数值方法：设计、分析和算法实现 epub pdf mobi txt 电子书 下载 2024

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内容简介

　　本书既清晰、简洁地介绍了标准数值分析教材所涵盖的内容，也介绍了非传统的内容，比如数学建模、蒙特卡罗方法、马尔可夫链和分形。书中选取的例子颇具趣味性和启发性，涉及现代应用领域（如信息检索和动画）以及来自物理和工程的传统主题。习题用MATLAB求解，使计算结果更容易理解。各章都简短介绍了数值方法的历史。而且还有网上资料。

目录

译者序前言第1章　数学建模11.1　计算机动画中的建模21.2　物理建模：辐射的传播31.3　运动建模51.4　生态模型61.5　对网络冲浪者和谷歌的建模81.5.1　向量空间模型91.5.2　谷歌的PageRank算法101.6　第1章习题11第2章　MATLAB的基本操作142.1　启动MATLAB142.2　向量152.3　使用帮助172.4　矩阵182.5　生成和运行M文件192.6　注释192.7　绘图192.8　生成自己的函数212.9　输出212.10　更多的循环语句和条件语句232.11　清除变量232.12　记录会话242.13　更多的高级命令242.14　第2章习题24第3章　蒙特卡罗方法313.1　数学纸牌游戏313.2　基础统计363.2.1　离散随机变量373.2.2　连续随机变量393.2.3　中心极限定理413.3　蒙特卡罗积分433.3.1　布丰的针433.3.2　估计π453.3.3　蒙特卡罗积分的另一个例子463.4　网上冲浪的蒙特卡罗模拟493.5　第3章习题52第4章　一元非线性方程的解544.1　分半法574.2　Taylor定理614.3　牛顿法634.4　拟牛顿法684.4.1　避免求导数684.4.2　常数梯度法684.4.3　正割法694.5　不动点分析法714.6　分形、Julia集和Mandelbrot集754.7　第4章习题78第5章　浮点运算825.1　因舍入误差导致的重大灾难835.2　二进制表示和基数为2的算术运算845.3　浮点表示855.4　IEEE浮点运算875.5　舍入895.6　正确地舍入浮点运算905.7　例外915.8　第5章习题92第6章　问题的条件化和算法的稳定性956.1　问题的条件化956.2　算法的稳定性966.3　第6章习题99第7章　解线性方程组的直接方法和最小二乘问题1017.1　复习矩阵的乘法1017.2　Gauss消元法1027.2.1　运算计数1057.2.2　LU分解1077.2.3　选主元1087.2.4　带状矩阵和不需选主元的矩阵1117.2.5　高性能实现条件1147.3　解Ax=b的其他方法1167.4　线性方程组的条件化1197.4.1　范数1197.4.2　线性方程组解的敏感性1227.5　部分主元的Gauss消元法的稳定性1277.6　最小二乘问题1287.6.1　法方程组1297.6.2　QR分解1307.6.3　数据的多项式拟合1337.7　第7章习题136第8章　多项式和分段多项式插值1408.1　Vandermonde方程组1408.2　插值多项式的Lagrange形式1408.3　插值多项式的牛顿形式1438.4　多项式插值的误差1478.5　在Chebyshev点的插值和chebfun1498.6　分段多项式插值1528.6.1　分段三次Hermite插值1558.6.2　三次样条插值1568.7　若干应用1588.8　第8章习题160第9章　数值微分和Richardson外推1659.1　数值微分1659.2　Richardson外推1729.3　第9章习题175第10章　数值积分17710.1　Newton-Cotes公式17710.2　基于分段多项式插值的公式18110.3　Gauss求积公式18310.4　Clenshaw-Curtis求积公式18810.5　Romberg积分18910.6　周期函数和Euler-Maclaurin公式19110.7　奇异性19410.8　第10章习题195第11章　常微分方程初值问题的数值解19711.1　解的存在性和唯一性19811.2　单步方法20111.2.1　Euler方法20211.2.2　基于Taylor级数的高阶方法20511.2.3　中点方法20611.2.4　基于求积公式的方法20711.2.5　经典四阶Runge-Kutta和Runge-Kutta-Fehlberg方法20811.2.6　用MATLAB常微分方程解题器的例子21011.2.7　单步方法分析21111.2.8　实际执行的考虑21411.2.9　方程组21511.3　多步方法21611.3.1　Adams-Bashforth和Adams-Moulton方法21611.3.2　一般线性m步方法21811.3.3　线性差分方程22011.3.4　Dahlquist等价定理22211.4　Stiff方程22311.4.1　绝对稳定性22511.4.2　向后微分公式（BDF方法）22811.4.3　隐式Runge-Kutta(IRK)方法22911.5　隐式方法解非线性方程组23011.5.1　不动点迭代23011.5.2　牛顿法23111.6　第11章习题232第12章　数值线性代数的更多讨论：特征值和解线性方程组的迭代法23612.1　特征值问题23612.1.1　计算最大特征对的幂法24412.1.2　逆迭代24712.1.3　Rayleigh商迭代24912.1.4　QR算法24912.1.5　谷歌的PageRank25212.2　解线性方程组的迭代法25712.2.1　解线性方程组的基本迭代法25712.2.2　简单迭代25812.2.3　收敛性分析26012.2.4　共轭梯度法26412.2.5　解非对称线性方程组的方法26912.3　第12章习题270第13章　两点边值问题的数值解27313.1　应用：稳态温度分布27313.2　有限差分方法27413.2.1　精确性27613.2.2　更一般的方程和边界条件28113.3　有限元方法28513.4　谱方法29313.5　第13章习题294第14章　偏微分方程的数值解29614.1　椭圆型方程29714.1.1　有限差分方法29714.1.2　有限元方法30114.2　抛物型方程30314.2.1　半离散化和直线法30314.2.2　时间离散化30414.3　分离变量31014.4　双曲线方程31414.4.1　特征31414.4.2　双曲型方程组31514.4.3　边界条件31614.4.4　有限差分方法31614.5　Poisson方程的快速方法32014.6　多重网格法32414.7　第14章习题327附录A　线性代数复习329附录B　多元Taylor定理340参考文献342索引348

