数值分析

页数:308

出版时间:2009-8

价格:38.00元

isbn号码:9787121094125

具体描述

《数值分析(英文版)》为适合国内双语教学需求对原著进行了缩编（适合一学期课程采用），新增了一些必要的证明过程以及改编者在长期教学实践中积累的1000个常用英汉数学词汇以及一些数学表达式的读法。书中介绍了数值方法的基本理论和计算方法，并讲述如何利用MATLAB软件实现各种数值算法。它的突出特点是把经典的数值方法内容与现代MATLAB计算软件相结合，强调利用MATLAB的内置函数命令进行数值方法（算法）的程序设计，程序语句简短，算法优化。另外，利用MATLAB软件的图像处理功能，给出各种数值问题的近似解及误差的可视化解释，图文并茂。书中的每个概念均以实例说明，同时还包含大量的习题与编程练习，通过这些实例进一步说明数值方法的实际应用，从而提高读者的实践能力并加深对数值计算方法的理解，以便为读者今后的学习打下坚实的数值分析与科学计算基础。

《数值分析(英文版)》经过缩编后适合一学期课程使用，可作为大专院校数学、计算机及工程各专业双语教学的教材和参考书。

用户评价

这本《数值分析》简直是一场数学思维的盛宴，让我彻底颠覆了之前对这门学科的刻板印象。我本以为会是一本充斥着冗长公式和晦涩证明的“硬核”读物，但事实证明，作者是一位极其擅长化繁为简的数学沟通者。他并没有将数值分析描绘成一门孤立的理论体系，而是将其巧妙地编织进一个个引人入胜的实际问题中。例如，在讲解微分方程的数值解时，作者并没有直接给出欧拉法或龙格-库塔法的公式，而是先从物理现象出发，比如物体在空气阻力作用下的运动轨迹，然后解释了如何通过将时间离散化，来近似求解这些方程。这种“从问题出发，到方法解决”的叙事方式，让我对数值分析的实用性有了直观的感受。我特别赞赏书中对各种数值算法的深入剖析，它不仅仅是罗列算法，更是对算法的由来、核心思想、收敛性以及潜在局限性进行了详尽的阐述。例如，在讲解线性最小二乘法时，作者不仅仅给出了求解正规方程的方法，还深入探讨了直接法和迭代法在求解大规模线性系统时的优劣，以及如何处理病态矩阵的问题。这种对细节的关注和对原理的深挖，让我对数值分析的理解上升到了一个全新的高度。此外，书中对逼近理论的讲解也让我印象深刻，作者将傅里叶级数和样条函数等概念，用一种非常直观的方式呈现出来，让我明白了如何用简单的数学工具来近似复杂函数。

坦白说，当我拿到这本《数值分析》时，我并没有抱太大的希望，以为它会和其他同类书籍一样，充斥着晦涩难懂的数学公式和枯燥的证明，读起来会异常痛苦。然而，事实证明我之前的担忧是多余的。作者以一种非常细腻且充满智慧的方式，将数值分析这一看似高深的领域，以一种非常人性化的方式呈现出来。他并没有一开始就将读者推向复杂的理论海洋，而是从一些简单易懂的实际问题入手，比如如何求解一个方程的根，或者如何对一个函数进行近似。通过这些生动的例子，作者巧妙地引导读者进入数值分析的世界，并在这个过程中，逐步揭示出背后深刻的数学原理。我特别喜欢作者在解释迭代法时所使用的图像化描述，那种不断逼近真值的过程，就像在黑暗中摸索前行，最终找到出口一样，充满了成就感。而且，书中对于各种方法的收敛性分析，也做得十分到位，并没有简单地说“这个方法有效”，而是深入剖析了它为什么有效，在什么条件下有效，以及可能遇到的陷阱。这让我对数值计算有了更深刻的理解，不再是盲目地套用公式，而是能够根据具体问题，选择最合适的数值方法。书中的算法伪代码也是我最欣赏的一部分，它们清晰明了，很容易转化为实际的编程代码，让我能够在理论学习的同时，也能进行实践操作，巩固所学知识。对于那些想要真正理解数值分析，而不仅仅是掌握一些算法的读者来说，这本书无疑是最佳的选择。它不仅教会了我如何去做，更教会了我为什么这样做，以及如何做得更好。

