高等学校规划教材：数值分析（第2版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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张铁，阎家斌 编

图书标签:

• 数值分析
• 高等教育
• 教材
• 数学
• 算法
• 计算方法
• 工科
• 理工科
• 规划教材
• 第2版

出版社： 冶金工业出版社

ISBN：9787502441869

版次：2

商品编码：10674755

包装：平装

开本：32开

出版时间：2007-03-01

用纸：胶版纸

页数：331

字数：337000

正文语种：中文

内容简介

《高等学校规划教材：数值分析（第2版）》是为工科研究生或非数学专业本科生的数值分析课程编写的教材。主要介绍计算机上常用的数值计算方法。内容包括线性方程组的数值解法，非线性方程（组）求根，矩阵特征值和特征向量的计算，函数的插值与逼近，数值积分，求解常微分方程和偏微分方程的差分方法等。书中着重阐述了各种数值方法的基本思想和基本原理，注重基本方法的掌握和运用，同时在理论上也作了必要的分析和论证。书中各章节均附有习题和参考答案，并配有上机计算实验题目。
《高等学校规划教材：数值分析（第2版）》也可作为运用计算机进行科学计算工作的工程技术人员的参考书。

作者简介

张铁，1956年11月生。1982年2月毕业于东北工学院应用数学专业。1985年和1995年分别获得吉林大学计算数学专业硕士和博士学位，1995-1997年在东北大学博士后流动站从事冶金过程数值模拟研究工作。现任东北大学数学系教授、博士生导师；学术兼职有沈阳市数学会副理事长，辽宁省数学会副秘书长，中国工业与应用数学会理事，中国计算数学学会理事。
主要研究领域为计算数学理论与应用，金融数学的数值理论和方法。在国内外学术刊物上已发表学术论文近70篇。在发展型积分-微分方程数值方法和有限元超收敛理论研究领域中取得过富有创造性的研究成果，出版专著《发展型积分一微分方程有限元方法》。承担完成国家自然科学基金、教育部高校骨干教师基金、辽宁省科学技术基金、中科院CAD／CAM技术开放实验室基金等资助项目多项。1995年被评为“辽宁省青年科技先进工作者”，1998年获得“辽宁省教委科技进步一等奖”。

阎家斌，毕业于北京大学数学系计算数学专业。现任东北大学数学系副教授。常年从事高等数学、线性代数、概率论、数值分析等课程的教学研究工作。多年来，对本科生、研究生的教学进行了系统、深入的研究工作，编写了多部高等学校教材，并制作了相应的多媒体课件，具有丰富的教学经验和坚实的数学基础。

内页插图

目录

1 绪论
1.1 数值计算方法研究的对象和内容
1.2 误差来源和分类
1.3 绝对误差、相对误差与有效数字
1.4 数值计算中的若干原则
习题1

2 解线性方程组的直接方法
2.1 Gauss（高斯）消去法
2.1.1 顺序Gauss消去法
2.1.2 列主元Gauss消去法
2.2 矩阵三角分解方法
2.2.1 Gauss消去法的矩阵运算
2.2.2 直接三角分解方法
2.2.3 平方根法
2.2.4 追赶法
2.3 解大型带状方程组的直接法
2.3.1 三角分解法解大型带状方程组
2.3.2 大型带状方程组的压缩存贮方法
2.4 向量和矩阵的范数
2.4.1 向量的范数
2.4.2 矩阵的范数
2.5 线性方程组固有性态与误差分析
2.5.1 方程组的固有性态
2.5.2 预条件和迭代改善
习题2

3 解线性方程组的迭代法
3.1 Jacobi迭代法和Gauss-Seidel迭代法
3.2 迭代法的一般形式和收敛性
3.3 Jacobi迭代法与Gauss-Seidel迭代法的收敛性
3.4 逐次超松弛迭代法-SOR方法
3.5 块迭代法
3.5.1 块Jacobi迭代法
3.5.2 块SOR迭代法
3.6 共轭梯度法
3.6.1 等价的极值问题与最速下降法
3.6.2 共轭梯度法
习题3

