Phương pháp số và lập trình python: hướng dẫn cho các kỹ sư và nhà khoa học pdf

Qingkai Kong là Trợ lý Nhà nghiên cứu Khoa học Dữ liệu tại Phòng Khoa học Dữ liệu Berkeley và Phòng thí nghiệm Địa chấn Berkeley. Ông có bằng Thạc sĩ Kỹ thuật Kết cấu và bằng Tiến sĩ. trong khoa học trái đất. Anh ấy đang tích cực làm việc để áp dụng khoa học dữ liệu/học máy vào khoa học và kỹ thuật Trái đất, đặc biệt là sử dụng ngôn ngữ Python

Alexandre Bayen là Giáo sư Kỹ thuật Liao-Cho tại UC Berkeley. Ông là Giáo sư Kỹ thuật Điện và Khoa học Máy tính, Kỹ thuật Xây dựng và Môi trường. Ông hiện là Viện trưởng Viện Nghiên cứu Giao thông vận tải [ITS]. Ông cũng là Nhà khoa học Khoa Kỹ thuật Cơ khí, tại Phòng thí nghiệm Quốc gia Lawrence Berkeley [LBNL]. Ông nhận bằng Kỹ sư về toán học ứng dụng từ Ecole Polytechnique, Pháp, năm 1998, bằng M. S. và Ph. D. trong ngành hàng không và du hành vũ trụ từ Đại học Stanford năm 1998 và 1999 tương ứng. Ông là Nhà nghiên cứu thỉnh giảng tại Trung tâm nghiên cứu Ames của NASA từ năm 2000 đến năm 2003. Từ tháng 1 năm 2004 đến tháng 12 năm 2004, ông làm Giám đốc Nghiên cứu của Phòng thí nghiệm Điều hướng Tự động tại Laboratoire de Recherches Balistiques et Aerodynamiques, [Ministere de la Defense, Vernon, Pháp], nơi ông mang quân hàm Thiếu tá. Ông là giảng viên tại UC Berkeley từ năm 2005. Bayen là tác giả của hai cuốn sách và hơn 200 bài báo trên các tạp chí và hội nghị được bình duyệt. Anh ấy là người đã nhận được Giải thưởng Ballhaus của Đại học Stanford, năm 2004, giải thưởng SỰ NGHIỆP từ Quỹ Khoa học Quốc gia, năm 2009 và anh ấy là một trong 10 Nhà sáng tạo hàng đầu của NASA về Tính bền vững của Nước, năm 2010. Các dự án Thế kỷ Di động và Thiên niên kỷ Di động của anh ấy đã nhận được Giải thưởng ITS Tốt nhất năm 2008 cho 'Thực tiễn Sáng tạo Tốt nhất', tại Đại hội Thế giới ITS và Giải thưởng TRANNY từ Tổ chức Giao thông Vận tải California, 2009. Mobile Millennium đã được giới thiệu hơn 200 lần trên các phương tiện truyền thông, bao gồm các kênh truyền hình và đài phát thanh [CBS, NBC, ABC, CNET, NPR, KGO, the BBC] và trên báo chí nổi tiếng [Wall Street Journal, Washington Post, LA . Bayen là người nhận giải thưởng Sự nghiệp sớm của Tổng thống dành cho các nhà khoa học và kỹ sư [PECASE] từ Nhà Trắng, 2010. Ông cũng là người nhận Giải thưởng Tài trợ Nghiên cứu Okawa, Giải thưởng Ruberti từ IEEE và Giải thưởng Huber từ ASCE

Dễ dàng - Tải xuống và bắt đầu đọc ngay lập tức. Không có quy trình kích hoạt để truy cập Sách điện tử;

Linh hoạt - Đọc trên nhiều hệ điều hành và thiết bị. Dễ dàng đọc sách điện tử trên điện thoại thông minh, máy tính hoặc bất kỳ trình đọc sách điện tử nào, kể cả Kindle

Mở - Mua một lần, nhận và tải xuống tất cả các định dạng Sách điện tử có sẵn, bao gồm PDF, EPUB và Mobi [dành cho Kindle]