在我打开这本《数值分析》的扉页时，我并没有预设太高的期望，毕竟“数值分析”这个名字本身就带有一些技术性的距离感。然而，它却以一种意想不到的方式，悄然改变了我对计算数学的认知。作者的写作风格极其流畅且富有洞察力，他并没有将这本书写成一本单纯的公式堆砌，而是将数值分析的精髓，如同艺术品般雕琢出来。我尤其欣赏作者在解释各种数值算法的由来时，所展现出的历史视角和思想脉络。例如，在讲解高斯消元法时，作者不仅仅给出了算法的步骤，还回顾了历史上数学家们是如何一步步发展出这种高效的线性方程组求解方法的，这让我对这些经典算法的深刻性和重要性有了更深的理解。而且，书中对误差的分析也是我最欣赏的部分之一，作者细致地剖析了舍入误差、截断误差以及传播误差，并给出了相应的控制策略。这种严谨的科学态度，让我对数值计算的可靠性有了更深刻的认识。我记得在阅读关于奇异值分解（SVD）的部分时，作者用通俗易懂的语言和精美的图示，将一个看似复杂的矩阵分解过程，解释得如此清晰透彻，让我领略到了数学的强大和优雅。这本书的结构安排也十分合理，从基础的数值计算概念，到各种高级数值方法的介绍，再到实际问题的应用，层层递进，让我感觉每一步的进步都是扎实的。

这本书给我带来的体验，远超了我最初拿到它时的预期。当我翻开第一页，原本以为会是一本枯燥乏味、充斥着各种抽象符号的理论书籍，但很快我便被它流畅的叙事和循序渐进的逻辑所吸引。作者并非简单地堆砌公式，而是将数值分析的精髓，如同剥洋葱般一层层地展现在读者面前，每一层都蕴含着深刻的数学思想，又巧妙地与实际应用联系在一起。我尤其欣赏作者在解释概念时所使用的类比和实例，它们往往能够瞬间点亮我心中的疑惑，让我茅塞顿开。例如，在讲解插值多项式时，作者并没有直接给出高深的数学证明，而是通过一个生动的例子，说明了如何利用已知数据点来构建一个能够近似描述整体趋势的函数，这个过程是如此的直观和富有启发性。而且，书中对于不同数值方法的优缺点分析也十分到位，它并没有将某种方法神化，而是客观地阐述了它们各自适用的场景和潜在的局限性，这对于我理解数值分析的“艺术”而非仅仅是“技术”起到了至关重要的作用。我常常在阅读过程中，一边在脑海中勾勒出算法的执行流程，一边思考在实际编程时可能会遇到的问题，这种理论与实践的结合，让我受益匪浅。即使是那些看似微不足道的细节，比如对误差的分析，作者也进行了详尽的阐述，让我明白了在数值计算中，误差是如何产生、累积以及如何尽量避免的。这本书的结构安排也十分合理，从基础的概念引入，到各种算法的详细介绍，再到对复杂问题的数值求解方法的探讨，层层递进，确保了即便是初学者也能逐步掌握这门学科。

这本《数值分析》给我带来的，不仅仅是知识的增长，更是一种对数学思维的启迪。我之前对数值分析的理解，仅停留在一些零散的算法概念，觉得它是一门枯燥且不接地气的学科。然而，这本书的出现，彻底改变了我的看法。作者以一种非常巧妙且富有启发性的方式，将抽象的数学理论与实际应用紧密地结合在一起。他并没有一味地堆砌复杂的公式和证明，而是通过一个又一个引人入胜的案例，引导读者逐步深入理解数值分析的核心思想。我尤其欣赏书中对函数插值与逼近的讲解，作者不仅详细介绍了多项式插值、样条插值等方法，还深入探讨了它们在数据拟合、函数近似等方面的应用。我记得在阅读关于多项式插值时，作者通过一个生动的例子，说明了如何根据一系列离散数据点，构建一个能够较好地描述整体趋势的函数，这个过程是如此的直观和富有启发性。而且，书中对积分和微分的数值计算方法的阐述也十分到位，让我明白了如何利用有限的离散信息，来近似计算连续函数的值。我经常在阅读过程中，一边在脑海中勾勒出算法的执行流程，一边思考在实际编程时可能会遇到的问题，这种理论与实践的结合，让我受益匪浅。这本书的语言风格非常独特，它既有严谨的学术性，又不失趣味性，让我觉得学习过程充满乐趣。

