具体描述
内容简介
《数值计算方法（第2版）》介绍了数值计算方法.内容涉及数值计算方法的数学基础，数值计算方法在工程、科学和数学问题中的应用以及MATLAB程序，涵盖了经典数值分析的全部内容：包括非线性方程的数值解法：线性方程组的数值解法；矩阵特征值与特征向量的数值算法；插值方法；函数最佳逼近；数值积分；数值微分；常微分方程数值解法等.基于MATLAB是本书的特色，对书中所有的数值方法都给出了MATLAB程序，有大量翔实的应用实例可供参考，有相当数量的习题可供练习，数值计算方法（第2版）》可作为理工科本科生、研究生数值计算方法课程教材或参考书，也可作为科技人员使用数值计算方法和MATLAB的参考手册。内页插图
目录
第1章 绪论1.1 科学计算的一般过程
1.1.1 对实际工程问题进行数学建模
1.1.2 对数学问题给出数值计算方法
1.1.3 对数值计算方法进行程序设计
1.1.4 上机计算并分析结果
1.2 数值计算方法的研究内容与特点
1.2.1 数值计算方法的研究内容
1.2.2 数值计算方法的特点
1.3 计算过程中的误差及其控制
1.3.1 误差的来源与分类
1.3.2 误差与有效数字
1.3.3 误差的传播
1.3.4 误差的控制
1.3.5 数值算法的稳定性
1.3.6 病态问题与条件数
习题1
第2章 非线性方程的数值解法
2.1 二分法
2.1.1 二分法的基本思想
2.1.2 二分法及MATLAB程序
2.2 非线性方程求解的迭代法
2.2.1 迭代法的基本思想
2.2.2 不动点迭代法及收敛性
2,2.3 迭代过程的加速方法
2.2.4 Newton-Raphson方法
2.2.5 割线法与抛物线法
2.3 非线性方程求解的MATLAB函数
2.3.1 MATLAB中求方程根的函数
2.3.2 用MATLAB中函数求方程的根
习题2
第3章 线性方程组的数值解法
3.1 向量与矩阵的范数
3.1.1 向量的范数
3.1.2 矩阵的范数
3.1.3 方程组的性态条件数与摄动理论
3.2 直接法
3.2.1 Gauss消去法及MATLAB程序
3.2.2 矩阵的三角（LU）分解法
3.2.3 矩阵的Doolittle分解法及MATLAB程序
3.2.4 矩阵的Crout分解法
3.2.5 对称正定矩阵的Cholesky分解及MATLAB程序
3.2.6 解三对角方程组的追赶法及MATLAB程序
3.3 迭代法
3.3.1 迭代法的一般形式
3.3.2 Jacobi迭代法及MATLAB程序
3.3.3 Gauss-Seidel迭代法及MATLAB程序
3.3.4 超松弛迭代法及MATLAB程序
3.3.5 共轭梯度法及MATLAB程序
3.4 迭代法的收敛性分析
3.4.1 迭代法的收敛性
3.4.2 迭代法的收敛速度与误差分析
习题3
第4章 矩阵特征值与特征向量的数值算法
4.1 预备知识
4.1.1 Householder变换和Givens变换
4.1.2 Gershgorin圆盘定理
4.1.3 QR分解
……
第5章 插值方法
第6章 函数最佳逼近
第7章 数值积分
第8章 数值微分
第9章 常微分方程数值解法
部分习题答案
参考文献
用户评价
