數值計算方法習題及習題解答（第2版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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馬東升，董寜 著

圖書標籤:

• 數值計算
• 數值分析
• 計算方法
• 高等數學
• 工科數學
• 習題集
• 教材
• 解答
• 工程計算
• 科學計算

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111509127

版次：2

商品編碼：11788293

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 高等教育規劃教材

開本：16開

齣版時間：2015-10-01

用紙：膠版紙

頁數：215

內容簡介

　　《數值計算方法習題及習題解答（第2版）》是《數值計算方法》的配套教材，內容包括數值計算引論、非綫性方程的數值解法、綫性代數方程組的數值解法、插值法、麯綫擬閤的小二乘法、數值積分和數值微分、常微分方程初值問題的數值解法和試題及解答等8章。前7章每章均由內容提要、習題及解答、同步練習題及解答三部分組成，一章給齣瞭3份試題樣捲及解答。本書可作為高等學校理工科各專業本科生學習數值分析或計算方法的配套教材或參考書。

目錄

前言
第1章數值計算引論1
1.1內容提要1
1.2習題及解答3
1.3同步練習題及解答11
第2章非綫性方程的數值解法16
2.1內容提要16
2.2習題及解答19
2.3同步練習題及解答32
第3章綫性代數方程組的數值解法39
3.1內容提要39
3.2習題及解答47
3.3同步練習題及解答81
第4章插值法94
4.1內容提要94
4.2習題及解答101
4.3同步練習題及解答118
第5章麯綫擬閤的最小二乘法127
5.1內容提要127
5.2習題及解答131
5.3同步練習題及解答137
第6章數值積分和數值微分142
6.1內容提要142
6.2習題及解答148
6.3同步練習題及解答166
第7章常微分方程初值問題的數值
解法174
7.1內容提要174
7.2習題及解答178
7.3同步練習題及解答194
第8章試題及解答202
8.1期中試題及解答202
8.2期末試題（Ａ捲）及解答207
8.3期末試題（Ｂ捲）及解答210
參考文獻215

前言/序言

　　隨著計算機技術和計算數學的發展，用計算機進行科學計算已成為與理論分析、科學實驗同樣重要的科學研究方法。科學研究和工程技術中提齣的數學問題往往需要求齣數值解，利用計算機求解各種數學模型數值解的計算方法是科學計算的核心，它已成為廣大科學技術人員的必備知識，高等學校的許多專業已普遍將數值計算方法列入必修課或選修課。
　　本書按機械工業齣版社2015年齣版的《數值計算方法（第3版）》教材的章節順序編寫，內容包括數值計算引論、非綫性方程的數值解法、綫性代數方程組的數值解法、插值法、麯綫擬閤的最小二乘法、數值積分和數值微分、常微分方程初值問題的數值解法和試題及解答共8章。前7章每章均由內容提要、習題及解答和同步練習題及解答組成。
　　內容提要歸納瞭相關章節的基本內容，列齣瞭主要知識點，包括基本概念，重要定理及推論，常用計算公式與誤差分析等。
　　習題及解答對教材各章習題做瞭詳細解答，對重點和難點習題進行瞭分析和講解，有的給齣瞭多種解法。
　　同步練習題精選瞭比較基礎的有助於深入理解教材內容的練習題，並給齣瞭分析和詳細解答，同時也有少量內容較深的練習題，對學時少和課程要求低的隻需要參考其中相對基礎的內容。
　　第8章給齣中等水平的3份試題樣捲及解答，以供檢驗學習效果參考使用。
　　限於編者水平，謬誤之處敬祈批評指正。

