Numerical Methods Using MathCAD

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出版者:Prentice Hall
作者:Laurene V. Fausett
出品人:
页数:702
译者:
出版时间:2001-7-22
价格:USD 86.67
装帧:Hardcover
isbn号码:9780130610812
丛书系列:
图书标签:
  • 数值方法
  • MathCAD
  • 科学计算
  • 工程数学
  • 数值分析
  • 计算数学
  • 高等数学
  • 模拟仿真
  • 数学软件
  • 工程应用
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具体描述

For one or two-semester undergraduate or beginning graduate-level courses in Computer and Mathematical Methods, Numerical Methods, or Numerical Analysis. This text presents the fundamental numerical techniques used in engineering, applied mathematics, computer science, and the physical and life sciences in a way that is both interesting and understandable to students in those fields. The organization of the chapters and of the material within each chapter, the use of MathCAD functions and worksheets to illustrate the methods, and the exercises provided are all designed with student learning as the primary objective.

计算的艺术:从理论到实践的数学方法探索 本书致力于深入剖析现代科学与工程领域中至关重要的计算方法。我们将一同踏上这段探索之旅,揭示如何将抽象的数学概念转化为实际可操作的计算工具,从而解决现实世界中的复杂问题。本书不局限于特定的软件平台,而是专注于算法的核心思想、原理以及它们在不同领域的应用,旨在培养读者独立思考和解决问题的能力。 核心内容概述: 误差分析与数值稳定性: 任何数值计算都无法避免误差。本书将从根本上探讨误差的来源,包括截断误差和舍入误差,并详细介绍量化和控制这些误差的方法。我们将深入研究数值稳定性,理解为何看似简单的计算在某些情况下会变得不稳定,以及如何设计鲁棒的算法来避免灾难性的错误。这部分内容将为后续所有数值方法的学习奠定坚实的基础,确保读者在进行计算时能够审慎对待误差,并能对结果的可靠性做出判断。 非线性方程求解: 许多科学和工程问题最终归结为求解形如 f(x) = 0 的非线性方程。本书将系统介绍多种求解此类方程的经典方法,包括但不限于: 二分法(Bisection Method): 阐述其原理、收敛性以及在确定区间内的应用,重点分析其绝对的可靠性,即便收敛速度较慢。 牛顿-拉夫逊法(Newton-Raphson Method): 深入讲解其迭代原理,分析其快速的二次收敛性,并探讨其对初始猜测值的敏感性以及如何处理导数为零的情况。 割线法(Secant Method): 作为牛顿法的近似替代,分析其如何利用前两次的函数值来逼近导数,以及其介于线性收敛和二次收敛之间的特点。 不动点迭代法(Fixed-Point Iteration): 介绍如何将非线性方程转化为不动点形式,并分析其收敛的充要条件,以及如何构造收敛的不动点迭代。 多值根的求解: 探讨当方程存在多个解时,如何运用不同的策略寻找所有或特定范围内的根。 线性方程组的求解: 线性方程组是科学计算中最常见的问题之一,从物理模拟到数据分析,无处不在。本书将覆盖两大类方法: 直接法: 高斯消元法(Gaussian Elimination): 详细阐述其消元和回代过程,分析其时间复杂度,并介绍其改进形式,如带主元消去法,以提高数值稳定性。 