具体描述
《计算方法》着重介绍工程实际中常用的一些数值计算方法。主要内容包括：数值计算的误差，线性代数方程组与矩阵，矩阵的特征值与特征向量，非线性方程，插值法，函数逼近，曲线拟合，数值积分，数值微分，常微分方程的初值问题，常微分方程的边值问题。
对于主要的数值计算方法，还给出了用C语言编写的计算机程序，读者可直接使用这些程序。
《计算方法》可作为高等理工科院校非数学专业的“数值分析”或“计算方法”等课程的教材，也可供广大工程技术人员学习参考。
作者简介
目录信息
读后感
徐士良是清华的大牛,算法设计很强大. 这本书列举了计算方法里各种计算模型的经典的C代码实现,学计算方法课,绝对值得读一读这本书. 感觉运气比较好,从图书馆的书堆里挑出如此经典的教材.读起来很爽,不喜欢看枯燥理论的同学,可以读这本.
评分徐士良是清华的大牛,算法设计很强大. 这本书列举了计算方法里各种计算模型的经典的C代码实现,学计算方法课,绝对值得读一读这本书. 感觉运气比较好,从图书馆的书堆里挑出如此经典的教材.读起来很爽,不喜欢看枯燥理论的同学,可以读这本.
评分徐士良是清华的大牛,算法设计很强大. 这本书列举了计算方法里各种计算模型的经典的C代码实现,学计算方法课,绝对值得读一读这本书. 感觉运气比较好,从图书馆的书堆里挑出如此经典的教材.读起来很爽,不喜欢看枯燥理论的同学,可以读这本.
评分徐士良是清华的大牛,算法设计很强大. 这本书列举了计算方法里各种计算模型的经典的C代码实现,学计算方法课,绝对值得读一读这本书. 感觉运气比较好,从图书馆的书堆里挑出如此经典的教材.读起来很爽,不喜欢看枯燥理论的同学,可以读这本.
评分徐士良是清华的大牛,算法设计很强大. 这本书列举了计算方法里各种计算模型的经典的C代码实现,学计算方法课,绝对值得读一读这本书. 感觉运气比较好,从图书馆的书堆里挑出如此经典的教材.读起来很爽,不喜欢看枯燥理论的同学,可以读这本.
用户评价
读完这本所谓的“计算方法”实践指南后，我有一种强烈的“被误导”感。这本书的封面和定价都暗示着它将是一本面向中高级软件工程师或数据科学家的实用手册，一本能让你在面对真实世界难题时，立即从书架上抽出来查阅并应用的参考书。然而，书中的内容却更像是一套由某位资深教授在多年教学后，将所有课堂笔记原封不动整理出来的讲义集。它最大的问题在于“去情境化”——所有的方法都被剥离了它们产生的背景和适用的约束条件。比如，关于数值积分的部分，它详细描述了辛普森法则和梯形法则，却几乎没有提到如何处理积分函数本身在某些点上存在奇点的情况，或者当被积函数光滑性极差时，哪种自适应步长策略更为可靠。更令人沮丧的是，书中提供的所有“例子”，都是教科书式的、数值非常漂亮的简单函数。我尝试用书中的原理去分析我工作中遇到的一个非线性方程组，结果发现书中的方法在处理高维、非凸优化问题时，几乎没有提供任何可行的、超越基础梯度下降的进阶策略。这使得这本书的实用价值大打折扣，它提供的是“知道什么”的知识，而不是“如何做”的技能。对于希望提升算法鲁棒性和处理复杂计算挑战的读者来说，这本书提供的帮助微乎其微，更像是一本停留在理论表面的知识概述。
评分说实话，这本书更像是为数学系本科生准备的“数值分析概论”，而且是那种侧重于历史回顾而非未来发展的版本。它在介绍经典算法时，固然是详尽无遗的，比如有限差分法在求解偏微分方程中的应用，它追溯到了早期的差分格式，并详细讨论了区域离散化对稳定性的影响。但这种追溯性带来的问题是，全书的视野似乎被固定在了上世纪八九十年代的主流方法上。我没有在其中找到任何关于现代计算科学中至关重要的优化技术，比如牛顿法的预处理技术、求解大型稀疏线性系统的Krylov子空间方法（如GMRES, BiCGSTAB）的深入讨论，更不用提机器学习和深度学习中广泛使用的随机梯度下降及其变体（如Adam, RMSProp）在数值稳定性上的考量。这本书似乎有意避开了任何与“大规模数据”或“高维空间”相关的挑战。它提供的工具箱里装满了精美的古董扳手，但当我需要修理现代精密引擎时，却发现缺少了最核心的电动工具。因此，对于任何希望利用计算方法解决当代科学或工程中复杂问题的专业人士来说，这本书提供的知识深度和广度都显得严重滞后，它更像是一份静止的、对过去成就的记录，而非一份动态的、指导未来实践的指南。