作为一名在生物信息学领域工作的研究人员，我经常需要处理海量的基因组数据，并利用各种计算方法来分析这些数据。在这其中，数值计算方法扮演着至关重要的角色，比如序列比对中的动态规划算法、基因表达谱分析中的降维技术、以及蛋白质结构预测中的优化算法等等。这本《数值计算方法（第2版）》对我而言，就像一本“通关秘籍”，让我能够更有效地应对这些挑战。 我最喜欢这本书的一点是它对数学模型和算法实现之间的联系的强调。生物信息学研究中，我们经常需要建立数学模型来描述生物过程，然后利用数值算法来求解这些模型。这本书在讲解每一个数值方法时，都会首先从其应用背景出发，然后深入到算法的原理和实现，最后再回到实际的应用场景。例如，在讲解收敛性加速方法时，书中就联系到了在序列比对中加速动态规划算法的计算速度。 书中对“插值与逼近”这一章节的讲解非常精彩，这对于我进行基因序列的相似度计算和基因表达量的平滑处理非常有帮助。书中对多种插值方法的介绍，包括多项式插值、样条插值以及有理函数插值，并且对它们的适用条件和优缺点进行了详细的分析，这让我能够根据不同的数据特性选择最合适的插值方法。 我尤其欣赏书中对于“非线性方程组的求解”这一部分的详细阐述。在生物信息学中，我们经常会遇到需要求解复杂的非线性方程组，比如在代谢通路分析中，需要求解描述反应速率的微分方程组。书中对不动点迭代、牛顿法、割线法等多种方法的原理、收敛性和收敛速度的分析，都给了我很大的启发。我尝试着将书中的方法应用到我之前遇到的一个模型求解难题中，结果取得了令人满意的效果。 此外，这本书在讲解算法时，非常注重细节。例如，在介绍求解大型稀疏线性方程组的迭代法时，书中不仅给出了算法的步骤，还详细地分析了每一步的计算复杂度，并且对不同迭代法的收敛条件进行了深入的探讨。这对于我进行算法的优化和选择，非常有价值。 我还在书中学习到了很多关于“最优化方法”的知识，这对于我进行基因组数据中的参数估计和模型参数的寻优非常有帮助。书中对梯度下降、共轭梯度、牛顿法等多种最优化方法的介绍，以及它们在不同应用场景下的优劣分析，让我能够更有效地找到最优解。 总而言之，《数值计算方法（第2版）》这本书为我提供了强大的理论工具和实践指导，帮助我更深入地理解和应用数值计算方法来解决生物信息学中的复杂问题。它无疑是我案头必备的参考书。
评分作为一名在金融领域摸爬滚打多年的从业者，我深知数据处理和模型构建在现代金融中的核心地位。尤其是在量化交易、风险管理以及衍生品定价等领域，对数值计算方法的需求是极其迫切的。我一直苦于没有一本能够兼顾理论深度与实际应用的书籍，直到我遇到了这本《数值计算方法（第2版）》。 这本书给我最大的感受就是它的“接地气”。书中并没有回避金融领域中经常遇到的复杂数值问题，而是将其作为切入点，来讲解相应的数值计算方法。例如，在介绍蒙特卡洛方法时，书中就详细地阐述了如何在金融风险评估中使用蒙特卡洛模拟来估计VaR（Value at Risk），并且提供了Python的代码示例。这对我来说，简直是及时雨。 我特别欣赏书中对于不同算法适用场景的分析。金融世界瞬息万变，不同的问题需要不同的解决方案。书中在讲解完一个算法后，总会对比其与其他算法的优劣，并给出在特定金融场景下的选择建议。这让我能够更精准地把握哪些方法适合处理哪些金融数据，哪些方法在处理高维、稀疏数据时表现更佳。 书中对于迭代法的讲解尤为深入。在金融建模中，我们经常会遇到非线性方程组的求解，比如期权定价中的隐式方程。书中对不动点迭代、牛顿法等多种迭代法的原理、收敛性以及在金融建模中的应用都做了详尽的阐述，并给出了具体的代码实现。我尝试着用书中的方法来求解我工作中遇到的一个实际问题，效果非常令人满意。 而且，这本书的数学推导过程也写得非常清晰。