包郵 數值分析(原書第2版)|3770705 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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美 Timothy Sauer 著，裴玉茹 馬賡宇 譯

圖書標籤:

• 數值分析
• 數學
• 高等教育
• 教材
• 理工科
• 算法
• 計算方法
• 科學計算
• 工程數學
• 原書第2版

店鋪： 互動創新圖書專營店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111480136

商品編碼：27156120892

叢書名： 華章數學譯叢

齣版時間：2014-11-01

頁數：582

書[0名0]：	數值分析(原書[0第0]2版)|3770705
圖書定價：	99元
圖書作者：	(美)Timothy Sauer
齣版社：	[1機1] 械工業齣版社
齣版日期：	2014/11/1 0:00:00
ISBN號：	9787111480136
開本：	16開
頁數：	582
版次：	1-1

作者簡介

Timothy Sauer喬治梅森[0大0][0學0]數[0學0]係教授。1982年於加州[0大0][0學0]伯剋利分校獲得數[0學0]專業博士[0學0]位，師從著[0名0]數[0學0]傢Robin Hartshorne。他的主要研究[0領0]域為動力係統、計算數[0學0]和數[0學0]生物[0學0]。他是《SIAM Journal on Applied Dynamical Systems》、 《Journal of Difference Equations and Applications》和《Physica D》等[0學0]術期刊的編委。

內容簡介

《數值分析(原書[0第0]2版)》介紹現代數值分析中的重要概念與方[0法0]，包括綫性和非綫性方程與方程組的求解、數值微分和積分、插值、小二乘、常微分方程與偏微分方程的求解、特徵值與奇異值的計算、隨 [1機1] 數與壓縮方[0法0]，以及[0優0]化技術. 全書穿插介紹瞭收斂、復雜度、條件、壓縮以及正交這幾個數值分析中重要的概念. 《數值分析(原書[0第0]2版)》內容廣泛，實例豐富，可作為自然科[0學0]、工程技術、計算 [1機1] 科[0學0]、數[0學0]、金融等專業人員進行教[0學0]和研究的參考書.

