计算机常用数值算法与程序

出版者:人民邮电出版社

作者:何渝

页数:494

出版时间:2003-7

价格:49.0

装帧:平装

isbn号码:9787115111838

用户评价

这本书的排版和装帧，说实话，并不太符合当代读者的阅读习惯。纸张的质量中规中矩，但字体和行距的设计，特别是那些极其密集的公式块，使得阅读体验大打折扣。很多关键的定理和推导过程挤在一起，缺乏必要的留白来让大脑进行消化和喘息。我总感觉自己像是在爬一座没有休息站的山峰，每走一步都得紧盯着那些上下标和希腊字母，生怕看漏了一个符号导致整个推导链条断裂。尤其是一些涉及到高维向量和张量的运算，用文字描述和公式堆砌起来，即便是作者的逻辑再清晰，视觉上的压力也是巨大的。我更倾向于那些带有大量插图、流程图，能够用图形化方式辅助理解复杂算法的书籍。这本书里鲜有那种能让人眼前一亮的示意图来解释算法的几何意义或者迭代过程的直观变化。它完全依赖于纯粹的数学语言来构建知识体系，对于我这种“视觉学习者”来说，这种“干巴巴”的叙述方式，使得学习曲线变得异常陡峭，让人难以持久保持高昂的阅读兴趣。

拿到这本《计算机常用数值算法与程序》后，我的第一印象是它的“程序”二字似乎被严重低估了。我期待的是那种清晰、注释详尽、可以直接复制粘贴到C++或Python环境里跑起来的示例代码。然而，书里呈现的代码，更像是算法实现的“骨架”，它注重的是逻辑的正确性和对算法思想的忠实反映，而不是现代编程的最佳实践。比如，在讲解有限差分法时，代码的组织结构非常基础，缺乏面向对象的设计思想，变量命名也偏向于数学符号而非实际意义，读起来需要读者自己不断地在代码和旁边的数学公式之间来回对照。这对于习惯了现代工程实践的读者来说，无疑是一个不小的门槛。我试着去编译其中一个比较复杂的有限元方法的示例，光是理解作者如何处理边界条件的离散化，就花了我一个下午的时间，而程序最终运行的结果，也仅仅是一个二维平面上的简单热传导模拟。如果我只是想解决一个工程问题，我可能直接使用ANSYS或者Comsol这样的商业软件，它们提供的图形界面和成熟的求解器效率远超我根据这本书自己摸索出来的程序。这本书的“程序”部分，更像是一种教学辅助工具，用来印证理论，而非直接服务于工业级应用。

这本书的“参考文献”部分，给我一种强烈的时代错位感。当我翻到后面的引用列表时，发现大部分引用的都是几十年前的经典文献，很多甚至可以追溯到上个世纪七八十年代的经典论文集。这固然说明了作者对基础理论的尊重和追溯，但同时也反映出这本书在介绍新进展方面的滞后性。在数值计算领域，尤其是在涉及到并行计算、GPU加速或者深度学习相关的优化算法（如各种自适应学习率的优化器）方面，近十年来发展日新月异。然而，这本书的内容似乎止步于一个相对成熟的、基于传统串行计算范式的时期。我试图在书中寻找关于如何高效利用现代多核CPU或如何进行大规模矩阵运算的并行化策略的讨论，但几乎找不到任何相关论述。这使得这本书在指导当代高性能计算实践方面，显得力不从心，更像是一本优秀的“数字史书”，而不是一本能引领未来计算实践的“工具手册”。

我对这本书的选材范围感到有些困惑。虽然名字里带有“常用”二字，但书中涵盖的一些算法，比如针对特定稀疏矩阵的特殊预处理方法，或者是一些非常小众的优化算法的理论基础，在我的日常工作中几乎是闻所未闻。我主要从事的领域是金融量化分析，我们最常接触的无非是线性方程组的求解、最小二乘法在回归中的应用，以及一些基础的蒙特卡洛模拟。这些核心需求在书中当然有所覆盖，但它们往往被淹没在一大堆更偏向于计算物理或工程力学领域的算法之中。例如，关于刚体动力学求解的那些特定的数值积分方法，虽然理论上很精妙，但对我来说，完全是知识的冗余。我希望一本“常用”的指南，能够更侧重于那些出现频率最高、解决绝大多数实际问题的核心算法，并且对这些核心算法提供更详尽的、关于参数调整和数值稳定性的实战经验分享。这本书的广度有余，但针对热门应用领域的“深度”和“实战指导”却显得有些不足。

这本厚厚的书，光是封面那一堆密密麻麻的公式和图表就足够让人望而生畏了。我原本是冲着“常用”二字来的，以为能找到一些开箱即用的代码块或者至少是那种能快速上手解决实际问题的“速成秘籍”。结果呢？拿到手才发现，这更像是一本严谨的学术专著，而不是一本面向“速成”的工具书。我记得我当时在翻阅关于矩阵分解的部分时，那种推导的严密性简直让人汗颜。作者显然是花费了大量心血去考证每一个算法的收敛条件、误差分析以及理论上的最优性，每一个证明都像是在雕琢一件精美的艺术品，每一个细节都不容许丝毫的模糊。对于一个只想快速调用某个库函数然后跑出结果的工程师来说，这种深度未免有些“杀鸡用牛刀”了。我花了好大力气才把那些关于迭代法的收敛速度和稳定性的章节啃下来，虽然理解了其背后的数学原理，但在实际工作中，我可能更依赖于现成的优化库，而不是自己从头去敲代码实现一个牛顿法，因为时间成本实在太高了。这本书的价值更多体现在其知识的完整性和理论的深度上，适合那些志在算法研究或需要进行底层优化的人士，对于我这种应用型人才来说，感觉大部分内容都沉在了理论的海洋里，难以直接变现成工作效率的提升。