Định dạng sách điện tử Trợ giúp

Thêm vào giỏ hàng

Thuế bán hàng sẽ được tính khi trả phòng

Đăng ký tổ chức

Yêu cầu báo giá bán hàng

Yêu cầu báo giá bán hàng

Lệnh miễn thuế

Lệnh miễn thuế

Chúng tôi không thể xử lý các đơn đặt hàng miễn thuế trực tuyến. Nếu bạn muốn đặt hàng miễn thuế xin vui lòng liên hệ với chúng tôi

Trung tâm hỗ trợTrả hàng & Hoàn tiền

Tài nguyên

Hỗ trợ sách giáo khoa cho giáo viên hướng dẫn

Miễn phí vận chuyển toàn cầu

Gói sách giảm giá 50%

Tải xuống ngay Sách điện tử của bạn trong khi chờ gửi bản in

Không cần mã khuyến mãi

Thêm chi tiết

Sự mô tả

Lập trình Python và phương pháp số. Hướng dẫn dành cho kỹ sư và nhà khoa học giới thiệu các công cụ lập trình và phương pháp số cho sinh viên kỹ thuật và khoa học, với mục tiêu giúp sinh viên phát triển các kỹ thuật giải quyết vấn đề máy tính tốt thông qua việc sử dụng các phương pháp số và ngôn ngữ lập trình Python. Phần Một giới thiệu các khái niệm lập trình cơ bản, sử dụng các ví dụ đơn giản để nhanh chóng áp dụng các khái niệm mới vào thực tế. Phần Hai bao gồm các nguyên tắc cơ bản của thuật toán và phân tích số ở cấp độ cho phép sinh viên nhanh chóng áp dụng các kết quả trong cài đặt thực tế

Các tính năng chính

• Bao gồm các mẹo, cảnh báo và tính năng "thử điều này" trong mỗi chương để giúp người đọc phát triển cách thực hành lập trình tốt
• Tóm tắt ở cuối mỗi chương cho phép truy cập nhanh vào thông tin quan trọng
• Bao gồm mã ở định dạng sổ ghi chép Jupyter có thể chạy trực tiếp trực tuyến

độc giả

Sinh viên năm cuối hoặc sinh viên tốt nghiệp ngành kỹ thuật và khoa học đang tham gia khóa học về phương pháp số bằng Python

