具体描述
本书介绍了计算机上常用的数值计算方法，简明了数值计算方法的基本理论和实现，讨论了一些数值计算方法的收敛性和稳定性，以及数值计算方法在计算机上实现时的一些问题。内容包括数值计算引论，非线性方程的数值解法，线性代数方程组的数值解法，插值法，曲线拟合的最小二乘法，数值积分和数值微分，常微分方程初值问题的数值解法。各章内容有一定的独立性，可根据需要进行取舍。对各种数值计算方法都配有典型的例题，每章后有较丰富的习题，书末有部分习题参考答案。
本书可作为高等学校工科各专业本科生学习数值分析或计算方法的教材或参考书，也可供从事科学与工程计算的科技人员参考。
现代工程中的优化理论与实践 图书简介 本书深入探讨了现代工程设计、决策制定和系统管理中至关重要的优化理论与实践。随着科技的飞速发展，复杂系统的规模和复杂度不断攀升，如何以最高效、最经济或最可靠的方式找到最佳解决方案，已成为悬在所有工程领域头上的核心挑战。本书旨在为读者构建一个坚实且全面的优化知识体系，使其能够熟练运用数学工具解决实际工程问题。 第一部分：优化问题的基础与数学建模 本部分首先为读者奠定坚实的理论基础。我们将从最基本的数学结构入手，清晰界定优化问题的组成要素：目标函数、决策变量、约束条件以及可行域的拓扑性质。优化问题的分类是理解后续算法的前提，我们将详细区分线性规划（LP）、非线性规划（NLP）、凸优化、二次规划（QP）以及整数规划（IP）和混合整数规划（MIP）的特性、适用场景与求解难点。 重点章节将放在如何将现实世界中的工程挑战——例如材料配比设计、能源分配网络的最优调度、生产流程的最小化延迟，或结构应力的最大化承载——准确地转化为数学可解的形式。我们将剖析目标函数的构建艺术，包括如何处理多目标优化（Pareto前沿的概念）和模糊目标。此外，对约束条件的精确数学描述，特别是等式约束与不等式约束的处理机制，将通过大量的工程实例进行阐述。 第二部分：线性规划的经典解法与高级应用 线性规划作为最成熟的优化分支，其理论和算法已臻完善。本书将详尽介绍求解线性规划的经典方法。首先是图形法，用于帮助初学者直观理解高维问题的可行域和最优解的几何意义。随后，我们将聚焦于单纯形法（Simplex Method）的每一个迭代步骤，从标准形转换、基变量的选择、检验数的计算到旋转操作的几何解释。我们将分析其代数实现细节，并探讨大M法和两阶段法在处理不可行初始基时的应用策略。 除了迭代求解法，本书还深入探讨了内点法（Interior-Point Methods），特别是基于卡梅算法（Karmarkar’s Algorithm）的家族。我们将对比单纯形法沿边界的路径与内点法穿越可行域内部的特性，分析它们在处理大规模稀疏问题时的性能优势和计算复杂度。最后，线性规划的敏感性分析——即成本系数、资源限制微小变化对最优解及对偶价值的影响——将被置于现代项目管理决策的视角下进行深入讨论。 第三部分：非线性规划的挑战与求解技术 非线性规划是工程优化中最常见也最具挑战性的领域，因为目标函数或约束函数中可能包含复杂的非线性关系（如二次、指数、三角函数等）。本部分将系统性地介绍求解非线性规划的核心技术。 首先，我们将从理论基础出发，详细阐述最优性条件：一阶KKT（Karush-Kuhn-Tucker）条件和二阶充分条件。理解KKT条件的物理意义，是判断一个候选解是否为局部最优的关键。 在算法层面，本书着重介绍以下几类方法： 1. 梯度下降法及其变体： 包括最速下降法、共轭梯度法，并着重分析其收敛速度和收敛性，尤其在病态（ill-conditioned）问题中的表现。 2. 牛顿法及其拟牛顿法（Quasi-Newton Methods）： 详细介绍Hessian矩阵的计算、逆矩阵的近似求解（如DFP、BFGS算法），以及它们如何通过二阶信息加速收敛过程。 3. 序列二次规划（SQP）： 这种方法在处理带有复杂非线性约束的NLP问题时表现卓越。我们将分解SQP如何通过迭代求解一系列线性二次子问题来逼近原问题的解。 4. 罚函数法与增广拉格朗日法： 讨论如何将带约束的NLP转化为无约束问题求解，重点分析罚参数的演变策略以及增广拉格朗日方法在稳定性和收敛性上的优势。 第四部分：全局优化与特定结构问题的处理 在许多工程场景中，如化学反应器的温度控制或复杂的机械结构设计，局部最优解往往不足以令人满意，需要寻找全局最优解。本部分专门针对全局优化问题提供专业的工具箱。 我们将介绍随机性搜索方法，如模拟退火（Simulated Annealing）和遗传算法（Genetic Algorithms）——它们如何在庞大的、可能存在多个局部最优的解空间中进行有效的探索与开发。我们会深入分析这些启发式算法的参数设置（如温度调度、交叉与变异率）对最终结果质量的影响。 此外，对于结构特殊的优化问题，本书将提供专门的章节： 凸优化： 阐述凸集和凸函数的核心性质，介绍内点法在凸优化求解中的高效性。 随机优化： 面对输入参数带有不确定性的系统（如库存管理、金融工程），我们将介绍基于场景的方法和随机逼近技术。 大规模与稀疏优化： 探讨现代计算机架构下，如何利用矩阵的稀疏性，通过预处理技术和分布式计算策略来处理拥有百万级决策变量的问题。 第五部分：优化在工程中的实施与案例分析 本部分的价值在于将理论与工程实践紧密结合。我们将提供详尽的案例研究，展示优化思维如何驱动创新： 结构工程： 轻量化设计中的拓扑优化和尺寸优化。 控制系统： 线性二次调节器（LQR）设计中的最优控制问题。 运营研究： 供应链网络的选址与路径优化。 最后，本书将指导读者如何有效利用主流优化求解器（如CPLEX, Gurobi, MATLAB Optimization Toolbox）进行实际部署，包括模型接口、求解器选项的设定、计算结果的验证与后处理，确保读者能够将所学知识转化为解决实际生产力问题的能力。通过本书的学习，读者将掌握从问题识别、模型建立到算法选择和高效求解的全流程优化技术。
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看这本书为数不多的几个短评就知道 他给包括我在内的莘莘学子造成了多么大的伤害
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