数学软件与数学实验

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出版者:科学出版社
作者:王正东 编
出品人:
页数:368
译者:
出版时间:2004-8
价格:19.00元
装帧:简裝本
isbn号码:9787030141781
丛书系列:
图书标签:
  • 数学软件
  • 数学实验
  • 高等数学
  • 数值分析
  • MATLAB
  • Mathematica
  • Maple
  • 科学计算
  • 工程数学
  • 数学建模
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具体描述

《数学软件与数学实验》包括三个部分,第一部分是软件使用入门,供初学者熟习相应软件的操作;第二部分Mathematica实验与高等数学课程同步,实验目的是帮助学生学习和掌握高数知识;第三部分Matlab实验的目的是使学生实现从学数学到用数学的转变,各个实验之间基本上是相互独立的。

《数学软件与数学实验》可供高等院校理工类专业学生使用,也可供相关研究人员参考。

图书简介:计算科学前沿探索 一、本书概述与定位 本书聚焦于当代计算科学领域最具活力和发展潜力的前沿方向,旨在为读者提供一个全面、深入且富有实践指导意义的知识体系。它并非传统意义上的数学软件使用手册,也避开了对特定商业化数学软件界面的冗余介绍,而是着重于支撑现代科学计算的核心理论、算法设计思想以及新兴计算范式。本书的目标读者群是具备一定高等数学和编程基础的研究生、高年级本科生以及希望将先进计算技术应用于实际问题的科研工作者和工程师。 全书结构围绕“理论基础—模型构建—高效算法—前沿应用”的逻辑主线展开,强调计算思维的培养,而非仅仅是工具的堆砌。 二、核心内容深度剖析 本书的深度体现在对以下几个关键领域的系统性梳理与前沿追踪: 第一部分:高性能计算基础与并行化策略 本部分首先回顾了现代计算机体系结构(多核、众核、GPU加速器)对数值算法带来的根本性挑战与机遇。 1. 内存层次结构优化: 深入探讨了数据局部性、缓存命中率优化、指令级并行(ILP)的原理。分析了如何重构经典的矩阵运算(如BLAS Level 1、2、3)以适应现代CPU架构的特点,实现代码的“数据友好型”设计。 2. 并行计算模型: 详细比较了共享内存模型(如OpenMP指令集及其编译优化)和分布式内存模型(如MPI标准)。重点讲解了负载均衡、通信开销最小化、同步机制的效率瓶颈分析。特别关注了混合并行策略(MPI+OpenMP/CUDA)在超算环境下的实践。 3. 异构计算基础: 引入GPU编程模型(如CUDA或OpenCL的底层逻辑),阐述如何识别和提取算法中的“数据并行”部分。本书不提供详尽的API参考,而是侧重于“如何思考并行化”——例如,如何将偏微分方程的有限差分计算高效映射到数千个GPU核心上。 第二部分:现代数值分析的迭代与收敛理论 本部分超越了基础微积分中的求解方法,聚焦于处理大规模、病态问题的现代数值技术。 1. 大规模线性系统求解: 系统地介绍了迭代法(Krylov子空间方法,如GMRES、CG、BiCGSTAB)的理论依据。重点在于预处理技术的构建与选择。详细分析了代数多重网格法(AMG)的构建逻辑、稀疏矩阵代数理论在预处理中的应用,以及如何根据问题的物理特性设计自适应预处理器。 2. 非线性优化与方程求解: 探讨了牛顿法及其各种拟牛顿(Quasi-Newton)方法的收敛性分析与鲁棒性增强。对于大规模、约束优化问题,引入内点法(Interior-Point Methods)的核心思想,特别是如何处理KKT条件下的稀疏线性系统求解。 3. 特征值问题的计算: 聚焦于大型稀疏矩阵的特征值求解,深入讲解Lanczos算法和Arnoldi算法的理论框架,以及如何通过重启动策略(Restarting)来有效控制计算资源消耗,获得所需的主导特征值。 第三部分:科学计算中的模型降阶与数据驱动方法 这部分内容代表了当前计算科学与工程应用交叉领域的最前沿研究方向。 1. 模型降阶(Model Reduction): 针对高维动态系统的仿真需求,系统介绍基于本征正交分解(POD)、平衡截断等方法的理论。阐述如何通过识别系统的“本征模态”来大幅降低系统的自由度,同时保持必要的精度,从而实现实时仿真。 2. 数据驱动模型发现: 探讨了符号回归(Symbolic Regression)与稀疏识别技术(如Sparse Identification of Nonlinear Dynamics, SINDy)。本书会详细分析如何利用高维数据,通过正则化和稀疏优化手段,从观测数据中自动提取描述系统行为的微分方程。 3. 不确定性量化(Uncertainty Quantification, UQ): 介绍了如何将计算模型与概率论相结合。重点讲解随机配置方法(Stochastic Collocation)和基于谱方法(如Polynomial Chaos Expansion, PCE)的理论,用于评估输入参数波动对仿真结果的影响分布。 第四部分:面向特定领域的计算挑战与解决方案 本书在最后一部分将前述理论应用于具体的前沿领域,展示计算方法的实际威力。 1. 偏微分方程的现代离散化方法: 不仅限于有限差分法,本书深入探讨了有限元方法(FEM)的变分原理、网格自适应技术,以及无网格方法(如光滑粒子流体力学SPH)的基本思想,特别关注其在处理复杂边界和材料非均匀性时的优势。 2. 大规模优化问题的求解框架: 讨论了在机器学习、运筹学等领域常见的超大规模优化问题,如随机梯度下降(SGD)及其变体(Adam, Adagrad)的收敛性分析,以及如何利用近似牛顿法加速高维优化进程。 3. 大规模科学可视化与后处理: 讨论了如何有效地处理和可视化TB级别以上的计算结果,包括基于流体动力学数据的拓扑分析方法、关键等值面提取的高效算法,以及如何利用GPU进行实时的交互式渲染。 三、本书的独特价值 本书的价值不在于提供特定的软件操作指南,而在于构建一个跨越理论与实践的桥梁。它要求读者: 理解算法的“为什么”,而非仅仅是“如何调用”。 掌握算法的效率瓶颈,知道何时需要并行化,何时需要降维。 具备设计新算法或修改现有算法的能力,以适应快速变化的计算硬件和复杂的物理模型。 通过对这些核心计算范式的深入剖析,本书旨在培养读者在新一代科学计算工具出现时,能够快速掌握其底层逻辑,并将其高效应用于解决前沿科学和工程难题的能力。