Mục lục

• PHẦN 1 GIỚI THIỆU LẬP TRÌNH PYTHON

  CHƯƠNG 1 Cơ bản về Python

  1. 1 Bắt đầu với Python

  1. 2

  Python như một Máy tính

  1. 3

  Quản lý gói

  1. 4

  Giới thiệu về Máy tính xách tay Jupyter

  1. 5

  Biểu thức logic và toán tử

  1. 6

  Tóm tắt và vấn đề

  CHƯƠNG 2 Biến và cấu trúc dữ liệu cơ bản

  2. 1

  Biến và phép gán

  2. 2

  Cấu trúc dữ liệu – Chuỗi

  2. 3

  Cấu trúc dữ liệu – Danh sách

  2. 4

  Cấu trúc dữ liệu – Tuple

  2. 5

  Cấu trúc dữ liệu – Tập hợp

  2. 6

  Cấu trúc dữ liệu – Từ điển
  2. 7 Giới thiệu mảng Numpy

  2. 8

  Tóm tắt và vấn đề

  CHƯƠNG 3 Hàm

  3. 1

  Khái niệm cơ bản về chức năng

  3. 2

  Biến cục bộ và biến toàn cục
  3. 3 hàm lồng nhau

  3. 4

  Hàm Lambda
  3. 5 Hàm làm đối số cho hàm

  3. 6

  Tóm tắt và vấn đề

  CHƯƠNG 4 Các câu lệnh rẽ nhánh

  4. 1

  Câu lệnh If-Else
  4. 2 Toán tử bậc ba
  4. 3 Tóm tắt và Vấn đề

  CHƯƠNG 5 Phép lặp

  5. 1

  Vòng lặp for
  5. 2 vòng lặp While

  5. 3

  hiểu

  5. 4

  Tóm tắt và vấn đề

  CHƯƠNG 6 Đệ quy

  6. 1

  Hàm đệ quy

  6. 2

  Phân chia và chinh phục

  6. 3

  Tóm tắt và vấn đề

  CHƯƠNG 7 Lập trình hướng đối tượng

  7. 1

  Giới thiệu về OOP

  7. 2

  Lớp và đối tượng

  7. 3

  Kế thừa, đóng gói và đa hình

  7. 4

  Tóm tắt và các vấn đề
  CHƯƠNG 8 Độ phức tạp
  8. 1 Độ phức tạp và Chú ý lớn

  8. 2

  Vấn đề phức tạp

  8. 3

  hồ sơ

  8. 4

  Tóm tắt và vấn đề

  CHƯƠNG 9 Biểu diễn số

  9. 1

  Cơ sở-N và nhị phân

  9. 2

  Số dấu phẩy động

  9. 3

  Lỗi Round-Off

  9. 4

  Tóm tắt và vấn đề

  CHƯƠNG 10 Lỗi, Thực hành Lập trình Tốt và Gỡ lỗi

  10. 1

  Các loại lỗi

  10. 2

  Tránh lỗi

  10. 3

  Thử/Ngoại trừ

  10. 4

  Kiểm tra loại

  10. 5

  gỡ lỗi

  10. 6

  Tóm tắt và vấn đề

  CHƯƠNG 11 Đọc và ghi dữ liệu

  11. 1

  Tệp TXT

  11. 2

  Tệp CSV

  11. 3

  Dũa dưa chua

  11. 4

  Tệp JSON

  11. 5

  Tệp HDF5

  11. 6

  Tóm tắt và vấn đề

  CHƯƠNG 12 Trực quan hóa và vẽ đồ thị

  12. 1

  Vẽ sơ đồ 2D
  12. 2 Bản đồ 3D
  12. 3 Làm việc với Bản đồ

  12. 4

  Hoạt hình và Phim

  12. 5

  Tóm tắt và vấn đề

  CHƯƠNG 13 Song song hóa Python của bạn

  13. 1

  Khái niệm cơ bản về tính toán song song

  13. 2

  đa xử lý

  13. 3

  Sử dụng Joblib

  13. 4

  Tóm tắt và vấn đề

  PHẦN 2 GIỚI THIỆU PHƯƠNG PHÁP SỐ

  CHƯƠNG 14 Đại số tuyến tính và hệ phương trình tuyến tính

  14. 1

  Khái niệm cơ bản về đại số tuyến tính

  14. 2

  Biến đổi tuyến tính

  14. 3

  Hệ phương trình tuyến tính
  14. 4 Lời giải cho Hệ phương trình tuyến tính

  14. 5

  Giải hệ phương trình tuyến tính bằng Python

  14. 6

  Đảo ngược ma trận

  14. 7

  Tóm tắt và vấn đề

  CHƯƠNG 15 Giá trị riêng và vectơ riêng

  15. 1

  Giá trị riêng và vectơ riêng Tuyên bố vấn đề

  15. 2

  Phương pháp quyền lực

  15. 3

  Phương pháp QR

  15. 4

  Giá trị riêng và vectơ riêng trong Python

  15. 5

  Tóm tắt và vấn đề

  CHƯƠNG 16 Hồi quy bình phương nhỏ nhất

  16. 1

  Bài toán hồi quy bình phương nhỏ nhất

  16. 2

  Đạo hàm hồi quy bình phương nhỏ nhất [Đại số tuyến tính]

  16. 3

  Đạo hàm hồi quy bình phương nhỏ nhất [Giải tích đa biến]

  16. 4

  Hồi quy bình phương nhỏ nhất trong Python

  16. 5

  Hồi quy bình phương nhỏ nhất cho các hàm phi tuyến tính

  16. 6

  Tóm tắt và vấn đề

  CHƯƠNG 17 Nội suy

  17. 1

  Báo cáo vấn đề nội suy
  17. 2 Nội suy tuyến tính

  17. 3

  Nội suy khối Spline

  17. 4

  Nội suy đa thức Lagrange

  17. 5

  Nội suy đa thức Newton

  17. 6

  Tóm tắt và vấn đề

  CHƯƠNG 18 Chuỗi Taylor
  18. 1

  Biểu thị các hàm bằng chuỗi Taylor
  18. 2 Xấp xỉ Sử dụng Chuỗi Taylor

  18. 3

  Thảo luận về lỗi

  18. 4

  Tóm tắt và vấn đề

  CHƯƠNG 19 Tìm gốc
  19. 1

  Tuyên bố vấn đề tìm gốc

  19. 2

  Sức chịu đựng

  19. 3

  Phương pháp chia đôi

  19. 4

  Phương pháp Newton–Raphson
  19. 5 Tìm gốc trong Python
  19. 6 Tóm tắt và Vấn đề

