工程与科学数值方法的MATLAB实现（第4版）/国外计算机科学经典教材 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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Steven C.Chapra 著，林赐 译

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• 数值方法
• MATLAB
• 工程计算
• 科学计算
• 计算机科学
• 高等教育
• 教材
• 算法
• 数值分析
• 模拟仿真

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302486923

版次：1

商品编码：12263867

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-12-01

用纸：胶版纸

页数：718

字数：1063000

产品特色

编辑推荐

全书内容以实际问题而不是数学理论为牵引进行组织，除了介绍工程和科学中常用的算法和方法之外，还广泛地使用实例演示以及工程和科学案例讲授这些方法的实际应用。在算法实现方面，书中不仅详细介绍了相关的MATLAB 内置数值函数，而且提供了一些经典算法的M 文件，以方便读者自行编写程序。《工程与科学数值方法的MATLAB实现(第4版)》作者Steven C. Chapra教授不仅是一位优秀的教师，还在工程领域颇有建树，曾经被评为工程领域的杰出教师。在书中，他通过独特的视角，巧妙地将数值方法理论与工程实践结合起来，以浅显易懂、图文并茂的方式进行讲述。在此，我们很高兴能将其译本奉献给广大读者。

内容简介

全书共分6大部分。第1部分介绍数值方法的背景知识、MATLAB的软件环境和编程模式，后5部分集中介绍数值方法的主要应用领域，具体包括求根与*大化、线性代数方程组的求解、曲线拟合、数值积分与微分以及常微分方程数值解。本书不但介绍各类数值方法的基本原理和基于MATLAB的实现，而且非常注重实际应用和计算能力的训练，除了针对基本内容给出相应的典型实例外，还在每章的末尾提供大量实用的习题，有助于读者进一步巩固所学的知识。
◆　以关键概念(如泰勒级数、收敛、条件数等)阐述理论
◆　使用MATLAB的M文件表示算法，插图与表格清晰而准确
◆　广泛使用实例演示以及工程和科学应用案例，使学生清楚地把握数值计算的每个步骤
◆　各章末尾的习题丰富而实用，*新版新增了一些更具挑战性的习题

作者简介

Steven C. Chapra执教于塔夫斯(Tufts)大学的土木与环境工程系，他还担任该校计算机与工程系的教授职位。除本书外，Steven还著有Numerical Methods for Engineers和Surface Water-Quality Modeling这两本书。
Steven在密歇根(Michigan)大学和曼哈顿(Manhattan)学院获得了工学学位。在进入塔夫斯大学工作之前，他曾在美国环保局、海洋与大气管理局工作过，也曾执教于德州(Texas) A&M;大学和科罗拉多州(Colorado)大学。他的主要研究兴趣集中在地表水质建模以及计算机在环境工程中的高级应用。
由于突出的学术贡献，他获得了很多奖项，包括鲁道夫·霍普勋章(Rudolph Hering Medal ASCE)、梅里安/威利杰出作者奖(Meriam/Wiley Distinguished Author Award)和钱德勒-米塞尔奖(Chandler-Misener Award)。作为杰出的教师，他获得了德克萨斯农工大学1986年度Tenneco奖、州立科罗拉多大学1992年度Hutchinson奖和塔夫斯大学2011年度杰出教授奖。
Steven进入环境工程和科学领域起初源于对室外环境的热爱。他还是一名狂热的垂钓者和徒步旅行者。虽然他现在年事已高，但早在1966年还是一名大学生的时候，初次接触Fortran编程就迷上了计算。现在，他真正感觉到，应该将对数学、科学和计算的热爱与对自然界的激情融合在一起。另外，他还感觉到应该通过教学和写作与其他人分享这一切！
除了对专业感兴趣外，Steven还喜爱艺术、音乐(尤其是古典音乐、爵士乐和蓝草音乐)以及阅读历史书籍。
如果希望与Steven取得联系，或更多地了解他，可以访问他的主页http://engineering. tufts.edu/cee/people/chapra/或通过邮箱steven.chapra@tufts.edu与他联系。

