Introduction to MATLAB 7 for Engineers pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:McGraw-Hill Science/Engineering/Math

作者:William J Palm III

出品人:

页数:682

译者:

出版时间:2003-07-15

价格:USD 67.50

装帧:Paperback

isbn号码:9780072922424

丛书系列:

图书标签:

• 工程书
• MATLAB
• 工程
• 数学
• 编程
• 科学计算
• 数值分析
• 算法
• 技术计算
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• 第七版

工程计算与数据分析的基石：深入浅出探寻现代工程思维 本书旨在为新一代工程师和科学研究人员提供一套全面、实用且富有洞察力的工具集，帮助他们驾驭日益复杂的数据驱动型挑战。它并非一本关于特定软件版本的操作手册，而是一套关于如何运用计算思维解决实际工程问题的思想框架。我们聚焦于核心的数学建模、算法设计与结果可视化这三大支柱，使读者能够建立起坚实的理论基础，并将其无缝应用于多学科领域。 第一部分：计算思维的建立与基础数学内核 本部分着重于培养读者的计算思维（Computational Thinking），这是理解和解决现代工程问题的先决条件。我们不满足于停留在“如何输入命令”的层面，而是深入探讨“为什么这样输入”以及“更有效的方法是什么”。 第一章：工程问题分解与抽象化 工程问题的本质在于抽象化。本章引导读者学习如何将一个复杂的物理或工程系统，转化为可以被数学描述和计算机处理的模型。我们将讨论系统辨识、变量定义、约束条件设定的关键步骤。重点阐述模型简化（Model Reduction）的艺术，如何在保持足够精度的前提下，去除不必要的复杂性。此外，我们将对比不同类型的工程模型（如连续模型与离散模型）的适用性。 第二章：线性代数在工程中的应用重访 线性代数是工程计算的语言。本章超越了标准的矩阵运算教学，而是聚焦于其在实际工程中的体现。 矩阵结构与数值稳定性： 探讨稀疏矩阵（Sparse Matrices）的存储与高效求解技术，这在大型有限元分析（FEA）和电路仿真中至关重要。讨论数值误差的来源（如舍入误差、截断误差）及其对求解结果的影响。 特征值与模式识别： 深入讲解特征值分解（Eigendecomposition）在振动分析、主成分分析（PCA）中的应用。解析如何利用奇异值分解（SVD）进行数据降维和系统状态估计。 线性系统求解器的比较： 详细比较直接法（如LU分解、Cholesky分解）和迭代法（如共轭梯度法、GMRES）的优缺点，并指导读者根据矩阵特性选择最优求解策略。 第三章：数值微分与积分的精确化 工程实践中，解析解往往不可得或计算成本过高。本章专注于高精度数值方法的实现。 插值理论与样条函数： 从牛顿插值到分段三次样条（Cubic Splines），探讨不同插值方法的局限性（如龙格现象），并强调样条函数在平滑数据和构建连续模型中的优势。 高阶数值积分： 介绍辛普森法则、高斯求积（Gaussian Quadrature）等高级积分技术，并分析其收敛速度和在处理奇异点附近积分时的策略。 微分方程的数值求解基础： 建立常微分方程（ODE）的数值解框架，初步介绍欧拉法、龙格-库塔法（Runge-Kutta Methods），强调步长控制对解的稳定性和精度的决定性影响。 第二部分：算法设计与优化方法 本部分转向如何将数学模型转化为高效可执行的算法，并引入优化理论作为解决工程决策问题的核心工具。 第四章：高效算法设计与复杂度分析 优秀的工程解决方案不仅要正确，更要高效。本章教授如何分析和优化算法的性能。 渐近分析与大O表示法： 建立严谨的算法复杂度分析体系，使读者能够量化不同算法的资源消耗（时间与空间）。 