本书致力于培养高性能、大规模仿真与计算领域的优秀人才。这一领域是数学、计算机高性能编程和物理学的深度融合，是典型的交叉学科。在横向上，本书融合高性能工程仿真与科学计算中物理学、数学和计算机编程等多学科的教学内容；纵向上，贯通初级数值分析、典型物理或其他应用场景，以及现代高性能仿真计算技术。作者在消化物理学、数学和计算机科学的相关理论与技术的基础上，对这些理论与技术进行精心挑选，在适应当前教学需要的前提下，将核心理论、算法和技术完整地呈现给读者。
本书包括六大部分，分别是：基本概念和线性方程组的基本求解技术、常用的数值算法、高性能C++编程的基本技术、基于多核和GPU的高性能算法编程技术、人工智能的基本概念和相关算法的编程加速及附录。
本书可作为高等院校理工类专业高年级本科学生的教材，也可供感兴趣的读者参考阅读。

第1章 引言
1.1 仿真的基本过程和要素
1.1.1 仿真对象的数学建模
1.1.2 数学模型的离散
1.1.3 离散模型的计算机实现
1.2 仿真性能的指标
1.2.1 校模和验模
1.2.2 精度与误差
1.2.3 仿真效率
1.2.4 用渐进形式表示时间和空间开销
1.2.5 加速比、并行效率及其他并行的相关概念
1.2.6 阿姆达尔定律
课程设计
第2章 线性方程组的基本求解技术
2.1 矩阵的存储
2.1.1 行优先与列优先
2.1.2 用C++数组存储矩阵
2.1.3 稠密阵的存储
2.1.4 稀疏阵的压缩存储
2.2 矩阵操作的C++实现
2.2.1 文件abstract_mat.h
2.2.2 文件innerproduct_vec.h
2.2.3 文件dense_mat_vec.h
2.2.4 文件init_matrix.h
2.2.5 文件csr_spintx_vec.h
2.2.6 文件abs_t.h
2.2.7 文件drv_spmjtx_zplx.cc
2.3 线性方程组的直接解法
2.3.1 高斯消元法和LU分解法
2.3.2 调用LAPACK库函数实现线性方程组LU求解的示例
2.4 迭代法
2.4.1 迭代终止条件与预处理
2.4.2 共轭梯度迭代算法
2.4.3 GMRES迭代算法
2.4.4 迭代算法的实现
课程设计
第3章 排序、插值与参数估计
3.1 排序
3.2 插值的基本概念
3.2.1 插值
3.2.2 查找特定元素
3.3 全局多项式插值
3.3.1 拉格朗日多项式插值
3.3.2 牛顿多项式插值
3.4 有理函数插值
3.5 分段多项式插值
3.5.1 分段常数插值
3.5.2 分段线性插值
3.5.3 样条插值
3.6 多维插值
3.6.1 双线性插值
……
第4章 函数的数值微分与积分
第5章 与C++相关的高性能编程技术
第6章 程序的生成与运行
第7章 线程级并行及编程
第8章 通用图像处理器及其井行编程
第9章 全连接人工神经网络
第10章 卷积神经网络
第11章 人工神经网络的高性能实现
参考文献
附录