数值计算解题方法与同步训练

数值计算解题方法与同步训练 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:同济大学出版社
作者:同济大学计算数学教研室编
出品人:
页数:0
译者:
出版时间:2001-4-1
价格:16.0
装帧:平装
isbn号码:9787560822525
丛书系列:
图书标签:
  • 数值计算
  • 数值分析
  • 解题方法
  • 同步训练
  • 高等数学
  • 算法
  • 工程数学
  • 计算方法
  • 数学建模
  • 理工科
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具体描述

深入探索现代工程与科学计算的核心:数值逼近、优化与数据驱动建模 本书聚焦于现代科学与工程领域不可或缺的基石——高级数值计算方法及其在复杂问题求解中的实际应用。它旨在为读者提供一套系统、深入且与时俱进的理论框架与实践工具,以应对当前科研前沿和工业界面临的计算挑战。 --- 第一部分:连续系统的数值求解与稳定性分析 本部分着重于处理微分方程和积分方程的数值逼近技术,这是理解物理、生物、金融等领域动态过程的关键。 第一章:线性系统的精确与迭代求解 本章首先回顾了矩阵代数在线性系统求解中的基础作用,随后深入探讨了大规模稀疏线性系统的求解策略。 直接法精炼: 详述高斯消元法、LU分解、Cholesky分解(针对对称正定系统)的计算复杂度和稳定性。重点分析矩阵的条件数对求解精度的影响,并介绍基于矩阵重排序(如AMD、Nested Dissection)以优化内存访问和减少填充的现代技术。 迭代法的核心原理: 详细阐述雅可比法、高斯-赛德尔法及其欠松弛(SOR)方法的收敛性分析。引入Krylov子空间方法的强大威力,特别是共轭梯度法(CG)、广义最小残量法(GMRES)以及双共轭梯度法(BiCGSTAB)。我们将严格证明这些方法的收敛速度与预处理器的选择(如代数多重网格AMG、不完全LU分解ILU)密切相关。 预处理技术的实践: 详细介绍如何构建有效的预处理器,包括基于领域分解(如Schur补)的预处理策略,这是求解数百万自由度问题的关键。 第二章:常微分方程(ODE)的数值积分 本章深入解析如何安全、高效地求解初始值问题(IVP)。 单步法的高阶构造: 详述龙格-库塔(Runge-Kutta)族方法,包括经典的四阶RK方法、高精度法的构建(如Runge-Kutta-Fehlberg方法),并分析其局部截断误差与全局误差的关系。 多步法的稳定域: 分析Adams-Bashforth(显式)和Adams-Moulton(隐式)方法的构造、稳定性和精度。重点讨论向后差分公式(BDF)在处理强刚性(Stiff)问题中的不可替代性,包括刚性问题的判定标准和隐式方法的求解技巧(如使用Newton迭代法结合稀疏矩阵技术)。 自适应步长控制: 阐述如何基于局部误差估计(如Dormand-Prince算法的嵌入式估计)动态调整积分步长,以在保证所需精度的前提下实现计算效率的最大化。 第三章:偏微分方程(PDE)的数值离散 本部分聚焦于描述空间变化现象的PDEs的数值解法。 有限差分法(FDM)的进阶应用: 探讨二维和三维扩散方程、波动方程的离散化,包括高阶精度FDM格式的构建与处理非结构化边界的处理技巧。 有限元方法(FEM)的理论与实现: 详细介绍变分原理、形函数(Basis Functions)的选择(如P1、P2单元)、刚度矩阵和载荷向量的装配过程。重点分析Lagrange插值和Hermite插值在不同阶次FEM中的应用,并阐述H1和L2范数下的误差估计。 特征线法与半隐式方案: 针对双曲型方程(如对流方程),分析特征线法的优势以及如何结合FDM构建高效的半隐式时间推进方案,以避免全隐式方法带来的巨大计算开销。 --- 第二部分:优化、搜索与数据驱动的建模范式 本部分拓展到寻找最优解、参数估计以及处理高维空间中的复杂函数逼近。 第四章:无约束与约束优化算法 本章是解决资源分配、系统校准和模型参数估计的核心。 无约束优化: 深入剖析牛顿法(以及准牛顿法如DFP和BFGS)的收敛性,重点介绍拟牛顿方法的信赖域策略和L-BFGS方法的内存优化,使其适用于海量参数优化问题。 约束优化基础: 详述拉格朗日乘子法及其KKT条件的推导。重点研究序列二次规划(SQP)方法,作为求解非线性约束优化问题的黄金标准,并分析其局部二次收敛性。 内点法与可行域管理: 深入讲解内点法(Interior Point Methods)的工作原理,包括障碍函数(Barrier Functions)的设计和如何将约束优化问题转化为一系列无约束子问题。 第五章:数值积分与快速函数逼近 本章探讨如何精确计算定积分以及如何在离散点集上构建光滑的函数近似。 高斯求积的理论: 详细推导不同正交多项式(Legendre, Chebyshev)下的高斯点和权重,并分析其代数精度。特别关注复化高斯求积在处理不规则区间上的鲁棒性。 插值与样条函数: 区分插值与逼近的不同需求。详细介绍分段有理插值(Padé近似)在处理奇点附近行为的优势。深入探讨三次样条插值的构造原理及其二阶导数的连续性保证。 径向基函数(RBFs)与曲面拟合: 探讨RBFs作为一种强大的、无网格的方法,在插值高维数据和求解偏微分方程(如中心差分近似的替代)中的应用,包括多二次曲面(MQ)和高斯核函数的选择。 第六章:随机过程与蒙特卡洛方法 本章聚焦于处理不确定性、高维积分和复杂概率模型的计算技术。 基本抽样技术: 阐述逆变换法、接受-拒绝法等基础随机数生成技术。 蒙特卡洛积分(MC): 详细解释MC方法在大维度空间中的优势,并系统分析重要性抽样(Importance Sampling)和分层抽样如何显著降低方差,提高估计效率。 马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC): 深入介绍Metropolis-Hastings算法和Gibbs抽样的构造与收敛性诊断。这部分内容是现代贝叶斯统计推断计算的基石。 随机微分方程(SDEs)的数值解法: 介绍Euler-Maruyama法和Milstein法的基本原理,分析其收敛阶数以及在金融衍生品定价中的应用挑战。 --- 结语:计算思维与高性能实现 本书的最后强调,理论的有效性必须通过高效的编程实现来转化。我们将讨论并行计算(OpenMP/MPI)在加速迭代求解器和大规模矩阵运算中的实践经验,并探讨浮点数精度对计算结果的深层影响,鼓励读者培养严谨的数值计算思维,确保所获结果既准确又可靠。 本书适合具有扎实微积分和线性代数基础的研究生、工程师以及需要深入理解复杂系统数值模拟的专业人士。