搜索与排序优化： 针对特定工程数据集的特性（如非结构化数据），比较和优化经典搜索算法（如二分查找的变体）和排序算法的性能。 并行计算思维的萌芽： 初步探讨如何将算法分解以适应未来的并行处理架构，关注数据的局部性和通信开销。 第五章：无约束与约束优化技术 优化是工程设计和过程控制的核心。本章全面覆盖单变量和多变量优化技术。 梯度信息的使用： 深入剖析一维搜索（如黄金分割法）和多维搜索（如梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法BFGS）的收敛机制和几何意义。特别关注如何处理非凸优化问题。 约束优化方法： 详细讲解拉格朗日乘数法、KKT条件（Karush-Kuhn-Tucker Conditions）在等式和不等式约束下的应用。 启发式与元启发式算法简介： 针对无法精确建模的复杂问题，介绍模拟退火（Simulated Annealing）和遗传算法（Genetic Algorithms）等全局优化方法的应用场景和参数调优技巧。 第六章：线性规划与决策制定 线性规划（LP）是资源分配和成本最小化问题的标准范式。 单纯形法（Simplex Method）的几何解释： 从可行域（Feasible Region）的角度理解单纯形法的每一步移动，强调基变量和非基变量的概念。 对偶问题理论： 阐述原始问题（Primal Problem）与其对偶问题（Dual Problem）之间的深刻联系，及其在灵敏度分析和经济学解释中的价值。 网络流问题简介： 将线性规划扩展到最短路径、最大流等经典网络优化问题，展示其在物流和通信网络设计中的实际价值。 第三部分：数据驱动建模与不确定性处理 现代工程越来越依赖于从实验数据中提取知识。本部分侧重于数据拟合、统计推断和处理现实世界中的不确定性。 第七章：回归分析与曲线拟合的科学 数据拟合是量化实验关系的关键。本章强调拟合的统计有效性，而非单纯的数学匹配。 最小二乘法的深入： 从加权最小二乘法（Weighted Least Squares）到非线性最小二乘法（Levenberg-Marquardt算法），探讨不同加权策略对模型鲁棒性的影响。 模型选择与验证： 引入判定系数 $R^2$ 的局限性，重点讲解调整后 $R^2$、赤池信息准则（AIC）和贝叶斯信息准则（BIC）在比较不同复杂度的拟合模型时的重要性。 多项式回归的陷阱： 详细分析高阶多项式拟合的过拟合（Overfitting）风险，并提供正则化技术（如岭回归 Ridge Regression）来抑制系数的过度增长。 第八章：随机过程与不确定性量化 现实世界的工程系统总是受到噪声和不确定性的影响。本章教授如何量化和传播这些不确定性。 概率分布的工程应用： 识别和应用正态分布、威布尔分布（Weibull Distribution）等在可靠性工程和寿命预测中的恰当场景。 蒙特卡洛模拟（Monte Carlo Simulation）： 详细介绍如何利用随机抽样来估计复杂系统的性能指标或概率分布，强调样本数量对收敛性的要求。 误差传播定律： 推导和应用误差传播公式，使设计者能够预估输入参数的微小变化对最终输出结果的影响范围。 第九章：傅里叶分析与信号处理基础 时域与频域的转换是分析动态系统和处理测量信号的必备技能。 傅里叶级数与变换的物理意义： 解释信号的频谱分解如何揭示系统的固有频率和响应特性。 离散傅里叶变换（DFT）与FFT算法： 强调快速傅里叶变换（FFT）的效率，并讨论其在周期延拓假设下可能引入的频谱泄露（Spectral Leakage）问题及其解决办法（如窗函数）。 滤波器的概念设计： 基于频域分析，介绍低通、高通、带通滤波器的基本设计思想，用于从噪声数据中提取有用信息。 通过这九章的学习，读者将不再局限于软件表面的操作，而是能够深刻理解计算方法的内在原理，从而设计出更健壮、更高效、更具洞察力的工程解决方案。本书强调的是计算的智慧，而非工具的陈旧版本。