这本书带给我的感觉，如同在沙漠中发现了一片绿洲。我之前对数值分析的印象，仅仅停留在一些零散的公式和算法，觉得它是一门晦涩难懂的学科。然而，当我打开这本《数值分析》时，我立刻被它独特的视角和清晰的逻辑所吸引。作者并没有将这门学科变成一场冰冷的公式演算，而是将其融入到了许多生动形象的例子和实际应用场景中。我记得在讲解数值积分时，作者不仅仅给出了梯形法则和辛普森法则的公式，还通过形象的图示，解释了这些方法是如何近似计算曲线下面积的。这种直观的讲解方式，让我立刻理解了这些方法的本质，而不是仅仅停留在死记硬背公式的层面。而且，书中对于误差的分析也做得非常深入，让我明白了在进行数值计算时，误差是不可避免的，但我们可以通过选择合适的方法和技巧来控制和减小误差。我尤其欣赏书中对于优化问题的数值求解方法的介绍，它将看似复杂的优化理论，通过迭代算法和梯度下降等方法，变得易于理解和操作。这本书的结构安排也十分合理，从基础的线性代数概念，到各种数值方法的详细介绍，再到对复杂问题的数值求解方法的探讨，层层递进，让我能够逐步掌握这门学科。对于那些想要真正理解数值分析，而不仅仅是掌握一些算法的读者来说，这本书无疑是最佳的选择。它不仅教会了我如何去做，更教会了我为什么这样做，以及如何做得更好。

这本《数值分析》带给我的惊喜，可以说是层出不穷。我一直以为数值分析是一门高度抽象的学科，充满了各种令人头疼的公式和推导，但这本书彻底颠覆了我的认知。作者的写作风格非常独特，他善于将复杂的数学概念，用一种非常直观且易于理解的方式呈现出来。比如，在讲解线性方程组的求解时，他并没有一开始就抛出高斯消元法或LU分解，而是先从简单的向量空间和矩阵的性质入手，逐步构建起求解的逻辑框架。这种由浅入深、循序渐进的讲解方式，让我觉得学习过程非常顺畅，几乎没有遇到难以跨越的障碍。我尤其喜欢书中对误差分析的细致阐述，作者不仅解释了误差的来源，还详细讲解了不同类型的误差是如何相互影响并最终影响计算结果的，这让我对数值计算的严谨性有了更深刻的认识。而且，书中提供的许多例子都来自于实际的应用场景，比如在工程领域、科学计算中的具体案例，这让我觉得学习数值分析不仅仅是学习数学，更是学习如何用数学工具解决现实世界的问题。当我看到书中对于插值和逼近方法的讲解时，我被作者将数学理论与几何直观相结合的方式深深吸引，那些描绘函数曲线逼近过程的图示，让我对这些抽象的数学概念有了具象化的理解。这本书的排版也十分精良，公式清晰，插图恰当，极大地提升了阅读体验。总之，这是一本真正能够启发读者思考，并且能够引导读者深入理解数值分析这门学科的优秀著作。

