包邮 华中理工 数值分析 第5版第五版 教材+习题解答 李庆扬王能超易大义著 清华大学出版 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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• 清华大学出版社
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店铺： 兰兴达图书专营店

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302185659

商品编码：1659112300

《数值分析（第五版）》 教材简介 本书是一部经典的数值分析教材，由李庆扬、王能超、易大义三位知名教授联合编著，深受广大师生好评。本书深入浅出地介绍了数值分析的基本概念、理论方法以及在科学计算中的应用。 全书结构与内容 本书共分十六章，内容涵盖了数值分析的各个重要分支，具体包括： 绪论： 介绍数值分析的学科地位、基本思想，以及误差的来源与度量。 方程求根： 详细阐述了二分法、迭代法、牛顿法等经典求根算法，并分析了它们的收敛性。 线性方程组的求解： 介绍了直接法（如高斯消元法、LU分解）和迭代法（如雅可比迭代、高斯-赛德尔迭代），并讨论了条件数等概念。 矩阵特征值与特征向量的计算： 讲解了幂法、反幂法、QR算法等常用方法。 插值与逼近： 涵盖了多项式插值（牛顿插值、拉格朗日插值）、样条插值以及最佳平方逼近等内容。 数值积分与微分： 介绍了牛顿-科特斯公式、复化公式、龙贝格积分法，以及数值微分方法。 常微分方程初值问题的数值解法： 详述了欧拉法、改进欧拉法、龙格-库塔法等。 非线性方程组的求解： 介绍了迭代法和牛顿法。 函数逼近理论： 探讨了最佳逼近、最佳平方逼近等。 傅立叶分析： 介绍傅立叶级数和傅立叶变换的基本概念。 数值线性代数： 包含特征值问题的多种解法。 特殊函数与统计： 简要介绍了一些常用的特殊函数以及与数值分析相关的统计概念。 算法分析与复杂性： 讨论了算法的效率和稳定性。 应用实例： 结合实际工程和科学问题，展示数值分析方法的应用。 本书特色 1. 体系完整，内容翔实： 全面覆盖了数值分析的核心内容，理论讲解严谨，推导清晰。 2. 方法多样，兼顾理论与实践： 既有经典的理论方法，也包含了一些现代的计算技术。 3. 例题丰富，辅助理解： 穿插了大量典型的例题，帮助读者更好地理解和掌握抽象的理论。 4. 语言精练，表达准确： 作者们以其深厚的学术功底，用简洁明了的语言阐述复杂的数学概念。 5. 经典再版，历久弥新： 本版在继承前版优良传统的基础上，根据教学和科研的最新发展，进行了修订和完善，使其更加贴合当前的教学需求。 适用读者 本书适用于高等院校数学、计算机科学、物理、工程类等专业本科生、研究生，以及从事科学计算、数据分析、工程设计等工作的研究人员和工程师。无论您是初次接触数值分析，还是希望深入学习相关理论，本书都将是您不可或缺的学习伴侣。 --- 《数值分析》习题解答（第五版） 习题解答简介 本书是对《数值分析（第五版）》教材配套的习题解答。全书针对教材的每一章，精心解答了每一道习题，力求准确、详尽，并提供多种解题思路和方法。 本书内容特色 1. 覆盖全面： 包含教材中所有练习题的解答，确保读者能够获得完整的学习支持。 2. 解题思路清晰： 不仅仅给出答案，更重要的是阐述解题过程，分析关键步骤，帮助读者理解解题的逻辑和方法。 3. 多种解法探索： 对于一些题目，本书会提供不同的解题思路或算法实现方式，拓宽读者的解题视野。 4. 强调算法与实现： 部分题目解答会结合具体的算法流程，甚至会给出伪代码或简单的编程实现思路，有助于读者将理论知识转化为实践能力。 5. 重点难点解析： 对于一些普遍认为比较困难的习题，解答中会给予更详细的分析和解释，帮助读者攻克难关。 6. 与教材同步： 解答的顺序和内容完全对应教材的章节和题目，方便读者对照学习。 适用人群 本书是配合《数值分析（第五版）》教材学习的理想辅助读物，适用于所有学习该教材的学生，特别是： 希望独立完成课后习题，并核对答案的同学。 遇到解题困难，需要详细指导和思路启发的同学。 希望通过习题加深对数值分析理论理解的同学。 在自学过程中，需要可靠参考的同学。 通过本书的辅助，读者能够更有效地掌握数值分析的理论知识，提升解决实际问题的能力，为后续的学习和研究打下坚实的基础。

