具体描述
本书是关于数值方法和MATLAB的介绍，是针对高等院校理工科专业学生编写的教材。数值方法可以用来生成其他方法无法求解的问题的近似解。本书的主要目的是为应用计算打下坚实的基础，由简单到复杂讲述了标准数值方法在实际问题中的实现和应用。本书通篇使用良好的编程习惯向读者展示了如何清楚地表达计算思想及编制文档。书中通过给读者提供大量的可直接运行的代码库以及讲解MARLAB工具箱中内置函数使用的数量方法，帮助读者尝试应用数值方法求解实际问题。
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这本书就像是一次令人振奋的智力探险，将抽象的数值理论与生动的MATLAB实践巧妙地融合在一起。起初，我被它朴实无华的书名所吸引，期待着能从中窥探到数学工具在实际问题解决中的强大力量。然而，翻开书页，我立刻被它扎实的内容和清晰的逻辑所折服。作者并非简单地罗列公式和算法，而是深入浅出地剖析了每一种数值方法的数学原理，让我们能够理解“为什么”这样做，而不仅仅是“怎么做”。例如，在讲解插值方法时，书中不仅介绍了牛顿插值、拉格朗日插值等经典方法，还详细阐述了它们各自的优缺点、收敛性以及在不同场景下的适用性。更令人惊喜的是，每一章都配有精心设计的MATLAB代码示例，这些代码不仅功能强大，而且注释详尽，让我可以边学边练，迅速将理论知识转化为解决实际问题的能力。我尤其喜欢书中对于误差分析的讨论，它帮助我认识到数值计算的局限性，并学会如何量化和控制误差，从而得到更可靠的计算结果。从简单的线性方程组求解到复杂的微分方程数值解，这本书几乎涵盖了科学计算和工程应用中最为核心和常用的数值方法。它不仅仅是一本技术手册，更是一本能够激发思考、培养问题解决能力的优秀教材。
评分我在这本书中发现的另一个显著优点是，它非常注重算法的稳定性和效率。在数值计算领域，算法的“好坏”往往不仅仅取决于其理论上的正确性，更取决于它在实际计算中的表现。作者在讲解每一种方法时，都会深入分析其数值稳定性的来源，以及可能出现的误差累积问题。例如，在处理大规模矩阵求逆时，直接计算逆矩阵通常是不稳定且低效的，书中推荐使用LU分解或SVD分解来求解线性方程组，这让我对如何高效准确地处理矩阵运算有了新的认识。MATLAB代码示例也充分体现了这一点，作者通常会采用向量化和矩阵化的方式来编写代码，避免使用低效的循环，从而大大提高了计算速度。此外，书中对于一些高级算法的介绍，如快速傅里叶变换（FFT）和奇异值分解（SVD），以及它们在各种工程和科学问题中的应用，也极大地拓展了我的视野。我能够将这些技术应用于信号处理、图像分析和数据压缩等领域，从而解决更复杂的实际问题。
评分这本书的结构设计堪称典范，它循序渐进地引导读者进入数值方法的奇妙世界。刚开始接触这本书时，我是一名对数值计算知之甚少的初学者，但作者的叙述方式让我感到异常亲切和自信。第一部分，关于线性方程组的求解，从高斯消元法到LU分解，再到迭代法如雅可比和高斯-赛德尔，每一个方法都辅以详尽的数学推导和MATLAB代码实现。我能清晰地看到这些算法是如何一步步将复杂问题分解为可管理的计算步骤的。书中对条件数和病态方程组的讨论，让我深刻理解了数值稳定性为何如此重要，以及在实际应用中需要注意的陷阱。进入到非线性方程求解部分，牛顿法、割线法等方法的介绍，以及它们收敛速度的比较，极大地拓展了我解决代数方程的能力。更令我印象深刻的是，书中还涉及了插值与逼近，包括多项式插值、样条插值等，这些技术在数据平滑、函数近似等领域有着广泛的应用。作者不仅给出了算法的理论基础，还通过具体的MATLAB代码示例展示了如何构建和应用这些插值器。我感觉自己就像是在一位经验丰富的向导的带领下，探索着数值方法的各个分支，每一步都充满了发现的乐趣和成就感。
