具体描述
《计算机科学计算》为普通高等教育“十五”国家级重点教材。全书主要介绍在计算机上求解数值问题的各种数值方法，包括矩阵计算、插值与逼近及其应用、数值微积分、常微分方程数值解法和小波变换等，以及以附录形式出现的矩阵分析、计算理论简介和数值实验。由浅人深，叙述严谨，方法的系统性较强，偏重于数值计算方法的一般原理。每章均附有习题，并提供三个附录供任课教师选用。
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用户评价
这部《计算机科学计算》的标题，初看之下，实在让人有些摸不着头脑，它究竟是侧重于那些深奥的理论推导，还是更偏向于实际的编程实践？我满怀着对计算机底层逻辑的好奇心翻开了它，却发现内容似乎在两个极端之间摇摆不定，让人难以定位。书中花了大量的篇幅去探讨那些宏大叙事下的数学基础，那些关于图论、离散数学的章节，读起来就像是在啃一块又硬又冷的石头，每一个概念都需要反复咀嚼，才能勉强咽下去。我本以为会看到大量清晰的伪代码或者成熟的算法框架演示，毕竟“计算”二字是如此的具象，但现实是，更多的是抽象的证明和公式的堆砌，仿佛作者极力想向读者证明这个学科的“高深莫测”，而不是致力于让读者真正掌握如何“计算”。这样的叙述方式，对于那些渴望快速上手解决实际问题的工程师来说，无疑是一种折磨。它更像是一本写给理论研究者的入门读物，而不是一本面向广泛读者的工具书，信息密度过高且缺乏必要的引导和上下文联系，让人在阅读的过程中，时常需要跳出书本，去互联网上寻找那些缺失的“为什么”和“怎么用”。
评分这本书的行文风格，可以说是极其“学术化”的典范，或者更直白地说，是相当的“劝退”。它的句子结构冗长复杂，充满了层层嵌套的从句和晦涩的专业术语，几乎没有为了提升阅读体验而做出的任何努力。每一个段落都像是一座由逻辑和定义搭建起来的迷宫，读者一旦跟丢了一个前提，接下来的理解就会出现断裂。我甚至需要准备好笔和纸，在旁边画出思维导图，才能勉强跟上作者的思路流向。更让人抓狂的是，示例代码的缺失。在讨论算法或数据结构的章节，本应配有清晰、可执行的代码来佐证理论，但书中提供的往往是一些过于简化的伪代码，或者干脆就是纯文字的描述，这极大地削弱了“计算”的实践意义。如果我只是想了解这些概念的理论背景，那么我或许能忍受这种阅读的痛苦，但既然这是一本关于“计算”的书，我期待的是能够将理论快速转化为实际操作的桥梁，而这本书恰恰没有提供这座坚固的桥梁，留给读者的更多是理论的孤岛。
评分从排版和装帧上看，这本书也散发着一种陈旧的气息。字体选择偏小，行距较为拥挤，大量的公式和符号堆积在一起，使得页面看起来密不透风，给长时间阅读带来了显著的视觉疲劳。更不用说，书中似乎缺乏对图示的有效利用。在描述复杂的数据结构或者算法流程时，一张清晰的流程图或结构示意图往往胜过千言万语，但这本书在这方面吝啬得令人费解。很多概念，比如多维数组的内存布局，或者特定的递归过程，如果能配上一张精心绘制的图表，理解起来会瞬间清晰许多，但我们得到的却是一长串的文字定义。这不仅影响了阅读体验，更重要的是，它降低了知识的吸收效率。对于一本旨在普及和传授复杂知识的书籍而言，忽略了视觉辅助的重要性，无异于自断一臂。希望未来的版本能够对版式设计和图文结合给予更多的重视，让这门学科的学习过程不再那么枯燥乏味。
评分这本书在对“科学”和“计算”的连接上，处理得非常不平衡。它似乎更热衷于展示计算机科学理论体系的完备性，对那些“为什么”的探讨占据了绝大部分篇幅，而对“如何实现”的描述则显得敷衍了事。我期待看到的是，一个复杂的科学问题是如何被抽象、建模，并最终通过高效的算法在计算机上得到解决的全过程。例如，在处理优化问题时，书中深入讲解了拉格朗日乘子法等微积分工具，这无可厚非，但当谈到如何将这些数学工具转化为高效的迭代求解器时，笔锋却急转直下，仿佛只是点到为止，将实际的工程实现留给了读者自行去摸索。这种“重理论轻实践”的倾向，使得这本书对于初入该领域的学生来说，可能会造成一种误导性的印象，让他们误以为只要掌握了数学公式，就掌握了计算机科学的核心。实际上，从数学公式到稳定运行的程序之间，存在着巨大的鸿沟，而这本书恰恰选择性地回避了填补这条鸿沟的关键步骤。
评分当我翻到关于数值分析的部分时，我本以为会迎来一些关于浮点数精度、误差分析的干货内容，毕竟在现代计算中，如何保证计算结果的稳定性和准确性是至关重要的议题。然而，这本书的处理方式未免显得有些隔靴搔痒。它罗列了各种迭代方法，从牛顿法到龙格-库塔法，如同一个清单，将各种数学工具摆在了桌面上，却鲜有深入剖析它们在特定应用场景下的优劣权衡。更让我感到困惑的是，尽管它谈论的是“计算”，但缺乏对现代高性能计算环境的关注。例如，对于并行计算、GPU加速这些在今天几乎是标配的计算范式，书中几乎没有提及，或者只是寥寥数语带过，这使得整本书的内容在时间维度上显得有些落伍了。这就好比一本烹饪书，详细介绍了如何用柴火烧水，却对电磁炉和微波炉的使用方法一笔带过，让人感觉作者的视角停滞在了某个特定的历史阶段，未能跟上计算技术日新月异的步伐。因此，对于希望站在当前技术前沿的读者而言，这本书的实用价值大打折扣。
评分讲了计算数学那边专业的三大部分，矩阵计算，数值逼近和微分方程数值解，第一章是各种范数介绍。提供了不少减少误差和快速收敛的算法。实际上我也只学会了一些算法，算法的理论基础主要是矩阵的分解，变换和分析的基础知识，但是都很长很复杂，讨论误差估计的部分较多。这门课起码让我了解了数值到底是什么东西，也许物理和软件用到的更多吧。
评分讲了计算数学那边专业的三大部分，矩阵计算，数值逼近和微分方程数值解，第一章是各种范数介绍。提供了不少减少误差和快速收敛的算法。实际上我也只学会了一些算法，算法的理论基础主要是矩阵的分解，变换和分析的基础知识，但是都很长很复杂，讨论误差估计的部分较多。这门课起码让我了解了数值到底是什么东西，也许物理和软件用到的更多吧。
评分定义定理+证明。
评分讲了计算数学那边专业的三大部分，矩阵计算，数值逼近和微分方程数值解，第一章是各种范数介绍。提供了不少减少误差和快速收敛的算法。实际上我也只学会了一些算法，算法的理论基础主要是矩阵的分解，变换和分析的基础知识，但是都很长很复杂，讨论误差估计的部分较多。这门课起码让我了解了数值到底是什么东西，也许物理和软件用到的更多吧。
评分定义定理+证明。
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