高等应用数学问题的MATLAB求解 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:清华大学出版社

作者:薛定宇

出品人:

页数:442

译者:

出版时间:2008-10

价格:49.00元

装帧:

isbn号码:9787302186182

丛书系列:

图书标签:

Matlab
数学
编程
算法
计算机
理工
math
计算机图形学
高等应用数学
MATLAB
数值计算
数学建模
工程计算
算法实现
科学计算
编程教学
问题求解
计算机辅助

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到小美书屋

book.quotespace.org

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

具体描述

薛定宇和陈阳泉编著的《高等应用数学问题的MATLAB求解》首先介绍了MATLAB语言程序设计的基本内容，在此基础上系统介绍了各个应用数学领域的问题求解，如基于MATLAB的微积分问题、线性代数问题的计算机求解、积分变换和复变函数问题、非线性方程与最优化问题、常微分方程与偏微分方程问题、数据插值与函数逼近问题、概率论与数理统计问题的解析解和数值解法等，还介绍了较新的非传统方法，如模糊逻辑与模糊推理、神经网络、遗传算法、小波分析、粗糙集及分数阶微积分学等领域。

《高等应用数学问题的MATLAB求解》可作为高等学校理工科各专业本科生和研究生学习计算机数学语言的教材和参考书，也可供科技工作者、教师学习和应用MATLAB语言解决实际数学问题时参考，还可作为读者查询某数学问题求解方法的手册。

《高等应用数学问题的MATLAB求解》本书并非一本纯粹的数学理论著作，亦非一本MATLAB的入门教程。它是一座连接理论与实践的桥梁，旨在为广大工程技术人员、科研工作者、以及在高等数学领域寻求高效计算与可视化解决方案的学生们提供一套系统性的指导。本书的核心在于，如何利用MATLAB这一强大的工程计算与可视化软件，去深入理解并有效解决那些在高等应用数学中普遍存在的、具有挑战性的问题。内容涵盖：本书将带领读者深入探索一系列高等应用数学的核心领域，并展示如何运用MATLAB的强大功能来应对这些领域的实际问题。数值分析与计算：方程求解：无论是线性方程组的精确求解（如LU分解、QR分解），还是非线性方程组的迭代逼近（如牛顿法、不动点迭代），本书都将提供清晰的MATLAB实现思路与代码示例。读者将学习如何选择合适的算法，处理病态方程组，以及评估解的精度和收敛性。插值与逼近：对于离散数据点，如何构建平滑且具有代表性的函数？本书将详细介绍拉格朗日插值、分段线性插值、样条插值等经典方法，以及多项式逼近和傅里叶逼近等概念，并展示如何在MATLAB中高效实现，同时讨论误差分析。数值积分与微分：积分是求面积、体积等的基本工具，微分则反映了变化率。本书将深入讲解梯形法则、辛普森法则、高斯积分等数值积分方法，以及有限差分法等数值微分技术。读者将学会根据问题的特点选择最优的数值方法，并理解其精度和稳定性。微分方程的数值解：常微分方程（ODE）和偏微分方程（PDE）是描述物理、工程、生物等众多领域现象的关键。本书将详细介绍欧拉法、改进欧拉法、龙格-库塔法等一系列ODE的数值求解方法，并引导读者理解它们的优缺点。对于PDE，本书将初步介绍有限差分法、有限元法等基本思想，并提供一些基础PDE在MATLAB中的求解示例，例如热传导方程、波动方程等。线性代数及其应用：矩阵运算与特征值问题：线性代数是现代科学计算的基石。本书将涵盖矩阵的各种运算，以及特征值和特征向量的求解。这些概念在动力系统分析、主成分分析、图论等领域有着广泛的应用。读者将学习如何利用MATLAB进行高效的矩阵计算，并理解特征值问题在工程分析中的重要性。最小二乘法：在数据拟合、参数估计等问题中，最小二乘法是不可或缺的工具。本书将深入讲解线性最小二乘法和非线性最小二乘法，并展示如何在MATLAB中利用其内置函数高效求解，同时讨论残差分析和模型评估。优化理论与方法：无约束优化：寻找函数的最小值或最大值是许多工程设计和决策问题的核心。本书将介绍梯度下降法、共轭梯度法、牛顿法等经典无约束优化算法，并展示如何在MATLAB中应用其优化工具箱来求解。约束优化：许多实际问题伴随着各种限制条件。本书将探讨线性规划、二次规划以及一般非线性约束优化问题，并重点介绍MATLAB优化工具箱在处理这些问题时的强大能力，例如线性规划的单纯形法和内点法，以及序列二次规划（SQP）等。信号处理与傅里叶分析：离散傅里叶变换（DFT）与快速傅里叶变换（FFT）：信号的频率成分分析是信号处理、图像处理、通信等领域的基础。本书将详细介绍DFT和FFT的原理，并展示如何在MATLAB中利用其高效的FFT函数进行频谱分析，识别信号中的周期性成分。滤波：滤除噪声、提取有用信号是信号处理的关键环节。本书将介绍数字滤波器的基本概念，包括FIR和IIR滤波器，并演示如何在MATLAB中设计和实现这些滤波器，用于信号的平滑、去噪和增强。概率论与统计计算：随机数生成与统计分析：概率论是理解不确定性的重要理论。本书将介绍MATLAB在生成各种概率分布的随机数方面的能力，并展示如何进行样本统计（均值、方差、协方差）、假设检验、置信区间计算等。回归分析：建立变量之间的统计关系模型是预测和理解数据的重要手段。本书将介绍线性回归、多项式回归以及一些基础的非线性回归模型，并展示如何在MATLAB中进行模型的拟合、检验和预测。本书的特点：理论与实践并重：每章都将从数学原理出发，深入浅出地讲解相关概念，然后立即转向MATLAB的实现。读者不仅能理解“是什么”，更能掌握“怎么做”。丰富的MATLAB代码示例：本书提供了大量经过验证、可直接运行的MATLAB代码，涵盖了各种实际问题的求解过程。这些代码不仅是工具，更是学习MATLAB编程范式的绝佳素材。可视化驱动： MATLAB强大的绘图功能将贯穿全书，用于结果的可视化展示，例如绘制函数曲线、数据点、误差图、解的分布等。通过直观的图形，读者能更深刻地理解数学模型的行为和计算结果的意义。面向工程与科研应用：本书的选材和案例都紧密围绕工程和科研中的实际需求，力求让读者在学习理论的同时，能够快速将其应用于自己的工作和研究中。循序渐进的学习路径：内容组织上，本书力求循序渐进，从基础的数值计算到复杂的优化和信号处理，确保读者能够逐步建立起完整的知识体系。问题导向的学习方式：对于每一类问题，本书都将先介绍问题的背景和数学模型，然后分析其难点，最后提供MATLAB解决方案，引导读者形成独立解决问题的能力。适用读者：高等院校理工科专业学生：特别是数学、物理、工程、计算机科学、统计学等专业的本科生和研究生，他们在学习高等数学课程时，常常需要借助计算工具来验证理论、解决实际问题。工程技术人员：在航空航天、汽车制造、电子通信、生物医药、金融工程等领域工作的工程师，他们需要运用高等数学方法来解决实际设计、分析和仿真问题。科研工作者：从事科学研究的学者，无论是在理论推导阶段还是在实验数据分析阶段，都需要强大的计算和可视化工具来支持他们的工作。对应用数学和MATLAB感兴趣的自学者。通过本书的学习，读者将能够：熟练掌握MATLAB在高等应用数学问题求解中的应用。深刻理解各种数学方法的原理和适用范围。建立将理论模型转化为可执行代码的能力。能够有效地分析和解释计算结果。提升在实际工程和科研项目中解决复杂数学问题的能力。本书是一本实用性极强的参考书和学习指南，它将帮助读者跨越理论与实践的鸿沟，让复杂的高等应用数学问题在MATLAB的强大支持下变得触手可及。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