4 解非线性方程（组）的迭代法
4.1 二分法
4.2 简单迭代法
4.2.1 简单迭代法的一般形式
4.2.2 简单迭代法的收敛条件
4.2.3 简单迭代法的误差分析和收敛阶
4.3 Newton迭代法
4.3.1 Newton迭代公式
4.3.2 Newton迭代法的收敛性
4.3.3 Newton迭代法的变形
4.4 解非线性方程组的迭代法
4.4.1 Newton迭代法
4.4.2 拟Newton法
习题4

5 矩阵特征值与特征向量的计算
5.1 乘幂法与反幂法
5.1.1 乘幂法
5.1.2 加速技术
5.1.3 反幂法
5.2 Jacobi方法
5.2.1 平面旋转矩阵
5.2.2 Jacobi方法
5.3 QR方法
5.3.1 平面反射矩阵及其性质
5.3.2 QR分解定理
5.3.3 QR方法
习题5

6 插值与逼近
6.1 多项式插值问题
6.2 Lagrange插值多项式
6.3 Newton插值多项式
6.4 Hermite插值多项式
6.5 分段插值多项式
6.6 三次样条插值
6.7 有理插值
6.8 正交多项式与最佳均方逼近
6.8.1 正交多项式
6.8.2 最佳均方逼近
6.9 数据拟合的最小二乘法
6.9.1 数据拟合问题
6.9.2 数据拟合的最小二乘法
习题6

7 数值积分与数值微分
7.1 数值积分概述
7.2 复化求积公式
7.3 Romberg求积公式
*7.4 Gauss型求积公式
7.4.1 Gauss型求积公式的一般理论
7.4.2 几种Gauss型求积公式
7.6 数值微分
7.6.1 差商型数值微分
7.6.2 插值型数值微分

8 常微分方程数值解法
8.1 引言
8.1.1 为什么要研究数值解法
8.1.2 构造差分方法的基本思想
8.2 改进的Euler方法和Taylor展开方法
8.2.1 改进的Euler方法
8.2.2 差分公式的误差分析
8.2.3 Taylor展开方法
8.3 Runge-Kutta方法
8.3.1 Runge-Kutta方法的构造
8.3.2 变步长Runge-Kutta方法
8.4 单步法的收敛性和稳定性
8.4.1 单步法的收敛性
8.4.2 单步法的稳定性
8.5 线性多步方法
8.5.1 利用待定参数法构造线性多步方法
8.5.2 利用数值积分构造线性多步方法
8.6 常微分方程组与高阶方程的差分方法
8.6.1 一阶常微分方程组的差分方法
8.6.2 化高阶方程为一阶方程组
8.7 刚性方程组简介
8.8 常微分方程边值问题的数值解法
8.8.1 打靶法
8.8.2 有限差分方法
习题8

9 偏微分方程差分方法
9.1 椭圆型方程边值问题的差分方法
9.1.1 差分方程的建立
9.1.2 一般区域的边值条件处理
9.1.3 差分方程解的存在唯一性与迭代求解
9.2 抛物型方程的差分方法
9.2.1 一维问题
9.2.2 差分格式的稳定性
9.2.3 高维问题
9.3 双曲型方程的差分方法
9.3.1 一阶双曲方程
9.3.2 一阶双曲方程组
9.3.3 二阶双曲方程
习题9
习题解答
上机实验
参考文献

