閱讀這本書的過程,我最大的感受是其“循序漸進”的教學模式。它從最基礎的數製轉換、誤差分析入手,逐步深入到綫性方程組的求解、插值與逼近、微分方程的數值解等核心內容。每一章的內容都建立在前一章的基礎上,邏輯性非常強,讓我能夠一步一步地跟上作者的思路。即便遇到一些相對復雜的算法,例如最小二乘法,書中也會先從最簡單的綫性模型開始講解,再擴展到一般情況。作者還非常注重細節,對於每一個算法的收斂性、穩定性、精度等都有深入的討論,並給齣瞭相應的分析方法。這對於我這種希望深入理解計算方法底層原理的學生來說,非常有幫助。書中的圖示也非常清晰,能夠很好地輔助理解抽象的概念。我尤其喜歡書中對各種方法的比較分析,比如在介紹幾種不同的綫性方程組求解方法時,作者會詳細對比它們的優缺點、適用範圍以及計算復雜度,這讓我能夠根據具體問題選擇最閤適的方法,而不是盲目地套用。
評分這本書給我最大的啓發在於它對“理解”的強調,而不是簡單地羅列公式和算法。作者在講解一個新概念時,總是會先花大力氣去闡述這個概念的由來、它解決瞭什麼問題、以及它背後的數學思想。這讓我感覺自己不是在被動地接收知識,而是在積極地探索和構建。例如,在講到牛頓迭代法時,書中並沒有直接給齣迭代公式,而是先從函數圖像與切綫相交的幾何意義齣發,一步步推導齣公式。這種“溯本求源”的方式,使得我對牛頓法不再是知其然,更知其所以然。而且,書中的例子也都選取得非常貼切,不僅僅是純粹的數學問題,也結閤瞭一些工程、經濟學領域的實際應用,讓我能夠更直觀地感受到計算方法在現實世界中的價值。實習部分更是錦上添花,它將理論知識轉化為實踐,讓我有機會親手實現算法,調試代碼,解決實際問題。我記得在做數值積分的實驗時,一開始用簡單的梯形法則,結果誤差很大,後來嘗試辛普森法則,誤差顯著減小,這個過程讓我深刻體會到算法選擇的重要性。
評分坦白說,這本書在給我帶來知識的同時,也讓我認識到瞭自己知識上的不足。書中涉及的一些綫性代數和微積分的知識點,雖然我在本科階段接觸過,但很多細節已經模糊。作者在講解過程中,時不時會迴顧或引用相關的數學概念,這迫使我重新去梳理和鞏固這些基礎知識。這種“查漏補缺”的學習方式,雖然增加瞭我的學習負擔,但卻極大地提升瞭我對整個計算方法體係的理解。我尤其對書中關於矩陣特徵值與特徵嚮量的講解印象深刻,作者將這些概念與穩定性分析聯係起來,讓我明白瞭為什麼有些算法會在特定條件下不穩定。實習部分的設計也很巧妙,很多題目都需要結閤前麵的理論知識來設計和實現,比如求解大型稀疏綫性方程組時,如何選擇閤適的迭代法,如何處理存儲問題,這些都讓我從實踐中學習。
評分這本書給我的感覺是“厚積薄發”的體驗。一開始我可能會覺得某些章節的理論性很強,比如關於多項式插值和樣條插值的部分,有大量的數學推導。但當讀到後麵的應用章節,比如麯綫擬閤或者函數逼近時,我纔恍然大悟,原來前麵的鋪墊是為瞭解決這些實際問題。書中對各種數值積分和微分方程數值解方法的講解,層次分明,從簡單的歐拉法到高階的龍格-庫塔法,再到求解偏微分方程的有限差分法,都有詳盡的闡述。我記得在實習部分,我們曾經用不同的方法求解同一個物理模型中的微分方程,對比計算結果和實際觀測數據的吻閤程度,那個過程讓我深刻體會到計算方法在科學研究中的關鍵作用。作者在講解這些復雜算法時,並沒有迴避數學細節,而是用一種比較嚴謹且易於理解的方式呈現齣來,這讓我對這些方法有瞭更深的認識,也為我將來在更高級的計算領域打下瞭堅實的基礎。
評分這本書的“實踐導嚮”給我留下瞭深刻的印象。它並沒有將計算方法僅僅停留在理論層麵,而是通過大量的實習環節,將理論知識轉化為解決實際問題的能力。我記得在做一個數據擬閤的實驗時,我們嘗試瞭不同的迴歸模型,包括綫性迴歸、多項式迴歸,甚至還有非綫性迴歸。書中提供的實習指導非常詳細,從數據的預處理到模型的選擇,再到結果的分析,都給齣瞭清晰的步驟。在這個過程中,我不僅學習瞭如何實現這些算法,更重要的是學會瞭如何分析模型的優劣,如何解釋擬閤結果的意義。書中的一些例子,比如用最小二乘法擬閤實驗數據,或者用數值方法求解一個簡單的工程問題,都讓我看到瞭計算方法在實際應用中的強大生命力。這本書讓我明白瞭,學習計算方法不僅僅是為瞭應付考試,更是為瞭掌握一種解決問題的工具。
評分好書啊好書啊好書啊
評分(我們也得獨立地尋找自己的生活瞭,我們不奢求能找到很好的工作,隻要能實現自我價值,能夠憑著自己的知識、能力不再嚮父母親伸手,能夠自己養活自己,在目前的情況下就足夠瞭,這也是所有畢業生的心聲!不幸的是.你知道的太多.思考的太多瞭.因此纔有瞭這種不能為周圍人所理解的痛苦…..
評分感覺像盜版
評分印刷很精美,正版書籍,價格有摺扣惠,送貨快,買書還來京東。本書裏
評分書不錯,應該是正版,就是發貨慢瞭點
評分不錯的書啊!啊啊啊啊啊啊啊啊啊
評分紙質一般吧,比較薄,
評分可以,書很好,考試也不錯,哈哈!
評分。
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