Studies in Numerical Analysis (Studies in Mathematics, Vol 24) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Mathematical Assn of Amer

作者:

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1985-04

价格:USD 12.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780883851265

丛书系列:

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• 数值分析
• 数学
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现代数学前沿：数值分析的理论与实践探索 本书并非《Studies in Numerical Analysis (Studies in Mathematics, Vol 24)》，而是对当代数值分析领域中，与该书主题既相关又有所侧重的关键分支和最新进展的全面梳理与深度探讨。本书旨在为高年级本科生、研究生以及在相关工业和科研领域工作的专业人士，提供一个坚实的理论基础和前沿的实践视角，尤其侧重于大规模科学计算、高维数据处理以及数值优化的最新进展。 --- 第一部分：计算基础与误差分析的深化 本部分首先回顾了数值分析的核心——计算的可靠性与效率。我们不再满足于经典的局部收敛性分析，而是将重点投向非线性迭代方法的全局收敛性保证和大尺度系统预处理技术。 第一章：现代浮点运算环境下的误差模型 本章深入探讨了IEEE 754标准在复杂算法（如迭代逼近、特征值分解）中的实际影响。重点分析了向心误差（Inward Rounding Error）在敏感性问题中的累积效应，并引入了有界误差分析框架（Bounded Error Analysis Framework），用以替代传统的局部误差估计。讨论了如何利用高精度计算库（如GMP）来验证标准双精度计算的稳定性边界。 第二章：迭代方法的收敛性理论升级 超越传统的局部牛顿法收敛分析，本章聚焦于拟牛顿法（Quasi-Newton Methods）的内存优化及其在非凸优化中的应用。我们详细考察了Broyden族方法的秩修正技术，并引入了球面搜索（Trust Region Methods）在高维、病态问题中的鲁棒性提升策略。特别关注了零点存在性依赖于初始猜测的鲁棒性改进，例如使用路径跟踪法（Path Following Methods）来避免陷入局部鞍点。 --- 第二部分：大规模线性系统的求解与并行化 随着计算能力的指数级增长，传统直接法在高维稀疏或稠密系统面前显得力不从心。本部分聚焦于高效的迭代求解器及其在高性能计算（HPC）环境下的实现。 第三章：预处理技术的革新：代数多重网格（AMG）与欠定系统 本章侧重于如何构建高效的代数预处理器。详细介绍了代数多重网格法（AMG）的构建算法，特别是针对非结构化网格和非标准偏微分方程（PDEs）的自适应粗化策略。同时，我们探讨了在欠定系统（Underdetermined Systems），尤其是在信号重建和压缩感知中，如何利用迭代阈值法（Iterative Thresholding）与稀疏求解器相结合，实现高效的最小-L1范数求解。 第四章： Krylov 子空间方法的鲁棒性与加速 Krylov子空间方法（如GMRES, BiCGSTAB）是求解线性系统的中坚力量。本章关注其在矩阵缺失（Matrix Incompleteness）和特征值聚类情况下的性能衰减问题。引入了残差平滑技术（Residual Smoothing）和多项式预处理（Polynomial Preconditioning），以增强迭代过程的收敛速度和稳定性。此外，探讨了在异构计算架构（CPU/GPU混合）上，如何优化Krylov子空间向量的存储和矩阵-向量乘法（SpMV）的并行效率。 --- 第三部分：非线性问题的数值优化与演化方程 现代科学和工程中充斥着复杂的非线性模型。本部分将数值分析的应用延伸到优化理论和时间依赖系统的求解。 第五章：高维、约束优化与随机梯度方法 本章深入研究了在参数空间维度极高（如深度学习模型）时的优化挑战。重点分析了随机梯度下降（SGD）及其变体（Adam, RMSProp）的理论收敛速率，并从强凸性和曲率估计的角度解释了它们的有效性。特别关注约束优化问题（如使用乘子法或内点法），并讨论了如何利用次梯度方法（Subgradient Methods）处理不可微的凸目标函数。 第六章：时间演化方程的稳定与无虚假模式求解 针对常微分方程（ODEs）和偏微分方程（PDEs）的时间积分问题，本章考察了隐式和显式方法的稳定性边界。重点分析了无虚假模式（Spurious-Free）的求解器，尤其是在模拟涉及波传播或高频振荡现象时，如何利用有理逼近法（Rational Approximation）和时域分解技术来保持解的物理保真度，避免数值色散和伪影。 --- 第四部分：特定应用领域的高级技术 本部分将理论工具应用于具体问题，展示了数值分析如何驱动前沿科学发现。 第七章：谱方法与高精度逼近 本章探讨了谱方法（Spectral Methods），特别是Chebyshev和Legendre展开在求解高维边值问题中的优势。详细介绍了快速傅里叶变换（FFT）在周期性边界条件下的应用，以及如何通过不规则域映射（Mapping to Regular Domains）来推广谱方法的适用性，实现对解的指数级精度逼近。 第八章：张量分析与降维技术在数据驱动科学中的作用 面对超大规模张量数据（如气候模型输出、高光谱图像），本章介绍了张量分解（Tensor Decomposition），如CP分解和Tucker分解，作为一种有效的降维和特征提取工具。讨论了如何将这些分解与迭代求解器结合，实现大规模张量方程的数值求解，以及在保持信息冗余度前提下的最优秩选择准则。 --- 总结 本书内容聚焦于当代数值分析中对计算效率和结果鲁棒性要求极高的领域。它构建了一个从基础理论到前沿应用的技术栈，帮助读者理解并解决现代科学计算中遇到的核心难题，为深入研究和工程实践提供了必要的工具箱。