前言/序言

《数值分析（第2版）》图书简介 前言 在科学研究和工程实践的广阔领域中，精确而高效的计算能力是解决复杂问题的基石。许多现实世界的问题，如天气预报、飞行器设计、金融建模，乃至医学图像处理，都无法通过解析方法获得精确的解析解。这时，数值分析便应运而生，它为我们提供了一套强大的工具和理论框架，通过近似的方法来求解这些难题。 《数值分析（第2版）》旨在系统地介绍数值分析的基本理论、常用算法及其在实际问题中的应用。本书面向高等院校相关专业的学生，同时也适合从事计算科学、工程技术、数据分析等工作的研究人员和工程师。第二版在第一版的基础上，对内容进行了更新和完善，增加了更多前沿的应用案例，并优化了部分算法的讲解，力求使本书既具有扎实的理论基础，又紧密结合实际需求，帮助读者掌握解决科学与工程计算问题的核心技能。 本书特色 1. 内容系统全面： 本书涵盖了数值分析的核心内容，从误差分析、方程求根，到线性代数数值方法、插值与逼近，再到数值积分与微分方程求解，以及优化方法和傅里叶分析等。每个主题都进行了深入浅出的讲解，力求使读者对数值分析的整体框架有清晰的认识。 2. 理论与实践并重： 我们不仅强调理论的严谨性，更注重算法的实现和应用。书中详细阐述了各种数值算法的原理、推导过程以及收敛性分析，并提供了清晰的算法描述和伪代码，方便读者理解和实现。同时，本书穿插了大量的实际算例，展示了数值分析方法在不同领域的应用，帮助读者将理论知识转化为解决实际问题的能力。 3. 循序渐进，易于理解： 本书的章节安排遵循由易到难、由浅入深的原则。从基础的误差概念出发，逐步深入到更复杂的数值算法。每章都包含充足的例题和习题，这些题目涵盖了理论证明、算法设计、数值计算等多个方面，有助于读者巩固所学知识，提高计算思维和解决问题的能力。 4. 更新与扩展： 第二版对原有的内容进行了修订，并根据学科发展的最新动态，增加了新的内容。例如，在优化方法部分，我们对非线性规划的常用算法进行了更详细的介绍；在傅里叶分析方面，我们加入了离散傅里叶变换及其应用，这在信号处理和数据分析中尤为重要。此外，本书还强调了数值计算中的稳定性问题，以及如何选择和设计鲁棒的数值算法。 5. 紧密结合计算工具： 现代数值分析离不开计算工具的辅助。本书在讲解算法时，鼓励读者使用MATLAB、Python（NumPy/SciPy）、C++等编程语言来实现和测试算法。书中的部分算例也提供了参考的实现代码，帮助读者快速上手，体验计算的魅力。 内容概述 第一部分：数值计算基础 第一章 误差分析： 任何数值计算都不可避免地会引入误差。本章将深入探讨误差的来源，包括舍入误差、截断误差和模型误差。我们将介绍绝对误差、相对误差的概念，以及误差的传播规律。理解误差是进行可靠数值计算的前提，本章将为后续章节的学习奠定坚实的基础。我们将通过具体例子说明如何量化和控制误差，以及在什么情况下误差会显著影响计算结果的准确性。 第二章 方程的根： 求解方程的根是数值分析中最基本也是最重要的问题之一。本章将介绍多种求解代数方程和超越方程根的方法，包括二分法、假位法、牛顿法、割线法以及不动点迭代法。我们将分析这些方法的收敛性，并讨论其优缺点，帮助读者选择最适合特定问题的算法。例如，牛顿法因其快速的二次收敛性而备受青睐，但其对初值敏感，而二分法则具有全局收敛性但速度较慢。我们将详细讲解这些算法的迭代过程和停止条件。 第二部分：线性代数数值方法 第三章 线性方程组的求解： 线性方程组在科学与工程的各个领域都扮演着核心角色。本章将系统介绍求解线性方程组的多种数值方法，包括直接法（如高斯消元法、LU分解、Cholesky分解）和迭代法（如雅可比迭代法、高斯-赛德尔迭代法、逐次超松弛法）。我们将重点讨论这些方法的计算复杂性、稳定性和适用范围。对于大型稀疏线性方程组，迭代法往往是更优的选择。本章还将涉及矩阵的条件数，它是衡量线性方程组病态程度的重要指标。 第四章 矩阵特征值与特征向量： 特征值与特征向量是描述线性系统性质的关键参数，在振动分析、稳定性分析、主成分分析等领域有着广泛应用。本章将介绍求解特征值与特征向量的几种经典数值方法，如幂法、反幂法、QR分解法以及雅可比方法。我们将讨论这些方法的收敛性和数值稳定性。 第三部分：插值、逼近与函数逼近 第五章 插值法： 当我们只有一组离散数据点时，插值法可以帮助我们构造一个函数来逼近这些数据。本章将介绍多项式插值（如拉格朗日插值、牛顿插值）和样条插值（如三次样条插值）。我们将分析插值误差，并讨论不同插值方法的特点。样条插值因其良好的局部性和光滑性，在实际应用中更为常用。 第六章 函数逼近： 在许多情况下，我们希望找到一个简单的函数（如多项式、三角函数）来逼近一个复杂的函数，以简化计算或分析。本章将介绍最小二乘逼近法，它可以在给定误差范下找到最佳逼近函数。我们将探讨如何在离散数据或连续函数上进行最小二乘逼近，并分析其在数据拟合和信号处理中的应用。 