Engineering and Scientific Computing with Scilab pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Birkhäuser

作者:Gomez, Claude (EDT)/ Bunks, Carey (EDT)/ Chancelier, Jean-Philippe (EDT)/ Delebecque, Francois (EDT)

出品人:

页数:491

译者:

出版时间:1999-7-1

价格:USD 139.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780817640095

丛书系列:

图书标签:

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现代计算科学与工程应用：基于开源工具的实践指南 图书名称： 现代计算科学与工程应用：基于开源工具的实践指南（暂定） 图书简介： 在当今快速发展的科学研究和工程实践领域，高效、精确的数值计算能力已成为解决复杂问题的核心驱动力。本书旨在为读者提供一套全面、深入且高度实用的计算方法论和工具链，重点关注如何利用先进的开源软件平台，实现从理论建模到实际数据分析与工程仿真的全过程。本书不涉及任何关于 Scilab 语言或其特定工具集的介绍，而是聚焦于计算科学和工程领域中更具普适性和前沿性的技术栈。 第一部分：计算科学基础与数值方法重述 本部分将系统回顾现代数值计算的基石，旨在为读者构建一个坚实的理论框架，并引入最新的算法改进和优化策略。 第一章：计算环境与性能优化 本章首先探讨现代高性能计算（HPC）环境的架构组成，包括多核处理器、GPU 加速器以及分布式集群的工作原理。重点将放在如何根据不同的计算任务选择最合适的硬件资源，并介绍并行计算的基本概念，如任务分解、数据依赖性分析和通信开销的最小化策略。 随后，我们将深入剖析数值算法的性能瓶颈分析。这不是简单地罗列算法，而是侧重于如何使用专业分析工具（如性能分析器 Profilers）来定位代码中的热点（Hotspots），并讨论如何通过缓存优化、向量化指令（SIMD）的使用，以及算法层面的重新设计来提升计算效率。我们将详细讨论时间复杂度和空间复杂度的实际影响，并引入渐近分析的局限性，强调在特定硬件上运行时的实际性能考量。 第二章：线性代数的高效求解 线性方程组的求解是几乎所有科学计算的核心。本章将超越传统的直接法（如 LU 分解）和迭代法（如 Jacobi, Gauss-Seidel）的基础介绍。我们将重点讨论大规模稀疏矩阵的处理技术。这包括预处理器的设计哲学（如代数多重网格 AMG、不完全 LU 分解 ILU/ICCG 等）及其在不同稀疏结构矩阵上的适用性分析。 对于特征值问题的求解，我们将深入探讨 Krylov 子空间方法，特别是 Arnoldi 迭代和 Lanczos 过程。本章将侧重于讨论如何选择合适的重启策略、投影空间的大小，以及如何处理矩阵的非对称性或大型化带来的挑战。此外，还会介绍如何利用结构化分解（如 H 矩阵或分块矩阵）来处理超大矩阵的精确或近似求解。 第三章：微分方程的数值积分 常微分方程（ODE）和偏微分方程（PDE）的数值解法是工程模拟的支柱。对于 ODE，本章将重点分析隐式 Runge-Kutta 方法、BDF（后向微分公式）等高精度、强稳定性的方法在处理刚性系统（Stiff Systems）时的应用技巧，包括如何有效地结合半隐式方法和自适应步长控制策略。 在 PDE 方面，本书将主要聚焦于现代网格生成技术和高阶离散化方法。我们将详细探讨有限元方法（FEM）的理论基础，包括形函数（Shape Functions）的选择、变分原理的应用，以及非线性问题（如牛顿-拉夫森迭代）的收敛性保证。对于对流占优问题，我们会探讨稳定化技术，例如 Peskin-Arias 稳定化或 SUPG（Streamline Upwind Petrov-Galerkin）方法，以克服数值振荡问题。 第二部分：数据驱动的计算与模型验证 随着数据量的爆炸式增长，计算科学正加速向数据驱动范式转型。