对于一些复杂的证明，作者会将其分解成若干个小步骤，并且辅以图示或者更简单的例子来解释。这让我能够循序渐进地理解其数学逻辑，而不是被一堆公式淹没。我一直认为，只有真正理解了背后的数学原理，才能更好地驾驭这些数值工具。 另外，书中在介绍完算法后，通常会提供一些思考题或者小练习，这能够帮助我巩固所学知识，并且尝试将其应用到更广泛的金融问题中。我喜欢这种边学边练的学习方式。 总而言之，《数值计算方法（第2版）》这本书对于金融从业者来说，是一本不可多得的宝贵财富。它不仅能够帮助我们理解数值计算的理论精髓，更能指导我们将这些理论有效地应用于实际的金融问题之中，提升我们的工作效率和模型构建能力。
评分我是一名对人工智能及其底层技术充满好奇心的学生，在学习深度学习模型时，经常会接触到大量的矩阵运算、优化算法以及逼近理论。这本《数值计算方法（第2版）》就像一本“武功秘籍”，为我揭示了这些复杂算法背后的数学原理和计算逻辑。 书中对“线性代数在数值计算中的应用”的讲解，令我印象深刻。深度学习中的神经网络，本质上就是一系列复杂的矩阵乘法和向量运算。书中对向量空间、矩阵的分解（如LU分解、SVD分解）以及求解线性方程组的方法的详细阐述，让我能够更好地理解神经网络的运算过程。我甚至可以将书中关于求解大型稀疏线性方程组的内容，与深度学习模型训练中的梯度下降算法进行联系，从而更深入地理解其工作原理。 我对书中“迭代法”的讲解尤为着迷。深度学习模型的训练，本质上就是一个不断迭代优化的过程。书中对不动点迭代、牛顿法、拟牛顿法等多种迭代方法的原理、收敛性和在求解非线性方程组中的应用进行了深入的分析。我尝试着将这些迭代法的思想应用于理解神经网络的权重更新过程，这让我对反向传播算法有了更深刻的认识。 书中对“插值与逼近”理论的阐述，也为我理解神经网络中的函数逼近能力提供了理论基础。神经网络之所以能够逼近各种复杂的函数，很大程度上是基于插值和逼近的原理。书中对泰勒展开、多项式插值、样条插值等方法的介绍，让我能够从数学层面理解神经网络的泛化能力。 我还对书中关于“数值积分”的讲解很感兴趣。在一些深度学习模型中，例如概率模型或者涉及连续分布的模型，可能需要用到数值积分的方法来计算期望值或者概率密度。书中对梯形法则、辛波特法则、高斯积分等方法的介绍，为我提供了解决这类问题的思路。 书中还对“误差分析”进行了详细的讲解，这让我能够理解在数值计算过程中可能出现的误差来源，以及如何控制这些误差。在深度学习模型训练中，我们经常会遇到梯度消失或者梯度爆炸的问题，这可能与数值计算的误差有关。书中关于误差传播和数值稳定性的分析，为我提供了解决这些问题的理论指导。 总而言之，《数值计算方法（第2版）》这本书为我打开了通往人工智能底层技术的大门。它以严谨的数学理论和清晰的讲解，帮助我理解了深度学习模型背后复杂的计算原理，为我未来的学习和研究打下了坚实的基础。
评分作为一名在信号处理领域工作的工程师，我每天都需要处理大量的数字信号，并利用各种算法进行滤波、变换、压缩等操作。这本《数值计算方法（第2版）》对我来说，就像一本“工具箱”，为我提供了实现这些信号处理算法所需的核心计算方法。 书中对“傅里叶变换”的讲解，令我印象深刻。数字信号处理与傅里叶变换是密不可分的。书中不仅详细介绍了离散傅里叶变换（DFT）的原理，还对快速傅里叶变换（FFT）算法进行了深入的阐述，包括其时间复杂度和实现细节。这让我能够更有效地利用FFT来分析信号的频谱特性，并实现各种滤波算法。 