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《科学计算入门 —— 物理、数学与工程专业基础教程》是一本专为物理、数学和工程专业大学生打造的入门级教材，以 Python 语言为核心工具，系统讲解科学计算的基础理论与实践应用。全书立足零基础教学，仅要求读者具备扎实的微积分基础，无需提前掌握编程经验，即可循序渐进掌握科学计算的核心技能。
核心定位与教学目标
本书的核心目标是为理工科学生搭建科学计算的基础框架，将抽象的数学理论与实际编程应用相结合，让读者通过动手实践理解数值方法的本质。作者在多年教学讲义的基础上修订完善，注重知识的实用性与趣味性，将细胞自动机、曼德博集合、牛顿冷却定律等多元主题融入示例与习题，使枯燥的数值计算变得生动易懂。同时，书中强调数值误差分析，帮助读者建立科学的计算思维，避免过度依赖现成函数而忽视误差来源。
内容结构与核心模块
全书共 23 章，分为三大核心模块：Python 编程基础、符号计算与数值方法、高级应用与拓展，逻辑层次清晰，循序渐进：
Python 编程基础（第 1-9 章）：从开发环境搭建入手，涵盖 Python 基础语法、控制结构、函数定义、数组操作、数据类型等核心知识点。重点介绍 NumPy 库的数值计算功能和 Matplotlib 的绘图工具，通过 projectile 运动模拟、随机数生成等实例，帮助读者掌握编程基本功，为后续科学计算打下基础。
符号计算与数值方法（第 10-20 章）：这是全书的核心部分。第 10 章引入 SymPy 库实现符号计算，支持微积分、线性代数等符号运算；后续章节系统讲解科学计算的核心数值方法，包括求根算法、曲线拟合与插值、数值积分、线性代数运算、数值微分、常微分方程与边值问题求解等。每个数值方法均先阐述原理，再结合物理或工程实例演示实现过程，同时强调误差分析与收敛性测试，培养读者严谨的计算习惯。
高级应用与拓展（第 21-23 章）：聚焦偏微分方程求解、傅里叶分析等高级主题，结合波动方程模拟、信号频谱分析等实际场景，展示科学计算在复杂问题中的应用。书中还融入混沌理论（如受驱阻尼摆）、分形几何（如曼德博集合）等趣味主题，拓宽读者的应用视野。
特色与优势
实用性强：所有知识点均结合具体问题场景展开，示例涵盖欧拉 - 伯努利梁理论、宇宙膨胀模型、基尔霍夫定律等理工科核心主题，习题设计注重巩固当下知识点，而非单纯课后复习。
注重实践：倡导交互式学习，鼓励读者边学边练，通过修改参数、调试代码深化理解。书中弱化现成函数的使用，优先讲解数值算法的原理与实现，帮助读者掌握 “黑箱” 背后的逻辑。
适配教学场景：内容编排符合教学规律，从基础编程到高级数值方法逐步递进，可作为本科低年级 “科学计算” 课程的教材，也适合自学者自主学习。附录提供数据文件支持，方便读者复现示例与习题。
语言友好：采用清晰简洁的表述，避免过度堆砌专业术语，复杂概念通过图表、示例分步拆解，降低入门难度。同时兼顾科学性与趣味性，让读者感受科学计算的魅力。
适用人群
本书主要面向物理、数学、工程专业的本科生，也可作为其他理工科专业学生学习科学计算的入门教材，或科研人员、工程师提升 Python 数值计算能力的参考资料。无论是课堂教学还是自主学习，都能帮助读者快速掌握科学计算的核心方法，为后续专业学习和科研工作提供有力支撑。