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出版者:

作者:Duane C. Hanselman; Bruce L. Littlefield

出品人:

页数:864

译者:

出版时间:2004-11

价格:541.00元

装帧:

isbn号码:9780131857148

丛书系列:

图书标签:

• 计算机
• 程序设计语言
• Matlab
• MATLAB
• 科学计算
• 数值分析
• 工程数学
• 编程
• 算法
• 数据分析
• 矩阵运算
• 可视化
• 技术手册

深入探索 MATLAB 编程的基石与前沿应用：一本面向实践的计算科学指南 书名：计算科学的基石：MATLAB 高级编程与应用实践 内容简介： 本书旨在为读者提供一个全面、深入且高度面向实践的 MATLAB 编程与应用指南，专注于构建扎实的底层计算思维，并将其高效应用于现代工程、科学研究与数据分析的复杂场景中。我们摒弃了对基础语法概念的冗长重复，而是将核心精力聚焦于如何利用 MATLAB 语言的强大特性，设计出高效、健壮且可维护的数值算法与软件架构。 本书结构清晰，内容组织遵循“理论基础—核心技术—前沿应用”的逻辑链条，确保读者不仅能“会用” MATLAB，更能“精通”其背后的计算原理。 --- 第一部分：MATLAB 编程范式的深度重构 本部分彻底重塑读者对 MATLAB 编程的认知，强调向量化思维、性能优化以及良好的代码结构。 第一章：超越 M 文件的限制：高效脚本与函数设计 本章首先剖析 MATLAB 执行模型的底层机制，深入理解 JIT 编译器的工作原理。重点讲解如何将传统的循环结构（如 `for` 和 `while`）系统地转化为高效的向量和矩阵运算。我们引入了隐式扩展（Implicit Expansion）和稀疏矩阵运算的优化技巧，展示如何在不牺牲可读性的前提下，实现数量级的速度提升。此外，详细介绍了函数句柄（Function Handles）的灵活运用，以及匿名函数在构建高性能回调函数和优化目标函数中的关键作用。 第二章：面向对象的 MATLAB：结构体、类与模块化 为了应对大型项目的复杂性，本章深入探讨 MATLAB 的面向对象编程（OOP）范式。我们将引导读者构建复杂的数据结构，超越简单的结构体（`struct`）限制，转向使用完整类定义（Class Definition）。这包括属性（Properties）的访问控制（`private`, `protected`, `public`）、方法的重载（Overloading）与多态性（Polymorphism）的实现。我们将详细演示如何通过自定义类来封装特定领域（如传感器数据处理、状态空间模型）的算法与数据，构建可重用的软件模块，显著提高代码的模块化程度和可维护性。 第三章：性能工程与并行计算的基石 性能是科学计算的生命线。本章专注于 MATLAB 代码的性能剖析（Profiling）技术。我们将教授如何使用内置的分析工具准确定位性能瓶颈，并针对性地应用内存管理策略，如合理预分配（Pre-allocation）和数据类型选择。核心内容在于并行计算工具箱（Parallel Computing Toolbox）的深度集成：从基础的并行 `for` 循环（`parfor`）到更高级的分布式内存计算（Distributed Arrays）和GPU 加速（CUDA/MEX 接口）。本章提供大量案例，指导读者如何将耗时的批处理任务有效分散至多核处理器或集群环境。 --- 第二部分：核心科学计算领域的精深应用 本部分将理论知识转化为解决实际工程和科研问题的强大工具，聚焦于数值分析的经典与前沿技术。 第四章：高级数值线性代数与矩阵分解 本章超越基础的矩阵乘法，专注于解决大规模、病态或特定结构的线性方程组。详细阐述了LU、Cholesky、QR 等经典分解在数值稳定性和计算效率上的权衡。对于特征值问题，我们侧重于迭代法（如 Lanczos 和 Arnoldi 算法）在求解大型稀疏矩阵特征谱中的应用。特别关注奇异值分解（SVD）在数据降维（如 PCA）和低秩近似中的实际操作与解释。 第五章：优化理论与非线性求解器的构建 优化是工程设计与参数估计的核心。本章系统地介绍无约束和约束优化算法，包括牛顿法、拟牛顿法（BFGS, L-BFGS）以及序列二次规划（SQP）。我们将教授如何利用 MATLAB 的优化工具箱（Optimization Toolbox）中的函数（如 `fmincon`, `lsqnonlin`），并重点讲解如何针对特定问题的非光滑特性，自定义目标函数和梯度/Hessian 矩阵，以确保求解器的收敛速度和全局最优性。 第六章：微分方程求解的现代方法 从物理建模到系统仿真，常微分方程（ODE）和偏微分方程（PDE）是不可或缺的工具。本章深入探讨 ODE 求解器的选择标准——从隐式/显式方法（`ode45` 到 `ode15s`）到高精度配点法。对于 PDE，本书详细介绍了如何利用偏微分方程工具箱（PDE Toolbox）进行网格生成、边界条件设置，并对比有限元法（FEM）与有限差分法（FDM）的适用场景和实现差异。 --- 第三部分：数据驱动的建模、可视化与互操作性 本部分关注 MATLAB 在现代数据科学和与其他系统集成中的角色。 第七章：复杂数据结构的导入、处理与可视化 本章着重于处理“脏数据”。内容涵盖了从数据库（SQL）、NoSQL（如 JSON/HDF5）到网络 API（RESTful）的数据摄取。在可视化方面，我们超越了基础绘图，深入讲解了三维渲染、交互式图形对象（HG）的定制，以及如何使用复杂数据可视化工具来揭示高维数据中的潜在模式，例如使用平行坐标图和热力图矩阵。 第八章：信号处理与系统辨识的高级技术 针对时间序列和动态系统分析，本章介绍了小波变换（Wavelet Transform）在非平稳信号去噪和特征提取中的应用。在系统辨识方面，我们将讲解状态空间模型（State-Space Models）的建立、卡尔曼滤波（Kalman Filtering）及其扩展（如 EKF, UKF）在噪声环境中状态估计中的精确实现。 第九章：系统互操作性与软件部署 为了使 MATLAB 算法能够融入更广泛的工程生态，本章详细介绍了与其他主要平台进行高效交互的方法。内容包括： MEX 接口的深度优化： 如何使用 C/C++ 编写高性能计算内核，并与 MATLAB 变量无缝集成。 Python 桥接： 利用 `py.command` 结构，实现与 NumPy/SciPy 库的混合编程。 MATLAB 编译器（Compiler）的应用： 将复杂的模型和应用程序打包为独立的、无需安装 MATLAB 环境的执行文件（Standalone Applications），便于向非专业用户部署。 总结： 本书不是对 MATLAB 语言特性的简单罗列，而是为有志于成为高级计算工程师或科学研究人员的读者量身打造的实用手册。通过对性能、结构、算法和工程部署的系统性覆盖，读者将能驾驭 MATLAB 这一强大的科学计算平台，解决日益复杂的实际问题。本书的每一个章节都充满了经过验证的代码示例和性能对比，确保读者所学皆能立即转化为生产力。