第四部分：数值积分与微分方程 第七章 数值积分： 数值积分是求解定积分的近似方法，尤其适用于被积函数难以解析积分或已知数据点的情况。本章将介绍几种常用的数值积分方法，如梯形法则、辛普森法则、高斯积分等。我们将分析这些方法的精度和误差，以及如何通过复化和高斯积分来提高计算精度。 第八章 常微分方程数值解： 许多物理、工程问题都可以归结为求解常微分方程。本章将介绍求解初值问题和边值问题的几种常用数值方法，包括欧拉法、改进欧拉法、龙格-库塔法（RK方法）以及有限差分法。我们将重点关注方法的收敛性和稳定性，并分析其在求解各种微分方程模型中的应用。 第五部分：优化方法与傅里叶分析 第九章 优化方法： 优化问题在科学研究和工程设计中无处不在，其目标是找到使目标函数达到极值的参数。本章将介绍几种求解无约束和约束优化问题的数值方法，如梯度下降法、牛顿法、共轭梯度法以及拉格朗日乘子法。我们将探讨这些算法的收敛性，并将其应用于实际的参数优化问题。 第十章 傅里叶分析的数值方法： 傅里叶分析在信号处理、图像处理、数据压缩等领域至关重要。本章将介绍离散傅里叶变换（DFT）及其高效算法——快速傅里叶变换（FFT）。我们将讲解DFT的原理，并展示FFT如何显著提高计算效率。同时，也将介绍傅里叶分析在解决微分方程和数据平滑等问题中的应用。 总结 《数值分析（第2版）》力求为读者提供一个全面、深入且实用的学习平台。通过掌握本书所介绍的理论和方法，读者将能够： 深入理解数值计算的基本原理和误差的来源与控制。 熟练掌握求解代数方程、线性方程组、特征值等问题的常用数值算法。 能够利用插值、逼近技术处理离散数据和近似函数。 掌握求解定积分和常微分方程的数值方法。 初步了解和应用优化算法和傅里叶分析的数值技术。 将所学知识应用于实际的科学与工程计算问题，培养计算思维和解决复杂问题的能力。 我们相信，本书将成为您在数值分析学习和研究道路上的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字就叫做《高等学校规划教材：数值分析（第2版）》，光看这个名字，我就知道这是一本为高等教育领域量身定制的教材，而且是第二版，这意味着它在第一版的基础上进行了优化和更新，这对于学习者来说无疑是个好消息，意味着内容会更加成熟和完善。我一直对数学中那些能够逼近真实世界问题的计算方法很感兴趣，数值分析恰恰是连接理论数学与实际应用的关键桥梁。它不像纯粹的理论数学那样抽象，也不像一些工程类书籍那样只关注具体的算法实现而忽略了背后的数学原理。这本书的定位，似乎能很好地平衡这两者，既有严谨的数学推导，又不失解决实际问题的指导意义。我特别期待它能涵盖那些最常用、最核心的数值分析方法，比如方程求根、插值与逼近、数值积分、常微分方程的数值解等等。我希望这本书的讲解能够循序渐进，从基本概念出发，逐步深入到更复杂的算法和理论。对于那些初次接触数值分析的学生来说，清晰的定义、直观的解释和大量的例子至关重要，这样才能帮助他们建立起扎实的理解基础。而对于有一定基础的学生，则需要更深入的理论分析和更广泛的应用场景，让他们能够举一反三，触类旁通。此外，我非常看重教材的配套资源，比如是否有习题解答、辅助教学视频、或者在线仿真工具，这些都能极大地提升学习效率和学习体验。毕竟，数值分析这类科目，光看不练是远远不够的，动手实践才是检验和巩固知识的最好方式。这本书作为“规划教材”，我想它在内容的组织和编排上，一定经过了深思熟虑，力求符合当前高等教育的教学需求和学生的学习特点。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名称——《高等学校规划教材：数值分析（第2版）》——本身就暗示了其学术深度和教学重要性。作为一本“高等学校规划教材”，它被设计为满足高等教育的课程需求，这意味着其内容会是系统性的，覆盖了数值分析的经典和前沿理论，并且在教学方法上也会有独到之处。而“第二版”的出现，则表明该书经过了时间的沉淀和不断的修订，在原有的基础上进行了优化和完善，很可能包含了最新的研究进展或修正了原有的不足，这对于学习者来说，无疑增加了其可靠性和价值。我一直对如何用计算的手段来逼近和解决现实世界中各种复杂问题非常着迷，而数值分析正是实现这一目标的基石。许多工程、科学和社会科学领域的问题，其数学模型往往没有解析解，这时就需要依靠数值分析的工具来获得近似解。我非常期待这本书能够全面而深入地介绍数值分析的各个重要分支，例如方程求根、线性方程组的求解、插值与逼近、数值积分、数值微分，以及常微分方程和偏微分方程的数值解法等等。此外，我尤为关注书中关于算法的理论分析部分，包括误差的度量与控制、算法的收敛性与稳定性、计算复杂度分析等，这些内容对于深刻理解算法的本质、正确应用算法至关重要。我希望这本书能够提供清晰的数学推导，同时辅以大量的实例和图示，帮助我更好地理解抽象的理论，并将所学知识应用于实际问题中。

