Introduction to FORTRAN 90 for Engineers and Scientists pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Prentice Hall

作者:Larry R. Nyhoff

出品人:

页数:411

译者:

出版时间:1996-09-23

价格:USD 54.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780135052150

丛书系列:

图书标签:

• 学术
• Statistics
• Research
• Economics
• Fortran 90
• 科学计算
• 工程应用
• 数值分析
• 编程入门
• 计算机科学
• 算法
• Fortran
• 科学研究
• 工程师

计算机科学与工程前沿探索：现代编程范式的实践与理论 本书聚焦于当代软件开发领域的核心挑战与新兴技术，旨在为读者提供一套全面、深入且高度实用的编程思维训练与工程实践指南。我们回避了对单一过时语言的僵化讲解，转而着眼于构建跨平台、高性能、高可维护性系统的关键能力。 第一部分：现代软件架构与设计模式 第一章：面向对象与泛型编程的深度融合 本章首先对面向对象编程（OOP）的四大支柱——封装、继承、多态和抽象——进行超越教科书层面的剖析。我们不仅探讨其理论基础，更着重于在实际复杂系统中如何避免“继承的陷阱”和“菱形继承”带来的设计难题。重点分析了组合优于继承的现代实践，并引入了设计模式作为解决特定结构性问题的工具箱。 设计模式精讲（GoF 23种模式的现代应用）： 深入剖析创建型（如工厂方法、抽象工厂、单例的线程安全实现）、结构型（如适配器、装饰器、代理模式在AOP中的体现）和行为型模式（如观察者、策略、模板方法在框架设计中的应用）。每一个模式都配有至少两个不同领域（如系统底层、网络通信）的代码示例，展示其通用性和局限性。 泛型编程的威力： 探讨C++模板（或其他现代语言的泛型特性）如何实现编译期多态和代码重用。我们将详细解析模板元编程（TMP）的基础概念，展示如何利用它进行类型萃取（Type Traits）和编译期计算，从而生成高度优化的特定代码路径，这是构建高性能库的关键技术。 内存管理与资源生命周期控制： 在强调软件稳定性的前提下，本章对资源获取即初始化（RAII）原则进行了详尽阐述。我们对比了传统的手动内存管理与现代语言中的智能指针（如`shared_ptr`, `unique_ptr`）的底层实现机制，重点讨论了循环引用问题、资源泄漏的预防，以及如何设计自定义的资源管理器。 第二章：并发、并行与异步编程模型 在多核处理器成为主流的今天，高效处理并发是软件工程的重中之重。本章系统地介绍了并发编程的理论基础与工程实践。 并发基础理论： 深入讲解了原子操作、内存屏障（Memory Barriers）的工作原理及其对处理器乱序执行的影响。我们详细区分了进程、线程、协程（Coroutines/Fibers）的上下文切换成本与适用场景。 同步原语与竞态条件： 详尽分析了互斥锁（Mutex）、读写锁、信号量（Semaphore）和条件变量（Condition Variables）的正确使用方式。重点探讨了死锁（Deadlock）的检测、预防与恢复策略，并提供了识别和规避竞态条件的自动化工具链介绍。 现代异步模型： 详细对比了基于回调（Callback Hell）、Futures/Promises以及`async/await`语法的异步编程范式。我们将侧重于使用事件循环（Event Loop）机制构建高吞吐量的I/O密集型服务，并介绍非阻塞I/O（NIO）的实现原理。 第二部分：高性能计算与底层优化 第三章：编译器优化与机器码洞察 理解代码如何在目标机器上执行，是实现极致性能的关键。本章带领读者深入到高级语言与底层硬件之间的桥梁——编译器。 编译器的优化流水线： 剖析现代编译器（如GCC/Clang）的优化阶段，包括常量折叠、循环展开、函数内联等，并指导读者如何通过编译选项（Flags）来引导或阻止特定的优化行为。 数据布局与缓存一致性： 探讨计算机体系结构中L1/L2/L3缓存的工作原理，解释“缓存行填充”与“伪共享”（False Sharing）现象。读者将学会如何通过数据结构重排（Structure of Arrays vs. Array of Structures）来最大化数据局部性，从而有效减少缓存未命中率。 向量化指令集（SIMD）： 介绍单指令多数据（SIMD）处理的原理，如SSE、AVX指令集。通过实例展示如何利用内在函数（Intrinsics）或自动向量化技术，对大规模数组运算进行并行加速。 第四章：数值算法的鲁棒性与精度控制 本章侧重于工程和科学计算中常见的数值问题，强调结果的准确性和算法的稳定性。 浮点数的陷阱： 详细讲解IEEE 754标准，分析浮点数精度损失的来源，并讨论如何设计算法以最小化累积误差，包括误差分析和残差计算。 矩阵运算的高效实现： 对比经典的数值方法（如高斯消元法、LU分解、QR分解）的稳定性和计算复杂度。重点介绍BLAS/LAPACK库的接口，以及如何利用它们针对特定硬件架构进行优化。 稀疏矩阵处理： 在处理大规模仿真或图论问题时，稀疏矩阵是常态。本章介绍CSR、COO等存储格式，以及如何高效地执行稀疏矩阵向量乘法（SpMV）。 第三部分：软件工程与系统集成 第五章：模块化构建与依赖管理 构建大型软件系统需要严格的边界控制和高效的构建流程。 清晰的接口设计与模块划分： 讨论如何使用依赖倒置原则（DIP）和其他SOLID原则来构建松耦合的软件组件。分析包管理工具（如Conan, vcpkg）的工作原理，以及如何定义清晰的API边界。 构建系统与持续集成（CI）： 详细介绍CMake在跨平台项目中的应用，重点讲解目标（Targets）、属性（Properties）和依赖关系的可视化管理。结合Jenkins/GitLab CI等平台，演示如何实现自动化编译、测试和部署流程。 第六章：测试、调试与性能分析 高质量软件的保障来自于严格的验证过程。 测试金字塔的实践： 强调单元测试（Unit Testing）的重要性，介绍Mocking和Stubbing技术以隔离依赖。进阶探讨集成测试和端到端测试的有效范围。 高级调试技术： 超越断点调试，本章介绍如何使用动态分析工具（如Valgrind, AddressSanitizer）来检测内存错误、未定义行为和数据竞争。 系统级性能剖析： 教授如何使用火焰图（Flame Graphs）、Perf（Linux）或VTune（Intel）等专业工具，对程序进行“黑盒”和“白盒”性能分析，识别真正的性能瓶颈所在，从而指导优化工作。 结论：面向未来的编程思维 本书的最终目标是培养读者一种适应性强的、基于原理的工程思维。我们强调，工具和语言会不断演进，但对计算原理、系统架构和软件设计的深刻理解，才是构建持久、可靠、高性能系统的基石。通过对这些前沿主题的系统学习，读者将能够自信地驾驭任何复杂的工程挑战。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