目錄

《數值分析(原書[0第0]2版)》 譯者序 前言 [0第0]0章 基礎[0知0]識1 0.1 多項式求值1 0.2 二進製數字5 0.2.1 將十進製轉化為二進製5 0.2.2 將二進製轉化為十進製6 0.3 實數的浮點錶示7 0.3.1 浮點格式7 0.3.2 [1機1] 器錶示10 0.3.3 浮點數加[0法0]12 0.4 有效數字缺失14 0.5 微積分迴顧18 軟件與進一步閱讀21 [0第0]1章 求解方程22 1.1 二分[0法0]22 1.1.1 把根括住22 1.1.2 多準？多快25 1.2 不動點迭代27 1.2.1 函數的不動點27 1.2.2 不動點迭代幾何30 1.2.3 不動點迭代的綫性收斂31 1.2.4 終止條件36 1.3 精度的[0極0]限39 1.3.1 前嚮與後嚮誤差39 1.3.2 威爾金森多項式42 1.3.3 根搜索的敏感性43 1.4 牛頓方[0法0]46 1.4.1 牛頓方[0法0]的二次收斂47 1.4.2 牛頓方[0法0]的綫性收斂49 1.5 不需要導數的根求解54 1.5.1 割綫方[0法0]及其變體54 1.5.2 Brent方[0法0]57 事實驗證1 Stewart平颱運動[0學0]59 軟件與進一步閱讀61 [0第0]2章 方程組62 2.1 高斯消去[0法0]62 2.1.1 樸素的高斯消去[0法0]62 2.1.2 操作次數64 2.2 LU分解69 2.2.1 高斯消去[0法0]的矩陣形式69 2.2.2 使用LU分解迴代71 2.2.3 LU分解的復雜度73 2.3 誤差來源75 2.3.1 誤差放[0大0]和條件數75 2.3.2 淹沒80 2.4 PA=LU分解83 2.4.1 部分主元83 2.4.2 置換矩陣85 2.4.3 PA=LU分解86 事實驗證2 歐拉伯努利橫梁91 2.5 迭代方[0法0]94 2.5.1 雅可比方[0法0]94 2.5.2 高斯塞德爾方[0法0]和SOR96 2.5.3 迭代方[0法0]的收斂99 2.5.4 稀疏矩陣計算100 2.6 用於對稱正定矩陣的方[0法0]105 2.6.1 對稱正定矩陣105 2.6.2 楚列斯基分解106 2.6.3 共軛梯度方[0法0]109 2.6.4 預條件113 2.7 非綫性方程組118 2.7.1 多元牛頓方[0法0]118 2.7.2 Broyden方[0法0]120 軟件與進一步閱讀123 [0第0]3章 插值124 3.1 數據和插值函數124 3.1.1 拉格朗日插值125 3.1.2 牛頓差[0商0]127 3.1.3 經過n個點的d階多項式有多少130 3.1.4 插值代碼131 3.1.5 通過近似多項式錶示函數132 3.2 插值誤差136 3.2.1 插值誤差公式136 3.2.2 牛頓形式和誤差公式的證明137 3.2.3 龍格現象139 3.3 切比雪夫插值141 3.3.1 切比雪夫理論141 3.3.2 切比雪夫多項式143 3.3.3 區間的變化145 3.4 三次樣條149 3.4.1 樣條的性質150 3.4.2 端點條件156 3.5 貝塞爾麯綫160 事實驗證3 利用貝塞爾麯綫定義字體164 軟件與進一步閱讀167 [0第0]4章 小二乘168 4.1 小二乘與[0法0]綫方程168 4.1.1 不一緻的方程組168 4.1.2 數據的擬閤模型172 4.1.3 小二乘的條件176 4.2 模型概述179 4.2.1 周期數據179 4.2.2 數據綫性化182 4.3 QR分解188 4.3.1 格拉姆施密特正交與小二乘188 4.3.2 改進的格拉姆施密特正交194 4.3.3 豪斯霍爾德反射子196 4.4 廣義小餘項（GMRES）方[0法0]201 4.4.1 Krylov方[0法0]201 4.4.2 預條件GMRES203 4.5 非綫性小二乘205 4.5.1 高斯牛頓方[0法0]205 4.5.2 具有非綫性參數的模型208 4.5.3 Levenberg-Marquardt方[0法0]210 事實驗證4 GPS、條件和非綫性小二乘212 軟件與進一步閱讀214 [0第0]5章 數值微分和積分216 5.1 數值微分216 5.1.1 有限差分公式216 5.1.2 捨入誤差219 5.1.3 外推221 5.1.4 符號微分和積分222 5.2 數值積分的牛頓科特斯公式225 5.2.1 梯形[0法0]則226 5.2.2 辛普森[0法0]則227 5.2.3 復閤牛頓科特斯公式229 5.2.4 開牛頓科特斯方[0法0]231 5.3 龍貝格積分234 5.4 自適應積分237 5.5 高斯積分241 事實驗證5 計算 [1機1] 輔助建模中的運動控製245 軟件與進一步閱讀247 [0第0]6章 常微分方程248 6.1 初值問題248 6.1.1 歐拉方[0法0]250 6.1.2 解的存在性、性和連續性254 6.1.3 一階綫性方程256 6.2 IVP求解器的分析258 6.2.1 局部和全局截斷誤差258 6.2.2 顯式梯形方[0法0]262 6.2.3 泰勒方[0法0]264 6.3 常微分方程組266 6.3.1 高階方程267 6.3.2 計算 [1機1] 仿真:鍾擺268 6.3.3 計算 [1機1] 仿真:軌道力[0學0]271 6.4 龍格庫塔方[0法0]和應用276 6.4.1 龍格庫塔傢族276 6.4.2 計算 [1機1] 仿真:Hodgkin-Huxley神經元278 6.4.3 計算 [1機1] 仿真:Lorenz方程281 事實驗證6 Tacoma Narrows[0大0]橋283 6.5 可變步長方[0法0]286 6.5.1 龍格庫塔嵌入對286 6.5.2 4/5階方[0法0]288 6.6 隱式方[0法0]和剛性方程292 6.7 多步方[0法0]295 6.7.1 構造多步方[0法0]295 6.7.2 顯式多步方[0法0]298 6.7.3 隱式多步方[0法0]301 軟件與進一步閱讀305 [0第0]7章 邊值問題306 7.1 打靶方[0法0]306 7.1.1 邊值問題的解306 7.1.2 打靶方[0法0]的實現309 事實驗證7 圓環的扭麯312 7.2 有限差分方[0法0]314 7.2.1 綫性邊值問題314 7.2.2 非綫性邊值問題316 7.3 排列與有限元方[0法0]321 7.3.1 排列321 7.3.2 有限元以及Galerkin方[0法0]323 軟件與進一步閱讀328 [0第0]8章 偏微分方程329 8.1 拋物綫方程329 8.1.1 前嚮差分方[0法0]330 8.1.2 前嚮差分方[0法0]的穩定分析332 8.1.3 後嚮差分方[0法0]334 8.1.4 Crank-Nicolson方[0法0]338 8.2 [0[0雙0]0]麯綫方程344 8.2.1 波動方程345 8.2.2 CFL條件347 8.3 橢圓方程349 8.3.1 橢圓方程的有限差分方[0法0]351 事實驗證8 冷卻散熱片的熱分布355 8.3.2 橢圓方程的有限元方[0法0]357 8.4 非綫性偏微分方程366 8.4.1 隱式牛頓求解器367 8.4.2 二維空間中的非綫性方程372 軟件與進一步閱讀378 [0第0]9章 隨 [1機1] 數和應用380 9.1 隨 [1機1] 數380 9.1.1 僞隨 [1機1] 數381 9.1.2 指數和正態隨 [1機1] 數385 9.2 濛特卡羅模擬387 9.2.1 冪律和濛特卡羅模擬387 9.2.2 擬隨 [1機1] 數389 9.3 離散和連續布朗運動392 9.3.1 隨 [1機1] 遊走393 9.3.2 連續布朗運動394 9.4 隨 [1機1] 微分方程397 9.4.1 有噪聲的微分方程397 9.4.2 數值方[0法0]求解SDE399 事實驗證9 Black-Scholes公式405 軟件與進一步閱讀407 [0第0]10章 三角插值和FFT408 10.1 傅裏葉變換408 10.1.1 復數算術408 10.1.2 離散傅裏葉變換410 10.1.3 快速傅裏葉變換413 10.2 三角插值415 10.2.1 DFT插值定理415 10.2.2 三角插值函數的效率418 10.3 FFT和信號處理421 10.3.1 正交性和插值421 10.3.2 用三角函數進行小二乘擬閤424 10.3.3 聲音、噪聲和濾波427 事實驗證10 維納濾波429 軟件與進一步閱讀431 [0第0]11章 壓縮432 11.1 離散餘弦變換432 11.1.1 一維DCT432 11.1.2 DCT變換和小二乘近似435 11.2 二維DCT和圖像壓縮437 11.2.1 二維DCT437 11.2.2 圖像壓縮440 11.2.3 量化443 11.3 霍夫曼編碼449 11.3.1 信息論和編碼449 11.3.2 JPEG格式中的霍夫曼編碼452 11.4 改進的DCT和音頻壓縮454 11.4.1 改進的DCT455 11.4.2 位量化460 事實驗證11 一個簡單的音頻編解碼器462 軟件與進一步閱讀464 [0第0]12章 特徵值與奇異值465 12.1 冪迭代方[0法0]465 12.1.1 冪迭代466 12.1.2 冪迭代的收斂468 12.1.3 冪迭代的逆469 12.1.4 瑞利[0商0]迭代470 12.2 QR算[0法0]472 12.2.1 同時迭代472 12.2.2 實數舒爾形式和QR算[0法0]475 12.2.3 上海森伯格形式477 事實驗證12 搜索引擎如何[0評0]價頁麵質量481 12.3 奇異值分解484 12.3.1 找齣一般的SVD486 12.3.2 特例:對稱矩陣487 12.4 SVD的應用489 12.4.1 SVD的性質489 12.4.2 降維490 12.4.3 壓縮492 12.4.4 計算SVD493 軟件與進一步閱讀494 [0第0]13章 [0優0]化496 13.1 不使用導數的無約束[0優0]化497 13.1.1 黃金分割搜索497 13.1.2 持續的拋物綫插值500 13.1.3 Nelder-Mead搜索502 13.2 使用導數的無約束[0優0]化505 13.2.1 牛頓方[0法0]505 13.2.2 速下降507 13.2.3 共軛梯度搜索507 事實驗證13 分子形態和數值[0優0]化509 軟件與進一步閱讀511 附錄A 矩陣代數512 附錄B MATLAB介紹518 部分習題答案527 參考文獻558 索引569

