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☆☆☆☆☆

出版者:Johns Hopkins University Press

作者:Gene H. Golub

出品人:

页数:784

译者:

出版时间:2012-12-27

价格:USD 70.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9781421407944

丛书系列:

图书标签:

• 数学
• 矩阵计算
• Numerical
• Computation
• Algebra
• 数值方法
• Mathematics
• 计算机科学
• 矩阵计算
• 线性代数
• 数值分析
• 科学计算
• 数学
• 高等数学
• 算法
• 计算方法
• 工程数学
• 优化

算法的艺术：揭示计算的本质 我们生活在一个由数据驱动的时代，从天气预报的精确预测，到基因测序的深刻洞察，再到金融市场的瞬息万变，这一切的背后，都离不开强大而精密的计算能力。然而，这些看似神奇的成就，并非凭空而来，它们根植于一套严谨的数学理论和巧妙的算法设计。本书将带您踏上一段探索计算本质的旅程，深入理解那些驱动现代科技进步的核心算法，并领略它们在解决实际问题中的强大力量。 本书并非对某个特定领域的计算方法进行片面介绍，而是着眼于通用计算的基石，那些适用于各种场景、能够解决各类问题的基础性算法。我们将从最基本的概念出发，逐步深入到那些更为复杂、更具挑战性的算法体系。在这里，您不会找到关于某个具体软件的使用教程，也不会看到对某款硬件性能的测评，本书关注的，是算法本身的思想、结构和逻辑，是它们如何将抽象的数学概念转化为可执行的步骤，最终实现令人惊叹的计算结果。 算法的构建：逻辑的雕塑 算法，本质上是一种解决问题的系统化方法。它是一种清晰、无歧义的指令序列，能够让计算机按照预定的步骤，一步步地完成一项任务。本书将首先为您呈现算法设计的基本原则。我们将学习如何清晰地定义问题，如何将复杂问题分解为更小的、易于管理的子问题，以及如何构建高效的解决方案。您将接触到递归、迭代等核心的编程范式，理解它们如何在不同情境下发挥作用。 我们将探讨数据结构在算法中的关键作用。数组、链表、树、图等数据结构，就像是算法的骨架，它们决定了数据如何被组织和存储，从而直接影响到算法的效率和性能。本书将深入剖析这些基本数据结构的特性，以及它们如何与特定的算法相结合，以最有效的方式处理和操作数据。 效率的追求：时间与空间的博弈 在计算领域，效率至关重要。一个算法的性能，往往决定了其在实际应用中的可行性。本书将深入探讨算法的效率分析。我们将学习如何衡量算法的时间复杂度和空间复杂度，理解大O符号的含义，并掌握如何通过分析来评估不同算法的优劣。 您将了解到，为了追求极致的效率，人们设计了各种精妙的算法。我们将深入研究排序算法的家族，从简单的冒泡排序，到高效的快速排序和归并排序，理解它们在不同规模和特性的数据集上的表现差异。我们还将探索搜索算法的奥秘，从线性的顺序查找，到对数级的二分查找，以及在更复杂数据结构上的搜索技巧。 问题的解决：算法的实践智慧 算法的价值体现在其解决问题的能力上。本书将带领您探索一系列经典的算法问题，并展示如何运用所学的算法知识来解决它们。 我们将深入了解图算法的强大威力。图，作为一种描述对象之间关系的强大工具，在网络分析、路径规划、社交媒体分析等众多领域有着广泛的应用。您将学习如何使用广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）来遍历图，理解最短路径算法（如Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法）如何在复杂的网络中找到最优的路径。我们还将探讨最小生成树算法（如Prim算法和Kruskal算法），它们在网络设计和资源分配等问题中扮演着重要角色。 除了图算法，本书还将触及其他重要的算法领域。例如，我们将探讨动态规划的思想，这种方法通过将问题分解为重叠的子问题，并存储子问题的解来避免重复计算，在求解最优解问题（如背包问题、最长公共子序列问题）时表现出色。我们还将初步接触到贪心算法的策略，它在做出局部最优选择的过程中，期望最终达到全局最优解，例如在活动选择问题和霍夫曼编码中得到应用。 算法的演进：数学的语言 算法的设计与分析，离不开数学的支撑。本书将适时地引入相关的数学概念，帮助您更深刻地理解算法的内在逻辑。您将看到概率论在随机化算法中的应用，理解信息论在数据压缩算法中的贡献，以及线性代数在某些计算问题中的基础性作用。 本书的目的，是为您构建一个坚实的算法知识体系，让您能够理解和分析现有的算法，并具备设计新算法的能力。它将为您在计算机科学、数据科学、人工智能、工程学等各个领域打下坚实的基础，使您能够以更具创造性和效率的方式应对未来的挑战。 无论您是初学者，希望了解计算的魅力，还是有一定基础的学习者，希望深化对算法的理解，本书都将是您不可或缺的伙伴。它将引导您穿越算法的海洋，发现隐藏在数据背后的智慧，掌握解决复杂问题的强大工具。让我们一起，用算法的艺术，点亮计算的未来。

