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页数:347

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出版时间:2007-11

价格:30.00元

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isbn号码:9787560618630

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• MATLAB
• 程序设计
• 7
• X
• 科学计算
• 工程数学
• 算法
• 数值分析
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• 计算机科学
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深度剖析现代科学计算与工程实践：一本聚焦于基础理论与前沿应用的书籍简介 书名： 现代科学计算与工程实践：基于数值方法与系统建模 作者： [作者信息，此处留空，以示客观] 出版社： [出版社信息，此处留空] ISBN： [ISBN信息，此处留空] --- 导言：驾驭复杂性，洞察本质 在当今世界，无论是基础科学研究、尖端工程设计，还是复杂金融系统的模拟，都对计算能力和模型构建能力提出了前所未有的要求。《现代科学计算与工程实践》 正是为应对这些挑战而诞生的专业著作。本书并非着眼于某一特定软件工具的语法操作，而是致力于构建一个坚实的理论基础，使用户能够深入理解数值算法的内在机制、系统建模的哲学思想，以及如何将这些工具应用于解决真实世界中的复杂问题。 本书的定位是面向具有一定数学和工程背景的读者，旨在跨越从抽象理论到实际部署的鸿沟。我们相信，真正的工程能力源于对“为什么”的深刻理解，而非仅仅停留在“如何做”的层面。因此，全书的结构设计紧密围绕理论的严谨性、算法的有效性以及应用的广适性展开。 --- 第一部分：数值分析的基石——计算的精度与稳定性 (约 400 字) 本部分是全书的理论核心，旨在为读者打下坚实的数值计算基础。我们首先详细讨论了浮点数的表示、误差的来源与传播机制，这是所有后续计算的基础。理解舍入误差、截断误差以及条件数的重要性，是避免得到看似正确却毫无意义的计算结果的关键。 接着，本书深入探讨了线性系统的求解。区别于仅介绍高斯消元法，我们系统地比较了直接法（如 LU 分数、Cholesky 分解）和迭代法（如雅可比法、高斯-赛德尔法、共轭梯度法）的收敛性与效率。特别地，对于大规模稀疏矩阵，我们引入了预处理技术的概念，强调了在有限计算资源下如何保持计算的鲁棒性。 在非线性方程求解方面，牛顿法及其变种（如割线法、拟牛顿法）的收敛速度分析被置于核心位置。我们不仅关注算法本身，还探讨了如何选择合适的初始点和步长控制策略，以确保算法的全局收敛性。 最后，本部分对插值与逼近进行了全面梳理，从经典的拉格朗日插值到更适应于工程数据的样条插值（特别是三次样条），并引入了最小二乘拟合在高维空间中的应用，为后续的数据驱动模型奠定基础。 --- 第二部分：动态系统的建模与仿真 (约 550 字) 工程领域的核心挑战往往在于描述和预测随时间演变的系统行为。本部分将焦点从静态代数问题转移到常微分方程（ODE）和偏微分方程（PDE）的数值求解上。 在常微分方程求解方面，本书摒弃了对简单欧拉法的过度停留，转而重点解析龙格-库塔（Runge-Kutta）方法的家族，特别是高阶方法和自适应步长控制方法的实现细节。我们深入分析了刚性（Stiffness）问题，并详细介绍了隐式方法（如后向欧拉法、BDF 方法）在处理强阻尼、快速衰减过程时的不可替代性。 偏微分方程是描述场变量（如热量、流体、电磁场）分布的基石。本书选择了三种最具代表性的方法进行详尽阐述： 1. 有限差分法（FDM）： 侧重于网格的剖分、通用的离散格式构建（一阶、二阶精度），以及如何处理非结构化边界条件。 2. 有限元法（FEM）： 这是现代结构力学和电磁学分析的主流工具。本书详细讲解了变分原理、形函数（Shape Functions）的构建、刚度矩阵的组装过程，并以一个典型的弹性力学问题为例进行剖析。读者将理解 FEM 核心在于能量最小化而非微分方程的直接近似。 3. 有限体积法（FVM）： 重点关注其在流体力学（CFD）中的应用，强调守恒律在控制体积上的积分形式，以及通量限制器在保持解的单调性方面的作用。 此外，我们还专门开辟章节讨论多物理场耦合问题的数值策略，例如热-结构耦合或流-固耦合问题中，如何有效地进行时间和空间上的交错求解或单向/双向耦合算法的设计。 --- 第三部分：优化、控制与数据驱动的方法 (约 550 字) 现代工程实践越来越依赖于优化设计和智能控制。本部分将理论工具扩展到决策科学和高维数据处理。 优化理论部分，我们首先区分了约束与无约束优化，并详细分析了梯度下降、牛顿法在多维空间中的行为。核心内容放在大规模无约束优化，如拟牛顿族算法（BFGS、DFP）以及内点法和序列二次规划（SQP）在处理复杂约束条件时的优势。我们特别关注了优化问题的可并行化设计，以适应现代高性能计算环境。 在系统辨识与控制方面，本书从状态空间模型（State-Space Representation）出发，探讨了能观测性和能控制性的判据。卡尔曼滤波作为处理带有噪声的线性动态系统的最优估计方法，其推导过程和在实时系统中的应用被进行了详细的演示。对于非线性系统，我们引入了扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）的基本框架。 最后，鉴于现代工程数据量的激增，计算智能与概率方法被引入： 1. 蒙特卡洛模拟： 不仅用于积分估计，更重要的是用于不确定性量化（Uncertainty Quantification, UQ），评估设计参数的随机性对系统输出的影响。 2. 矩阵函数计算： 针对需要计算矩阵指数 $e^{At}$ 的控制系统和反应扩散方程，介绍了基于相似变换、Padé 近似和 Krylov 子空间方法的计算效率比较。 总结： 本书力求成为一本面向工程实践的理论手册。它不提供“一键式”的解决方案，而是提供了一套强大的分析工具箱和批判性思维框架。通过对算法底层逻辑的深入挖掘，读者将能够根据具体问题的性质，选择、改进或设计出最高效、最可靠的数值方法，真正实现从“使用者”到“问题解决者”的转变。本书强调算法的理论基础、计算资源的有效利用以及对结果不确定性的清晰认识，是构建未来复杂系统解决方案的必备参考书。