目录

第Ⅰ部分 建模、计算机与误差分析
第1章 数学建模、数值方法与问题
求解 3
提出问题 3
1.1 一个简单的数学模型 4
1.2 工程与科学中的守恒律 10
1.3 本书中涉及的数值方法 13
1.4 案例研究 15
1.5 习题 17
第2章 MATLAB基础 29
提出问题 29
2.1 MATLAB环境 30
2.2 赋值 31
2.2.1 标量 31
2.2.2 数组、向量和矩阵 33
2.2.3 冒号操作符 35
2.2.4 linspace和logspace函数 36
2.2.5 字符串 36
2.3 数学运算 38
2.4 使用内置函数 42
2.5 绘图 45
2.6 其他资源 49
2.7 案例研究：探索性数据
分析 49
2.8 习题 51
第3章 编写MATLAB程序 59
提出问题 59
3.1 M文件 60
3.1.1 脚本文件 60
3.1.2 函数文件 61
3.1.3 变量的作用域 63
3.1.4 全局变量 64
3.1.5 子函数 66
3.2 输入/输出 67
3.3 结构化编程 71
3.3.1 决策 71
3.3.2 循环 79
3.3.3 动画 83
3.4 嵌套与缩进 85
3.5 将函数传入M文件 88
3.5.1 匿名函数 88
3.5.2 函数函数 89
3.5.3 传递参数 92
3.6 案例研究：蹦极运动员的速度 93
3.7 习题 97
第4章 舍入与截断误差 111
提出问题 111
4.1 误差 112
4.1.1 准确度与精度 112
4.1.2 误差定义 113
4.1.3 迭代计算的计算机算法 116
4.2 舍入误差 118
4.2.1 计算机中数的表示 118
4.2.2 计算机中数的算术运算 123
4.3 截断误差 125
4.3.1 泰勒级数 125
4.3.2 泰勒级数展开的余项 129
4.3.3 用泰勒级数估计截断误差 131
4.3.4 数值差分 132
4.4 总数值误差 136
4.4.1 数值微分的误差分析 137
4.4.2 数值误差的控制 139
4.5 粗差、模型误差和数据不确定性 140
4.5.1 粗差 140
4.5.2 模型误差 141
4.5.3 数据不确定性 141
4.6 习题 141
第Ⅱ部分 求根与最优化
第5章 求根：划界法 149
提出问题 149
5.1 工程和科学领域中的求根问题 150
5.2 图形法 151
5.3 划界法与初始猜测值 153
5.4 二分法 157
5.5 试位法 163
5.6 案例研究：温室气体与雨水 166
5.7 习题 169
第6章 方程求根：开方法 177
6.1 简单不动点迭代 178
6.2 牛顿-拉弗森方法 182
6.3 割线法 187
6.4 布伦特法 189
6.4.1 逆二次插值 189
6.4.2 布伦特法算法 191
6.5 MATLAB函数：fzero 193
6.6 多项式 195
6.7 案例研究：管道摩擦力 198
6.8 习题 202
第7章 最优化 213
提出问题 213
7.1 简介与背景 214
7.2 一维最优化 216
7.2.1 黄金分割搜索 217
7.2.2 抛物线插值 222
7.2.3 MATLAB函数：fminbnd 224
7.3 多维最优化 225
7.4 案例研究：平衡与
极小势能 227
7.5 习题 229
第Ⅲ部分 线性方程组
第8章 线性代数方程和矩阵 245
提出问题 245
8.1 矩阵代数概述 247
8.1.1 矩阵符号 247
8.1.2 矩阵的运算规则 249
8.1.3 将线性代数方程组表示成矩阵形式 256
8.2 用MATLAB求解线性代数方程组 257
8.3 案例研究：电路中的电流和电压 258
8.4 习题 262
第9章 高斯消元法 269
9.1 求解小型方程组 270
9.1.1 绘图法 270
9.1.2 行列式和克拉默法则 271
9.1.3 未知数消元法 274
9.2 朴素高斯消元法 275
9.2.1 MATLAB M文件：GaussNaive 278
9.2.2 运算次数 279
9.3 选主元 281
9.3.1 MATLAB M文件：GaussPivot 283
9.3.2 用高斯消元法计算行列式 284
9.4 三对角方程组 285
9.5 案例研究：热杆模型 287
9.6 习题 290
第10章 LU分解 297
10.1 LU分解概述 298
10.2 高斯消元法与LU分解 299
10.2.1 使用选主元的LU分解 302
10.2.2 MATLAB函数：lu 304
10.3 楚列斯基分解 305
10.4 MATLAB的左除运算 308
10.5 习题 308
第11章 矩阵求逆和条件数 311
11.1 矩阵的逆 311
11.1.1 逆矩阵的计算 311
11.1.2 激励-响应计算 313
11.2 误差分析和方程组的条件数 315
11.2.1 向量和矩阵范数 316
11.2.2 矩阵条件数 317
11.2.3 用MATLAB计算范数和条件数 319
11.3 案例研究：室内空气污染 320
11.4 习题 323
第12章 迭代法 329
12.1 线性方程组：高斯-赛德尔 329
12.1.1 收敛性与对角占优 332
12.1.2 MATLAB M文件：GaussSeidel 332
12.1.3 松弛法 333
12.2 非线性方程组 335
12.2.1 逐次代换法 336
12.2.2 牛顿-拉弗森方法 337
12.2.3 MATLAB函数：
fsolve 342
12.3 案例研究：化学反应 343
12.4 习题 345
第13章 特征值 351
提出问题 351
13.1 数学背景 352
13.2 物理背景 356
13.3 幂方法 358
13.4 MATLAB函数：eig 360
13.5 案例研究：特征值与
地震 362
13.6 习题 364
第Ⅳ部分 曲线拟合