因为这书的作者是我们院的一个博导所以我们的MATLAB教材直接被钦定成了这本。不管R语言METHMETIC如何如何，中国高校的数学，仿真软件似乎已经是MATLB的天下了，再加上周围的环境问题，还有客观上MATLAB无可比拟的全面性，似乎这年头工科你可以不会复变函数但是必须要会MATLAB...

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

说实话，我对数学理论一直抱着一种敬畏但又有些望而却步的态度。尤其是那些抽象的高等应用数学概念，往往让我觉得高深莫测，难以找到实际落地的路径。我更偏爱那种能够直接动手操作，并能看到即时反馈的学习方式。MATLAB在这方面做得很好，它的交互式环境和丰富的函数库，使得很多复杂的计算变得触手可及。因此，《高等应用数学问题的MATLAB求解》这本书，对我而言，更像是一本“武功秘籍”，它能够指导我如何运用MATLAB这把“利器”，去驾驭那些我曾经认为遥不可及的数学难题。我希望书中能够提供一系列循序渐进的例子，从最基础的数值积分、微分方程求解，逐步深入到更复杂的问题，比如图像处理中的傅里叶变换应用，或者物理模拟中的迭代求解。我特别期待书中能有一个专门的章节，介绍如何将数学模型转化为MATLAB代码的通用流程和技巧，以及如何调试和优化代码以提高计算效率。如果书中还能包含一些关于如何利用MATLAB进行科学可视化，将计算结果以直观易懂的方式呈现出来的内容，那将是锦上添花了，因为我坚信，良好的可视化是理解复杂问题的关键。

