C#科学计算讲义【2025|PDF下载-Epub版本|mobi电子书|kindle百度云盘下载】

C#科学计算讲义PDF格式电子书版下载

注意：本站所有压缩包均有解压码： 点击下载压缩包解压工具

引言1

第1章 C＃程序设计基础9

1.1 计算机、程序设计与算法9

1.1.1 计算机结构9

1.1.2 操作系统10

1.1.3 机器语言与高级语言10

1.1.4 程序设计与算法10

1.2 C＃历史与概述11

1.2.1 C语言：结构化编程语言的高峰11

1.2.2 C+++语言：面向对象与大型程序11

1.2.3 Java语言：可移植、安全性与Internet11

1.2.4 C#:.NET主打语言12

1.3 集成开发环境介绍12

1.4 面向对象程序设计16

1.4.1 封装16

1.4.2 多态16

1.4.3 继承17

1.5 数据类型与运算符17

1.5.1 简单数据类型17

1.5.2 数组17

1.5.3 运算符17

1.5.4 赋值运算符18

1.6 程序控制结构18

1.6.1 顺序结构18

1.6.2 分支结构18

1.6.3 循环结构20

1.6.4 控制结构的嵌套21

1.7 类的设计及对象实现21

1.7.1 定义类22

1.7.2 创建对象22

1.7.3 方法22

1.7.4 构造函数23

1.7.5 析构函数与垃圾回收23

1.8 运算符重载及索引器24

1.8.1 运算符重载24

1.8.2 索引器26

1.8.3 面向对象思想在C＃程序设计中的重要性27

1.9 GUI编程28

1.1 0本章小结31

第2章 线性方程组迭代解法32

2.1 Jacobi迭代法32

2.1.1 基本原理32

2.1.2 实验内容与数据33

2.1.3 程序源代码33

2.1.4 实验结论37

2.2 Gauss-Seidel迭代法38

2.2.1 基本原理38

2.2.2 实验内容与数据39

2.2.3 程序源代码39

2.2.4 实验结论43

2.3 逐次超松弛迭代法44

2.3.1 基本原理44

2.3.2 实验内容与数据44

2.3.3 程序源代码45

2.3.4 实验结论49

2.4 Richardson迭代法50

2.4.1 基本原理50

2.4.2 实验内容与数据50

2.4.3 程序源代码50

2.4.4 实验结论54

2.5 广义Richardson迭代法55

2.5.1 基本原理55

2.5.2 实验内容与数据55

2.5.3 程序源代码55

2.5.4 实验结论60

2.6 Jacobi超松弛迭代法60

2.6.1 基本原理60

2.6.2 实验内容与数据61

2.6.3 程序源代码61

2.6.4 实验结论65

2.7 最速下降法66

2.7.1 基本原理66

2.7.2 实验内容与数据66

2.7.3 程序源代码67

2.7.4 实验结论71

2.8 共轭梯度法72

2.8.1 基本原理72

2.8.2 实验内容与数据72

2.8.3 程序源代码72

2.8.4 实验结论77

2.9 本章小结77

第3章 线性方程组的直接解法78

3.1 三角方程组78

3.1.1 基本原理78

3.1.2 实验内容与数据79

3.1.3 程序代码79

3.1.4 实验结论83

3.2 高斯消去法83

3.2.1 基本原理83

3.2.2 实验内容与数据84

3.2.3 程序源代码84

3.2.4 实验结论89

3.3 选主元消去法90

3.3.1 基本原理90

3.3.2 实验内容与数据90

3.3.3 程序源代码90

3.3.4 实验结论96

3.4 Crout分解97

3.4.1 基本原理97

3.4.2 实验内容与数据98

3.4.3 程序源代码98

3.4.4 实验结论103

3.5 Doolittle分解103

3.5.1 基本原理103

3.5.2 实验内容与数据104

3.5.3 程序源代码104

3.5.4 实验结论108

3.6 追赶法计算三对角方程109

3.6.1 基本原理109

3.6.2 实验内容与数据110

3.6.3 程序源代码110

3.6.4 实验结论114

