J'ai eu un aperçu de l'analyse numérique (principalement, des méthodes numériques comme la recherche de racines, les équations quadratiques et d'autres choses préliminaires) dans ma classe de calcul, mais maintenant, je me retrouve à vouloir plus de sophistication dans mon travail.
Existe-t-il un bon livre qui m'aidera à comprendre des concepts tels que la stabilité des algorithmes, la conception d'algorithmes stables, la propagation des erreurs, l'analyse de convergence, etc. d'un point de vue plus général?
Essentiellement, je veux être en mesure de mieux comprendre et analyser les méthodes de sous-espace de Krylov (QMR, GMRES et CG) et quelques algorithmes d'optimisation non linéaire. Surtout, comment l'approximation en virgule flottante fait une différence pour les algorithmes.
Le problème avec la plupart des livres que j'ai vus est qu'ils partent du principe que le lecteur ne sait rien de l'algèbre linéaire et qu'ils continuent dans les bases de LU, élimination gaussienne, QR, etc. dont je n'ai pas besoin. Ce que je veux, c'est plus une "vue d'ensemble" de l'analyse numérique sans entrer dans les détails de méthodes spécifiques. La brièveté serait très appréciée.
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J'ai récemment découvert Trefethen et l' algèbre linéaire numérique de Bau . J'aime beaucoup le style et il me semble que ce livre répond à presque tous vos critères.
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En ce qui concerne l'arithmétique en virgule flottante, je pense qu'un bon point de départ est l'article de D. Golberg "Ce que tout informaticien devrait savoir sur l'arithmétique en virgule flottante" .
En plus des livres déjà suggérés, d'autres livres amusants à lire sont:
Chaque livre a des chapitres remarquables, mais la qualité d'un livre pour aider à développer la compréhension d'un sujet par le lecteur dépend de ses antécédents et de ses intérêts. J'ai trouvé ces livres utiles pour mon travail et je vous recommande de les consulter à la bibliothèque.
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Un livre d'introduction qui explique très bien les bases est Gander, Gander, Kwok: Scientific Computing.
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