前言/序言

前 言
本书的设计目标是满足一个学期的数值方法课程。对于希望学习和应用数值方法来解决工程与科学问题的学生来讲，本书正是为他们而编写的。同样，这些方法是由实际问题而不是由数学理论来驱动的。本书同时提供了足够的理论，可以让学生对这些方法及其不足有深入的认识。
MATLAB为该课程提供了一个非常棒的环境。尽管还可以选择其他的环境(如Excel/VBA、Mathcad)或语言(如Fortran 90、C++)，但就目前来说，方便的编程特性与强大的内置数值函数的完美结合让我们选择了MATLAB。一方面，MATLAB的M文件编程环境可以让学生以结构化和一致的方式适度地实现一些高级算法。另一方面，MATLAB的内置数值函数增强了学生的能力，让他们可以求解更加困难的问题，而不用试着“重复一些简单的问题”。
本书在第4版中保留了第3版的基本内容、组织结构和教学原理。特别是，第4版特意保留了会话式的写作风格，使得本书深入浅出，易于阅读。本书试图直接与读者对话，并有意设计，旨在成为自学的工具书。
也就是说，这个版本与之前的版本相比，在三个方面有所不同：(1)新材料；(2)新增习题以及修订的习题；(3)新增了介绍Simulink的附录C。
(1) 新内容。在一些主题中，增加了一些新内容，并增强介绍了一些章节。补充的主要内容包括一些先前版本中未提到的MATLAB函数(如fsolve、integrated、bvp4c)，在积分和优化问题方面，一些蒙特卡罗方法的新应用，以及MATLAB将参数传递给函数的新方法。
(2) 新增习题。既修改了章末的大部分习题，也新增了各种新习题。特别是，已经做出了努力，在每一章中包含若干比前一版更具挑战性和更困难的新习题。
(3) 新增关于Simulink的简短入门介绍，让学生在阅读这个课题之前，先阅读这个入门介绍。虽然我知道一些教授可能不会选择教授Simulink，但是我将这个内容涵盖在本书内，旨在作为讲解该内容的教学辅助手段。
除了增加这些习题和材料之外，第4版与第3版非常相似。尤其是，尽可能地保留大多数有益于增强教学效果的优秀特征，包括广泛地使用实例演示以及工程和科学应用案例。与前一版一样，本书同样尽可能地满足学生的使用需求。为此，本书努力做到让解释更直接、更实用。
尽管本书的基本目的是增强学生的能力，让他们能够更好地进入数值问题求解领域，但是还有一个目的就是让学生在学习时感到激动和愉悦。我相信积极主动的学生会喜爱工程与科学、问题求解、数学，当然还有编程，他们最终会获得更好的职业。如果本书能够培养他们对这些主题的激情和兴趣，那么我认为这种努力就取得了成功。