我尤其喜欢书中关于“离散卷积”的章节。在信号处理中，卷积是一种非常基本且重要的运算，例如，用滤波器对信号进行滤波就是一种卷积操作。书中不仅给出了卷积的定义和性质，还详细介绍了如何利用FFT来加速卷积的计算。这对于处理实时信号或者大规模数据时，能够显著提高计算效率。 书中对“矩阵运算”的讲解，也对我非常有帮助。在信号处理中，我们经常会将信号表示成向量或矩阵，并利用矩阵运算来进行信号的变换、降维等操作。书中对矩阵的分解（如QR分解、SVD分解）以及求解线性方程组的方法的详细介绍，为我提供了实现这些信号处理算法的数学基础。 我特别欣赏书中对“插值”方法的介绍。在信号处理中，我们有时需要对采样后的离散信号进行插值，以获得更高分辨率的信号或者进行信号的重构。书中对线性插值、多项式插值、样条插值等方法的介绍，以及它们在不同场景下的优劣分析，让我能够根据实际需求选择最合适的插值方法。 此外，书中对“最优估计算法”的讲解，也为我提供了重要的理论指导。例如，在信号估计和滤波问题中，卡尔曼滤波是一种非常重要的算法。书中对最小二乘法、最大似然估计等估计算法的介绍，以及它们在信号处理中的应用，让我能够更深入地理解这些算法的原理。 总而言之，《数值计算方法（第2版）》这本书以其丰富的算法内容和清晰的讲解，为信号处理领域的工程师提供了一个强大的理论支持和实践工具。它极大地提升了我设计和实现信号处理算法的能力。
评分作为一名对科学计算领域的热情研究者，我一直致力于探索和掌握各种先进的数值计算方法。这本《数值计算方法（第2版）》以其全面而深入的讲解，极大地拓展了我的视野，并且为我的研究工作提供了宝贵的理论武器。 本书在“线性方程组的求解”方面的内容，给我留下了深刻的印象。书中不仅详细介绍了高斯消元法、LU分解等直接法，还对雅可比迭代法、高斯-赛德尔迭代法、共轭梯度法等迭代法进行了深入的分析。我特别欣赏书中对这些迭代法收敛条件的详细讨论，以及它们在不同规模和结构矩阵上的效率对比。这对于我在处理大型科学计算问题时，能够有针对性地选择最优的求解策略至关重要。 我对书中对“常微分方程的数值解”的讲解也尤为推崇。许多物理、化学、工程领域的建模问题，最终都可以归结为求解常微分方程。书中对欧拉法、改进欧拉法、改进欧拉法、四阶龙格-库塔法等经典方法的详细介绍，以及它们在精度和稳定性方面的权衡分析，为我提供了解决各种动态系统演化问题的理论指导。我甚至可以将书中的内容，应用到我正在研究的复杂化学反应动力学模拟中。 此外，书中对“偏微分方程的数值解”的阐述，也让我对数值方法在更广阔领域的应用有了更深的认识。有限差分法、有限元法等方法的原理和实现，书中都做了清晰的讲解。我尤其对有限差分法在求解扩散方程和波动方程中的应用印象深刻，书中通过具体的例子展示了如何将连续方程离散化，从而得到可解的代数方程组。 我对书中“插值与逼近”章节的深入探讨也十分赞赏。科学研究中，我们常常需要根据离散的数据点来构建连续的模型，或者对已知函数进行逼近。书中对多项式插值、样条插值、有理函数逼近等方法的介绍，以及它们在数据拟合和函数近似中的应用，为我提供了有力的工具。 总而言之，《数值计算方法（第2版）》这本书以其严谨的数学推导、清晰的算法描述和丰富的应用场景，为我提供了一个全面而深入的数值计算学习平台。它不仅提升了我对数值计算理论的理解，更激发了我将其应用于解决更复杂科学问题的热情。