评分与许多只介绍理论或只展示代码的书籍不同，这本书找到了一个完美的平衡点，既有深度的数学理论支撑，又有可操作性极强的MATLAB代码示例。我发现自己在学习任何一种新的数值方法时，都会先去理解其背后的数学原理，包括算法的推导过程、收敛性的证明以及误差的来源。然后，我才会转向书中提供的MATLAB代码。这些代码并非简单的“黑箱”操作，而是清晰地映射了算法的每一个步骤，让我能够通过调试和修改来加深理解。例如，在学习傅里叶变换和离散傅里叶变换（DFT）时，书中不仅解释了信号频谱分析的意义，还通过MATLAB代码演示了如何进行FFT（快速傅里叶变换）计算，以及如何处理周期延拓和窗函数。这对我理解数字信号处理的许多基础概念非常有帮助。此外，书中对优化方法的介绍，如梯度下降法和共轭梯度法，以及它们在 MATLAB 中的实现，为我解决机器学习和数据科学中的参数优化问题提供了宝贵的工具。这种理论与实践相结合的学习方式，让我不仅掌握了“做什么”，更理解了“为什么这样做”，从而能够举一反三，灵活运用。
评分这本书在讲解各种数值算法时，都非常注重培养读者的数学直觉和批判性思维。作者并没有回避数值计算中固有的复杂性和潜在的困难，而是将其作为学习的机会来引导读者。比如，在讨论特征值和特征向量的计算时，书中不仅介绍了幂法和反幂法，还深入探讨了QR分解在计算所有特征值上的优势。更重要的是，作者鼓励读者去思考不同算法的适用范围，以及在处理大规模矩阵或特定类型矩阵时，哪种方法更有效率和稳定性。我曾遇到的一个问题是，如何有效地求解大型稀疏线性方程组。这本书中关于稀疏矩阵存储格式和相应的迭代求解方法的介绍，为我指明了方向，并提供了MATLAB中相关的函数使用指导。我喜欢书中常常提出的“思考题”或“挑战”，它们促使我去探索算法的边界，尝试不同的参数设置，并分析结果的差异。这种主动的学习过程，让我对数值方法有了更透彻的理解，而不仅仅是机械地记忆和应用。
评分这本书提供了一个全面而深入的数值方法知识体系，覆盖了从基础到高级的各种重要算法，并且与MATLAB的强大功能紧密结合。我发现，每当我遇到一个新的计算挑战时，这本书往往能提供直接的解决方案或有价值的参考。例如，在处理数据可视化时，书中关于插值和样条函数的介绍，以及如何利用MATLAB的绘图函数绘制光滑曲线，对我而言是极其宝贵的。我还可以通过书中介绍的数值方法来构建更复杂的模拟模型，比如在进行系统动力学仿真时，需要求解一系列耦合的微分方程，而这本书提供的ODE求解器是进行这类仿真的基础。另外，书中关于矩阵运算效率的讨论，以及如何利用MATLAB的向量化操作来优化计算性能，也让我受益匪浅。我学会了如何避免显式的循环，从而大幅提升代码的执行速度，这对于处理大规模数据集至关重要。这本书就像是一本“工具箱”，里面装满了解决科学计算问题的利器，而且每一种工具的使用方法都讲解得非常清楚。
评分这本书在实际应用方面的侧重点，对于我这样一位希望将理论知识应用于工程实践的读者来说，无疑是最大的亮点。它不仅仅是停留在抽象的数学公式层面，而是紧密结合了许多工程领域中常见的典型问题。例如，在进行数据分析时，书中关于曲线拟合的章节，特别是对最小二乘法的深入讲解，以及如何使用MATLAB的 `polyfit` 函数进行多项式拟合，让我能够有效地从实验数据中提取有用的模型。