The Hitchhiker's Guide to Computational Engineering - Learn Scientific Computing in a Week! pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Yang, Xin-she

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页数:0

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出版时间:

价格:15.99

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isbn号码:9781846851896

丛书系列:

图书标签:

• Computational Engineering
• Scientific Computing
• Python
• Numerical Methods
• Engineering
• Programming
• Data Analysis
• Simulation
• Beginner
• Tutorial

好的，这是一份基于您提供的书名所设想的、但不包含该书内容的图书简介。这份简介将聚焦于计算工程、科学计算的广泛领域，并着重于其在解决复杂工程问题中的应用，同时力求深入详尽，并保持自然流畅的文风。 --- 征服计算的疆界：现代工程模拟与数据驱动决策的艺术 （一本聚焦于前沿计算方法论、高性能计算架构与跨学科应用实践的深度指南） 在二十一世纪的工程实践中，纯粹的理论推导与实验室验证已无法独立支撑复杂系统的创新与优化。我们正处于一个由数据驱动、算法赋能的时代，计算工程（Computational Engineering）已经不再是一个辅助工具，而是核心的设计、分析与决策中枢。本书旨在为那些渴望超越基础软件操作，深入理解支撑现代工程模拟的底层数学原理、高效算法实现与大规模并行计算范式的工程师、研究人员和高级学生提供一份全面而深入的路线图。 我们关注的焦点在于如何将物理世界的复杂性，以可量化、可求解、可预测的数学模型形式进行精确捕获与高效求解。这不仅仅关乎数值方法的选择，更关乎对计算资源的深刻理解与精妙调度。 第一部分：计算思维的基石——数学模型与离散化之道 任何成功的工程模拟都始于对物理现象的精确建模。本部分将系统性地回顾那些塑造现代工程模拟的支配性偏微分方程组（PDEs），从流体力学中的 Navier-Stokes 方程到固体力学中的平衡方程，再到热力学与电磁场的麦克斯韦方程组。 我们深入探讨模型简化与尺度分析的艺术：如何根据工程需求，从全波、全尺度模型中提取出最关键的简化模型，如边界层理论、薄壳假设或均匀化方法。 随后，我们将剖析将连续物理转化为可解离散系统的核心技术。我们将超越传统的有限差分法（FDM）的局限，重点研究有限元法（FEM）的理论严谨性与高级变分原理。读者将学习到形函数（Shape Functions）的选择对精度和稳定性的决定性影响，以及高阶单元（High-Order Elements）在光滑解域中的性能优势。对于处理复杂几何和高频问题的领域，无网格方法（Meshfree Methods）、光滑粒子流体动力学（SPH）以及离散欧拉/拉格朗日混合方法（Arbitrary Lagrangian-Eulerian, ALE）的原理与应用将被详尽阐述。 本部分的难点在于如何处理奇点、间断解和复杂边界条件。我们将详细解析浸入式边界法（Immersed Boundary Methods, IBM）在模拟自由表面流动和多相流中的威力，以及XFEM（扩展有限元法）在捕捉裂纹扩展等不连续性问题时的机制。 第二部分：算法的效率与规模——高性能计算的部署 现代工程问题（如全尺寸涡轮机气动分析、大规模电磁兼容性测试或气候模型）的求解，已经远远超出了单核处理器的能力范围。本书的第二个核心支柱在于高性能计算（HPC）的实际部署与优化。 我们不仅仅是介绍并行编程的概念，而是深入研究加速求解器的架构。读者将掌握迭代求解器的内部机制，包括预条件子的设计（如代数多重网格法 AMGC、不完全LU分解 ILU）如何决定最终的收敛速度。我们将比较直接求解器的稳定性和高昂的内存代价，与迭代求解器的规模适应性之间的权衡。 在并行化策略层面，本书聚焦于面向大规模系统的解耦策略。我们将详细分析域分解方法（Domain Decomposition Methods, DDM），如舒尔补预条件（Schur Complement Preconditioning）与非重叠/重叠子域技术。对于大规模线性代数问题的并行求解，本书将对比MPI（消息传递接口）在跨节点通信中的效率，以及OpenMP/CUDA/OpenACC在节点内共享内存和GPU加速中的优化技巧。如何通过混合并行编程模型最大限度地利用异构计算集群，是本部分实践的重中之重。 我们特别关注时间积分的高效性。对于非线性、大规模的时变问题，时间步长的选择至关重要。我们将对比显式、隐式和代数/微分代数求解器（ADE/SDIRK）的稳定性边界，并引入亚尺度模型（Subgrid Modeling）与降阶模型（Reduced Order Models, ROM）在控制计算量和保持物理精度的平衡点。 第三部分：数据、智能与可靠性——计算工程的前沿融合 计算工程的未来在于与数据科学、机器学习的深度融合，以应对传统模型在处理高维不确定性和模型误差时的挑战。 本部分探讨不确定性量化（Uncertainty Quantification, UQ）的方法论。我们将从随机过程理论出发，学习如何使用概率代理模型（Polynomial Chaos Expansion, PCE）或随机响应面法（Stochastic Collocation）来量化输入参数、模型假设和边界条件中的不确定性，并生成具有置信区间的工程预测结果。 此外，本书将详尽介绍数据驱动的建模与校准。我们探讨如何利用实验数据或历史仿真结果来校准模型参数，特别是数据同化（Data Assimilation）技术，如卡尔曼滤波（Kalman Filtering）的扩展版本在实时系统状态估计中的应用。 最后，我们将展望计算模型与人工智能的交集。这不是简单地用神经网络替代传统求解器，而是研究如何利用物理信息神经网络（PINNs）来约束深度学习模型的解空间，使其解满足基础的物理定律。我们将分析如何利用深度学习加速器来优化传统求解器中的关键步骤，例如更智能的预条件子选择或更快速的张量收敛预测。 本书的最终目标是培养读者一种“计算架构师”的能力——不仅能熟练运用现有工具，更能理解工具背后的计算瓶颈，并有能力设计和实现超越当前技术限制的新型求解范式，从而在跨学科的复杂工程挑战中做出最优决策。

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