Applied Numerical Methods with Python for Engineers and Scientists
作者：Steven C. Chapra, David E. Clough
原價：NT$ 1,600
內容介紹
本書特色
目錄
本書介紹
雖然MATLAB提供高品質與強大的運算平台，可是，採購的價格卻讓許多大學望而卻步，對此問題，作者 Chapra提供了另一種選擇方案，即「透過 Python 來學習數值方法」；本書是為工學院與理學院相關系所學生精心設計的核心教材，除了扎實的理論說明，在許多章節裡還附上許多工程應用的案例，從背景陳述到詳細的解題過程，協助學生能深刻的理解與應用；內容文筆與深度都十分容易閱讀，適合大學老師採用與指定為「數值方法」課程的學習課本。
分類位置：
理工 > 數學/微積分 > 數值分析
本書特色
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章節內容共分成六個部分，分別為 (1). 建立模組、電腦與誤差分析；(2). 根與最佳化；(3). 線性系統；(4). 曲線擬合；(5). 積分與微分；(6). 常微分方程式。
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內容淺顯易懂，除了提供足夠的理論基礎與案例研究外，也用簡單的說明來陳述不同的數值運算結果，讓學生了解數值方法的結果與求解的過程。
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本書是利用Python來學習數值方法，內容不會深入討論Python程式語言及架構，老師不需要擔心學生們是否熟悉Python，相反地，本書內容提供足夠的Python程式碼範例來引導學生逐步發展成他們自己的編碼，藉此來學習數值方法。
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我們選擇Spyder程式編輯器來協助學生更容易的編寫Python，Spyder是開源且完全免費使用，透過Spyder較友善的界面設計，使用裡面的功能、指令與資源。
Table of Contents
PART ONE Modeling, Computers, and Error Analysis
1 Mathematical Modeling, Numerical Methods, and Problem Solving
2 Python Fundamentals
3 Programming in Python
4 Roundoff and Truncation Errors
PART TWO Roots and Optimization
5 Roots: Bracketing Methods
6 Roots: Open Methods
7 Optimization
PART THREE Linear Systems
8 Linear Algebraic Equations and Matrices
9 Gauss Elimination
10 LU Factorization
11 Matrix Inverse and Condition
12 Iterative Methods
13 Eigenvalues
PART FOUR Curve Fitting
14 Straight-Line Linear Regression
15 General Linear and Nonlinear Regression
16 Fourier Analysis
17 Polynomial Interpolation
18 Splines and Piecewise Interpolation
PART FIVE Integration and Differentiation
19 Numerical Integration Formulas
20 Numerical Integration of Functions
21 Numerical Differentiation
PART SIX Ordinary Differential Equations
22 Initial-Value Problems
23 Adaptive Methods and Stiff Systems
24 Boundary-Value Problems
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