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这本《Mastering MATLAB 7》给我一种“不虚此行”的感觉。我对MATLAB的掌握，更像是“知其然，但不知其所以然”。日常的数据处理、基本绘图、以及一些现成的函数调用，对我来说都是信手拈来。但每当我遇到需要自己编写复杂算法，或者需要对代码进行深度优化的时候，就会感到捉襟见肘。我希望能从这本书中，找到那种能够让我“融会贯通”的钥匙。我尤其关注那些关于MATLAB性能优化的章节，比如如何更有效地利用其内置的优化函数，如何编写更符合其设计理念的代码，从而最大程度地提升计算效率。我期望这本书能为我揭示一些MATLAB的高级应用技巧，例如如何利用它进行更复杂的数值模拟，如何构建交互式的图形用户界面（GUI），以及如何将其与其他语言或工具进行集成。我甚至希望，通过这本书，我能够理解MATLAB的架构和设计哲学，从而能够举一反三，更灵活地应对各种挑战。总而言之，我期待这本书能帮助我从一个MATLAB的“使用者”，蜕变成一个MATLAB的“掌控者”，能够更自信、更从容地驾驭它来解决工作和研究中的难题。

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这本书的封面设计，简洁却不失专业感，让我对它所承载的内容充满了好奇。我目前对MATLAB的掌握程度，大概处于一个“能用”到“会用”的阶段。平时做一些数据可视化，写一些简单的脚本来处理数据，或者调用一些基础的函数库来完成任务。但是，当涉及到更复杂的算法实现，比如自定义优化算法、或者需要进行复杂的数值积分与微分方程求解时，我常常会感到力不从心，不知道从何下手。我希望能从这本书中学习到如何更深入地理解MATLAB的内部机制，例如它的内存管理策略，以及如何编写更高效、更具可读性的代码。我特别关注那些关于性能优化的章节，因为在我的实际工作中，计算效率往往是项目能否顺利推进的关键。我希望能学到如何利用MATLAB的矢量化操作，以及如何选择合适的算法和数据结构来提高代码的执行速度。此外，对于MATLAB在科学计算和工程仿真方面的强大能力，我一直渴望能有更深入的了解。这本书会不会为我打开新的视野，让我认识到MATLAB在诸如有限元分析、动力学仿真等领域的强大应用潜力，并提供具体的学习路径和实践方法。总之，我期待这本书能为我提供一套系统性的指导，让我能够更自信、更有效地利用MATLAB来解决我在科研和工作中遇到的各种复杂问题。

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这本书，我拿到的时候，还带着点小小的期待。毕竟，“Mastering”这个词，听起来就很有分量，承诺着一种深度和掌控力。我对MATLAB的接触不算太少，算是有一个基础，但总觉得在某些关键领域，像是信号处理的高级技巧，或者是在数值计算方面如何更高效地优化算法，还有就是图形界面（GUI）的开发，我总感觉自己停留在“会用”的层面，离“精通”还有相当一段距离。所以，我迫不及待地想从这本书中找到那些能让我“顿悟”的点。我尤其关注那些关于内存管理和代码性能优化的章节，因为在处理大型数据集和复杂模型时，这些知识就显得尤为重要，常常能成为项目成败的关键。同时，我也希望能学到一些更高级的建模和仿真技术，比如在控制系统设计或者物理过程模拟方面，MATLAB的强大功能我只触及了冰山一角，这本书会不会像一个“武功秘籍”，揭示那些隐藏的招式，让我能够更自由地挥洒自己的创意，创造出更具实际应用价值的成果，这是我非常期待的。我甚至还想象着，通过这本书，我或许能克服在并行计算方面的一些障碍，理解如何在多核处理器上更有效地分配任务，从而极大地缩短计算时间。总而言之，我希望这本书能给我带来系统性的提升，不仅仅是知识的增量，更是思维方式的转变，让我能够从一个MATLAB的使用者，蜕变成一个MATLAB的创造者。

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当《Mastering MATLAB 7》的封面映入眼帘时，我的内心就涌起了一股强烈的求知欲。我对MATLAB的熟悉程度，停留在“日常办公”的水平，能完成一些基本的数据分析、简单的可视化，以及使用一些常用的工具箱。但每当遇到更复杂的工程计算、算法设计，或是需要构建一个相对完整的软件系统时，我总会觉得自己的知识储备不足。我希望这本书能够成为我的“良师益友”，带领我深入探索MATLAB的各个层面。我尤其关注那些关于代码优化、内存管理以及高效编程实践的章节，因为在处理大规模数据和复杂模型时，这些知识至关重要。我希望能学到如何编写出更高效、更具可读性、更易于维护的MATLAB代码，并理解其背后的原理。此外，对于MATLAB在科学计算、工程仿真、机器学习等领域的强大应用，我也充满期待，希望能通过这本书，了解更多前沿的应用案例和实践方法。总而言之，我期待这本书能够系统地提升我对MATLAB的理解和运用能力，让我能够更自信地应对工作中的各种技术挑战。

