现代数值计算

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出版者:
作者:同济大学计算数学教研室
出品人:
页数:244
译者:
出版时间:2009-10
价格:28.00元
装帧:
isbn号码:9787115214003
丛书系列:
图书标签:
  • 数值计算
  • 数学
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具体描述

《现代数值计算》是同济大学计算数学教研室几位老师集体智慧的结晶,内容涉及数值计算的基本内容,如函数插值与函数逼近、线性与非线性方程(组)的求解、数值积分与微分、矩阵的特征值与特征向量的计算、微分方程的近似数值解,还阐述了当今科学与工程研究中遇到的数值计算问题求解的新方法,如快速傅里叶变换、多重积分的蒙特卡罗方法、数值求导的稳定算法、大型线性方程组的分块迭代算法等;在介绍一些重要的典型算法时,附上了在工程中广泛使用的Matlab程序。书后附有丰富的习题。并提供了配套的习题解答

《现代数值计算》适合作为高等院校本科生和工科研究生“数值计算”课程的教材,也适合相关科研人员参考。

《算法设计与分析导论》 本书旨在为计算机科学和相关领域的学生、研究人员及从业者提供一个全面而深入的算法设计与分析的入门。我们关注的核心在于理解如何构建高效、可靠且可扩展的算法,以解决日益复杂的计算问题。 内容概览: 本书从算法的基础概念出发,系统地介绍了各种经典算法设计范式,并辅以大量的实际应用案例。 第一部分:算法基础 引言: 算法是什么?为什么需要分析算法?复杂度分析的基本思想。 数据结构: 线性数据结构(数组、链表、栈、队列)、树形结构(二叉树、平衡二叉搜索树、堆)、图结构(邻接矩阵、邻接表)等,以及它们在算法实现中的作用。 复杂度分析: 时间复杂度、空间复杂度的概念,渐近记号(O、Ω、Θ)的定义与应用,最坏情况、平均情况和最好情况分析。 第二部分:核心算法设计范式 分治法 (Divide and Conquer): 基本思想:将问题分解为规模更小的子问题,递归地解决子问题,然后合并子问题的解。 典型算法:归并排序、快速排序、矩阵乘法(Strassen算法)、最近点对问题。 分析:递归方程的求解,主定理的应用。 动态规划 (Dynamic Programming): 基本思想:将问题分解为重叠的子问题,并存储子问题的解以避免重复计算。 典型算法:斐波那契数列、背包问题(0/1背包、完全背包)、最长公共子序列、最短路径问题(Bellman-Ford算法)、矩阵链乘法。 分析:状态定义,状态转移方程,最优子结构性质。 贪心算法 (Greedy Algorithms): 基本思想:在每一步选择当前看起来最优的选项,以期最终得到全局最优解。 典型算法:活动选择问题、霍夫曼编码、最小生成树(Prim算法、Kruskal算法)、单源最短路径(Dijkstra算法)。 分析:贪心选择性质,最优子结构性质,证明贪心算法的正确性。 回溯法 (Backtracking) 与分支限界法 (Branch and Bound): 基本思想:系统地搜索解空间,通过剪枝减少搜索范围。 典型应用:N皇后问题、图的着色问题、旅行商问题。 分析:搜索树的构建,剪枝策略。 第三部分:图算法 图的遍历: 深度优先搜索 (DFS)、广度优先搜索 (BFS) 及其应用(连通性、拓扑排序)。 最短路径算法: 单源最短路径(Dijkstra、Bellman-Ford)、所有顶点对最短路径(Floyd-Warshall)。 最小生成树算法: Prim算法、Kruskal算法。 最大流问题: Ford-Fulkerson方法、Edmonds-Karp算法。 第四部分:高级主题与应用 字符串匹配算法: 朴素算法、KMP算法、Rabin-Karp算法。 NP-完全性理论简介: P类、NP类问题,NP-完全性,NP-难问题。 近似算法: 对于NP-难问题,设计近似最优解的算法。 随机化算法: 引入随机性以提高算法效率或简化设计。 本书特色: 循序渐进: 从基础概念到高级应用,层层递进,帮助读者逐步建立扎实的算法知识体系。 理论与实践结合: 理论分析严谨,同时配以大量的伪代码和计算示例,便于理解和动手实践。 丰富案例: 涵盖了计算机科学、运筹学、生物信息学等多个领域的典型问题,展示算法的强大应用能力。 强调分析: 不仅关注算法的正确性,更注重分析算法的时间和空间效率,培养读者对算法性能的敏感性。 面向读者: 适合所有希望深入理解算法原理,掌握高效问题解决方法,提升编程能力的读者。 无论您是初学者希望建立坚实的算法基础,还是有经验的开发者希望拓展算法视野,《算法设计与分析导论》都将是您不可或缺的学习伴侣。本书将帮助您培养严谨的计算思维,解锁解决复杂问题的能力。

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目录信息

读后感

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用户评价

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这本书,我得说,《量子场论导论》,简直是对我智商的残酷考验!我以为自己数学功底还行,大学里微积分和线性代数也没落下,但这本书的开篇就让我感到了深深的挫败感。它对规范场理论的引入速度快得惊人,前两章还没让我搞清楚洛伦兹协变性到底是个什么鬼,就已经跳到了路径积分表述,然后直接就是费曼图的构建和微扰计算。每一页都塞满了希腊字母和各种诡异的算符,感觉就像在啃一块最坚硬的花岗岩。我花了整整一个星期才勉强啃完狄拉克方程那一节,而且到现在我也不确定我对旋量和反粒子概念的理解是否到位。这本书的优点也许在于它的“纯粹性”和“前沿性”,它没有像其他教材那样在基础物理概念上做太多铺垫,直接面向研究生的前沿课题。但对于入门者来说,这无异于把人扔进太平洋中央,不给救生圈。我强烈建议,除非你已经对狭义相对论和经典场论了如指掌,否则千万不要轻易尝试这本书。它更像是一本给已经受过严格训练的学者提供的快速参考手册,而不是一本教学用书。