评分☆☆☆☆☆

《高等学校规划教材：数值分析（第2版）》这个书名，一听就很有分量。首先，“高等学校规划教材”这几个字，就表明了这本书的学术严谨性和教学导向性，它应该是一本经过精心策划，能够系统性地传授数值分析知识的书籍。其次，“第二版”的标志，说明这本书并非首次出版，而是经过了市场的检验和用户的反馈，在内容和编排上很可能得到了优化和提升，对于学习者来说，这无疑是件好事，意味着内容会更加成熟和完善。我对数值分析这个学科一直很感兴趣，因为它就像一把钥匙，能够打开通往许多现实世界问题的计算之门。很多时候，我们无法直接得到问题的精确解，这时候就需要借助数值方法来逼近，而数值分析就是研究这些方法的科学。我非常期待这本书能够系统地介绍数值分析的经典内容，例如各种求根算法、插值与逼近的方法、数值积分的技巧，以及常微分方程的数值解法等。我希望书中不仅能讲解这些方法的具体步骤，更能深入剖析其背后的数学原理，例如误差的来源、收敛的条件、稳定性的判断等，这样才能真正做到融会贯通。此外，一本好的教材，不能仅仅停留在理论层面，还应该提供丰富的实践指导，我希望书中能有足够多的例子，并且最好能结合一些编程语言（如Python、MATLAB等）给出实现代码，帮助我们更好地理解和运用这些知识。

评分☆☆☆☆☆

《高等学校规划教材：数值分析（第2版）》——这个书名本身就给我一种稳定、扎实的感觉。首先，“高等学校规划教材”表明了它的教学定位，意味着这本书在内容组织、深度和广度上都符合高等教育的需求，并且可能经过了国家层面的规划，保证了其权威性和系统性。其次，“第二版”则意味着它已经过一轮的打磨和完善，很可能在内容上更加成熟，也修正了第一版可能存在的一些不足，这对于学习者来说是个很好的信号。我对数值分析一直充满好奇，因为它提供了一套强大的工具，让我们能够用计算的方式去逼近和解决那些解析方法无法直接处理的复杂问题。在科学研究和工程应用中，很多现实世界的问题都需要依赖数值计算才能得出近似解。我非常期待这本书能够系统地介绍数值分析中的核心内容，比如各种线性代数方程组的求解方法（如高斯消元法、LU分解、迭代法等），插值与逼近（如拉格朗日插值、牛顿插值、样条插值等），数值积分（如梯形法则、辛普森法则、高斯求积等），以及常微分方程的数值解法（如欧拉法、改进欧拉法、龙格-库塔法等）。我希望书中不仅能清晰地介绍这些算法的步骤，更能深入地剖析其背后的数学原理、误差分析、收敛性和稳定性等关键概念，帮助读者理解方法的局限性并做出明智的选择。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字，《高等学校规划教材：数值分析（第2版）》，光听名字就给人一种权威和专业的印象。作为一本“高等学校规划教材”，它意味着内容经过了国家或者权威机构的审定，具有很高的学术价值和教学适用性，能够全面地覆盖数值分析的核心知识体系。而“第二版”的标签，则暗示了它在前一版的基础上进行了更新和完善，这对于学习者来说，意味着内容的可靠性和先进性得到了保障。我一直认为，数值分析是连接理论数学与工程实践的纽带，它使得我们能够利用计算机解决那些解析方法难以处理的复杂问题。从天气预报到航空航天，从金融建模到医学影像，数值分析的应用无处不在。我非常期待这本书能够系统地介绍各种数值计算方法，比如如何求解线性方程组、如何进行多项式插值、如何计算定积分，以及如何用数值方法求解微分方程等等。更重要的是，我希望书中能够深入讲解这些方法的数学原理，包括误差分析、收敛性和稳定性等关键概念，帮助我们理解算法的优劣和适用范围。一本好的数值分析教材，除了严谨的理论阐述，还应该提供丰富的实例和练习，我期待书中能有足够多的例子，能够展示这些方法在实际问题中的应用，并且提供不同难度的习题，帮助我们巩固和深化所学知识。