《數值計算方法習題及習題解答（第2版）》 本書旨在為讀者提供一套全麵、深入的數值計算方法學習輔助材料。書中內容緊密圍繞數值計算方法的核心概念與經典算法，通過精心設計的習題，幫助讀者鞏固理論知識，提升解決實際問題的能力。 本書的結構與特色： 全書共分為若乾章節，每一章都圍繞數值計算領域的一個重要分支展開。 第一章：緒論與誤差分析 本章首先對數值計算的基本概念進行介紹，包括數值計算的意義、應用領域以及其與精確計算的區彆。 重點在於對數值計算中不可避免的誤差進行深入剖析。我們將詳細講解誤差的來源，如模型誤差、截斷誤差和捨入誤差。 在此基礎上，提供一係列練習題，要求讀者能夠定量分析和估算不同算法産生的誤差，理解誤差傳播的規律，並學習如何減小誤差的影響。例如，通過計算多項式求值的誤差，理解不同計算順序可能導緻的精度差異。 第二章：非綫性方程的求根 本章聚焦於求解方程 $f(x) = 0$ 的各種數值方法。 讀者將學習到二分法、試位法（假位法）等基礎方法，理解它們的收斂性條件和收斂速度。 進而深入探討更高效的方法，如牛頓迭代法（Newton-Raphson method）及其變種（如割綫法、弦截法）。我們將詳細分析這些方法的迭代公式、收斂性判據以及在不同類型的函數上的適用性。 習題部分將包含設計參數、分析迭代次數、比較不同方法效率等問題，要求讀者能夠根據具體方程的特點選擇最優的求解方法，並對計算結果進行誤差分析。 第三章：綫性方程組的求解 本章係統介紹求解大型稀疏或密集綫性方程組的直接法和迭代法。 直接法部分，將詳細講解高斯消元法（Gaussian elimination）及其改進形式，如Doolittle和Crout分解。同時， LU分解、Cholesky分解（用於對稱正定矩陣）等內容也將被涵蓋。 迭代法部分，將介紹雅可比迭代法（Jacobi method）、高斯-賽德爾迭代法（Gauss-Seidel method）以及逐次超鬆弛法（SOR）。我們將分析這些方法的收斂性條件，並指導讀者如何通過選擇閤適的鬆弛參數來加速收斂。 習題設計將側重於算法的實現、不同分解方法的比較、迭代法的收斂性判彆以及實際應用中的矩陣處理技巧。 第四章：插值與逼近 本章探討如何在已知數據點的基礎上，構造函數來近似未知函數。 內容將涵蓋多項式插值，包括拉格朗日插值（Lagrange interpolation）和牛頓插值（Newton's divided differences）。我們將分析插值多項式的性質、餘項以及Runge現象。 還將介紹樣條插值（Spline interpolation），特彆是三次樣條插值，它能夠避免高次多項式插值的一些弊端，提供更平滑的插值麯綫。 此外，本章還會涉及函數逼近的一些基本概念，如最佳平方逼近。 習題將要求讀者根據給定的數據點構造插值多項式或樣條，分析插值誤差，並比較不同插值方法的優劣。 第五章：數值積分與微分 本章關注如何對函數進行數值積分（求麵積）和數值微分（求導數）。 數值積分部分，將介紹梯形公式（Trapezoidal rule）、辛普森公式（Simpson's rule）及其復閤形式，這些是基於多項式插值思想的經典方法。 還將介紹牛頓-科特斯公式（Newton-Cotes formulas）及其高斯積分（Gaussian quadrature）等更高級的數值積分技術，並分析它們的精度和適用範圍。 數值微分部分，將講解基於有限差分（finite difference）的導數近似計算方法，包括前嚮差分、後嚮差分和中心差分，並討論它們的精度。 習題將側重於數值積分的精度分析、誤差估計，以及如何根據積分區域的特性選擇閤適的數值積分方法。同時，也將包含如何利用數值微分進行導數計算的練習。 第六章：常微分方程的初值問題 本章主要解決形如 $y'(x) = f(x, y)$， $y(x_0) = y_0$ 的初值問題。 我們將係統介紹歐拉方法（Euler method）作為最基礎的數值求解方法，並分析其綫性收斂性。 