评分这本《数值计算方法（第2版）》简直是为我量身定做的！我是一名正在攻读数据科学硕士的学生，在课程中经常会遇到各种复杂的数值问题，比如求解高阶微分方程、优化高维函数、或者进行大规模线性方程组的求解等等。在此之前，我一直苦于没有一本能够系统性、深入浅出地讲解这些方法的教材。市面上有很多泛泛而谈的书，讲得太浅，遇到实际问题就束手无策；也有一些过于理论化，充斥着晦涩的数学符号和证明，让人望而生畏。当我拿到这本《数值计算方法（第2版）》时，简直就像找到了救星！ 首先，它的内容组织非常合理。从最基础的误差分析、数制转换开始，循序渐进地讲解了插值与逼近、数值积分、常微分方程的数值解、以及线性方程组的数值解等核心内容。每章的开篇都会清晰地介绍本章的学习目标和相关的背景知识，这让我能快速进入学习状态。而且，书中并没有将理论和实践割裂开，而是紧密地结合在一起。在讲解每一个数值方法时，作者都会提供清晰的算法描述，并且通过大量的例子来展示这些方法的实际应用。我特别喜欢书中对于不同方法优缺点的分析，这让我能够根据实际问题选择最适合的算法，而不是盲目套用。 更让我惊喜的是，这本书的语言风格非常友好。作者似乎非常理解初学者的困惑，对于一些关键概念的解释都力求通俗易懂，避免了不必要的专业术语堆砌。即使是一些稍微复杂的数学推导，作者也会提供详细的步骤，并辅以图示，让整个过程清晰明了。我在阅读过程中，很少会感到“卡壳”的地方，即便是遇到一些我之前不太熟悉的领域，也能凭借这本书的指引，慢慢理解其中的奥秘。 此外，这本书在算法的实现方面也给了我很大的启发。书中提供了很多伪代码，并且鼓励读者自己动手去实现这些算法。我按照书中的伪代码，用Python编写了一些小程序，验证了算法的正确性，并且在实际数据上进行了测试。这个过程不仅加深了我对算法的理解，也锻炼了我的编程能力。我发现，很多时候，我们学习数值计算方法，不仅仅是为了理解理论，更是为了能够将其转化为解决实际问题的工具。 总的来说，《数值计算方法（第2版）》这本书的出现，极大地降低了我学习数值计算方法的门槛，同时也为我提供了更深入的探索方向。我强烈推荐给所有正在学习相关课程的学生，或者是在工作中需要处理数值问题的工程师和研究人员。这本书绝对是一本不可多得的良师益友。
评分在我多年的学术生涯中，接触过无数与数学相关的书籍，但很少有哪一本能像这本《数值计算方法（第2版）》那样，既能让我感受到数学的严谨与优雅，又能让我体会到其解决实际问题的强大力量。这本书就像一座精心搭建的桥梁，连接着抽象的数学理论与纷繁复杂的工程应用。 首先，这本书在内容组织上展现出了极高的逻辑性和层次感。它从最基础的概念出发，逐步深入到更复杂的数值算法。从误差分析到插值逼近，再到积分、微分方程的数值解，以及矩阵的特征值和特征向量的计算，每一个章节的讲解都显得尤为系统和完整。我喜欢作者在引入新概念时，总是会先阐述其背景和动机，这让我能够理解“为什么要学习这个”而不是“学的是什么”。 书中对于每一个算法的描述都非常详尽，并且会附带清晰的伪代码。这对于我这样喜欢动手实践的读者来说，是非常友好的。我尝试着将书中的伪代码转化为Python代码，并且用一些经典的数值例子进行测试。结果表明，书中的算法描述是准确无误的，并且代码实现也比较高效。这个过程不仅加深了我对算法的理解，也锻炼了我的编程能力。 我特别欣赏书中对于算法稳定性分析的重视。在数值计算中，一个算法的数值稳定性往往比其理论上的正确性更为重要，因为微小的误差在迭代过程中可能会被指数级放大，导致最终结果的不可靠。