LU分解(LU Decomposition): 讲解如何将系数矩阵分解为下三角矩阵L和上三角矩阵U的乘积,并分析其在求解多个具有相同系数矩阵的线性方程组时的效率优势。 Crout法、Doolittle法等: 介绍其他LU分解的变种及其适用场景。 迭代法: 适用于大型稀疏线性方程组,可有效降低计算量和内存需求。 雅可比迭代法(Jacobi Iteration): 阐述其基本思想,分析其收敛条件,并说明其简单但收敛速度可能较慢的特点。 高斯-赛德尔迭代法(Gauss-Seidel Iteration): 介绍其改进之处,即在迭代过程中立即使用新计算出的变量值,分析其通常比雅可比法收敛更快的现象。 超松弛迭代法(Successive Over-Relaxation, SOR): 探讨如何引入松弛因子来加速收敛,并分析不同松弛因子对收敛速度的影响。 插值与逼近: 当我们只有离散的数据点时,如何构建一个函数来表示这些数据,或者如何在给定的函数集里找到一个最接近目标函数的函数? 多项式插值: 拉格朗日插值(Lagrange Interpolation): 详细介绍拉格朗日插值多项式的构造方法,分析其优缺点,特别是龙格现象(Runge's phenomenon)。 牛顿插值(Newton Interpolation): 讲解其差商的概念和迭代构造过程,以及其在添加新数据点时的优势。 样条插值(Spline Interpolation): 重点介绍三次样条插值(Cubic Splines),分析其如何通过分段多项式并强制要求在连接点处的连续性和导数连续性来克服高次多项式插值的问题,从而获得更平滑的曲线。 最小二乘逼近(Least Squares Approximation): 讲解如何找到一个函数(通常是多项式)来最佳地拟合一组数据,使得误差平方和最小。这将深入到线性代数中的正规方程(Normal Equations)推导。 数值积分: 计算定积分的精确值在很多情况下非常困难,甚至不可能。本书将介绍多种数值积分的方法: 梯形法则(Trapezoidal Rule): 介绍其基本原理,将积分区间分割成若干小段,用梯形面积近似。 辛普森法则(Simpson's Rule): 讲解其如何使用抛物线段来近似曲线,从而获得更高的精度,并分析其对被积函数的光滑性要求。 高斯积分(Gaussian Quadrature): 介绍其通过优化积分节点和权重来在较少的函数评估次数下达到更高精度的思想。 常微分方程(ODE)的数值解法: 许多物理、工程和生物模型都涉及常微分方程。本书将介绍几种主流的数值求解方法,用于近似满足给定初值或边值条件的微分方程的解: 欧拉方法(Euler's Method): 介绍最基础的前向欧拉法和后向欧拉法,分析其收敛性和误差性质,并指出其精度受步长影响较大。 改进欧拉法(Improved Euler Method)/ 梯形法(Trapezoidal Method for ODEs): 讲解如何通过平均斜率等方法提高精度。 龙格-库塔方法(Runge-Kutta Methods): 重点介绍经典的四阶龙格-库塔方法(RK4),分析其高精度和广泛应用性。 多步法(Multistep Methods): 介绍如Adams-Bashforth和Adams-Moulton等方法,分析其利用过去多个点的信息来预测当前点的信息,从而可能提高效率。 边值问题(Boundary Value Problems, BVPs): 探讨求解两点边值问题的打靶法(Shooting Method)和有限差分法(Finite Difference Method)。 学习目标: 通过学习本书,您将能够: 理解各种数值方法的数学原理和推导过程。 掌握不同数值方法的优缺点、适用范围以及收敛性与稳定性分析。 能够根据具体问题选择合适的数值方法。 具备分析和评估数值计算结果的准确性和可靠性的能力。 培养将数学理论应用于解决实际工程和科学问题的能力。 为更深入地学习数值分析、科学计算和相关领域的知识打下坚实基础。 本书适合于所有对计算方法感兴趣的学生、研究人员和工程师,无论您是初学者还是希望深化理解的从业者,都能从中获益。我们相信,通过对这些计算工具的深入探索,您将能够以更有效、更精确的方式应对科学与工程中的挑战。

