Computational Science ICCS 2009 pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:Springer

作者:Allen, Gabrielle; Nabrzyski, Jaroslaw; Seidel, Edward

出品人:

頁數:1031

译者:

出版時間:2009-06-26

價格:USD 139.00

裝幀:Paperback

isbn號碼:9783642019692

叢書系列:

圖書標籤:

• 計算科學
• 科學計算
• 數值分析
• 模擬
• 高性能計算
• ICCS
• 計算機科學
• 應用數學
• 算法
• 建模

《計算科學導論：概念、方法與應用》 本書旨在為讀者提供計算科學領域全麵而深入的入門指導。計算科學作為一門跨學科的領域，融閤瞭數學、計算機科學、物理學、化學、生物學、工程學以及社會科學等多個學科的知識與技術，以解決現實世界中的復雜問題。本書將重點闡述計算科學的核心概念、關鍵方法，並展示其在各個領域的廣泛應用。 第一部分：計算科學的基礎 本部分將首先介紹計算科學的本質和發展曆程。我們將探討什麼是計算科學，它如何區彆於傳統的科學研究方法，以及其在現代科學技術進步中所扮演的關鍵角色。我們會追溯計算科學從早期數值計算到如今高性能計算、大數據分析、人工智能等領域的演變。 接著，我們將深入講解支撐計算科學的幾個關鍵要素： 數學模型與離散化： 許多現實世界的現象可以通過數學方程來描述。本部分將介紹如何建立這些數學模型，並闡述如何將連續的模型轉化為計算機可以處理的離散形式（離散化），例如有限差分法、有限元法等。讀者將瞭解到不同離散化方法的優缺點以及它們在不同問題中的適用性。 算法與計算復雜度： 算法是解決問題的步驟。我們將介紹設計高效算法的基本原則，並引入計算復雜度理論的概念，如時間復雜度和空間復雜度。理解算法的效率對於處理大規模問題至關重要。我們將通過實例講解如何分析算法的性能，以及如何選擇或設計更優的算法。 數據結構與編程： 數據結構是組織和存儲數據的方式，它直接影響算法的效率。本書將介紹常用的數據結構，如數組、鏈錶、樹、圖等。同時，我們將強調使用一種或多種編程語言（例如Python、C++、Fortran等）來實現計算模型和算法的重要性。讀者將瞭解如何將理論知識轉化為可執行的代碼。 數值分析基礎： 許多計算科學問題最終歸結為求解數值方程組、進行數值積分、求解微分方程等。本部分將介紹一些基本的數值分析技術，如誤差分析、插值與逼近、綫性方程組的求解、特徵值問題等。我們將解釋這些方法的原理，以及它們在實際計算中的局限性。 第二部分：計算科學的核心方法 在掌握瞭基礎知識後，本部分將進一步探討計算科學中常用的核心方法論： 模擬與可視化： 模擬是利用計算機來重現和預測物理、化學、生物等係統的行為。我們將介紹不同類型的模擬方法，如分子動力學模擬、有限元模擬、基於代理的模型等。同時，數據可視化是理解模擬結果的關鍵。本部分將介紹常用的可視化技術，幫助讀者有效地呈現和解釋復雜的數據和模擬結果。 並行計算與高性能計算： 隨著問題規模的不斷增大，單颱計算機的處理能力已不足以應對。並行計算利用多個處理器協同工作來加速計算。本書將介紹並行計算的基本模型，如共享內存模型和分布式內存模型，以及常見的並行編程範式（如MPI、OpenMP）。高性能計算（HPC）的最新進展和架構也將被探討。 機器學習與數據挖掘： 機器學習是計算科學中一個快速發展的分支，它使計算機能夠從數據中學習並做齣預測或決策。我們將介紹監督學習、無監督學習、強化學習等基本概念，並探討常用的算法，如迴歸、分類、聚類、神經網絡等。數據挖掘技術將幫助我們從海量數據中發現有價值的信息和模式。 優化方法： 許多計算科學問題都涉及到尋找最優解，例如在工程設計、資源分配、路徑規劃等領域。本部分將介紹各種優化技術，包括綫性規劃、非綫性規劃、組閤優化等，以及相應的求解算法。 隨機方法與濛特卡洛模擬： 對於一些難以精確求解的問題，隨機方法，特彆是濛特卡洛模擬，提供瞭一種有效的近似求解途徑。我們將介紹濛特卡洛模擬的基本原理，以及它在統計計算、物理學、金融學等領域的應用。 第三部分：計算科學的應用領域 計算科學的應用幾乎滲透到現代社會的各個角落。本部分將通過具體的案例研究，展示計算科學在以下幾個重要領域的應用： 科學研究： 物理學： 從宇宙學模擬到粒子物理學研究，計算物理學在理解基本規律方麵發揮著不可替代的作用。 化學： 量子化學計算、分子模擬、材料設計等，極大地推動瞭化學反應機理的理解和新材料的發現。 生物學： 基因組學、蛋白質結構預測、藥物設計、流行病學模型等，計算生物學正在以前所未有的速度改變著我們對生命的認知。 工程技術： 航空航天工程： 飛機和航天器的氣動仿真、結構分析、軌道計算等。 土木工程： 橋梁、大壩等結構的力學分析，城市交通流模擬。 機械工程： 流體動力學仿真、熱力學分析、疲勞壽命預測。 電子工程： 集成電路設計與仿真，電磁場分析。 金融與經濟學： 金融風險建模、資産定價、交易策略優化、宏觀經濟模擬等。 環境科學： 氣候模型預測、空氣質量模擬、水資源管理、自然災害風險評估。 人工智能與機器學習應用： 自動駕駛、自然語言處理、圖像識彆、推薦係統等。 結論 《計算科學導論：概念、方法與應用》旨在為讀者構建一個堅實的計算科學知識框架，使其能夠理解並應用計算科學的原理和方法來解決實際問題。本書不僅會介紹理論知識，更注重通過實際案例的闡述，幫助讀者建立解決問題的能力，培養其作為未來計算科學傢或在相關領域工作的專業人士所需的批判性思維和創新能力。本書適閤本科生、研究生以及從事科學研究和工程應用的專業人士閱讀。

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