和简洁明了的示例，我们将理解如何通过一系列有序的指令，让计算机完成从简单的数学计算到复杂的数据处理等各种任务。 我们将探讨代码的结构化与模块化思想，理解如何将庞大复杂的任务分解为更小、更易于管理的部分，以及如何通过函数的调用和复用来提高代码的效率和可读性。同时，我们也会触及代码的调试艺术，学习如何像侦探一样，追踪程序的错误，找到问题的根源并加以解决。这部分内容将为读者打下坚实的编程基础，使其能够理解并编写出清晰、高效的代码，为后续更深入的学习和应用奠定基石。 算法：解决问题的思维蓝图 如果说代码是肌肉，那么算法就是大脑，是解决特定问题的一系列清晰、明确的步骤。本书将深入剖析算法的核心思想，强调其作为解决问题的抽象模型的重要性。我们不会直接套用现成的、针对特定学科的复杂算法，而是关注算法设计的基本原则和常用的算法模式。 我们将学习如何分析问题的需求，将其转化为计算机可以理解的逻辑。本书将介绍几种基础但极其重要的算法类型，例如排序算法（如冒泡排序、选择排序）和搜索算法（如线性搜索、二分搜索）。通过对这些基础算法的深入理解，读者将掌握如何评估算法的效率（时间复杂度和空间复杂度），并学会如何根据问题的特点选择或设计出最优的算法。 此外，我们还将探讨一些更通用的算法设计思想，比如分治法、动态规划的初步概念，以及图论中的基本思想。这些内容将帮助读者培养一种系统性的、逻辑性的问题解决能力，使他们能够将这种思维模式应用于各种领域，创造出属于自己的解决方案。 逻辑：数字世界的骨骼与灵魂 逻辑是构筑数字世界的基石，是判断真假的准绳，是推理的依据。本书将深入探讨形式逻辑的基本概念，以及它们如何在计算机科学中发挥核心作用。我们将学习命题逻辑，理解析取、合取、蕴含、否定等逻辑联结词的含义，以及如何通过真值表来判断复杂逻辑表达式的真假。 更重要的是，我们将探讨谓词逻辑，理解量词（全称量词和存在量词）的作用，以及如何使用谓词来描述事物的属性和关系。这些逻辑工具不仅是我们理解计算机程序如何做出判断和决策的基础，也是我们进行严谨的数学证明和算法分析的有力武器。 本书还将介绍逻辑门电路的基本原理，展示计算机硬件如何通过物理上的逻辑门来实现逻辑运算。虽然我们不会深入到电子工程的细节，但理解逻辑与硬件之间的联系，将有助于读者更深刻地认识到数字世界的物质基础。此外，我们还将探讨逻辑在程序验证、形式化方法等方面的应用，展现逻辑在保证软件正确性和可靠性方面的关键作用。 为何要学习这些？ 《数字世界的声音：代码、算法与逻辑的艺术》的宗旨，是赋予读者一种普适性的、跨领域的“数字思维”。掌握了代码，你就能将想法转化为现实；掌握了算法，你就能高效地解决问题；掌握了逻辑，你就能进行严谨的推理和分析。 本书的目标读者，是任何对数字世界运作原理感到好奇的人。无论你是一名对编程零基础的学生，一位希望提升技术视野的职场人士，还是一位对计算机科学基础理论感兴趣的探索者，这本书都能为你打开一扇新的大门。 通过学习本书，你将能够： 理解计算机程序的本质： 看透代码背后的指令序列，理解程序是如何一步步执行的。 培养解决问题的能力： 掌握系统地分析问题、设计解决方案的思维模式。 提升逻辑思维与分析能力： 运用逻辑工具来评估信息、进行推理，并发现潜在的错误。 为更深入的计算机科学领域打下坚实基础： 无论是人工智能、数据科学、软件工程还是其他任何与计算相关的领域，本书提供的基础知识都将是无价的。 以全新的视角看待数字技术： 认识到数字技术并非神秘莫测，而是基于清晰的规则和精巧的设计。 本书拒绝生硬的理论灌输，力求通过直观的讲解、丰富的案例和循序渐进的难度安排，让读者在轻松愉快的氛围中掌握核心概念。我们相信，理解数字世界的声音，就是理解现代社会运行的脉搏。踏上这场学习之旅，你将不再只是一个数字技术的“使用者”，而将成为一名能够理解、创造甚至重塑数字世界的“协作者”。

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整体来看，这本书的篇幅控制得非常好，没有陷入为了追求“大而全”而导致的臃肿，每一页的内容都感觉经过了精心的筛选和提炼。但是，正因为其入门的定位，一些更前沿或者更专业的分支领域，比如涉及到颗粒物输运、多相流的耦合问题，只是浅尝辄止地提及了基本概念和方程形式，没有展开深入的讨论。这对于我这种在阅读完基础篇章后，希望能快速了解CFD的边界和未来发展方向的读者来说，略感遗憾。我希望作者能在最后一章，用大约二分之一的篇幅，专门介绍一下当前学术界和工业界最热门的几个研究方向，比如基于深度学习的湍流建模，或者与高保真模拟（DNS/LES）的结合趋势。这样的安排，既能保证主体内容的纯粹性，又能为有志于继续深造的读者提供一个清晰的“下一步学习路线图”。当前结尾略显平淡，像是在一个高潮前戛然而止，留给读者的后续探索感召力不足。