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读后感

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用户评价

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这本《Numerical Methods Using MathCAD》真是一本令人振奋的书籍,它不仅仅是关于数值方法的理论讲解,更是一次将抽象概念具象化的绝佳体验。我一直对数学抱有浓厚的兴趣,但传统教科书中枯燥的公式推导和难以想象的求解过程,常常让我望而却步。然而,从我第一次翻开这本书开始,这种感觉就彻底改变了。作者巧妙地将MathCAD这个强大的计算工具融入到数值方法的学习中,使得原本可能令人头疼的迭代计算、矩阵运算、插值拟合等内容,变得直观且易于理解。我特别欣赏书中对每一个算法的详细解析,不仅仅是罗列公式,更是深入剖析了算法背后的逻辑,以及在MathCAD中如何一步步实现这些算法。例如,在介绍牛顿迭代法时,书中不仅给出了公式,还展示了如何在MathCAD中构建迭代函数,设置初始值,并观察收敛过程,这种“边学边做”的学习模式,极大地增强了我的动手能力和对算法的掌握程度。书中提供的代码示例,清晰明了,我甚至可以轻松地对其进行修改和扩展,尝试解决一些我自己的问题。这种能力上的飞跃,让我觉得自己不再是被动接受知识的学生,而是能够主动运用数学工具的实践者。而且,书中的例子涵盖了工程、科学等多个领域,让我看到了数值方法在实际应用中的广泛性,激发了我进一步探索的欲望。我发现,通过MathCAD,我可以更专注于理解算法的核心思想,而不是纠结于繁琐的计算细节,这无疑是学习效率的巨大提升。

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《Numerical Methods Using MathCAD》这本书,可以说是我在数学学习道路上遇到的一个非常重要的里程碑。一直以来,我都觉得数学学习更像是在“纸上谈兵”,虽然理论知识掌握了不少,但在实际应用中却常常感到力不从心。这本书的出现,彻底改变了我的这种看法。作者将MathCAD这个强大的工具巧妙地融入到数值方法的讲解中,让那些复杂的计算和迭代过程变得异常清晰和易于操作。我特别喜欢书中对各种算法的细致分析,不仅仅是提供公式,而是深入剖析了算法的内在逻辑,以及如何在MathCAD中实现这些算法。例如,在学习非线性方程的求解时,书中详细介绍了二分法、不动点迭代法和牛顿法,并提供了相应的MathCAD程序代码。我亲手操作这些代码,观察迭代过程,感受算法的收敛性,这种体验是任何纯理论书籍都无法提供的。更重要的是,书中提供的许多实际应用案例,让我看到了数值方法在解决现实世界问题中的巨大潜力,从信号处理到金融建模,我都从中受益匪浅。这本书不仅仅是教会我如何使用MathCAD,更是教会我如何用一种更有效、更直观的方式去理解和应用数学。它极大地提升了我解决复杂问题的能力,让我对数学这门学科产生了更深的敬畏和热爱。

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《Numerical Methods Using MathCAD》这本书,给我带来了前所未有的学习体验,它成功地将枯燥的数值算法变得生动有趣且实用。作为一个对数据分析和建模充满兴趣的学习者,我一直渴望掌握一种能够高效处理复杂计算的工具,而这本书正是满足了我的这一需求。作者非常巧妙地将MathCAD强大的符号计算和图形化功能与数值方法的理论相结合,让那些原本需要大量纸笔演算的算法,变得清晰易懂且易于实现。我特别欣赏书中对每一个算法的深入讲解,不仅仅是给出公式,更是深入剖析了算法的原理、步骤以及在MathCAD中的具体实现。比如,在学习矩阵运算和线性方程组的求解时,书中详细介绍了高斯消元法、LU分解等方法,并提供了在MathCAD中实现这些方法的代码示例。我不仅学习了算法本身,更学会了如何利用MathCAD来加速计算和验证结果,这种实践性的学习方式,让我对数值方法有了更深刻的理解和应用能力。书中大量的案例分析,也让我看到了数值方法在统计学、经济学、物理学等众多领域的强大应用前景,极大地激发了我继续深入学习的动力。