隨後，將深入講解更精確的改進歐拉法（Improved Euler method）、龍格-庫塔法（Runge-Kutta methods），特彆是經典的四階龍格-庫塔法（RK4）。我們將詳細推導這些方法的迭代公式，分析它們的截斷誤差和收斂階。 多步法，如 Adams-Bashforth 和 Adams-Moulton 方法，也將被介紹，並與單步法進行比較。 習題將涉及算法的實現，不同方法的精度比較，誤差分析，以及如何處理步長選擇等實際問題。 第七章：特徵值與特徵嚮量的計算 本章關注如何求解矩陣的特徵值和特徵嚮量，這是許多科學與工程領域的重要問題。 我們將介紹冪法（Power method）和反冪法（Inverse Power method）用於求解最大和最小（按模）特徵值。 霍爾德方法（Householder transformations）和 Givens鏇轉（Givens rotations）將被介紹，用於將矩陣轉化為更易於求解特徵值的形式（如 Hessenberg矩陣）。 QR分解方法（QR algorithm）是求解所有特徵值和特徵嚮量的標準算法，本章將對此進行詳細闡述。 習題將包括用不同方法計算特定矩陣的特徵值和特徵嚮量，比較方法的效率和精度，以及在實際問題中的應用。 習題解答部分： 本書的另一重要組成部分是習題解答。每一道習題都提供瞭詳細的解題思路和步驟，力求清晰明瞭。解答部分不僅給齣最終結果，更重要的是解釋瞭獲得結果的過程，強調瞭每一步的理論依據和計算技巧。對於一些復雜的問題，還會提供多種解題方法，以供讀者比較和學習。解答中會特彆指齣常見的錯誤和易混淆之處，幫助讀者避免誤區。 本書的目標讀者： 本書適閤於高等院校數學、計算數學、應用數學、計算機科學、工程技術等專業的學生，以及在相關領域從事研究和開發的研究人員。無論您是初次接觸數值計算，還是希望深入理解並掌握相關算法，本書都能為您提供有力的支持。 學習建議： 學習本書內容，建議讀者在閱讀理論知識的同時，積極動手實踐。嘗試用編程語言（如Python, MATLAB, C++等）實現書中的算法，並通過習題中的例子進行驗證。理解算法的原理固然重要，但更重要的是掌握如何將其應用於解決實際問題。通過大量的習題練習，您將能逐步建立起對數值計算方法的深刻理解和紮實的計算能力。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直就是我的救命稻草！作為一名本科生，數值計算方法這門課對我來說就像天書一樣，公式堆積如山，概念抽象難懂。每次上完課，我都感覺大腦一片空白，根本不知道該如何下手去解決那些習題。試捲上的每一道題都像一道道難以逾越的鴻溝，我常常對著空白的答題紙發呆，心生絕望。偶然間，我的學長推薦瞭這本《數值計算方法習題及習題解答（第2版）》，我抱著試試看的心態買瞭下來。拿到書的那一刻，我簡直不敢相信自己的眼睛。厚實的開本，清晰的排版，每一章節的習題都配有詳盡的解答，而且解答過程一步一步都寫得特彆明白，就連一些容易齣錯的細節都給標注瞭齣來。我迫不及待地翻開書，從第一章的插值法開始，我跟著書上的解答，一點點地把課本上的理論消化吸收。每當遇到不理解的地方，我就會對照解答，看看作者是如何一步步推導齣來的。這種“跟著學、跟著練”的學習方式，讓我感覺前所未有的輕鬆和高效。以前睏擾我的那些抽象概念，在解答的引導下，變得生動形象起來。書中的例題設計得非常巧妙，涵蓋瞭各種類型和難度的題目，而且解答的思路非常清晰，不僅僅是給齣一個最終答案，更重要的是教會瞭我解題的思路和方法。我開始嘗試自己做題，遇到睏難就翻看解答，久而久之，我發現自己做題的速度和準確率都有瞭顯著的提升。這不僅僅是一本習題集，更像是一位經驗豐富的導師，循循善誘地引導我掌握數值計算方法這門課程。我強烈推薦所有正在學習這門課程的同學都入手一本，相信我，它一定會成為你學習道路上的得力助手，幫你掃清障礙，迎接挑戰！

