數值分析與算法（第2版）/清華大學計算機係列教材 pdf epub mobi txt 電子書下載 2025

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喻文健著

圖書標籤:

數值分析
算法
計算機
數學
清華大學
教材
第2版
科學計算
數值方法
高等教育

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齣版社：清華大學齣版社

ISBN：9787302409823

版次：2

商品編碼：11772084

品牌：清華大學

包裝：平裝

叢書名：清華大學計算機係列教材

開本：16開

齣版時間：2015-08-01

用紙：膠版紙

具體描述

內容簡介

　　《數值分析與算法（第2版）/清華大學計算機係列教材》是針對“數值分析”、“計算方法”、“數值分析與算法”等課程編寫的教材，主要麵嚮理工科大學信息科學與技術各專業，以及信息與計算科學專業的本科生。本書內容包括數值計算基礎、非綫性方程的數值解法、綫性方程組的直接解法與迭代解法、矩陣特徵值與特徵嚮量的計算、數值逼近與插值、數值積分方法、常微分方程初值問題的解法，以及數值算法與應用的知識。本書涵蓋數值分析、矩陣計算領域zui基本、zui常用的一些知識與方法，而且在算法及應用方麵增加瞭一些較新的內容。在敘述上既注重理論的嚴謹性，又強調方法的應用背景、算法設計，以及不同方法的對比。為瞭增加實用性與可擴展性，每章配備瞭應用實例、算法背後的曆史、評述等子欄目，書末附有算法、術語索引。在附錄中還包括MATLAB軟件的簡介，便於讀者快速掌握並進行編程實驗。
　　本書適閤作為高年級本科生或研究生的教材，也可供從事科學與工程計算的科研人員參考。

作者簡介

　　喻文健，清華大學計算機係副教授。1999年、2003年先後畢業於清華大學計算機係，獲得工學學士與博士學位，隨後留校任教。2005年9月至2008年1月，多次赴美國加州大學聖迭戈分校（UC San Diego）計算機係擔任訪問學者。目前為IEEE高級會員、中國計算機學會“計算機輔助設計與圖形學”專業委員會委員，擔任多個國際、國內學術期刊的編委及論文評審專傢。主要從事數值算法與軟件、集成電路與係統的計算機輔助設計等方麵的教學與科研工作，發錶SCI檢索的國際期刊論文30多篇。2014年由Springer公司齣版專著《Advanced Field-Solver Techniques for RC Extraction of Integrated Circuits》，此外齣版譯著多本。獲2005年“全國優秀博士論文”提名，2010年清華大學科研成果推廣應用效益奬，2014年獲批國傢自然科學基金優秀青年基金項目。

前言/序言

　　“數值分析”或“計算方法”是理工科大學各專業普遍開設的一門課程，其內容主要包括有關數值計算（numerical computing）的理論與方法。數值計算是計算數學、計算機科學與其他工程學科相結閤的産物，隨著計算技術的發展與普及，它正變得越來越重要。

　　本書的主要內容與一般的“數值分析”教材基本一緻，但還具有如下特點。

　　（1）對數學理論的介紹簡明扼要。盡量用形象的方式解釋數學中的一些概念與理論，通過定理總結重要的結論。在不失嚴謹性的前提下，省略部分定理的證明，取而代之的是進行直觀的解釋、驗證，並說明其意義與用途。

　　（2）強調算法的實際應用與分析比較。對大多數算法，采用程序僞碼的形式加以描述，同時分析其計算復雜度。說明算法應用中的細節問題，對幾個較新的算法還給齣瞭MATLAB源程序。通過“應用實例”和相關MATLAB命令，更詳細地介紹算法的應用。

　　（3）具有較強的可讀性與實用性。盡量用圖、錶等形象的方式對概念、現象進行解釋。每章編寫瞭“算法背後的曆史”子欄目，增強閱讀的趣味性。書末附有算法、術語索引，便於查閱。為瞭便於讀者動手實踐，對MATLAB軟件的相關功能做瞭介紹。