评分☆☆☆☆☆

作为一名资深的量化分析师，我每天都在与金融市场的数据搏斗，试图从中挖掘出潜在的交易信号。金融建模中涉及大量的概率统计、随机过程、最优化理论以及时间序列分析等高等数学内容，而MATLAB凭借其在数据处理、统计建模和可视化方面的强大功能，早已成为我们团队不可或缺的工具。我一直想找一本能够系统性地将这些金融数学概念与MATLAB实现相结合的书籍。《高等应用数学问题的MATLAB求解》这个书名，恰好触及了我工作中的痛点。我非常希望书中能够包含一些关于期权定价（如Black-Scholes模型及其蒙特卡洛模拟）、风险管理（如VaR、CVaR的计算）、资产组合优化（如均值-方差模型、Black-Litterman模型）的MATLAB实现。我尤其关注书中是否会介绍如何利用MATLAB进行高频数据的分析，或者如何构建复杂的金融模型进行回测和预测。如果书中还能提供一些关于如何处理金融数据中的非平稳性、异方差性等问题的MATLAB解决方案，那将大大提升我工作的效率和模型的可靠性。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题《高等应用数学问题的MATLAB求解》让我这个在工程领域摸爬滚打多年的老兵眼前一亮。我一直觉得，数学理论再精深，如果不能落地解决实际问题，那就如同空中楼阁。而MATLAB，作为我多年的得力助手，其强大的数值计算和可视化能力，无疑是连接理论与实践的最佳桥梁。我期待这本书能像一本秘籍，揭示如何用MATLAB这把“宝剑”，去披荆斩棘，攻克那些看似棘手的“高等应用数学问题”。尤其是那些涉及复杂迭代、数值逼近、或者需要多维度数据分析的场景，往往是传统解析方法难以企及的。如果书中能提供清晰的算法思路、MATLAB代码实现以及典型的应用案例，那将是极大的福音。比如，在有限元分析中，如何利用MATLAB求解大规模稀疏矩阵方程组；在信号处理领域，如何用MATLAB实现快速傅里叶变换及其在去噪、滤波中的应用；或者是在控制系统设计中，如何用MATLAB进行系统辨识、状态反馈设计等。我希望书中不仅仅是罗列代码，更重要的是能够深入浅出地讲解背后的数学原理，以及MATLAB代码是如何映射这些数学概念的，这样才能真正帮助读者从“知其然”到“知其所以然”，进而灵活运用。

评分☆☆☆☆☆

我是一位对数据科学充满热情的学习者，尽管我的背景并非数学或计算机专业，但我深深着迷于用数据和算法来理解世界。机器学习、深度学习、数据挖掘等领域，无疑是高等应用数学的绝佳实践平台。我一直在寻找一本能够将这些前沿技术与MATLAB的实际操作联系起来的书籍，以便我能够更直观地学习和应用。我期望《高等应用数学问题的MATLAB求解》能够为我揭示如何利用MATLAB构建和训练各种机器学习模型，比如支持向量机（SVM）、决策树、随机森林，以及如何利用MATLAB的深度学习工具箱来实现神经网络和卷积神经网络。更重要的是，我希望书中能详细讲解这些模型的数学原理，并展示MATLAB代码是如何具体实现这些原理的。例如，在讲解SVM时，我希望书中能解释核函数的作用，以及如何在MATLAB中选择合适的核函数和参数；在介绍神经网络时，我希望书中能清晰地说明反向传播算法的原理，以及如何在MATLAB中定义网络结构、损失函数和优化器。如果书中能包含一些关于模型评估、特征工程以及数据可视化的实用技巧，那将对我这样一个初学者非常有帮助。

评分☆☆☆☆☆

我是一名刚刚步入学术殿堂的博士研究生，对于数值方法和算法的掌握还处于摸索阶段。我的研究方向涉及偏微分方程的数值解法，经常需要面对各种边界条件和复杂几何形状的计算难题。我之前尝试过阅读一些纯数学的数值分析书籍，虽然理论扎实，但将其转化为可执行的MATLAB代码却常常让我感到力不从心，尤其是在优化算法的选择、收敛性的分析以及效率的提升方面，总是绕不开各种坑。因此，《高等应用数学问题的MATLAB求解》这本书对我来说，可能意味着一条通往更高效、更准确计算的捷径。我希望书中能有针对性地介绍一些处理这类问题的MATLAB工具箱，比如PDE Toolbox或者优化工具箱，并详细阐述如何在实际研究中运用它们。更重要的是，我期望书中能提供一些关于算法选择的指导原则，比如在面对不同类型的方程或不同精度要求时，应该优先考虑哪种算法，以及如何评估算法的稳定性和收敛速度。如果书中还能包含一些关于并行计算或GPU加速的介绍，那就更完美了，因为我的课题计算量非常大，这些技术将极大地缩短我的实验周期。

评分☆☆☆☆☆

可买纸书方便手头查阅

评分☆☆☆☆☆

昨天帮一哥们做matlab数值分析题，翻出了以前上课的这本教材~~

评分☆☆☆☆☆

昨天帮一哥们做matlab数值分析题，翻出了以前上课的这本教材~~

评分☆☆☆☆☆

工具书

评分☆☆☆☆☆

很清晰