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工程數(shù)值計(jì)算PYTHON教程(姚傳義) 版權(quán)信息
- ISBN：9787122434111
- 條形碼：9787122434111 ; 978-7-122-43411-1
- 裝幀：平裝
- 冊(cè)數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
工程數(shù)值計(jì)算PYTHON教程(姚傳義) 內(nèi)容簡(jiǎn)介
本書面向應(yīng)用，介紹各種數(shù)值計(jì)算方法的基本原理及Python程序?qū)崿F(xiàn)。全書共分十五章，主要內(nèi)容包括緒論、Python基礎(chǔ)、非線性代數(shù)方程的求根、插值、數(shù)值微分與數(shù)值積分、線性及非線性方程組求解、樣條函數(shù)、*小二乘法與回歸分析、常微分及偏微分方程的求解、過程很優(yōu)化、Monte Carlo模擬、智能優(yōu)化算法。本書可作為工科類院校本科生和研究生學(xué)習(xí)化工數(shù)值計(jì)算或計(jì)算方法的教材，也可供從事工程類相關(guān)專業(yè)研究的科技人員參考。
工程數(shù)值計(jì)算PYTHON教程(姚傳義) 目錄
**章緒論 1
1.1數(shù)值計(jì)算在工程科學(xué)中的重要性 1
1.2數(shù)值計(jì)算方法 1
1.3程序設(shè)計(jì) 2
1.4誤差的來源、表示及傳遞 4
1.4.1誤差的來源和分類 4
1.4.2誤差的表示 4
1.4.3誤差的傳遞 5
習(xí)題 6
第二章Python 基礎(chǔ) 8
2.1概述 8
2.1.1為什么選擇Python 8
2.1.2Python 的安裝 8
2.1.3如何運(yùn)行程序 8
2.2核心數(shù)據(jù)類型及操作 11
2.2.1數(shù)字(Numbers) 12
2.2.2字符串(Strings) 15
2.2.3列表(Lists) 23
2.2.4字典(Dictionaries) 26
2.2.5元組(Tuples) 29
2.2.6文件(Files) 30
2.2.7集合(Sets) 31
2.2.8其他核心類型 33
2.2.9動(dòng)態(tài)類型簡(jiǎn)介 33
2.3Python 語句 35
2.3.1賦值語句 37
2.3.2函數(shù)調(diào)用及打印語句 41
2.3.3if 語句 42
2.3.4while 循環(huán) 46
2.3.5for 循環(huán) 47
2.4函數(shù) 53
2.4.1作用域 54
2.4.2參數(shù) 56
2.4.3遞歸函數(shù) 61
2.4.4匿名函數(shù)lambda 63
2.4.5函數(shù)的其他主題 64
2.5異常處理 67
2.5.1默認(rèn)異常處理器 68
2.5.2try 語句捕捉異常 68
2.5.3with/as 環(huán)境管理協(xié)議 70
2.6常用模塊簡(jiǎn)介 70
2.6.1numpy 模塊 71
2.6.2scipy 模塊 77
2.6.3matplotlib 模塊 77
習(xí)題 79
第三章方程（組）的求解 81
3.1非線性代數(shù)方程的求根 81
3.1.1二分法 81
3.1.2迭代法 84
3.1.3牛頓法 86
3.1.4弦截法（割線法） 88
3.1.5利用scipy 模塊求非線性方程的根 90
3.2線性方程組 93
3.2.1解三對(duì)角線方程組的Thomas算法 93
3.2.2迭代法 96
3.3非線性方程組 102
3.3.1迭代法 102
3.3.2牛頓-拉弗森法 107
3.3.3利用scipy 模塊求解非線性方程組 109
習(xí)題 113
第四章插值與回歸 115
4.1代數(shù)多項(xiàng)式插值 115
4.1.1拉格朗日插值 115
4.1.2牛頓插值 118
4.1.3差分與等距節(jié)點(diǎn)插值公式 121
4.1.4分段插值法 122
4.1.5利用scipy 模塊進(jìn)行拉格朗日插值 123
4.2三次樣條函數(shù)插值 123
4.2.1三次樣條函數(shù)的推導(dǎo) 124
4.2.2三次樣條函數(shù)插值的Python實(shí)現(xiàn) 126
4.2.3利用scipy 模塊進(jìn)行樣條函數(shù)插值 129
4.3回歸 132
4.3.1一元線性回歸 132
4.3.2多元線性回歸 133
4.3.3梯度下降算法 136
4.3.4利用scipy 模塊解決回歸問題 140
習(xí)題 146
第五章數(shù)值微分與數(shù)值積分 148
5.1數(shù)值微分 148
5.1.1利用差分近似求微分 148
5.1.2利用三次樣條函數(shù)求微分 151
5.2理查森外推 151
5.3數(shù)值積分 153
5.3.1下和與上和 153
5.3.2梯形法則 154
5.3.3龍貝格算法 157
5.3.4辛普森法則 159
5.3.5自適應(yīng)辛普森法 160
