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出版者:机械工业出版社

作者:

出品人:

页数:287

译者:

出版时间:2010-5

价格:36.00元

装帧:

isbn号码:9787111304760

丛书系列:

图书标签:

matlab
MATLAB
科学计算
数值分析
算法
工程数学
数据分析
仿真
数学建模
信号处理
控制系统

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具体描述

《MATLAB科学计算》通过具体实例，系统地介绍了MATLAB在数值计算、常用图形绘制、数据处理、微分与积分运算、代数方程与微分方程的求解、随机数据分析、符号运算和图形用户界面设计等方面的功能及其在科学计算中的具体应用。《MATLAB科学计算》在语言表述上力求简洁和通俗易懂，既是理想的自学教材，又是应用MATLAB从事科学计算的理想工具书。

《MATLAB科学计算》适合初学者全面系统地掌握应用MATLAB从事各种科学计算工作的基本知识，还有助于有一定基础的读者，全面提高MATLAB应用水平。

《MATLAB科学计算》这本著作，旨在为读者提供一个扎实的起点，帮助他们掌握在科学研究、工程实践和数据分析领域中日益重要的数值计算与建模技能。本书并非聚焦于特定学科的深入应用，而是着力于构建一个普适性的计算工具箱，让读者能够灵活运用MATLAB强大的功能来解决各种复杂问题。核心理念：从基础到应用的桥梁本书的核心理念在于，科学计算不仅仅是掌握一套语法，更是一种思维方式和解决问题的能力。因此，我们从MATLAB最基础的元素开始，循序渐进地引导读者理解其底层逻辑和核心优势。从变量的声明、数据类型的理解，到基本的算术运算、逻辑运算，再到复杂的矩阵操作，我们都力求讲解清晰、透彻，并辅以大量贴近实际的示例。我们相信，只有牢固掌握了基础，才能更好地驾驭更高级的工具和技术。数据处理与可视化：洞察数据背后的规律在当今数据驱动的时代，高效的数据处理和直观的可视化能力是科研人员和工程师不可或缺的技能。本书投入了大量篇幅介绍MATLAB在数据处理方面的强大能力。我们会深入讲解如何导入、清洗、转换和组织各种类型的数据，包括但不限于数值型数据、文本数据、时间序列数据以及图像数据。我们将探讨各种数据预处理技术，例如缺失值处理、异常值检测、数据平滑和归一化等，帮助读者构建干净、可靠的数据集。更为关键的是，本书将引导读者充分发挥MATLAB卓越的可视化功能。我们将介绍多种绘图类型，从基础的二维线图、散点图、柱状图、饼图，到更复杂的三维曲面图、等高线图、矢量场图等。我们会详细讲解如何自定义图形的各个元素，包括坐标轴标签、标题、图例、线条样式、颜色、标记等，以及如何创建多子图和交互式图形。通过生动形象的图形化展示，读者将能够更直观地理解数据的分布、趋势和关联性，从而发现潜在的模式和规律。数值计算：求解复杂问题的基石数值计算是科学计算的核心。本书将系统地介绍MATLAB在各项数值计算任务中的应用。我们将从线性代数入手，这是许多科学和工程领域的基础。读者将学习如何进行矩阵的分解（如LU分解、QR分解、SVD分解）、求解线性方程组、计算特征值和特征值，以及进行矩阵的逆运算等。这些操作在许多领域，如结构分析、电路模拟、图像处理等方面都至关重要。接着，我们将深入探讨微积分在数值计算中的应用。读者将学习如何利用MATLAB进行数值积分和微分，求解常微分方程（ODE）和偏微分方程（PDE）。我们将介绍不同的数值求解方法，并分析它们的优缺点和适用范围。这对于模拟物理过程、优化设计、预测系统行为等至关重要。此外，本书还将涵盖优化理论。