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这本书最让我感到困惑的是其对调试和错误处理机制的讲解方式。MATLAB的调试工具在当时已经具备了一定的能力，但本书对断点设置、变量监视、以及异常捕获的介绍，显得非常零散和不系统。它没有清晰地勾勒出一个完整的调试流程图，导致我在遇到棘手的运行时错误时，仍然感到无从下手。我曾经花费了大量时间去理解一个简单的循环中变量作用域的微妙变化，而书中对这些细节的解释总是含糊其辞，仿佛默认读者已经完全掌握了C语言背景下的变量生命周期概念。如果这本书的目标读者是初次接触编程，或者仅仅是使用MATLAB进行简单脚本编写的科研人员，那么这种晦涩的论述方式无疑会成为一道难以逾越的障碍。成功的程序设计书籍应该能够帮助读者构建起强大的问题排查能力，而这本书在这方面明显力不从心。

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我拿到这本《MATLAB 7.X程序设计语言》时，首要关注点是其对图形用户界面（GUI）构建部分的覆盖力度。在那个年代，MATLAB GUI是进行交互式应用开发的重要途径，但遗憾的是，本书在`GUIDE`工具箱的使用讲解上显得非常敷衍。很多关于控件回调函数（Callback Functions）的设置细节，以及如何有效管理复杂布局的技巧，几乎没有提及。我本想学习如何设计出既美观又实用的数据可视化工具，结果发现书中仅停留在生成基本静态图表的基础上，对于动态数据更新、事件监听等高级交互功能的探讨几乎为零。这使得这本书在实际项目应用层面，特别是需要与用户进行实时反馈的工程软件开发中，参考价值大打折扣。与其说是程序设计语言的教程，不如更像是一本基础函数库的速查手册，缺乏对“工程实现”这一关键环节的深度挖掘和实战指导，让人感到意犹未尽，甚至有些许被误导的感觉。

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当我翻阅这本书关于M-Lint检查和代码规范的部分时，发现其提供的建议非常保守，甚至可以说是过时了。在7.X时代，MATLAB社区已经开始倡导更清晰、更模块化的代码结构，并强调避免使用全局变量带来的潜在风险。然而，本书似乎对这些“新潮流”持保留态度，反而推荐了一些在现代MATLAB编程中被认为是不良习惯的写法，例如过度依赖`eval`函数来动态执行代码。这让我不禁怀疑作者在编写此书时，其自身的编程理念是否已经滞后于业界的发展。购买这样一本深入讲解特定版本语言的书籍，我最看重的是它能提供一套行之有效、能够经受时间考验的编程规范。不幸的是，这本书更多地展示了特定历史阶段下可以“运行”的代码，而非“优秀”的代码。对于追求代码质量和可维护性的读者来说，这本书提供的参考价值有限，更多地是提醒我们技术迭代的速度之快。

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这本《MATLAB 7.X程序设计语言》的书籍，坦白说，我对它的期待值很高，毕竟MATLAB在工程和科学计算领域的地位毋庸置疑。然而，在实际阅读过程中，我发现它在基础概念的阐述上显得有些晦涩和跳跃。比如，初学者在面对矩阵运算和向量化编程时，书中给出的示例往往直接就进入了相对复杂的应用场景，缺少一个循序渐进、由浅入深的铺垫。我特别希望能看到更多关于M文件和函数文件结构化管理的详尽解析，而不是仅仅停留在代码层面的罗列。对于那些希望通过这本书系统学习MATLAB编程范式，建立良好编程习惯的读者来说，可能需要配合大量的外部资料才能真正领悟其精髓。我花了相当长的时间去消化其中关于面向对象编程在早期MATLAB版本中的实现方式，感觉讲解深度略显不足，更侧重于“如何实现”而非“为何如此设计”。整体来看，它更像是一本经验丰富的工程师的笔记汇编，对于新手不太友好，但对于有一定基础的进阶用户，或许能从中找到一些独特的视角和技巧，但这些技巧的获取成本着实不低。

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说实话，这本书的排版和印刷质量让人印象深刻，纸张的触感和字体的清晰度都达到了专业出版物的标准，这一点必须肯定。但是，内容本身却暴露出了明显的时代局限性。对于一个研究7.X版本的书籍，我期望它能更深入地探讨当时MATLAB在特定领域（比如信号处理或控制系统）中的特定工具箱的API设计哲学。然而，书中对这些工具箱的介绍，更多的是对官方文档的复述，缺乏作者基于多年实践的独特见解和优化建议。例如，在处理大型数据集时的内存管理策略，书中给出的方法显得陈旧且效率低下，与现代编程思维格格不入。阅读时，我时常需要上网去查找最新的函数替代方案或者更优化的算法实现，这极大地打断了阅读的流畅性。对于一个想在当时的环境下追求效率极限的开发者来说，这本书提供的“最佳实践”可能已经不再适用，更像是一份历史记录而非实用的技术指南。

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我觉得编得挺好，适合入门。

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