本部分关注如何利用计算工具处理不确定性、进行逆向问题求解以及构建数据驱动的模拟模型。 第四章：不确定性量化（UQ）与敏感性分析 现实世界的工程系统总存在参数和模型的输入不确定性。本章将系统介绍处理这些不确定性的量化方法。我们将详细讲解基于蒙特卡罗模拟（Monte Carlo Simulation）的局限性，并引入更高效率的随机响应面方法（Stochastic Response Surface Methods, RSM）和基于谱的方法，如多项式混沌展开（Polynomial Chaos Expansion, PCE）。PCE 的构建、系数的计算（如伽辽宁投影或稀疏网格方法）以及后处理分析（如 Sobol 敏感性指标的计算）将是本章的核心内容。 第五章：逆向问题与数据同化 与预测问题相反，逆向问题（Inverse Problems）旨在根据观测数据推断系统的内在参数。本章将从 Tikhonov 正则化理论出发，讨论如何构造适宜的正则化项来解决病态性问题。我们将探讨不同正则化参数的选择准则（如 L 曲线法、广义交叉验证 GCV），并介绍迭代反演方法，例如 Gauss-Newton 和 Levenberg-Marquardt 算法在非线性反演中的应用。对于涉及大量数据的同化问题，我们将简要介绍卡尔曼滤波（Kalman Filtering）及其扩展形式（如 EKF, UKF）在状态估计中的作用。 第六章：计算几何与网格自适应 精确的计算结果高度依赖于高质量的计算域描述和网格划分。本章将聚焦于现代计算几何的处理技术，包括布尔运算、曲面重建和表面参数化。在网格生成方面，我们将详细讨论非结构化网格（如四面体和六面体网格）的生成算法，并强调网格质量指标的重要性（如长宽比、倾斜度）。 更重要的是，本章将深入研究解依赖的自适应网格加密技术（Adaptive Mesh Refinement, AMR）。我们将介绍基于误差估计器（如梯度恢复法 ZZ-Error Estimator 或基于双重解的方法）的局部网格细化标准，并讨论如何高效地在并行环境中实现网格的动态细化与粗化，以确保计算资源的集中应用在误差最大的区域。 第三部分：前沿计算范式与跨学科应用 本部分将探讨新兴的计算方法，这些方法正逐步改变传统仿真和分析的界限。 第七章：机器学习在数值模拟中的融合 本章探讨如何将机器学习模型嵌入到传统数值仿真流程中，以加速计算或替代昂贵的过程。重点将放在物理信息神经网络（Physics-Informed Neural Networks, PINNs）的构建原理，包括如何利用微分方程的残差项作为损失函数的一部分，实现无网格求解。此外，还将讨论高维数据降维技术（如 PCA, Autoencoders）在特征提取和模型降阶（Model Order Reduction, MOR）中的应用，特别是在处理高维动力学系统时的优势。 第八章：大规模优化算法与控制 许多工程问题归结为在约束条件下寻找最优解。本章将系统介绍求解大型、非线性、大规模约束优化问题的算法。我们将重点讨论内点法（Interior-Point Methods）的理论和实现细节，以及序列二次规划（Sequential Quadratic Programming, SQP）在处理非光滑优化目标时的鲁棒性。针对大规模问题，我们将讨论预处理技术如何提升牛顿法的可行性方向搜索速度。最后，将简要介绍最优控制理论的基础，如 Hamilton-Jacobi-Bellman 方程的数值近似方法。 结语：构建集成化计算工作流 本书的最终目标是指导读者超越单一工具的限制，学会如何整合不同的开源计算库和工具，构建一套健壮、可复用、高性能的端到端计算工作流。我们将强调代码工程化（Code Engineering）的最佳实践，包括版本控制、模块化设计、单元测试和结果的可重复性文档化，确保所开发的计算模型能够在学术研究和工业部署中达到最高标准。 本书特点： 侧重于方法论与理论深度： 强调算法背后的数学原理和工程约束。 关注性能与扩展性： 聚焦于如何使算法在大规模数据集和高性能平台上高效运行。 强调跨领域整合： 覆盖了从基础数值分析到前沿数据科学交叉领域的实用技能。 面向实践： 理论讲解后紧跟实际应用中的关键考量与挑战的深入剖析。

