数值计算方法习题及习题解答（第2版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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马东升，董宁 著

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• 数值计算
• 数值分析
• 计算方法
• 高等数学
• 工科数学
• 习题集
• 教材
• 解答
• 工程计算
• 科学计算

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111509127

版次：2

商品编码：11788293

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 高等教育规划教材

开本：16开

出版时间：2015-10-01

用纸：胶版纸

页数：215

内容简介

　　《数值计算方法习题及习题解答（第2版）》是《数值计算方法》的配套教材，内容包括数值计算引论、非线性方程的数值解法、线性代数方程组的数值解法、插值法、曲线拟合的小二乘法、数值积分和数值微分、常微分方程初值问题的数值解法和试题及解答等8章。前7章每章均由内容提要、习题及解答、同步练习题及解答三部分组成，一章给出了3份试题样卷及解答。本书可作为高等学校理工科各专业本科生学习数值分析或计算方法的配套教材或参考书。

目录

前言
第1章数值计算引论1
1.1内容提要1
1.2习题及解答3
1.3同步练习题及解答11
第2章非线性方程的数值解法16
2.1内容提要16
2.2习题及解答19
2.3同步练习题及解答32
第3章线性代数方程组的数值解法39
3.1内容提要39
3.2习题及解答47
3.3同步练习题及解答81
第4章插值法94
4.1内容提要94
4.2习题及解答101
4.3同步练习题及解答118
第5章曲线拟合的最小二乘法127
5.1内容提要127
5.2习题及解答131
5.3同步练习题及解答137
第6章数值积分和数值微分142
6.1内容提要142
6.2习题及解答148
6.3同步练习题及解答166
第7章常微分方程初值问题的数值
解法174
7.1内容提要174
7.2习题及解答178
7.3同步练习题及解答194
第8章试题及解答202
8.1期中试题及解答202
8.2期末试题（Ａ卷）及解答207
8.3期末试题（Ｂ卷）及解答210
参考文献215

前言/序言

　　随着计算机技术和计算数学的发展，用计算机进行科学计算已成为与理论分析、科学实验同样重要的科学研究方法。科学研究和工程技术中提出的数学问题往往需要求出数值解，利用计算机求解各种数学模型数值解的计算方法是科学计算的核心，它已成为广大科学技术人员的必备知识，高等学校的许多专业已普遍将数值计算方法列入必修课或选修课。
　　本书按机械工业出版社2015年出版的《数值计算方法（第3版）》教材的章节顺序编写，内容包括数值计算引论、非线性方程的数值解法、线性代数方程组的数值解法、插值法、曲线拟合的最小二乘法、数值积分和数值微分、常微分方程初值问题的数值解法和试题及解答共8章。前7章每章均由内容提要、习题及解答和同步练习题及解答组成。
　　内容提要归纳了相关章节的基本内容，列出了主要知识点，包括基本概念，重要定理及推论，常用计算公式与误差分析等。
　　习题及解答对教材各章习题做了详细解答，对重点和难点习题进行了分析和讲解，有的给出了多种解法。
　　同步练习题精选了比较基础的有助于深入理解教材内容的练习题，并给出了分析和详细解答，同时也有少量内容较深的练习题，对学时少和课程要求低的只需要参考其中相对基础的内容。
　　第8章给出中等水平的3份试题样卷及解答，以供检验学习效果参考使用。
　　限于编者水平，谬误之处敬祈批评指正。

