کتاب Mathematical Methods using Python: Applications in Physics and Engineering (روش‌های ریاضی با استفاده از پایتون: کاربردها در فیزیک و مهندسی) رویکرد جدیدی را برای آموزش روش‌های ریاضی برای دانشمندان و مهندسان ارائه می‌دهد. این یک مقدمه عملی و آموزشی برای استفاده از پایتون در دوره‌های ریاضی و روش‌های محاسباتی ارائه می‌دهد. هر دو مثال تحلیلی و محاسباتی از ابتدا یکپارچه شده‌اند.
هر فصل کتاب Mathematical Methods using Python، با مجموعه‌ای از مسائل طراحی شده به پایان می‌رسد که به دانش‌آموزان کمک می‌کند تا مهارت‌های خود را در تکنیک‌های ریاضی، برنامه‌نویسی کامپیوتری و تجزیه و تحلیل عددی تقویت کنند.
این کتاب تأکید کمتری بر اثبات‌های ریاضی دارد و تأکید بیشتری بر نحوه استفاده از رایانه برای محاسبات نمادین و عددی دارد. این شامل ۱۸۲ نمونه کدگذاری مستند به طور گسترده، بر اساس موضوعاتی است که دانش‌آموزان در دوره‌های پیشرفته خود در مکانیک، الکترونیک، اپتیک، الکترومغناطیس، مکانیک کوانتومی و غیره با آن‌ها مواجه خواهند شد.
در ادامه مقدمه‌ای از کتاب Mathematical Methods using Python را از زبان نویسنده شرح خواهیم داد.
مقدمه‌ای بر کتاب Mathematical Methods using Python:
رویکردی نوین برای آموزش روش‌های ریاضی برای دانشمندان و مهندسان
با ۵۷ سال تجربه ترکیبی در تدریس دوره‌های کارشناسی، به این نتیجه رسیده‌ایم که محاسبات باید در قلب آموزش علوم قرار گیرد. برنامه‌نویسی مهارتی کلیدی برای دانشمندان و مهندسان است که باید در کنار روش‌های ریاضی پیشرفته آموزش داده شود. بر اساس همین تفکر این کتاب درسی را خلق کرده‌ایم.
استفاده از رایانه برای حل مسائل به مهارتی اساسی و حیاتی در تمامی زمینه‌های علمی تبدیل شده است. این کتاب آموزش روش‌های ریاضی و برنامه‌نویسی را در یک ارائه واحد ادغام می‌کند. در رویکرد ما، برنامه‌نویسی رایانه و سیستم‌های جبر رایانه‌ای صرفاً به عنوان یک ابزار دیگر برای حل مسئله در نظر گرفته می‌شوند. در کنار آموزش روش‌های ریاضی فراتر از حساب دیفرانسیل و انتگرال، ما آموزش استفاده از رایانه برای حل مسائل علمی و مهندسی را نیز ارائه می‌دهیم.
کتاب Mathematical Methods using Python درسی برای دانشجویانی طراحی شده است که دو ترم حساب دیفرانسیل و انتگرال را گذرانده‌اند و در رشته‌های علوم یا مهندسی تحصیل می‌کنند، جایی که از ریاضیات برای حل مسائل و مدل‌سازی سیستم‌های فیزیکی استفاده می‌شود. ما کتابی را خلق کرده‌ایم که:
- مروری بر ریاضیات مورد نیاز برای اخذ مدرک در رشته‌های علوم و مهندسی ارائه می‌دهد.
- به دانشجویان نشان می‌دهد که چگونه از پایتون برای حل مسائل ریاضی استفاده کنند.
- برای ایجاد انگیزه در فراگیری ریاضیات، از مثال‌ها و مدل‌هایی از سیستم‌های فیزیکی و مهندسی استفاده می‌کند.