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这本书的出版背景，也让它在我心中增添了几分“分量”。“华中理工”和“清华大学出版”这样的字号，本身就代表着国内顶尖的学术水平和教育资源。我拿到这本书时，就已经对它的学术严谨性和内容的权威性有了很高的预期。翻阅之后，这种预期得到了充分的印证。书中的理论阐述非常深入，涉及到的数学概念和定理都经过了严谨的证明和充分的解释。我特别欣赏书中对于不同数值方法的比较分析，它能够清晰地揭示出每种方法的优点和缺点，以及它们在实际应用中的适用范围。例如，在求解线性方程组的部分，书中详细介绍了高斯消元法、LU分解、雅可比迭代、高斯-赛德尔迭代等多种方法，并对它们的计算复杂度和收敛性进行了深入的分析。这对于我来说，不仅仅是学习算法，更是学习如何根据问题的特点，选择最合适的数值计算工具。这种“知其然，更知其所以然”的学习方式，正是这本书带给我的最大价值。

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我购买这本书的初衷，说起来也挺有意思。当时我正在准备考研，目标院校的参考书目里赫然出现了“数值分析”这门课，而且明确标注了需要参考《华中理工 数值分析》。作为一个求稳派，我自然是第一时间入手了这本被广泛认可的教材。拿到手后，我被它的内容深度和广度所震撼。这本书涵盖了数值分析的绝大多数核心内容，从最基础的误差分析、插值与逼近，到求解线性方程组、特征值问题，再到常微分方程的数值解法，几乎无所不包。而且，各个部分的讲解都非常深入，理论推导严谨，公式的由来和意义都解释得清清楚楚，这对于我这样一个需要理解性学习的学生来说，简直是福音。我特别喜欢书中对于各种数值方法的优缺点分析，以及它们适用的条件。这让我不再是简单地记忆算法，而是能够根据实际问题选择最合适的工具。习题解答部分更是锦上添花，很多经典难题在解答中都有详细的步骤和思路，这对于考研复习来说，无疑是事半功倍的。我常常在完成一道题后，对照解答，看看有没有更简洁、更高效的解法，这种对比和学习过程，极大地提升了我的解题能力和对数值分析的理解。

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这本教材给我的第一印象是“厚重”和“扎实”。在数字信息爆炸的时代，很多书籍都追求轻量化和碎片化，但这本书依然保持了传统的严谨风格，内容密度非常高。每一页都充满了数学公式、定理证明和详细的解释，没有丝毫的冗余。我花了很长时间才完全消化其中的一些章节，特别是关于矩阵运算和特征值分解的部分，涉及到的线性代数知识点比较多，需要反复推敲。但是，正是这种“硬核”的风格，让我觉得它是一本真正值得反复研读的经典教材。书中的例子也很有代表性，能够很好地说明理论的实际应用，而且往往会涉及到一些工程上的考量，比如计算的稳定性和效率。我记得在学习求解常微分方程的部分时，书中详细比较了欧拉法、改进欧拉法、龙格-库塔法等方法的优劣，并分析了它们在不同情况下的适用性，这让我对数值解法的选择有了更清晰的认识，也对数值计算的“艺术性”有了更深的体会。