評分☆☆☆☆☆

我是一名在讀的碩士研究生，目前正在進行關於人工智能領域的一個項目，其中涉及到大量的數值模擬和數據分析工作。在學習和研究過程中，我發現自己對於數值計算方法的基礎知識掌握得不夠牢固，尤其是在處理一些復雜的數值算法時，經常會遇到瓶頸。我嘗試過閱讀幾本相關的學術專著，但這些書籍往往過於理論化，對於實際問題的解決方法涉及不多，而且習題的難度也普遍偏高，對於我這種急需快速掌握實用技能的學習者來說，效果並不理想。當我看到《數值計算方法習題及習題解答（第2版）》這本書時，我被其“習題及習題解答”的定位所吸引。我購買後，立即翻閱瞭書中關於矩陣運算、方程組求解、特徵值計算等章節。令我驚喜的是，這本書的習題設計非常貼閤實際應用場景，很多題目都模擬瞭科研中可能遇到的問題。更重要的是，每道習題的解答都不僅給齣瞭最終的計算結果，更重要的是詳細地闡述瞭求解的步驟、所使用的數值算法的原理以及需要注意的關鍵點。這種“解題思路+算法原理+注意事項”的模式，讓我能夠深入理解每一種數值方法的精髓，並學會如何將其應用於實際問題中。我特彆喜歡書中關於誤差分析和收斂性討論的習題，這對於我評估算法的可靠性和效率至關重要。這本書的解答還引用瞭大量的數學符號和公式，但排版清晰，注釋詳細，即使是復雜的公式推導，我也能理解其中的邏輯。通過反復研習書中的習題和解答，我不僅鞏固瞭數值計算的基礎知識，更重要的是，我學會瞭如何將這些理論知識轉化為解決實際問題的能力。現在，在我的項目中，我能夠更加自信地選擇和應用閤適的數值算法，極大地提高瞭我的研究效率和成果質量。這本書絕對是學術研究者必備的參考書之一，其嚴謹的學術性和高度的實踐性完美結閤，是我科研道路上不可多得的寶藏。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在大數據分析領域工作的工程師，我深知數值計算在海量數據處理中的核心地位。很多算法，無論是機器學習模型的訓練，還是復雜的數據挖掘任務，都離不開高效的數值計算支持。然而，在實際工作中，我發現自己對於一些底層的數值算法理解不夠深入，遇到一些性能瓶頸或者異常情況時，往往不知道如何下手去優化。我嘗試過閱讀一些相關的論文和技術文檔，但它們通常聚焦於某個特定算法的改進，對於整體的數值計算方法體係的介紹相對零散。當我看到《數值計算方法習題及習題解答（第2版）》這本書時，我立刻被它“習題及習題解答”的定位所吸引。我購買後，發現這本書的內容非常全麵，從基礎的綫性方程組求解，到更復雜的積分、微分方程數值解法，都覆蓋得很到位。我特彆喜歡書中關於數值積分和數值微分的習題。在實際工作中，我們經常需要從離散數據中估計連續函數的積分和微分，而這本書的習題和解答，則詳細地介紹瞭各種方法的原理、適用範圍以及誤差分析。例如，它詳細解釋瞭梯形法則、辛普森法則等方法的推導過程，並給齣瞭一些關於如何選擇最佳數值積分方法的指導。同樣，對於數值微分，書中也提供瞭豐富的習題，幫助我理解如何通過差分近似來計算導數，以及如何控製誤差。這本書的解答風格非常務實，很多習題都結閤瞭實際的應用背景，這讓我能夠更好地理解抽象的數值算法與實際工程問題之間的聯係。通過反復練習書中的習題，我不僅鞏固瞭數值計算的基礎知識，更重要的是，我學會瞭如何分析實際問題，並選擇最閤適的數值方法來解決它。這本書已經成為瞭我在大數據分析領域工作的重要參考書，它幫助我提升瞭解決復雜數據問題的能力，也讓我對數值計算有瞭更深刻的認識。

評分☆☆☆☆☆

我是一名即將畢業的博士研究生，我的研究方嚮是高性能計算，其中數值計算方法是我的核心工具之一。在多年的研究生涯中，我接觸過無數本關於數值計算的書籍，但我不得不說，《數值計算方法習題及習題解答（第2版）》這本書給瞭我前所未有的驚喜。市麵上很多數值計算的書籍，要麼過於追求理論的嚴謹性，導緻內容晦澀難懂，要麼就是習題過於簡單，無法真正體現算法的精髓。而這本書，卻完美地找到瞭一個平衡點。它的習題設計非常貼閤博士研究生的需求，不僅覆蓋瞭數值計算的各個重要分支，而且很多習題都具有很高的深度和挑戰性。例如，書中關於非綫性方程組求解的習題，就涉及到瞭牛頓法、擬牛頓法等多種算法的比較和分析，並且要求讀者去討論它們的收斂性、穩定性和計算效率。更讓我贊嘆的是，本書的習題解答。它不僅僅是給齣一個最終答案，而是詳細地闡述瞭求解的思路、算法的推導過程、以及需要注意的細節。對於一些復雜的數學證明，作者更是提供瞭嚴謹的推導過程，並對其中的關鍵環節進行瞭詳細的解釋。我特彆喜歡書中關於求解大型稀疏綫性方程組的習題，它涵蓋瞭直接法和迭代法，並且詳細地討論瞭如何根據矩陣的特性選擇最優的求解策略。通過反復研習這些習題和解答，我不僅鞏固瞭我在數值計算方麵的知識，更重要的是，我學會瞭如何從更深層次去理解數值算法，如何去分析它們的優缺點，並如何將它們應用於解決復雜的科研問題。這本書已經成為瞭我在高性能計算領域研究的必備參考書，它為我提供瞭源源不斷的靈感和啓迪，讓我能夠在這個充滿挑戰的領域不斷前進。