《数值计算方法习题及习题解答（第2版）》 本书旨在为读者提供一套全面、深入的数值计算方法学习辅助材料。书中内容紧密围绕数值计算方法的核心概念与经典算法，通过精心设计的习题，帮助读者巩固理论知识，提升解决实际问题的能力。 本书的结构与特色： 全书共分为若干章节，每一章都围绕数值计算领域的一个重要分支展开。 第一章：绪论与误差分析 本章首先对数值计算的基本概念进行介绍，包括数值计算的意义、应用领域以及其与精确计算的区别。 重点在于对数值计算中不可避免的误差进行深入剖析。我们将详细讲解误差的来源，如模型误差、截断误差和舍入误差。 在此基础上，提供一系列练习题，要求读者能够定量分析和估算不同算法产生的误差，理解误差传播的规律，并学习如何减小误差的影响。例如，通过计算多项式求值的误差，理解不同计算顺序可能导致的精度差异。 第二章：非线性方程的求根 本章聚焦于求解方程 $f(x) = 0$ 的各种数值方法。 读者将学习到二分法、试位法（假位法）等基础方法，理解它们的收敛性条件和收敛速度。 进而深入探讨更高效的方法，如牛顿迭代法（Newton-Raphson method）及其变种（如割线法、弦截法）。我们将详细分析这些方法的迭代公式、收敛性判据以及在不同类型的函数上的适用性。 习题部分将包含设计参数、分析迭代次数、比较不同方法效率等问题，要求读者能够根据具体方程的特点选择最优的求解方法，并对计算结果进行误差分析。 第三章：线性方程组的求解 本章系统介绍求解大型稀疏或密集线性方程组的直接法和迭代法。 直接法部分，将详细讲解高斯消元法（Gaussian elimination）及其改进形式，如Doolittle和Crout分解。同时， LU分解、Cholesky分解（用于对称正定矩阵）等内容也将被涵盖。 迭代法部分，将介绍雅可比迭代法（Jacobi method）、高斯-赛德尔迭代法（Gauss-Seidel method）以及逐次超松弛法（SOR）。我们将分析这些方法的收敛性条件，并指导读者如何通过选择合适的松弛参数来加速收敛。 习题设计将侧重于算法的实现、不同分解方法的比较、迭代法的收敛性判别以及实际应用中的矩阵处理技巧。 第四章：插值与逼近 本章探讨如何在已知数据点的基础上，构造函数来近似未知函数。 内容将涵盖多项式插值，包括拉格朗日插值（Lagrange interpolation）和牛顿插值（Newton's divided differences）。我们将分析插值多项式的性质、余项以及Runge现象。 还将介绍样条插值（Spline interpolation），特别是三次样条插值，它能够避免高次多项式插值的一些弊端，提供更平滑的插值曲线。 此外，本章还会涉及函数逼近的一些基本概念，如最佳平方逼近。 习题将要求读者根据给定的数据点构造插值多项式或样条，分析插值误差，并比较不同插值方法的优劣。 第五章：数值积分与微分 本章关注如何对函数进行数值积分（求面积）和数值微分（求导数）。 数值积分部分，将介绍梯形公式（Trapezoidal rule）、辛普森公式（Simpson's rule）及其复合形式，这些是基于多项式插值思想的经典方法。 还将介绍牛顿-科特斯公式（Newton-Cotes formulas）及其高斯积分（Gaussian quadrature）等更高级的数值积分技术，并分析它们的精度和适用范围。 数值微分部分，将讲解基于有限差分（finite difference）的导数近似计算方法，包括前向差分、后向差分和中心差分，并讨论它们的精度。 习题将侧重于数值积分的精度分析、误差估计，以及如何根据积分区域的特性选择合适的数值积分方法。同时，也将包含如何利用数值微分进行导数计算的练习。 第六章：常微分方程的初值问题 本章主要解决形如 $y'(x) = f(x, y)$， $y(x_0) = y_0$ 的初值问题。 我们将系统介绍欧拉方法（Euler method）作为最基础的数值求解方法，并分析其线性收敛性。 