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作为一个已经工作多年的工程师，我发现很多实际工程问题，尤其是涉及复杂模型和大量数据处理的时候，传统的解析方法往往难以奏效。这时候，数值分析就显得尤为重要了。我之所以选择这本书，是因为它涵盖了非常广泛的数值计算内容，而且讲解得非常透彻。书本的结构非常清晰，从最基础的浮点数表示和误差分析，到插值、逼近、求积、方程求解、线性系统、特征值问题，再到微分方程的数值解法，几乎涵盖了数值分析的全部重要领域。而且，每个章节的理论推导都非常严谨，作者们并没有回避复杂数学概念，而是以一种循序渐进的方式将其呈现出来，让我能够逐步理解。我在工作中经常需要用到数值积分和求解微分方程，这本书中关于这方面的讲解，对我来说非常有帮助。它不仅提供了各种方法的理论基础，还详细介绍了它们的优缺点和适用范围，这让我能够根据具体问题选择最合适的算法，从而提高计算效率和精度。

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初次接触这本书，是在大二的数值分析课程上，老师推荐了这本教材。坦白说，当时对“数值分析”这个概念其实并没有太清晰的认知，只知道它跟数学有关，而且听起来就不是那种可以死记硬背的科目。拿到这本书的时候，就被它厚实的封面和略显陈旧的设计感吸引了。翻开第一页，首先映入眼帘的是清晰的排版和规范的数学符号，这一点让我印象深刻，毕竟工科教材的排版有时候确实会让人头疼。作者们都是赫赫有名的专家，这一点从书本的严谨性上也得到了体现。课程进行的过程中，我发现这本书的理论阐述非常到位，每一个概念的引入都有其深刻的数学根源，而且例题的选择也相当经典，能够很好地帮助我们理解抽象的理论。特别是关于误差分析的部分，讲得非常细致，让我第一次真正理解了数值计算中误差的来源和控制的重要性。虽然有些章节确实需要花费大量时间去消化，但这正是这类深度教材的特点，也是它价值所在。我记得有一次为了理解一个关于迭代收敛条件的证明，我在图书馆坐了整整一下午，反复对照书本上的推导过程，最终豁然开朗的感觉至今难忘。这本书不仅仅是知识的堆砌，更是一种思维方式的培养，教我们如何严谨地思考和解决问题。

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我一直认为，要真正掌握一门学科，必须要有扎实的理论基础和足够的实践练习。这本书在这两方面都做得非常出色。教材部分，对每一个数值分析的概念、定理、算法都有非常详尽的阐述和推导，严谨而深刻，能够帮助读者建立起完整的知识体系。我尤其喜欢书中关于不同算法的比较分析，比如在求解非线性方程时，牛顿法、二分法、割线法等，书中都详细分析了它们的收敛性、计算量和适用范围，这让我能够从更深层次上理解这些方法的特点。习题解答部分，则为我们提供了极好的练习机会。这里的习题不仅数量多，而且难度分布合理，从基础概念的检验到复杂问题的求解，都能有所涵盖。更重要的是，解答部分提供了详细的解题步骤和思路，这对于我们巩固知识、查漏补缺、提升解题能力非常有帮助。我记得有一次，一道关于求解大型稀疏线性方程组的题目，解答中的分块迭代方法让我大开眼界，学到了很多书本上没有直接提及的技巧。

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这本书的“教+习”模式，可以说是非常人性化和高效的学习设计。我之前也看过一些数值分析的书籍，但很多都只停留在理论层面，留给学生的练习题要么过于简单，要么难度跨度太大，让人无从下手。而这本《数值分析》配以专门的习题解答，就解决了这个问题。教材部分深入浅出地讲解了数值分析的基本理论和方法，理论体系完整，逻辑性强，从基础概念到高级应用，都有条不紊地展开。而习题解答部分，则像是为教材量身定做的“导学手册”。它不仅提供了题目答案，更重要的是，对很多关键题目给出了详细的解题过程和思路分析，这对于我们理解解题技巧、掌握算法的应用至关重要。我记得有一道关于非线性方程求根的题目，教材里讲了多种方法，我一时不知道该如何选择，对着习题解答里的分析，我才明白在什么情况下，哪种方法更有效率，也更稳定。这种“学”与“练”的紧密结合，极大地巩固了我的知识，也提升了我的解题能力。