5.3.6利用numpy 及scipy 模塊進(jìn)行數(shù)值積分 163
習(xí)題 167
第六章常微分方程 169
6.1常微分方程初值問題的數(shù)值解 169
6.1.1歐拉法 169
6.1.2改良?xì)W拉法 170
6.1.3龍格-庫塔法 172
6.2常微分方程組初值問題的數(shù)值解 173
6.3高階常微分方程初值問題的數(shù)值解 177
6.4常微分方程邊值問題的數(shù)值解 178
6.4.1打靶法 178
6.4.2有限差分法 181
6.5利用scipy 模塊求解常微分方程 183
習(xí)題 189
第七章偏微分方程 192
7.1拋物型方程 192
7.1.1顯式法 192
7.1.2隱式法 194
7.1.3克蘭克-尼科爾森六點(diǎn)格式 195
7.2雙曲型方程 197
7.3橢圓型方程 200
7.4直線法 204
7.4.1直線法求解拋物型方程 204
7.4.2直線法求解雙曲型方程 206
7.5緊致差分算法 207
習(xí)題 211
第八章過程*優(yōu)化 212
8.1單變量函數(shù)的*優(yōu)化 212
8.1.1搜索區(qū)間的確定 212
8.1.2黃金分割法 214
8.1.3插值法 218
8.2無約束多變量函數(shù)的優(yōu)化 220
8.3有約束多變量函數(shù)的優(yōu)化 224
8.3.1復(fù)合形法 225
8.3.2懲罰函數(shù)法 230
8.4利用scipy 模塊進(jìn)行函數(shù)優(yōu)化 230
習(xí)題 234
第九章Monte Carlo 模擬 236
9.1隨機(jī)數(shù) 236
9.2用Monte Carlo 法求數(shù)值積分 244
9.3Monte Carlo 模擬實(shí)例 246
9.4Monte Carlo 方法在高分子研究中的應(yīng)用 248
9.4.1共聚反應(yīng)的模擬 248
9.4.2鄰基反應(yīng)的模擬 251
9.4.3降解反應(yīng)的模擬 252
習(xí)題 253
第十章智能優(yōu)化算法 254
10.1遺傳算法 255
10.1.1編碼方法 255
10.1.2適應(yīng)度評(píng)估 257
10.1.3選擇 258
10.1.4交叉 259
10.1.5變異 260
10.2粒子群優(yōu)化算法 263
10.3利用geatpy 模塊進(jìn)行遺傳算法優(yōu)化 266
10.4利用scikit-opt 模塊實(shí)現(xiàn)智能優(yōu)化算法 269
10.4.1scikit-opt 模塊中的遺傳算法 269
10.4.2scikit-opt 模塊中的粒子群算法 270
習(xí)題 271
參考文獻(xiàn) 272
1.1數(shù)值計(jì)算在工程科學(xué)中的重要性 1
1.2數(shù)值計(jì)算方法 1
1.3程序設(shè)計(jì) 2
1.4誤差的來源、表示及傳遞 4
1.4.1誤差的來源和分類 4
1.4.2誤差的表示 4
1.4.3誤差的傳遞 5
習(xí)題 6
第二章Python 基礎(chǔ) 8
2.1概述 8
2.1.1為什么選擇Python 8
2.1.2Python 的安裝 8
2.1.3如何運(yùn)行程序 8
2.2核心數(shù)據(jù)類型及操作 11
2.2.1數(shù)字(Numbers) 12
2.2.2字符串(Strings) 15
2.2.3列表(Lists) 23
2.2.4字典(Dictionaries) 26
2.2.5元組(Tuples) 29
2.2.6文件(Files) 30
2.2.7集合(Sets) 31
2.2.8其他核心類型 33
2.2.9動(dòng)態(tài)類型簡(jiǎn)介 33
2.3Python 語句 35
2.3.1賦值語句 37
2.3.2函數(shù)調(diào)用及打印語句 41
2.3.3if 語句 42
2.3.4while 循環(huán) 46
2.3.5for 循環(huán) 47
2.4函數(shù) 53
2.4.1作用域 54
2.4.2參數(shù) 56
2.4.3遞歸函數(shù) 61
2.4.4匿名函數(shù)lambda 63
2.4.5函數(shù)的其他主題 64
2.5異常處理 67
2.5.1默認(rèn)異常處理器 68
2.5.2try 語句捕捉異常 68
2.5.3with/as 環(huán)境管理協(xié)議 70
2.6常用模塊簡(jiǎn)介 70
2.6.1numpy 模塊 71
2.6.2scipy 模塊 77
2.6.3matplotlib 模塊 77
習(xí)題 79
第三章方程（組）的求解 81
3.1非線性代數(shù)方程的求根 81
3.1.1二分法 81
3.1.2迭代法 84
3.1.3牛頓法 86
3.1.4弦截法（割線法） 88
3.1.5利用scipy 模塊求非線性方程的根 90
3.2線性方程組 93
3.2.1解三對(duì)角線方程組的Thomas算法 93
3.2.2迭代法 96
3.3非線性方程組 102
3.3.1迭代法 102
3.3.2牛頓-拉弗森法 107
3.3.3利用scipy 模塊求解非線性方程組 109