随后，将深入讲解更精确的改进欧拉法（Improved Euler method）、龙格-库塔法（Runge-Kutta methods），特别是经典的四阶龙格-库塔法（RK4）。我们将详细推导这些方法的迭代公式，分析它们的截断误差和收敛阶。 多步法，如 Adams-Bashforth 和 Adams-Moulton 方法，也将被介绍，并与单步法进行比较。 习题将涉及算法的实现，不同方法的精度比较，误差分析，以及如何处理步长选择等实际问题。 第七章：特征值与特征向量的计算 本章关注如何求解矩阵的特征值和特征向量，这是许多科学与工程领域的重要问题。 我们将介绍幂法（Power method）和反幂法（Inverse Power method）用于求解最大和最小（按模）特征值。 霍尔德方法（Householder transformations）和 Givens旋转（Givens rotations）将被介绍，用于将矩阵转化为更易于求解特征值的形式（如 Hessenberg矩阵）。 QR分解方法（QR algorithm）是求解所有特征值和特征向量的标准算法，本章将对此进行详细阐述。 习题将包括用不同方法计算特定矩阵的特征值和特征向量，比较方法的效率和精度，以及在实际问题中的应用。 习题解答部分： 本书的另一重要组成部分是习题解答。每一道习题都提供了详细的解题思路和步骤，力求清晰明了。解答部分不仅给出最终结果，更重要的是解释了获得结果的过程，强调了每一步的理论依据和计算技巧。对于一些复杂的问题，还会提供多种解题方法，以供读者比较和学习。解答中会特别指出常见的错误和易混淆之处，帮助读者避免误区。 本书的目标读者： 本书适合于高等院校数学、计算数学、应用数学、计算机科学、工程技术等专业的学生，以及在相关领域从事研究和开发的研究人员。无论您是初次接触数值计算，还是希望深入理解并掌握相关算法，本书都能为您提供有力的支持。 学习建议： 学习本书内容，建议读者在阅读理论知识的同时，积极动手实践。尝试用编程语言（如Python, MATLAB, C++等）实现书中的算法，并通过习题中的例子进行验证。理解算法的原理固然重要，但更重要的是掌握如何将其应用于解决实际问题。通过大量的习题练习，您将能逐步建立起对数值计算方法的深刻理解和扎实的计算能力。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我一开始对这本书并没有抱太大的期望。作为一名数学专业的学生，我接触过不少数值计算方面的教材和参考书，很多书都存在内容过于晦涩、习题难度不匹配，或者解答过于简略的问题。当我拿到《数值计算方法习题及习题解答（第2版）》时，我只是把它当作一本普通的习题集来对待。然而，翻阅之后，我被深深地震撼了。这本书的习题设计之巧妙，让我叹为观止。它不是简单地罗列课本上的例题，而是从不同的角度、以不同的方式去考察同一个概念。很多题目都具有很强的迷惑性，需要细致的分析和深入的理解才能找到正确的解法。而最让我惊喜的是，书中提供的解答。每一道习题的解答都详尽得令人发指，作者仿佛是在手把手地教你如何思考，如何推导。对于一些关键步骤，还会提供详细的数学证明，这对于我们这些需要严谨逻辑思维的学生来说，简直是如获至宝。例如，书中关于迭代法的收敛性分析的习题，其解答过程就非常严谨，一步步地引导读者理解收敛的条件和速率。我还注意到，书中还包含了许多关于数值误差分析和稳定性分析的习题，这恰恰是我们平时学习中最容易忽略但又至关重要的部分。这本书的解答不仅给出了结果，更重要的是教会了我如何去分析问题、如何去构建解题思路、如何去评估数值算法的优劣。通过做这本书的习题，我感觉自己的数学思维得到了极大的锻炼，对数值计算方法的理解也上升到了一个新的高度。这本书已经成为我学习和研究数值计算方法不可或缺的工具，它让我从“知其然”走向了“知其所以然”，是我学术道路上的一盏明灯。