书中通过图示和具体的例子，生动地展示了数值不稳定性可能带来的危害，并提供了相应的避免方法。这对于我今后在工程实践中选择和应用数值算法，具有非常重要的指导意义。 此外，这本书在数学推理上也做得非常出色。作者的语言简洁明了，逻辑清晰，即使是比较复杂的数学推导，也能被分解成易于理解的步骤。我从来不会在阅读过程中感到晦涩难懂。我甚至可以将书中关于泰勒展开的章节，作为给我的本科生讲授误差分析的参考材料。 总而言之，《数值计算方法（第2版）》这本书以其严谨的理论、清晰的讲解和丰富的实践指导，为我提供了一个全面而深入的数值计算学习平台。它不仅是我个人学术研究的宝贵参考，也是我向同行推荐的优秀教材。
评分我是一名在图像处理领域工作的工程师，日常工作中需要处理大量的图像数据，并进行各种复杂的算法开发，例如图像去噪、边缘检测、特征提取以及三维重建等。这些算法的实现，无一不依赖于精密的数值计算。这本《数值计算方法（第2版）》可以说是及时雨，它为我解决实际工作中的数值难题提供了强有力的理论支撑和实践指导。 这本书的内容覆盖面非常广，而且讲解得非常到位。对于我来说，最有用的是关于矩阵运算和线性方程组求解的部分。在图像处理中，我们经常会将图像数据表示成矩阵，并且需要对这些矩阵进行各种变换和运算。书中对矩阵的分解、特征值计算以及求解大型稀疏线性方程组的方法的讲解，都非常贴合实际需求。我曾经因为一个大型图像重建项目，在求解一个规模巨大的稀疏线性方程组时遇到了瓶颈，而这本书中关于求解大型稀疏方程组的多种迭代方法（如共轭梯度法、GMRES等）的详细介绍，以及它们在不同场景下的优劣分析，为我指明了方向。 另外，书中对于曲线拟合和插值章节的讲解也非常精彩。在图像处理中，我们经常需要对离散的数据点进行平滑或者插值，以获得连续的函数表示。书中对多项式插值、样条插值等方法的原理和算法实现都做了详尽的阐述，并且分析了它们在保持数据平滑性和局部性方面的特点。这对于我进行图像数据的预处理和后处理非常有帮助。 更令我印象深刻的是，书中在讲解每一个数值方法时，都会深入到其背后的数学原理，并且会分析该方法的收敛性和误差。我以前也看过一些数值计算的书，但很多都只是简单地介绍算法，而这本书则让我理解了“为什么”以及“如何做得更好”。例如，在讲解数值积分时，书中对不同求积公式（如梯形法则、辛波特法则、高斯积分等）的精度和收敛速度的分析，让我能够根据实际的精度要求来选择最合适的积分方法。 而且，这本书的语言风格非常清晰，即使是对于一些相对复杂的数学概念，作者也能够用通俗易懂的语言来解释。书中大量的图表和示例，更是加深了我对这些概念的理解。我常常会一边看书，一边动手在我的开发环境中进行实验，验证书中的理论和算法。 总而言之，《数值计算方法（第2版）》这本书是一本集理论深度、实践指导和易读性于一体的优秀教材。它极大地提升了我解决图像处理领域中数值计算问题的能力，是我不可或缺的工具书。
评分作为一名在材料科学领域进行模拟计算的研究人员，我深知数值计算方法对于理解材料的微观结构、预测材料的宏观性能的重要性。这本《数值计算方法（第2版）》为我提供了一个坚实的理论基础和丰富的算法工具箱，让我能够更加自信地进行材料模拟研究。 书中对于“常微分方程的数值解”的讲解，对我来说是至关重要的。在材料科学中，我们经常需要模拟材料在时间和空间上的演化过程，例如扩散过程、相变过程以及热传导过程，这些过程都可以用常微分方程来描述。