如何通过25次简单迭代得到圆周率的4500万位有效数字?利用深刻的数学思想以及高超的算法设计,就可以产生如此有威力的算法。本书用比较浅显的数学知识,比如三角函数、级数、迭代等概念,解释如何得到圆周率计算的高效算法。希望通过这本小册子,让读者从一个很小的角度感悟到计算机时代算法的基本思想。
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**第五段评价:** 这本书给我最直观的感受是“知识的密度极高”。每一页都承载着作者多年研究的精华,信息量非常饱满。它并不适合那种只想快速浏览、寻求速成答案的读者,因为它要求读者有足够的耐心去咀嚼和消化其中的每一个概念。书中对迭代法收敛速度的描述,尤其是引入的皮亚诺余项和渐近展开的概念,虽然初看有些晦涩,但一旦理解,便能洞察到算法优化的深层原理。这本书更像是一份精密的路线图,它没有直接给出终点,而是详细标注了通往那些复杂计算领域的所有主要岔路口和最佳路径选择。它构建了一个强大的知识体系,让我能够更自信地去面对那些看似无解的复杂计算难题,是一部值得反复研读的经典之作。
评分**第四段评价:** 作为一本探讨计算方法的书籍,这本书在软件实现的角度给予了大量的启发。作者并没有止步于理论推导,而是花了相当篇幅讨论了在实际编程环境中,如何选择合适的数据结构和算法来优化性能。特别是对于如何避免浮点运算中的灾难性抵消(catastrophic cancellation),书中提供了一些非常实用的编程技巧和注意事项,这对于实际从事科学计算的工程师来说,价值极高。这本书的行文风格偏向于一种严谨的工程报告与学术论文的结合体,逻辑链条清晰,论证有力。唯一的遗憾是,某些高级主题如有限元分析的介绍略显简略,似乎是为后续的专业书籍留下了伏笔,但即便如此,它也为我指明了后续学习的方向。
评分**第三段评价:** 这本书带给我一种耳目一新的阅读体验,它最大的亮点在于其叙事视角——仿佛在讲述一个关于“如何用有限的资源解决无限的问题”的哲学故事。书中对数值分析的探讨,不再是冷冰冰的公式罗列,而是充满了对人类智慧在处理复杂系统时的赞叹。我印象最深的是对“病态问题”的讨论,作者没有回避这些计算中的“死角”,而是坦诚地展示了计算的局限性,这使得整本书显得非常客观和真实。阅读过程中,我经常会停下来思考,我们所依赖的计算机能力,在面对更精细的物理世界时,究竟还能走多远。这本书的文字富有节奏感,读起来毫不费力,它成功地将一门偏理工科的学科,提升到了可以引发深层次思考的层面,非常推荐给那些喜欢探究事物本质的读者。
评分**第二段评价:** 这本书的结构安排得极具匠心,它不像传统教科书那样按部就班地堆砌理论,而是更侧重于展示计算数学的“实用性”和“迭代性”。我特别欣赏其中关于算法效率和收敛速度的讨论,这部分内容往往是其他入门书籍所忽略的。作者用生动的语言解释了为什么某些迭代法会比直接求解法更具优势,这种思维的转变非常重要。书中引用的例子都非常贴近实际问题,比如气象预报中的模型简化,或者金融领域中的风险评估,这些都能让读者立刻感受到计算数学的力量。虽然有些地方的推导过程略显跳跃,可能需要反复阅读才能完全消化,但这反而促使我主动去查阅了相关的背景知识,形成了一个良性的学习闭环。这本书就像一位经验丰富的老教授在和你娓娓道来,引导你从感性认识走向理性分析。
评分**第一段评价:** 最近读了一本关于计算数学的入门读物,感觉受益匪浅。作者的叙述非常平实,没有过多地使用艰深的术语,使得像我这样对数学理论不太敏感的读者也能轻松跟上思路。书中对一些经典算法的剖析非常到位,比如数值积分和线性方程组的求解,作者不仅介绍了原理,还结合实际案例展示了它们在工程领域的应用。特别是关于误差分析的部分,讲解得尤为清晰,让我对“计算的准确性”有了更深刻的理解。这本书的价值在于它搭建了一个很好的基础框架,让人在学习后续更复杂的计算方法时,能够心中有数,不至于迷失在公式的海洋里。整体来说,这是一本非常适合作为初学者敲门砖的教材,它激发了我进一步探索计算数学领域的兴趣,让我意识到这门学科的魅力远不止于枯燥的数字运算。
评分十分精到
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评分长见识的读物,介绍圆周率多种算法,从古代的手工计算的几何方法,到适用于计算机的并行算法
评分十分精到
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