در حال حاضر کتاب‌های درسی عالی‌ای توسط مدرسان برای آموزش روش‌های ریاضی برای دانشمندان و مهندسان استفاده می‌شود. به عنوان مثال، کتاب درسی نوشته‌ی boas (روش‌های ریاضی در علوم فیزیکی، ویلی، ۲۰۰۵) یک کتاب درسی کلاسیک و جامع در مورد روش‌های ریاضی است که سال‌هاست در دانشگاه‌ها و کالج‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرد. با این حال، کمبود کتاب‌های درسی کارشناسی وجود دارد که در آن‌ها برنامه‌نویسی در کنار روش‌های ریاضی آموزش داده شود. ما بر این باوریم که این کتاب درسی با ارائه رویکرد آموزشی منحصربه‌فرد برای هر دو مهارت ریاضی و برنامه‌نویسی که دانشجویان پس از فارغ‌التحصیلی به آن نیاز خواهند داشت، این خلاء را در ادبیات پر می‌کند.
ما به دلیل محبوبیت و ماهیت متن‌باز بودن، پایتون را انتخاب کردیم. استفاده از پایتون برای انجام محاسبات ریاضی مهارتی قابل انتقال است که دانشجویان آن را صرف نظر از کاری که با مدرک خود انتخاب می‌کنند، ارزشمند خواهند یافت.
کتاب Mathematical Methods using Python به همان اندازه که در مورد یادگیری ریاضی است، در مورد یادگیری استفاده از پایتون برای حل مسائل نیز می‌باشد. نوشتن کتابی که ارتباط نزدیکی با یک زبان برنامه‌نویسی دارد، این خطر را به همراه دارد که با به‌روز شدن زبان، منسوخ شود.
با این حال، اکثر دستورات پایتون انتخاب‌شده در این کتاب مدت‌هاست که وجود داشته‌اند و به طور گسترده‌ای توسط دانشمندان و مهندسان مورد استفاده قرار می‌گیرند. دانشجویانی که این کتاب را مطالعه کرده‌اند، باید بتوانند خود را با تغییرات زبان پایتون در صورت لزوم تطبیق دهند.
بیشتر بخوانید: کتاب A Handbook of Mathematical Models with Python
راهنما برای مدرسان
کتاب Mathematical Methods using Python درسی را می‌توان برای درس «روش‌های ریاضی» یا هر دوره‌ای که دانشجویان نیاز به یادگیری ریاضیات پیشرفته و همچنین تکنیک‌های برنامه‌نویسی دارند، استفاده کرد.
برای دانشجویان مهم است که کاربردهایی را که برای ریاضیاتی که یاد می‌گیرند وجود دارد، ببینند. در تمامی فصول، ما با مثال‌هایی از علم یا مهندسی، انگیزه یادگیری ریاضیات را در دانشجویان ایجاد می‌کنیم.
مثال‌های پایتون در کتاب Mathematical Methods using Python، موضوعاتی را پوشش می‌دهد که دانشجویان در دوره‌های پیشرفته خود در مکانیک، الکترونیک، اپتیک، الکترومغناطیس، مکانیک کوانتوم و غیره با آن‌ها مواجه خواهند شد. مسائل انتهای فصل نیز با در نظر گرفتن این دوره‌های پیشرفته انتخاب شده‌اند.
از دانشجویان خواستن برای یادگیری هم ریاضیات و هم یک زبان برنامه‌نویسی کامپیوتر می‌تواند کار دشواری باشد. فصل ۱ کتاب Mathematical Methods using Python درسی، دوره فشرده‌ای از برنامه‌نویسی پایتون و کتابخانه‌های پرکاربرد (SymPy، NumPy، SciPy، Matplotlib) را به دانشجویان ارائه می‌دهد.
مدرسان می‌توانند از فصل ۱ به عنوان یک مطالعه‌ی تعیین‌شده استفاده کنند، مطالب را مانند هر فصل دیگری تدریس کنند، یا آن را نادیده بگیرند و دانشجویان را وادارند تا با پیشروی در ریاضیات، کد را یاد بگیرند.