  CHƯƠNG 20 Vi phân số

  20. 1

  Báo cáo bài toán vi phân số

  20. 2

  Sử dụng sự khác biệt hữu hạn để xấp xỉ phái sinh

  20. 3

  Xấp xỉ đạo hàm bậc cao

  20. 4

  Sự khác biệt số với tiếng ồn

  20. 5

  Tóm tắt và vấn đề

  CHƯƠNG 21 Tích phân số
  21. 1

  Báo cáo vấn đề tích hợp số

  21. 2

  Tích phân Riemann
  21. 3 Quy tắc hình thang
  21. 4 Quy tắc Simpson

  21. 5

  Tính tích phân trong Python
  21. 6 Tóm tắt và Vấn đề

  CHƯƠNG 22 Các bài toán về phương trình vi phân thông thường [ODE] về giá trị ban đầu

  22. 1

  Tuyên bố vấn đề về giá trị ban đầu của ODE

  22. 2

  Giảm đơn đặt hàng
  22. 3 Phương pháp Euler
  22. 4 Lỗi số và tính không ổn định
  22. 5 Phương pháp Dự báo–Chỉnh sửa và Runge–Kutta

  22. 6

  Bộ giải Python ODE

  22. 7

  Chủ đê nâng cao

  22. 8

  Tóm tắt và vấn đề

  CHƯƠNG 23 Bài toán giá trị biên đối với phương trình vi phân thông thường [ODE]

  23. 1

  Báo cáo vấn đề về giá trị biên của ODE

  23. 2

  Phương pháp chụp

  23. 3

  Phương pháp sai phân hữu hạn

  23. 4

  Lỗi số và không ổn định

  23. 5

  Tóm tắt và vấn đề

  CHƯƠNG 24 Biến đổi Fourier
  24. 1

  Khái niệm cơ bản về sóng

  24. 2

  Biến đổi Fourier rời rạc [DFT]

  24. 3

  Biến đổi Fourier nhanh [FFT]

  24. 4

  FFT trong Python

  24. 5

  Tóm tắt và vấn đề

  Phụ lục A Bắt đầu với Python trong Windows

  Mục lục

Thông tin chi tiết sản phẩm

• Không. số trang. 480
• Ngôn ngữ. Tiếng Anh
• bản quyền. © Báo chí học thuật 2020
• Được phát hành. 27 Tháng mười một, 2020
• dấu ấn. Báo chí học thuật
• ISBN bìa mềm. 9780128195499
• ISBN sách điện tử. 9780128195505

Giới thiệu về tác giả

Qingkai Kong

Qingkai Kong là Trợ lý Nhà nghiên cứu Khoa học Dữ liệu tại Phòng Khoa học Dữ liệu Berkeley và Phòng thí nghiệm Địa chấn Berkeley. Ông có bằng Thạc sĩ Kỹ thuật Kết cấu và bằng Tiến sĩ. trong khoa học trái đất. Anh ấy đang tích cực làm việc để áp dụng khoa học dữ liệu/học máy vào khoa học và kỹ thuật Trái đất, đặc biệt là sử dụng ngôn ngữ Python

