Box splines pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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具体描述
This book on box splines is the first book giving a complete development for any kind of multivariate spline. Box splines give rise to an intriguing and beautiful mathematical theory that is much richer and more intricate than the univariate case because of the complexity of smoothly joining polynomial pieces on polyhedral cells. The purpose of this book is to provide the basic facts about box splines in a cohesive way with simple, complete proofs, many illustrations, and with an up-to-date bibliography. It is not the book's intention to be encyclopedic about the subject, but rather to provide the fundamental knowledge necessary to familiarize graduate students and researchers in analysis, numerical analysis, and engineering with a subject that surely will have as many widespread applications as its univariate predecessor. This book will be used as a supplementary text for graduate courses. The book begins with chapters on box splines defined, linear algebra of box spline spaces, and quasi-interpolants and approximation power. It continues with cardinal interpolation and difference equations, approximation by cardinal splines and wavelets. The book concludes with discrete box splines and linear diophantine equations, and subdivision algorithms.
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读后感
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用户评价
这本书给我的整体印象是，它是一部具有里程碑意义的著作，尤其对于从事几何建模、数据拟合以及高性能数值计算领域的研究人员而言。它成功地将微分几何的概念与离散化的样条理论巧妙地融合在了一起。我特别对作者构建的那些关于“光滑边界条件”的范例印象深刻，它提供了一种超越传统线性规划方法来控制全局形状的途径。阅读过程中，我多次感受到作者在数学严谨性和工程实用性之间所做的艰难权衡，并且似乎找到了一个非常理想的平衡点。书的后半部分开始探讨一些前沿课题，比如与小波理论的联系以及在有限元方法中的潜在应用，这部分虽然有些超出了我目前的直接需求，但也为我未来的研究方向提供了新的视野和可能性。这绝对不是那种可以快速翻阅的书，它更像是一坛陈年的老酒，需要时间去品味，每一次重读都会有新的感悟，并且在不同的职业阶段，你能从中汲取到不同的养分。
评分读完前三分之一后，我开始明白这本书的重点似乎并不在于提供一套即插即用的算法库，而更侧重于数学原理的深刻剖析和理论基础的构建。作者对“盒子样条”这个概念的定义和推广非常独到，它不是简单地把一维的样条堆叠起来，而是引入了一种更巧妙的张量分解或张量求积的角度来理解。其中有一章专门讨论了在非均匀网格上的推广，这在实际应用中至关重要，因为现实世界的数据往往是不规则分布的。我特别欣赏作者在论证中保持的逻辑连贯性，虽然公式多到令人眼花缭乱，但每一个符号的引入似乎都有其必然性，而不是为了炫技。举个例子，作者在解释如何通过对数变换来控制边界条件的平滑过渡时，那种行云流水的数学推导，让人不禁拍案叫绝。我感觉这本书更像是一本高级的“内功心法”手册，它不会直接告诉你怎么打出最漂亮的招式，但它会让你对力量的来源、如何调动内力有一个透彻的理解，这对于想要创新和突破的人来说，价值是无可替代的。
评分这本书，嗯，拿到手的时候就感觉分量不轻，纸质摸起来很扎实，装帧设计也透着一股严谨的学术气息。我本来是冲着那个名字去的，希望能找到一些关于复杂曲面插值的新思路，毕竟我的研究方向正卡在如何用更光滑、更灵活的方式去拟合那些不规则的数据点。翻开目录，前几章的内容像是在给我打基础，回顾了一些经典的多项式插值和样条函数的基础理论，讲得非常细致，甚至连一些教科书上会一带而过的推导过程都详述了。这对于我这种喜欢刨根问底的人来说简直是福音。不过，深入到核心部分时，内容陡然变得密集起来，涉及到高维空间中的张量积结构和基函数的构造，我得承认，第一次通读的时候，有好几个关键定理的证明需要我停下来，拿出纸笔跟着演算好几遍才能勉强跟上作者的思路。那种感觉就像是攀登一座陡峭的山峰，每一步都需要全神贯注，生怕一个不留神就滑下去了。特别是关于局部支撑性和光滑性连续性的讨论，作者似乎在试图构建一个比传统B样条更具弹性的框架，这一点非常吸引我，让我愿意投入时间去啃这块硬骨头。
评分我必须指出，这本书在排版和符号表示上，可以说是教科书级别的典范。清晰的黑白对比，准确的数学符号，以及适时的图示辅助，极大地减轻了阅读复杂数学公式时的认知负担。当然，内容本身依然是硬核的。关于最小二乘拟合和正则化方法的引入，我认为处理得非常到位。作者没有把正则化视为一个黑箱，而是深入探讨了它如何与样条函数的内在结构相结合，以达到在拟合精度和模型复杂度之间寻求最佳平衡的目的。我尤其关注了它在处理噪声数据时的表现，书中提供了一个基于能量泛函最小化的框架，通过引入特定的惩罚项来平滑过拟合的风险。这部分内容对我解决一个关于传感器数据去噪的问题提供了直接的启发。比起那些只关注应用层面的书籍，我更欣赏这种既有深厚理论根基，又对实际计算问题保持敏锐洞察力的写作风格。它提供的是一种解决问题的思维方式，而非简单的操作手册。
评分这本书的阅读体验，坦率地说，对于非专业人士来说可能有些门槛。我发现自己需要频繁地查阅高等代数和实分析的一些补充材料，这让阅读进度慢了不少。但是，如果把这本书当作一本高级参考书来看待，它的价值就显现出来了。它不像某些快餐式的技术书籍，读完后好像什么都懂了，但实际操作时却一头雾水。这本书要求你慢下来，去消化那些看似抽象的概念。最让我受益匪浅的是关于剖分构造的部分，作者详尽地描述了如何通过一系列精妙的“细分规则”来生成更高阶的光滑函数空间。这些规则不仅在理论上优雅，而且在数值计算中也表现出了极好的稳定性。我记得其中有一段对比了它与标准Gauss-Seidel迭代在收敛速度上的差异，数据图表虽然简单，但论证有力，直接说明了其理论优势在实际计算中的体现。总的来说，这是一本需要反复研读，并在实践中不断印证才能真正掌握精髓的著作。
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