我们将介绍各种优化算法，包括无约束优化、约束优化、线性规划、非线性规划等，并讲解如何在MATLAB中实现这些算法。通过优化，我们可以找到使目标函数达到最优值（最大值或最小值）的参数组合，这在工程设计、经济调度、机器学习等领域有广泛应用。信号与系统分析：理解动态过程在许多工程学科中，对信号和系统的分析是理解和控制动态过程的关键。本书将介绍MATLAB在信号处理领域的强大功能。读者将学习如何生成、分析和处理各种类型的信号，包括连续信号和离散信号。我们将讲解傅里叶变换、拉普拉斯变换、Z变换等数学工具在信号分析中的应用，并介绍如何使用MATLAB进行频谱分析、滤波设计与实现、信号去噪等。在系统分析方面，本书将介绍如何利用MATLAB对动态系统进行建模和仿真。我们将讲解如何表示和分析线性时不变（LTI）系统，包括传递函数、零极点图、伯德图、奈奎斯特图等。读者还将学习如何对非线性系统进行建模和仿真，理解系统的稳定性、瞬态响应和稳态响应。这些内容对于控制系统设计、通信系统分析、机器人学等领域至关重要。数据分析与建模：从数据中提取价值本书将引领读者掌握统计分析和机器学习的基本方法，使他们能够从数据中提取有意义的信息并构建预测模型。我们将介绍描述性统计量（均值、方差、标准差等）的计算和解释，以及推断性统计方法，如假设检验和置信区间。读者将学习如何进行回归分析，包括线性回归和非线性回归，以及如何评估模型的拟合优度。在机器学习方面，本书将介绍一些常用的监督学习算法，如支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等，以及无监督学习算法，如聚类分析。我们将讲解如何使用MATLAB的机器学习工具箱来训练模型、进行预测和评估模型的性能。这为读者提供了解决分类、回归、聚类等问题的强大工具。工程应用举例：理论与实践的结合为了更好地巩固所学知识，本书将穿插一些典型的工程应用场景，以实例的形式展示MATLAB在解决实际问题中的威力。这些例子将涵盖多个学科领域，例如：物理模拟：模拟简单的力学系统、电磁场分布等。电路分析：使用MATLAB进行电路的稳态和瞬态分析。图像处理：实现基本的图像增强、滤波、边缘检测等操作。数据分析应用：对实际数据集进行探索性数据分析和建模。这些实例的设计旨在帮助读者理解理论知识如何转化为实际的计算过程，并激发他们将所学技能应用到自己感兴趣的研究方向。编程实践与代码规范：提升效率与可维护性除了理论知识和算法介绍，本书还将非常重视编程实践。我们将介绍MATLAB的编程结构，包括脚本文件、函数文件、类和对象等。我们将讨论如何编写高效、清晰、易于维护的代码，包括变量命名规范、代码注释、错误处理机制以及调试技巧。良好的编程习惯不仅能提高工作效率，还能降低项目开发的风险。学习路径与目标读者本书适合所有希望掌握MATLAB进行科学计算和数据分析的读者。这包括：在校大学生：尤其是理工科专业的学生，为他们提供学习计算方法和建模的坚实基础。研究生和博士生：在进行科研工作时，需要高效的工具来处理数据、模拟实验和分析结果。科研人员和工程师：希望提升自己在数值计算、数据分析和建模方面的能力，以解决更复杂的问题。数据科学家和分析师：需要掌握强大的计算工具来处理海量数据，从中提取洞察并构建预测模型。通过阅读本书，读者将能够：熟练掌握MATLAB的基本语法和常用函数。能够使用MATLAB进行高效的数据处理和可视化。掌握常用的数值计算方法，并能将其应用于实际问题。理解信号与系统的基本概念，并能利用MATLAB进行分析。具备基本的数据分析和建模能力，能够从数据中提取价值。培养良好的编程习惯，能够编写高质量的MATLAB代码。本书的目标是成为读者在科学计算领域的一本实用参考书和学习指南，帮助他们自信地应对各种计算挑战，并在各自的领域取得更大的成就。

