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出版者:世界图书出版公司

作者:K.阿特肯森

出品人:

页数:625

译者:

出版时间:2013-2

价格:99.00元

装帧:平装

isbn号码:9787510052781

丛书系列:

图书标签:

• 教材
• 数值分析
• 2013
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• 理论分析
• 数学
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• 误差分析

《光影织梦：影像技术的革新与艺术的嬗变》 本书并非一本深奥枯燥的理论书籍，而是一场关于视觉媒介发展历程的迷人漫游。我们将一同探寻，从最初的暗箱成像到今日蓬勃发展的数字影像技术，人类如何一步步解开光与影的奥秘，并以此为工具，编织出前所未有的视觉奇迹。 第一篇：曙光初现——影像的萌芽与早期探索 第二章：捕捉瞬息——摄影术的诞生与光学原理的突破 我们将追溯摄影术诞生的每一个关键节点，从早期对光线成像原理的朴素理解，到银版法、湿版法的出现，再到干版法的成熟。重点将放在早期光学镜头的设计理念，以及化学感光材料的研发历程。我们将深入浅出地解析凸透镜、凹透镜如何协同作用，将三维世界定格在二维平面上。同时，还会提及当时科学家和艺术家们在探索这一新兴媒介时所面临的挑战与他们的智慧结晶。 第三章：流动的幻象——电影的起源与早期影像叙事 本章将把目光投向动态影像的摇篮。我们会描绘早期的动画装置，如佐罗托罗普、费那奇斯科普等，它们是如何通过连续画面的快速播放，制造出令人惊叹的“生命力”的。随之，我们将进入电影的真正黎明，从卢米埃尔兄弟的“有声”幻灯片到梅里爱充满奇思妙想的特效短片，深入探讨早期电影在技术和艺术上的萌芽。我们会分析蒙太奇的雏形，以及电影语言是如何在摸索中逐渐形成的。 第二篇：光学的飞跃——影像的现代化与多样化 第五章：色彩的魔力——彩色摄影与电影的视觉革命 黑白影像的时代虽经典，但彩色影像的到来无疑是视觉艺术的一次飞跃。本章将详细介绍早期彩色摄影技术的探索，如叠色法、三色法等，并着重分析现代彩色胶片的工作原理。我们将看到，色彩是如何被赋予生命，并深刻影响了电影的美学风格和叙事深度。从早期对自然色彩的模仿，到后来的主观色彩运用，彩色影像如何让观众获得更真实、更具冲击力的观影体验，我们将一一解读。 第七章：电子之眼——电视的崛起与广播影像的时代 电视作为一种革命性的传播媒介，改变了信息传递和娱乐的方式。本章将回顾电视技术的发展历程，从机械扫描到电子扫描，再到彩色电视的普及。我们将探讨广播影像在信息传播、新闻报道、文化推广等方面的重要作用，以及它如何塑造了大众的集体记忆和认知。同时，也会关注电视在艺术创作上的一些早期探索，以及其对电影叙事和视觉风格可能带来的影响。 第三篇：数字的浪潮——影像的重塑与未来展望 第九章：像素的舞蹈——数字影像的编码与解码 数字影像的出现，标志着影像技术进入了一个全新的时代。本章将揭示数字影像背后的核心奥秘：像素。我们会用通俗易懂的语言解释像素的概念，以及如何通过二进制定格画面。我们将深入了解图像的数字化过程，包括采样、量化和编码。同时，也会探讨不同的数字图像格式（如JPEG, PNG, TIFF）各自的特点和应用场景。本章将为理解后续的数字影像处理技术打下坚实的基础。 第十章：虚实的交融——计算机图形学与视觉特效的奇迹 计算机图形学是数字影像艺术的另一双翅膀。本章将带您领略CG（计算机生成图像）的魅力。从简单的几何图形到逼真的三维模型，我们将解析其背后的算法和渲染技术。重点将放在电影工业中视觉特效（VFX）的演变，从早期简单的抠像技术，到如今复杂的动作捕捉、粒子模拟和数字绘景。我们会通过经典案例，展现CG技术如何创造出超越现实的震撼场景，模糊真实与虚幻的界限。 第十一章：算法的诗篇——影像处理与人工智能的赋能 数字影像并非一成不变，算法的力量让其拥有了无限的可能性。本章将探讨各种影像处理技术，例如色彩校正、锐化、降噪、滤镜效果等，它们如何被用来优化和美化图像。更重要的是，我们将聚焦人工智能（AI）在影像领域的最新进展。从AI驱动的图像生成、风格迁移，到智能修复、内容理解，AI正在以前所未有的方式重塑我们创作和消费影像的体验。本章将展望AI如何进一步拓展影像艺术的边界。 第十二章：未来的画布——沉浸式体验与影像的无限未来 最后，我们将目光投向影像技术的未来。虚拟现实（VR）、增强现实（AR）以及混合现实（MR）正在构建全新的沉浸式观影和互动体验。本章将探讨这些新兴技术如何改变我们与影像内容互动的方式，以及它们为艺术创作和信息传递带来的巨大潜能。我们也将思考，当影像技术与生物识别、脑机接口等领域相结合时，又将碰撞出怎样的火花。这将是一场对未来视觉世界的大胆畅想。 《光影织梦》是一本面向所有对视觉世界充满好奇的读者而作的书。无论您是摄影爱好者、电影迷，还是对前沿科技感兴趣的探索者，都能在这本书中找到属于自己的惊喜与启发。我们相信，通过理解影像背后的技术演进，我们能更深刻地体会到光影艺术的魅力，并以全新的视角去感知这个日益精彩纷呈的视觉时代。