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翻开《Mastering MATLAB 7》，我感觉自己像是踏上了一条通往MATLAB深度殿堂的征途。我对MATLAB的熟悉程度，大概处于一个“懂基础，但不够深入”的状态。我能熟练地使用它来进行数据分析、可视化和一些基础的科学计算。但是，在处理一些大型项目，或者需要进行复杂的数学建模和算法设计时，我常常会感到力不从心。尤其是在优化代码性能、理解MATLAB的底层工作原理，以及如何构建可维护、可扩展的应用程序方面，我希望能有更系统的提升。我非常期待书中能够提供关于MATLAB高级编程技巧的详细讲解，例如如何有效地进行内存管理，如何利用矢量化操作和内置函数来提升计算效率，以及如何编写清晰、易于调试的代码。我同样对MATLAB在一些特定领域的应用，如信号处理、图像处理、控制系统设计等，充满兴趣，希望能通过这本书深入了解这些领域的MATLAB实现方法和高级技巧。我希望这本书不仅仅是知识的罗列，更能提供一些实用的案例分析和实战指导，让我能够学以致用，真正地掌握MATLAB的强大能力。总而言之，我期待这本书能为我打开一扇新的大门，让我对MATLAB的应用能够达到一个全新的层次。

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这本《Mastering MATLAB 7》在我手中，沉甸甸的，仿佛承载着整个MATLAB世界的奥秘。我对MATLAB的了解，大概可以称得上是“熟练工”，日常的数据处理、图表绘制、简单算法的实现，对我来说都不成问题。但每当我面对一些更复杂的工程仿真、更深层次的算法优化，或者需要构建一套完整的应用系统时，总会感觉力不从心，仿佛隔着一层看不见的“窗户纸”。我一直渴望能有一种途径，能够让我突破这些限制，真正地“掌握”MATLAB。我尤其关注书中是否会讲解一些关于MATLAB底层机制的知识，比如它的内存管理机制，以及如何通过编写高效的代码来优化计算性能。我希望能够学到一些高级的编程技巧，比如如何利用MATLAB的面向对象编程特性来构建复杂的软件，如何进行有效的代码重构和模块化设计。此外，对于MATLAB在一些前沿领域的应用，如人工智能、深度学习、大数据分析等，我充满了期待。这本书会不会为我提供一些实用的指导和案例，让我能够将MATLAB的强大功能应用到这些领域，解决更具挑战性的问题。总而言之，我期待这本书能够成为我通往MATLAB“精通”之路的指引，让我能够更深入、更全面地理解和运用MATLAB。

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这本《Mastering MATLAB 7》在我手中，感觉它就像一本“武功秘籍”，我迫不及待地想从中发掘出那些能让我功力大增的招式。我对MATLAB的掌握，大概可以称得上是“熟悉”，日常的数据处理、图表绘制、基本的脚本编写，对我来说都不在话下。但是，当遇到一些更高级的算法实现，比如自定义优化算法、或者需要进行复杂的数值分析和建模时，我常常感到力不从心，不知道如何下手。我希望这本书能够系统地梳理MATLAB的各个方面，从根本上讲清楚那些高效编程的原则和技巧。例如，我一直想弄明白，在处理大规模数据时，究竟有哪些内置函数是最优的选择，又该如何避免那些容易导致性能瓶颈的常见错误。同时，对于一些更高级的应用，比如在信号处理、图像识别或者机器学习领域，这本书会不会提供一些深入的案例分析和实战指导，让我能够将MATLAB的能力更广泛地应用于我的研究或者工作中。我特别希望它能讲解如何有效地组织和管理大型项目代码，如何进行有效的调试和错误排查，以及如何利用MATLAB的各种工具箱来解决更具挑战性的问题。总而言之，这本书对我来说，更像是一次“武功升级”的契机，希望能够让我对MATLAB的掌握达到一个全新的高度。