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坦白讲，我是在一个偶然的机会下接触到这本书的。当时我在进行一项与数值计算相关的科研项目，遇到了一些技术瓶颈，急需查找相关资料。在图书馆的计算机科学和数学领域翻阅时，我注意到了这本《数值分析》。虽然我不是华中理工大学的学生，但书名中的“数值分析”和作者的署名，以及“清华大学出版”的字样，都暗示了这本书的学术水准。拿到书后，我首先被它的内容的系统性和深度所吸引。它不仅仅是介绍各种数值算法，更是从数学的本质出发，深入剖析了这些算法背后的原理，以及它们在实际应用中的局限性。我尤其欣赏书中对于误差分析的详细阐述，这在我之前的学习经历中是很少见的。它教会了我如何量化和控制计算过程中的误差，这对于保证数值计算结果的可靠性至关重要。在解决我的科研问题时，书中关于线性方程组求解和特征值分解的部分，为我提供了重要的理论指导和算法选择依据。

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我选择这本书，很大程度上是基于它“教材+习题解答”的完整配套。在学习任何一门与数学紧密相关的学科时，练习题都是检验学习效果、巩固知识的关键。而一本优秀的习题解答，更是能起到事半功倍的作用。这本书的教材部分，对于数值分析的各个分支都进行了系统而深入的介绍，理论体系完整，逻辑清晰，概念的引入和推导都非常严谨。我特别喜欢书中对每一个数值方法的数学背景和收敛性分析，这使得我对算法的理解不再停留在“如何用”的层面，而是能够深入到“为什么这样用”的层面。而配套的习题解答，则是我学习路上的“引路人”。它不仅提供了标准答案，更重要的是，对一些复杂问题提供了详细的解题步骤和思路分析，甚至会讲解一些解题技巧和注意事项。这对于我独立完成练习题、理解解题方法、提高解题能力起到了至关重要的作用。我经常在做完题后，对比解答，学习其中的精妙之处，或者在遇到困难时，参考解答的思路，从而克服障碍。

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我在选择这本书时，更多的是出于一种“致敬”的心态。在我本科求学期间，我的老师就常常提及李庆扬、王能超、易大义先生在数值分析领域的贡献，这本书作为他们的代表作，自然在我心中有着特殊的地位。拿到书后，我并没有立刻开始阅读，而是先仔细地欣赏了它的封面和目录。封面设计简洁大气，虽然是比较早期的版本，但依然散发着一种严谨的学术气息。目录的展开则显示了内容的系统性和全面性，几乎涵盖了数值分析的所有核心内容，从误差分析、插值与逼近，到方程的求根，再到线性代数方程组的数值解法，以及特征值问题，甚至还包括了常微分方程的数值解法。每一个章节的标题都清晰明了，能够让人快速定位自己感兴趣的内容。我尤其欣赏书中对每个算法的引入都伴随着对它背后数学原理的深入剖析，以及对不同方法之间联系的阐述，这使得学习过程不仅仅是记忆算法，更是对数学思想的理解和升华。

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书，只看重内容，反正是教材，怎么样最后还是要看学的怎么样。

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印装质量可以。

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不错的教材！

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好好好好好好好呵呵好好

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发货速度快，包装也很好，书一点都没破损，正版书，非常满意！

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装包的时候或者运输过程中太急了，把书折了，估计还掉地上了(书上有灰)

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书是正品，赞赞赞赞赞赞赞赞赞赞！

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物美价廉，非常好，值得拥有

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书还是能看的