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Matrix Computations (Johns Hopkins Studies in the Mathematical Sciences) [Englisch] [Gebundene Ausgabe]

Gene H. Golub
5.0 von 5 Sternen  Alle Rezensionen anzeigen (2 Kundenrezensionen)
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Kurzbeschreibung

22. Februar 2013 Johns Hopkins Studies in the Mathematical Sciences (Buch 3)
The fourth edition of Gene H. Golub and Charles F. Van Loan's classic is an essential reference for computational scientists and engineers in addition to researchers in the numerical linear algebra community. Anyone whose work requires the solution to a matrix problem and an appreciation of its mathematical properties will find this book to be an indispensible tool. This revision is a cover-to-cover expansion and renovation of the third edition. It now includes an introduction to tensor computations and brand new sections on: fast transforms; parallel LU; discrete Poisson solvers; pseudospectra; structured linear equation problems; structured eigenvalue problems; large-scale SVD methods; and, polynomial eigenvalue problems. Matrix Computations is packed with challenging problems, insightful derivations, and pointers to the literature-everything needed to become a matrix-savvy developer of numerical methods and software.

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Produktinformation

  • Gebundene Ausgabe: 756 Seiten
  • Verlag: J. Hopkins Uni. Press; Auflage: 4th edition. (22. Februar 2013)
  • Sprache: Englisch
  • ISBN-10: 1421407949
  • ISBN-13: 978-1421407944
  • Größe und/oder Gewicht: 26,2 x 17,6 x 4,9 cm
  • Durchschnittliche Kundenbewertung: 5.0 von 5 Sternen  Alle Rezensionen anzeigen (2 Kundenrezensionen)
  • Amazon Bestseller-Rang: Nr. 47.084 in Fremdsprachige Bücher (Siehe Top 100 in Fremdsprachige Bücher)

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Produktbeschreibungen

Pressestimmen

Problems, solutions, and discussions of the formulas, methods and literature surrounding matrix computations make for a reference that is specific and well detailed: perfect for any college-level math collection appealing to engineers. Midwest Book Review 2013

Über den Autor und weitere Mitwirkende

Gene H. Golub (1932-2007) was a professor emeritus and former director of scientific computing and computational mathematics at Stanford University. Charles F. Van Loan is a professor of computer science at Cornell University, where he is the Joseph C. Ford Professor of Engineering.

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5.0 von 5 Sternen Ein Klassiker 1. März 2014
Format:Kindle Edition|Verifizierter Kauf
Ein Klassiker, jetzt auch als e-book. Ich habe das Buch, aber als ich sah, dass es den Golub/VanLoan auch als e-book gibt, musste ich es unbedingt haben. Das Formel-Layout in der e-book Version ist sehr gut, keine Selbstverständlichkeit für Mathematik-lastige Texte, die als e-book mit ihrem Formel-Layout oft sehr verhunzt sind. Für jemand, der aktiv Algorithmen aus der linearen Algebra in Software-Entwicklungen einsetzt, ist dieses Buch ein absolutes Muss. Ich habe den Conjugate Gradient Algorithmus aus dem Buch mit minimalen Modifikationen in einem Graphikkarten-Programm (CUDA) erfolgreich für Bildverarbeitung eingesetzt.
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5.0 von 5 Sternen Absolutes Standardwerk - ein Muss 19. Juli 2013
Format:Gebundene Ausgabe|Verifizierter Kauf
Dieses Buch ist die "Bibel" der Numerik der linearen Algebra, Gleichungssysteme, Ausgleichsprobleme, Eigenwertprobleme und vieles andere mehr. Diese Buch muss man haben!!!
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Die hilfreichsten Kundenrezensionen auf Amazon.com (beta)
Amazon.com: 4.2 von 5 Sternen  12 Rezensionen
5 von 5 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
5.0 von 5 Sternen A classic book that got even better 11. März 2014
Von Amazon Customer - Veröffentlicht auf Amazon.com
Format:Gebundene Ausgabe
This is now the best and most up-to-date textbook for numerical linear algebra at the graduate level, which I have been teaching for seven years. In the past, I always liked its third edition as a reference book, but hesitated to use it as a textbook, because it was difficult for students to study. The fourth edition reads much clearer, and I also like the new organization of the chapters very much. The fourth edition is much more friendly for self-study by matured students. I highly recommend it to students and practitioners who already have some basic understanding of linear algebra and would like to learn more about numerical algorithms in linear algebra for computational sciences.

A word of caution: This book is not meant to be an introduction to linear algebra for self-study or at the undergraduate level. There are good books specifically for that purpose, such as Linear Algebra and Its Applications by Gilbert Strang.
13 von 16 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
5.0 von 5 Sternen Best book in the topic 3. Mai 2013
Von Ivan Oseledets - Veröffentlicht auf Amazon.com
Format:Gebundene Ausgabe|Verifizierter Kauf
The classical book on matrix analysis. 4-th edition includes all the classical stuff and a lot of new topics; the illustrations are now provided as snipplets of MATLAB code. Must have for all people working in linear algebra, matrix and numerical analysis.
4 von 4 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
4.0 von 5 Sternen The Gold Standard for matrix operations 26. Dezember 2013
Von loren snyder - Veröffentlicht auf Amazon.com
Format:Gebundene Ausgabe|Verifizierter Kauf
Golub/Van Loan is not written in a very compelling style (very formal), but it is a great reference to understand how and why numerical matrix computation work. I've used it extensively for developing my own Singular Value Decomposition (SVD) routine, as well as routines for general eigenvalue problems. It's not great to use as a textbook for novices, but it is essential for use as a reference and as a teaching tool when doing anything related to numerical matrix computations. A good companion to this book is Trefethen/Bau 'Numerical Linear Algebra'.
5.0 von 5 Sternen A great book 11. Dezember 2013
Von Jeremiah the Prophet - Veröffentlicht auf Amazon.com
Format:Gebundene Ausgabe
This book is a true gem. It contains a huge amount of useful and up to date (2012) content from leading publications related to matrix computations. This book is a must for a researcher or an algorithm developer dealing with scientific computing. Not only it is highly detailed and can be used as a "cookbook" for algorithms, but *mostly* because it discusses theoretical aspects from both pure mathematical points of view and applied point of view (computational cost, accuracy, floating points, condition number, etc.) and brings useful insights that help the reader to understand what he really needs.
5.0 von 5 Sternen Five Stars 19. August 2014
Von Pom - Veröffentlicht auf Amazon.com
Format:Gebundene Ausgabe|Verifizierter Kauf
Good book to be read!
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