编程和数值分析

Question

我正在参加一个秋季的数学分析课程，其中有大量的应用/编程。我有一个马马虎虎的编程背景（已经参加了一些课程并在实习中从事Java编程工作）但我想在开始上课之前加强我的技能。所以我的问题是，哪些编程技巧对数值分析有用？

数据结构，OOP，算法是否非常重要？你有什么资源可以推荐我在课程开始前去看看吗？

Answer 1

算法和数据结构。不是OOP。在我上大学的数值分析课程中，我们在python和Matlab中进行了大量的算法编程。

Answer 2

如果你想进行数值分析快速原型制作，你最好使用numpy和/或scipy。 python 2.7或版本3的python教程长约120页，可从docs.python.org获得，并且很容易在一天内完成。 numpy和scipy需要学习。

使用OOP获得的收益可能很大，但需要花费大量精力。如果我使用的是C ++，我会使用Brian H. Flowers的书，它可以为您提供应用工程的快速介绍，前5章将使您能够编写优秀的C ++ OOP类，大约8小时的工作，包括编写测试脚本。现在的问题是许多OOP包都在标准模板库中。许多人最终重新发明轮子，因为他们不知道什么是可用的。这就是为什么你最好去Python numpy或scipy或者如上所述，只使用Matlab，因为大多数事情都是预定义的。这两种语言都适用于快速原型设计，但如果您想要完成诸如生成有限元/有限差分网格之类的相关内容，则需要访问Dongarra的BLAS库。