پس از این مقدمات مقدماتی، فصول اختصاصی به مشتق‌گیری، انتگرال‌گیری، بردارها و تکنیک‌های انتگرال‌گیری چندگانه اختصاص داده شده است. در گروه بعدی از فصل‌ها اعداد مختلط، ماتریس‌ها، تحلیل برداری را پوشش می‌دهیم و مقدمه‌ای بر فضاهای برداری ارائه می‌کنیم. فصل‌های جامع، معادلات دیفرانسیل معمولی و جزئی را پوشش می‌دهند و به دنبال آن فصلی در مورد تحلیل سیستم‌های غیرخطی می‌آید. در نهایت، فصلی در مورد تجزیه و تحلیل داده‌های تجربی، دانشجویان را با تکنیک‌های رگرسیون خطی و غیرخطی، تبدیل فوریه و توزیع‌های پواسون، دوجمله‌ای و گاوسی آشنا می‌کند.
دانشجویان و مدرسان می‌توانند کدهای دسترسی باز استفاده‌شده در تمام فصول کتاب Mathematical Methods using Python را از وب‌سایت https://github.com/vpagonis/CRCbook به صورت Jupyter Notebook قابل اجرا دانلود کنند.
هدف ما این است که دانشجویان یاد بگیرند چگونه با استفاده از سه رویکرد تکمیلی و به همان اندازه مهم، به حل یک مسئله علمی بپردازند:
راهنما برای دانشجویان
یکی از اهداف کتاب Mathematical Methods using Python آموزش نحوه استفاده از ابزارهای محاسباتی برای حل مسائل ریاضی در علوم و مهندسی است. این مهارتی قابل انتقال است و صرف نظر از مسیر شغلی شما مفید خواهد بود.
درک می‌کنیم که یادگیری همزمان ریاضی و برنامه‌نویسی ممکن است دلهره‌آور به نظر برسد. با این حال، شما می‌توانید آن را انجام دهید! موتورهای جستجو و هوش مصنوعی دوست شما هستند.
اگر نمی‌توانید به خاطر بیاورید که چگونه کاری را در پایتون انجام دهید، اشکالی ندارد که به صورت آنلاین جستجو کنید. به عنوان مثال، جستجو برای «چگونه یک معادله دیفرانسیل را در پایتون حل کنیم» به وب‌سایت یک کتابخانه خاص پایتون (مانند SymPy) یا سایتی دیگر که نحوه استفاده از کدهای لازم را نشان می‌دهد، منجر می‌شود. با گذشت زمان، مهارت‌های کد نویسی شما افزایش می‌یابد و متوجه خواهید شد که کمتر برای موارد «ساده» جستجو می‌کنید.
یک هشدار! کدهایی را که به صورت آنلاین پیدا می‌کنید بدون فکر کپی و پیست نکنید! برای یادگیری نحوه استفاده از پایتون و سایر زبان‌ها، مهم است که کدهای خود را بنویسید و ساختار و سازماندهی آن‌ها را درک کنید.
روش‌های ریاضی و مهارت‌های برنامه‌نویسی که از کتاب Mathematical Methods using Python به دست می‌آورید، مهارت‌های بسیار ارزشمندی هستند که می‌توانید آن‌ها را در تمام آموزش‌های علمی خود به همراه داشته باشید! اگر فقط کد را کپی و پیست کنید، خودتان را از یادگیری این مهارت‌ها محروم کرده‌اید.
سرفصل‌های کتاب Mathematical Methods using Python:
- Cover
- Half Title
- Title Page
- Copyright Page
- Dedication
- Contents
- Preface
- Chapter 1: Introduction to Python
- Chapter 2: Differentiation
- Chapter 3: Integration
- Chapter 4: Vectors
- Chapter 5: Multiple Integrals
- Chapter 6: Complex Numbers
- Chapter 7: Matrices
- Chapter 8: Vector Analysis
- Chapter 9: Vector Spaces
- Chapter 10: Ordinary Differential Equations
- Chapter 11: Partial Differential Equations
- Chapter 12: Analysis of Nonlinear Systems
- Chapter 13: Analysis of Experimental Data
- Further Reading and Additional Resources
- Index
جهت دانلود کتاب Mathematical Methods using Python می‌توانید پس از پرداخت، دریافت کنید.
نقد و بررسی‌ها
هنوز بررسی‌ای ثبت نشده است.