編輯推薦

薩奧爾編著的《數值分析》是一本[0優0]秀的數值分析教材，書中不僅全麵論述瞭數值分析的基本方[0法0]，還深入淺齣地介紹瞭計算 [1機1] 和工程[0領0]域使用的一些高級數值方[0法0]，如壓縮、前嚮和後嚮誤差分析、求解方程組的迭代方[0法0]等。每章的“事實驗證”部分結閤數值分析在各[0領0]域的具體應用實例，進一步探究如何更好地應用數值分析方[0法0]解決實際問題。此外，書中含有一些算[0法0]的MATLAB實現代碼，並且每章都配有[0大0]量難度適宜的習題和編程問題，便於讀者[0學0]習、鞏固和提高。 本書內容[親斤]穎，講解細緻，實用性強，受到廣泛好[0評0]，被美[0國0]多所[0大0][0學0]采納為教材或指定為參考書。基於讀者的反饋，[0第0]2版進行瞭全麵修訂和更[親斤]，[親斤]增瞭楚列斯基分解、GMRES方[0法0]和非綫性偏微分方程組等內容。

深入解析經典：概率論與數理統計（原書第X版） 本書以其嚴謹的數學基礎、清晰的邏輯結構和豐富的應用實例，成為概率論與數理統計領域公認的經典教材。 它不僅係統地介紹瞭概率論的基本概念、隨機變量、數字特徵等核心理論，更深入探討瞭數理統計的估計、檢驗、迴歸分析等關鍵方法。本書的目標讀者涵蓋瞭理工科、經濟管理類以及生命科學等需要量化分析能力的專業學生和研究人員。 第一部分：概率論基礎——量化不確定性 本書的開篇聚焦於概率論的基礎構建，旨在為讀者提供處理隨機現象的堅實數學工具。 第一章 概率的基本概念 本章從直觀的隨機現象引入，嚴格定義瞭樣本空間、事件及其運算。通過集閤論的視角，對古典概型、幾何概型進行瞭係統闡述。特彆地，本章對頻率與概率的關係進行瞭深入剖析，為後續的概率度量奠定瞭基礎。條件概率和事件的獨立性是本章的重點，作者通過大量貼近實際的例子，闡明瞭在信息增加後概率如何更新，以及獨立事件在連鎖反應中的重要性。貝葉斯公式的推導及其在逆嚮概率計算中的強大威力，被細緻地展示齣來，強調瞭其在診斷、決策製定中的核心作用。 第二章 隨機變量與概率分布 從一維隨機變量入手，本書清晰區分瞭離散型和連續型隨機變量及其概率分布函數（PMF和PDF）。重點講解瞭均勻分布、指數分布、泊鬆分布等常見分布的特徵、參數意義及其物理背景。對於連續型變量的概率密度函數，作者強調瞭其與纍積分布函數的積分與微分關係。 本章的亮點在於對期望與方差的深入討論。期望不僅被視為平均值，更被提升到隨機變量綫性變換下的性質分析，方差則被分解為組內變異和組間變異的視角，為方差分析（ANOVA）埋下伏筆。切比雪夫不等式的引入，初步展示瞭概率論如何保證大數定律的成立。 第三章 多維隨機變量 本章將概率分析擴展到多個隨機變量共存的情形。二維隨機變量的聯閤分布、邊際分布和條件分布的相互關係是本章的核心。重點討論瞭獨立隨機變量的概念，並推導瞭獨立隨機變量之和、乘積、函數等新的隨機變量的分布（如卡方分布、F分布的初步提及）。 協方差和相關係數的引入，直觀地量化瞭兩個隨機變量之間的綫性依賴程度。作者特彆關注瞭隨機嚮量的期望和協方差矩陣的性質，這為後續的主成分分析（PCA）和多元迴歸奠定瞭矩陣代數的框架。 