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这本书的语言风格给我留下了深刻印象，它不像某些教科书那样冷冰冰、干巴巴地陈述事实，而是充满了作者个人的思考和对学科发展历程的洞察。在一些关键的物理模型选择部分，作者并非只是简单地罗列“K-epsilon”、“SST”等湍流模型，而是会插入一段对这些模型假设前提的哲学思考，比如“当我们将现实世界中的湍流现象简化到可以计算时，我们到底牺牲了什么精度？”这种带有批判性和反思性的文字，极大地提升了阅读的层次感。它促使我不仅仅是记住公式，而是去思考“为什么是这个公式”，而不是其他。此外，书中对数值稳定性的讨论也十分到位，没有把“收敛”这个概念当作一个理所当然的结果来介绍，而是深入讲解了上风格式、中心格式的截断误差和物理耗散之间的权衡，这对于我理解数值模拟的内在机制至关重要。这种深入浅出、兼顾宏观视野与微观细节的叙述方式，让人感觉作者不仅精通技术，更是一位优秀的教育者。

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我特别欣赏作者在数学推导过程中所展现出的那种严谨性，这对于建立扎实的计算基础至关重要。对于有限差分法、有限体积法在不同坐标系下的具体实现，书中提供了详细的张量分析和离散化步骤，每一步的逻辑过渡都非常清晰，几乎不需要读者自己去“脑补”中间的跳跃步骤。特别是对于压力-速度耦合算法，例如SIMPLE族算法的迭代过程，作者通过流程图和伪代码的结合，将一个原本晦涩难懂的迭代循环过程，清晰地可视化了。这种对核心算法细节的执着，确保了读者在后续学习更高级数值方法时，能够拥有一个坚不可摧的理论基石。我将这本书视为我进入CFD领域的“第一本工具书”，它提供的不仅仅是知识，更是一种严密的、结构化的思考方式，让我知道如何去审视和处理那些涉及连续介质力学的复杂问题。这本书的价值，在于它成功地将一门高度依赖数学和物理的学科，以一种极具逻辑美感的方式呈现给了初学者。

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坦率地说，我更希望这本“入门”书籍能在软件操作和实际案例的深度上再多下点功夫。虽然它在理论基础的铺陈上做得相当扎实，对纳维-斯托克斯方程的推导和有限体积法的基本原理讲解得非常透彻，但对于一个真正想上手做仿真的人来说，软件环境下的具体操作流程和遇到的常见“坑”，才是最让人头疼的地方。比如，在处理某些特定的边界条件时，参数设置的微小差异可能导致完全不同的计算结果，但书中对此类细节的探讨显得有些轻描淡写。我阅读时，时不时需要跳出来，去搜索引擎上找对应的软件教程来印证书中的描述，这无疑打断了阅读的连贯性。如果能在关键的理论点后面，紧跟着一个简短的、基于主流商业软件（比如Fluent或者OpenFOAM）的截图操作步骤或者脚本示例，哪怕只是一个简化版的教程，都会让这本书的实用价值翻上好几倍。现在读完，我感觉自己像是学会了开车的理论知识，但还没有真正坐进驾驶舱体验过换挡和踩油门的感觉，理论框架很稳固，但实战能力还有待加强。

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这本书的封面设计真是吸引眼球，那种深邃的蓝色调配上流动的线条，让人一眼就能感受到它所蕴含的科技感和专业性。我作为一个对计算方法有一定基础，但对具体应用还很陌生的初学者来说，最看重的就是“入门”二字。我期待它能像一个耐心的老教授，一步一步地引导我走进这个复杂的领域。翻开前几页，排版布局非常清晰，章节划分合理，使得我在刚接触时，那种扑面而来的信息量似乎被驯服了不少。作者在介绍基本概念时，没有急于抛出复杂的数学公式，而是先用大量的工程实例来勾勒出CFD的实际应用场景，比如飞机升力、管道流动等，这种“先知其用，后究其理”的编排方式，极大地激发了我的学习兴趣，让我觉得这些理论不再是空中楼阁，而是解决实际问题的有力工具。特别是对于初学者最容易感到困惑的网格划分那一章，书中详尽地配有大量示意图，图文并茂地解释了结构网格和非结构网格的优劣，让我对“如何把一个复杂的几何体变成计算机能理解的语言”有了直观的认识。这种注重实践和可视化呈现的讲解，让原本抽象的理论变得触手可及，非常适合我这种需要通过具象理解来内化知识的读者。

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对于我而言，计算流体力学扫盲专用

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写的不太清楚

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写的不太清楚

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难得将数学理论公式，实际物理意义，计算机算法阐述的清晰易理解