Matlab与数学实验（第2版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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张志刚，刘丽梅 著

图书标签:

• Matlab
• 数学实验
• 数值计算
• 算法
• 工程数学
• 高等数学
• 科学计算
• 仿真
• 数学建模
• 理工科

出版社： 中国铁道出版社

ISBN：9787113060077

版次：2

商品编码：10335357

包装：平装

开本：32开

出版时间：2004-06-02

页数：219

正文语种：中文

编辑推荐

《Matlab与数学实验》编排采用便于自学的方式，读者可以根据自己想处理的数学问题快速找到相应的Matlab命令，以及突出Matlab主要命令和功能，并附有大量的例题和解释。

内容简介

数学软件Matlab的主要使用命令和内容，使读者能很快掌握Matlab数学软件的主要功能，并能用Matlab数学软件去解决实际中遇到的问题。此外，书中增加了与高等数学、线性代数、计算方法课程有关的数学实验内容，使Matlab融入到高等数学、线性代数或计算方法课程的教学中变得很方便。

目录

一章 Matlab基础知识
第二章 符号计算
第三章 Matlab绘图
第四章 初等代数运算
第五章 线性代数运算
第六章 高等数学运算
第七章 数据的输入与处理
第八章 概率统计计算
第九章 求解线性规则问题
附录
参考文献

前言/序言

编程语言与计算方法基础教程 一、概述与目标读者 本书旨在为初学者和希望系统性提升计算思维的工程、科学技术领域人员提供一套扎实、全面的编程语言应用与数值计算基础知识体系。我们深知现代科学研究与工程实践对高效、准确处理数据的能力要求日益提高，因此，本书内容紧密围绕核心编程概念的建立、数据结构与算法的实现、以及面向工程应用的数学计算方法展开。 本书并非特定软件工具的使用手册，而是侧重于计算思维的培养和通用算法的理解与实现。它强调的是“为什么这样做”和“如何从原理上实现”，而非仅仅局限于某个特定软件环境下的菜单操作或特定函数调用。 目标读者包括但不限于： 1. 理工科本科生： 作为专业基础课程的配套教材，帮助学生建立坚实的编程基础和数值分析概念。 2. 需要进行数据分析和建模的研究人员： 尤其适用于那些需要将数学模型转化为可执行代码，并对计算效率和精度有较高要求的领域（如物理、化学、经济学等）。 3. 软件开发入门者： 渴望了解科学计算背景和底层实现逻辑的程序员。 本书的特点在于其内容的普适性、深度与严谨性的结合。我们力求在保证计算方法数学严谨性的同时，用清晰的逻辑和充足的实例，展现编程语言在解决复杂问题中的强大能力。 二、核心内容模块 本书结构分为三大核心部分，层层递进，确保读者能够构建完整的知识链条。 第一部分：编程语言基础与结构化编程 本部分聚焦于一门（此处不指定具体语言，而是侧重于通用概念）高级编程语言的核心语法和程序设计范式。重点在于教会读者如何清晰、高效地组织代码逻辑。 1. 语言环境与基本要素： 介绍程序的基本结构、变量的声明、数据类型（整数、浮点数、字符、布尔量）的内在表示及其精度限制。探讨代码的可读性规范，注释的重要性以及程序的执行流程控制。 2. 控制流与逻辑结构： 深入讲解条件语句（if-else 结构）和循环结构（for, while 循环）的嵌套与应用。通过大量的逻辑推理练习，确保读者能够准确预测程序在不同输入下的行为。 3. 函数与模块化设计： 详述函数的定义、参数传递机制（值传递与引用传递的区别）、局部变量与全局变量的作用域。重点剖析如何将复杂问题分解为可重用的小型函数，实现代码的模块化和抽象化。 4. 基本数据结构实践： 介绍和实现一维数组（向量）和二维数组（矩阵）的操作。涵盖数据的输入、输出、元素的遍历、切片、以及基础的向量运算逻辑（如点积、叉积的概念性理解）。 第二部分：高级数据结构与算法思维 在掌握了基本语法后，本部分引导读者从“如何实现一个功能”过渡到“如何用最高效的方式实现一个功能”。 1. 复合数据结构： 介绍结构体（Structs）或类（Classes）的概念，用于组织异构数据。探讨动态数据结构的基本思想，例如链表的逻辑构建，为后续的复杂算法打下基础。 2. 排序与搜索算法： 系统性地介绍和实现经典的搜索算法（如二分查找）和排序算法（如冒泡排序、插入排序、快速排序的基础思想）。重点分析这些算法在不同规模数据集下的时间复杂度和空间复杂度，引入大O表示法（Big O Notation）进行量化分析。 3. 递归的艺术： 深入探讨递归的定义、基准情况（Base Case）和递推关系。通过阶乘、斐波那契数列等经典案例，训练读者的递归思维，这是解决许多高级算法问题的关键。 第三部分：工程计算与数值方法基础 这是本书的工程核心部分，将编程能力与科学计算的需求相结合。本部分不依赖于特定库的高级封装，而是侧重于算法本身的实现，以理解其计算过程和潜在的误差来源。 1. 线性代数计算的编程实现： 矩阵的存储结构与高效访问。 矩阵的加减法、乘法（详细分析嵌套循环的效率问题）。 方程组求解的数值方法： 重点讲解高斯消元法（Gauss Elimination）的步骤、矩阵的LU分解思想的编程实现逻辑，以及迭代法（如雅可比迭代、高斯-赛德尔迭代）的收敛条件和程序结构。 2. 非线性方程求解： 单变量方程： 详细介绍牛顿法（Newton's Method）的迭代公式推导、程序化步骤和对初始值的敏感性分析。对比割线法（Secant Method）作为替代方案的优势与劣势。 多变量方程的初步接触： 介绍牛顿法在多维空间中的扩展思想（如梯度和雅可比矩阵的概念）。 3. 数值积分与微分： 数值积分： 实现和比较复合梯形法则和辛普森法则（Simpson's Rule）的编程过程。探讨步长（Step Size）对计算精度的影响。 常微分方程（ODE）的初步求解： 介绍一阶ODE的欧拉法（Euler's Method）及其局限性，引出更稳定的改进型方法（如龙格-库塔法R-K 4阶法的基本框架）。 4. 误差分析与稳定性： 探讨计算中不可避免的误差来源，包括截断误差（Truncation Error）和舍入误差（Round-off Error）。教授读者如何通过程序设计来控制和评估计算结果的精度和稳定性。 三、学习特色与强调 本书强调动手实践。每个章节后都附带有大量的编程练习和小型项目。这些练习要求读者不仅要写出能运行的代码，更要分析代码的效率、优化潜在的瓶颈，并对结果进行批判性的科学评估。我们鼓励读者在理解底层原理的基础上，再学习使用高级库进行快速原型开发。本书的价值在于，它能确保读者在面对更底层的科学计算需求时，拥有“自己动手构建工具”的能力，而非仅仅依赖“黑箱”函数。