　　（4）在內容編排上有利於教學。依據教學規律安排各章的順序；在每章的“評述”部分列齣主要知識點，除練習題外還提供瞭上機實驗題，附錄中給齣瞭部分習題的答案。

　　學習數值分析與算法，應重視通過計算機編程加深理解相關理論與算法。本書提倡使用MATLAB軟件來進行編程實驗，基於以下理由：①MATLAB編程語言易於學習、代碼簡潔，可節省編程實驗時間。②MATLAB是功能強大的科學計算集成環境，便於程序調試和形象直觀地展示程序運行結果。③MATLAB具有豐富、先進的數值計算能力，已被廣泛用於科學與工程實踐中，掌握MATLAB中使用的技術可作為課程學習的擴展與提高。

　　本書第1版於2012年齣版後，即作為“數值分析”課的教材投入使用，收到瞭較滿意的效果。但通過教學實踐也發現瞭書中的一些問題與紕漏之處，有必要進行更正與修訂。本書第2版對第1版中冪法使用條件、對角占優矩陣LU分解穩定性等處進行瞭更正，修改瞭第1章部分定理的證明，更新瞭第2章和第7章，以及附錄B有關MATLAB軟件的內容，共計修訂文字、圖、錶兩百餘處。在排版方麵也做瞭一些改進，力求呈現齣更高的品質。

　　本書體現瞭作者過去十年的教學工作積纍，參考、藉鑒瞭十幾種較新的國內外優秀教材，力爭在理論與實踐相結閤、反映學科發展前沿，以及適應時代發展對學生培養的新要求等方麵取得好的效果。本書內容由誤差分析、非綫性方程求根、數值綫性代數、函數插值、數值積分、常微分方程數值解法等部分組成，包括瞭數值計算領域中最經典、應用最廣泛的一些內容，它們也為學習數學規劃、大數據分析、機器學習等較新領域中的一些高級算法提供基礎。使用本教材時，可用48學時講授主要的內容，幾乎每章也包含一些簡介性質或與MATLAB軟件有關的內容，供感興趣的學生選學或課後閱讀。

　　下圖顯示瞭各章主要內容的知識依賴關係。總體上，建議教師按照從第1章到第8章的順序開展教學，隻是第2.7節依賴於綫性方程組的有關知識，需在第3章講完後介紹。

　　白如冰、硃臻垚參加瞭本書第1版部分內容的編寫，選修作者講授的“數值分析”課的廣大同學指齣瞭第1版中的很多錯誤，提供瞭積極反饋，在此緻以誠摯的謝意！此外，還要感謝清華大學王澤毅、殷人昆、邊計年、蔡懿慈等教授給予的指導與幫助，以及清華大學齣版社的編輯在齣版本書過程中付齣的辛勤勞動。

　　數值分析與算法（第2版）第2版前言據不完全統計，本書已被20多所大學選作教材，使用的專業包括計算機專業、軟件工程專業、電子信息專業、自動化專業等，在清華大學使用本教材的也包括物理、經管、工業工程，以及其他一些工科專業的學生。在此，作者對廣大讀者的支持錶示誠摯的感謝！也希望廣大讀者提齣寶貴的意見與建議。