第四章 隨機變量的極限與隨機過程初步 本章是連接概率論與數理統計的關鍵橋梁。大數定律（弱收斂與強大數定律）和中心極限定理（CLT）被係統地闡述。作者不僅給齣瞭嚴謹的證明思路，更著重強調瞭CLT在統計推斷中的不可替代性——它解釋瞭為什麼大量獨立同分布的隨機變量之和（或均值）趨近於正態分布，這是構建置信區間和進行假設檢驗的理論基石。 本章簡要介紹瞭馬爾可夫鏈等基礎隨機過程的概念，展示瞭概率論在描述動態係統演化中的能力。 第二部分：數理統計——從數據中獲取信息 在概率論的堅實基礎上，本書轉入數理統計，關注如何利用有限樣本信息對未知總體特徵進行推斷。 第五章 統計推斷基礎 本章首先定義瞭統計量的概念，並強調瞭充分統計量和完備性在簡化統計推斷過程中的重要性。費雪-尼曼分解定理的闡述，為尋找最優統計量提供瞭理論依據。 參數估計是本章的核心。本書詳細對比瞭矩估計法（MOM）和極大似然估計法（MLE）的原理、優缺點及適用範圍。極大似然估計的性質，包括漸近正態性、一緻性，被詳細分析。對於估計量的評價標準，如無偏性、有效性（方差最小化）和一緻性，進行瞭量化比較。 第六章 估計的優良性與區間估計 本章深入探討瞭估計量的優良性。Cramér-Rao下界的推導是本章的數學高潮之一，它為判斷一個估計量是否為有效無偏估計提供瞭理論上的最佳界限。 隨後，本書詳細講解瞭置信區間的構建方法。針對總體均值、總體方差、比例等參數，結閤樣本均值和樣本方差的分布（如t分布、卡方分布、F分布），構建瞭不同置信水平下的區間估計。對區間估計的長度和可靠性之間的權衡，進行瞭實際層麵的探討。 第七章 假設檢驗 假設檢驗是數理統計在實踐中最直接的應用。本章嚴格定義瞭零假設（H0）和備擇假設（H1），並闡述瞭第一類錯誤（$alpha$ 錯誤）和第二類錯誤（$eta$ 錯誤）的概念。 重點介紹瞭Neyman-Pearson 準則，該準則指導如何構建最有效（最有力）的檢驗統計量。本書係統地講解瞭基於樣本均值、方差的單樣本和雙樣本檢驗，包括Z檢驗、t檢驗和F檢驗的應用場景。卡方檢驗（擬閤優度檢驗和獨立性檢驗）被單獨詳細講解，展示瞭其在分類數據分析中的重要地位。 第八章 方差分析與迴歸分析初步 本章將統計推斷從單個參數擴展到多個參數之間的關係。 方差分析（ANOVA）被視為多樣本均值比較的有力工具，其理論基礎與F分布緊密相連。本書通過分解總平方和（SST）為組間平方和（SSB）和組內平方和（SSW），清晰展示瞭ANOVA背後的邏輯。 簡單綫性迴歸作為相關性分析的起點，被詳細剖析。最小二乘法的推導、迴歸係數的估計及其顯著性檢驗（t檢驗）被完整呈現。對迴歸模型的假設（誤差的正態性、同方差性）進行瞭討論，並初步介紹瞭決定係數（$R^2$）對模型擬閤優度的度量。 本書的特點在於，它不僅關注“如何計算”，更深層次地解釋瞭“為什麼這樣計算有效”，為讀者構建瞭一個完整、自洽且具有強大應用前景的概率論與數理統計理論體係。每一章後附帶的大量習題和案例分析，確保瞭理論與實踐的緊密結閤。

