Numerical Methods for Engineers

作者:Chapra, Steven C./ Canale, Raymond P.

页数:960

出版时间:2009-4

价格:$ 263.01

isbn号码:9780073401065

具体描述

Instructors love "Numerical Methods for Engineers" because it makes teaching easy! Students love it because it is written for them - with clear explanations and examples throughout. The text features a broad array of applications that span all engineering disciplines. The sixth edition retains the successful instructional techniques of earlier editions. Chapra and Canale's unique approach opens each part of the text with sections called Motivation, Mathematical Background, and Orientation. This prepares the student for upcoming problems in a motivating and engaging manner. Each part closes with an Epilogue containing Trade-Offs, Important Relationships and Formulas, and Advanced Methods and Additional References. Much more than a summary, the Epilogue deepens understanding of what has been learned and provides a peek into more advanced methods. Approximately 20 percent of the problems are new or revised in this edition. The expanded breadth of engineering disciplines covered is especially evident in the problems, which now cover such areas as biotechnology and biomedical engineering. Users will find use of software packages, specifically MATLAB[registered], Excel[registered] with VBA and Mathcad[registered]. This includes material on developing MATLAB[registered] m-files and VBA macros.

作者简介

Steven C. Chapra (Medford, MA) is Professor of Civil and Environmental Engineering, Tufts University. Retired

用户评价

说实话，我最初对这类偏理论性的教材总是抱有一种敬而远之的态度，总觉得它们读起来会像啃石头一样枯燥。然而，这本书却出乎意料地“接地气”。它没有沉溺于过多的数学证明的细节中（当然，该有的严谨性一点没少），而是把重点放在了如何将这些数值技巧应用到具体的物理和工程问题上，比如热传导、流体力学中的边界值问题。我特别喜欢它对“稳定性”和“收敛性”的讲解，简直是教科书级别的清晰。书中给出的例子，比如龙格-库塔法求解常微分方程组，不仅配有详细的步骤推导，还有针对性的编程建议，这对于我们这些习惯了用MATLAB或Python进行快速原型设计的工程师来说，简直是太友好了。很多其他教材只是罗列公式，但这本书却像一位经验丰富的导师，手把手地教你如何识别问题类型、选择合适的数值工具，并对结果进行合理的物理意义判断。读完后，我感觉自己对计算模拟的理解提升了一个层次，不再是简单的“套公式”，而是真正理解了背后的数学逻辑和工程含义。

这本关于工程学数值方法的书，简直是为我这种在实际工作中经常与复杂计算打交道的工程师量身定制的。我记得有一次，我们设计一个新型结构，需要进行大量的有限元分析，涉及到的偏微分方程组异常复杂，传统的手动解法根本行不通。那时我刚接触这本书不久，里面的“有限差分法”和“有限元方法”的章节简直是救命稻草。作者不仅清晰地阐述了理论背景，更重要的是，他提供了大量可以直接应用于工程实践的算法伪代码和实例。比如，书中关于迭代法收敛性的讨论，非常深入，让我明白了为什么有些迭代在特定条件下会发散，以及如何通过调整参数来保证解的稳定性和精度。书中对误差分析的重视也让我印象深刻，它教会我不要盲目相信计算结果，而是要时刻关注舍入误差、截断误差和模型误差对最终结果的影响。这本书的价值在于，它成功地架起了纯粹数学理论与工程实际应用之间的鸿沟，让原本晦涩难懂的数值计算变得触手可及，极大地提升了我解决实际工程问题的信心和效率。

我必须承认，刚翻开这本书时，我对它的期望并不高，以为它会是另一本老生常谈的、充斥着陈旧例题的教材。但很快，我的看法就完全改变了。这本书在处理现代工程计算前沿问题时展现出的深度和广度，着实令人惊叹。它没有仅仅停留在传统的有限差分或牛顿迭代上，而是花了大量篇幅深入探讨了如何处理大规模稀疏矩阵的求解，以及如何利用并行计算的思想来优化算法性能。对于那些进行高性能计算（HPC）的工程师来说，书中关于预条件子的选择和GMRES算法的细节讨论，具有极高的实战价值。作者似乎深谙现代工程计算的需求，将理论的严谨性与计算效率的考量完美地结合在一起。它不仅仅是一本教科书，更像是一本实战手册，指导读者如何构建高效、可靠的计算模型，而不是仅仅得到一个近似解。这本书的视角是面向未来的，它教会我们的不是如何使用某个特定的软件，而是如何设计和优化我们自己的计算内核。

这本书最让我感到佩服的一点，在于其对“数值稳定性”这一核心概念的近乎偏执的关注。在很多同类书籍中，稳定性往往被一笔带过，但在这里，它被视为贯穿始终的主线。作者通过大量的案例分析，特别是关于对流-扩散方程（CFL条件）和刚性常微分方程的求解，清晰地展示了如果忽视了数值稳定性，再精巧的算法也会瞬间崩溃，得出完全不可信的结果。这种对潜在陷阱的预警，对于新手工程师尤为重要，因为它帮助我们建立起一种健康的、批判性的计算思维模式。书中对不同求解器的适用范围和局限性的对比分析也非常中肯，没有一味推崇某种“万能”方法，而是强调“工具要适应问题”。读完这本书，我感觉自己对“近似计算”这件事有了全新的敬畏之心——我们是在用有限的信息和有限的计算资源，去逼近一个无限复杂的世界，而这本书，就是确保我们走在正确道路上的那张精确地图。

这本书的排版和内容组织结构，可以说是近年来我读过的技术书籍中最合理的一个范例。它采取了一种循序渐进的方式，从最基础的插值与拟合讲起，逐步过渡到更高级的微分方程数值解法。这种设计对于自学者非常友好，即便是对某些高级数值方法不太熟悉的读者，也能通过前面的基础知识迅速建立起必要的背景认知。我尤其欣赏作者在引入新概念时，总是会先给出一个真实的工程背景作为引入，这极大地激发了我的阅读兴趣。例如，在介绍矩阵分解方法时，作者没有直接抛出LU分解的定义，而是通过一个结构静力平衡问题的求解过程，自然而然地引出了矩阵求解的必要性。这种“问题驱动”的教学法，使得学习过程不再是单向的信息灌输，而更像是一场有目的的探索。此外，书中的图表质量非常高，很多流程图和算法示意图都清晰明了，有效弥补了纯文本描述的不足，让复杂的算法逻辑一目了然。