《工程与科学数值方法MATLAB实现》 简介 本书是一本面向工程和科学领域研究人员、学生及实践者的权威指南，它深入浅出地介绍了如何利用MATLAB这一强大的计算工具来解决各种复杂的数值计算问题。本书不仅涵盖了数值分析的核心理论，更侧重于其在实际工程和科学应用中的落地，旨在帮助读者掌握将数学模型转化为可执行代码的能力，从而高效地模拟、分析和解决实际问题。 核心内容概述 本书共分为多个章节，循序渐进地引导读者掌握数值计算的精髓。 引言与MATLAB基础： 开篇章节将为读者搭建坚实的MATLAB基础，介绍MATLAB的基本语法、数据结构、常用函数以及绘图功能，确保即使是MATLAB新手也能快速上手，为后续的学习打下坚实的基础。 误差分析与线性方程组求解： 深入探讨数值计算中不可避免的误差来源，包括截断误差和舍入误差，并介绍评估和控制这些误差的方法。在此基础上，本书将详细讲解求解线性方程组的各种数值方法，如高斯消消法、LU分解、迭代法（雅可比法、高斯-赛德尔法）等，并演示如何在MATLAB中实现这些算法，分析它们的收敛性和效率。 插值与逼近： 介绍多项式插值（如拉格朗日插值、牛顿插值）、样条插值等方法，用于在离散数据点之间构建平滑的函数。同时，讨论函数逼近的原理，包括最小二乘逼近，及其在数据拟合和模型简化中的应用。 非线性方程求解： 详细介绍求解单变量和多变量非线性方程组的常用数值方法，如二分法、牛顿法、割线法、不动点迭代法等。本书将重点讲解这些方法的原理、收敛条件以及在MATLAB中的实现技巧，并分析其优缺点。 数值微分与积分： 讲解如何利用有限差分方法进行数值微分，以及如何通过数值积分方法（如梯形法则、辛普森法则、高斯-勒让德积分）近似计算定积分。这些方法在物理、工程等领域有着广泛的应用。 常微分方程（ODE）求解： 深入探讨求解初值问题和边值问题常微分方程的各种数值方法，包括欧拉法、改进欧拉法、龙格-库塔法（RK4）、以及更高级的自适应步长方法。本书将展示如何利用MATLAB内置的ODE求解器（如`ode45`、`ode15s`）高效地解决复杂的动态系统问题。 偏微分方程（PDE）求解： 介绍求解偏微分方程的常用数值方法，如有限差分法（FDM）和有限元法（FEM）。本书将通过实例演示如何使用MATLAB的PDE工具箱来解决诸如热传导、流体力学和结构力学等领域的典型PDE问题。 优化方法： 探讨单变量和多变量函数的优化问题，介绍无约束优化（如梯度下降法、牛顿法）和约束优化（如拉格朗日乘子法、二次规划）的数值算法。本书将指导读者如何利用MATLAB的优化工具箱来寻找函数的最优解。 傅里叶分析与信号处理： 介绍离散傅里叶变换（DFT）及其快速算法（FFT），以及傅里叶级数在周期函数分析中的应用。本书将展示如何利用MATLAB进行频谱分析、滤波等信号处理操作。 特征值问题与矩阵分解： 讲解计算矩阵特征值和特征向量的各种数值方法，如幂法、反幂法、QR分解。此外，还将介绍矩阵分解技术（如LU分解、QR分解、SVD）在求解线性方程组、最小二乘问题等方面的应用。 本书特色 理论与实践相结合： 本书在讲解数学理论的同时，强调在MATLAB中的具体实现。每一章节都配有丰富的MATLAB代码示例，读者可以通过运行和修改这些代码来加深理解。 实例驱动： 大量来自工程和科学领域的实际应用案例贯穿全书，涵盖力学、电子工程、化学工程、生物医学、金融工程等多个学科，使读者能够直观地感受到数值方法的力量。 MATLAB工具箱的深入应用： 除了介绍基础算法，本书还会指导读者如何有效地利用MATLAB强大的内置函数和专业的工具箱（如PDE工具箱、优化工具箱、信号处理工具箱）来加速开发进程。 可视化能力的培养： 强调利用MATLAB强大的绘图功能将计算结果可视化，帮助读者更好地理解数据、分析趋势和展示模型。 面向读者友好： 语言清晰，逻辑严谨，由浅入深，适合不同程度的读者。对于初学者，可以从基础概念入手；对于有经验的研究者，则可以借鉴其高级算法和应用技巧。 适用读者 本书特别适合以下人群： 工科和理科专业的本科生和研究生： 作为课程教材或参考书，帮助他们掌握求解专业问题的数值计算技能。 工程技术人员和研究人员： 需要利用数值计算方法解决实际工程问题的工程师、科学家和数据分析师。 对数值计算和MATLAB感兴趣的开发者： 希望提升在工程和科学领域应用MATLAB能力的软件工程师。 