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读后感

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用户评价

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作为一名对计算科学领域的数学工具充满好奇的学习者,我一直在寻找一本能够系统梳理数值计算核心概念和解决方法的书籍。“数值计算解题方法与同步训练”这个书名,恰恰正是我所期待的。我希望这本书能够深入浅出地讲解数值计算的各个重要分支,包括但不限于线性方程组的求解、特征值与特征向量的计算、非线性方程的求根、插值与逼近理论、数值积分与微分、以及常微分方程和偏微分方程的数值解法。我尤其看重“解题方法”的表述,这意味着本书不会仅仅停留在算法的介绍,而是会深入探讨如何将这些抽象的数学模型转化为可执行的计算步骤,如何在实际应用中选择最优的算法,如何分析计算的误差来源和影响,以及如何对算法进行优化以提高效率和稳定性。我希望能够学习到一些实用的技巧,比如如何处理病态问题,如何选择合适的迭代停止准则,以及如何通过可视化技术来理解计算过程和结果。而“同步训练”这个词,则进一步增强了我对这本书的信心。我坚信,理论知识的学习必须辅以大量的实践练习才能真正巩固。我期待书中的同步训练能够紧密配合理论讲解,提供各种不同难度和类型的题目,帮助我加深对算法的理解,并逐步提升独立解决复杂数值问题的能力。