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《Numerical Methods Using MathCAD》这本书,绝对是一本能够真正改变你学习方式的书籍。对于我来说,过去的数学学习常常停留在理论层面,而这本书则将我带入了一个全新的实践领域。作者非常巧妙地将MathCAD这个强大的计算软件融入到数值方法的学习过程中,使得那些原本可能需要大量手工计算的算法,变得异常清晰和易于理解。我非常喜欢书中对每一个算法的深入剖析,不仅仅是罗列公式,更是详细解释了算法的原理、步骤以及在MathCAD中的具体实现。比如,在介绍线性方程组的求解时,书中详细讲解了高斯消元法、LU分解等方法,并提供了相应的MathCAD程序。我亲自运行这些程序,观察求解过程,感受不同算法的效率和精度,这种实践性的学习方式,让我对线性代数有了更深刻的理解。书中提供的许多案例,也让我看到了数值方法在科学研究和工程实践中的广泛应用,这极大地激发了我对相关领域进一步探索的兴趣。这本书不仅仅是教会我如何使用MathCAD,更重要的是,它教会我如何用一种更加高效、更加直观的方式去理解和应用数学,让我觉得学习数学不再是一件枯燥的事情,而是一场充满发现的旅程。

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从一名对数值方法感到困惑的学生,到如今能够熟练运用MathCAD解决实际问题的实践者,这本书《Numerical Methods Using MathCAD》无疑起到了至关重要的作用。我一直认为,学习数学的关键在于理解其内在的逻辑和应用场景,而这本书恰恰在这两个方面都做得非常出色。作者巧妙地将MathCAD这个强大的计算工具融入到数值方法的教学中,将那些原本复杂的算法变得易于理解和操作。我尤其喜欢书中对每一个算法的详细剖析,不仅仅是给出公式,更是深入浅出地解释了算法的原理、步骤以及在MathCAD中的实现方式。例如,在介绍求解非线性方程的迭代方法时,书中不仅列出了二分法、牛顿法等方法的数学表达式,还提供了在MathCAD中创建迭代函数、设置初始值并观察收敛过程的代码示例,这种直观的展示让我对算法的理解更加透彻。书中大量的实际应用案例,也让我看到了数值方法在科学研究和工程设计中的广泛应用,这极大地拓宽了我的视野,也激发了我进一步学习和探索的动力。

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《Numerical Methods Using MathCAD》这本书,是我在探索数值方法过程中遇到的最得力的助手。它不仅仅是一本教科书,更像是一位循循善诱的导师,带领我一步步走近那些原本令人生畏的数学概念。作者将MathCAD这个强大的计算平台运用得炉火纯青,使得那些原本需要大量手工计算和繁琐推导的数值算法,变得清晰、直观且易于上手。我特别欣赏书中对每个算法的深入讲解,不仅仅是停留在公式层面,更是深入剖析了算法的原理、优缺点,以及在MathCAD中的具体实现步骤。比如,在学习插值与拟合章节时,书中不仅展示了各种插值方法的数学表达式,还通过MathCAD的图形化界面,直观地呈现了不同插值方法的拟合效果,让我对插值和拟合有了更深刻的理解。我尝试着书中提供的代码,并对其进行修改和扩展,去解决一些自己遇到的实际问题,这种“边学边做”的学习方式,极大地提升了我的动手能力和解决问题的效率。这本书为我打开了一个全新的视角,让我看到了数学不仅仅是理论的学科,更是解决现实世界问题的强大工具。

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我必须承认,《Numerical Methods Using MathCAD》这本书是我在学习数值方法过程中遇到的最实用、最具指导意义的书籍之一。它不仅仅是一本教科书,更像是为我量身打造的一位经验丰富的导师,带领我一步步掌握那些抽象的数学概念。作者巧妙地将MathCAD这个强大的计算软件作为媒介,将数值方法的核心思想和实际应用展现得淋漓尽致。我尤其欣赏书中对每一个算法的细致讲解,不仅仅是罗列公式,更是深入剖析了算法的原理、步骤以及在MathCAD中的具体实现。例如,在讲解数据拟合时,书中详细介绍了最小二乘法,并提供了在MathCAD中实现多项式拟合和指数拟合的代码示例。我尝试着将自己收集到的数据输入到MathCAD中进行拟合,并观察不同模型的拟合效果,这种亲自动手实践的学习方式,极大地加深了我对数据拟合的理解和应用能力。书中涵盖的广泛应用案例,从工程力学到金融建模,都让我看到了数值方法在现实世界中的强大威力,极大地拓展了我的视野,也为我未来的学习和职业发展奠定了坚实的基础。