书中对欧拉方法、改进欧拉方法、龙格-库塔方法等多种方法的详细介绍，以及它们在精度、稳定性和计算效率方面的比较分析，让我能够根据具体的模拟需求选择最合适的数值积分方法。 我特别欣赏书中关于“偏微分方程的数值解”的章节。在材料模拟中，偏微分方程的应用更为广泛，例如，描述材料应力的有限元方法，描述流体动力学的有限差分方法等等。书中对这些方法的原理、离散化方法以及边界条件的设置都做了清晰的阐述。我尤其对书中关于有限差分法的讲解印象深刻，它将复杂的偏微分方程离散化为代数方程组，并通过具体的例子展示了如何求解这些方程组。 此外，书中对“矩阵特征值与特征向量的计算”的讲解，也让我受益匪浅。在材料模拟中，我们常常需要计算材料的振动模式、电子能带结构等，这些都涉及到矩阵的特征值问题。书中对幂法、反幂法、QR算法等多种特征值计算方法的介绍，以及它们在不同场景下的适用性分析，为我提供了有效的计算工具。 书中还对“快速傅里叶变换（FFT）”进行了详细的阐述。FFT在材料模拟中有着广泛的应用，例如，在计算晶体结构的衍射图样、分析材料的频谱特性等方面。书中对FFT算法的原理和实现都做了深入的讲解，并且提供了具体的代码示例。 我对书中关于“蒙特卡洛方法”的应用场景也十分感兴趣。在材料模拟中，蒙特卡洛方法可以用来模拟材料的退火过程、进行原子团簇的生长模拟等。书中对蒙特卡洛方法的原理、抽样方法以及其在材料科学中的具体应用都进行了详细的介绍。 总而言之，《数值计算方法（第2版）》这本书为材料科学领域的模拟计算研究提供了全面的理论支持和丰富的算法工具。它帮助我更深入地理解了数值计算在材料科学中的应用，并为我未来的研究提供了重要的指导。
评分作为一名潜心研究计算物理多年的老兵，我在学术生涯中接触过数不清的数值计算书籍，从早期的Fortran时代到现在的Python盛行，每一次技术革新都伴随着对计算方法的重新审视。这本《数值计算方法（第2版）》给我留下了深刻的印象，它成功地将经典的数值计算理论与现代的计算需求巧妙地融合在一起，展现出一种超越时代的力量。 这本书的深度和广度都达到了一个相当高的水平。它并没有止步于对基本算法的罗列，而是深入挖掘了这些算法背后的数学原理、收敛性分析以及误差传播机制。例如，在讲解线性方程组求解时，书中不仅详细介绍了高斯消元法、LU分解等直接法，还对迭代法进行了详尽的阐述，并对不同迭代法的收敛条件和效率进行了对比分析。这对于我这样的研究人员来说，是非常宝贵的财富，因为在处理大规模科学计算问题时，选择合适的算法往往是决定计算效率的关键。 书中对算法的描述也相当严谨。作者在给出算法步骤的同时，还会附带相应的数学证明，这让我能够充分理解算法的数学基础，从而在实际应用中更加得心应手。我尤其欣赏书中对数值稳定性问题的关注，这在数值计算领域是一个至关重要但常常被忽视的环节。书中通过具体的例子，清晰地展示了数值不稳定性可能带来的严重后果，并提供了相应的改进策略。 此外，这本书对数学建模的思考也贯穿其中。它不仅仅是介绍“如何算”，更重要的是引导读者思考“为什么要这么算”。在讲解每一个数值方法时，作者都会尝试将其与实际的物理或工程问题联系起来，例如，在讲到插值时，就联系到曲线拟合和数据重构；在讲到常微分方程的数值解时，就联系到动力学系统的演化模拟。这种联系让我能够更好地理解这些抽象的数值方法在现实世界中的意义。 这本书的排版和图示也做得非常出色。大量的图表清晰地展示了算法的执行过程、误差的分布以及不同方法的比较结果。这对于我这样偏向视觉化学习的人来说，非常有帮助。我甚至可以用书中的图示来向我的学生解释一些复杂的概念。 总而言之，《数值计算方法（第2版）》是一本集严谨性、深度和实用性于一体的佳作。它不仅能够满足初学者的入门需求，更能为资深的研究者提供宝贵的参考和启发。我毫不犹豫地将其收入我的书架，并且相信它会在我未来的研究工作中发挥重要的作用。
