程序员的数学与物理学:第二版
"Mathematics and Physics for Programmers, 2nd Edition, by John Patrick Flynt and Danny Kodicek, is a comprehensive course for programmers in the field of IT that delves into essential mathematical and physical concepts relevant to software development." 本书是编程人员的数学与物理学指南,由John Patrick Flynt和Danny Kodicek合著,于2012年由Course Technology PTR(Cengage Learning的一部分)出版。该书旨在为程序员提供必要的数学和物理学基础知识,以帮助他们更好地理解和解决在编程工作中遇到的复杂问题。 数学部分可能涵盖了以下几个方面: 1. **线性代数**:包括向量、矩阵、线性方程组、特征值和特征向量等概念,这些都是图形学、机器学习和数据科学中的基础。 2. **几何与拓扑**:讲解点、线、面之间的关系,以及在计算机图形学中如何表示和操作几何形状。 3. **概率与统计**:概率理论用于预测和分析随机事件,统计学则帮助处理和解释数据,对于算法设计和数据分析至关重要。 4. **离散数学**:包括逻辑、集合论、图论和组合数学,这些是理解和设计算法的基础。 5. **数值计算**:探讨如何用计算机近似计算,如牛顿迭代法、线性代数的迭代求解等,对优化和科学计算有重要作用。 物理学部分可能涉及: 1. **经典力学**:讲解物体运动的基本规律,如牛顿三定律,这对于模拟游戏物理引擎或机器人控制等应用至关重要。 2. **电磁学**:电场、磁场、电磁波等概念,对理解电子设备的工作原理和通信技术有直接影响。 3. **光学**:光的传播、反射、折射、干涉和衍射,对于图像处理和计算机视觉领域的算法设计有帮助。 4. **量子力学**:虽然更高级,但对理解和应用现代半导体技术(如CPU和存储器)有重要价值。 5. **热力学和统计物理**:探讨能量转换和系统行为,对于理解和优化计算系统的能耗有指导意义。 本书第二版可能包含了更新的内容和实例,适应了现代编程技术和领域的发展。通过深入学习这些数学和物理学概念,程序员可以增强他们的问题解决能力,设计出更高效、更准确的软件解决方案。同时,书中可能提供了实践练习和案例研究,帮助读者将理论知识应用到实际编程项目中。
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