Modern Software Tools for Scientific Computing pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

出版者:Birkhauser Verlag AG

作者:

出品人:

頁數:0

译者:

出版時間:1997-05

價格:0

裝幀:Hardcover

isbn號碼:9783764339746

叢書系列:

圖書標籤:

• Scientific Computing
• Software Tools
• Programming
• Algorithms
• Numerical Analysis
• Data Science
• Python
• MATLAB
• Fortran
• High-Performance Computing

現代科學計算工具 本書深入探討瞭現代科學計算領域蓬勃發展的軟件工具，旨在為廣大科學研究人員、工程師以及對計算科學充滿熱情的人士提供一份全麵而實用的指南。在日益復雜且數據密集型的科學研究範式下，高效、可靠且靈活的計算工具已成為推動知識前沿的關鍵。本書正是應運而生，聚焦於那些能夠顯著提升科學發現效率、優化模擬精度、加速數據分析速度以及實現復雜模型可視化的前沿軟件技術。 核心內容概覽： 高性能計算（HPC）與並行計算編程模型： 本書將首先介紹現代科學計算賴以生存的HPC基礎設施，包括集群架構、分布式內存模型以及共享內存模型。在此基礎上，我們將詳細解析MPI（Message Passing Interface）和OpenMP等主流並行計算編程模型，通過豐富的案例和代碼示例，闡述如何設計和實現高效的並行算法，充分利用多核處理器和大規模計算集群的計算能力。讀者將學習到如何優化通信開銷、避免數據競爭、實現負載均衡，從而大幅提升計算密集型任務的執行效率。 科學計算語言與生態係統： Python憑藉其易用性、龐大的庫支持和活躍的社區，已成為科學計算領域不可或缺的語言。本書將深入剖析Python在科學計算中的應用，重點介紹NumPy、SciPy、Pandas和Matplotlib等核心庫的功能與用法，展示如何利用它們進行高效的數據處理、數值分析、科學製圖以及統計建模。此外，我們還將探討Fortran、C++等傳統高性能計算語言在特定場景下的優勢，以及如何將它們與Python相結閤，構建混閤編程環境，以最大化性能。 機器學習與深度學習框架： 隨著人工智能技術的飛速發展，機器學習和深度學習已滲透到科學研究的各個角落，從物理學中的粒子識彆到生物學中的基因組分析，再到氣候科學中的預測模型。本書將係統介紹TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn等主流機器學習與深度學習框架，講解其核心概念、模型構建、訓練優化以及部署方法。讀者將學習如何利用這些強大的工具來構建和訓練復雜的模型，解決在數據分析、模式識彆、預測建模等方麵遇到的挑戰。 符號計算與數值模擬軟件： 對於需要進行復雜數學推導、符號運算以及精細數值模擬的科學領域，專業的符號計算軟件和數值模擬工具至關重要。本書將介紹MATLAB、Mathematica等經典的符號計算平颱，演示它們在代數運算、微積分、方程求解和可視化方麵的強大能力。同時，我們將探討針對特定科學領域（如有限元分析、計算流體力學、分子動力學等）的專業數值模擬軟件，並介紹如何通過腳本或API與這些軟件進行交互，實現自定義模擬流程。 數據可視化與探索性數據分析（EDA）： 高效的數據可視化是理解復雜數據、揭示隱藏模式以及清晰傳達研究成果的關鍵。本書將詳細介紹ParaView、VisIt等用於大規模科學數據可視化的高級工具，以及Plotly、Seaborn等用於交互式數據可視化和探索性數據分析的Python庫。讀者將學習如何創建高質量的二維和三維圖形、構建交互式儀錶闆、進行多維數據探索，從而更深入地理解計算結果。 容器化技術與可重復性研究： 在現代科學計算中，確保研究的可重復性、環境的統一性以及結果的可靠性變得尤為重要。本書將介紹Docker、Singularity等容器化技術，解釋它們如何幫助用戶創建獨立的、可移植的計算環境，打包軟件依賴、代碼和數據，從而輕鬆復現他人的實驗或在不同的計算平颱上運行相同的代碼。我們將探討容器化在提升科研效率、促進協作和保障研究可信度方麵的作用。 版本控製與協作工具： Git作為分布式版本控製係統的行業標準，對於任何從事軟件開發和科學計算項目的個人或團隊來說都是必備技能。本書將深入講解Git的基本概念、常用命令以及工作流程，展示如何進行代碼管理、分支開發、版本迴溯以及團隊協作。此外，我們還將提及GitHub、GitLab等協作平颱，闡述它們在項目管理、代碼審查和知識共享方麵的價值。 本書特點： 理論與實踐相結閤： 本書在介紹軟件工具的原理和功能的同時，提供瞭大量來自不同科學領域的實際案例和代碼片段，幫助讀者快速上手並將其應用於自己的研究。 麵嚮多學科應用： 本書內容涵蓋瞭物理、化學、生物、工程、數學、計算機科學等多個學科的計算需求，旨在為不同背景的讀者提供價值。 關注前沿技術： 我們緊跟科學計算領域的技術發展趨勢，重點介紹當前最流行、最有效率的軟件工具和方法。 強調可操作性： 本書的講解清晰明瞭，力求讓讀者能夠理解並獨立使用介紹的各項工具來解決實際問題。 無論您是初涉科學計算的研究生，還是經驗豐富的資深科學傢，抑或是希望提升計算效率的工程師，本書都將為您提供寶貴的知識和實用的技能，助力您在現代科學計算的浪潮中乘風破浪。

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