我必须承认，在我开始阅读这本书之前，我对数值分析并没有太多的概念，甚至觉得它是一门与我现实生活相去甚远的枯燥学科。然而，这本《数值分析》彻底改变了我的看法。作者以一种非常接地气的方式，将抽象的数学概念与实际应用紧密地联系在一起。他并没有一开始就抛出大量复杂的公式，而是从一些非常常见的问题入手，比如如何更精确地测量距离，或者如何预测天气变化。通过这些生动的例子，作者逐步引导读者进入数值分析的世界，并在这个过程中，揭示出隐藏在背后的深刻数学原理。我尤其喜欢书中对插值和逼近方法的讲解，作者用生动的图像和通俗易懂的语言，解释了如何用简单的数学函数来近似描述复杂的函数关系。例如，在讲解多项式插值时，作者并没有直接给出高深的理论证明，而是通过一个实际的例子，说明了如何根据一系列数据点来构建一个能够较好地拟合这些数据的函数。而且，书中对于误差的分析也做得十分到位，让我明白了在进行数值计算时，如何权衡精度和效率，如何选择最适合特定问题的数值方法。这本书的排版也非常精良，公式清晰，插图生动，阅读起来非常愉快。它不仅仅是一本教材，更像是一位循循善诱的老师，引导我一步步探索数值分析的奥秘。

在我阅读这本《数值分析》之前，我一直认为数值分析是一门极其枯燥的学科，充满了大量的公式和证明，读起来会非常吃力。然而，当我开始阅读这本书后，我才发现我的想法是多么的狭隘。作者以一种极其巧妙的方式，将原本可能令人望而生畏的数值分析概念，转化为了一系列生动有趣的数学探索。他并没有一味地堆砌理论，而是通过引人入胜的案例，逐步引导读者深入理解各种数值方法的原理和应用。我尤其对书中关于非线性方程求解方法的讲解印象深刻，作者不仅详细介绍了牛顿法、二分法等经典方法，还对其收敛性和适用范围进行了深入的分析，让我对这些方法的优劣有了清晰的认识。更重要的是，书中对于矩阵特征值问题的探讨，让我感受到了数学的优雅和力量。作者将原本抽象的代数概念，通过几何解释和实际应用，变得触手可及。我常常在阅读过程中，一边在脑海中勾画算法的执行过程，一边思考在实际编程时可能会遇到的问题，这种理论与实践的结合，让我受益匪浅。而且，书中关于插值和逼近的讲解，也让我对如何用简单的函数来近似复杂的函数有了更深刻的理解。例如，样条插值的概念，通过分段多项式来逼近函数，不仅能够保证连续性和光滑性，还能有效地控制误差，这让我对数值方法的精妙之处赞叹不已。这本书的语言流畅，逻辑清晰，即使是对数值分析不太熟悉的读者，也能够轻松地掌握其中的核心概念。

自从我拿到这本《数值分析》以来，我仿佛打开了一扇通往数字世界的大门，其中充满了令人惊叹的数学智慧和解决问题的巧妙方法。我原本对数值分析的理解非常有限，只知道它与计算和近似有关，但这本书让我看到了它在科学、工程以及金融等众多领域的广泛应用。作者的叙述风格非常独特，他并没有像其他教材那样，一上来就抛出大量的定义和定理，而是通过一些生动形象的例子，引导读者逐步进入数值分析的世界。我记得在讲解求根问题时，作者不仅详细介绍了二分法、试位法以及牛顿法等经典算法，还深入探讨了这些方法的收敛速度和适用范围，以及在实际应用中可能遇到的各种情况，比如函数不连续或导数为零等。这种对方法论的深入剖析，让我对如何选择合适的数值方法有了更清晰的认识。更令我印象深刻的是，书中对矩阵理论在数值分析中的应用进行了详尽的介绍，包括条件数、奇异值分解以及各种迭代求解线性方程组的方法。作者将抽象的矩阵运算，通过几何解释和实际案例，变得非常易于理解，让我对矩阵的几何意义有了更深刻的体会。而且，书中对插值和逼近方法的讲解，也让我受益匪浅，我明白了如何利用已知数据点来构建一个能够描述整体趋势的函数，以及如何对函数进行平滑处理和逼近。这本书的排版也十分精美，公式清晰，插图恰当，极大地提升了阅读体验，让我沉浸在其中，乐此不疲。

比较浅显易懂呢。

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好歹标题写明改编版，删剪了这么多内容。

好歹标题写明改编版，删剪了这么多内容。

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