我还特别欣赏书中关于常微分方程（ODE）数值解的部分，从欧拉方法到改进欧拉方法，再到Runge-Kutta方法，这些方法在模拟物理系统、动态过程等方面发挥着至关重要的作用。书中提供的MATLAB代码不仅实现了这些算法，还展示了如何设置初始条件、选择合适的步长来获得准确的数值解。此外，本书对偏微分方程（PDE）的介绍，虽然篇幅可能不如ODE，但它提供了有限差分法等关键技术的入门指导，这对于理解和模拟更复杂的工程现象（如热传导、流体流动）至关重要。我能够直接将书中的案例和代码改编到我自己的项目研究中，极大地提高了我的工作效率，也让我对数值方法的实际价值有了更深刻的认识。
评分这本书提供了一种非常实用的学习路径，即先建立坚实的数学理论基础，然后通过MATLAB代码将其转化为实践能力。我发现，当我对某个数值方法的数学原理有了深刻理解后，再去看对应的MATLAB代码，就会觉得豁然开朗。代码不再是晦涩难懂的指令集合，而是算法数学逻辑的生动体现。例如，在学习曲线拟合时，书中不仅解释了最小二乘法的推导过程，还通过MATLAB代码演示了如何构建设计矩阵，如何求解正规方程来获得拟合系数。我能够通过调整拟合的阶数，或者尝试不同的拟合函数，来观察结果的变化，从而找到最适合数据的模型。书中还触及了一些更高级的主题，如数值微分和有限元方法，虽然篇幅有限，但它为我打开了通往更广阔领域的大门，并提供了进一步学习的线索。这本书的价值在于它能够激发读者的好奇心，引导他们主动去探索和学习，从而在数值计算领域打下坚实的基础。
评分这本书的语言风格非常适合我这类需要快速掌握并应用新技能的读者。它简洁明了，逻辑清晰，没有过多冗余的学术性术语，使得复杂的数值概念也变得易于理解。我非常欣赏作者在解释算法时所使用的类比和图示，它们能够帮助我建立起对抽象数学概念的直观认识。例如，在讲解差分方法时，书中通过离散化函数曲线来比喻近似导数的过程，这比单纯的数学符号推导要容易理解得多。MATLAB代码的编写也相当规范和高效，让我可以轻松地将其集成到我自己的编程环境中。我尤其喜欢书中关于数值积分的部分，从梯形法则到辛普森法则，再到高斯积分，作者都清晰地展示了它们如何通过对积分区域进行分割和近似来获得结果，并给出了相应的MATLAB实现。通过对不同数值积分方法的比较，我能够根据问题的精度要求选择最合适的方法。这本书的学习曲线非常平缓，即使是没有太多数值方法背景的读者，也能在短时间内入门并掌握核心内容。
评分这本书的价值在于它不仅仅是传授知识，更重要的是培养了一种解决问题的思维模式。作者在介绍每一种数值方法时，都会引导读者思考其背后的逻辑，以及在实际应用中可能会遇到的挑战。例如，在讨论优化问题时，书中不仅介绍了多种寻优算法，还强调了目标函数的性质、初始猜测值以及局部最优与全局最优的区别。这让我明白，解决一个实际问题往往需要多方面的考量，而不仅仅是套用一个现成的公式。我特别欣赏书中关于收敛性分析的详尽阐述，它帮助我理解为什么某些算法在特定条件下会更快或更慢，以及如何选择能够保证收敛的参数。通过书中的MATLAB示例，我可以直观地观察到不同算法在不同数据集上的表现，从而做出明智的选择。这本书让我学会了如何将数学理论转化为可执行的代码，并且能够批判性地评估计算结果的可靠性。这种能力对于任何从事数据分析、科学研究或工程设计的人来说，都是至关重要的。
评分基本参考书，可惜这门课我没选上
评分漫漫阅读史 总有些是读了还不懂的
评分漫漫阅读史 总有些是读了还不懂的
评分这是一本关于数值方法的书，千万别当做一本MATLAB教材。
评分很棒的一本书
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