评分☆☆☆☆☆

我是一名即将毕业的博士研究生，我的研究方向是高性能计算，其中数值计算方法是我的核心工具之一。在多年的研究生涯中，我接触过无数本关于数值计算的书籍，但我不得不说，《数值计算方法习题及习题解答（第2版）》这本书给了我前所未有的惊喜。市面上很多数值计算的书籍，要么过于追求理论的严谨性，导致内容晦涩难懂，要么就是习题过于简单，无法真正体现算法的精髓。而这本书，却完美地找到了一个平衡点。它的习题设计非常贴合博士研究生的需求，不仅覆盖了数值计算的各个重要分支，而且很多习题都具有很高的深度和挑战性。例如，书中关于非线性方程组求解的习题，就涉及到了牛顿法、拟牛顿法等多种算法的比较和分析，并且要求读者去讨论它们的收敛性、稳定性和计算效率。更让我赞叹的是，本书的习题解答。它不仅仅是给出一个最终答案，而是详细地阐述了求解的思路、算法的推导过程、以及需要注意的细节。对于一些复杂的数学证明，作者更是提供了严谨的推导过程，并对其中的关键环节进行了详细的解释。我特别喜欢书中关于求解大型稀疏线性方程组的习题，它涵盖了直接法和迭代法，并且详细地讨论了如何根据矩阵的特性选择最优的求解策略。通过反复研习这些习题和解答，我不仅巩固了我在数值计算方面的知识，更重要的是，我学会了如何从更深层次去理解数值算法，如何去分析它们的优缺点，并如何将它们应用于解决复杂的科研问题。这本书已经成为了我在高性能计算领域研究的必备参考书，它为我提供了源源不断的灵感和启迪，让我能够在这个充满挑战的领域不断前进。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我当初买这本书，完全是出于一种“宁可信其有”的心态。我是一名正在准备考研的学生，报考的专业是计算数学，我知道数值计算方法这门课的考察难度非常大，而且非常考察学生对知识的掌握程度和解题能力。我的本科数学基础还算扎实，但是对于数值计算这门课，总感觉抓不住重点，很多概念和定理理解起来云里雾里。市面上有很多数值计算的书籍，但要么过于理论化，要么习题太少，要么解答不够详细。当我看到《数值计算方法习题及习题解答（第2版）》这本书的封面和目录时，我就被它丰富的习题数量和详细的解答所吸引。我仔细翻阅了书中的几个章节，发现里面的习题设计非常精巧，涵盖了各种常见的数值算法，而且解答过程严谨，逻辑清晰，一步一步都跟得很紧。尤其是一些涉及到证明题的习题，书中的解答不仅给出了证明过程，还对其中的关键步骤进行了详细的解释，这对于我理解定理的推导过程非常有帮助。例如，关于收敛性证明的一些题目，书中的解答就非常细致，把每一步的条件和推导都写得清清楚楚。我还注意到，书中很多习题的解答都不仅仅是给出一个答案，而是会提供多种解题思路，或者对比不同算法的优缺点，这对于我这种需要全面掌握知识的学生来说，非常有价值。通过做这本书的习题，我不仅巩固了课本上的知识，更重要的是，我学会了如何将这些知识灵活地运用到解题中。我能感受到自己的解题能力在不断提升，对数值计算方法的理解也越来越深入。这本书对我考研复习的帮助太大了，它就像一位耐心的老师，随时准备为我解答疑惑，引导我走向胜利。我坚信，这本书能够帮助所有像我一样的考研学子，在数学的道路上走得更远。