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不得不说,《Numerical Methods Using MathCAD》是一本真正能够“赋能”读者的书籍。对于我这样一名对计算科学充满热情但又常常被繁琐数学运算困扰的学生来说,这本书简直是雪中送炭。作者在书中将复杂的数值算法与MathCAD强大的符号计算和图形化功能完美结合,让原本可能令人望而生畏的数值方法变得生动有趣且易于掌握。我尤其欣赏书中对每一个算法的深入讲解,不仅仅是给出公式,更重要的是解释了算法背后的数学原理,以及如何在MathCAD环境中实现这些算法。比如,在学习插值与逼近时,书中详细介绍了多项式插值、样条插值等方法,并通过MathCAD的图形界面直观地展示了不同插值方法的曲线形状,这让我对插值的效果有了非常直观的理解。我尝试着书中提供的代码,修改参数,观察结果的变化,这种互动式的学习方式,极大地加深了我对数值方法的理解。此外,书中涵盖了大量的应用案例,从物理学中的微分方程求解到工程学中的有限元分析,都让我看到了数值方法在现实世界中的强大应用力。我感觉自己不再仅仅是学习公式,而是真正掌握了一种解决问题的工具和思维方式。

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我必须说,《Numerical Methods Using MathCAD》是一次令人耳目一新的学习体验,它成功地将那些原本可能被视为“高冷”的数值方法,变得触手可及且充满趣味。我个人对那些需要大量计算的数学问题一直感到棘手,往往是心有余而力不足。这本书的出现,就像是一把钥匙,为我打开了通往高效解决问题的大门。我尤其赞赏作者在解释算法时所展现出的条理性和清晰度。他们并非简单地呈现公式,而是深入浅出地剖析了每个算法的原理、优点以及局限性。比如,在讲解有限差分法时,书中不仅展示了如何利用MathCAD构建差分格式,还详细解释了不同阶数的差分格式对精度和稳定性的影响。我曾经尝试过手动计算一些数值积分,结果耗时耗力且容易出错,而在这本书的指导下,我能够迅速在MathCAD中实现辛普森法则,并且准确高效地得到结果。这种从理论到实践的无缝衔接,让我对数值方法的应用充满了信心。书中提供的许多案例分析,也极大地拓展了我的视野,让我看到了数值方法在解决实际工程问题中的巨大价值,比如桥梁结构的力学分析、流体动力学的模拟等等。我发现,通过MathCAD,我不仅能理解算法,更能直观地观察到问题的解决方案是如何逐步形成的,这种沉浸式的学习过程,让知识真正“活”了起来。

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一本真正能够让你“玩转”数值方法的宝藏,《Numerical Methods Using MathCAD》无疑是这样的一本书。对于我这种希望将数学理论与实际应用紧密结合的学习者来说,这本书简直是量身定做。作者的叙述方式非常独特,他没有选择枯燥的公式堆砌,而是通过MathCAD这个强大的工具,将抽象的数值算法一一具象化。我尤其欣赏书中对每一个算法的详细讲解,从理论基础到实际操作,都覆盖得非常全面。例如,在学习求解常微分方程时,书中不仅讲解了欧拉法、改进欧拉法和龙格-库塔法等经典算法,还提供了在MathCAD中实现这些算法的代码示例。我尝试着输入自己的微分方程,观察不同算法的求解结果,并对比它们的精度和收敛速度,这种互动式的学习体验,让我对这些算法的理解达到了前所未有的深度。书中大量的案例分析,也为我提供了丰富的应用场景,让我看到了数值方法在诸如信号处理、数据分析、工程模拟等诸多领域的强大威力。这本书不仅提升了我解决问题的能力,更重要的是,它培养了我用数学工具解决现实问题的信心。

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