作者简介

目录信息

前言
第1章 MAT1AB基础知识
1.1 指令窗口的运算
1.1.1 常用窗口简介
1.1.2 算术运算
1.1.3 数值、变量和表达式
1.2 指令窗口的应用
1.2.1 文字颜色与字体
1.2.2 数值显示格式
1.2.3 几个标点符号的功能
1.2.4 控制指令
1.3 历史指令窗口的应用
1.3.1 历史指令窗口简介
1.3.2 历史指令窗口的主要功能
1.3.3 实录指令
1.4 工作空间浏览器的应用
1.4.1 工作空间浏览器简介
1.4.2 内存变量的处理
1.4.3 数据文件的存取
第2章 MAT1AB基本运算
2.1 MAT1AB的向量运算
2.1.1 向量的生成
2.1.2 向量的基本运算
2.1.3 向量的积运算
2.2 MAT1AB的矩阵运算
2.2.1 矩阵的生成
2.2.2 矩阵的操作
2.2 13矩阵的基本运算
2.2.4 矩阵的函数运算
2.2.5 特殊矩阵
2.3 MAT1AB的数组运算
2.3.1 基本数组运算
2.3.2 数组函数运算
2.3.3 数组逻辑运算
2.3.4 高维数组
2.4 MAT1AB的多项式运算
2.4.1 多项式的生成
2.4.2 多项式的基本运算
2.5 综合实例
2.5.1 向量混合积运算
2.5.2 张量双点积运算
2.6 上机实验
2.7 习题
第3章 MAT1AB程序设计
3.1 M文件介绍
3.1.1 M文件简介
3.1.2 命令文件
3.1.3 函数文件
3.2 参数与变量
3.2.1 参数
3.2.2 全局变量
3.3 程序结构
3.3.1 顺序结构
3.3.2 循环结构
3.3.3 分支结构
3.4 流程控制
3.4.1 指令显示
3.4.2 键盘输入
3.4.3 暂停
3.4.4 中断
3.5 数据的输入和输出
3.5.1 数据的输入
3.5.2 数据的输出
3.6 综合实例
3.6.1 求数列的和
3.6.2 百钱百鸡问题
3.7 上机实验
3.8 习题
第4章 MAT1AB常用图形功能
4.1 MAT1AB的二维图形功能
4.1.1 基本图形的绘制
4.1.2 图形的修辞
4.1.3 图形的标注
4.1.4 图形窗口操作
4.2 MAT1AB的特殊图形功能
4.2.1 对数坐标图形的绘制
4.2.2 极坐标图形的绘制
4.2.3 条形图的绘制
4.2.4 饼图的绘制
4.3 MAT1AB的三维图形功能
4.3.1 窄间曲线图的绘制
4.3.2 空间网线图的绘制
4.3.3 空间曲面图的绘制
4.3.4 等高线图的绘制
4.4 MAT1AB的动画模拟功能
4.4.1 电影动画的制作
4.4.2 程序动画的制作
4.5 综合实例
4.5.1 窄问曲面交线的绘制
4.5.2 马鞍面几何特性的分析
4.6 上机实验
4.7 习题
第5章 MAT1AB高级绘图
5.1 柱状图和彗星图
5.1.1 柱状图
5.1.2 二维彗星图
5.1.3 三维彗星图
5.2 带状图和散点图
5.2.1 带状图
5.2.2 二维散点图
5.2.3 三维散点图
5.3 切片图和瀑布图
5.3.1 切片图
5.3.2 瀑布图
5.4 三角形网格图和表面图
5.4.1 三角形网格图
5.4.2 三角形表面图
5.5 离散数据图形
5.5.1 二维火柴杆图
5.5.2 三维火柴杆图
5.5.3 阶梯图
5.6 矢量图
5.6.1 罗盘图
5.6.2 二维箭头图
5.6.3 三维箭头图
5.7 综合实例
5.7.1 板面穿越空间的动画
5.7.2 球面穿越空间的动画
5.8 上机实验
5.9 习题
第6章 MAT1AB数据处理
6.1 MAT1AB插值运算
6.1.1 一维插值
6.1.2 二维插值
6.1.3 样条插值
6.2 MAT1AB拟合运算
6.2.1 po1yfit拟合
6.2.2 矩阵除法拟合
6.3 综合实例
6.3.1 指数拟合
6.3.2 多项式分数拟合
6.4 上机实验
6.5 习题
第7章 MAT1AB微积分运算
7.1 MAT1AB微分运算
7.1.1 数值微分
7.1.2 符号微分
7.1.3 多元函数的导数
7.2 MAT1AB积分运算
7.2.1 一元数值积分
7.2.2 多元数值秋分
7.2.3 符号积分
7.3 综合实例
7.3.1 甲面图形面秋
7.3.2 点的运动速度
7.4 上机实验
7.5 习题
第8章 MAT1AB代数方程求解
……
第9章 MAT1AB微分方程求解
第10章 MAT1AB随机数据分析
第11章 MAT1AB符号运算
第12章 MAT1AB图形用户界面设计
附录 MAT1AB的指令函数
参考文献
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

坦白讲，市面上很多声称是“科学计算”的书籍，最终都沦为了某个特定软件的“使用手册”，缺乏对背后数学原理的深度挖掘。但《MATLAB科学计算》这本书给我留下的最深刻印象，是它在教授计算方法时所体现出的学术严谨性。它并没有回避那些关于误差分析、稳定性、收敛速度等关键问题。比如在讲解拉格朗日插值时，作者不仅展示了如何构造插值多项式，更详细分析了在节点选择不当时可能出现的“龙伯现象”（Runge's phenomenon），并随即引出了更稳定的分段三次样条插值作为替代方案。这种由浅入深、兼顾“是什么”和“为什么”的讲解方式，使得读者在掌握工具的同时，也能深刻理解计算方法的优缺点。对于我个人而言，这种对细节的关注非常重要，因为它决定了我的计算结果是否能在科学论文中站得住脚。这本书更像是一位资深导师在身边，时刻提醒我：“别光顾着算出来，要确保你的方法是可靠的。”

