• Kapcsolat

  • Hírlevél

  • Rólunk

  • Szállítási lehetőségek

  • Prospero könyvpiaci podcast

  • Hírek

  • Guide to Numerical Algorithm Design and Development: Including Legacy Examples from Fortran and MathCAD in High Precision

    Guide to Numerical Algorithm Design and Development by Delic, George;

    Including Legacy Examples from Fortran and MathCAD in High Precision

    Sorozatcím: Texts in Computer Science;

      • 12% KEDVEZMÉNY?

      • A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.
      • Kiadói listaár EUR 80.24
      • Az ár azért becsült, mert a rendelés pillanatában nem lehet pontosan tudni, hogy a beérkezéskor milyen lesz a forint árfolyama az adott termék eredeti devizájához képest. Ha a forint romlana, kissé többet, ha javulna, kissé kevesebbet kell majd fizetnie.

        33 279 Ft (31 694 Ft + 5% áfa)
      • Kedvezmény(ek) 12% (cc. 3 993 Ft off)
      • Kedvezményes ár 29 285 Ft (27 891 Ft + 5% áfa)

    33 279 Ft

    db

    Beszerezhetőség

    Még nem jelent meg, de rendelhető. A megjelenéstől számított néhány héten belül megérkezik.

    Why don't you give exact delivery time?

    A beszerzés időigényét az eddigi tapasztalatokra alapozva adjuk meg. Azért becsült, mert a terméket külföldről hozzuk be, így a kiadó kiszolgálásának pillanatnyi gyorsaságától is függ. A megadottnál gyorsabb és lassabb szállítás is elképzelhető, de mindent megteszünk, hogy Ön a lehető leghamarabb jusson hozzá a termékhez.

    A termék adatai:

    • Kiadó Springer Nature Switzerland
    • Megjelenés dátuma 2025. december 1.
    • Kötetek száma 1 pieces, Book

    • ISBN 9783031901775
    • Kötéstípus Keménykötés
    • Terjedelem243 oldal
    • Méret 235x155 mm
    • Nyelv angol
    • Illusztrációk XXVII, 243 p. 8 illus., 6 illus. in color. Illustrations, color
    • 700

    Kategóriák

    Hosszú leírás:

    "

    The focus of this unique textbook/reference is on numerical algorithms that are stable and provide high precision in common numerical problems encountered in large-scale modeling projects.

    The techniques presented are based on algorithms developed by the author over six decades of research and publications in peer-reviewed journals. The exposition includes topics typical of numerical analysis courses and is supplemented with examples of algorithms demonstrated in an engineering worksheet that is easy to read and comprehend. Each chapter ends with exercises and programming problems. Additional examples are available as downloadable Fortran code based on the author’s large-scale models in computational physics. The limitations of commodity processors and modern compilers is discussed, with advice provided on how to control them in an algorithm’s code design. An ample bibliography of over 200 citations provides a guide to further reading.

    Topics, features, and emphases:

    · Stability: knowing the range of algorithm parameters for producing reliable results

    · Accuracy: understanding convergence to a result through quantitative metrics

    · Precision: advance knowledge of the expected numerical precision and how to control it

    · Efficiency: translating an algorithm into code with limited redundant computation

    The primary target audience of this textbook/guide are senior graduate (or postgraduate) students in computer science and scientific or engineering fields who are starting on a career path as the next generation of model developers for high-performance computing (HPC). Additionally, the book will appeal to professionals engaged in large-scale computer model development who could use the volume as a course supplement or reference.

    The author is an Honorary Fellow of the University of Wollongong, New South Wales, Australia. He is active as a private consultant in HPC and CEO of HiPERiSM Consulting, LLC, in the United States of America.

    "

    Több

    Tartalomjegyzék:

    1.Number Systems and Machine Representation.- 2.Function Approximation and Error.- 3.Interpolation of Discrete Data.- 4.Function Approximation.- 5.Operator Equations and Notation.- 6.Finding Roots of Functions.- 7.One-dimensional Numerical Integration.- 8.Two-dimensional Numerical Integration.- 9.Numerical Solution of Ordinary Differential Equations.- 10.Direct Search Optimization Methods.

    Több