前言/序言

　　前　　言　　本书试图结合一些富有启发性的例子、应用以及相关历史背景对初等数值分析给予适当严格的数学描述.它可作为数学系、计算机科学系或相关领域高年级本科生数值分析课程的教科书.要求学生具有微积分课程基础并了解Taylor定理，尽管这些内容已在书中作了介绍.另外还要求学生具备线性代数课程知识.部分内容要求多变量微积分知识，而这些部分可以被省略.根据学生的兴趣、背景和能力，讲授时可突出这一课程的不同方面——算法的设计、分析和计算机实现.我们从第1章“数学建模”开始，使读者了解数值计算问题的起源以及数值方法的许多用途.在数值分析课程中，可以通读该章所有或部分应用，或者只是指定学生去阅读.第2章介绍MATLAB［94］基础，它在全书中用作样本程序与练习.只要它能容易执行像解线性方程组或计算QR分解等高水平线性代数的程序语言，就能代替另一种如SAGE［93］那样的高级语言.这就使学生专心于这些程序的使用与特性，而非程序的细节，但为了给出结果的确切解释,程序执行的主要方面都包含在本教程中.第3章扼要介绍蒙特卡罗方法.此方法通常不包含在数值分析课程中，但应当包含进去.因为它们是非常广泛使用的计算技术并体现了数学建模与数值方法之间的紧密联系.在学生将要进入的几乎所有领域中，了解这些结果的基础统计都很有用.第4～7章包括数值分析中的更多标准主题——一元非线性方程的解、浮点运算、问题的条件化与算法的稳定性、线性方程组的解与最小二乘问题，以及多项式与分段多项式插值.这些内容多数是标准的，但是我们着重加入关于用Chebyshev点作为插值基点时多项式插值有效性的一些新结果.我们指明，被称作chebfun的MATLAB软件包在进行插值时的用途，这种插值要求适当选择插值多项式的次数以使精确水平接近机器精度.第8～9章讨论这种方法在数值微分与积分中的应用.我们发现有关多项式与分段多项式插值的内容可以用于一学季，而一学期课程还要包括数值微分与积分甚至一些关于常微分方程（ODE）数值解的内容.附录A介绍了关于线性代数的背景材料，以备复习之需.本书的其余几章讨论微分方程的数值解.第11章介绍常微分方程初值问题的数值解.11.5节介绍非线性方程组的求解，此内容是关于求解一元非线性方程的方法的简单推广，要求学生有多元微积分知识.多元的基本Taylor定理放在附录B中.关于这一点,在一学年情形中，我们通常在第12章中覆盖相关内容，包括特征值问题与求解大线性方程组的迭代法.第13～14章讨论两点边值问题与偏微分方程（PDE）的数值解，其中包括快速Fourier变换（FFT），它可以用于Poisson方程的快速求解.FFT也是前面讲过的chebfun包的积分部分，因此可以多告诉读者一些关于如何有效地进行多项式插值的内容.可以安排每个学季（或学期）的内容使之依赖于前一学季（学期），也可以把每个主题安排成独立的课程.这样便要求在每一课程开始时复习MATLAB，通常还要复习带余项的Taylor定理以及前几章少量内容，但是要求复习（如复习线性代数章节以便学习ODE章节）的量必须足够少，并且通常能与这样的课程相适应.我们试图通过描述数学建模在各种新的应用领域的广泛应用，例如电影制作与信息检索，来表明数值方法不仅在工程与科学计算中，而且在很多其他领域十分重要.通过各种例子与习题，我们在强调结果的分析与理解的同时希望表明数值方法各种各样的应用.习题很少仅由一问组成；在大多数情形下一个计算题由收敛性、精度的阶或舍入效果组成.重要的问题往往是，“你的计算结果有多大的可信度”？我们希望证实令人兴奋的新应用与传统分析的混合是成功的.致谢感谢Richard Neidinger于Davidson大学用本书稿教学之后的贡献与高见.也感谢Davidson大学的学生们为改进本书而给予的宝贵意见，特别感谢Danield Orr对习题的贡献.附加题是Washington大学的Peter Blossey与Ramdall LeVeque提供的.还要感谢Macalester大学的Danny Kaplan在教学中使用本书的早期版本，并且感谢Dan Goldman提供了关于数值方法在特殊方面应用的信息.

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