MATLAB符号运算及其应用

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出版者:国防工业
作者:黄忠霖,黄京编著
出品人:
页数:423
译者:
出版时间:2004-1
价格:38.00元
装帧:
isbn号码:9787118033700
丛书系列:
图书标签:
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  • 符号运算
  • 数学软件
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  • 工程数学
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具体描述

计算科学与工程中的高级数值方法:理论、算法与实践 本书聚焦于现代计算科学和工程领域中那些对解决复杂问题至关重要的先进数值方法。它旨在为读者提供一个深入、全面的视角,涵盖从基础理论推导到高性能计算实现的完整知识体系,特别强调了算法的收敛性分析、稳定性证明以及在实际工程问题中的应用落地。 第一部分:大规模线性系统的求解与优化 本部分将深入探讨超越传统高斯消元法和LU分解的更具效率和鲁棒性的数值线性代数方法,特别针对大规模、稀疏或病态系统。 第1章:迭代求解器的理论基础与收敛加速 本章首先回顾了雅可比(Jacobi)、高斯-赛德尔(Gauss-Seidel)以及共轭梯度法(CG)的数学原理。重点在于对这些迭代方法的收敛速度进行深入分析,包括谱半径与收敛因子之间的关系。随后,将详细介绍预处理器(Preconditioning)技术在加速收敛中的核心作用。内容将涵盖代数预处理器的构建,如不完全LU分解(ILU)和代数多重网格(AMG)技术的理论框架,并探讨如何针对特定物理问题的结构(如扩散方程的离散化)设计有效的预处理器。 第2章:非对称系统与Krylov子空间方法 针对实际工程中常见的非对称大型稀疏线性系统,本章将全面介绍Krylov子空间方法家族。内容包括双共轭梯度法(BiCG)、准最小残量法(QMR)以及最常用的广义最小残量法(GMRES)。我们将详述这些方法的迭代过程、存储需求以及它们如何通过正交化过程来寻找最优解近似。讨论的重点将是GMRES的重启策略,以平衡计算成本与收敛精度。 第3章:特征值问题的现代算法 本章转向求解特征值问题的挑战,特别是对于大型稀疏矩阵的几对(数个)最大或最小特征值。将详细阐述Lanczos迭代和Arnoldi迭代的数学构造。我们将重点分析这些方法的稳定性和在寻找特征向量时的数值误差来源,并对比基于子空间迭代和谱投影方法的性能差异。 第二部分:偏微分方程的数值方法 本部分的核心在于构建精确、稳定且高效的数值框架来处理连续介质和场分布问题的离散化。 第4章:有限差分法(FDM)的高级应用与高阶精度构造 本章将超越标准的一阶或二阶差分格式。内容将聚焦于高阶精度FDM的构建,如五点、九点或更高阶的差分近似,并探讨如何通过泰勒级数展开和系数匹配来构造这些格式。同时,将深入分析在处理非均匀网格、边界层问题或奇点附近的网格加密策略,例如使用不等距差分格式的稳定性分析。 第5章:有限体积法(FVM)的守恒性与离散通量计算 有限体积法在流体力学和多孔介质模拟中占据核心地位。本章将从通量守恒的角度详细阐述FVM的构建。重点在于高分辨率的通量计算方案,例如Godunov型格式、AUSM(Advection-Upstream Splitting Method)和ENO/WENO(Essentially Non-Oscillatory/Weighted ENO)格式。我们将详细分析黎曼求解器(Riemann Solver)在求解双曲守恒律方程组时的作用及其在激波捕捉中的鲁棒性。 第6章:有限元法(FEM)的理论与高级插值空间 本章将提供FEM的严谨数学基础,侧重于变分原理、弱形式的推导以及满足Babuška-Brezzi条件的稳定单元选择。内容将涵盖Lagrange插值和Hermite插值的构造,以及如何利用更高阶的形函数(如p-或hp-自适应方法)来提高精度。特别关注非结构化网格上的装配过程及其在处理复杂几何边界时的优势。 第三部分:非线性问题的迭代求解与优化 本部分处理的是涉及到参数依赖或由非线性方程组描述的物理系统。 第7章:牛顿法及其变种的收敛性分析 本章详细剖析牛顿法的局部二次收敛性质及其对初始猜测的敏感性。内容将延伸至准牛顿法(Quasi-Newton Methods),如BFGS和DFP算法,这些方法通过近似Hessian矩阵的逆来减少每次迭代的计算量。同时,将讨论阻尼牛顿法(Damped Newton Method)和Line Search技术,以保证方法在非凸问题上的全局收敛性。 第8章:最优化问题中的梯度与约束方法 本部分关注于寻找函数的极小值点。内容将涵盖无约束优化中的共轭梯度法(Conjugate Gradient Method)的原理及与Krylov子空间方法的联系。对于约束优化问题,本章将聚焦于内点法(Interior-Point Methods)的理论基础,包括障碍函数、KKT条件以及如何将非线性约束问题转化为一系列可解的二次规划子问题。 第四部分:时间离散化与时变系统求解 本部分专注于处理随时间演化的动力学问题,强调时间积分方案的选择对长期模拟稳定性和精度的影响。 第9章:常微分方程(ODE)的隐式与显式时间积分 本章对比了显式方法(如Runge-Kutta族)和隐式方法(如后向欧拉、Crank-Nicolson)的性能。讨论的重点将是方法的稳定域(Stability Region),特别是A-稳定性概念,以及如何选择合适的步长以满足刚性方程(Stiff Equations)的精度和稳定性要求。 第10章:计算方法的并行化与高性能实现 本章探讨如何将上述数值算法转化为可高效运行于现代并行计算架构(如多核CPU和GPU)上的代码。内容包括数据划分策略(如域分解法)、稀疏矩阵向量乘法的并行化(SpMV)优化、以及并行线性系统的求解器(如Scalable Krylov Subspace Solvers)的设计原则。重点将放在如何最小化通信开销,最大化计算效率。 --- 本书特点: 本书的叙述风格严谨,理论推导详尽,且每项方法都辅以详细的数值稳定性分析和实际算例的性能对比。它不仅仅是一本算法汇编,更是一部指导读者理解数值方法“为何有效”以及“如何高效实现”的深度参考手册。目标读者为计算数学、计算物理、工程模拟(如结构分析、流体力学、电子设计自动化)领域的研究人员、高级本科生和研究生。

