具体描述
《数值计算方法》(作者丁丽娟、程杞元)是根据理工科数值计算方法课程的基本要求，结合作者多年的教学实践经验和成果编写而成的。在编写过程中注重数值计算方法的实用性，并介绍了各类方法的新发展，以MATLAB为平台，强调计算效率。
《数值计算方法》内容包括数值代数、数值逼近与常微分方程数值解法的基本内容。各章均配备了丰富的例题与应用实例，给出了各种基本算法的计算机实现过程。书末还附有MATLAB数学软件简介，便于读者编程进行数值实验。
《数值计算方法》可作为工科专业研究生及理科各专业本科生的数值计算课程教材，也可供相关工程技术人员参考。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
用户评价
这本书的语言风格让我印象非常深刻。它不是那种枯燥乏味的学术论文，而是充满了作者对数学的热爱和对教学的用心。尽管内容涉及大量的数学公式和推导，但作者总能找到一种恰当的方式来解释，让原本晦涩的概念变得易于理解。我尤其欣赏书中对于一些复杂算法的讲解，作者会先给出一个直观的几何解释，然后再过渡到代数形式，这种循序渐进的方式大大降低了学习难度。例如，在讲解有限差分法时，他先用函数图像的变化来类比导数的概念，再引入向前差分、向后差分和中心差分，并详细分析了它们的精度差异。这一点对于理解偏微分方程的数值解法非常有帮助。书中还穿插了许多历史典故和数学家的故事，这些“小插曲”不仅增添了阅读的趣味性，也让我对数值计算的发展历程有了更直观的认识。我发现，很多我们现在习以为常的算法，背后都凝聚着一代代数学家智慧的结晶。作者在书中反复强调了算法的“鲁棒性”，也就是在各种情况下都能稳定可靠地工作的能力。这一点对于实际的科学计算至关重要，毕竟我们不能保证输入的数据总是那么“完美”。书中提供了一些非常实用的编程建议，指导读者如何根据算法的特点来选择合适的数据结构和编程语言，以及如何进行性能优化。这让我不仅仅停留在理论层面，更能将其转化为实际的计算工具。
评分读这本书的过程，更像是一场思维的探险。作者并没有仅仅罗列知识点，而是引导我进行深入的思考。他在每个章节的结尾都会提出一些开放性的问题，鼓励读者去探索和发现。我特别喜欢他关于矩阵奇异值分解（SVD）的讲解，他从几何角度阐释了SVD的意义，并将其与降维、去噪等应用联系起来，让我茅塞顿开。很多时候，我们学习这些复杂的数学工具，都会觉得它们离我们的实际生活很遥远，但作者通过大量贴近实际的例子，让我看到了数值计算在图像处理、信号分析、机器学习等领域的强大应用。书中对数值积分方法的讨论也相当详尽，从梯形法则到辛普森法则，再到高斯积分，作者不仅详细推导了它们的公式，还深入分析了它们的误差项和适用范围。这让我能够根据不同的积分需求，选择最合适的数值积分方法。我特别赞赏作者在书中反复强调的“理解算法背后的原理”的重要性，而不是仅仅记住公式。他鼓励读者去思考为什么某个算法有效，为什么在某些情况下会失效，以及如何改进它。这种批判性思维的培养，对于我未来的学习和研究都将受益匪浅。这本书不仅仅是知识的传递，更是一种思维方式的塑造。
评分这本书的叙事方式非常吸引人，作者仿佛在与我进行一场深入的学术交流。他不仅在讲述知识，还在引导我思考。我尤其喜欢他对“插值与逼近”的深入探讨，他不仅介绍了多项式插值，还讲解了傅里叶级数、小波变换等更强大的逼近工具。这让我对函数的表示和近似有了全新的认识。书中对“数据拟合”的讲解也让我受益匪浅，他不仅介绍了最小二乘法，还讨论了如何选择合适的拟合模型，以及如何评估拟合效果。这对于我处理实验数据、建立模型具有重要的指导意义。我被书中关于“求解线性方程组”的多种迭代方法所震撼，他不仅讲解了雅可比法、高斯-赛德尔法，还深入探讨了SOR法、共轭梯度法等，并分析了它们的收敛性。这让我能够根据具体问题的特点选择最合适的求解方法。书中还包含了一些关于“数值微分”的进阶内容，例如高阶有限差分公式和中心差分公式的误差分析。这为我处理一些对精度要求较高的微分问题提供了解决方案。这本书就像一位“智者”，用他深邃的智慧点亮了我对数值计算的理解。