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我一直对数学的计算方面抱有浓厚的兴趣,尤其是在计算机科学日益普及的今天,数值计算更是连接理论与实践的重要桥梁。“数值计算解题方法与同步训练”这个书名,准确地击中了我的学习需求。我希望这本书能够深入浅出地讲解数值计算领域的各种核心方法,例如,在求解线性方程组时,能够详细介绍高斯消元法、LU分解、乔累斯基分解、以及各种迭代法如雅可比迭代法和高斯-赛德尔迭代法,并分析它们在不同矩阵结构下的效率和稳定性。对于非线性方程组的求解,我期待能够学习牛顿法、割线法、不动点迭代法等,并了解它们收敛性的条件和速率。此外,插值与逼近、数值积分与微分、常微分方程的数值解法(如欧拉法、改进欧拉法、龙格-库塔法)以及偏微分方程的数值解法(如有限差分法、有限元法)等也是我非常感兴趣的内容。而“解题方法”的强调,则让我相信这本书不仅仅是算法的罗列,更会注重如何将这些算法应用于解决实际问题,例如在科学模拟、数据分析、工程设计等领域。更让我欣喜的是“同步训练”这个词。我坚信,学习数值计算离不开大量的练习,只有通过动手实践,才能真正理解算法的精髓,并掌握解决问题的技巧。我希望书中的同步训练能够紧密配合理论讲解,提供不同难度和类型的题目,帮助我巩固所学知识,并逐步提升独立解决复杂数值问题的能力。

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这本书的封面设计简洁大气,主色调的运用给人一种沉稳而专业的视觉感受,尤其是在当今充斥着花哨设计书籍的市场中,这种返璞归真的风格显得尤为难得。翻开第一页,纸张的质感也相当不错,触感细腻,印刷清晰,这些细节的用心之处,无疑为阅读体验奠定了良好的基础。我之所以选择这本书,很大程度上是被它的书名所吸引——“数值计算解题方法与同步训练”。“数值计算”这个词本身就带有一定的技术性和挑战性,而“解题方法”和“同步训练”则预示着这本书不仅仅是理论的堆砌,更注重实际操作和能力提升。在我看来,一本好的技术书籍,应该能够将复杂的概念讲解得通俗易懂,同时又能提供足够多的练习来巩固所学知识。我非常期待这本书能在数值计算这个领域,为我打开一扇新的大门,让我能够系统地学习到各种解题的思路和技巧,并且通过大量的同步训练,将这些理论知识转化为实际的应用能力。这本书的书名给我传递了一种“授人以渔”的理念,我希望它能够真正做到这一点,让我不仅学会如何解决特定的数值计算问题,更能理解背后的原理,从而举一反三,应对更广泛的挑战。在当前信息爆炸的时代,能够找到一本结构清晰、内容扎实、并且注重实践的书籍,实属不易。我对这本书的整体印象是:它充满了潜力,等待我去探索和发掘。

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我一直对数值计算在科学研究和工程应用中的作用深感好奇,尤其是它如何将抽象的数学模型转化为计算机可以执行的步骤。这本书的书名“数值计算解题方法与同步训练”恰恰触及了我最为关心的两个方面。首先,“解题方法”这个词汇,在我看来,意味着这本书不会仅仅停留在概念的介绍,而是会深入到解决问题的具体策略和步骤。我希望它能够涵盖从基础到进阶的各种数值方法,比如如何选择合适的迭代算法来求解非线性方程组,如何有效地处理大型稀疏矩阵的求解问题,或者如何运用差分法、有限元法等对微分方程进行数值模拟。我尤其期待书中能够详细阐述每种方法的原理、优缺点、适用范围以及在实际应用中可能遇到的陷阱和规避策略。其次,“同步训练”更是让我眼前一亮。理论学习固然重要,但如果没有相应的练习来检验和巩固,很容易流于空谈。我希望这本书提供的同步训练能够紧密结合前面讲解的方法,设计出具有代表性、能够覆盖不同难度的题目,并且最好能提供详细的解题思路或答案解析,以便我能够及时发现和纠正错误。在我看来,这种理论与实践相结合的学习模式,是最有效的学习方式。我相信,通过这本书,我能够对数值计算的各种核心方法有更深刻的理解,并逐步提升自己独立解决复杂数值问题的能力。

