The MIT mission - 'to bring together Industry and Academia and to nurture the next generation in computational mechanics is of great importance to reach the new level of mathematical modeling and numerical solution and to provide an exciting research environment for the next generation in computational mechanics.' Mathematical modeling and numerical solution is today firmly established in science and engineering. Research conducted in almost all branches of scientific investigations and the design of systems in practically all disciplines of engineering can not be pursued effectively without, frequently, intensive analysis based on numerical computations. The world we live in has been classified by the human mind, for descriptive and analysis purposes, to consist of fluids and solids, continua and molecules; and the analyses of fluids and solids at the continuum and molecular scales have traditionally been pursued separately. Fundamentally, however, there are only molecules and particles for any material that interact on the microscopic and macroscopic scales. Therefore, to unify the analysis of physical systems and to reach a deeper understanding of the behavior of nature in scientific investigations, and of the behavior of designs in engineering endeavors, a new level of analysis is necessary. This new level of mathematical modeling and numerical solution does not merely involve the analysis of a single medium but must encompass the solution of multi-physics problems involving fluids, solids, and their interactions, involving multi-scale phenomena from the molecular to the macroscopic scales, and must include uncertainties in the given data and the solution results. Nature does not distinguish between fluids and solids and does not ever repeat itself exactly. This new level of analysis must also include, in engineering, the effective optimization of systems, and the modeling and analysis of complete life spans of engineering products, from design to fabrication, to possibly multiple repairs, to end of service.
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我最近一直在探索如何将机器学习与工程模拟相结合,而这本书则为我提供了一个非常宝贵的视角。它在探讨数值方法的过程中,不经意间触及了一些与数据驱动方法相关的概念。虽然本书的主题并非直接关于AI,但它对计算过程的精细化描述,以及对模型简化和误差分析的深入探讨,却让我思考良多。例如,它在介绍有限元方法时,对网格剖分、单元类型选择的讨论,以及如何权衡计算精度和成本,这些都与如何构建高效的机器学习模型有着异曲同工之妙。书中对不同数值算法的优劣势分析,也让我联想到如何在选择模型架构时,根据问题的特点做出最优决策。我尤其欣赏它在章节末尾处提出的思考题,这些问题常常能激发我从新的角度去审视已知理论,并思考其在更广阔领域的潜在应用。这本书虽然不是一本直接讲解AI的书,但它所提供的坚实计算力学基础,无疑为我在AI与工程模拟交叉领域的研究,打下了坚实的地基,让我能够更自信地进行探索。
评分这本书的出现,简直像一股清流,在我这个苦苦钻研流体力学和固体力学的门外汉眼中,打开了一扇全新的大门。原本觉得这些理论离我太过遥远,枯燥乏味,但这本书的叙述方式却出奇地引人入胜。作者似乎深谙如何将复杂的概念层层剥开,用清晰易懂的语言,配以大量生动的插图和案例,将原本抽象的物理过程具象化。我尤其喜欢它在引入基本方程时的循序渐进,不像我之前看过的某些教材,上来就是一大堆符号,让人望而生畏。这本书则会先讲述现象,再引出背后的原理,让你在不知不觉中就掌握了核心知识。而且,它在概念的讲解上也十分到位,不会仅仅停留在数学公式层面,而是深入剖析了每一个变量的物理意义,以及它们之间的相互作用。这让我觉得,我不是在死记硬背,而是在真正理解。即使是那些我之前觉得无比困难的数值方法,在这本书里也变得更加直观和易于上手。总而言之,如果你跟我一样,对CFD和FEM的理论感到困惑,这本书绝对是你值得尝试的启蒙读物。
评分作为一个在计算科学领域摸爬滚打多年的老兵,我总是对那些能够将前沿理论与严谨数学推导完美结合的书籍情有独钟。这本书在这一点上,无疑达到了极高的水准。它在介绍流体和固体力学基本方程组时,其数学推导过程严谨而流畅,丝毫不含糊。作者对每一个假设条件、每一步积分变换都进行了清晰的阐释,让你能够深刻理解这些方程的由来和适用范围。尤其是在涉及到高级课题,比如湍流模型、非线性材料行为等内容时,这本书的深入程度更是令人赞叹。它并没有回避复杂的数学细节,而是以一种引人入胜的方式,将这些看似高深的理论呈现在读者面前。这种扎实的理论基础,对于希望在CFD或FEM领域进行深入研究的读者来说,是必不可少的。同时,书中也对这些理论在不同应用场景下的取舍和选择进行了分析,这对于实际工程应用中的问题求解,具有极强的指导意义。它不仅仅是提供知识,更是在培养一种严谨的科学思维和解决问题的能力。
评分我一直认为,在科学研究的道路上,理论的深度固然重要,但其与实际应用的衔接程度,更是决定了一项技术能否真正落地生根的关键。这本书恰恰在这方面做得非常出色。它不仅仅停留在理论的梳理,而是花了大篇幅去阐述这些理论是如何被应用到解决实际工程问题的。比如,在描述流体流动模拟时,它会结合航空航天、汽车设计等实际场景,展示CFD如何在这些领域发挥关键作用。而在固体力学部分,它也深入探讨了材料力学、结构分析在桥梁、建筑、机械制造等方面的应用。书中的案例分析非常详实,从问题的提出、模型的建立,到数值方法的选择和结果的解释,都进行了一一讲解。这让我明白,那些复杂的数学公式背后,究竟能产生多么强大的工程价值。而且,书中对于仿真软件的使用也给出了相当的指导,虽然没有直接教授软件操作,但它通过对仿真流程的解析,让你能够更好地理解软件的内在逻辑,从而更有效地利用它们来解决问题。对于需要将理论知识转化为实际工程能力的读者来说,这本书绝对是价值连城。
评分在我看来,一本优秀的学术著作,其价值绝不仅仅在于内容的深度,更在于它能否激发读者的探索欲,并引导他们走向更广阔的知识海洋。这本书在这方面做得非常出色。它在介绍完核心概念后,常常会留有余地,暗示着更深入的研究方向,或者提出一些尚未完全解决的问题。这让我感觉,我不仅仅是在被动地接受知识,而是在参与到一场正在进行的科学探索中。书中的参考文献也十分丰富,为我提供了进一步深入学习的线索。当我遇到一些难以理解的概念时,这本书通常能提供多种解释角度,或者引用其他学者的观点,让我能够从不同侧面去理解。而且,它在介绍一些较新发展的概念时,也显得十分审慎,既不会过度夸大,也不会回避其潜在的挑战。这种严谨的态度,让我对书中内容更加信赖。总而言之,这本书不仅仅是一本教材,更像是一位引路人,它为我指明了方向,激发了我不断学习和探索的动力,让我对计算流体和固体力学领域充满了好奇和期待。
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