　　喻文健2015年7

《數學建模：原理、方法與實踐》本書緻力於為讀者提供一個全麵而深入的數學建模理論與實踐指南。數學建模作為連接數學理論與實際問題的橋梁，在科學研究、工程技術、經濟管理、社會發展等諸多領域扮演著至關重要的角色。本書旨在係統闡述數學建模的基本原理，介紹核心的建模方法，並結閤豐富的實例展示模型構建、求解、驗證與應用的完整過程。核心內容概覽：數學建模基礎理論：本部分將從數學建模的本質齣發，探討其在不同學科中的作用與價值。我們將詳細介紹建模的基本思想，包括抽象、簡化、假設、變量選取、關係刻畫等關鍵步驟。讀者將理解如何將現實世界中的復雜問題轉化為數學語言，從而為後續的分析和求解奠定基礎。此外，還將討論建模的評價標準，如模型的有效性、魯棒性、可解釋性等，幫助讀者建立科學的建模觀。常用建模方法與技術：本書將重點介紹一係列經典且實用的數學建模方法。這包括：優化模型：涵蓋綫性規劃、整數規劃、非綫性規劃、動態規劃等，並探討其在資源分配、生産調度、路徑規劃等問題中的應用。統計模型：介紹迴歸分析（綫性迴歸、非綫性迴歸）、時間序列分析、分類模型（邏輯迴歸、支持嚮量機、決策樹）、聚類分析等，以及它們在數據分析、預測、模式識彆等方麵的應用。仿真模型：講解離散事件仿真、連續係統仿真、Agent-based仿真等技術，並演示如何利用仿真來分析復雜係統的行為，評估不同策略的效果。圖論模型：探討圖的錶示、遍曆、最短路徑、最小生成樹、網絡流等概念，以及它們在網絡分析、交通運輸、通信路由等問題中的應用。微分方程與差分方程模型：闡述如何利用方程描述動態過程，例如人口增長、疾病傳播、化學反應速率、經濟增長等。模糊數學與粗糙集模型：介紹處理不確定性信息和模糊概念的建模方法，適用於決策支持、模式識彆等領域。係統動力學模型：講解如何構建反饋迴路和延遲的係統模型，以理解和模擬復雜係統的長期行為。建模實踐與案例分析：本書的另一大亮點在於豐富的實踐案例。我們將精選來自不同領域的典型問題，例如：經濟學：市場競爭模型、宏觀經濟預測、投資組閤優化。管理學：庫存管理、供應鏈優化、項目管理。工程學：信號處理模型、控製係統設計、結構分析。環境科學：汙染擴散模型、生態係統演化模型。社會科學：輿論傳播模型、交通流量預測、城市規劃。每個案例都將遵循“問題提齣—模型構建—模型求解—結果分析—模型驗證與改進”的完整流程，並會根據問題的特點，選用最適閤的建模方法進行分析。通過對這些案例的深入剖析，讀者可以學習如何將理論知識應用於解決實際問題，培養獨立思考和創新建模的能力。模型求解與計算工具：在模型求解方麵，本書不僅會介紹解析求解的方法，更會側重於數值求解技術。對於難以解析求解的復雜模型，我們將探討如何利用計算機輔助求解。本書將適度介紹常用的數學軟件工具，如MATLAB, Python (SciPy, NumPy, Pandas, Scikit-learn), R等，並提供相關的編程示例，幫助讀者掌握利用這些工具進行模型計算和數據分析的技能。模型的驗證、評估與應用：模型的生命周期不僅僅在於構建與求解，驗證與評估同樣至關重要。本書將詳細討論模型的驗證方法，包括與曆史數據對比、敏感性分析、靈敏度分析等，以及如何從不同維度（精度、普適性、可計算性、可解釋性等）評估模型的優劣。同時，我們將強調如何根據模型評估結果對模型進行迭代改進，使其更貼近實際，並最終將模型應用於實際決策和問題解決。本書特色：理論與實踐緊密結閤：每一章節的理論講解都會輔以相應的實例，力求讓讀者在理解理論的同時，也能掌握實際操作。方法多樣性：覆蓋瞭當前數學建模領域主流的多種方法，為讀者提供瞭廣闊的視野。案例豐富性：案例來源於真實世界的各種問題，具有代錶性和啓發性。循序漸進的難度：從基礎概念講起，逐步深入到復雜模型和高級技術，適閤不同層次的讀者。注重計算思維：強調利用計算工具解決問題，培養讀者的量化分析能力和編程實踐能力。《數學建模：原理、方法與實踐》將是數學、計算機科學、工程、經濟、管理以及其他相關領域的學生、研究人員和從業人員的寶貴參考書。通過學習本書，讀者將能夠係統地掌握數學建模的知識體係，提升解決復雜問題的能力，為在各自領域內取得更大的成就打下堅實基礎。

用戶評價

評分☆☆☆☆☆

在我的職業生涯中，我遇到過各種各樣的技術挑戰，其中一些與數據處理和模型優化息息相關。為瞭更好地應對這些挑戰，我決定深入學習數值分析這門學科。而《數值分析與算法（第2版）》這本書，無疑是我這次學習旅程中最寶貴的財富。它以一種非常係統的方式，將枯燥的數學理論與實用的算法相結閤。我尤其印象深刻的是書中對“條件數”這個概念的講解，它清晰地闡述瞭輸入數據的微小擾動如何影響到計算結果的準確性，這對於理解很多數值算法的魯棒性至關重要。書中對不同求解綫性方程組方法的分析，例如高斯消元法的數值穩定性問題，以及迭代法的收斂性分析，都讓我對算法的設計有瞭更深的認識。我之前可能隻知道怎麼用，但這本書讓我明白瞭為什麼這麼用，以及在什麼情況下需要謹慎。此外，書中關於插值和逼近的章節，對各種插值方法的優缺點以及它們在數據擬閤和函數逼近中的應用場景進行瞭詳細的闡述，這對我處理實際數據時如何選擇閤適的插值方法有瞭更清晰的指導。總而言之，這本書不僅是一本教科書，更是一本實用的參考指南，它幫助我建立起瞭一個堅實的數值分析知識體係。

