An Introduction to Programming with Mathematica® pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:Springer

作者:Richard J. Gaylord

出品人:

页数:452

译者:

出版时间:1995-11-2

价格:GBP 60.99

装帧:Hardcover

isbn号码:9780387944340

丛书系列:

图书标签:

Mathematica
编程
数学
工具
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编程
入门
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计算机科学
算法
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Wolfram语言

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具体描述

Accompanying the book, as with all TELOS sponsored publications, is an electronic component. In this case it is a DOS-Diskette produced by one of the coauthors, Paul Wellin. This diskette consists of Mathematica notebooks and packages which contain the codes for all examples and exercises in the book, as well as additional materials intended to extend many ideas covered in the text. It is of great value to teachers, students, and others using this book to learn how to effectively program with Mathematica.

穿越代码的迷宫：探索计算科学的奇妙世界本书并非一本关于“使用Mathematica®进行编程入门”的指南，而是将读者带入一个更广阔、更深邃的计算科学天地。在这里，我们不再拘泥于某一种特定的编程语言的语法细节，而是着眼于那些驱动现代科技进步、塑造我们对世界认知的核心计算思维与方法。它是一扇窗，引领你窥探隐藏在数据和算法背后的规律，理解信息如何被处理、分析和转化，最终影响着科学研究、工程设计乃至日常生活。我们所探讨的，是计算科学的底层逻辑。这意味着，我们将深入理解抽象化（Abstraction）的力量，学会如何将复杂的问题分解为更易于管理和解决的组件，并在此基础上构建出能够解决更大规模挑战的解决方案。这不仅仅是编程的技能，更是思维的训练。想象一下，面对一个庞大的数据集，我们如何才能有效地从中提取有价值的信息？这需要我们学习数据结构（Data Structures）的设计原则，理解不同数据组织方式的优缺点，以及它们如何影响计算效率。链表、树、图、哈希表……这些不仅仅是枯燥的名词，它们是构建智能系统的基石，是理解复杂系统运作机制的钥匙。算法（Algorithms）无疑是计算科学的灵魂。本书将带领你走进算法的世界，不仅仅是学习现成的算法，更重要的是理解算法的设计思想和分析方法。我们将探讨搜索算法，如何从海量信息中快速定位目标；排序算法，如何让混乱的数据变得井然有序；图论算法，如何模拟网络连接、优化路径；动态规划，如何解决看似复杂的最优子问题……我们不会止步于“知其然”，而是追求“知其所以然”。你将学会如何评估一个算法的效率（Complexity Analysis），理解时间复杂度和空间复杂度的概念，并学会如何选择最适合特定场景的算法。这就像学习烹饪，我们不仅要学会一道菜的做法，更要理解食材的特性、火候的掌握以及调味的奥秘，才能最终创造出属于自己的佳肴。然而，计算科学的魅力远不止于逻辑和效率。它更是解决问题的艺术。本书将引导你学习问题解决的通用策略，从理解问题到设计方案，再到实现和测试。你将接触到递归（Recursion）的思想，它以一种优雅而强大的方式处理重复性的任务，让你看到无限的可能性。你还将学习如何进行建模（Modeling），如何将现实世界的问题转化为计算机可以理解和处理的形式。这可能涉及数学模型、统计模型，甚至是仿真模型。理解这些模型背后的原理，能够帮助我们更好地预测未来、优化决策。数据科学（Data Science）的兴起，更是将计算科学的应用推向了前所未有的高度。本书将触及数据分析（Data Analysis）的核心概念，了解如何清洗、探索和可视化数据，从中发现隐藏的模式和趋势。你将接触到统计学（Statistics）的基础知识，理解概率、推断和假设检验等概念，这些都是解读数据、做出科学判断的必备工具。机器学习（Machine Learning）作为数据科学中最具颠覆性的领域之一，也将以一种概念性的方式呈现，让你理解监督学习、无监督学习以及强化学习的基本思想，以及它们是如何赋予机器“学习”能力的。此外，计算科学也与严谨的数学基础密不可分。本书将适时地穿插一些必要的数学概念，例如离散数学（Discrete Mathematics）中的逻辑、集合论、图论等，以及一些基础的线性代数和微积分知识，它们是理解许多算法和模型不可或缺的工具。但请放心，我们并非要将读者变成数学家，而是要展示数学如何成为计算思维的有力支撑。在探索计算科学的过程中，我们将强调调试（Debugging）的重要性。任何复杂的系统都难免存在bug，学会如何系统性地找出并修复错误，是每一个开发者必备的技能。这需要耐心、细致和逻辑推理能力。同时，我们也需要学习软件工程（Software Engineering）的一些基本原则，例如模块化设计、代码复用、版本控制等，这些都能帮助我们构建更健壮、更易于维护的系统。本书的最终目标，是培养读者一种“计算思维”（Computational Thinking）。这是一种解决问题的能力，它结合了抽象、分解、模式识别和算法设计等一系列计算概念。拥有计算思维，你将能够以一种全新的视角看待世界，能够更有效地应对信息时代的挑战，并为未来的学习和职业发展打下坚实的基础。我们鼓励读者进行大量的实践和探索。计算科学的学习，绝非纸上谈兵，而是需要通过动手实践来加深理解。你会被鼓励去思考、去尝试、去构建，去将所学的知识应用到解决实际问题中。即使没有特定的编程环境，你也能够通过伪代码、流程图等方式来模拟计算过程，锻炼你的逻辑思维。总而言之，这是一次智识的冒险，一次思维的革命。它将带你走出舒适区，去拥抱一个由逻辑、数据和算法构建的奇妙世界。无论你是对科学研究充满好奇，还是对工程技术抱有热情，抑或是仅仅想提升自己的解决问题的能力，这本书都将为你打开一扇通往无限可能的大门。它不是传授一种工具的使用，而是启发一种思想的形成，一种看待和理解世界的新方式。你将学会如何用计算的眼光去审视问题，如何用逻辑的思维去构建解决方案，并最终成为一个更具创造力和影响力的思考者。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

