Saya telah melihat sekilas tentang Analisis Numerik (terutama, Metode Numerik seperti pencarian akar, persamaan kuadrat, dan hal-hal pendahuluan lainnya) di kelas Kalkulus saya, tetapi sekarang, saya mendapati diri saya menginginkan lebih banyak kecanggihan dalam pekerjaan saya.
Apakah ada buku bagus yang akan membantu saya memahami konsep-konsep seperti stabilitas algoritma, merancang algoritma stabil, propogasi kesalahan, analisis konvergensi, dll. Dari sudut pandang yang lebih umum?
Pada dasarnya, saya ingin dapat memahami dan menganalisis Metode Subruang Krylov (QMR, GMRES dan CG) dan beberapa algoritma Nonlinier Optimasi yang lebih baik. Terutama, bagaimana pendekatan floating point membuat perbedaan pada algoritma.
Masalah dengan sebagian besar buku yang saya lihat adalah mereka mulai dengan asumsi bahwa pembaca tidak tahu apa-apa tentang Aljabar Linier dan melanjutkan ke dasar-dasar LU, Penghapusan Gaussian, QR dll. Yang tidak saya butuhkan. Apa yang saya inginkan adalah lebih dari "pandangan mata burung" dari Analisis Numerik tanpa masuk ke rincian metode tertentu. Keringkasan akan sangat dihargai.
sumber
Baru-baru ini saya menemukan Aljabar Linear Numerik Trefethen dan Bau . Saya sangat suka gaya dan menurut saya buku ini memenuhi hampir semua kriteria Anda.
sumber
Sehubungan dengan aritmatika floating point, saya pikir titik awal yang baik adalah makalah D. Golberg "Apa yang harus diketahui oleh setiap ilmuwan komputer tentang aritmatika floating-point" .
Beberapa buku menyenangkan untuk dibaca, selain yang sudah disarankan, adalah:
Setiap buku memiliki bab yang luar biasa tetapi seberapa bagus buku dalam membantu mengembangkan pemahaman pembaca tentang suatu topik tergantung pada latar belakang dan minat pembaca. Saya menemukan buku-buku ini berguna untuk pekerjaan saya dan saya sarankan Anda untuk melihatnya di perpustakaan.
sumber
Buku pengantar yang menjelaskan dasar-dasarnya dengan sangat baik adalah Gander, Gander, Kwok: Scientific Computing.
sumber