图灵原版数学·统计学系列：矩阵计算（英文版·第4版） 下载 mobi epub pdf 电子书 2024

编辑推荐

　　国际上关于数值线性代数方面，全面的一本专著。

内容简介

　　《图灵原版数学·统计学系列：矩阵计算（英文版·第4版）》是数值计算领域的名著，系统介绍了矩阵计算的基本理论和方法。内容包括：矩阵乘法、矩阵分析、线性方程组、正交化和小二乘法、特征值问题、Lanczos 方法、矩阵函数及专题讨论等。书中的许多算法都有现成的软件包实现，每节后附有习题，并有注释和大量参考文献。新版增加约四分之一内容，反映了近年来矩阵计算领域的飞速发展。
　　《图灵原版数学·统计学系列：矩阵计算（英文版·第4版）》可作为高等院校数学系高年级本科生和研究生教材，亦可作为计算数学和工程技术人员参考书。

作者简介

　　Gene H. Golub(1932－2007)， 美国科学院、工程院和艺术科学院院士，世界著名数值分析专家，现代矩阵计算奠基人，矩阵分解算法的主要贡献者。生前曾任斯坦福大学教授。

　　Charles F. Van Loan，著名数值分析专家，美国康奈尔大学教授，曾任该校计算机科学系主任。他于1973年在密歇根大学获得博士学位，师从Cleve Moler。

内页插图

精彩书评

　　★“多年来，这本书一直是我在研究生院讲授‘数值线性代数’的教材。”
　　——袁亚湘，中科院院士，中国运筹学学会理事长，冯康奖得主

　　★“本书内容非常丰富，有老而经典的，也有新的正在研究中的课题。无论你是数值线性代数领域的工作人员，还是学生，这都是一本有价值的参考书。”
　　——SIAM Review

目录

1　Matrix Multiplication
1．1　Basic Algorithms and Notation
1．2　Structure and Efficiency
1．3　Block Matrices and Algorithms
1．4　Fast Matrix-Vector Products
1．5　Vectorization and Locality
1．6　Parallel Matrix Multiplication
2　Matrix Analysis
2．1　Basic Ideas from Linear Algebra
2．2　Vector Norms
2．3　Matrix Norms
2．4　The Singular Value Decomposition
2．5　Subspace Metrics
2．6　The Sensitivity of Square Systems
2．7　Finite Precision Matrix Computations
3　General Linear Systems
3．1　Triangular Systems
3．2　The LU Factorization
3．3　Roundoff Error in Gaussian Elimination
3．4　Pivoting
3．5　Improving and Estimating Accuracy
3．6　Parallel LU
4　Special Linear Systems
4．1　Diagonal Dominance and Symmetry
4．2　Positive Definite Systems
4．3　Banded Systems
4．4　Symmetric Indefinite Systems
4．5　Block Tridiagonal Systems
4．6　Vandermonde Systems
4．7　Classical Methods for Toeplitz Systems
4．8　Circulant and Discrete Poisson Systems
5　Orthogonalization and Least Squares
5．1　Householder and Givens Transformations
5．2　The QR Factorization
5．3　The Full-Rank Least Squares Problem
5．4　Other Orthogonal Factorizations
5．5　The Rank-Deficient Least Squares Problem
5．6　Square and Underdetermined Systems
6　Modified Least Squares Problems and Methods
6．1　Weighting and Regularization
6．2　Constrained Least Squares
6．3　Total Least Squares
6．4　Subspace Computations with the SVD
6．5　Updating Matrix Factorizations
7　Unsymmetric Eigenvalue Problems
7．1　Properties and Decompositions
7．2　Perturbation Theory
7．3　Power Iterations
7．4　The Hessenberg and Real Schur Forms
7．5　The Practical QR Algorithm
7．6　Invariant Subspace Computations
7．7　The Generalized Eigenvalue Problem
7．8　Hamiltonian and Product Eigenvalue Problems
7．9　Pseudospectra
8　Symmetric Eigenvalue Problems
8．1　Properties and Decompositions
8．2　Power Iterations
8．3　The Symmetric QR Algorithm
8．4　More Methods for Tridiagonal Problems
8．5　Jacobi Methods
8．6　Computing the SVD
8．7　Generalized Eigenvalue Problems with Symmetry
9　Functions of Matrices
9．1　Eigenvalue Methods
9．2　Approximation Methods
9．3　The Matrix Exponential
9．4　The Sign， Square Root， and Log of a Matrix
10　Large Sparse Eigenvalue Problems
10．1　The Symmetric Lanczos Process
10．2　Lanczos， Quadrature， and Approximation
10．3　Practical Lanczos Procedures
10．4　Large Sparse SVD Frameworks
10．5　Krylov Methods for Unsymmetric Problems
10．6　Jacobi-Davidson and Related Methods
11　Large Sparse Linear System Problems
11．1　Direct Methods
11．2　The Classical Iterations
11．3　The Conjugate Gradient Method
11．4　Other Krylov Methods
11．5　Preconditioning
11．6　The Multigrid Framework
12　Special Topics
12．1　Linear Systems with Displacement Structure
12．2　Structured-Rank Problems
12．3　Kronecker Product Computations
12．4　Tensor Unfoldings and Contractions
12．5　Tensor Decompositions and Iterations
Index

前言/序言

计算机和数学是密切相关的.

计算机和数学是密切相关的.

封面毁的不行了，能不能拿本干净的

书好快递又快，不能再满意了~以前读过中文版，这次拿到了新版的英文原版，要好好再研读一下，我不是数学专业的，但我不得不说这是我买过的最好的一本数学书

其实，老实说，个人认为数学学不好的，学计算机是相当相当难。主要需要的不是高深的数学理论知识，高等数学的理论知识用到的情况不多，但高中程度的数学理论用得也比较多，且在你学习时也需要对高中数学熟练掌握和应用，此外，最主要的是逻辑思维、计算能力和独立运用自己知识解决问题的能力。这些能力主要是以前进行数学学习和训练中取得的副作用。

书很不错，印刷质量不错

书的内容就不多说了，经典，可以看看豆瓣的评论。京东以及国内电商对书的包装我实在不能恭维，只拿一个塑料袋包着，运送过程中磕磕碰碰甚至书被折了一大块，作为一个爱书的人我是在感到很不爽。

还行吧啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊

因需而买，简单易懂，就需要这样的优质教材。