这个软件我断断续续用了8年有余了，也积累了不少的经验，国内国外的人写的书也见过不少，从2.2到8.0版本，但是始终觉得这本是我读过的最好的一本。该书花了很大的篇幅来讲述mathematica的一些库函数的实现方式，就像最经典的编程图书K&R C中所描述的C库函数如何实现，UNIX环...

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的期待，主要集中在它如何处理高级主题的深度上。很多教材在基础语法介绍完毕后，便草草收场，留下读者面对实际的工程或科学研究问题时束手无策。我希望这本书能够在我深入到微分方程求解、有限元分析的初步建模，或者复杂的图形渲染等领域时，依然能提供扎实的支撑。从翻阅到的部分示例代码来看，它似乎并没有回避这些“硬骨头”问题，而是正面迎击，并提供了优雅的Mathematica解决方案。更让我感到惊喜的是，它似乎还探讨了如何利用Mathematica的并行计算能力来加速模拟过程，这在如今这个追求效率的时代是至关重要的。如果这本书真能将理论与高性能计算的实践紧密结合，那么它的价值将远超一本普通的编程入门指南，更像是一本面向科学计算者的“武功秘籍”。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我感到耳目一新的地方，在于它对“解决问题”思维的强调，而非仅仅是“记住语法”。作者似乎更热衷于引导读者去思考“为什么”要用这种方式来构建程序，而不是仅仅告诉我们“如何”输入命令。在讲解循环结构和列表操作时，它引入了很多关于算法效率和简洁性的讨论，鼓励我们用更“Mathematica化”的、更具函数式特点的方式去思考。例如，它对比了显式的循环和更简洁的`Map`或`Apply`函数在处理特定任务时的性能和代码美感差异，这种深层次的比较，对于培养一个真正优秀的Mathematica程序员来说，是至关重要的。读完一部分后，我明显感觉到自己看待编程问题的角度都变得更加开阔了，不再局限于传统的命令式思维定式，而是开始探索如何利用这门语言内在的强大工具集去构建更高效、更优雅的解决方案。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我刚开始接触编程和Mathematica时，经常被那些晦涩难懂的文档搞得焦头烂额，很多时候感觉自己像是在雾里看花。但捧起这本书后，那种困惑感似乎一下子消散了。作者的叙事风格极其平易近人，仿佛他深知每一个初学者的痛点，总能在关键时刻抛出一个恰到好处的比喻或者一个生活中的实例来解释抽象的编程结构。我尤其欣赏其中穿插的“调试技巧”小节，它们不是那种教科书式的操作指南，而是真正基于多年经验总结出来的“陷阱预警”。比如，它如何处理递归的深度限制问题，以及在处理大型数据集时内存优化的建议，这些细节体现了作者对Mathematica实际应用场景的深刻洞察。阅读体验非常流畅，章节之间的过渡自然得像是行云流水，让人不知不觉中就吸收了大量的知识点，完全没有传统技术书籍那种生硬和枯燥感。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和视觉呈现绝对是业界一流水平。清晰的等宽字体被用来展示代码块，行间距设置得恰到好处，使得长串的命令序列也能保持极高的可读性。更不用说那些精心制作的图表和可视化输出——它们不仅仅是作为代码执行结果的简单展示，更像是一种独立的艺术品，有力地证明了Mathematica在数据可视化方面的强大潜力。很多时候，我发现自己仅仅是被那些精美的图示吸引，进而产生了去亲手实现和修改代码的欲望。这种“视觉驱动学习”的模式，对于那些对纯文本感到疲倦的学习者来说，简直是福音。这种对细节的执着，从字体选择到图表配色，都透露出出版方对质量的严格把控，让人感觉手中的这本书价值不菲，物超所值。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计着实抓人眼球，那种深沉的蓝色调配上简洁的银色字体，散发着一种专业又不失活力的气息。我拿到书的时候，首先被它纸张的质感所吸引，厚实而富有纹理，让人有种想要立刻翻开阅读的冲动。从目录上看，内容的组织逻辑性极强，从最基础的编程概念入手，逐步深入到Mathematica强大的符号计算和可视化能力，这对于一个想要系统学习这门语言的初学者来说，无疑是一份宝贵的路线图。尤其值得一提的是，书中对许多复杂的数学概念是如何通过代码实现的讲解，看起来非常细致和耐心，没有那种高高在上的学术腔调，更像是经验丰富的导师在手把手地教导。我特别期待它在函数式编程范式上的论述，因为这往往是许多入门书籍会略微含糊带过的地方，希望这本书能提供足够清晰的视角。整体而言，这本书散发出一种“干货满满”的信号，让人相信它不仅仅是理论的堆砌，更是实践指导的典范。

评分☆☆☆☆☆