評分☆☆☆☆☆

我一直覺得，要真正駕馭一門技術，就必須瞭解其底層原理，尤其是那些支撐著復雜係統的數學基礎。作為一名在金融工程領域工作的工程師，我深知數值分析在量化交易、風險管理等方麵的核心作用。因此，我選擇瞭《數值分析與算法（第2版）》這本書作為我的學習夥伴。這本書的內容非常豐富，從誤差分析到綫性方程組的求解，再到插值、逼近、積分、微分以及常微分方程的數值解，幾乎涵蓋瞭數值分析的全部重要內容。我尤其喜歡書中對“插值”的講解，它不僅介紹瞭多項式插值，還深入探討瞭樣條插值，並且詳細分析瞭樣條插值的連續性和光滑性。這對我理解如何用更平滑的麯綫來擬閤離散數據非常有幫助。此外，書中對“數值積分”的講解也讓我受益匪淺。例如，它詳細介紹瞭梯形法則、辛普森法則以及高斯積分等方法，並對它們的精度和適用範圍進行瞭比較。這讓我能夠根據實際需求選擇最閤適的積分方法。這本書的語言風格嚴謹而不失生動，通過大量的例題和圖示，將復雜的數學概念變得通俗易懂，讓我能夠輕鬆地掌握這些知識。

評分☆☆☆☆☆

拿到《數值分析與算法（第2版）》這本書，我首先被它的厚重感所吸引，但隨之而來的是一種對知識深度的期待。我之前在機器學習領域工作，經常會遇到需要求解復雜的優化問題，比如梯度下降、牛頓法等，但我對這些方法的數學原理和收斂性分析一直不是特彆深入。這本書恰好彌補瞭我的這一短闆。書中對非綫性方程組的求解方法，如牛頓法和擬牛頓法的詳細介紹，以及對它們局部收斂和全局收斂的討論，讓我對這些常用算法有瞭更深刻的理解。特彆是書中對“阻尼牛頓法”的講解，如何通過綫搜索來保證收斂性和提高效率，這是我在其他地方很少看到的。而且，書中還提到瞭很多關於數值積分和微分的方法，例如高斯積分，它比傳統的梯形法則和辛普森法則在精度上有瞭顯著的提升，並且解釋瞭其背後的數學原理。這對於我在進行模型訓練時，如果需要計算一些復雜的積分或導數，提供瞭非常有價值的參考。這本書的語言風格非常專業，但也力求清晰易懂，通過大量的圖示和例子，將抽象的數學概念形象化，讓我能夠更直觀地理解。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，要真正理解一個領域的精髓，就必須掌握其背後的數學工具。作為一名軟件開發人員，我接觸的更多是上層應用的實現，但隨著項目需求的不斷深入，我對底層數學原理的理解也變得越來越重要。這次我選擇瞭《數值分析與算法（第2版）》，是因為它在學術界有著很高的聲譽，被認為是清華大學計算機係列教材中的精品。讀完這本書，我最大的感受就是它的嚴謹性和係統性。書中從最基本的數值誤差分析講起，層層遞進，將各種數值計算方法串聯起來，構成瞭一個完整的知識體係。我尤其喜歡書中對各種算法的深入剖析，它不僅僅是給齣算法的步驟，更重要的是解釋瞭算法的理論基礎、收斂性條件以及在實際應用中可能遇到的問題。例如，在講解求解綫性方程組時，它不僅介紹瞭直接法，還詳細講解瞭迭代法的原理和收斂性判據，並且對不同方法的優缺點進行瞭比較分析。這對於我選擇閤適的算法來解決實際問題提供瞭非常有價值的指導。此外，書中還提供瞭大量的數值算例和圖示，使得抽象的數學概念變得更加生動形象，易於理解。這本書讓我深刻體會到，在計算機科學領域，數學的重要性是不可替代的。

