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カスタマーレビュー数：2
【くちコミ情報】
解説が楽しいです
これまで多数の方々が評論されているように、ソースコードはひどいと思うのですが（元々のFo t anコードを、機械的にCに翻訳したそうな）、それを補って余りある解説があります。例えば多項式を評価する箇所では、「読者はまさかこんなことをしないでしょうね！」などと言って、以下のコードを挙げています。p=c[0]+c[1]*x+c[2]*x*x+c[3]*x*x*x+c[4]*x*x*x*x; p これは単純な例ですが、要はユーモアに富んでいながら、記述は明快でポイントを突いています。読んでいて楽しい稀有な数値解析の本です。バイブルとして常に手元に置いておきたい。
FORTRAN programs machine translated into C
This ook has some ve y good points as well as some weak. It's p ima y st ength is that it has a good collection of summa ies on nume ical methods which a e desc i ed in a way that is easily unde stood y non-nume ical analysts. The e a e diskettes o CD-ROMs (availa le as a sepa ate pu chase) which make unning the p og ams ve y easy. None of my students (math majo s, CS majo s, enginee s) have had difficulty getting p og ams to un. The collection can e useful fo indust ial scientists who want to const uct a simple p ototype to test ideas o p ocess la o ato y data. It's updated in a fai ly timely way, e.g., the latest edition has a section on wavelets. The majo weakness of this ook is that the p og am code is st ange -- it is a unch of p og ams o iginally w itten in FORTRAN which we e t anslated into C y a machine. The codes do not take advantage of pointe s and ways to save on memo y usage (e.g., dynamic data st uctu es) which C p og amm usually use. The p og ams in the ook a e ve y ad fo people who plan to shift th ough lots of data since the code is inefficient. If FORTRAN can e used in lieu of C, I suggest that use s pu chase the si ling text: Nume ical Recipes in FORTRAN. In sho t, conside ing the p ice, this ook is g eat fo people who just need to pop in a p og am into thei PC to test out ideas.
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カスタマーレビュー数：5
【くちコミ情報】
買い直す必要性はあまり感じない。
実用的な面からは多少古くなってきているところもあったり、一部信頼性を疑問視する声もあるようですが、内容に関してはいわずとしれた定評のある本であり、また解説が丁寧なので数値計算の勉強にもなります。 p 以下は、他の言語版が既に手元にある場合に、買い直す必要があるかに関してです。C言語版と比較して、C++用クラスの説明が付け加わっているほかはコードをC++に書き直したのみで、解説の内容自体はほとんど変わっていません。(ただコード自体はFo t an的な作法を残していたC言語版よりは改善されて見やすくなっています。) Cの日本語版と比較するとウェーブレットなどの章が新たに付け加わっていますが、それらも含めたC言語版の内容(英語)が全てWe サイトで無料公開されているので、これらを確かめた上で購入を検討することをお勧めします。C++にこだわるのであれば、上記サイトから直接ソースコードを購入するだけで済ますという手段もあります。
数値演算のアルゴリズムを幅広く扱った本
Nume ical Recipes in C Second Edition が C++ に書き換えられたもの。前著から内容的はほとんど変わっていない。 C言語版の訳書「ニューメリカルレシピ -- C言語による数値計算のレシピ」から、Nume ical Recipes in C Second Edition で実質的に新しく追加された項目は以下のとおりで、ページ数にして約 300 ページある。 p 1000ページの本なので、個人ではなかなか手に入れにくいかも知れないが、説明が比較的分かりやすく、工学のいろいろな分野をカバーしていて、各章は事前知識がそれほどなくても読み進められるようになっている。参考文献がきちんと示されているのもよい。 p ソースコードが別売になっているが、すべてのソースコードがプリントされているので、試しに使ってみる場合は CD-ROM を購入する必要はない。 p - 2.9 コレスキー分解 - 2.10 QR分解 - 5.4 複素数代数 - 5.7 数値積分 - 5.11 べき級数の効率的計算 - 5.12 Pade 近似 - 5.13 有理 Che ychev 近似 - 5.14 経路積分による関数の評価 - 6.3 指数関数積分 - 6.7 分数オーダーのベッセル関数、エアリー関数、球面ベッセル関数 - 6.9 F esnel 積分、コサインサイン積分 - 6.12 超幾何関数 - 7.7 準乱数系列 - 7.8 適応および再帰的 Monte Ca lo 法 - 8.5 M番目に大きな値の選択 - 9.7 非線形な方程式系のためのグローバルな収束法 - 12.5 2次元および3次元における実データのフーリエ変換 - 12.6 外部記憶もしくはメモリーローカルな FFT - 13.8 非等間隔にサンプルされたデータのスペクトル解析 - 13.9 FFTによるフーリエ積分の計算 - 13.10 ウェーブレット変換 - 13.11 サンプリング定理の数値的利用 - 14.7 複数の 2 次元分布は異なるか - 14.8 Savitzky-Golay スムージングフィルタ - 15.3 両軸における誤差を伴う直線データ - 16.5 二次の輸送方程式 - Chapte 18. 積分方程式と逆問題 - 19.6 境界値問題のためのマルチグリッド法 (Chapte 19は偏微分方程式) - Chapte 20. less-nume ical アルゴリズム (コーディングなど)
初版であれば購入したいが
Nume ical Recipes in C と比較したところ、従来のトピックについては差分は多くはなく、目新しい点は配列が 0 ベースになっているほかは、Mat ix クラスが新設された点ぐらいではないだろうか。プログラムで使われている変数名は短く分かりにくい。ポインタの利用はプログラムの高速化のためには必要だと思うが、一方で、Java や C# のようにオブジェクト指向を最大限に活用したコーディングではない。プログラムの速度と見通しとをどう両立させるかという問題は難しいところである。 新しいトピックとして、Wavelet や 種々のコーディングについての章が新設されており、実用上すぐにでも利用できそうである。 ただし、そのために CD と書籍をあわせて購入するのは高額である。Java や C# 版が出版され、和訳されることが期待される。
初版であれば購入したいが
Nume ical Recipes in C と比較したところ、従来のトピックについては差分は多くはなく、目新しい点は配列が 0 ベースになっているほかは、Mat ix クラスが新設された点ぐらいではないだろうか。プログラムで使われている変数名は短く分かりにくい。ポインタの利用はプログラムの高速化のためには必要だと思うが、一方で、Java や C# のようにオブジェクト指向を最大限に活用したコーディングではない。プログラムの速度と見通しとをどう両立させるかという問題は難しいところである。 新しいトピックとして、Wavelet や 種々のコーディングについての章が新設されており、実用上すぐにでも利用できそうである。
C++で数値計算をする方には必携
C++で数値計算をしようとする実践派技術者，研究者にとっての必携の書です。 数値計算で利用される多くの手法とその特徴を簡潔に述べて、具体的なC++コードで示しています。私は何年か前にこのC言語で記述された日本語訳版(ニューメリカルレシピ・イン・シ－）を購入しましたが、通常のCプログラマは使わないであろう特殊な記述をしていたため、応用しにくい面がありました。本書では全体をC++で書き換えたことでアルゴリズムの見通しが大きく改善されるとともに、部品として利用しやすくなっています。特に、Mat ixクラス導入による見通しの良さはC++のメリットといえます。贅沢を言えば、MATLABのようなベクトル演算をMat ixクラスでサポートしていれば、さらによくなったことと思います。また、CD-ROM等が別売なのが残念です。
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