学习本书，您将能够： 深刻理解各种数值计算方法的数学原理。 熟练运用MATLAB实现和执行这些数值算法。 将抽象的数学模型转化为具体的MATLAB代码。 高效地分析和解决工程与科学领域中的复杂问题。 利用MATLAB的强大功能进行数据分析、模拟仿真和可视化展示。 《工程与科学数值方法的MATLAB实现》是您掌握现代工程与科学计算的必备工具书，它将赋能您在学术研究和实际工作中取得更大的成就。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和内容组织堪称典范，每一次翻阅都让我觉得赏心悦目，而且知识的获取过程也异常顺畅。从最基础的数值计算概念，比如误差分析，到更复杂的数值积分、线性代数方程组的求解、特征值问题，再到非线性方程组的求解、优化问题，以及后面更具挑战性的微分方程数值解，每一步都衔接得天衣无缝。作者仿佛是一位经验丰富的导师，他知道什么时候该停下来，什么时候该加速，什么时候需要补充一些背景知识。我特别喜欢书中对“工程与科学”这个主题的侧重。它不仅仅是关于数学算法本身，而是强调了这些算法在解决实际工程和科学问题中的应用。例如，在介绍快速傅里叶变换（FFT）时，书中会结合信号处理的例子，展示如何利用 FFT 来分析频谱，这比单纯的数学讲解更能激发读者的学习兴趣和应用潜力。而且，书中大量的 MATLAB 代码示例，不仅清晰易懂，而且结构良好，具有很高的可读性和可维护性。我可以很方便地将这些代码集成到我自己的项目中，或者作为进一步学习和探索的起点。对于那些在大学期间接受过扎实数学训练，但又渴望将理论知识转化为实际解决问题能力的研究生和工程师来说，这本书无疑是一座宝库。它能够帮助你桥接理论与实践的鸿沟，让你更自信地应对复杂的工程挑战。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我是一个对软件工具的应用有着极高要求的人，而《工程与科学数值方法的MATLAB实现（第4版）》这本书在这方面给我带来了巨大的惊喜。它不是简单地罗列 MATLAB 函数，而是深入探讨了这些函数背后的数值算法原理，并且通过精妙的 MATLAB 代码实现，将这些原理以最直观、最易于理解的方式展现出来。作者在解释复杂的数值概念时，总是能够找到恰当的比喻和类比，让那些初学者也能够轻松掌握。例如，在讲解如何求解非线性方程组时，书中不仅介绍了牛顿法及其变种，还细致地分析了雅可比矩阵的计算方法以及算法的收敛性条件，并且提供了相应的 MATLAB 实现，可以直接应用于实际问题。这种细致入微的讲解，加上丰富的实例，使得这本书的学习曲线变得非常平缓，即使是没有太多编程经验的工程师，也能快速上手。我尤其欣赏书中对不同数值方法的比较分析，它会清晰地列出各种方法的优势和劣势，以及在何种情况下选择哪种方法，这对于在实际项目中做出最优决策至关重要。这本书的价值在于，它不仅教会你“怎么用 MATLAB”，更重要的是教会你“为什么这么用”，以及“在什么情况下这么用”。这对于真正提升解决复杂工程和科学问题的能力，起到了至关重要的作用。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的过程，对我来说是一次知识和能力的双重提升。它不仅仅是一本 MATLAB 编程指南，更是一本关于数值方法在工程与科学领域应用的思想指南。作者在阐述每个数值方法时，都非常注重其数学基础和理论推导，这使得读者在掌握具体实现方法的同时，也能够深入理解其内在的逻辑和原理。例如，在介绍最小二乘法时，书中不仅给出了正规方程的推导，还讲解了 QR 分解和奇异值分解（SVD）在解决最小二乘问题中的优势，并提供了相应的 MATLAB 代码示例。这种深度和广度，使得这本书在同类教材中脱颖而出。我特别喜欢书中对“数值稳定性”和“误差传播”的强调。在数值计算中，这些问题往往是导致结果错误的关键，而这本书却将它们置于重要的位置，并详细解释了如何识别和规避这些问题。作者还提供了大量实用的技巧和建议，帮助读者在实际应用中提高计算的准确性和可靠性。对于那些希望在研究或工程实践中，能够真正掌握数值方法精髓的读者来说，这本书绝对是不可多得的宝藏。它能够帮助你建立起严谨的科学思维，并让你在面对复杂问题时，能够从容应对。