評分☆☆☆☆☆

這套書的參考文獻部分做得非常齣色，可以看齣作者在編撰過程中做瞭大量的學術梳理工作。它不僅僅列齣瞭經典教科書，還引用瞭許多具有裏程碑意義的原始論文，這為有誌於繼續深造的讀者指明瞭清晰的進階路徑。我個人利用它提供的參考資料，找到並閱讀瞭幾篇關於快速傅裏葉變換（FFT）算法改進的早期文獻，這極大地拓寬瞭我對快速算法設計的理解。另外，書中對各種算法的比較分析，比如不同迭代法（雅可比、高斯-賽德爾、共軛梯度法等）在收斂速度、內存占用和並行化潛力上的對比，做得尤為到位。這些對比不僅僅是定性的描述，很多地方還配有圖示來直觀展示它們的性能麯綫。我曾利用這些信息，為我的課題選擇瞭一種最適閤大規模稀疏矩陣求解的迭代方法，顯著提升瞭計算效率。總而言之，這本書不僅是一本教材，更像是一部濃縮的數值計算方法發展史和工具箱，它教會你如何思考，如何評估，如何選擇最優的計算路徑，對於任何嚴肅的科學計算工作者而言，都是一份值得珍藏的寶貴資源。

評分☆☆☆☆☆

如果要給這本書挑點“毛病”，或許就是它對初學者不太友好，但從我的角度來看，這更像是對學習者的一種“篩選”和“激勵”。我剛開始接觸數值分析的時候，嘗試過幾本更“輕鬆”的入門讀物，它們確實講得簡單易懂，但很快我就發現，一旦遇到稍微復雜一點的問題，那些淺嘗輒止的介紹就顯得捉襟見肘瞭。這本書則完全不同，它不迴避復雜性，反而直麵挑戰。例如，在處理偏微分方程的離散化時，它深入探討瞭網格劃分的影響和截斷誤差的量級估計，這部分內容確實需要一定的分析基礎纔能完全消化。但正是這種深度，讓我在攻剋研究項目中的一個邊界層問題時，找到瞭突破口。我迴溯到書中的某個關於有限差分格式穩定性的討論，重新審視瞭我的離散化方案，最終成功避免瞭一個數值發散的陷阱。這本書的價值在於它能幫你構建一個牢固的理論框架，讓你在麵對未知或復雜的數值計算場景時，擁有足夠的底氣去分析和設計方案，而不是盲目套用公式。它更像是一位嚴厲但公正的導師，逼著你成長。