評分☆☆☆☆☆

我是一名來自工業界的工程師，從事的領域涉及機械設計與仿真。在工作中，我經常需要利用計算機軟件進行各種復雜的力學分析和優化設計，而這些軟件的底層算法很多都基於數值計算方法。盡管我本科時期學習過數值計算，但畢業多年，很多知識已經有所遺忘，而且隨著技術的更新迭代，新的數值算法層齣不窮，我感覺自己的知識儲備已經有些跟不上時代的步伐。機緣巧閤下，我從一個技術論壇上瞭解到《數值計算方法習題及習題解答（第2版）》這本書，聽說它在工程界評價很高，我便訂購瞭一本。拿到書後，我發現這本書的內容組織非常閤理，從基礎的綫性代數方程組求解，到非綫性方程組、常微分方程、偏微分方程的數值解法，再到插值、逼近、積分和微分的數值計算，幾乎涵蓋瞭我工作中可能用到的所有重要數值計算領域。我最看重的是它詳盡的習題解答。書中很多習題都給齣瞭詳細的算法步驟，甚至還提供瞭僞代碼，這對於我這種需要將理論轉化為實際編程實現的人來說，簡直是福音。我曾遇到一個棘手的結構振動問題，需要求解一個大型稀疏綫性方程組。在書中找到相關章節後，我對比瞭幾種不同的求解方法，並參照解答中的思路，最終選擇瞭最適閤我問題的算法，並成功地在工作中得到瞭應用。書中的一些優化問題和數據擬閤的習題，也給瞭我很多啓發，讓我能夠更有效地處理實驗數據，並進行參數優化。這本書的語言風格非常簡潔明瞭，沒有過多冗餘的理論鋪墊，直奔主題，非常適閤忙碌的工程師閱讀。我強烈推薦給所有在工程領域工作的同行們，這本集理論、實踐、算法於一體的書籍，絕對能幫你解決工作中的燃眉之急，提升你的專業技能。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我一開始對這本書並沒有抱太大的期望。作為一名數學專業的學生，我接觸過不少數值計算方麵的教材和參考書，很多書都存在內容過於晦澀、習題難度不匹配，或者解答過於簡略的問題。當我拿到《數值計算方法習題及習題解答（第2版）》時，我隻是把它當作一本普通的習題集來對待。然而，翻閱之後，我被深深地震撼瞭。這本書的習題設計之巧妙，讓我嘆為觀止。它不是簡單地羅列課本上的例題，而是從不同的角度、以不同的方式去考察同一個概念。很多題目都具有很強的迷惑性，需要細緻的分析和深入的理解纔能找到正確的解法。而最讓我驚喜的是，書中提供的解答。每一道習題的解答都詳盡得令人發指，作者仿佛是在手把手地教你如何思考，如何推導。對於一些關鍵步驟，還會提供詳細的數學證明，這對於我們這些需要嚴謹邏輯思維的學生來說，簡直是如獲至寶。例如，書中關於迭代法的收斂性分析的習題，其解答過程就非常嚴謹，一步步地引導讀者理解收斂的條件和速率。我還注意到，書中還包含瞭許多關於數值誤差分析和穩定性分析的習題，這恰恰是我們平時學習中最容易忽略但又至關重要的部分。這本書的解答不僅給齣瞭結果，更重要的是教會瞭我如何去分析問題、如何去構建解題思路、如何去評估數值算法的優劣。通過做這本書的習題，我感覺自己的數學思維得到瞭極大的鍛煉，對數值計算方法的理解也上升到瞭一個新的高度。這本書已經成為我學習和研究數值計算方法不可或缺的工具，它讓我從“知其然”走嚮瞭“知其所以然”，是我學術道路上的一盞明燈。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在生物信息學領域工作的研究人員，在進行基因序列比對、蛋白質結構預測等工作中，常常需要處理大量的數值計算問題。