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在大数据分析领域工作的工程师，我深知数值计算在海量数据处理中的核心地位。很多算法，无论是机器学习模型的训练，还是复杂的数据挖掘任务，都离不开高效的数值计算支持。然而，在实际工作中，我发现自己对于一些底层的数值算法理解不够深入，遇到一些性能瓶颈或者异常情况时，往往不知道如何下手去优化。我尝试过阅读一些相关的论文和技术文档，但它们通常聚焦于某个特定算法的改进，对于整体的数值计算方法体系的介绍相对零散。当我看到《数值计算方法习题及习题解答（第2版）》这本书时，我立刻被它“习题及习题解答”的定位所吸引。我购买后，发现这本书的内容非常全面，从基础的线性方程组求解，到更复杂的积分、微分方程数值解法，都覆盖得很到位。我特别喜欢书中关于数值积分和数值微分的习题。在实际工作中，我们经常需要从离散数据中估计连续函数的积分和微分，而这本书的习题和解答，则详细地介绍了各种方法的原理、适用范围以及误差分析。例如，它详细解释了梯形法则、辛普森法则等方法的推导过程，并给出了一些关于如何选择最佳数值积分方法的指导。同样，对于数值微分，书中也提供了丰富的习题，帮助我理解如何通过差分近似来计算导数，以及如何控制误差。这本书的解答风格非常务实，很多习题都结合了实际的应用背景，这让我能够更好地理解抽象的数值算法与实际工程问题之间的联系。通过反复练习书中的习题，我不仅巩固了数值计算的基础知识，更重要的是，我学会了如何分析实际问题，并选择最合适的数值方法来解决它。这本书已经成为了我在大数据分析领域工作的重要参考书，它帮助我提升了解决复杂数据问题的能力，也让我对数值计算有了更深刻的认识。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对科学计算抱有浓厚兴趣的自学者，我在自学数值计算方法的过程中，遇到了巨大的挑战。很多教材的语言风格过于学术化，缺乏直观的解释，我常常在阅读过程中感到困惑和沮丧。而习题的缺乏，或者解答的过于简略，更是让我难以检验自己的学习成果。就在我快要放弃的时候，我在一个技术社区里看到了对《数值计算方法习题及习题解答（第2版）》这本书的推荐。我抱着试一试的心态购买了这本书，没想到它给我带来了巨大的惊喜。首先，这本书的习题设计非常多样化，从基础概念的理解，到复杂算法的应用，几乎涵盖了数值计算的各个方面。更重要的是，每道习题的解答都非常详细，作者仿佛是一位循循善诱的老师，用清晰的语言和详细的步骤，一步一步地引导我解开题目。我尤其喜欢书中关于插值和逼近的习题。在自学过程中，我一直对多项式插值和样条插值感到困惑，而这本书的习题和解答，通过大量的例子，让我深刻理解了不同插值方法的特点和优缺点。例如，它详细解释了勒让德插值、切比雪夫逼近等方法的原理，并给出了如何选择合适的插值节点和多项式次数的建议。此外，书中关于曲线拟合和数据平滑的习题，也给了我很大的启发，让我能够更好地处理实际数据，并从中提取有用的信息。这本书的语言风格也非常易于理解，避免了过于生涩的学术术语，使得像我这样的自学者也能够轻松地掌握其中的知识。通过反复研习这本书的习题和解答，我不仅巩固了数值计算的基础知识，更重要的是，我建立起了对数值计算方法的信心，并学会了如何独立地解决实际问题。这本书绝对是我自学道路上的璀璨明珠，它让我对科学计算的热情持续燃烧。

