本书是为大学数学系计算数学专业本科生编写的“数值代数”课教材。全书共分8章,内容包括:绪论,求解线性方程的Gauss消去法、平方根法、古典迭代法和共轭梯度法,线性方程组的敏度分析和消去法的舍入误差分析,求解线性最小二乘问题的正交分解法,求解矩阵特征值问题的乘幂法、反幂法、Jacobi方法、二分法、分而治之法和QR方法。本书在选材上既注重了基础性和实用性,又注重反映该学科的最新进展;在内容的处理上,在介绍方法的同时,尽可能地阐明方法的设计思想和理论依据,并对有关的结论尽可能地给出严格而又简洁的教学证明;在叙述表达上,力求清晰易读,便于教学与自学。每章后配置了较丰富的练习题和上机习题,其目的是为学生提供足够的练习和实践的素材,以便学生复习、巩固和拓广课堂所学知识。
本书可作为综合大学、理工科大学、高等师范院校计算数学、应用数学、工程计算等专业本科生的教材或教学参考书,也可供从事科学与工程计算的科技人员参考。
徐树方老师的这本数值代数被各个高校作为计算数学的必修课教材。毋庸置疑,这是一本关于数值线性代数的优秀中文教材, 写得非常好,习题也很好。强烈推荐这本书。 当然在读这本书之前,你需要已经学过了线性代数,对线性代数的一些基本内容有一定的了解之后才能看这本书。 这...
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这本书的实用价值远超我的预期,我原本只是想找一本作为参考资料的工具书,结果却意外地发现它更像是一本“实战手册”。书中对数值稳定性的讨论,是很多纯理论书籍中常常被轻描淡写过去的部分,但在这里却被放在了极其重要的位置。作者没有回避计算机浮点运算带来的误差问题,而是直面这些现实中的挑战,并提供了大量的启发式建议和算法改进方向。例如,在讨论求解大规模线性方程组的迭代方法时,书中不仅列举了经典的雅可比和高斯-赛德尔法,更深入探讨了预处理器的构建策略,这对于从事科学计算或工程模拟的同行来说,简直是金玉良言。我尤其欣赏作者对于算法复杂度和收敛速度的分析,这种对效率的关注,才是衡量一个数值方法是否真正“好用”的关键。对于那些希望将理论应用于实际编程项目的读者,这本书提供的思维框架是无可替代的。
评分我不得不说,这本书的排版和装帧设计真的体现了一种对读者的尊重。在信息爆炸的时代,一本能够让人沉下心来阅读的实体书非常难得。字体选择恰到好处,图表绘制清晰锐利,即便是涉及高维空间的图示,也能通过巧妙的二维投影和注释,让人迅速把握其空间关系。更令人称道的是,作者在构建知识体系时展现出的那种匠心。它不是简单地将各个知识点堆砌起来,而是像搭建一座宏伟的建筑,从最基础的向量空间概念开始,层层递进,逻辑链条严密得几乎找不到任何断裂之处。我用了几个月的时间,几乎是伴随着这本书度过的那些深夜学习时光,每当我感觉自己快要被复杂的矩阵运算绕晕时,翻回前几章,总能找到那个最初的、最坚实的立足点。这本书的深度足以满足研究生阶段的学习需求,但其叙述的流畅性又保证了本科生不会感到望而却步。这是一次非常愉悦的阅读体验,值得每一个数学学习者收藏。
评分如果用一个词来形容这本书给我的感受,那就是“严谨中带着温度”。我是一个对细节有着近乎苛刻要求的读者,很多教材为了追求简洁会牺牲掉一些推导的中间步骤,导致读者在复现证明时会遇到困难。但这本《数值线性代数》却非常慷慨地展示了每一步演算的来龙去脉,尤其是在涉及范数和内积的证明环节,作者的笔触细致入微,确保了读者可以独立地跟进每一个数学论证。不过,它的“温度”体现在它对历史背景和应用场景的穿插叙述上。在介绍一些关键算法的发明历程时,读者能感受到数学家们在攻克难题时的挣扎与突破,这使得冰冷的数学知识瞬间充满了人情味。这种叙事手法极大地激发了我对这门学科的好奇心和探索欲,让我不再将它视为必须完成的任务,而更像是一场与数学大师们的深度对话。读完之后,我感觉自己不仅掌握了知识,更继承了一种严谨求实的学术精神。
评分这本书简直是数学爱好者的福音,尤其是我这种对理论和实践都有点执着的读者。它不是那种干巴巴地堆砌公式的教科书,而是真正能带着你深入理解那些复杂算法背后的数学直觉。作者的叙述方式非常平易近人,即便是初次接触这个领域的读者,也能被巧妙地引导,逐步领悟矩阵分解、特征值这些核心概念的精妙之处。我特别欣赏的是,书中对几何意义的阐释非常到位,很多时候,一个清晰的几何图像比十页的代数推导更能让人茅塞顿开。它让我重新审视了那些曾经只觉得是抽象符号的东西,真正体会到线性代数在解决实际问题中的强大力量。比如,书中对最小二乘法的讲解,不仅给出了严谨的推导,还穿插了大量关于数据拟合的实例,让我感觉学到的知识是“活的”,而不是死板的定理。如果说有什么可以改进的地方,或许是某些高级主题的例题可以再增加一些难度梯度,但瑕不掩瑜,对于建立扎实的理论基础来说,这本书无疑是上佳之选。
评分我对这本书的评价是,它成功地架设了一座连接纯数学理论与现代计算实践的坚固桥梁。我的专业背景偏向应用领域,过去在学习纯代数时总觉得与实际脱节,但在阅读这本书的过程中,这种隔阂感彻底消失了。书中对矩阵的奇异值分解(SVD)的阐述,堪称经典——它不仅给出了SVD的代数定义,更花了相当大的篇幅去解释它在数据压缩、主成分分析(PCA)中的核心作用,甚至还涉及到在信息检索系统中的实际应用案例。这种多角度的剖析,让我深刻理解了为什么SVD被称为“矩阵的终极分解”。此外,书中对大规模稀疏矩阵处理方法的介绍,也显示了作者紧跟时代步伐的专业视野。总而言之,这本书的结构设计极其合理,内容覆盖面广而不失深度,是任何希望在计算科学领域深造的人士案头必备的宝典,它赋予了读者将抽象理论转化为高效算法的实战能力。
评分其实还要加入计算机基础内容
评分矩阵计算
评分好书 短小精炼
评分作为基础入门不错, 不过一些加速迭代算法没有介绍
评分好书 短小精炼
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