MP-Review: : (Matroids Matheplanet)

Die "Numerical Recipes" sind ein Standardwerk für numerische Methoden und Algorithmen. Diese Buchbesprechung bezieht sich auf die zweite Auflage (Erscheinungsjahr 2002). Das erklärte Ziel des Buches ist es, eine Mischung aus mathematischen Hintergründen, Erläuterungen zu Algorithmen und gebrauchsfertigen Implementierungen zu bieten. Die Programme sollen sofort benutzbar sein, aber "black boxes" sollen geöffnet und erklärt werden. Das Buch kommt diesem Ziel recht nahe mit für diese Art von Buch erstaunlich runden Ausführungen zum mathematischem Hintergrund, die sehr gut für sich allein stehen können, und wertvollen Hinweisen zu den verwendeten Algorithmen. Auf Details der Implementierung wird nur in einem einführenden Kapitel zu den verwendeten Basisklassen eingegangen. Ansonsten wird lediglich der fertige Code präsentiert. Wer den angegebenen Code tatsächlich verwenden will, sollte unbedingt die Lizenzbestimmungen beachten. Der Kauf des (schon nicht gerade billigen) Buches gestattet es ausschließlich, den Code aus dem Buch abzutippen (!) und zum persönlichen und privaten Gebrauch auf einer Maschine zu verwenden. Die Übertragung auf einen anderen Computer (auch in compilierter Form) ist untersagt. Ansonsten ist der Erwerb einer Softwarelizenz erforderlich, der Preis für die billigste liegt zur Zeit bei 120$, ermäßigt bei 65$. Will man dieses Geld nicht investieren, bleibt einem nur die eigene Reimplementierung der vorgestellten Algorithmen. Aus den erwähnten Gründen kann ich die "Numerical Recipes" sehr empfehlen, um zu lernen, welche effizienten Algorithmen zur Lösung eines Problems existieren und wie man sie implementieren könnte. Die Lizenzpolitik der Autoren ist mir persönlich jedoch prinzipiell unsympathisch und auch zu kostspielig, so daß ich die Verwendung des Codes nicht empfehlen kann. Die Kapitel Solution of Linear Algebraic Equations Interpolation and Extrapolation Integration of Functions Evaluation of Functions Special Functions Random Numbers Sorting Root Finding and Nonlinear Sets of Equations Minimization or Maximization of Functions Eigensystems Fast Fourier Transforms Fourier and Spectral Applications Statistical Description of Data Modeling of Data Integration of Ordinary Differential Equations Two Point Boundary Value Problems Integral Equations and Inverse Theory Partial Differential Equations Less-Numerical Algorithms

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