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自从我接触到一些涉及科学计算的领域后,对数值计算方法产生了浓厚的兴趣。我发现,在许多实际问题中,精确的解析解往往难以获得,这时候就需要借助数值计算来逼近问题的答案。而“数值计算解题方法与同步训练”这个书名,正好准确地概括了我对一本理想的数值计算书籍所期望的特质。首先,我对“解题方法”的强调特别在意。我希望这本书不仅仅是罗列各种数值算法的公式和定义,而是能够深入剖析每种算法的内在逻辑,讲解它们是如何被设计出来的,以及在面对不同类型的问题时,如何选择最合适的方法,又如何在实践中对算法进行优化。我特别期待能够学习到一些实用的技巧,例如如何处理计算过程中的数值稳定性问题,如何平衡计算精度和计算效率,以及如何利用一些高级的数值技术来解决工程领域中遇到的棘手问题。其次,“同步训练”这个词语,预示着这本书的学习过程将是循序渐进的,并且能够提供足够的实践机会。我希望书中的习题能够紧密配合讲解内容,从简单的概念性题目到复杂的综合性应用题,能够帮助我逐步加深对算法的理解,并培养解决实际问题的能力。我期望的训练不仅仅是简单的计算,更包含对结果的分析和解释,这才是真正意义上的“训练”。总而言之,这本书的书名传递给我一种“学以致用”的信号,我非常期待它能够成为我在数值计算领域学习道路上的得力助手。

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我对数学的抽象概念如何在计算机上得以实现和应用一直抱有浓厚的兴趣,而数值计算正是这一过程的关键。“数值计算解题方法与同步训练”这个书名,准确地传达了这本书所能提供的内容,也正是我在寻找的学习资源。我期望这本书能够全面覆盖数值计算的经典算法和前沿技术。例如,在线性代数领域,我希望能够深入理解矩阵的奇异值分解(SVD)及其在数据降维、信号处理等方面的应用;在求解常微分方程方面,我期待能够学习到Runge-Kutta方法以及解决刚性方程组的特殊方法;在偏微分方程方面,我希望能了解有限差分法、有限元法和谱方法等基本思想和实现技巧。“解题方法”的强调,让我相信这本书不仅仅是算法的介绍,更会侧重于如何将这些算法有效地应用于解决实际的科学与工程问题,包括如何处理数据噪声、如何优化算法效率、以及如何进行结果的验证和解释。而“同步训练”的存在,则是我选择这本书的另一个重要原因。我深知,理论知识的学习离不开大量的实践检验,我希望书中的练习题能够设计得贴合实际应用场景,并且提供清晰的解题思路,帮助我逐步掌握各种数值计算技术的应用。

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我一直对数值分析在解决现实世界问题中的强大能力感到着迷,尤其是在工程、物理、金融等领域,数值计算几乎无处不在。“数值计算解题方法与同步训练”这个书名,直接击中了我的学习痛点和兴趣点。我希望这本书能够系统地介绍各种主流的数值计算方法,例如,在求解线性方程组时,我期待能学习到直接法(如高斯消元法)和迭代法(如Jacobi迭代、Gauss-Seidel迭代、共轭梯度法)的原理、优缺点以及适用场景,并理解它们的收敛性分析。在处理非线性方程组时,我希望能够掌握Newton-Raphson方法及其变种,以及其他鲁棒性更好的方法。对于数值积分,我期待能够学习到梯形法则、辛普森法则、高斯求积等,并理解它们如何提高计算精度。而“解题方法”的突出,则意味着这本书不仅仅是枯燥的公式堆砌,而是会教我如何将这些抽象的数学工具应用于解决实际问题,比如如何将一个物理模型转化为数值差分方程,如何对计算结果进行误差分析,以及如何根据问题的特点选择最合适的算法。“同步训练”的加入,则让我确信这本书的学习过程将是扎实且有效的。我希望书中的习题能够紧密结合理论讲解,提供充足的练习机会,帮助我巩固对各种数值方法的理解,并逐步提升独立解决复杂计算问题的能力。