3.7 行列式的计算115

3.7.1 基本原理115

3.7.2 实验内容与数据115

3.7.3 程序源代码115

3.7.4 实验结论119

3.8 本章小结120

第4章 正交变换与最小二乘计算方法121

4.1 对称正定阵的Cholesky分解121

4.1.1 基本原理121

4.1.2 实验内容与数据122

4.1.3 程序源代码122

4.1.4 实验结论126

4.2 不开平方的Cholesky分解127

4.2.1 基本原理127

4.2.2 实验内容与数据127

4.2.3 程序源代码127

4.2.4 实验结论132

4.3 QR分解之Householder镜像变换方法133

4.3.1 基本原理133

4.3.2 实验内容与数据134

4.3.3 程序源代码134

4.3.4 实验结论140

4.4 修正的Gram-Schimdt正交化方法141

4.4.1 基本原理141

4.4.2 实验内容与数据142

4.4.3 程序源代码142

4.4.4 实验结论147

4.5 求解法方程计算最小二乘问题147

4.5.1 基本原理147

4.5.2 实验内容与数据149

4.5.3 程序源代码149

4.5.4 实验结论157

4.6 QR分解法计算最小二乘问题158

4.6.1 基本原理158

4.6.2 实验内容与数据159

4.6.3 程序源代码159

4.6.4 实验结论167

4.7 加权最小二乘与Gauss-Markov估计167

4.7.1 基本原理167

4.7.2 实验内容与数据169

4.7.3 程序源代码169

4.7.4 实验结论178

4.8 具有先验信息的贝叶斯估计178

4.8.1 基本原理178

4.8.2 实验内容与数据179

4.8.3 程序源代码179

4.8.4 实验结论189

4.9 工程应用中最小二乘法的实用方法191

4.10 本章小结192

第5章 鲁棒估计193

5.1 M估计的IGGI方案193

5.1.1 基本原理193

5.1.2 实验内容与数据194

5.1.3 程序源代码196

5.1.4 实验结论208

5.2 Hampel函数作标准等价权210

5.2.1 基本原理210

5.2.2 实验内容与数据210

5.2.3 程序源代码212

5.2.4 实验结论224

5.3 Huber估计227

5.3.1 基本原理227

5.3.2 实验内容与数据227

5.3.3 程序源代码229

5.3.4 实验结论241

5.4 本章小结243

第6章 随机数244

6.1 乘同余法均匀分布随机数发生器244

6.1.1 基本原理244

6.1.2 实验内容与数据244

6.1.3 程序源代码244

6.1.4 实验结论248

6.2 混合同余法均匀分布随机数发生器249

6.2.1 基本原理249

6.2.2 实验内容与数据249

6.2.3 程序源代码249

6.2.4 实验结论253

6.3 正态分布随机数253

6.3.1 基本原理253

6.3.2 实验内容与数据254

6.3.3 程序源代码254

6.3.4 实验结论261

6.4 蒙特卡罗方法介绍261

6.4.1 基本原理261

6.4.2 实验内容与数据262

6.4.3 程序源代码262

6.4.4 实验结论265

6.5 本章小结265

第7章 插值法266

7.1 拉格朗日插值266

7.1.1 基本原理266

7.1.2 实验内容与数据266

7.1.3 程序源代码266

7.1.4 实验结论270

7.2 牛顿插值法271

7.2.1 基本原理271

7.2.2 实验内容与数据271

7.2.3 程序源代码271

7.2.4 实验结论276

7.3 Hermite插值法276

7.3.1 基本原理276

7.3.2 实验内容与数据277

7.3.3 程序源代码277

7.3.4 实验结论281

7.4 本章小结281

第8章 非线性方程数值解法282

8.1 Picard迭代法282

8.1.1 基本原理282

8.1.2 实验内容与数据283