评分☆☆☆☆☆

原本阅读这本书的目的是想学习矩阵在数据挖掘中的应用的，例如特征值的概念，SVD、QR分解的物理意义等，为下一步学习概率图模型做准备。（我的导师提过矩阵和概率图模型本质上一样的）。 但是这本书叫《矩阵计算》，涉及到求解线性方程组、求矩阵特征值、矩阵...  

评分☆☆☆☆☆

书中提供了很多算法，非常明确的将算法通过Matlab实现出来，使得有兴趣的人能够将算法使用自己的程序设计语言实现出来，体验到了矩阵计算的乐趣。 目前看第一章，之前学习线性代数，主要是用学数学的方式来学习线性代数，通过这本书，发现学习线性代数可以与计算机程序设计结合...  

评分☆☆☆☆☆

原本阅读这本书的目的是想学习矩阵在数据挖掘中的应用的，例如特征值的概念，SVD、QR分解的物理意义等，为下一步学习概率图模型做准备。（我的导师提过矩阵和概率图模型本质上一样的）。 但是这本书叫《矩阵计算》，涉及到求解线性方程组、求矩阵特征值、矩阵...  

评分☆☆☆☆☆

书中提供了很多算法，非常明确的将算法通过Matlab实现出来，使得有兴趣的人能够将算法使用自己的程序设计语言实现出来，体验到了矩阵计算的乐趣。 目前看第一章，之前学习线性代数，主要是用学数学的方式来学习线性代数，通过这本书，发现学习线性代数可以与计算机程序设计结合...  

评分☆☆☆☆☆

看了一小半，下次再看吧～～～哈哈， 抱歉，你的评论太短了抱歉，你的评论太短抱歉，你的评论太短抱歉，你的评论太短抱歉，你的评论太短抱歉，你的评论太短抱歉，你的评论太短抱歉，你的评论太短抱歉，你的评论太短抱歉，你的评论太短抱歉，你的评论太短抱歉，你的评论太短抱歉...

评分☆☆☆☆☆

我不得不指出，这本书在算法的最新进展和现代计算环境的适应性方面，明显滞后了。很多章节的内容似乎停留在上个世纪的计算模型中，对于并行计算、GPU加速或者现代分布式计算框架下的矩阵操作，几乎没有提及。当我们今天的计算能力已经进入多核乃至万亿次浮点运算的时代，一本不讨论如何有效利用这些资源的计算书籍，其价值无疑是打了折扣的。例如，对于大型特征值问题的求解，现代算法早已侧重于基于迭代和近似的稀疏方法，但这本书的重点似乎还在传统的、计算成本高昂的直接方法上徘徊。这种对技术前沿的漠视，使得这本书很快就会沦为一本历史文献，而不是一本具有指导意义的参考书。它没有为读者提供在当前计算范式下保持竞争力的必要知识。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉就像是作者在炫耀自己知道多少不同的数学名词，而不是在真正地教读者如何解决实际问题。它的理论部分显得异常空泛，充斥着大量高深莫测的定义，但这些定义如何与工程实践、数据科学中的实际挑战挂钩，作者却鲜有提及。比如，在处理大规模稀疏矩阵时，我们真正关心的是内存效率和迭代次数，这本书里是否有关于这些实用参数的详细讨论？答案是没有。它只是平静地介绍了某种理论上优雅的分解方法，然后就戛然而止了。这让这本书的实用价值大打折扣，更像是一部献给纯理论爱好者的著作，对于那些需要用矩阵计算来解决实际工程问题的工程师或者研究生来说，它的指导意义微乎其微。我们需要的不是更多抽象的定理，而是如何选择最适合特定硬件和数据结构的算法的实用指南。

