Introduction to Computational Linear Algebra pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Chapman and Hall/CRC

作者:Nabil Nassif

出品人:

页数:259

译者:

出版时间:2015-8-7

价格:GBP 49.99

装帧:Paperback

isbn号码:9781482258691

丛书系列:

图书标签:

• 线性代数
• Math
• Algebra
• 计算线性代数
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• 数值计算
• 算法
• 矩阵
• 向量空间
• Python
• MATLAB
• 科学计算
• 高等数学

《数字世界的力量：算法、模型与计算思维的基石》 在当今这个数据爆炸、计算无处不在的时代，理解数字世界的运作逻辑，掌握驱动其发展的核心工具，已成为一项至关重要的能力。本书《数字世界的力量》并非一本关于特定数学分支的入门指南，而是旨在为读者打开一扇通往现代科学、工程、金融乃至社会学等诸多领域背后核心计算思维的大门。我们致力于揭示那些看似复杂抽象的算法和模型，如何在计算机科学、人工智能、大数据分析等前沿领域发挥着不可替代的作用，并探讨它们如何塑造我们对世界的认知与互动方式。 本书从一个更宏观的视角出发，聚焦于“计算思维”这一核心概念。计算思维并非仅仅是编程技能的叠加，而是一种解决问题的思维模式，它强调将问题分解、识别模式、抽象化以及设计算法。我们将通过一系列精心设计的案例，深入浅出地展示如何运用计算思维来分析现实世界中的问题，并为之构建可行的解决方案。这些案例将涵盖但不限于：如何利用高效的搜索算法在海量信息中快速定位所需内容；如何通过模拟和建模来预测复杂系统的行为，例如天气变化或金融市场的波动；如何在不同数据源之间建立联系，发现隐藏的关联性；以及如何设计优化算法来解决资源分配、路径规划等实际难题。 在探索计算思维的过程中，我们将不可避免地接触到一些支撑现代计算体系的重要概念。本书不会深入探讨它们严格的数学证明或推导过程，而是侧重于理解它们“做什么”以及“为什么”这样做。我们会介绍诸如“迭代”这一强大的工具，它如何使我们能够逐步逼近问题的最优解；“递归”思想的精妙之处，如何将复杂问题分解为更小的、同质的子问题；“数据结构”的意义，它们如何组织信息，使得计算机能够高效地访问和处理；以及“算法复杂度”的概念，它如何帮助我们评估一个解决方案的效率和可伸缩性。这些概念如同构建复杂建筑的基石，理解了它们，就能更好地把握更高级的计算技术。 此外，本书还将强调“模型”在理解和改造世界中的关键作用。我们将探讨不同类型的模型，从简单的统计模型到复杂的机器学习模型，以及它们如何帮助我们从数据中提取有价值的信息，做出更明智的决策。例如，我们将讨论如何通过模型来识别图像中的物体，如何理解自然语言的含义，或者如何预测用户行为。本书会强调模型构建的迭代性，即如何根据实际效果不断调整和优化模型，使其更贴近现实，更具预测能力。 值得注意的是，本书的编写风格力求平易近人，避免使用过多的专业术语和过于抽象的数学符号。我们的目标是让那些非计算机科学或数学专业的读者也能轻松理解并从中受益。我们将用类比、图示和直观的解释来辅助理解，并鼓励读者在阅读过程中主动思考，将所学知识应用于自己的学习和工作场景。 《数字世界的力量》并非提供一套固定的公式或答案，而是希望激发读者的好奇心和探索欲，培养他们运用计算思维来解决问题的能力。我们相信，掌握了计算思维，就如同获得了驾驭数字世界的一把钥匙，能够让我们在这个日新月异的时代保持敏锐的洞察力，并在不断变化的挑战面前找到创新的解决方案。无论您是希望提升职业技能，还是对数字技术的底层逻辑感到好奇，本书都将是您开启这段旅程的理想起点。通过本书的学习，您将不再是被动地接受技术的影响，而是能够主动地理解、应用乃至创造数字世界的可能性。