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作为一名对科学和工程问题充满好奇的爱好者,我深知数值计算在现代科学研究和工程实践中的重要作用。很多复杂的物理现象和工程问题,往往难以得到解析解,这时就需要借助数值计算的方法来逼近问题的答案。“数值计算解题方法与同步训练”这个书名,精准地概括了我对一本优质数值计算教材的期望。我希望这本书能够全面系统地介绍数值计算的核心领域,比如如何高效地求解大型线性方程组,如何处理矩阵的特征值问题,如何找到非线性方程的根,如何进行数据插值与逼近,如何精确地进行数值积分与微分,以及如何用数值方法来模拟微分方程所描述的动态系统。我特别期待书中能够详细阐述每种方法的数学原理,清晰地展示算法的步骤,并深入分析其优缺点、收敛性以及在实际应用中可能遇到的数值稳定性问题。而“解题方法”的侧重,则让我相信这本书会教我如何将这些抽象的算法转化为解决实际问题的具体方案,例如在进行有限元分析时,如何构建离散模型,如何选择合适的单元和积分点,以及如何处理边界条件。最让我期待的是“同步训练”的部分。理论的学习只有通过大量的实践才能真正内化。我希望书中的同步训练能够提供各种具有挑战性的问题,帮助我检验对不同数值方法的掌握程度,并培养出色的问题解决能力。

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我对学习计算机科学中的数学基础有着强烈的渴望,而数值计算无疑是其中一个至关重要的环节。许多抽象的数学概念,只有通过数值计算才能在计算机上得到实现和应用。“数值计算解题方法与同步训练”这个书名,非常准确地传递了这本书的核心价值,也正是我在寻找的。我希望这本书能够为我系统地介绍数值计算的基本概念和核心算法,例如,在线性代数方面,我期待能学习到各种矩阵分解方法(如LU分解、QR分解、SVD)及其在不同问题中的应用;在方程求解方面,我希望能够深入理解各种迭代方法(如共轭梯度法、GMRES)的原理和收敛性分析;在函数逼近和插值方面,我希望能够掌握多项式插值、样条插值等技术;在数值积分与微分方面,我期待能够学习到各种高精度求积公式和数值微分方法。更重要的是,“解题方法”的强调,让我相信这本书不仅仅是算法的堆砌,而是会教我如何将这些算法应用于解决实际的科学和工程问题。我希望能够学习到如何将一个现实问题转化为数值模型,如何选择最优的算法,以及如何评估计算结果的可靠性。而“同步训练”则是我选择这本书的关键原因之一。我坚信,通过大量的习题和实例,才能真正将理论知识转化为实践技能,从而提高我独立分析和解决问题的能力。

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这本书给我的第一印象是它的专业性和系统性。作为一名对计算科学领域充满好奇的学生,我一直在寻找一本能够系统梳理数值计算核心概念和方法的书籍。“数值计算解题方法与同步训练”这个书名,无疑正是我所期待的。我理解“数值计算”涵盖了诸如线性方程组求解、特征值问题、非线性方程求解、插值与逼近、数值积分与微分、常微分方程初值问题和边值问题、偏微分方程数值解等广泛的领域。我希望这本书能够对我介绍这些领域中主流的数值方法,并详细阐述它们的数学原理、算法流程以及在不同应用场景下的优劣势。更重要的是,我被“解题方法”这个关键词所吸引。这表明本书将不仅仅停留在算法的介绍,而是会侧重于如何运用这些算法来解决实际问题。我期待能够学习到如何将一个实际问题转化为数值计算模型,如何根据问题的特点选择最合适的数值方法,以及如何分析和评估计算结果的准确性和可靠性。而“同步训练”则进一步增强了我对这本书的信心。这意味着本书的学习过程将是理论与实践相结合的,通过大量的习题,我可以及时检验自己对算法的理解程度,并逐步提升实际操作能力。我非常看重这种“练中学”的学习模式,它能够帮助我更好地掌握抽象的数学概念,并将它们转化为解决实际问题的工具。我对这本书充满了期待,希望它能为我打下坚实的数值计算基础。

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