评分这本书的结构安排非常合理，就像一条精心铺设的道路，引领读者一步一步地深入。我尤其喜欢作者在介绍每一个新概念时，都会先回顾前面学过的知识，然后清晰地引出新的内容。这种“承上启下”的处理方式，让我的学习过程更加连贯和顺畅。例如，在讲解线性方程组的求解时，他先回顾了高斯消元法，然后自然地引出了迭代法，并分析了两种方法的优劣。书中对特征值和特征向量的讲解也非常到位，他不仅介绍了计算特征值和特征向量的幂法和反幂法，还讨论了QR分解法在计算全部特征值方面的优势。这一点对于理解很多数据分析和物理模拟问题都至关重要。我被书中对于“病态问题”的讨论深深吸引，作者用生动的例子解释了为什么有些问题在数值计算中会变得异常敏感，以及如何通过预条件等技术来改善这种情况。这让我意识到，在实际应用中，仅仅知道如何计算是不够的，还需要了解如何处理可能出现的“坏情况”。书中还提供了一些非常有用的调试技巧和数值稳定性分析方法，这些都是我在其他地方很难找到的宝贵经验。这本书就像一个经验丰富的向导，带领我避开数值计算中的各种“坑”。
评分这本书的实用性让我感到非常惊喜。作者并没有将数值计算描绘成一门纯粹的理论学科，而是将其与工程实践紧密结合。我尤其喜欢他对“优化算法”的介绍，他不仅讲解了梯度下降、牛顿法等经典优化算法，还讨论了如何处理目标函数不可导、约束条件复杂等实际问题。这对于机器学习、运筹学等领域的读者来说，具有极高的参考价值。书中对“傅里叶变换”的数值计算方法也有详尽的阐述，特别是快速傅里叶变换（FFT）的原理和应用。这让我能够更深入地理解信号处理、图像压缩等领域的许多技术。我被书中关于“求解非线性方程组”的多种方法所震撼，除了前面提到的迭代法，他还介绍了拟牛顿法、最速下降法等，并分析了它们的收敛性和适用性。这让我能够根据具体问题选择最合适的求解策略。书中还提供了一些关于“数值积分”的进阶内容，例如自适应积分方法和高维积分的蒙特卡洛方法。这为我处理一些复杂的积分计算提供了新的思路。这本书就像一本“工具箱”，让我能够找到解决实际计算问题的利器。
评分这本书的逻辑严谨性令我折服，每一部分都像一块块精心打磨的积木，严丝合缝地组合在一起。作者在介绍每个新概念时，都会清晰地说明它与之前知识点的联系，以及它在整个数值计算体系中的地位。我尤其欣赏他对“矩阵的条件数”的讲解，他用生动的例子解释了条件数如何影响方程求解的精度，并提出了改善病态方程组的几种方法。这让我对数值计算的“稳定性”有了更深刻的理解。书中对“奇异值分解（SVD）”的讲解也让我茅塞顿开，他不仅给出了SVD的定义和计算方法，还深入探讨了其在数据降维、推荐系统等领域的广泛应用。这让我看到了数学工具的强大生命力。我被书中关于“求解偏微分方程”的有限差分法和有限元法的介绍所吸引，尽管这部分内容相对深入，但作者通过清晰的推导和图示，让我能够理解其基本原理和应用场景。这对于我理解流体力学、电磁学等领域的数值模拟至关重要。书中还包含了一些关于“数值优化”的进阶内容，例如共轭梯度法和拟牛顿法。这为我处理一些复杂的优化问题提供了有力的支持。这本书就像一座“知识的殿堂”，等待我去探索其中的奥秘。
评分这本书的深度让我感到敬畏，但它的叙述方式却异常亲切。作者似乎总能站在读者的角度，预见到我们可能遇到的困惑，并提前给出解答。我尤其喜欢他对“泛函分析”在数值方法中的应用的介绍，尽管这部分内容对我来说相对陌生，但作者通过引入一些基本的概念和例子，让我能够初步领略到其精妙之处。书中关于“多项式插值”的讲解也让我受益匪浅，他不仅介绍了拉格朗日插值和牛顿插值，还深入分析了龙格现象，并提出了样条插值等更鲁棒的解决方法。这让我对插值问题有了更全面的认识。我被书中对“有限元方法”的介绍所吸引，尽管这部分内容较为深入，但作者通过一个简单的二维区域的离散化过程，让我对有限元法的基本思想有了初步的了解。这一点对于学习力学、传热学等领域的读者来说，价值巨大。书中还包含了一些关于“数值线性代数”的重要内容，例如各种矩阵分解方法（LU分解、Cholesky分解等）以及求解大型稀疏线性系统的迭代法。这为我理解许多科学计算软件的底层实现原理提供了重要的线索。这本书不仅仅是一本教材，更像是一次深入的知识探索之旅。