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作为一名资深的数值模拟工程师，我通常更关注算法的稳定性和实际应用中的效率，而这本书在理论深度和工程实用性之间找到了一个近乎完美的平衡点。它并没有停留在对经典方法的简单罗列，而是深入剖析了误差分析背后的深刻数学原理。例如，在讨论迭代解法，特别是Krylov子空间方法的收敛性时，作者没有采用那种教科书上常见的过于简化的假设，而是结合了实际工程中遇到的非对称、大规模稀疏矩阵的特性进行了详尽的探讨。书中对预处理器的选择和设计策略的论述尤其独到，提供了一套非常实用的框架，指导读者如何根据问题的具体物理背景来定制最优的预处理技术，而非仅仅停留在理论上的“最优”概念。我特别欣赏它对“病态问题”处理的章节，那部分内容直接解决了我们在处理流体力学和结构分析中经常遇到的刚度矩阵奇异性问题，提供了切实可行的正则化建议。阅读下来，感觉就像是有一位经验极其丰富的数值分析大师在旁边实时指导，不仅告诉你“怎么做”，更重要的是告诉你“为什么”这样做会更鲁棒、更高效。

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这本书的装帧和印刷质量简直是教科书级别的典范。封面设计简洁有力，厚实的纸张拿在手里就有一种沉甸甸的专业感，这对于一本严谨的数学专著来说，无疑是加分项。内页的排版尤其值得称赞，字体清晰易读，公式的排布疏密得当，没有丝毫拥挤或失衡的感觉。尤其是在处理那些复杂的矩阵运算和迭代过程时，作者非常巧妙地利用了空白和对齐，使得读者在追踪长串的数学推导时，眼睛不会感到疲劳。我记得翻阅到关于有限元方法（FEM）那一章时，那些网格划分的示意图和边界条件的描述，都是用非常精确的线条和符号清晰地呈现出来的，这对于理解抽象的数值离散化过程是至关重要的辅助。相比我之前看过的几本同类书籍，这本书在视觉上传达出的“精确性”和“条理性”是无与伦比的。那种一气呵成的阅读体验，让人感觉自己不是在啃一本艰涩的理论著作，而是在欣赏一幅精心绘制的数学蓝图。即便是对于初次接触这些高级主题的读者，这种高质量的物理呈现也能极大地增强学习的信心和动力，毕竟，好的工具能让人事半功倍，而这本书的物理形态本身就是一个极佳的学习工具。

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这本书在处理数值方法间的比较和权衡时，展现了一种近乎哲学的思辨深度。它不仅仅是陈述“A方法比B方法快”，而是深入探讨了它们在计算复杂性、内存占用和并行化潜力上的根本差异。例如，在比较直接法和迭代法在求解大型稀疏线性系统时的适用场景时，作者从矩阵结构的角度出发，详细分析了填充因子（Fill-in）在LU分解中的影响，并将此与GMRES算法的迭代次数与预处理器的效果进行了细致的对比。这种比较不是简单的性能跑分，而是基于数值线性代数理论的结构化分析。这种深度分析的好处是，它培养了读者一种“批判性思考”的习惯，而不是盲目地采纳某种“热门”算法。合上书本时，我感觉自己对数值分析这门学科的理解不再是关于一系列孤立算法的集合，而是一个围绕着误差、稳定性和效率这三大支柱构建的、相互关联的优化系统，这对于指导我未来的研究方向和项目选择至关重要。

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这本书的叙事风格是一种内敛而又极其严谨的学术风格，但其内在的逻辑推导却充满了苏格兰高地的冷静与清晰。作者似乎有一种天赋，能够将那些极其复杂的、牵一发而动全身的数值算法分解成一系列逻辑上不可或缺的步骤。特别是对于偏微分方程（PDE）的数值解法，比如对Crank-Nicolson格式的介绍，从初识的稳定性分析到最终的离散化误差估计，每一步的衔接都如同瑞士钟表的设计一般精准无误，没有丝毫冗余的赘述。我发现，这本书的一个显著特点是，它倾向于构建一个完整的理论体系，而不是零散地介绍技巧。例如，在引入某种新的积分公式时，作者会首先回顾其所基于的数值积分理论的局限性，然后才自然地引出新方法的优越性，这种“提出问题—分析局限—解决问题”的叙事结构，极大地提高了知识的内化效率。对于习惯了快速浏览和摘取关键公式的学习者来说，这本书或许会显得略微“慢热”，但一旦沉浸其中，便能感受到其构建的知识结构的坚实与可靠。

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坦白说，这本书的难度系数绝对不低，它更像是为高年级本科生或初入研所的学生量身定做的“试金石”。它并没有对读者的先验知识做过多的迁就，很多背景知识（比如扎实的线性代数和泛函分析基础）被默认读者已经掌握，并在推导中直接使用了更高级的数学工具。我记得在阅读关于谱方法（Spectral Methods）的章节时，那些关于傅里叶基函数和切比雪夫多项式的展开论述，简直是把抽象代数和逼近论的美感展现得淋漓尽致。这迫使我不得不频繁地翻阅其他参考书来回顾那些被略过的基础概念，这在某种程度上虽然增加了阅读的阻力，但也客观上起到了查漏补缺的作用，将我的基础知识体系进行了二次巩固和重塑。因此，我不会向完全没有接触过数值分析的初学者推荐它作为入门读物，但对于那些渴望真正掌握数值分析“内核”的进阶学习者来说，这本书无疑是提供了一张通往更高阶理论殿堂的地图，只是路途需要付出相当的努力和智慧去丈量。

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