评分☆☆☆☆☆

我是某高校的一名助教，负责数值计算方法的课程辅导工作。在多年的教学过程中，我发现学生们普遍在习题练习方面存在困难，很多学生能够理解课本上的理论，但在实际解题时却束手无策。我一直在寻找一本能够有效帮助学生提升解题能力的参考书，直到我遇到了《数值计算方法习题及习题解答（第2版）》这本书。我仔细翻阅了这本书，发现它在习题的选取和解答的深度上都做得非常出色。书中的习题设计非常具有代表性，几乎涵盖了所有重要的数值计算方法，并且难度适中，既能帮助学生巩固基础，又能挑战他们的思维。更令我印象深刻的是，本书的习题解答。它不仅给出了最终的计算结果，更重要的是，它详细阐述了每一步的解题思路和所使用的算法原理。例如，在讲解牛顿法的应用时，书中会详细分析迭代的收敛条件，并给出在不同初始值下的计算过程。这种细致入微的解答，能够帮助学生真正理解算法的内涵，而不仅仅是机械地套用公式。我还注意到，书中很多习题的解答都提供了多种解题方法，或者对比了不同方法的优缺点，这对于培养学生的解题思维和批判性思维非常有益。在我的课程辅导中，我大力向学生推荐这本书，许多学生在使用了这本书后，都表示解题能力有了显著的提高。他们不再畏惧习题，而是能够主动地去分析问题，并运用所学的知识去解决它。这本书的出现，极大地减轻了我的教学负担，也让学生们的学习效果事半功倍。我非常肯定这本书的价值，它绝对是数值计算方法教学领域的一本经典之作。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在生物信息学领域工作的研究人员，在进行基因序列比对、蛋白质结构预测等工作中，常常需要处理大量的数值计算问题。这些问题往往涉及矩阵运算、优化算法、统计推断等，而这些都离不开数值计算方法的基础。然而，在我的本科学习阶段，我对数值计算方法的理解还比较肤浅，很多算法的细节和优化技巧都知之甚少。当我偶然得知《数值计算方法习题及习题解答（第2版）》这本书时，我被其“习题及习题解答”的定位所吸引。我购买后，发现这本书的内容设计非常贴合生物信息学研究的需求。书中关于线性代数在生物信息学中的应用、随机过程的数值模拟、以及优化算法在基因组学中的应用等章节，都给我带来了极大的启发。我特别喜欢书中关于矩阵奇异值分解（SVD）和主成分分析（PCA）的习题。在我的研究中，SVD和PCA是常用的数据降维和特征提取工具，而这本书的习题和解答，则详细地介绍了这些算法的原理、计算方法，以及在实际问题中的应用。例如，书中提供了一个关于利用SVD进行基因表达数据分析的习题，其解答过程非常细致，让我能够深入理解SVD是如何帮助我们发现数据中的潜在模式的。同样，书中关于非线性优化算法的习题，也为我解决蛋白质折叠和药物设计中的优化问题提供了思路。这本书的解答风格非常清晰，不仅给出了计算步骤，还解释了每一步的数学意义，这对于我这种需要将数学理论应用于生物学研究的学者来说，非常宝贵。通过反复研习这本书的习题和解答，我不仅巩固了数值计算的基础知识，更重要的是，我学会了如何将这些强大的数值工具应用于我的生物信息学研究中，极大地提升了我的研究效率和成果的创新性。这本书绝对是我在科研道路上的一位得力助手。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在读的硕士研究生，目前正在进行关于人工智能领域的一个项目，其中涉及到大量的数值模拟和数据分析工作。在学习和研究过程中，我发现自己对于数值计算方法的基础知识掌握得不够牢固，尤其是在处理一些复杂的数值算法时，经常会遇到瓶颈。我尝试过阅读几本相关的学术专著，但这些书籍往往过于理论化，对于实际问题的解决方法涉及不多，而且习题的难度也普遍偏高，对于我这种急需快速掌握实用技能的学习者来说，效果并不理想。当我看到《数值计算方法习题及习题解答（第2版）》这本书时，我被其“习题及习题解答”的定位所吸引。我购买后，立即翻阅了书中关于矩阵运算、方程组求解、特征值计算等章节。令我惊喜的是，这本书的习题设计非常贴合实际应用场景，很多题目都模拟了科研中可能遇到的问题。更重要的是，每道习题的解答都不仅给出了最终的计算结果，更重要的是详细地阐述了求解的步骤、所使用的数值算法的原理以及需要注意的关键点。这种“解题思路+算法原理+注意事项”的模式，让我能够深入理解每一种数值方法的精髓，并学会如何将其应用于实际问题中。我特别喜欢书中关于误差分析和收敛性讨论的习题，这对于我评估算法的可靠性和效率至关重要。这本书的解答还引用了大量的数学符号和公式，但排版清晰，注释详细，即使是复杂的公式推导，我也能理解其中的逻辑。通过反复研习书中的习题和解答，我不仅巩固了数值计算的基础知识，更重要的是，我学会了如何将这些理论知识转化为解决实际问题的能力。现在，在我的项目中，我能够更加自信地选择和应用合适的数值算法，极大地提高了我的研究效率和成果质量。这本书绝对是学术研究者必备的参考书之一，其严谨的学术性和高度的实践性完美结合，是我科研道路上不可多得的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直就是我的救命稻草！作为一名本科生，数值计算方法这门课对我来说就像天书一样，公式堆积如山，概念抽象难懂。每次上完课，我都感觉大脑一片空白，根本不知道该如何下手去解决那些习题。试卷上的每一道题都像一道道难以逾越的鸿沟，我常常对着空白的答题纸发呆，心生绝望。偶然间，我的学长推荐了这本《数值计算方法习题及习题解答（第2版）》，我抱着试试看的心态买了下来。拿到书的那一刻，我简直不敢相信自己的眼睛。厚实的开本，清晰的排版，每一章节的习题都配有详尽的解答，而且解答过程一步一步都写得特别明白，就连一些容易出错的细节都给标注了出来。我迫不及待地翻开书，从第一章的插值法开始，我跟着书上的解答，一点点地把课本上的理论消化吸收。每当遇到不理解的地方，我就会对照解答，看看作者是如何一步步推导出来的。这种“跟着学、跟着练”的学习方式，让我感觉前所未有的轻松和高效。以前困扰我的那些抽象概念，在解答的引导下，变得生动形象起来。书中的例题设计得非常巧妙，涵盖了各种类型和难度的题目，而且解答的思路非常清晰，不仅仅是给出一个最终答案，更重要的是教会了我解题的思路和方法。我开始尝试自己做题，遇到困难就翻看解答，久而久之，我发现自己做题的速度和准确率都有了显著的提升。这不仅仅是一本习题集，更像是一位经验丰富的导师，循循善诱地引导我掌握数值计算方法这门课程。我强烈推荐所有正在学习这门课程的同学都入手一本，相信我，它一定会成为你学习道路上的得力助手，帮你扫清障碍，迎接挑战！