评分☆☆☆☆☆

“高等学校规划教材：数值分析（第2版）”——单看书名，我就能感受到这本书的定位和分量。作为“高等学校规划教材”，它必然是经过了严格的学术审查，内容严谨、体系完整，非常适合作为高校教学的范本。而“第二版”的字样，则意味着它在前一版的基础上吸取了反馈，更新了内容，修正了可能存在的不足，使其更加贴合当前的教学需求和学术发展。我对数值分析一直抱有浓厚的兴趣，因为我觉得它才是真正能让我们“玩转”数学，并用数学解决实际问题的关键。很多时候，我们遇到的问题无法用精确的数学公式来表达，这时候就需要依靠数值计算来近似求解，而数值分析就是研究这些近似求解方法的学科。我希望这本书能够系统地介绍数值分析的经典内容，比如如何高效地求解线性方程组、如何进行函数逼近、如何计算定积分，以及如何解微分方程等等。当然，我更关心的是这些方法背后的数学原理，以及它们是如何被设计出来的。我对算法的理论基础非常感兴趣，比如收敛性、稳定性、精度等概念的详细阐述。同时，我期望书中能够提供大量的实际应用案例，让我看到这些抽象的算法是如何在科学研究和工程实践中发挥作用的。一本好的教材，应该能够激发读者的学习兴趣，并且帮助他们建立起解决复杂问题的信心。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名称，《高等学校规划教材：数值分析（第2版）》，单从字面上就能感受到其专业性和系统性。作为“高等学校规划教材”，它注定是一本为高等教育量身打造的、内容严谨、体系完整的教学用书，旨在为学生构建扎实的数值分析知识体系。而“第二版”的标签，则意味着它在前一版本的基础上进行了一次优化和更新，很可能在内容的表述、例题的选择、习题的难度等方面都得到了进一步的改进，对于学习者而言，这意味着更具时效性和指导性的内容。我对于数值分析这个领域一直抱有极大的兴趣，因为它就像是连接抽象数学理论与实际计算问题之间的桥梁，使我们能够利用计算机来模拟和解决现实世界中各种复杂的问题，而这些问题往往无法通过解析的方法得到精确解。我希望这本书能够全面而深入地介绍数值分析的核心内容，包括但不限于方程的求根、线性方程组的求解、插值与逼近、数值积分、数值微分以及常微分方程的数值解法等。更重要的是，我期待书中能够详细阐述这些算法的数学原理，包括误差的产生与控制、算法的收敛性与稳定性分析，以及它们各自的优缺点和适用范围，这样才能帮助我建立起深刻的理解，并能够灵活地运用这些方法。