从教学法的角度来看，作者似乎非常理解不同学科背景读者的学习曲线。对于那些更偏向数学和理论背景的读者，书中对算法效率和理论基础的阐述足够扎实；而对于那些更依赖直觉和动手实践的读者，丰富的代码实例和清晰的逐步推导又提供了坚实的支撑。我特别欣赏其对模块化编程（Modules）的讲解，它没有把它当作一个可有可无的特性来介绍，而是将其视为构建大型、可维护科学代码库的基石，这一点在现代工程项目中尤为关键。这本书的语言风格虽然严谨，但却保持着一种鼓励探索的语调，它更像是一位经验丰富的导师，在为你引路的同时，不断在你耳边低语着“试着这样做会更高效”、“注意这里的潜在风险”。这种双向的互动感，让整个学习过程充满了动力，让人愿意沉下心来，把每一个知识点都彻底弄懂，而不是走马观花。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我一开始对学习一门“老牌”语言的最新版本感到有些迟疑，总担心内容会过于晦涩或者脱离现代工程实践的需求。然而，这本书的开篇导论部分彻底打消了我的顾虑。它没有直接陷入深奥的语法细节，而是巧妙地将FORTRAN 90的演进放在了整个科学计算和工程领域的发展脉络中进行阐述，使得读者能立刻理解为什么要学习这个版本，它的优势在哪里。作者非常擅长“讲故事”，他们用生动的工程案例，比如流体力学中的网格划分或者有限元分析中的矩阵运算，来引出特定的编程特性。这种“需求驱动”的教学方法，极大地激发了我深入探索的兴趣，让我不再觉得编程语法是枯燥的规则堆砌，而是解决实际问题的有力工具。这种对应用场景的深刻洞察，使得整本书的理论介绍都变得有血有肉，非常贴合工程师和科学家的思维习惯。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧和纸张质量真是让人眼前一亮。封面设计简洁而不失专业感，那种深沉的蓝色调让人感觉非常可靠，一看就知道是本严谨的教材。内页的印刷清晰度极高，即便是那些复杂的代码示例和图表，也都一览无余，长时间阅读也不会感到眼睛疲劳，这一点对于需要大量阅读技术书籍的学习者来说至关重要。排版布局也做得非常合理，代码块和正文的间距把握得恰到好处，使得阅读思路不会被打断。我特别欣赏它在细节上投入的精力，比如页边距的设计，留白充足，方便读者随时做笔记和标注关键点，这对于我这种习惯于在书本上留下思考痕迹的读者来说，简直是加分项。整体而言，这本书从实体感上就传递出一种“值得信赖”的信号，让人从翻开它的那一刻起，就对即将学习的内容抱有极高的期待，感觉这不仅仅是一本工具书，更像是一件精心制作的工艺品，体现了出版方对读者的尊重。