评分☆☆☆☆☆

老实说，这本书的排版和插图设计简直是一场灾难，让人阅读体验直线下降。公式的字体和行距设置得非常不协调，很多复杂的矩阵表达式挤在一起，看得人眼睛生疼，根本无法快速捕捉关键信息。更要命的是，很多图表——那些本应帮助理解抽象概念的关键可视化工具——模糊不清，线条像是用抖动的铅笔画出来的，关键的坐标轴标签甚至难以辨认。我花了大量时间去猜测图上想表达的意思，这极大地分散了我的注意力。一本侧重计算的书，对图形的清晰度要求是最低限度，但这本书显然没有达到这个标准。我甚至怀疑，校对工作是不是完全被忽略了，因为在一些基础的数学符号的使用上，都能发现前后不一致的现象。这种粗糙的制作水准，对于一本严肃的技术书籍来说是不可原谅的，它直接影响了知识的有效传递。如果内容本身还有可取之处，那么糟糕的呈现方式也几乎让这些价值烟消云散了。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容实在让人摸不着头脑，感觉作者像是随手抓起一些数学概念就堆砌在一起，缺乏一个清晰的脉络和深入的探讨。读下来最大的感受就是碎片化，很多章节之间跳跃性很大，前一页还在讲线性代数的基础，下一页突然就跳到了某种复杂的数值优化算法，中间的过渡生硬得让人措手不及。我本期待能对矩阵的各种计算方法有一个系统性的梳理，比如不同算法的收敛速度、稳定性和实际应用场景的对比分析，但这本书在这方面做得非常不足。它更像是一本概念的词典，罗列了大量术语和公式，却很少有深入的推导和直观的解释，使得初学者几乎寸步难行。更别提有什么精妙的案例分析来印证理论的威力了，那些所谓的“例子”往往只是简单的数值代入，看完之后依然无法建立起对整个计算流程的深刻理解。这本书如果想作为一本教材或者工具书，可能还需要在逻辑的连贯性和内容的深度上做大量的打磨和补充。我希望看到的，是对核心思想的深入挖掘，而不是这种浅尝辄止的罗列。

评分☆☆☆☆☆

这本书的写作风格极其啰嗦和冗余，读起来让人感到心力交瘁。作者似乎对“精确”有一种病态的追求，导致每一个概念都要用极其迂回和冗长的句子来阐述，仿佛生怕读者会因为句子太短而误解了某个次要的细节。大量的修饰语和重复的表述淹没了核心的论点，我经常需要反复阅读同一个段落，才能从那些不必要的枝蔓中提炼出真正有用的信息。这种写作方式极大地拖慢了我的学习进度，我必须时刻保持高度警惕，才能不被那些无关紧要的描述带偏。如果能将内容精简到其三分之一，只保留关键的推导和结论，这本书的阅读效率可能会提高一个数量级。目前的版本，更像是对作者知识体系的流水账式记录，而非一本高效的学习材料。对于时间宝贵的读者来说，这种低效的文本结构确实是一个巨大的负担。

评分☆☆☆☆☆

神书啊，居然只有一人评分，我要把分数堆上去。搞数值计算必看。单一个矩阵乘法就能讲出花来，当时就哭瞎了。讲得非常清楚，而且内容非常丰富，十分有料。

评分☆☆☆☆☆

适合作为 Reference

评分☆☆☆☆☆

新加坡人。喜欢男学生。不说了。因为这门课打基础十分重要就给四星了。

评分☆☆☆☆☆

适合作为 Reference

评分☆☆☆☆☆

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