评分这本书的广度让我感到惊叹，它几乎涵盖了数值计算的各个重要分支。作者在介绍每个分支时，都能够做到既有深度又不失易懂。我尤其喜欢他对“非线性方程的求解”的全面梳理，他不仅介绍了牛顿法、割线法等，还讲解了不动点迭代法和多变量非线性方程组的求解方法。这让我能够应对各种复杂的非线性方程问题。书中对“数值积分”的讲解也让我大开眼界，他不仅介绍了辛普森法则、梯形法则等，还深入探讨了龙贝格积分和高斯积分等更精确的方法。这让我能够更有效地计算各种积分。我被书中关于“求解常微分方程初值问题”的多种方法所吸引，他不仅讲解了欧拉法、改进欧拉法，还深入探讨了四阶龙格-库塔法等，并分析了它们的稳定性。这对于我理解各种物理模拟过程至关重要。书中还包含了一些关于“奇异值分解（SVD）”的进阶内容，例如SVD在图像压缩和主成分分析中的应用。这让我看到了数学工具在现代科技中的巨大价值。这本书就像一本“百科全书”，让我能够在数值计算的广阔天地里自由遨游。
评分这本书的封面设计简约而不失专业感，深蓝色调搭配银白色字体，给人一种沉稳、严谨的印象。我当初选择它，很大程度上是被它扎实的理论基础所吸引。翻开第一页，我就被作者严谨的逻辑和清晰的讲解所折服。他并没有一开始就抛出复杂的公式，而是从一些最基础的概念入手，比如误差的来源、数值计算的稳定性等等。这对于我这样背景不是特别深厚的读者来说，无疑是一个巨大的福音。很多时候，我们学习数值计算，往往会直接跳到各种算法的推导和实现，但这本书却非常有耐心地从“为什么”开始讲起，让你知其然，更知其所以然。我尤其喜欢书中关于误差分析的部分，作者用生动的例子解释了截断误差和舍入误差是如何累积的，以及如何通过选择合适的算法和数据类型来减小它们的影响。这一点对于实际的工程应用来说至关重要，毕竟在计算机里，没有什么是绝对精确的。书中对迭代法的讲解也十分透彻，他不仅介绍了牛顿法、二分法等经典方法，还深入探讨了收敛的条件和加速技巧。这让我对如何高效地求解非线性方程有了更深刻的理解。总的来说，这本书就像一位循循善诱的老师，一步一步地引导我走进了数值计算的殿堂，让我从一个门外汉逐渐变成了一个能够理解和运用这些方法的人。它不是那种读一遍就能完全掌握的书，而是需要反复咀嚼、思考和实践的宝藏。
评分这本书最让我惊喜的是它在“实践”层面的引导。作者没有仅仅停留在理论推导，而是非常重视算法的实现和应用。他在书中提供了大量不同编程语言的伪代码，以及一些用Python和MATLAB编写的示例程序。这让我能够立刻将学到的知识付诸实践，通过编写和运行代码来加深理解。我特别喜欢他对最小二乘法在曲线拟合中的应用的讲解，他不仅给出了最小二乘法的推导，还展示了如何用它来拟合各种类型的数据，并对拟合效果进行了评估。这让我能够用更科学的方法来处理实验数据。书中对常微分方程初值问题的数值解法的介绍也非常全面，他详细讲解了欧拉法、改进欧拉法、龙格-库塔法等，并深入分析了它们的精度、稳定性和计算效率。这对于学习物理、工程等领域的学生来说，无疑是一本必备的参考书。我非常欣赏作者在书中反复强调的“可视化”的重要性，他鼓励读者通过绘制函数图像、误差曲线等方式来直观地理解算法的行为。这一点让我能够更有效地发现和解决计算中的问题。这本书不仅教会我“做什么”，更教会我“怎么做”。
评分一般.......
评分一般.......
评分多数时候还是看这本书为主
评分多数时候还是看这本书为主
评分多数时候还是看这本书为主
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.quotespace.org All Rights Reserved. 小美书屋 版权所有