评分☆☆☆☆☆

我发现这本书在讲解高级概念时，其深度和广度是令人印象深刻的。它并没有满足于仅仅教会读者如何写出能运行的程序，而是深入探讨了高性能计算背后的哲学和优化策略。例如，在讲解数组操作和内部函数（Intrinsic Functions）时，作者不仅罗列了各种语法，还详细分析了不同实现方式在内存访问模式和并行化潜力上的差异，这对于我们这些致力于提升计算效率的人来说，是至关重要的“内功心法”。更值得称赞的是，书中穿插了大量的“陷阱”分析，专门指出了初学者或者有其他语言背景的程序员容易犯的思维定式，并提供了如何用FORTRAN 90的惯用方式去规避这些错误的指导。这种预见性的指导，极大地减少了我在调试和重构代码时走弯路的时间，可以说，它是在“教你如何像一个专业的FORTRAN程序员那样思考”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的习题设计简直是一场精心设计的智力挑战。它们绝非简单的语法套用练习，而是真正要求读者动脑筋去构建完整的计算模型。你会遇到从基础的数值积分到复杂的耦合方程求解等一系列问题，难度梯度设置得非常科学，循序渐进。更重要的是，很多习题都模拟了真实科研环境中的数据输入和输出格式要求，这使得我在练习的过程中，不仅仅是在学习代码，更是在模拟一个完整的研究流程。完成一个章节的习题后，那种成就感是空前的，因为你深知自己不仅掌握了语法，更掌握了运用该语法解决复杂科学问题的能力。这使得学习过程不再是被动接受知识，而是一个主动构建知识体系的创造过程，远超出了我阅读其他同类教材时所获得的体验。

评分☆☆☆☆☆

没读完。

评分☆☆☆☆☆

没读完。

评分☆☆☆☆☆

没读完。

评分☆☆☆☆☆

没读完。

评分☆☆☆☆☆

没读完。