評分☆☆☆☆☆

我對數值計算的興趣源於我對科學研究的熱情。我希望能夠通過數學工具來模擬和解決現實世界中的復雜問題。而《數值分析與算法（第2版）》這本書，就像一座燈塔，照亮瞭我在這條道路上的前進方嚮。它不僅僅是一本理論書籍，更是一本實踐指南。書中對求解常微分方程的數值方法，從最基礎的歐拉法到更高級的龍格-庫塔法，都進行瞭詳細的介紹，並且深入分析瞭它們的精度和穩定性。我尤其欣賞書中關於“局部截斷誤差”和“全局截斷誤差”的區分，這讓我能夠更準確地評估不同數值方法的性能。此外，書中還涉及到瞭特徵值問題的數值解法，比如冪法、反冪法以及QR算法。這些算法在很多工程領域都有廣泛的應用，例如結構分析、量子化學計算等等。通過閱讀這本書，我不僅學習到瞭這些算法的原理，還瞭解瞭它們在實際應用中可能遇到的問題，比如收斂速度、計算效率等。這本書的條理非常清晰，每一章都圍繞一個核心主題展開，並且相互之間存在著緊密的邏輯聯係，使得整個知識體係顯得非常完整和係統。

評分☆☆☆☆☆

這本書，我得說，它有點“硬核”。我是做算法工程師的，平常接觸最多的就是各種模型和算法的實現，對於底層的數值方法，雖然知道有這麼一迴事，但實際瞭解並不深。這次是想在圖像處理領域做一些更深入的研究，涉及到一些圖像去噪、復原的算法，裏麵用到不少數值積分和微分，還有一些偏微分方程的數值解法。於是就找到瞭這本《數值分析與算法（第2版）》。一開始看，確實有點挑戰。書中涉及的數學理論，像傅裏葉分析、拉普拉斯變換這些基礎知識，我還需要時不時翻翻其他的參考書。但是，一旦我剋服瞭初期的畏難情緒，你會發現它講解得非常透徹。特彆是關於求解常微分方程的部分，什麼歐拉法、改進歐拉法、龍格-庫塔法，它不僅給齣瞭這些方法的推導過程，還詳細分析瞭它們的精度和穩定性。對於我這種需要處理實際問題的工程師來說，知道哪種方法在精度和計算量之間能找到最好的平衡點，是非常重要的。而且，這本書的排版和圖示也做得相當不錯，很多抽象的概念通過直觀的圖示，一下子就變得清晰起來。雖然我還沒完全看完，但感覺這本書讓我對數值計算有瞭更深刻的理解，也為我日後的研究打下瞭堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

我一直對科學計算領域非常感興趣，尤其是那些能夠解決實際工程問題的數學工具。這次購入的《數值分析與算法（第2版）》真是滿足瞭我對這一領域深入探索的渴望。這本書的邏輯結構非常清晰，從最基礎的誤差分析入手，逐步深入到綫性方程組的求解、特徵值問題、插值與逼近、數值積分與微分，以及常微分方程的數值解等等。每個章節都像是一個獨立的單元，但又緊密聯係，形成瞭一個完整的知識體係。我尤其欣賞書中對各種算法的詳細闡述，不僅僅是給齣瞭公式和步驟，還深入探討瞭算法的收斂性、穩定性和計算復雜度。這對於我理解算法的內在機製，以及在實際應用中選擇最優算法至關重要。比如，在講解綫性方程組求解時，它不僅介紹瞭高斯消元法、LU分解等直接法，還詳細講解瞭雅可比迭代法、高斯-賽德爾迭代法等迭代法，並對它們的收斂條件進行瞭深入分析。對於我這樣希望將理論知識轉化為實踐應用的人來說，這種深入的講解是無價的。此外，書中還穿插瞭大量的數值算例，通過具體的數字計算過程，幫助讀者更好地理解抽象的數學概念和算法原理，這極大地降低瞭學習的難度，也提高瞭學習的效率。我感覺自己就像是在一位經驗豐富的導師的引導下，一步步地走進數值分析的殿堂。

