MATLAB科学图形构建基础与应用(6.x) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:科学出版社

作者:周露

出品人:

页数:340

译者:

出版时间:2002-6-1

价格:29.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787030104069

丛书系列:

图书标签:

• MATLAB
• 科学计算
• 图形编程
• 数据可视化
• GUI设计
• 工程应用
• 算法实现
• 数学建模
• 图像处理
• 技术绘图

深入探究：现代计算思维与高级编程实践 本书聚焦于前沿的计算科学范式、现代软件工程的最佳实践，以及面向复杂系统建模与数据驱动决策的高级编程技巧。我们旨在为具备一定基础的读者构建一个超越特定软件工具的、更具普适性的计算思维框架，强调算法设计、性能优化与大规模数据处理的底层逻辑。 --- 第一部分：计算科学的核心范式与理论基础 本部分将带领读者深入理解现代科学计算的理论基石，探讨如何将复杂的现实问题转化为可计算的模型。 第一章：离散数学与计算模型重构 本章将回顾并深化读者对离散结构（如图论、集合论、布尔代数）的理解，重点阐述这些结构在构建优化算法和信息检索系统中的核心作用。我们将分析有限自动机和图灵机模型如何定义了可计算性的边界，并讨论这些理论模型在当前云计算架构设计中的实际映射。 图论高级应用： 深入研究网络流、匹配理论在资源分配和物流优化中的应用，包括最大流-最小割算法的实际案例分析与性能评估。 形式化方法与系统验证： 介绍如何使用逻辑推理和形式化规范语言来确保复杂软件系统的正确性与安全性，而非仅仅依赖于测试。 第二章：数值分析的深度剖析：从误差到精度控制 本章不再停留在基本数值方法的介绍，而是专注于现代高性能计算环境中误差的来源、传播机制以及严格的精度控制策略。 矩阵计算的并行化基石： 探讨大规模稀疏矩阵和稠密矩阵运算的底层实现策略，如迭代法（Krylov子空间方法）与直接法的适用性比较，重点分析预处理器的设计哲学。 非线性方程求解与优化： 详细解析牛顿法、拟牛顿法（BFGS, L-BFGS）在高维空间中的收敛性分析，以及全局优化策略，如模拟退火和遗传算法的参数敏感性研究。 高精度计算库的架构： 讨论如何利用多精度算术库（如GMP, MPFR）来处理需要超越标准浮点精度限制的敏感计算。 第三章：算法设计与复杂度理论的实战检验 本章侧重于如何根据实际应用场景选择或设计最优算法，并对选择的算法进行严格的渐近和实际性能分析。 高级排序与搜索范式： 超越基础排序算法，深入探讨基于比较的排序的理论下限，以及特定数据集下的非比较排序（如计数排序的变体）的实际性能优势。 动态规划与最优子结构： 通过多阶段决策问题，如资源调度、序列比对，展示如何构建状态转移方程，并讨论记忆化搜索与自底向上方法在内存效率上的权衡。 NP-完全性与近似算法： 介绍Cook-Levin定理的意义，并重点学习解决实际中不可解问题的近似算法设计，如近似比的定义与证明。 --- 第二部分：现代编程范式与高性能实现 本部分将从软件工程和系统架构的角度，探讨如何将计算模型转化为高效、可维护、可扩展的应用程序。 第四章：面向对象与泛型编程的高级应用 本章旨在提升读者对抽象机制的掌握，使代码设计更加灵活和健壮。 设计模式的系统化应用： 系统梳理GoF设计模式，并结合实际大型项目（如编译器前端、图形引擎）的案例，分析工厂、观察者、策略模式在解耦和扩展性中的实际效益。 C++模板元编程（TMP）与类型系统： 深入探索模板作为一种“编程语言内的编程语言”，如何实现编译期多态、类型萃取和静态断言，以消除运行时开销。 资源管理与RAII哲学： 强调现代编程中资源（内存、文件句柄、锁）的生命周期管理，详述智能指针（`unique_ptr`, `shared_ptr`）的高级用法及其在多线程环境下的陷阱规避。 第五章：并行计算与并发编程的实践艺术 本章聚焦于如何充分利用多核处理器和分布式系统，以解决计算密集型和I/O密集型任务的性能瓶颈。 线程模型与同步原语精讲： 详细解析互斥锁、条件变量、信号量等底层同步机制的工作原理，重点分析死锁、活锁和竞态条件的检测与预防。 内存一致性模型与缓存效应： 探讨跨处理器的数据可见性问题（如x86与ARM架构的内存模型差异），分析伪共享（False Sharing）对性能的隐性影响及优化策略。 任务级与数据级并行化： 介绍OpenMP、TBB等共享内存并行框架的高级指令和调度策略，并引入消息传递接口（MPI）用于跨节点通信的基本模式。 第六章：高效I/O与数据持久化策略 本章关注数据在系统间的传输与存储效率，这是任何数据密集型应用的关键瓶颈。 零拷贝（Zero-Copy）技术： 探讨操作系统层面如何通过DMA和内存映射文件减少数据在内核空间和用户空间之间的冗余拷贝，提升网络和文件I/O速度。 磁盘I/O的优化： 分析顺序读写与随机读写的性能差异，讲解I/O调度器的工作原理，并讨论缓冲区管理和预读取策略对应用性能的影响。 序列化与反序列化的高效选择： 对比JSON, XML, Protocol Buffers, FlatBuffers等数据交换格式的性能特征，并指导读者根据数据结构复杂度和传输延迟要求做出选择。 --- 第三部分：面向数据与系统的专业领域交叉 本部分将知识体系扩展到数据科学与工程领域的前沿应用，强调工具与理论的结合。 第七章：面向大规模数据的分布式计算架构 本章探讨如何设计和实现能够在集群环境中运行的计算作业，以应对TB级甚至PB级的数据集。 MapReduce范式的深入理解： 不仅是学习API，而是深入理解其容错机制、数据分片和Shuffle阶段的性能瓶颈。 流式处理与实时计算： 介绍基于时间窗口（Windowing）的流数据处理模型，对比批处理与流处理在延迟和准确性上的根本差异。 分布式数据存储选型： 分析HDFS, NoSQL数据库（Key-Value, Column-Family, Graph DB）的底层一致性模型（CAP定理的权衡），以及它们如何影响上层计算的效率。 第八章：软件工程中的自动化与集成 本章关注现代软件开发生命周期中的质量保证和部署效率。 持续集成/持续部署（CI/CD）的构建： 讲解如何利用自动化脚本和工具链来管理从代码提交到生产环境部署的全过程，确保快速、可靠的迭代。 代码性能分析与调优工具集： 掌握专业的性能分析工具（Profiler），学会如何解读火焰图、调用栈分析，精确锁定CPU热点和内存泄漏源。 单元测试与集成测试的深度覆盖： 探讨如何设计边界条件明确、易于隔离的测试用例，并介绍测试驱动开发（TDD）在复杂算法实现中的实践价值。 总结： 本书旨在构建读者的“计算素养”，使其不仅能熟练使用特定软件工具解决问题，更能深入理解问题背后的数学原理、算法选择的理论依据，以及系统实现的高性能工程技巧，为应对未来不断演进的计算挑战打下坚实基础。

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