У меня был проблеск численного анализа (в основном, численных методов, таких как поиск корней, квадратные уравнения и другие предварительные вещи) в моем классе по исчислению, но теперь я чувствую, что хочу больше изощренности в своей работе.
Есть ли хорошая книга, которая поможет мне понять такие понятия, как стабильность алгоритмов, разработка устойчивых алгоритмов, распространение ошибок, анализ сходимости и т. Д. С более общей точки зрения?
По сути, я хочу лучше понять и проанализировать методы подпространства Крылова (QMR, GMRES и CG) и несколько алгоритмов нелинейной оптимизации. Особенно то, как приближение с плавающей запятой имеет значение для алгоритмов.
Проблема с большинством книг, которые я видел, состоит в том, что они начинают с предположения, что читатель ничего не знает о линейной алгебре, и переходят к основам LU, гауссовой элиминации, QR и т. Д., Которые мне не нужны. То, что я хочу, - это больше «числового анализа» с высоты птичьего полета, не вдаваясь в детали конкретных методов. Краткость будет высоко ценится.
источник
Совсем недавно я обнаружил Trefethen и БАУ по Numerical Линейная алгебра . Мне очень нравится стиль, и мне кажется, что эта книга удовлетворяет почти всем вашим критериям.
источник
Что касается арифметики с плавающей точкой, я думаю, что хорошей отправной точкой является статья Д. Гольберга «Что должен знать каждый компьютерщик об арифметике с плавающей точкой» .
Некоторые другие забавные книги для чтения, помимо уже предложенных:
У каждой книги есть замечательные главы, но насколько полезна книга для того, чтобы помочь читателю понять тему, зависит от фона и интересов читателя. Я нашел эти книги полезными для моей работы, и я рекомендую вам взглянуть на них в библиотеке.
источник
Вводная книга, которая очень хорошо объясняет основы - это Gander, Gander, Kwok: Scientific Computing.
источник