Introduzione amichevole all'analisi numerica

Recensioni dei lettori

Il libro ha ricevuto recensioni contrastanti: alcuni ne lodano la chiarezza delle spiegazioni e la copertura completa degli argomenti di analisi numerica, mentre altri ne criticano la presentazione confusa e la scarsa qualità della rilegatura.

⬤ Offre spiegazioni chiare con numerosi esempi ed esercizi
⬤ include risorse gratuite per la codifica MATLAB e C++
⬤ fornisce una panoramica approfondita degli argomenti tecnici
⬤ è stato considerato da alcuni un ottimo riferimento e punto di partenza per i principianti.

⬤ Molti l'hanno trovato confuso e mal organizzato, con rapidi salti di argomento
⬤ criticato per la sua prolissità e gli scarsi esempi
⬤ la qualità della rilegatura è un problema, con segnalazioni di pagine che si staccano
⬤ alcuni hanno ritenuto che non fosse un vero testo introduttivo.

(basato su 22 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

A Friendly Introduction to Numerical Analysis

Contenuto del libro:

Questa introduzione di facile lettura ai concetti e alle tecniche fondamentali dell'analisi numerica/dei metodi numerici sviluppa i concetti e le tecniche in modo chiaro, conciso e di facile lettura, seguito da esempi completamente funzionanti. I problemi applicativi tratti dalla letteratura di molti settori diversi preparano i lettori a utilizzare le tecniche trattate per risolvere un'ampia varietà di problemi pratici.

ARGOMENTI CHIAVE: Ricerca della radice. Sistemi di equazioni. Autovalori e autovettori.

Interpolazione e adattamento di curve. Differenziazione e integrazione numerica. Metodi numerici per problemi di valori iniziali di equazioni differenziali ordinarie.

Problemi di valore limite di secondo ordine unidimensionali a due punti. Metodo delle differenze finite per le equazioni differenziali parziali ellittiche. Metodo delle differenze finite per le equazioni differenziali paraboliche.

Metodo delle differenze finite per le equazioni differenziali parziali iperboliche e l'equazione di convezione-diffusione. MERCATO: Per chiunque sia interessato all'analisi numerica/metodi e alle loro applicazioni in molti campi.