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说实话，我刚开始接触这本册子的时候，内心是持保留态度的。毕竟，市面上关于计算软件的书籍汗牛充栋，大多是浅尝辄止或者深度不够。然而，这本书在深度和广度上找到了一个绝妙的平衡点。它没有把Scilab描绘成一个无所不能的万灵药，而是诚恳地展示了它在特定工程计算领域的优势。我特别喜欢它在处理数值方法时的那种循序渐进的安排。比如，在谈到有限元分析的基础模块时，作者并没有直接堆砌复杂的代码块，而是先用清晰的图示和通俗的语言解释了背后的物理模型，然后再将模型一步步翻译成Scilab的脚本。这种教学方法极大地降低了初学者的认知负荷。对我而言，这本书最珍贵的地方在于，它培养了我一种“用计算思维解决问题”的能力，而不是仅仅停留在“学会一个软件命令”的层面。它让我的工程直觉得到了算法层面的支撑。

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这本书简直是为我这种对编程有点手痒，但又不想被那些动辄上百页的厚重教材吓倒的工程师量身定做的。初次翻开，那种扑面而来的务实感就让人倍感亲切。它没有过多地纠缠于复杂的数学理论的推导，而是直奔主题，告诉你Scilab这个强大的工具箱到底能帮你解决哪些实际的工程问题。我尤其欣赏它对基础概念的讲解方式，清晰、简洁，像一位经验丰富的同事在旁边手把手地教你如何操作。例如，在处理矩阵运算和数据可视化那几章，作者的讲解逻辑性极强，每一步操作都有明确的目的性，读完之后，我立刻就能将学到的知识应用到我日常的数据分析任务中，效率提升了不止一个档次。对于我们这些需要快速将计算原型转化为实际解决方案的专业人士来说，这种注重“实战演练”的叙事风格，远比纯粹的学术论著来得管用和及时。它就像一本工具手册，只不过它教你的不是扳手和螺丝刀，而是算法和代码的艺术。

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这本书给我带来的最直观感受是“解放”。在此之前，我总觉得复杂的数值模拟是一件高不可攀的事情，需要花费大量时间去学习高度专业化的商业软件，或者自己从零开始编写复杂的底层代码。然而，通过阅读此书，我发现Scilab提供了一条更优雅、更具可编程性的路径。作者在介绍迭代求解器时，其讲解的清晰度令人惊叹，它让你不仅学会了如何调用求解器，更重要的是理解了求解器内部的工作机制和收敛条件。这种对底层逻辑的尊重和揭示，赋予了读者真正的掌控感。这本书的价值，不在于教会你记住某个命令，而在于激发你对计算方法论的深入思考，并用一种相对开放和灵活的平台来实现你的想法。对于任何希望将计算能力提升到新高度的工程师或科研人员来说，这本书无疑是一个极佳的起点和持续的参考。

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坦白讲，这本书的叙事节奏把握得相当老辣，完全没有让人感到任何冗余或拖沓。内容推进的速度非常有效率，仿佛作者深谙工程师的时间观——惜时如金。当你阅读到关于信号处理那部分时，你会发现作者巧妙地利用了Scilab强大的内置函数库，将复杂的傅里叶变换和滤波设计简化成了几行简洁的代码。这种对工具特性的深刻理解并转化为教学优势的做法，体现了作者深厚的实践功底。我个人特别欣赏它对“效率”的强调，这在快节奏的研发环境中至关重要。这本书的目标读者群体定位非常精准，它避开了那些对纯理论有极致追求的数学系学生，而是紧紧抓住了那些需要快速、可靠、可复现的数值解的工程技术人员。它不是一本百科全书，而是一本高效的“加速器”。

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这是一本充满“动手乐趣”的书籍，绝对不是那种只适合摆在书架上充当装饰品的理论大部头。它的排版设计非常注重读者的阅读体验，代码示例的格式规范，注释清晰，让你在跟踪作者思路时几乎不会迷失方向。我记得我尝试着自己搭建一个简单的控制系统仿真模型时，书中的相关章节几乎成了我的“救命稻草”。它不仅仅告诉你“怎么做”，更重要的是解释了“为什么这么做”。这种对原理的深入浅出，使得即便是那些我此前认为非常晦涩的优化算法，在通过Scilab实现后，也变得触手可及。在我看来，这本书的价值在于它成功地搭建了一座坚实的桥梁，连接了抽象的数学概念与具体的工程实践。它没有故作高深，而是以一种平等交流的姿态，邀请读者一同探索计算科学的魅力，这在同类书籍中是相当少见的。

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