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读后感

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用户评价

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读罢此书,我的感受更倾向于一种对“工具”本身进行解构与重塑的体验。它不像传统的教科书那样,将数学工具视为既定的、不容置疑的真理,反而更像是在展示一把精密仪器的制造蓝图。作者们似乎在邀请读者参与到数学方法论的构建过程之中,探讨的是“为什么”这个工具会如此运作,以及在何种边界条件下它会失效或产生偏差。书中对算法复杂度的分析极其到位,没有用空泛的语言搪塞过去,而是通过具体的案例和图示,生动地揭示了时间消耗与资源占用的内在关系。特别是关于优化理论中对局部极小值处理的那几章,简直是教科书级别的范例,它没有简单地给出“避开它”的指令,而是深入分析了不同搜索策略(如模拟退火、遗传算法)在应对高维非凸函数时的内在机制和局限性。这种深入骨髓的批判性思维训练,对于任何希望在计算科学领域有所建树的人来说,都是一笔宝贵的财富。

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这本书的语言风格是极其严谨且充满古典学术韵味的。它采用了那种需要读者高度集中注意力才能完全把握的论述方式,几乎没有为了迎合大众读者而降低门槛的痕迹。这种固执的专业性,反而构筑了一道坚实的学术壁垒,让真正有志于此道的读者感到亲切和被尊重。书中对理论证明的呈现,尤其展现了一种近乎于艺术的几何美感,每一个符号、每一个步骤的摆放都经过深思熟虑,旨在最大化信息的密度和清晰度。我特别留意到书中在引用前沿研究成果时所持有的审慎态度,作者们并非盲目追逐“新颖性”,而是将新的理论置于已建立的坚实基础之上进行审视和检验。这使得全书散发着一种历久弥新的稳重感,它不像许多时髦的出版物那样读完即弃,而是更像一本值得反复查阅的案头工具书,每次重拾,都会有新的领悟。

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全书的编排逻辑,仿佛是沿着一条探险者的足迹展开的。开篇设定了一个宏大的目标,随后便引导读者进入一系列精巧设计的“迷宫”——这些迷宫就是复杂的数学模型和计算难题。作者们并非直接给出地图,而是提供了必要的指南针和绳索(即核心定理和初步算法),鼓励读者亲自去探索其中的捷径与陷阱。我特别欣赏其中关于误差传播分析的部分,它以一种近乎于侦探小说般的笔触,揭示了输入数据中微小的不确定性如何能在复杂迭代中被放大,最终导致整个计算结果的面目全非。这种对“不确定性”的系统性研究,体现了作者们对计算科学本质的深刻洞察。整部作品读下来,最大的收获是建立了一种健康的怀疑精神,即对任何声称“完美解决”的计算方案都保持警惕,并懂得如何用数学的语言去量化这种不确定性。

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令人耳目一新的是,作者们在处理一些经典数学问题时,别出心裁地引入了非欧几何的视角来审视传统线性代数中的某些操作。这种跨学科的融合,极大地拓宽了问题的讨论空间。书中有相当篇幅是关于如何将纯数学模型转化为可执行代码时的“意图漂移”问题,也就是如何确保计算机的离散化处理过程,不会无意中扭曲了原有的数学美感和精确性。他们详细对比了不同编程语言在处理高精度浮点运算时的底层差异,这种对实现细节的关注,对于构建可靠的科学计算库至关重要。这本书的价值不在于教你敲击几行代码,而在于让你深刻理解代码背后所依托的数学基石的脆弱性与强大之处,它迫使读者从一个“使用者”蜕变为一个“设计者”的思维模式。

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这部作品的深邃之处,在于它构建了一个宏大而精密的理论世界,将抽象的数学概念与实际的工程应用紧密地编织在一起。我尤其欣赏作者在处理那些看似枯燥的数学推导时所展现出的洞察力,他们并没有仅仅停留在公式的堆砌,而是巧妙地穿插了历史背景和哲学思考,让读者在跟随逻辑链条前进的同时,也能感受到数学思想的演化脉络。例如,书中对特定数值方法收敛性的讨论,不仅仅是展示了证明过程,更是深入剖析了在有限精度计算环境下,理论最优解与实践可行性之间的微妙张力。这种对细节的极致追求,使得即便是经验丰富的研究人员也能从中找到新的启发点,它不是一本快餐式的入门读物,而更像是一本需要沉下心来研磨的工具书,引导我们思考如何用最优雅、最有效的方式去解决那些横亘在科学前沿的难题。全书的结构安排也极为考究,章节之间的过渡自然流畅,如同精心编排的交响乐,高潮迭起,逻辑层层递进,最终汇聚成一个完整的知识体系。

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