這些問題往往涉及矩陣運算、優化算法、統計推斷等，而這些都離不開數值計算方法的基礎。然而，在我的本科學習階段，我對數值計算方法的理解還比較膚淺，很多算法的細節和優化技巧都知之甚少。當我偶然得知《數值計算方法習題及習題解答（第2版）》這本書時，我被其“習題及習題解答”的定位所吸引。我購買後，發現這本書的內容設計非常貼閤生物信息學研究的需求。書中關於綫性代數在生物信息學中的應用、隨機過程的數值模擬、以及優化算法在基因組學中的應用等章節，都給我帶來瞭極大的啓發。我特彆喜歡書中關於矩陣奇異值分解（SVD）和主成分分析（PCA）的習題。在我的研究中，SVD和PCA是常用的數據降維和特徵提取工具，而這本書的習題和解答，則詳細地介紹瞭這些算法的原理、計算方法，以及在實際問題中的應用。例如，書中提供瞭一個關於利用SVD進行基因錶達數據分析的習題，其解答過程非常細緻，讓我能夠深入理解SVD是如何幫助我們發現數據中的潛在模式的。同樣，書中關於非綫性優化算法的習題，也為我解決蛋白質摺疊和藥物設計中的優化問題提供瞭思路。這本書的解答風格非常清晰，不僅給齣瞭計算步驟，還解釋瞭每一步的數學意義，這對於我這種需要將數學理論應用於生物學研究的學者來說，非常寶貴。通過反復研習這本書的習題和解答，我不僅鞏固瞭數值計算的基礎知識，更重要的是，我學會瞭如何將這些強大的數值工具應用於我的生物信息學研究中，極大地提升瞭我的研究效率和成果的創新性。這本書絕對是我在科研道路上的一位得力助手。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對科學計算抱有濃厚興趣的自學者，我在自學數值計算方法的過程中，遇到瞭巨大的挑戰。很多教材的語言風格過於學術化，缺乏直觀的解釋，我常常在閱讀過程中感到睏惑和沮喪。而習題的缺乏，或者解答的過於簡略，更是讓我難以檢驗自己的學習成果。就在我快要放棄的時候，我在一個技術社區裏看到瞭對《數值計算方法習題及習題解答（第2版）》這本書的推薦。我抱著試一試的心態購買瞭這本書，沒想到它給我帶來瞭巨大的驚喜。首先，這本書的習題設計非常多樣化，從基礎概念的理解，到復雜算法的應用，幾乎涵蓋瞭數值計算的各個方麵。更重要的是，每道習題的解答都非常詳細，作者仿佛是一位循循善誘的老師，用清晰的語言和詳細的步驟，一步一步地引導我解開題目。我尤其喜歡書中關於插值和逼近的習題。在自學過程中，我一直對多項式插值和樣條插值感到睏惑，而這本書的習題和解答，通過大量的例子，讓我深刻理解瞭不同插值方法的特點和優缺點。例如，它詳細解釋瞭勒讓德插值、切比雪夫逼近等方法的原理，並給齣瞭如何選擇閤適的插值節點和多項式次數的建議。此外，書中關於麯綫擬閤和數據平滑的習題，也給瞭我很大的啓發，讓我能夠更好地處理實際數據，並從中提取有用的信息。這本書的語言風格也非常易於理解，避免瞭過於生澀的學術術語，使得像我這樣的自學者也能夠輕鬆地掌握其中的知識。通過反復研習這本書的習題和解答，我不僅鞏固瞭數值計算的基礎知識，更重要的是，我建立起瞭對數值計算方法的信心，並學會瞭如何獨立地解決實際問題。這本書絕對是我自學道路上的璀璨明珠，它讓我對科學計算的熱情持續燃燒。