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这部书的封面设计得十分朴实,甚至有些过时,这让我最初拿到它时并没有抱太大的期待。我是一个对数值计算有着深厚兴趣,但对符号推导总感觉有些力不从心的工程师。这本书的排版和字体选择,坦白说,不是最现代的那种,但一旦翻开,你会发现它的内容组织逻辑异常清晰。它不像市面上很多教材那样,上来就抛出一大堆复杂的理论公式,而是循序渐进地引导读者进入符号运算的世界。特别是关于矩阵代数中的特征值和特征向量的符号求解部分,作者没有止步于给出标准的求解步骤,而是深入剖析了每一步背后的数学原理,这对于我这种喜欢刨根问底的人来说,简直是福音。书中对一些经典物理问题的符号化处理,例如拉格朗日方程的推导,讲解得细致入微,每一步的简化过程都解释到位,避免了读者在繁琐的代数操作中迷失方向。我尤其欣赏它在基础概念构建上的扎实度,它确保了即使是初次接触符号计算工具的人,也能建立起坚实的理论基础,而不是仅仅学会了几个命令的调用。

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从内容深度上来说,这本书超越了我之前接触的很多入门级教材。它对一些高级符号技巧的介绍,例如使用`SymPy`(或者书中所采用的其他核心库)进行同态映射的构建,以及如何利用符号表达式进行自动微分的应用,都达到了相当高的水准。尤其是关于“可证伪性”的讨论,作者探讨了符号计算结果的有效性边界,即在何时应该停止纯符号计算,转而依赖于高精度的数值验证。这部分内容非常深刻,它提醒了读者,工具的强大不应取代对数学本质的理解。书中还穿插了一些历史典故,讲述了著名数学家在处理类似问题时曾遇到的困难,这不仅丰富了阅读体验,也间接说明了现代符号计算工具的革新性价值。对于希望将符号计算能力提升到研究级别的读者,这本书提供了坚实的理论支撑和实践路径。

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当我开始深入阅读这本书时,我最大的惊喜来自于它对实际工程问题的映射能力。这本书的章节安排并非是单纯的软件功能手册的堆砌,而是紧密围绕工程领域中常见的挑战展开。例如,在处理非线性系统的求解时,作者没有简单地介绍`solve`函数,而是结合了一个具体的机械振动模型,详细演示了如何利用符号工具来构造雅可比矩阵,并用牛顿法进行迭代求解。这种将抽象的符号运算技巧与具体的工程应用场景紧密结合的叙事方式,极大地提升了我的学习动力。我发现自己不再是为了学习一个工具而学习,而是为了解决实际问题而掌握它。书中的案例选择非常贴合实际需求,比如涉及材料力学中的应力张量分析,或者控制系统中传递函数的简化,都展示了符号计算在提高求解效率和保证结果精确性方面的独特优势。阅读过程中,我几乎能感受到作者在编写时,时刻都在思考“这个知识点如何能帮到正在处理复杂数学模型的工程师”。

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这本书的语言风格非常沉稳且具有学术的严谨性,但绝不枯燥。它更像是一位经验丰富的教授在耳边细致讲解,而不是冷冰冰的官方文档。有一段关于复变函数在信号处理中应用的阐述,处理得尤为精妙。作者没有直接跳到傅里叶变换的符号求导,而是先用几何直觉解释了共轭函数的意义,再引入了莱布尼茨积分法则在符号积分边界变化时的应用。这种由浅入深的讲解层次,让原本感觉有些抽象的数学工具变得具体而直观。我特别注意到,书中对于某些符号计算过程中可能出现的“陷阱”——比如维度不匹配导致的简化错误,或者代数展开中可能引入的冗余项——都有明确的警示和处理建议。这种前瞻性的指导,极大地减少了我在实践中调试代码和修正符号表达式所花费的时间,体现了作者深厚的实践积累。

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整体而言,这本书的阅读体验非常“充实”。它不是那种快速翻阅几遍就能掌握的工具书,而是一本需要你停下来、动手实践,并在草稿纸上演算配合阅读的参考书。我发现自己常常需要在计算器上验证书中给出的中间步骤,以确保我完全理解了每一步符号操作背后的逻辑流向。书中提供的练习题设计得非常有层次感,从基础的求导、积分到复杂的级数求和与渐近分析,难度梯度设计得非常合理,确保了学习者能够稳步提升。最让我印象深刻的是,它成功地将严谨的数学推导与现代计算工具的便捷性完美地融合在一起,形成了一种高效的学习闭环。这本书的价值不在于教你记住一堆命令,而在于培养你用符号思维去解决复杂数学问题的能力,这才是其最宝贵的财富。

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