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我最近在研读《非线性偏微分方程的变分方法》,这本书的难度简直可以和国际数学奥赛的题目媲美。它完全是为专业的研究人员准备的,几乎没有给读者任何“喘息”的机会。全书的核心围绕着Sobolev空间、Trace 理论以及各种嵌入定理展开,这些基础概念的铺陈极其密集和严苛。作者在引入Leray-Lions算子和Brezis-Browder理论时,假定读者已经对泛函分析有了非常扎实的掌握,任何基础知识点的遗漏都可能导致后续内容的完全无法理解。我个人花了好大力气才理解了为什么在讨论Navier-Stokes方程的弱解时,必须引入特定的函数空间结构。书中大量的定理和推论证明都非常简洁,省略了许多中间步骤,这对于追求效率的数学家来说是优点,但对我这种需要细嚼慢咽的读者来说,简直是一场灾难。我经常需要在参考另外两本基础分析的书籍才能跟上作者的思路。这本书的价值在于其深度和对前沿问题的把握,它清晰地展示了如何利用变分原理这一强大的工具来处理那些经典方法束手无策的复杂物理现象,但它绝不是一本适合轻松阅读的书籍。

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刚刚合上《高级统计建模与推断》,我感到一种久违的学术上的满足感。这本书的写作风格极其严谨,如同一个经验丰富的老法官在法庭上陈述案情,每一个论点都有严密的逻辑链条支撑。它没有急于展示那些光鲜亮丽的机器学习算法,而是花费了大量篇幅来巩固贝叶斯推断的理论基础,尤其是马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)方法的各种变体,如Metropolis-Hastings和Gibbs采样,书中对这些算法的收敛性诊断和效率分析做得非常到位。我特别欣赏作者对“模型选择”的讨论,他们没有简单地推荐AIC或BIC,而是深入探讨了交叉验证的局限性以及信息论在模型复杂度惩罚中的哲学依据。书中的习题设计也非常巧妙,很多都是需要自己动手编写代码来实现复杂采样过程的,这迫使我不仅要知道“是什么”,更要知道“为什么”以及“如何实现”。这本书的缺点是排版略显拥挤,公式众多,阅读起来需要高度集中精神,时不时需要借助草稿纸来演算中间步骤。但总体来说,对于希望深入理解统计推断背后数学原理的人来说,这绝对是一部里程碑式的作品。

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《环境生态学导论》这本书,与其说是一本教科书,不如说是一部充满人文关怀的自然史诗。它的语言风格非常优美,充满了对地球生态系统复杂性的敬畏之情。作者擅长通过宏大的叙事来引导读者思考,比如在讲生物多样性热点时,他们引用了大量从亚马逊雨林到深海热液喷口的实地考察记录,读起来就像在听一位资深探险家讲述他的见闻。书中对生态系统服务功能的价值评估部分尤其引人深思,它不仅仅是罗列出经济数据,而是巧妙地将生态系统的功能与人类社会的福祉紧密联系起来,让人切实感受到保护自然环境的紧迫性。我最喜欢的是其中关于气候变化对生物群落迁移影响的章节,作者整合了地理信息系统(GIS)数据和种群遗传学分析结果,描绘了一幅动态的、令人不安的未来图景。如果说有什么不足,那就是在讨论最新的分子生物学在生态学中的应用,比如环境DNA(eDNA)技术时,介绍得略显保守和简略,未能完全展现这一新兴领域的活力。不过,对于想要建立扎实生态学世界观的初学者而言,这本书无疑是最佳的启蒙读物。

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天哪,我刚刚读完《流体力学基础》,简直是场视觉与思维的盛宴!作者对纳维-斯托克斯方程的阐释深入浅出,没有采用那些晦涩难懂的纯数学推导,而是巧妙地结合了大量的工程实例,让我这个理论基础略显薄弱的工程师茅塞顿开。尤其是关于湍流模型那一章,以往我总是觉得K-Epsilon模型和RANS方程像黑魔法,但这本书里通过生动的流线图和风洞实验数据对比,清晰地展现了它们背后的物理意义和适用边界。作者对边界层分离现象的分析尤其精彩,用非常直观的方式解释了为什么机翼在特定攻角下会失速,这对于理解空气动力学至关重要。书中的插图质量极高,不仅清晰美观,而且每一张图似乎都在讲述一个独立的故事,辅助理解那些抽象的概念。唯一的小遗憾是,涉及计算流体力学(CFD)的数值方法部分略显简略,如果能再多增加一些关于有限体积法在非结构网格上实现的细节,那就完美了。总而言之,这本书是所有想在工程实践中应用流体力学知识的人的必备良书,它真正做到了将高深的科学原理“翻译”成实用的工具箱。

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就是拿来看看三次样条法怎么实现的,发现还是看不懂或者说不会用……

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就是拿来看看三次样条法怎么实现的,发现还是看不懂或者说不会用……

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感觉很乱,可能是老师不按教材讲

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就是拿来看看三次样条法怎么实现的,发现还是看不懂或者说不会用……

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老师照书讲,书跨着写。。埃米尔特插值和三次样条插值我怎么就看不明白呢。。。要去借辅助教材了。 教辅也一样,算法应该是用起来的,用不上,考完就忘。

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