评分☆☆☆☆☆

《高等学校规划教材：数值分析（第2版）》——仅仅是这个书名，就让我对其内容充满期待。作为一本“高等学校规划教材”，它的定位非常明确，即服务于高等教育的教学需求，内容必然是系统、严谨且全面的。这对我来说意味着，这本书将是学习数值分析一个可靠的起点和坚实的基石。而“第二版”的字样，则传递出一种持续打磨和改进的信息，相信它在前一版的基础上，一定吸收了更多的教学反馈，内容更加成熟，编排更加合理，更能满足当代学生的学习需求。我一直觉得，数值分析是现代科学技术领域不可或缺的一门学科，它为我们提供了用计算的方法去近似解决各种复杂问题的强大工具，这是从理论到实践的关键一环。从物理模拟到金融工程，从数据科学到人工智能，数值分析的身影无处不在。我非常希望这本书能够全面地介绍数值分析的核心内容，例如如何有效地求解非线性方程，如何处理大型稀疏线性系统，如何进行函数逼近和最佳逼近，如何进行高精度数值积分，以及如何用数值方法求解微分方程组等等。我更看重的是，书中能够深入地揭示这些算法背后的数学原理，比如误差的来源、收敛的条件、稳定性的保证，以及不同算法在不同场景下的适用性分析，这能帮助我构建起对数值分析更深层次的理解，而不仅仅是停留在算法的表面。

评分☆☆☆☆☆

《高等学校规划教材：数值分析（第2版）》这个书名，本身就透露出一种扎实、专业的气息。作为一本“规划教材”，它很可能是在一系列教学研究和实践的基础上形成的，注重内容的科学性、系统性和先进性。而“第二版”的标签，则暗示了它经过了前一版本的打磨和完善，无疑会让读者对其质量更有信心。我一直认为，数值分析是连接抽象数学理论和具体工程实践的桥梁。许多现实世界的问题，例如天气预报、结构力学分析、流体动力学模拟等，都离不开数值计算的支持。我希望这本书能够全面而深入地介绍数值分析的核心内容，例如线性方程组的求解、特征值问题的计算、插值和逼近理论、数值积分和微分方程的求解等。我非常期待书中能够详细阐述这些算法的原理、推导过程，并分析它们的计算复杂度、稳定性和精度。此外，对于学习者来说，理解算法的局限性和适用范围同样重要。我希望这本书能提供这方面的指导，让我们知道在什么情况下应该选择哪种算法，以及如何评估计算结果的可靠性。一本优秀的教材，除了理论讲解，更需要丰富的实践指导。我期待书中能够包含大量精心设计的例题和习题，最好能提供不同难度的选择，并且最好有相应的编程实现示例，比如用Python、MATLAB等语言，这样可以帮助我们更好地将理论知识转化为实际操作能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名称——《高等学校规划教材：数值分析（第2版）》——让我联想到了它在学术界的严谨性和在教育领域的实用性。作为一本“规划教材”，它很可能是在国家或行业层面上经过规划和审定的，这意味着其内容的权威性和系统性得到了保障。第二版更是代表着它经过了时间的检验和市场的反馈，想必在内容更新、错误修正以及教学方法上都有所改进，这一点非常吸引我。我一直觉得，数值分析是理工科学生必备的一项核心技能，它让我们能够处理现实世界中那些无法用解析方法精确求解的问题。比如，在工程设计、科学模拟、数据分析等领域，数值方法无处不在。这本书如果能很好地阐述各种数值算法的原理、优缺点以及适用范围，将极大地拓宽我的视野。我尤其关注那些关于误差分析的部分，因为在数值计算中，误差控制是至关重要的。理解不同算法的收敛性、稳定性和精度，才能更好地选择和应用它们。我希望这本书能够提供清晰的数学证明，但又不至于过于晦涩，能够让大多数学生理解其逻辑。同时，丰富的实例和习题是检验学习效果的关键，如果书中能够提供与实际问题相关的案例，例如物理学中的模拟、金融建模中的计算等，那将非常有启发性。我期待这本书能够成为我深入学习数值分析的得力助手，帮助我构建起完整的知识体系，并为我未来的学习和研究打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

书很好，到货快，包装好

评分☆☆☆☆☆

学校教材 感觉没什么特别的。

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很好很好，挺好的，我挺喜欢

评分☆☆☆☆☆

不错，是正版。。。。

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书很好，到货快，包装好

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书是正版书，印刷质量不错，物流也很快，好评

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买完又借到了

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我这也是醉了，刚买下就显示无货，从北京掉了过来花了三天！

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很好很好