評分☆☆☆☆☆

我對這本數值分析書的整體感覺是“乾貨滿滿，但需要耐心”。坦白說，初次翻閱時，那些密集的公式和嚴謹的數學推導確實讓人有點望而生畏。它不像市麵上某些入門書籍那樣，為瞭降低門檻而犧牲瞭理論的深度。這本書顯然是為那些希望打下堅實基礎的學生或者需要深入研究相關領域的工程師準備的。我個人覺得，這本書最大的價值在於它對算法穩定性和效率的探討。作者沒有停留在“能算齣來”的層麵，而是花費大量篇幅討論瞭不同數值方法的局限性、誤差的傳播機製，以及如何選擇最優的計算策略。比如，在有限元方法那一章節，它不僅僅是給齣瞭公式，還結閤瞭實際應用背景來解釋為什麼選擇某種基函數或邊界條件。這對於我們這些以後打算做工程仿真的人來說，是非常寶貴的經驗之談。我記得有一次在解決一個高速流體動力學問題時，我嘗試用書中提到的某個特定迭代格式進行優化，結果收斂速度比我之前用的方法快瞭不止一個數量級。這種從書本理論直接轉化到實踐效率提升的體驗，是其他教材很難給予的。當然，如果你隻是想應付一門簡單的基礎課考試，這本書可能顯得有些“殺雞用牛刀”，但若是想成為領域的專傢，它絕對是案頭必備的工具書。

評分☆☆☆☆☆

這本書的閱讀體驗可以總結為“經典與現代的完美結閤”。它在傳承經典數值分析理論的同時，也緊跟時代步伐，引入瞭不少現代計算科學中常用的技巧和視角。我尤其欣賞它對“可計算性”的強調。在講解綫性代數相關的數值方法時，作者不僅迴顧瞭高斯消元法，還非常細緻地對比瞭LU分解、QR分解以及SVD在病態問題麵前的錶現差異。這種對比分析，讓讀者能夠清晰地看到不同方法在真實世界數據麵前的優劣。更讓我驚喜的是，書中對C語言或者MATLAB僞代碼的穿插應用。雖然它不是一本純粹的編程教材，但這些代碼片段的插入，極大地幫助讀者將抽象的數學模型快速地轉化為可執行的計算步驟。我試著按照書中的流程，自己實現瞭一個簡單的牛頓法求解非綫性方程組的程序，整個過程非常順暢，因為書中的步驟描述得如同編程手冊一般精確。相比於那些隻有純數學符號的書，這本書真正做到瞭理論指導實踐，讓人感覺學到的知識是“活的”，是可以在電腦上跑起來的。這種嚴謹而不失實用的風格，非常對我的胃口。

評分☆☆☆☆☆

這本書拿到手，首先被它的裝幀吸引瞭。封麵設計簡潔大氣，很有學術範兒，不像有些教材那樣花裏鬍哨。內頁的紙張質量也挺不錯，印刷清晰，字體排版得很舒服，長時間閱讀也不會覺得眼睛疲勞。作為一本數值分析的教材，它在內容的組織上顯得非常係統和嚴謹。從最基礎的誤差分析講起，逐步深入到插值、數值積分、常微分方程的數值解等等，邏輯鏈條非常清晰。我特彆欣賞作者在講解每一個算法時，都會非常詳盡地剖析其背後的數學原理和收斂性分析，這對於真正想理解“為什麼”而不是僅僅記住“怎麼做”的讀者來說，簡直是福音。不像有些書隻是簡單羅列公式，這本書更注重思想的傳授。比如在講解矩陣的特徵值計算時，它沒有直接跳到復雜的迭代法，而是先用幾何意義把概念講透，然後再引齣算法的推導過程，讓人茅塞頓開。這本書的配套習題量也相當可觀，覆蓋麵廣，難度適中偏上，非常適閤用於鞏固知識和進行期末復習。我已經開始嘗試自己推導其中的幾個關鍵定理的證明瞭，感覺收獲頗豐。這本書的厚度雖然不薄，但沉甸甸的知識感讓人覺得物超所值。