评分不错的物流速度
评分发货发的挺慢的
评分本书可作为理工科本科生、研究生“数值计算方法”课程的教材或参考书，也可作为科技人员使用数值计算方法和MATLAB的参考手册。本书介绍了数值计算方法。内容涉及数值计算方法的数学基础、数值计算方法在工程、科学和数学问题中的应用以及所有数值方法的MATLAB程序等，涵盖了经典数值分析的全部内容。包括：非线性方程的数值解法；线性方程组的数值解法；矩阵特征值与特征向量的数值算法；插值方法；函数最佳逼近；数值积分；数值微分；常微分方程数值解法等。基于MATLAB是本书的特色，对书中所有的数值方法都给出了MATLAB程序，有大量详实的应用实例可供参考，有相当数量的习题可供练习。
评分好懂。。。。。。。。。。。
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评分书的作者[ZZ]写的的书都写得很好，最先是朋友推荐我看的，后来就非常喜欢，他的书了。他的书我都买了，看了。除了他的书，我和我家小孩还喜欢看郑渊洁、杨红樱、黄晓阳、小桥老树、王永杰、杨其铎、晓玲叮当、方洲、冰心、叶圣陶、金庸，他们的书我觉得都写得很好。[SM]，很值得看，看了收益很大，价格也非常便宜，比实体店买便宜好多还省运费。 书的内容直得一读[BJTJ]，阅读了一下，写得很好，[NRJJ]，内容也很丰富。[QY]，一本书多读几次，[SZ]。 快递送货也很快。还送货上楼。非常好。 [SM]，超值。买书就要来京东商城。价格还比别家便宜，还免邮费，真的不错，速度还真是快，特别是京东快递，快得不得，有一次我晚上很晚才下单，第二天一大早就送到了，把我从睡梦中吵醒了，哈哈！真是神速，而且都是正版书。[BJTJ]，买回来觉得还是非常值的。古人云：“书中自有黄金屋，书中自有颜如玉。”可见，古人对读书的情有独钟。其实，对于任何人而言，读书最大的好处在于：它让求知的人从中获知，让无知的人变得有知。读史蒂芬?霍金的《时间简史》和《果壳中的宇宙》，畅游在粒子、生命和星体的处境中，感受智慧的光泽，犹如攀登高山一样，瞬间眼前呈现出仿佛九叠画屏般的开阔视野。于是，便像李白在诗中所写到的“庐山秀出南斗旁，屏风九叠云锦张，影落明湖青黛光”。 对于坎坷曲折的人生道路而言，读书便是最佳的润滑剂。面对苦难，我们苦闷、彷徨、悲伤、绝望，甚至我们低下了曾经高贵骄傲的头。然而我们可否想到过书籍可以给予我们希望和勇气，将慰藉缓缓注入我们干枯的心田，使黑暗的天空再现光芒？读罗曼?罗兰创作、傅雷先生翻译的《名人传》，让我们从伟人的生涯中汲取生存的力量和战斗的勇气，更让我们明白：唯有真实的苦难，才能驱除罗曼谛克式幻想的苦难；唯有克服苦难的悲剧，才能帮助我们担当起命运的磨难。读海伦?凯勒一个个真实而感人肺腑的故事，感受遭受不济命运的人所具备的自强不息和从容豁达，从而让我们在并非一帆风顺的人生道路上越走越勇，做命运真正的主宰者。在书籍的带领下，我们不断磨炼自己的意志，而我们的心灵也将渐渐充实成熟。 [NRJJ]
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