评分☆☆☆☆☆

我是一名来自工业界的工程师，从事的领域涉及机械设计与仿真。在工作中，我经常需要利用计算机软件进行各种复杂的力学分析和优化设计，而这些软件的底层算法很多都基于数值计算方法。尽管我本科时期学习过数值计算，但毕业多年，很多知识已经有所遗忘，而且随着技术的更新迭代，新的数值算法层出不穷，我感觉自己的知识储备已经有些跟不上时代的步伐。机缘巧合下，我从一个技术论坛上了解到《数值计算方法习题及习题解答（第2版）》这本书，听说它在工程界评价很高，我便订购了一本。拿到书后，我发现这本书的内容组织非常合理，从基础的线性代数方程组求解，到非线性方程组、常微分方程、偏微分方程的数值解法，再到插值、逼近、积分和微分的数值计算，几乎涵盖了我工作中可能用到的所有重要数值计算领域。我最看重的是它详尽的习题解答。书中很多习题都给出了详细的算法步骤，甚至还提供了伪代码，这对于我这种需要将理论转化为实际编程实现的人来说，简直是福音。我曾遇到一个棘手的结构振动问题，需要求解一个大型稀疏线性方程组。在书中找到相关章节后，我对比了几种不同的求解方法，并参照解答中的思路，最终选择了最适合我问题的算法，并成功地在工作中得到了应用。书中的一些优化问题和数据拟合的习题，也给了我很多启发，让我能够更有效地处理实验数据，并进行参数优化。这本书的语言风格非常简洁明了，没有过多冗余的理论铺垫，直奔主题，非常适合忙碌的工程师阅读。我强烈推荐给所有在工程领域工作的同行们，这本集理论、实践、算法于一体的书籍，绝对能帮你解决工作中的燃眉之急，提升你的专业技能。

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《数值计算方法习题及习题解答（第2版）》是《数值计算方法》的配套教材，内容包括数值计算引论、非线性方程的数值解法、线性代数方程组的数值解法、插值法、曲线拟合的小二乘法、数值积分和数值微分、常微分方程初值问题的数值解法和试题及解答等8章。前7章每章均由内容提要、习题及解答、同步练习题及解答三部分组成，一章给出了3份试题样卷及解答。本书可作为高等学校理工科各专业本科生学习数值分析或计算方法的配套教材或参考书。

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