评分我必须承认，这本书的排版和印刷质量是上乘的，纸张的触感极佳，这让我一度认为我手上的可能是一本价值不菲的艺术品而非技术书籍。然而，一旦内容真正进入我的视野，那种“华而不实”的感觉就挥之不去了。本书的叙述风格极其注重形式美感，句子结构复杂而冗长，大量使用从句和晦涩的修饰语，使得原本应该直截了当的数学概念变得需要反复研读才能理解其核心意图。例如，在解释最小二乘法的几何意义时，作者用了整整三页的篇幅，用极其迂回的方式描述了“投影”和“残差最小化”的关系，但却没有给出一个清晰的、一句话总结的直观解释。这种过度的文学化处理，与“计算方法”这种强调简洁、高效和精确性的学科本质是背道而驰的。我更希望看到的是清晰的流程图、对比表格，或者用代码片段来直观展示不同算法的效率差异，而不是陷入无休止的文字迷宫。这本书仿佛在刻意地疏远读者，它似乎在说：“只有能理解我这种复杂表达的人，才有资格学习这些方法。”对于追求效率和快速掌握核心思想的读者来说，这本书的阅读体验无疑是一种煎熬，它消耗了大量时间在理解“作者在说什么”上，而不是“这个方法能做什么”。
评分阅读体验上，这本书的结构逻辑给我造成了极大的困惑，它似乎在“随机”地组织内容，而不是遵循一个清晰的知识构建路径。举例来说，在讨论误差分析（绝对误差、相对误差、截断误差、舍入误差）时，理论讲解被分散在了好几个不相关的章节之中。关于舍入误差的讨论，被放在了矩阵求逆的章节后面，而关于截断误差的分析，却在介绍插值法时被匆匆提及。这种碎片化的信息呈现方式，使得读者很难建立起一个连贯的、系统的误差控制框架。我需要花费大量时间在书本前后翻阅，试图将这些分散的知识点重新拼凑起来，以形成一个完整的理解闭环。一个优秀的教科书或参考书，应该像一条精心规划的河流，引导读者从基础概念自然地流向复杂应用，每一步的衔接都应该水到渠成。然而，这本书更像是一堆零散的石头堆积在一起，虽然每一块石头（每一个小知识点）本身可能打磨得很光滑，但它们之间缺乏必要的“粘合剂”和组织结构。这种设计极大地增加了学习的认知负荷，使得学习过程充满了挫败感，因为它迫使读者去承担组织和重构知识结构的额外工作，而这本应是作者的责任。
评分初次翻开这本厚重的著作，我的期望值其实颇高，毕竟“计算方法”这个主题本身就预示着对算法精度、效率以及理论基础的深度探讨。然而，读完前三分之一后，我得说，这本书给我的感觉更像是一本“数学基础概念的详尽梳理”，而非我所期待的，关于如何高效解决实际工程或科学计算问题的“方法论宝典”。它花了大量篇幅去铺陈微积分、线性代数中那些极其基础且广为人知的定理和公式的推导过程，仿佛读者都是刚接触数学的新手。例如，在介绍迭代法的收敛性时，作者似乎更热衷于展示如何用严谨的数学语言去证明一个非常简单的三角不等式成立，而不是着墨于如何选择合适的初始值、如何判断何时应该停止迭代以达到工程所需的精度，或者不同迭代方法（如牛顿法、割线法）在面对病态问题时的实际表现差异。我期待的是那种能直接应用于编程实践的、带有清晰伪代码和复杂案例分析的章节，但这里更多的是黑板上的符号堆砌。这种过于学院派的叙事方式，使得原本应该生动、充满技巧性的“方法”学习过程，变得异常枯燥和冗长。如果说这本书有价值，那它更适合作为一本数学分析的补充教材，而不是一本面向应用领域专业人士的工具书。我真正关心的那些关于大规模矩阵求解的稀疏性处理、并行计算的效率优化等前沿话题，在目前的章节中几乎没有涉猎，这让我对后续内容的期待值也大打折扣，总感觉这本书的方向似乎跑偏了，定位模糊不清。
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