評分☆☆☆☆☆

這本書，我斷斷續續也看瞭快半年瞭，感覺真是像在攀一座高山，腳下的路子是紮實的，但時不時會冒齣一些我完全沒接觸過的概念。我之前本科雖然是學計算機的，但數值分析這塊實在算不上是強項，當時上課也覺得雲裏霧裏，很多公式推導就停留在“知道怎麼用”的層麵，根本沒深究背後的原理。這次翻開《數值分析與算法（第2版）》，真心覺得之前的知識儲備實在太淺薄瞭。比如，一開始講插值和逼近，我以為就是找個函數去擬閤數據點，結果人傢把牛頓插值、拉格朗日插值、樣條插值，還有各種逼近的理論和方法都講得明明白白，不僅是算法怎麼實現，更深入地解釋瞭為什麼這樣設計算法，它們各自有什麼優劣勢，什麼時候用哪個最閤適。尤其是關於函數逼近的討論，什麼最佳逼近、最佳平方逼近，裏麵涉及到的範數理論，一開始真是讓我頭大，感覺像是迴到瞭數學分析的課堂，好在作者的講解還算循序漸進，通過大量的例子和圖示，我纔慢慢摸清瞭門道。而且，這本書的算法部分也很注重實際應用，很多算法都配有僞代碼，甚至還提到瞭在實際編程中可能遇到的問題，比如數值穩定性、計算效率等等，這些都是我在其他純理論書籍裏很難找到的。說實話，現在我還沒完全消化完，但每次重新翻看，總能發現新的理解，感覺這本書就像一本寶藏，需要慢慢挖掘。

評分☆☆☆☆☆

我一直堅信，真正的創新往往來自於對基礎理論的深刻理解和靈活運用。《數值分析與算法（第2版）》這本書，正是我在探索計算數學前沿過程中遇到的一個重要裏程碑。它以其嚴謹的數學推導和豐富的算法實現，為我打開瞭一扇通往數值計算世界的大門。我印象最深刻的是書中對“迭代法”的講解，它不僅僅是介紹瞭一些常用的迭代算法，更重要的是深入探討瞭迭代法的收斂性條件，以及如何通過選擇閤適的迭代方法來提高計算效率。比如，書中對雅可比迭代法和高斯-賽德爾迭代法的對比分析，讓我能夠更清晰地理解它們在不同場景下的優劣勢。此外，書中關於“特徵值問題”的章節，詳細介紹瞭冪法、反冪法以及QR分解等方法，並對它們的收斂性和適用範圍進行瞭深入探討。這對於我理解一些涉及矩陣分解和綫性代數問題的算法至關重要。這本書的編寫風格非常專業，但同時又充滿瞭啓發性，通過精巧的數學論證和直觀的圖示，將抽象的數學概念轉化為可理解的知識，讓我能夠更深入地理解數值分析的精髓，並將其應用於我的實際研究中。

評分☆☆☆☆☆

說實話，拿到《數值分析與算法（第2版）》這本書，我最初是抱著一種“救急”的心態。我們項目裏最近遇到瞭一個關於參數優化的問題，需要用到一些更高級的數值方法來求解，而我之前對這塊的知識儲備確實比較有限。這本書，我算是硬著頭皮開始啃瞭。一開始，看著那些符號和公式，腦子都有點發懵，感覺像是迴到瞭大學數學係考試的現場。但隨著閱讀的深入，尤其是看到關於非綫性方程組求解的部分，比如牛頓法、擬牛頓法，以及收斂性的證明，我開始慢慢感受到這本書的價值。它不像很多教科書那樣隻是羅列公式，而是會告訴你這些方法背後的思想是什麼，為什麼這樣設計能夠工作，以及在什麼情況下會失效。書中給齣的算法僞代碼也很實用，我甚至可以直接將它們移植到我正在寫的代碼中進行測試。最讓我感到驚喜的是，書中還提到瞭很多關於數值穩定性、捨入誤差等實際編程中非常容易被忽略但又至關重要的問題。這讓我意識到，在數值分析的世界裏，理論和實踐之間有著如此緊密的聯係，一個看似微小的誤差，在大量的計算纍積後，可能會導緻完全錯誤的結論。這本書就像是一本“武功秘籍”，它不僅教你招式，還告訴你內功心法，讓你知其然，更知其所以然。

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挺不錯速度很快非常滿意

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服務態度與速度，業界第一。

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商品不錯，值得推薦

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送貨快，很好。書的質量好。贊一個！

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好書

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還沒看。。。。。。。