评分☆☆☆☆☆

我当初选择这本《工程与科学数值方法的MATLAB实现（第4版）》纯粹是因为它的出版历史悠久，而且被冠以“国外计算机科学经典教材”的名号，这让我对它的内容质量抱有极高的期待。事实证明，这份期待并没有落空。这本书最让我印象深刻的是它对算法背后的数学原理的细致阐述，这一点在很多快速入门型的教材中是很难看到的。作者能够非常清晰地解释为什么某个算法有效，它又是如何从数学上推导出来的，这对于建立深层次的理解至关重要。举个例子，在讲解插值和拟合时，书中不仅介绍了多项式插值、样条插值，还深入探讨了最小二乘法的原理，以及如何利用它来寻找最佳拟合曲线。作者还贴心地指出了不同插值方法的优缺点，例如龙格现象在多项式插值中的出现，以及样条插值如何有效地避免这些问题。这种理论与实践的完美结合，让我在面对各种数据处理和模型建立的任务时，能够更加胸有成竹。MATLAB 的集成使得这些理论不再是纸上谈兵，我可以立刻将学到的算法应用到实际数据中，观察结果，并进行调优。书中的一些高级主题，如微分方程的数值解法（包括常微分方程和偏微分方程），也介绍得非常到位，涵盖了欧拉法、改进欧拉法、龙格-库塔法等多种经典方法，并提供了相应的 MATLAB 实现。这对于从事物理模拟、工程仿真等领域的读者来说，无疑是一份宝贵的财富。