Liên kết và chuyên môn

Trợ lý nhà nghiên cứu khoa học dữ liệu, Đại học California, Berkeley

Timmy Siauw

Liên kết và chuyên môn

Đại học California, Berkeley, Mỹ

Alexandre Bayen

Alexandre Bayen là Giáo sư Kỹ thuật Liao-Cho tại UC Berkeley. Ông là Giáo sư Kỹ thuật Điện và Khoa học Máy tính, Kỹ thuật Xây dựng và Môi trường. Ông hiện là Viện trưởng Viện Nghiên cứu Giao thông vận tải [ITS]. Ông cũng là Nhà khoa học Khoa Kỹ thuật Cơ khí, tại Phòng thí nghiệm Quốc gia Lawrence Berkeley [LBNL]. Ông nhận bằng Kỹ sư về toán học ứng dụng từ Ecole Polytechnique, Pháp, năm 1998, bằng M. S. và Ph. D. trong ngành hàng không và du hành vũ trụ từ Đại học Stanford năm 1998 và 1999 tương ứng. Ông là Nhà nghiên cứu thỉnh giảng tại Trung tâm nghiên cứu Ames của NASA từ năm 2000 đến năm 2003. Từ tháng 1 năm 2004 đến tháng 12 năm 2004, ông làm Giám đốc Nghiên cứu của Phòng thí nghiệm Điều hướng Tự động tại Laboratoire de Recherches Balistiques et Aerodynamiques, [Ministere de la Defense, Vernon, Pháp], nơi ông mang quân hàm Thiếu tá. Ông là giảng viên tại UC Berkeley từ năm 2005. Bayen là tác giả của hai cuốn sách và hơn 200 bài báo trên các tạp chí và hội nghị được bình duyệt. Anh ấy là người đã nhận được Giải thưởng Ballhaus của Đại học Stanford, năm 2004, giải thưởng SỰ NGHIỆP từ Quỹ Khoa học Quốc gia, năm 2009 và anh ấy là một trong 10 Nhà sáng tạo hàng đầu của NASA về Tính bền vững của Nước, năm 2010. Các dự án Thế kỷ Di động và Thiên niên kỷ Di động của anh ấy đã nhận được Giải thưởng ITS Tốt nhất năm 2008 cho 'Thực tiễn Sáng tạo Tốt nhất', tại Đại hội Thế giới ITS và Giải thưởng TRANNY từ Tổ chức Giao thông Vận tải California, 2009. Mobile Millennium đã được giới thiệu hơn 200 lần trên các phương tiện truyền thông, bao gồm các kênh truyền hình và đài phát thanh [CBS, NBC, ABC, CNET, NPR, KGO, the BBC] và trên báo chí nổi tiếng [Wall Street Journal, Washington Post, LA . Bayen là người nhận giải thưởng Sự nghiệp sớm của Tổng thống dành cho các nhà khoa học và kỹ sư [PECASE] từ Nhà Trắng, 2010. Ông cũng là người nhận Giải thưởng Tài trợ Nghiên cứu Okawa, Giải thưởng Ruberti từ IEEE và Giải thưởng Huber từ ASCE

Liên kết và chuyên môn

Phó Giáo sư, Khoa Kỹ thuật Điện và Khoa học Máy tính và Khoa Kỹ thuật Xây dựng và Môi trường, Đại học California, Berkeley, Hoa Kỳ

Xếp hạng và Đánh giá

Viết đánh giá

Những đánh giá gần đây

[Tổng xếp hạng cho tất cả các bài đánh giá]

• Russel S. CN ngày 04 tháng 09 năm 2022

  Kĩ sư

  Tôi đang đọc nửa cuốn sách vừa mới hoàn thành chương 15. Sau khi giải quyết tất cả các vấn đề, tôi thấy rằng một số vấn đề chưa được phát triển tốt. Làm chúng giống như ghép một câu đố mà không có hình ảnh. Bạn phải hình dung những gì bạn nghĩ rằng câu trả lời nên là gì và nếu điều đó không hiệu quả, hãy làm lại. Không có gì to tát nhưng một trong những ví dụ quán trọ ch14 phần 14. 4. 4. 1 mắc lỗi đánh máy [-5] trong khi lẽ ra phải là 10. Cho đến nay, một cuốn sách tuyệt vời có thể sử dụng thêm một chút mô tả và ví dụ trong phần đại số tuyến tính, bạn phải có một cuốn sách đại số tuyến tính

• Reuben M. Thứ tư ngày 20 tháng 10 năm 2021

  Dễ dàng để làm theo

  Sách giáo khoa rõ ràng, súc tích

• Tiến sĩ. b. T6 ngày 13 tháng 8 năm 2021

  Lập trình Python và phương pháp số

  Vì cuốn sách này có sẵn trong máy tính xách tay Jupyter, người ta dễ dàng hiểu nhanh hơn và áp dụng mã để sửa đổi