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这本《MATLAB编程实用指南》简直是为我这种刚接触编程的新手量身定做的，它的叙事风格极其平易近人，完全没有那种高深莫测的技术书籍的架子。作者在讲解基本语法和函数调用时，总能用生活中的例子来打比方，比如讲解循环结构时，他会拿排队买票或者重复做家务来举例，这让我一下子就抓住了核心概念。更让我惊喜的是，书中对调试（Debugging）的重视程度超出了我的想象。很多教材都只是简单带过，但这本书用了整整一个章节，详细拆解了如何一步步追踪代码中的错误，从断点设置到变量监视，讲解得细致入微，让我这个曾经一遇到Bug就想放弃的人，现在面对报错信息也能保持冷静。而且，书中对矩阵运算的解释非常直观，通过大量的图示，清晰地展示了向量和矩阵在内存中的布局以及运算是如何影响这些数据的，这对于理解MATLAB的核心优势——矩阵运算的效率——至关重要。我甚至觉得，这本书与其说是技术手册，不如说是一位耐心的导师，它鼓励你动手实践，而不是仅仅停留在理论层面，读完感觉自己已经掌握了用MATLAB解决实际工程小问题的钥匙。

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我更倾向于把《数据可视化与报告生成》这本书看作是一本关于“沟通的艺术”的书，而不是纯粹的编程书。它的核心价值在于教会读者如何“展示”你的计算结果，而不是仅仅“得出”结果。作者似乎深谙“一图胜千言”的道理，书中对图形对象的层次结构讲解得极其透彻，从最底层的坐标轴设置到顶层的图例、标注、注释的精细调整，都有详尽的截图和代码演示。我过去做项目汇报时，做出来的图表总是显得很“业余”，但读了这本书后，我学会了如何使用`axes`属性和自定义颜色映射（Colormaps）来突出关键数据趋势，让原本平淡无奇的曲线图变得富有说服力。它甚至有一章专门讨论了如何根据不同的受众（管理层、技术团队、非专业人士）来定制不同复杂度的可视化输出，这一点极具洞察力。这本书的价值不在于教你如何计算，而在于教你如何用MATLAB的强大绘图能力，将复杂的计算结论有效地传递出去。

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坦白说，我之前尝试过几本关于数值分析和工程计算的书籍，它们往往在理论深度上堆砌了太多复杂的数学公式，虽然看起来很“专业”，但对于实际应用来说，简直是灾难——我光是看懂那些符号就花了大量时间。然而，《高级工程计算与MATLAB实现》这本书的结构和侧重点完全不同，它似乎把重点放在了“如何把理论转化为可运行的代码”上。书中对傅里叶变换、拉普拉斯逆变换等高级数学工具的介绍，都是以一个具体的工程问题为引子，然后才逐步引入相应的MATLAB函数。这种“问题驱动”的学习路径对我来说效率极高，因为我能立刻明白为什么需要学习这个工具，以及它在解决实际物理系统建模中的作用。特别欣赏作者在每个章节末尾设置的“案例研究”，这些案例并非那种虚拟的、脱离实际的例子，而是涉及了振动分析、有限元预处理等真实工程领域的问题，并且代码都经过了充分的优化，展现了MATLAB在高并发计算中的潜力。这本书的难度适中偏上，非常适合已经掌握基础语法，想要进阶到利用MATLAB进行复杂系统仿真的工程师。

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这本书的排版和视觉呈现简直是一场视觉的灾难，如果不是内容实在不可替代，我绝对不会推荐给任何人。字体选择混乱，粗体、斜体和等宽字体混用得毫无章法，让眼睛在快速浏览关键信息时感到极度疲劳。更别提那些代码示例了，它们几乎没有进行任何格式化处理，变量名和函数名挤在一起，很多长命令都被硬生生地截断，需要读者自己去推断换行符的位置。然而，令人扼腕叹息的是，其中对并行计算（Parallel Computing Toolbox）的讲解却是市面上最深入的资源之一。它不仅详细介绍了`parfor`循环的使用，还深入探讨了分布式计算的工作原理，以及如何在集群环境中优化内存访问。这些内容在其他同类书籍中往往要么缺失，要么只是蜻蜓点水。所以，我不得不忍受它糟糕的排版，去学习那些极其宝贵的、关于如何榨干多核处理器性能的技巧。这本书更像是一份未经编辑的内部技术文档，信息密度极高，但阅读体验感为零。

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这本书，姑且称之为《现代控制系统仿真平台搭建指南》，在内容深度上更偏向于一个高级工具箱的用户手册，而不是一本入门教材。它假设读者已经对控制理论的经典概念烂熟于心，然后直接跳入了如何使用Simulink模块库来搭建和验证复杂的反馈回路。书中对状态空间模型、PID控制器设计以及各种传感器和执行器的离散化处理，都提供了非常贴合实际工业应用的实现方案。我发现它最大的亮点在于对“模型在环”（MIL）、“软件在环”（SIL）测试流程的详细描述。它不仅仅是展示了模块的连接，更强调了测试脚本的自动化编写，如何用脚本来批量跑仿真、记录性能指标，并自动生成符合ISO标准的测试报告。这种对“工程流程化”的关注，使得这本书对于那些需要在严格规范下进行产品开发和验证的工程师来说，具有不可替代的作用。它更像是一本操作手册，指导你如何把实验室里的理论模型，无缝迁移到可用于生产环境的仿真验证流程中去。

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