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**评价二** 说实话，我原本以为这本《理论数值分析》会是一本晦涩难懂的“天书”，毕竟“理论”二字摆在那里，读起来想必会非常枯燥。然而，实际的阅读体验却出乎我的意料——它在保持理论深度的同时，巧妙地融入了许多贴近实际应用的案例剖析。比如，书中有一章节专门讨论了有限差分法在偏微分方程求解中的应用，它不仅仅停留在算法层面，而是结合了流体力学或热传导问题的背景，讲解了如何选择合适的网格步长和时间步，以及由此带来的物理意义上的误差来源。这种“理论指导实践”的写作手法，让那些抽象的数学符号瞬间变得“活”了起来。我特别欣赏作者在讲解算法效率时，会对比不同算法（如QR分解和SVD）在计算复杂度和数值稳定性上的权衡，这在工程实践中是至关重要的决策依据。虽然有些章节需要反复阅读才能完全消化，但每一次回顾都能发现新的细节，这显示出作者的功力深厚，内容密度极高。它更像是一本工具书与教科书的完美结合体，适合有一定数学基础，并希望将数值方法应用于实际工程问题的专业人士。

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**评价四** 对于一本专业的数值分析书籍而言，其内容的组织结构往往决定了读者的学习路径是否顺畅。这本书的章节安排可谓是匠心独运，它遵循了从基础到高级、从一维到多维的逻辑递进。开篇对函数逼近（插值与最小二乘）的梳理打下了坚实的基础，随后自然而然地过渡到微分方程的数值解法，这种衔接非常流畅，没有突兀感。我注意到，作者在引入正交多项式和高斯求积时，不仅介绍了它们的构建过程，还深入探讨了它们在数值积分中相对于牛顿-科茨公式的优越性，这种对比分析极大地增强了知识点的说服力。此外，书中对矩阵分解（LU分解、Cholesky分解等）的讨论非常详尽，特别是在计算稳定性和分解算法的每一步操作中对浮点运算次数的量化分析，非常适合希望深入探究算法性能的读者。整本书的语言风格非常凝练，几乎没有一句废话，每一个句子都承载着重要的信息量，需要读者集中全部注意力去解码其中的数学内涵。

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**评价五** 我过去读过几本介绍数值方法的入门书籍，但往往在涉及高阶主题时便草草收场，留给我很多知识盲区。《理论数值分析》则完全不同，它展现了对整个数值分析领域的全面覆盖和深刻洞察力。最让我感到惊喜的是它对特征值问题（Eigenvalue Problems）的论述，不仅涵盖了幂迭代法和反幂迭代法，还详细解析了QR算法的原理及其稳定性，这通常是进阶课程才会深入讲解的内容。作者的叙述方式是“理论先行，应用随后”，每一个数学结论都经过了严密的证明，确保了读者建立的知识体系是牢不可破的。我发现，通过研读本书，我对计算机如何高效、准确地处理复杂的科学计算问题有了根本性的理解，这不仅仅是关于算法本身，更是关于算法背后的数学哲学。这本书的阅读体验，更像是在进行一次高强度的思维体操训练，虽然过程略显吃力，但完成后带来的能力提升是立竿见影且持久的。它绝对是数学、物理、工程计算领域研究人员不可多得的案头必备参考书。

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**评价一** 这本《理论数值分析》的书脊和封面设计透露着一种严肃且经典的学术气息，让人一看就知道这是一本严谨的数学专著。我抱着极大的期待翻开了它，首先映入眼帘的是清晰、工整的排版，大量的公式和定理被精心组织起来，使得即便是像我这样对数值分析初涉水深的读者，也能在视觉上感受到一种秩序感。书中对各种数值方法的推导过程详述得极为细致，例如在处理插值问题时，作者不仅给出了拉格朗日插值和牛顿插值公式，还深入探讨了它们在不同数据分布下的稳定性和误差分析，这部分内容非常扎实，绝非市面上那些只罗列公式的教材可比。特别是关于线性代数方程组求解的迭代法部分，作者引入了收敛性分析的理论基础，让读者明白为什么某些方法会快，某些方法会慢，这种理论深度极大地提升了我的理解层次。我感觉自己不仅仅是在学习“怎么算”，更是在探究“为什么这么算”背后的数学逻辑，这对于未来想从事相关科研工作的人来说，是极其宝贵的财富。整体阅读下来，感觉自己被一位经验丰富的导师领进了数值分析的殿堂，每一步都走得踏实而有力。

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**评价三** 翻开这本书，一股扑面而来的严谨感让我不禁放慢了阅读速度。这不是一本追求花哨图示或趣味故事的书，它完全聚焦于数学的纯粹与逻辑的推演。书中对于误差的讨论尤为令人印象深刻，作者对截断误差和舍入误差的来源、传播和控制进行了极为细致的数学建模和论证。例如，在龙贝算法（Romberg Integration）的推导过程中，不仅展示了如何通过Richardson外推法提高精度，更重要的是，它清晰地阐述了这种外推法的数学前提和适用边界，避免了盲目套用公式可能导致的精度下降。对于初学者来说，这可能略显挑战，因为需要扎实的微积分和线性代数基础作为支撑，但对于想要深入理解数值计算内在机制的读者而言，这本书无疑是提供了坚实的基石。我尤其喜欢它在处理优化算法（如牛顿法、拟牛顿法）时，对Hessian矩阵的性质和求解策略的深入探讨，这使得我对非线性方程组的求解有了更深一层的认识，不再满足于停留在表面的迭代步骤。

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