📖 关于《浮点计算编程原理、实现与应用》
《浮点计算编程原理、实现与应用》是刘纯根创作的一部优秀作品，提供PDF等多种电子书格式下载。本页面为您提供详细的浮点计算编程原理、实现与应用 EPUB下载信息、阅读指南和相关资源。
⬇️ 下载信息
书籍名称: 《浮点计算编程原理、实现与应用》
作者: 刘纯根
可用格式: PDF
出版时间: 2024-08-02
读者评分: ISBN：9787111243830分
📱 格式说明
- 浮点计算编程原理、实现与应用 PDF格式电子书下载
📝 书籍评价
《浮点计算编程原理、实现与应用》以“数值误差—算法设计—工程落地”为轴，系统梳理IEEE-754、Kahan求和、混合精度迭代等关键技术，并用C/C++/CUDA给出可编译源码，填补了中文资料偏重理论、缺乏工业级实现的空白。作者把“误差传播”拆成符号推导、区间分析与基准测试三步，既方便教学，也利于性能调优。然全书案例以Linux+GCC为主，Windows/ARM平台移植提示不足；对Posit、BFloat16等新格式的讨论仅停留在展望，深度略欠。适合已掌握C语言与线性代数、需在科学计算、图形渲染或AI框架中调优数值稳定性的工程师与研究生阅读，亦可作为高等院校“高性能数值计算”课程参考书。
📚 阅读指南
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❓ 常见问题
Q1: 这本书适合完全没有数值计算基础的读者吗？
不完全适合。作者在第1章用约20页快速回顾了计算机算术与误差理论，随后即进入IEEE-754细节与算法推导；若读者连泰勒展开、条件数等概念都不熟悉，阅读曲线会较陡。建议先完成《数值分析》本科课程或至少阅读《Computer Systems: A Programmer’s Perspective》第2章后再切入本书。
Q2: 书中给出的浮点算法示例代码能否直接用于生产环境？
可以，但需二次封装。所有C/C++示例都遵循C99标准，并给出Makefile与单元测试；然而作者为教学目的保留了assert与printf调试语句，且未处理线程安全、异常信号等问题。第11章专门讨论如何将示例封装为可复用库（如引入命名空间、RAII资源管理、异常等级映射），并给出与Boost.Multiprecision、MPFR的对接范例。
Q3: 如果我只关心GPU或深度学习框架中的混合精度训练，这本书有帮助吗？
有，但需跳读。第9章“并行与异构环境中的浮点语义”分析了CUDA、OpenCL、Tensor Core的舍入模式差异，并给出FP16累加器误差模型；第12章用PyTorch与TensorFlow的Apex/AMP扩展做案例，展示如何利用书中Kahan与Knuth补偿算法减少混合精度训练中的梯度下溢。若仅想快速落地，可直接阅读这两章并参考随书代码仓库里的fp16_trainer.py脚本。
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