评分☆☆☆☆☆

这本书，我得说，绝对是工程和科学领域里的一本里程碑式的著作，尤其适合那些想要在实际应用中掌握数值方法精髓的读者。我花了相当长的时间来消化其中的内容，而每一次回顾，都能发现新的深度和广度。作者在理论讲解上循序渐进，从最基础的概念开始，层层递进，确保即使是对数值方法不太熟悉的读者也能逐步建立起坚实的理解。他没有仅仅停留在抽象的数学推导，而是巧妙地将 MATLAB 的强大功能融入其中，使得抽象的算法瞬间变得触手可及。书中的 MATLAB 代码示例非常详尽，每一个函数、每一个参数的设置都经过了精心设计和注释，读者可以轻松地复制代码并在自己的环境中运行，甚至在此基础上进行修改和扩展。这对于那些希望通过实践来学习的人来说，简直是无价之宝。而且，我特别欣赏书中对各种数值方法的适用范围、优缺点以及潜在的陷阱的深入分析。作者并没有回避这些复杂性，而是坦诚地讨论了它们，帮助读者在实际问题中做出明智的选择。例如，在讨论线性方程组的求解时，书中不仅介绍了高斯消元法和 LU 分解，还详细阐述了迭代法，并对比了它们在不同规模和病态条件下的性能表现。这种严谨性和全面性，使得这本书不仅仅是一本“怎么做”的指南，更是一本“为什么这么做”的百科全书。对于研究生、博士生以及在工业界从事研究和开发的工程师来说，这本书的价值不言而喻，它能极大地提升解决实际工程问题的效率和准确性。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，一本好的教材应该能够激发读者的探索欲，而不是仅仅提供现成的答案。《工程与科学数值方法的MATLAB实现（第4版）》恰恰做到了这一点。它在讲解每一个数值方法时，都不仅仅是给出算法步骤和 MATLAB 代码，而是会深入分析其背后的数学原理、适用条件、优缺点，并鼓励读者去思考和尝试。书中提供的 MATLAB 示例代码，结构清晰，注释详细，非常便于读者理解和修改。我可以很容易地将这些代码作为起点，去探索不同的参数设置、优化算法，甚至尝试将学到的方法应用到自己正在研究的问题中。例如，在讲解微分方程的数值解法时，书中介绍了多种方法，并且会讨论它们在精度、稳定性和计算效率上的权衡，这让我能够根据实际问题的需求，选择最合适的方法。而且，书中对一些高级主题的介绍，比如偏微分方程的数值解，虽然可能需要读者具备一定的先修知识，但作者的讲解依然是深入浅出，非常有启发性。这本书的价值在于，它培养的是一种解决问题的能力，一种将数学理论转化为工程实践的能力。对于那些希望在学术界或工业界取得成功的读者来说，这本书无疑会成为他们强大的助力。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我印象深刻的是它对“理解”的强调，而不是简单的“模仿”。作者在介绍每一个数值方法时，都会从其核心思想和数学原理出发，细致地讲解其推导过程，这使得读者能够真正理解为什么这个方法有效，以及它在不同情况下的表现。紧接着，作者会提供一系列精巧的 MATLAB 代码示例，这些示例不仅能够运行，而且结构清晰，注释详尽，能够帮助读者将抽象的理论转化为实际的计算实践。我喜欢书中对不同算法的比较分析，例如在求解微分方程时，书中会详细讨论欧拉法、改进欧拉法、以及各种龙格-库塔法的精度、稳定性和计算成本，并给出相应的 MATLAB 代码，让读者能够亲身体验这些差异。这种深入浅出的讲解方式，使得即便是初学者，也能逐步建立起对数值方法的深刻理解。这本书不仅仅是关于如何使用 MATLAB 来实现数值方法，更是关于如何运用数值方法来解决实际工程和科学问题。它培养的是一种严谨的科学态度和强大的计算思维能力，这对于任何希望在这些领域取得成就的读者来说，都是至关重要的。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在工程领域摸爬滚打多年的从业者，我深知理论与实践相结合的重要性，而《工程与科学数值方法的MATLAB实现（第4版）》这本书正是这种结合的典范。它没有像一些教材那样，仅仅停留在概念的介绍，而是将 MATLAB 这个强大的工具作为媒介，将抽象的数值算法具体化，并以可执行的代码呈现出来。从数值积分、插值拟合，到线性代数、非线性方程组求解，再到微分方程的数值解，这本书的覆盖范围非常广，而且每一个章节的内容都安排得非常合理，循序渐进。作者在讲解中，不仅注重算法的原理和数学推导，更强调这些算法在实际工程问题中的应用场景和注意事项。例如，在介绍傅里叶变换时，书中会结合信号处理的实际案例，展示如何利用 MATLAB 来分析信号的频率成分，这比单纯的数学定义要生动得多。而且，书中提供的 MATLAB 代码示例，不仅可以运行，而且写得非常规范，注释清晰，方便读者理解和借鉴。这本书让我深刻体会到，掌握了正确的数值方法和强大的工具，才能在面对复杂的工程问题时，找到高效且准确的解决方案。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容组织结构严谨，逻辑清晰，阅读起来既有挑战性，又充满了成就感。作者在讲解每一个数值方法时，都能够从其数学原理出发，层层深入，逐步引出 MATLAB 的实现。这种方式，让我在掌握具体编程技巧的同时，也能深刻理解这些算法背后的数学思想。从最基础的误差分析，到求解线性方程组、特征值问题，再到非线性方程组的求解和优化问题，书中几乎涵盖了工程和科学领域中所有核心的数值计算技术。我尤其赞赏书中对不同算法优缺点的比较分析，这有助于我在实际应用中，根据问题的特点选择最合适的算法。MATLAB 的代码示例非常丰富，而且注释详细，即使是对 MATLAB 不太熟悉的读者，也能很快上手。这本书不仅仅是一本技术手册，更是一本能够培养读者科学思维和解决问题能力的宝典。对于任何希望在工程和科学领域深入发展，并利用计算工具解决实际问题的读者来说，这本书都将是一笔宝贵的财富。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最大的感受是它的“实用性”和“深度”的完美平衡。作者并没有因为强调 MATLAB 的实现而牺牲理论的严谨性，反而在理论讲解的基础上，提供了详实的代码示例，使得抽象的数学概念变得触手可及。从基础的数值误差分析，到复杂的优化算法和偏微分方程的求解，书中几乎涵盖了工程与科学领域中最常用的数值方法。我尤其欣赏书中对不同方法的比较分析，比如在求解线性方程组时，书中会详细对比直接法（如高斯消元、LU分解）和迭代法（如雅可比迭代、高斯-赛德尔迭代）的优劣，以及它们在不同病态条件下的表现。这对于帮助读者在实际项目中做出明智的选择至关重要。MATLAB 的代码示例不仅提供了实现，还包含了很多对代码细节的解释，使得读者能够理解每一行代码的作用，甚至能够根据自己的需求进行修改和扩展。这本书让我体会到，数值方法并不仅仅是冷冰冰的数学公式，而是解决实际工程问题的强大工具。对于希望提升自己工程计算能力、进行科学研究或者从事相关领域的工程师和学生来说，这本书绝对是一本不可或缺的参考书。

评分☆☆☆☆☆

书是正版的，但是纸张很一般，快递很快。

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东西不错，送货速度快。

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