具体描述
Practical text strikes fine balance between students' requirements for theoretical treatment and needs of practitioners, with best methods for large- and small-scale computing. Prerequisites are minimal (calculus, linear algebra, and preferably some acquaintance with computer programming). Text includes many worked examples, problems, and an extensive bibliography. 1974 edition.
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读后感
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用户评价
这本书的数学严谨性在某些方面达到了令人发指的程度，但在另一些关键的计算效率方面却显得异常幼稚。举例来说，作者在推导某些求根算法时，对每一步的泰勒展开式都写得清清楚楚，生怕读者漏掉任何一个符号。然而，一旦涉及到实际的计算优化，比如如何利用矩阵的稀疏性来加速大规模线性系统的求解，或者如何选择合适的预处理器来改善迭代方法的收敛速度，这本书就变得含糊不清了。它更偏爱那些在理论上“漂亮”但计算成本高昂的方法，而对那些在实际高性能计算中被广泛采用的近似方法和启发式算法避而不谈。我希望看到的是如何利用GPU并行化或者如何使用现代BLAS/LAPACK库的高效实现来加速迭代过程，但这本书里讨论的求解器实现，感觉就像是直接用Fortran 77手写的伪代码。总而言之，它在理论的“为什么”上花了太多精力，却对工程实践中的“如何高效地做”这个核心问题视而不见，导致这本书的实用价值大打折扣。
评分说实话，这本书的排版和习题设计简直是反人类工程学。我不是在抱怨字体大小或者页边距，而是指它的学习路径设计得极其反直觉。它把一个本该联系紧密的数学概念，硬生生地拆成了好几个独立的、看似不相关的章节来讲解。举个例子，它先讲了插值，然后过了五十页才在另一个完全不同的章节里零星地提到了样条函数如何克服低阶插值的振荡问题，但又没有给出清晰的理论衔接。更要命的是那些随书附带的练习题——它们完全脱离了实际应用场景。大部分题目都是让你手动计算几步迭代，或者在纸上画出某个简单的迭代轨迹图。我花了大量时间去搞懂那些纯粹为了“练习”而设计的、在现实中根本不会有人去手动计算的例子，而不是去思考如何将这些方法应用到我正在处理的流体力学模拟中去。这本书的作者似乎更关心学生是否能死记硬背下某个公式的推导过程，而不是能否灵活运用这些工具来解决一个稍微复杂一点的、需要多步逻辑组合的工程挑战。阅读体验就是：不断地在“为什么我要学这个？”和“这个知识点在哪里能用到？”之间来回挣扎。
评分这家伙，说实话，我买这本书的时候是冲着它名字里那个“Numerical”去的，以为里面会有一大堆关于数值计算的硬核算法，比如有限元分析、蒙特卡洛模拟那种级别的东西。结果呢？翻开目录，差点没把我的咖啡洒出来。开篇几章竟然在讲最基本的代数和几何概念，像是什么向量空间、矩阵乘法的定义，简直就像是高中数学预习材料。我寻思着，也许作者是想打地基？但这个地基也打得太慢了吧。等我耐心翻到后面，发现它居然花了整整三分之一的篇幅在讨论如何用最朴素的迭代法去解线性方程组，而且讲得极其细致，连每一步误差的来源都掰开了揉碎了讲。我本来想找一本能帮我优化我工作流程里那些复杂ODE求解器的工具书，结果却像掉进了一个初级数值分析的泥潭里，根本找不到我真正需要的那些前沿的、高效的算法实现细节。这本书的深度，对于一个已经掌握了牛顿法变体和插值法的专业人士来说，简直是有点侮辱智商了。它更像是一本为非数学专业学生准备的“数值分析入门导论”，而非一本能解决实际工程难题的“方法手册”。
评分我是在为一门高级信号处理课程做准备时接触到这本《Numerical Methods》的，期待它能深入探讨傅里叶变换的快速算法，或者至少是关于快速卷积和谱分析的数值稳定性问题。然而，这本书给我的感觉是，它彻底回避了所有需要大量复数运算和高级数学工具才能处理的实际问题。整个书的重点似乎完全偏向于一维函数的优化和基础的微分方程求解，而且其讨论的范围极其保守。例如，在处理偏微分方程（PDEs）的部分，作者竟然止步于最基本的拉普拉斯方程的有限差分近似，几乎没有提及任何更现代、更高效的求解器，比如谱方法或者更复杂的有限体积法。当我翻到关于误差分析的部分时，我发现它主要集中在截断误差和舍入误差的基本概念上，对于如何处理高维、非结构化网格下的误差控制，几乎只是一笔带过。这让我非常失望，因为在现代计算科学中，处理这些复杂问题的能力才是区分“会算”和“会解决问题”的关键。这本书就像是停在了上个世纪八十年代的数值计算水平，对于追求效率和精度的现代工程师来说，实在是不够“数值”啊。
评分我买这本书的初衷是想对随机过程的数值模拟有一个系统性的了解，特别是如何高效地模拟布朗运动和泊松过程的路径，并将其应用于金融衍生品的定价模型中。然而，当我翻阅《Numerical Methods》时，我发现其中关于随机数的产生和检验的部分少得可怜，几乎可以忽略不计。它仅仅用了一小节的篇幅简单提及了线性同余发生器，但完全没有深入探讨马尔特塞夫序列、MCMC方法，或者任何现代统计模拟中不可或缺的高质量随机数生成技术。更不用说如何处理高维随机变量的依赖性问题了。书中在“概率”这个词出现的地方，其深度还不如一本标准概率论教材的附录。这让我感到非常困惑，因为在任何严肃的数值模拟领域，可靠的随机数生成和处理都是基石。这本书似乎完全避开了随机性这个复杂但极其重要的领域，使得它在处理任何需要模拟不确定性的场景时，都显得力不从心，或者说，根本无从谈起。它更像是一本针对纯粹确定性问题的教科书。
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