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  • 《工业数学论题》一书的序言和目录
  • 作者:佚名
  • 发表日期:十月 01, 2007
  • 浏览:66次
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  • 编者导读:作者 Helmut Neunzert，Abul Hasan Siddiqi译自: Topics in Industrial Mathematics: Case Studies and Related Mathematical Methods, p.vii -- xiii, Dordrecht; Boston: Kluwer Academic Publishers, 2000.Helmut Neunzert (1936 --- )是德国Kaiserslautern(凯撒斯劳滕)大学的教授,国际著名应用数学家和工业数学家.他是欧洲工业数学联合会 (European Consortium for Mathematics in Industry (ECMI))的创建会员(1986), 1988年任ECMI的主席. 有关ECMI可参阅本刊 Vol.8(1989), No.3, ``欧洲工业数学联合会''一文.本刊 Vol.19(2000), No.1
  • 作者 Helmut Neunzert，Abul Hasan Siddiqi

    译自: Topics in Industrial Mathematics: Case Studies and Related Mathematical Methods, p.vii -- xiii, Dordrecht; Boston: Kluwer Academic Publishers, 2000.

    Helmut Neunzert (1936 --- )是德国Kaiserslautern(凯撒斯劳滕)大学的教授,国际著名应用数学家和工业数学家.他是欧洲工业数学联合会 (European Consortium for Mathematics in Industry (ECMI))的创建会员(1986), 1988年任ECMI的主席. 有关ECMI可
    参阅本刊 Vol.8(1989), No.3, ``欧洲工业数学联合会''一文.本刊 Vol.19
    (2000), No.1还刊登了他在第三世界科学院举办的工业数学研讨会上的报
    告``数学:关键技术的关键''一文.

    Abul Hasan Siddiqi 是位于沙特阿拉伯达兰(Dhahran)的法赫德国王石油矿业大学(King Fahd University of Petroleumand Minerals)和位于印度阿里格尔(Aligarh)的阿里格尔穆斯林大学(Aligarh Muslim University)的教授.---校注

    序言

    工业数学是一门相对新的学科.它主要关心的是把工业提出的技术、管
    理组织和经济问题转换为数学问题;通过解析和(或)数值性质的近似方法
    去``解决''这些问题;最后按照原问题重新解释所得到的理论或数值结果.
    简而言之,工业数学就是对工业问题进行建模和科学计算.

    工业数学家是桥梁建设者.他们要建造从数学领域到现实世界的桥梁;为此工
    业数学家必须了解双方,来自公司的问题以及来自数学的思想和方法.作为数
    学家, 他们必须是多面手.如果你进入工业界,你不知道将会遇到什么样的问
    题以及为解决这些问题你将需要什么样的数学概念和方法.因此,要成为好的
    ``工业数学家'',你必须知道很多数学想法以及在工程和现代数学中已经共
    有的具有极大的潜在应用的想法.例如小波、伪随机数、反问题和多重网格等是
    最近20年开始引入实际应用领域的数学概念.

    工业数学是由建模、离散化、分析和可视化组成.为建立一个好的模型, 为
    将工业问题转化为一个使得你能相信模型的预测的数学问题不是一件容易的
    事情.这需要丰富的经验,因为建模主要是通过去做才能学会的.一种好的方法
    是给学生提出实际问题,学生在有经验的建模工作者指导下做这些实际问题.
    就Kaiserslautern(凯撒斯劳滕)大学的国际项目而言, ``建模研讨班''每学
    期都是以这种方式组织的.``建模研讨班''是对工业数学家的教育的重要手
    段.问题主要由``工业数学研究所''提供,``工业数学研究所''以很大的规
    模与工业协作,每年大约做40个不同的项目.该研究所是感兴趣的问题的
    重要来源.但并不是每个大学都有这样的资源,那么其他大学怎样才能得到适
    当的问题呢?去这些问题的出处, 去工业部门寻找问题.
    教研人员必须走访公司,讨论公司的问题,将会发现各种各样的好项目.

    本书是为帮助初学者而构思设计的,书中要说明我们在与工业相互合作以及工业
    数学教学中的经验.本书试图通过阅读来教授建模.这可能不是最好的解决
    办法,通过做来学习显然是更可取的.然而,我们试图保持特色:首先介绍5
    个研究案例,然后进一步说明这些案例研究中用到的相关理论的背景材料.

    组成本书第1章的这些案例研究取材于Kaiserslautern的建模研讨班,这些
    案例研究讨论药品制造中的分子排列、车辆的声音识别、气囊传感器的安
    全性、编织品的质量控制和疲劳寿命分析.以后的几个章节为读者提供数学
    的概念和方法,它们对于这些模型的适当的分析和相关新领域的探索来说都
    是基本的.

    例如,在第1章中我们介绍了处理关键的汽车零部件的寿命估计的疲劳寿命
    的分析,以及在第6章中我们给出了基于迟滞概念的数学形式.气囊传感器需
    要Maxwell方程,它的基础和相关文献放在第3章中. 在药品制造和车辆的
    声音识别中需要最优化 ---$\!$--- 第2\linebreak 章讨论一些连续最优化的重要算
    法. 随机数和所谓的Monte Carlo方法有助于估算(像药品设计那样)很复
    杂的积分以及求解核反应堆、太空飞行、半导体等问题中的高维运动学方
    程.第4章专门讲这些算法.图像处理是一个新兴领域,这里用到了大量新的
    数学思想;我们的问题是处理编织品的质量控制并应用多尺度分析的基本
    概念.但是其他方法,例如小波、分形、能量模型等其他方法也可能是同样
    重要的,我们在第5章中将描述其中一部分.

    在附录中,我们提供对理解正文是本质的某些课题的讨论,以及找不到特定
    的章节中合适地方写进去的某些结果.在每一章的结尾,我们给出若干问
    题,其中一些问题,特别是第3章和第5章的一些问题可能导致研究性的
    问题.一些问题的提示也在章末提及.书末我们提供了广泛的参考文献.

    本书是针对若干类型的读者写的. 我们希望本书对所有真正想了解工业数
    学的人会有所帮助. 本书打算作为对工程师和物理学家很有用的,关于当前
    工业和技术问题的数学方法的,便于使用的手册; 也打算对未来几年里会
    引起更多注意的大多数应用方法作出一种易于理解的注释.最后,本书可用作
    研究生和高年级大学生有关当前实际问题/工业问题的数学方法课程的
    教材.更深的洞察, 如果有需要的话,可以从本书提及的最新和适当的参考
    文献中获得.那些对严格分析不感兴趣的读者可省略如定理3.2, 3.3和6.3
    的证明.

    全文见 数学译林
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  • 【关键字】《工业数学论题》一书的序言和目录
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