8.1.3 程序源代码283

8.1.4 实验结论285

8.2 牛顿迭代法285

8.2.1 基本原理285

8.2.2 实验内容与数据286

8.2.3 程序源代码286

8.2.4 实验结论289

8.3 割线法289

8.3.1 基本原理289

8.3.2 实验内容与数据290

8.3.3 程序源代码290

8.3.4 实验结论293

8.4 重根时的迭代改进293

8.4.1 基本原理293

8.4.2 实验内容与数据294

8.4.3 程序源代码294

8.4.4 实验结论297

8.5 应用范例：债券到期收益率的计算297

8.5.1 基本原理297

8.5.2 实验内容与数据298

8.5.3 程序源代码298

8.5.4 实验结论304

8.6 本章小结304

第9章 非线性最优化305

9.1 一维搜索之黄金分割法305

9.1.1 基本原理305

9.1.2 实验内容与数据306

9.1.3 程序源代码306

9.1.4 实验结论310

9.2 连续抛物线插值法311

9.2.1 基本原理311

9.2.2 实验内容与数据312

9.2.3 程序源代码312

9.2.4 实验结论316

9.3 多维非线性最优化牛顿下山法317

9.3.1 基本原理317

9.3.2 实验内容与数据318

9.3.3 程序源代码318

9.3.4 实验结论325

9.4 最速下降法327

9.4.1 基本原理327

9.4.2 实验内容与数据327

9.4.3 程序源代码327

9.4.4 实验结论333

9.5 变尺度之DFP方法333

9.5.1 基本原理333

9.5.2 实验内容与数据335

9.5.3 程序源代码335

9.5.4 实验结论341

9.6 拟牛顿之BFGS方法341

9.6.1 基本原理341

9.6.2 实验内容与数据342

9.6.3 程序源代码342

9.6.4 实验结论349

9.7 本章小结349

第10章 常微分方程（组）的数值方法350

10.1 经典Rung-Kutta方法350

10.1.1 基本原理350

10.1.2 实验内容与数据351

10.1.3 程序源代码351

10.1.4 实验结论353

10.2 Gill方法354

10.2.1 基本原理354

10.2.2 实验内容与数据355

10.2.3 程序源代码355

10.2.4 实验结论357

10.3 Rung-Kutta方法计算微分方程组358

10.3.1 基本原理358

10.3.2 实验内容与数据359

10.3.3 程序源代码359

10.3.4 实验结论363

10.4 Adams-Bashforth三步三阶方法364

10.4.1 基本原理364

10.4.2 实验内容与数据365

10.4.3 程序源代码365

10.4.4 实验结论371

10.5 Adams-Bashforth四步四阶方法372

10.5.1 基本原理372

10.5.2 实验内容与数据372

10.5.3 程序源代码372

10.5.4 实验结论379

10.6 三阶Adams预测校正方法（PECE）380

10.6.1 基本原理380

10.6.2 实验内容与数据381

10.6.3 程序源代码381

10.6.4 实验结论387

10.7 四阶Adams预测校正方法（PECE）388

10.7.1 基本原理388

10.7.2 实验内容与数据389

10.7.3 程序源代码389

10.7.4 实验结论396

10.8 辛结构与哈密顿系统的辛算法介绍397

10.8.1 基本原理397

10.8.2 实验内容与数据400

10.8.3 程序源代码400

10.8.4 实验结论405

10.9 本章小结406

附录A C＃数值代数类的抽象与设计408

附录B 动态链接库与混合编程428

B.1 静态链接库与动态链接库428

B.2 C＃调用Fortran动态链接库范例428

B.3 调用可执行函数433

附录C Linux下C＃开发与跨平台编程介绍444

C.1 Mono简介444

C.2 Linux下C＃IDE开发范例444

参考文献454