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刚拿到《Mastering MATLAB 7》这本书，我第一感觉就是它的厚重感。这可不是那种轻飘飘的入门指南，而是实打实地要带你深入钻研的。我对MATLAB的了解，主要集中在它的数据分析和基本可视化功能上，平日里做一些工程计算，处理一些实验数据，应付起来问题不大。但是，每当遇到更复杂的数学建模问题，或者需要开发一套完整的应用程序时，我就会感到力不从心。尤其是那些关于矩阵运算的底层优化，以及如何利用MATLAB来构建可重用模块和函数库，这些方面一直是我比较薄弱的环节。我希望这本书能够系统地梳理MATLAB的架构，从根本上讲清楚那些高效编程的原则和技巧。例如，我一直想弄明白，在处理大规模矩阵运算时，究竟有哪些内置函数是最优的选择，又该如何避免那些容易导致性能瓶颈的常见错误。同时，对于一些更高级的应用，比如在金融建模、图像处理或者机器学习领域，这本书会不会提供一些深入的案例分析和实战指导，让我能够将MATLAB的能力更广泛地应用于我的研究或者工作中。我特别希望它能讲解如何有效地组织和管理大型项目代码，如何进行有效的调试和错误排查，以及如何利用MATLAB的各种工具箱来解决更具挑战性的问题。总而言之，这本书对我来说，更像是一次“武功升级”的契机，希望能够让我对MATLAB的掌握达到一个全新的高度。

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初拿到《Mastering MATLAB 7》，我便被其内容丰富度所吸引。我目前对MATLAB的理解，大概处于一个“能够完成基本任务”的阶段。也就是说，在数据处理、基本的数学计算和图表生成方面，我基本能应付自如。然而，在面对一些更复杂的工程问题，例如需要进行精密的数值仿真、开发高度优化的算法，或者构建大型的应用程序时，我常常会感到力不从心。我非常希望这本书能够填补我在这些方面的知识空白，让我能够更深入地理解MATLAB的强大能力。我特别关注书中关于代码性能优化、内存管理以及高级算法实现的讲解。我希望能够学到如何编写出更高效、更具可读性的MATLAB代码，并理解其底层的运行机制。同时，我对MATLAB在信号处理、图像分析、控制系统设计等领域的应用也充满兴趣，希望能通过这本书，掌握这些领域的高级应用技巧和实现方法。我期待这本书能够提供一些贴近实际的案例，让我能够学以致用，将MATLAB的能力真正地运用到我的学习和工作中。总而言之，我希望这本书能够成为我深入掌握MATLAB的“敲门砖”，让我能够更自信地解决各种复杂的科学与工程问题。

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当我看到《Mastering MATLAB 7》这本书时，我的第一反应是，这可能是我一直在寻找的“宝藏”。我对于MATLAB的认识，更多地停留在它作为一款强大的计算软件，能帮助我完成一些数据处理和可视化任务。然而，在实际的工程项目和研究工作中，我常常会遇到一些瓶颈。比如，如何有效地设计和实现复杂的控制算法，如何利用MATLAB进行高级的信号处理，或者如何在嵌入式系统中使用MATLAB进行开发。我感觉自己的MATLAB技能，就像是一个只掌握了基本招式的武林新手，离真正的“高手”还有很远的距离。我非常希望能从这本书中，学到一些关于MATLAB高级应用技巧的知识，比如如何优化代码性能，如何进行并行计算，以及如何构建可扩展的应用程序。我特别希望它能讲解一些关于MATLAB在特定领域（如图像处理、机器学习）的深入应用，并提供一些实际的案例分析，让我能够学以致用。我甚至期待这本书能帮助我理解MATLAB的工作原理，从而能够更灵活地运用它来解决那些看似棘手的问题。总而言之，我希望通过阅读这本书，能够真正地“精通”MATLAB，让它成为我解决复杂问题的强大助手。

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在美国第一个学期读的书。以后 Matlab 成了我在美国最常用的语言。

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在美国第一个学期读的书。以后 Matlab 成了我在美国最常用的语言。

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