评分☆☆☆☆☆

这本《MATLAB科学计算》真是我最近读过的书里最让我耳目一新的了。我原本以为这又是一本枯燥乏味的教科书，里面充斥着各种公式和晦涩难懂的代码示例，结果完全出乎我的意料。这本书的叙述方式非常平易近人，作者似乎深知初学者在面对复杂的数学概念和编程工具时的困惑，因此在讲解每一个新概念时，都会用非常生动的例子来辅助说明。尤其是关于矩阵运算的那几章，本来我总是记不住那些复杂的运算规则，但作者通过实际的工程应用场景，比如有限元分析中的网格划分，让我瞬间理解了矩阵乘法和转置的实际意义。而且，书中不仅教你怎么写出正确的代码，更重要的是，它教会了你如何“像科学家一样思考”。它强调的不仅仅是得到一个数值结果，而是如何验证结果的合理性，如何通过可视化来洞察数据背后的规律。这种注重思维培养而非死记硬背的教学方法，对于我这种偏向应用研究的人来说，简直是福音。我甚至发现，有些原本我以为只能通过其他专业软件才能解决的问题，其实用MATLAB结合这本书里介绍的方法，效率反而更高，而且更加灵活可控。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我之前尝试过几本号称是“MATLAB实战”的书籍，但读完之后总感觉自己像是学会了一堆零散的“招式”，却不知道如何将它们组合成一套完整的“拳法”。这本《MATLAB科学计算》最让我赞赏的一点，就是它出色的系统性和连贯性。它不是简单地罗列MATLAB的各种函数，而是构建了一个清晰的知识体系框架。从最基础的数据结构和控制流开始，逐步过渡到数值积分、常微分方程求解，最后还涉及到了小波分析和机器学习的初步应用。整个学习路径设计得极其合理，每深入一层，都能看到前面对基础知识的巧妙运用和提升。我特别喜欢其中关于“代码优化与性能分析”的章节，它没有停留于表面，而是深入剖析了向量化操作背后的原理，让我明白了为什么有时候一行简洁的向量代码会比几十行循环语句快上百倍。对于我们这些需要处理大规模数据集的领域来说，这种对效率的极致追求是至关重要的。这本书读下来，我感觉自己真正掌握了驾驭MATLAB这匹“野马”的缰绳，而不是被它牵着鼻子走。

评分☆☆☆☆☆

我是一个习惯于通过动手实践来巩固知识的学习者，而这本书在“可操作性”上做得近乎完美。让我印象非常深刻的是，全书的每一个算法实现部分，都附带了完整的、可以直接在MATLAB环境中运行的M文件代码，并且代码结构清晰，注释详尽到连我这个有点粗心大意的读者都能一眼看懂逻辑分支。更妙的是，书中引入了一个贯穿始终的项目——一个简单的气候模型模拟，它贯穿了从数据输入、线性代数求解、微分方程迭代到结果可视化的全过程。读者可以跟随书中的步骤，逐步构建起一个完整的应用案例。这比那种东一榔头西一棒槌的例子要有效得多。通过这个综合项目，我切实体验到了科学计算的完整流程，而不是孤立地学习某个函数。读完这本书，我感觉我不仅学会了MATLAB的语法，更重要的是，我拥有了一套可以独立着手解决实际科学问题的“工具箱”和“方法论”。这本书无疑是连接理论知识与实际工程应用之间最坚实的一座桥梁。

评分☆☆☆☆☆

我接触MATLAB已经好几年了，主要用来做信号处理方面的工作，但一直以来总觉得自己的知识结构有些“瘸腿”，特别是在处理高维数据和进行统计建模时，总感觉力不从心。这本书的出现，极大地弥补了我的知识短板。让我惊喜的是，它在介绍概率统计模块时，没有采用那种纯粹的统计学家的角度，而是紧密结合了MATLAB强大的绘图和模拟能力。比如，它在讲解蒙特卡洛模拟时，不仅给出了理论公式，还立刻展示了如何用`rand`函数生成随机数序列，并用三维散点图直观地展示出收敛过程。这种“理论与实践的无缝对接”，极大地增强了我的学习兴趣和信心。此外，书中对特定领域的“工具箱”的应用介绍也做得非常到位，不像其他书只是泛泛而谈，而是针对性地讲解了如何利用特定工具箱解决实际工程中的棘手问题，比如在波动方程模拟中如何选用合适的边界条件和求解器。这本书无疑拓宽了我利用MATLAB解决问题的边界，让我从一个“会用MATLAB的人”向一个“精通MATLAB算法的工程师”迈进了一大步。

评分☆☆☆☆☆