数学物理方程与Mathematica软件应用/21世纪普通高等教育基础课规划教材

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张隽,沈守枫 编



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发表于2024-11-08

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图书介绍

出版社: 机械工业出版社
ISBN:9787111233107
版次:1
商品编码:10133100
品牌:机工出版
包装:平装
开本:16开
出版时间:2008-04-01
用纸:胶版纸
页数:220
字数:260000
正文语种:中文


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图书描述

编辑推荐

  本书可作为应用数学、物理等专业的本科教材,也可作为其他相关专业的研究生及工程技术领域科技人员的参考书目。

内容简介

  本书是一本数学物理方程的教材。全书共分6章。第1章从实际物理问题出发,介绍了数学物理方程的导出过程。第2章到第5章,按照求解的方法进行分章编排,依次介绍了分离变量法、积分变换法、特征线法和Green函数法。对于每种方法,适合不同种类的方程和定解条件,都进行了详细的分类讨论。第6章介绍了如何用Mathernatica软件将上述某些方法具体实现,希望能对读者有所启发,以便通过计算机来解决相关的定解问题。
  本书可作为应用数学、物理等专业的本科教材,也可作为其他相关专业的研究生及工程技术领域科技人员的参考书目。

目录

第1章 方程的导出和定解问题
1.1 由守恒律导出数理方程
1.2 由变分原理导出数理方程
1.3 定解条件和定解问题
1.4 二阶线性方程的分类与叠加原理
习题1
第2章 分离变量法
2.1 直接分离变量法
2.2 按本征函数族展开法
2.3 函数变换法
2.4 Bessel函数与柱域中的分离变量法
2.5 Legendre函数与球域中的分离变量法
习题2
第3章 积分变换法
3.1 Fourier变换及其性质
3.2 Fourier变换在求解偏微分方程定解问题中的应用
3.3 半无界问题:对称延拓法
3.4 Laplace变换及其性质
3.5 Laplace变换在求解偏微分方程定解问题中的应用
习题3
第4章 特征线法
4.1 一阶线性偏微分方程的特征线法
4.2 一维波动方程的初值问题
4.3 三维波动方程的初值问题
4.4 二维波动方程的初值问题
4.5 解的物理意义
习题4
第5章 Green函数法
第6章 Mathematica软件的

精彩书摘

  第1章 方程的导出和定解问题
  在这一章中我们通过两种不同的途径:守恒律和变分原理导出最基本的几个数学物理方程,具体讲就是波动方程、热传导方程和描述稳恒常态(物理量的变化与时问t无关)的Laplace方程及Poisson方程,这些方程从数学上看是含有未知函数及其偏导数的关系式,是偏微分方程,从物理上看这些方程就是物理量变化规律的数学表示,它们反映了某一类物理过程的共同规律,为了确定某一特定物理量的变化规律,除了方程之外还必须加上一些附加条件,如初始条件、边界条件,形成问题的完整提法,这就是1.3节要讨论的定解条件和定解问题,定解问题是以后几章的主要研究对象,这几个典型的方程都是二阶线性偏微分方程,它们的解满足所谓的叠加原理,此原理是求解线性偏微分方程的理论依据,故在1.4节中介绍二阶线性方程的分类与叠加原理。

前言/序言

  
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送货快

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书的内容和题目不吻合啊

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课程用,不多说,值这个钱

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不错

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读书可以提高理解能力,只要熟读深思,你就可以知道其中的道理了;读书可以使自己的知识得到积累,君子学以聚之。多读书,可以让你多增加一些课外知识。培根先生说过:“知识就是力量。”不错,多读书,增长了课外知识,可以让你感到浑身充满了一股力量。这种力量可以激励着你不断地前进,不断地成长。从书中,你往往可以发现自己身上的不足之处,使你不断地改正错误,摆正自己前进的方向。所以,书也是我们的良师益友。 多读书,可以让你变聪明,变得有智慧去战胜对手。书让你变得更聪明,你就可以勇敢地面对困难。让你用自己的方法来解决这个问题。这样,你又向你自己的人生道路上迈出了一步。 多读书,也能使你的心情便得快乐。读书也是一种休闲,一种娱乐的方式。读书可以调节身体的血管流动,使你身心健康。[QY]所以在书的海洋里遨游也是一种无限快乐的事情。用读书来为自己放松心情也是一种十分明智的。 读书能陶冶人的情操,给人知识和智慧。所以,我们应该多读书,为我们以后的人生道路打下好的、扎实的基础!读书养性,读书可以陶冶自己的性情,使自己温文尔雅,具有书卷气;读书破万卷,下笔如有神,多读书可以提高写作能力,写文章就才思敏捷;旧书不厌百回读,熟读深思子自知,总之,爱好读书是好事。让我们都来读书吧。其实读书有很多好处,就等有心人去慢慢发现. 最大的好处是可以让你有属于自己的本领靠自己生存。

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  第1章 方程的导出和定解问题

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本以为是全书都讲Mathematica的应用,原来只是最后有一点。不过前面的内容作为课本来说,令人意外的清楚简明,比不少相关的书看起来都舒服得多。

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