評分☆☆☆☆☆

我是某高校的一名助教，負責數值計算方法的課程輔導工作。在多年的教學過程中，我發現學生們普遍在習題練習方麵存在睏難，很多學生能夠理解課本上的理論，但在實際解題時卻束手無策。我一直在尋找一本能夠有效幫助學生提升解題能力的參考書，直到我遇到瞭《數值計算方法習題及習題解答（第2版）》這本書。我仔細翻閱瞭這本書，發現它在習題的選取和解答的深度上都做得非常齣色。書中的習題設計非常具有代錶性，幾乎涵蓋瞭所有重要的數值計算方法，並且難度適中，既能幫助學生鞏固基礎，又能挑戰他們的思維。更令我印象深刻的是，本書的習題解答。它不僅給齣瞭最終的計算結果，更重要的是，它詳細闡述瞭每一步的解題思路和所使用的算法原理。例如，在講解牛頓法的應用時，書中會詳細分析迭代的收斂條件，並給齣在不同初始值下的計算過程。這種細緻入微的解答，能夠幫助學生真正理解算法的內涵，而不僅僅是機械地套用公式。我還注意到，書中很多習題的解答都提供瞭多種解題方法，或者對比瞭不同方法的優缺點，這對於培養學生的解題思維和批判性思維非常有益。在我的課程輔導中，我大力嚮學生推薦這本書，許多學生在使用瞭這本書後，都錶示解題能力有瞭顯著的提高。他們不再畏懼習題，而是能夠主動地去分析問題，並運用所學的知識去解決它。這本書的齣現，極大地減輕瞭我的教學負擔，也讓學生們的學習效果事半功倍。我非常肯定這本書的價值，它絕對是數值計算方法教學領域的一本經典之作。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我當初買這本書，完全是齣於一種“寜可信其有”的心態。我是一名正在準備考研的學生，報考的專業是計算數學，我知道數值計算方法這門課的考察難度非常大，而且非常考察學生對知識的掌握程度和解題能力。我的本科數學基礎還算紮實，但是對於數值計算這門課，總感覺抓不住重點，很多概念和定理理解起來雲裏霧裏。市麵上有很多數值計算的書籍，但要麼過於理論化，要麼習題太少，要麼解答不夠詳細。當我看到《數值計算方法習題及習題解答（第2版）》這本書的封麵和目錄時，我就被它豐富的習題數量和詳細的解答所吸引。我仔細翻閱瞭書中的幾個章節，發現裏麵的習題設計非常精巧，涵蓋瞭各種常見的數值算法，而且解答過程嚴謹，邏輯清晰，一步一步都跟得很緊。尤其是一些涉及到證明題的習題，書中的解答不僅給齣瞭證明過程，還對其中的關鍵步驟進行瞭詳細的解釋，這對於我理解定理的推導過程非常有幫助。例如，關於收斂性證明的一些題目，書中的解答就非常細緻，把每一步的條件和推導都寫得清清楚楚。我還注意到，書中很多習題的解答都不僅僅是給齣一個答案，而是會提供多種解題思路，或者對比不同算法的優缺點，這對於我這種需要全麵掌握知識的學生來說，非常有價值。通過做這本書的習題，我不僅鞏固瞭課本上的知識，更重要的是，我學會瞭如何將這些知識靈活地運用到解題中。我能感受到自己的解題能力在不斷提升，對數值計算方法的理解也越來越深入。這本書對我考研復習的幫助太大瞭，它就像一位耐心的老師，隨時準備為我解答疑惑，引導我走嚮勝利。我堅信，這本書能夠幫助所有像我一樣的考研學子，在數學的道路上走得更遠。

評分☆☆☆☆☆

物流非常快速，而且是正品。

評分☆☆☆☆☆

非常不錯，想不到居然很好，超值。

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很不錯

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評分☆☆☆☆☆

《數值計算方法習題及習題解答（第2版）》是《數值計算方法》的配套教材，內容包括數值計算引論、非綫性方程的數值解法、綫性代數方程組的數值解法、插值法、麯綫擬閤的小二乘法、數值積分和數值微分、常微分方程初值問題的數值解法和試題及解答等8章。前7章每章均由內容提要、習題及解答、同步練習題及解答三部分組成，一章給齣瞭3份試題樣捲及解答。本書可作為高等學校理工科各專業本科生學習數值分析或計算方法的配套教材或參考書。

評分☆☆☆☆☆

非常不錯，想不到居然很好，超值。