習(xí)題 113
第四章插值與回歸 115
4.1代數(shù)多項(xiàng)式插值 115
4.1.1拉格朗日插值 115
4.1.2牛頓插值 118
4.1.3差分與等距節(jié)點(diǎn)插值公式 121
4.1.4分段插值法 122
4.1.5利用scipy 模塊進(jìn)行拉格朗日插值 123
4.2三次樣條函數(shù)插值 123
4.2.1三次樣條函數(shù)的推導(dǎo) 124
4.2.2三次樣條函數(shù)插值的Python實(shí)現(xiàn) 126
4.2.3利用scipy 模塊進(jìn)行樣條函數(shù)插值 129
4.3回歸 132
4.3.1一元線性回歸 132
4.3.2多元線性回歸 133
4.3.3梯度下降算法 136
4.3.4利用scipy 模塊解決回歸問題 140
習(xí)題 146
第五章數(shù)值微分與數(shù)值積分 148
5.1數(shù)值微分 148
5.1.1利用差分近似求微分 148
5.1.2利用三次樣條函數(shù)求微分 151
5.2理查森外推 151
5.3數(shù)值積分 153
5.3.1下和與上和 153
5.3.2梯形法則 154
5.3.3龍貝格算法 157
5.3.4辛普森法則 159
5.3.5自適應(yīng)辛普森法 160
5.3.6利用numpy 及scipy 模塊進(jìn)行數(shù)值積分 163
習(xí)題 167
第六章常微分方程 169
6.1常微分方程初值問題的數(shù)值解 169
6.1.1歐拉法 169
6.1.2改良?xì)W拉法 170
6.1.3龍格-庫塔法 172
6.2常微分方程組初值問題的數(shù)值解 173
6.3高階常微分方程初值問題的數(shù)值解 177
6.4常微分方程邊值問題的數(shù)值解 178
6.4.1打靶法 178
6.4.2有限差分法 181
6.5利用scipy 模塊求解常微分方程 183
習(xí)題 189
第七章偏微分方程 192
7.1拋物型方程 192
7.1.1顯式法 192
7.1.2隱式法 194
7.1.3克蘭克-尼科爾森六點(diǎn)格式 195
7.2雙曲型方程 197
7.3橢圓型方程 200
7.4直線法 204
7.4.1直線法求解拋物型方程 204
7.4.2直線法求解雙曲型方程 206
7.5緊致差分算法 207
習(xí)題 211
第八章過程*優(yōu)化 212
8.1單變量函數(shù)的*優(yōu)化 212
8.1.1搜索區(qū)間的確定 212
8.1.2黃金分割法 214
8.1.3插值法 218
8.2無約束多變量函數(shù)的優(yōu)化 220
8.3有約束多變量函數(shù)的優(yōu)化 224
8.3.1復(fù)合形法 225
8.3.2懲罰函數(shù)法 230
8.4利用scipy 模塊進(jìn)行函數(shù)優(yōu)化 230
習(xí)題 234
第九章Monte Carlo 模擬 236
9.1隨機(jī)數(shù) 236
9.2用Monte Carlo 法求數(shù)值積分 244
9.3Monte Carlo 模擬實(shí)例 246
9.4Monte Carlo 方法在高分子研究中的應(yīng)用 248
9.4.1共聚反應(yīng)的模擬 248
9.4.2鄰基反應(yīng)的模擬 251
9.4.3降解反應(yīng)的模擬 252
習(xí)題 253
第十章智能優(yōu)化算法 254
10.1遺傳算法 255
10.1.1編碼方法 255
10.1.2適應(yīng)度評(píng)估 257
10.1.3選擇 258
10.1.4交叉 259
10.1.5變異 260
10.2粒子群優(yōu)化算法 263
10.3利用geatpy 模塊進(jìn)行遺傳算法優(yōu)化 266
10.4利用scikit-opt 模塊實(shí)現(xiàn)智能優(yōu)化算法 269
10.4.1scikit-opt 模塊中的遺傳算法 269
10.4.2scikit-opt 模塊中的粒子群算法 270
習(xí)題 271
參考文獻(xiàn) 272
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工程數(shù)值計(jì)算PYTHON教程(姚傳義) 作者簡(jiǎn)介
姚傳義，廈門大學(xué)化學(xué)化工學(xué)院副教授。主要研究領(lǐng)域?yàn)槟M移動(dòng)床分離、生化反應(yīng)工程及機(jī)器學(xué)習(xí)在化工中的應(yīng)用，研究興趣集中在化工與生化過程的建模、模擬及優(yōu)化。主持及參加國(guó)家科研課題十余項(xiàng)，在AIChE J、Chem Eng J、Biotechnol Bioeng、Comput Chem Eng等雜志發(fā)表研究論文20余篇。在教學(xué)工作中，長(zhǎng)期講授生化反應(yīng)工程、數(shù)值分析等課程，具有豐富的教學(xué)經(jīng)驗(yàn)。
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