应用数值方法使用MATLAB和C语言

出版者:机械工业出版社

作者:[美国] 哈里斯

页数:714

出版时间:2004-4

价格:69.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787111140108

具体描述

《应用数值方法使用MATLAB和C语言(英文版)》非常适合作为工科研究生教材，或者理工本科生的教学参考，也可作为该书内容包括数值计算，线性代数系，特征根和特征向量，曲线拟合，根的求解，阳优化方法，微分和积分，常微分方程，偏微分方程。数字信号处理等。它涵盖的内容多于国内同类教材，如最优化方法（第6章）和数字信号处理（第10章）。最优化方法部分国内计算方法课程一般不讲，但随着这一学科的发展，这部分内容对学生掌握新的数值方法是需要的。

工程技术人员的参考书。

用户评价

对于我个人而言，这本书最大的价值在于其跨语言的教学视角。在MATLAB部分，我们能快速验证算法的正确性和初步性能；而在C语言部分，我们则必须直面编译、内存和效率的挑战。这种双轨并行的学习路径，极大地拓宽了我的技术视野。特别是书中对比了两种环境下实现泊松方程求解器时的性能差异和代码结构上的取舍，这一点非常启发人心。它让我深刻理解到，工具的选择必须服务于问题本身，而不是盲目地追求某种语言的“先进性”。此外，书中的附录部分对一些关键算法的复杂性分析也做得非常到位，例如矩阵分解算法的时间复杂度估计，这对于进行项目资源规划至关重要。总而言之，这是一本兼具理论深度、实践指导性和前瞻性思维的硬核教材，对于想要在数值计算领域建立坚实工程基础的读者来说，是绝对值得投入时间精力的典范之作。

坦率地说，我购买这本书的初衷是想找一本能真正帮助我从理论跨越到实践的工具书，而这本书完全超出了我的预期。市面上很多数值分析的书籍要么过于偏重数学推导而忽略了编程实现，要么就是代码堆砌而缺乏严谨的理论支撑。这本书巧妙地找到了一个完美的平衡点。我喜欢它对C语言实现的侧重点，它迫使读者去理解内存管理、指针操作以及如何优化循环结构以榨取最高的计算性能，这与在MATLAB中那种“一键运行”的体验截然不同，真正锻炼了底层的计算思维。例如，书中对龙格-库塔法（Runge-Kutta methods）的讲解，不仅给出了经典的四阶公式，还探讨了如何根据问题特性选择更高效的自适应步长控制策略，并且提供了两种语言下的具体代码模板。这种深度和广度兼备的叙述方式，让这本书成为了我案头不可或缺的参考手册，尤其是在处理那些对计算效率要求极高的项目中，它的价值体现得淋漓尽致。

这本书的阅读体验，用“沉浸式”来形容或许最为贴切。它不是那种读完就束之高阁的理论教材，而是一本需要不断翻阅、对照代码调试的实践指南。作者的行文风格非常务实，没有太多华而不实的辞藻，每一句话都似乎是为了传递知识的精确性服务的。我发现，当我在尝试自己用C语言编写一个牛顿迭代法求解非线性方程组时，书中对于雅可比矩阵求逆稳定性的讨论，立刻点醒了我此前程序中存在的收敛性陷阱。它对于数值稳定性和误差传播的分析，绝非蜻蜓点水，而是深入到了数值方法的心脏地带。对于那些已经掌握了基础数值分析概念，但苦于无法将理论有效地“落地”到高性能计算环境中的工程师和研究生来说，这本书无疑是一座桥梁。它教会的不仅仅是如何“解题”，更是如何“构建”一个可靠的数值求解器。

我必须承认，这本书的难度曲线对于初学者来说可能略显陡峭，但对于有志于在计算科学领域深耕的读者，它提供的知识密度是无与伦比的。它没有试图用简化到失真的例子来讨好读者，而是直接面对了实际问题中的复杂性和挑战性。比如，在处理边界值问题时，书中对有限元方法（FEM）的介绍，就展现了作者扎实的学术功底。它不仅仅是罗列公式，而是清晰地解释了形函数（shape functions）的选择如何影响解的精度和计算的便捷性，并且给出了如何在C语言中构建刚度矩阵的详细步骤。这种对底层细节的关注，使得读者在阅读完之后，不仅知道了“是什么”，更明白了“为什么是这样设计”以及“如何才能设计得更好”。这本书更像是一位资深导师，用一种严谨且不失耐心的态度，引导我们穿越数值计算的迷雾。

这本书绝对是计算科学领域的一部杰作！我花了大量时间研究这本涵盖了数值分析核心概念的教材，尤其是在MATLAB和C语言两个不同编程环境下的实现对比，让我受益匪浅。作者对有限差分法、迭代方法以及插值理论的阐述极其透彻，不仅仅停留在理论推导层面，更重要的是，他们清晰地展示了如何在实际编程中将这些复杂的数学模型转化为高效、稳定的代码。特别是关于大型稀疏矩阵求解器的章节，讲解得非常细致，对于那些在工程领域面临大规模计算挑战的读者来说，简直是福音。我特别欣赏作者在每一章后精心设计的案例分析，这些例子紧密结合了物理和工程中的实际问题，比如流体力学中的偏微分方程求解，这使得抽象的算法变得具体和可触摸。这本书的结构设计也非常合理，从基础的误差分析开始，逐步深入到高级的数值优化和稳定性问题，逻辑链条一气呵成，让人感觉对整个数值计算体系有了更宏观的认识。