توضیحاتی در مورد کتاب :
این کتاب درسی آسان برای درک رویکردی مدرن برای یادگیری روشهای عددی (یا محاسبات علمی) با تمرکز منحصر به فرد بر مدلسازی و کاربردهای محتوای ریاضی ارائه میکند. تاکید بر نیاز و روشهای محاسبات علمی برای طیفی از انواع مختلف مسائل، ارائه شواهد و توجیه برای ایجاد انگیزه در خواننده است. راهنمایی های عملی در مورد کدگذاری روش ها نیز از طریق مثال های ساده با استفاده از پایتون ارائه شده است. موضوعات و ویژگیها: یک رویکرد در دسترس و برنامهگرا را ارائه میدهد که توسط کد پایتون برای بسیاری از روشها پشتیبانی میشود. یادگیری مبتنی بر مشکل و پروژه را از طریق مثالها، تمرینها و پروژههای گسترده برگرفته از کاربردهای عملی تشویق میکند. مفاهیم اصلی در مدل سازی، برنامه نویسی پایتون، نمایش اعداد و خطاها را معرفی می کند. جزئیات اساسی حساب عددی، معادلات خطی و غیرخطی، از جمله روش نیوتن چند متغیره را توضیح می دهد. درون یابی و حل عددی معادلات دیفرانسیل را مورد بحث قرار می دهد، که درون یابی چند جمله ای، اسپلاین ها و روش های اویلر، رانگ-کوتا و تیراندازی را پوشش می دهد. فصل های عمدتاً مستقلی را ارائه می دهد که به ترتیب منطقی مناسب برای دوره مقدماتی محاسبات علمی مرتب شده اند. دانشجویان کارشناسی که اولین دوره در مورد روشهای عددی یا محاسبات علمی را شروع میکنند، این کتاب درسی را راهنمای ارزشمندی برای این رشته و کاربرد این روشها در رشتههای مختلف مانند علوم کامپیوتر، مهندسی، ریاضیات، اقتصاد، علوم فیزیکی میدانند. و علوم اجتماعی
توضیحاتی در مورد کتاب به زبان اصلی :
This easy-to-understand textbook presents a modern approach to learning numerical methods (or scientific computing), with a unique focus on the modeling and applications of the mathematical content. Emphasis is placed on the need for, and methods of, scientific computing for a range of different types of problems, supplying the evidence and justification to motivate the reader. Practical guidance on coding the methods is also provided, through simple-to-follow examples using Python. Topics and features: provides an accessible and applications-oriented approach, supported by working Python code for many of the methods; encourages both problem- and project-based learning through extensive examples, exercises, and projects drawn from practical applications; introduces the main concepts in modeling, python programming, number representation, and errors; explains the essential details of numerical calculus, linear, and nonlinear equations, including the multivariable Newton method; discusses interpolation and the numerical solution of differential equations, covering polynomial interpolation, splines, and the Euler, Runge–Kutta, and shooting methods; presents largely self-contained chapters, arranged in a logical order suitable for an introductory course on scientific computing. Undergraduate students embarking on a first course on numerical methods or scientific computing will find this textbook to be an invaluable guide to the field, and to the application of these methods across such varied disciplines as computer science, engineering, mathematics, economics, the physical sciences, and social science.