具体描述
本书是为初、中级计算机用户迅速掌握MATLAB的应用而编写的。
MathWorks公司自从1984年推出MATLAB1．O版以来，经过不断完善，目前已形成相对稳定的版本MATLAB7．0版。它比以前的版本无论在桌面布局、数学运算能力、图形绘制的方便性和程序的调试／排错方面都有很大的改进。它帮助你从繁琐的数学运算和图形绘制的手工劳动中解放出来，使数学运算和图形绘制走向自动化，并且通过科学计算使生产与管理工作的效益大为提高。
本书不是繁琐地介绍MATLAB软件中对指令、语句、函数和使用条件，而是通过大量实例来说明指令、语句、函数的应用和解题方法，并介绍某些函数的产生、编程和计算方法，使读者容易理解和记忆。
本书的内容由浅入深，例题内容涉及数学、工程设计最优化、规划设计、金融分析、电工计算和自动控制系统的分析等，并附有游戏。每道例题都经过筛选，例题中所引用的指令、函数和程序大多附有注解予以说明，并通过上机调试。
本书适用于从事数学计算、工程设计、规划设计、自动控制以及其他从事数学计算的专业人士，也可以作为大专院校理工科学生的辅助读物。
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用户评价
回顾我的学习历程，这本书在帮助我建立起对MATLAB底层逻辑的信心方面，起到了不可替代的作用。我记得我刚接触MATLAB时，最大的困惑是为什么同样是矩阵运算，有时候速度会天差地别。《MATLAB7.0应用集锦》中有一个章节，我至今记忆犹新，它深入探讨了MATLAB内存管理和稀疏矩阵处理的机制。作者通过对比稠密矩阵与稀疏矩阵在存储和运算上的开销差异，配以实际的算例数据，直观地展示了“好代码”与“慢代码”之间的鸿沟。书中解释了向量化操作如何有效避免了M语言底层循环带来的性能损耗，这对我后续编写任何编程语言的代码都产生了深远影响。这种对性能和效率的极致追求，使得这本书超越了一般的“操作指南”范畴，上升到了“计算思维培养”的高度。它不仅仅教你如何使用7.0版本的功能，更重要的是，它塑造了一种严谨的、追求最优解的科学计算态度。虽然如今的MATLAB功能更加强大，但这本书所奠定的计算哲学基础，依然是指导我高效利用任何新版本工具的核心准则，其价值是跨越版本的。
评分说实话，这本书的内容结构对于追求效率的资深用户来说，可能显得略微有些冗长和分散。我当时主要想解决的是一些优化算法在工程项目中的部署问题，比如如何高效地求解非线性约束问题。我期望能找到一个集成了最新求解器的性能对比和深入调参指南的章节。然而，《MATLAB7.0应用集锦》给我的感觉更像是对7.0版本中常用工具箱功能的百科全书式介绍。很多篇幅被分配给了基础的绘图技巧和M文件编写规范，虽然这些内容对于新手是不可或缺的，但对于有一定基础的人来说，阅读起来就显得有些慢热。例如，在讨论到GUI（图形用户界面）设计时，它详细描述了如何使用 GUIDE 工具箱的每一个按钮和属性面板，步骤之细致简直可以作为操作手册来使用。但它缺少了对底层事件处理机制更深层次的剖析，比如如何优化回调函数的执行效率以应对大规模数据实时更新的场景。因此，如果你期待的是一本专注于前沿算法优化、或者针对特定高性能计算领域（如并行计算）的深度探讨，这本书可能无法完全满足你的需求。它的核心优势在于覆盖面的广度和对基础应用的覆盖深度，更像是一个功能全面的工具箱导览，而非某一特定领域的尖端教程。
评分这本书的编排风格有一种朴实无华的实用主义美感。它没有华丽的排版，没有穿插大量的商业广告式的炫技案例，每一页的重点似乎都在于“如何让这段代码跑起来并得出你想要的结果”。我尤其欣赏作者在代码规范性上所下的功夫。在那个MATLAB版本尚不强制要求严格编码风格的年代，作者却坚持在每一个示例中都使用了清晰的变量命名和良好的注释结构。比如，在讲解如何利用矩阵分解进行系统状态估计时，作者不仅给出了求解步骤，还在代码中明确标注了每一步矩阵的物理含义，这对于我这种需要向非技术人员汇报结果的工程师来说，是极其宝贵的财富。它强迫读者去理解“为什么”而不是仅仅记住“怎么做”。举个例子，关于有限元分析（FEA）的简化模型建立部分，它没有直接使用复杂的商业软件接口，而是从最基础的刚度矩阵组装开始讲起，每一步的增量构建都体现了作者对数值方法深刻的理解。这种脚踏实地的教学态度，使得这本书成为一本可以被反复查阅、而非仅仅读过一遍就束之高阁的工具书。它更像是你在工具箱里翻找了半天，最终找到的那把最顺手、最趁手的扳手。
评分这本书的封面设计给我的第一印象是相当的复古，那种深沉的蓝色配上略显粗犷的字体，一下子就把人拉回了那个略显青涩的年代。我记得当时我刚接触MATLAB不久，对编程和数值计算还处于摸索阶段，市面上很多教材要么过于理论化，要么就是简单罗列函数，缺乏实战的引导。拿到这本《MATLAB7.0应用集锦》时，我抱着试一试的心态翻开了它。最让我眼前一亮的是它对“集锦”二字的诠释——它不像一本教科书，更像一本经验丰富的工程师的笔记合集。我记得其中关于信号处理那一章，作者没有直接给出复杂的傅里叶变换公式推导，而是用了一个非常直观的例子，模拟了一个带有噪声的音频信号，然后一步步教你如何利用MATLAB的工具箱进行降噪和频谱分析。这个过程写得极其详尽，每一步的代码注释都像是作者在你身边手把手指导一样，即便是对矩阵运算不太敏感的我，也能清晰地理解每一步操作背后的数学意义。这种以问题驱动、以应用为导向的讲解方式，极大地激发了我深入学习的兴趣，让我真切感受到了MATLAB在解决实际工程问题中的强大力量，而不是仅仅停留在理论的纸面上。这本书的价值就在于，它把那些看似高深的算法，通过清晰的案例，转化成了可操作的代码块，是初学者跨越“会用”到“善用”的一座非常扎实的桥梁。
评分购买这本书的决定，很大程度上是冲着那个年代MATLAB社区的口碑去的。那时候，版本迭代速度还没有现在这么快，7.0版本承载了那个时期大部分工程和科研领域的主流应用。阅读这本书时，我特别留意了其中关于数据可视化部分的描述。那时的三维绘图和动画制作，远不如现在App Designer那么流畅便捷。这本书对`plot3`、`surf`等经典函数的运用讲解非常到位，特别是它展示了如何利用不同的颜色映射（colormap）和光照模型（lighting effects）来增强三维模型的视觉效果。有一章专门讲解了如何将动态仿真结果转化为流畅的Movis文件，其中的代码逻辑清晰可见，即便是现在用新版本打开运行，也基本能得到预期的视觉效果，这充分体现了其代码的健壮性。然而，也正是这种对旧版本API的忠实记录，让我感受到了一丝时代的局限性。比如，在处理大规模数据（千万级以上数据点）时，基于旧版矩阵运算的效率瓶颈就比较明显，书中提供的解决方案也更多是围绕着如何优化循环结构，而不是直接转向内置的向量化函数或者并行计算的加速。所以，这本书更像是一份高质量的“历史文献”，它完美记录了那个版本下的最佳实践，但对于现代海量数据的处理，我们可能需要结合更新的工具和思维模式来看待。
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