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这本书的结构安排也显得有些混乱，章节之间的逻辑跳跃性非常大。有时候，前一章还在讨论向量空间的拓扑性质，下一章突然就跳到了矩阵分解的数值稳定性问题，中间缺少了必要的过渡和铺垫。对于那些希望系统学习这门学科的人来说，这种不连贯性无疑是一个巨大的障碍。我常常需要频繁地来回翻阅前面的章节，试图去拼凑出各个知识点之间的关联，这极大地打断了我的阅读节奏。而且，书中的例子大多是高度简化的、理想化的情形，很少能看到与实际工程问题、大数据分析或者机器学习中常见的复杂数据结构相对应的案例。这使得我对书中学到的理论知识的应用前景感到迷茫，总觉得这些工具箱里的工具很精美，却不知道该用在哪里才能真正发挥作用。如果作者能在理论与实践之间架起一座更坚固的桥梁，这本书的价值想必会提升一个档次。

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坦白说，这本书的排版和插图处理得非常不尽人意。字体选择上偏向于传统的学术风格，行距和段落间距都很小，长时间阅读下来，眼睛非常容易疲劳。更令人失望的是，图形和图表的质量普遍不高。很多关于迭代过程收敛性的可视化图示，线条模糊，颜色对比度极差，根本无法清晰地展示出数据的变化趋势和算法的效率差异。在线性代数这种对几何直观要求很高的学科中，高质量的视觉辅助材料至关重要。这本书似乎在这方面投入的精力非常少，仿佛认为读者只要看懂了公式，自然就能在脑海中构建出相应的图像。这种做法对于那些依赖视觉学习的读者来说，简直是一场灾难，使得原本就抽象的概念更加难以捉摸，仿佛被一层灰色的幕布遮挡住了。

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我曾尝试用这本书来准备一次关于优化算法的内部培训，期望能从中找到一些关于大规模矩阵求解的现代方法。然而，书里对迭代法，比如共轭梯度法（CG）或GMRES的讨论，深度明显不够。它只是简单地介绍了算法的步骤和收敛速度的理论界限，但对于实际操作中如何选择预处理器（preconditioner）、如何处理病态矩阵，或者如何应对内存限制等关键的工程挑战，几乎只字未提。这让这本书更像是一本停留在上世纪八九十年代的教科书，缺乏对近二十年计算科学突飞猛进发展的反映。对于追求前沿计算技术的读者而言，这本书的实用价值大打折扣，它提供的知识点像是博物馆里的展品，虽然具有历史意义，但对于解决当下的实际问题，显得力不从心，甚至有点误导人走向过时的思路。

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这本书的封面设计相当朴实，甚至有些过时了，封面上印着密密麻麻的数学符号，让人一眼望去就觉得这不是一本能轻松读完的书。我一开始对它抱有的期望其实挺高的，毕竟“计算线性代数”这个方向在现代科学计算中越来越重要，我希望它能给我提供一个既扎实又实用的入门视角。然而，翻开第一章，我就被扑面而来的抽象定义和长串的定理淹没了。作者的叙述方式非常严谨，但对初学者来说，这种严谨性几乎等同于晦涩难懂。书中大量使用了理论推导，仿佛是为了证明某个结论的严密性而存在，而不是为了帮助读者理解其背后的直觉和应用场景。我花了好大力气才勉强跟上作者的思路，但每一次深入阅读都感觉像是在攀登一座没有辅助设施的峭壁，每进一步都充满了挑战，让人不禁怀疑自己是否真的适合走这条路。这种阅读体验，坦白说，并不愉快，更像是一次枯燥的学术考察，而非知识的探索之旅。

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这本书的习题设置也让我感到非常不解。很多习题与其说是对所学知识点的检验，不如说是对作者特定证明步骤的模仿和重复。它们往往要求读者严格按照书本推导的流程重现某些结论，而不是鼓励学生去探索、去修改参数、去分析在不同约束条件下的系统行为。我更倾向于那种鼓励编程实现、鼓励数值模拟、鼓励对结果进行敏感性分析的习题。遗憾的是，这本书的练习题几乎完全是纸上谈兵，鲜有要求使用MATLAB、Python或其他科学计算软件进行实际操作的环节。这导致我在读完一章后，总有一种“学了却没做”的空虚感，知识停留在符号层面，未能转化为可操作的能力，这对于一本面向“计算”的教材来说，是最大的遗憾之一。

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