评分☆☆☆☆☆

这本书为我提供了一个全新的视角来审视数学。我一直认为数学是枯燥的符号和公式，直到这本书的出现，让我看到了数学的另一面——它能够如此有力地解决现实世界中的问题。Matlab的引入，更是将这种解决问题的能力具象化、可视化了。 我特别喜欢书中关于“建模”的部分。作者并没有直接给出最终的解决方案，而是引导我们如何一步步地将一个实际问题抽象成数学模型，然后再利用Matlab来实现和验证。例如，在讲解某个优化问题时，书中会先分析问题的本质，然后提出几个可能的建模思路，最后通过Matlab的代码演示哪种模型更有效。这种“从无到有”的过程，让我学会了如何运用数学思维来分析和解决复杂的问题。 这本书的语言风格非常亲切。作者不是用高高在上的学究腔调，而是像一位经验丰富的导师，耐心地解答你的疑问，并鼓励你去尝试。即使遇到一些我不太熟悉的数学概念，在书中的解释和Matlab的配合下，我也能够逐渐理解。我曾经在其他地方学习Matlab时，因为缺乏实际的应用场景而感到迷茫，但在这本书中，我看到了Matlab强大的生命力。 它不仅仅教会了我如何使用Matlab，更重要的是它培养了我用数学和计算思维来解决问题的能力。每一次通过Matlab实现一个复杂的数学运算，或者模拟出一个生动的现象，都让我感到无比的满足。这本书对于那些希望在理工科领域深入发展，或者想提升自己在数据分析、算法设计等方面能力的朋友来说，绝对是一本打开新世界大门的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

我一直对数学理论的抽象性感到一丝困扰，总觉得它们距离现实应用有些遥远。这本书的出现，就像一道明亮的闪电，照亮了我探索数学与编程结合的道路。它不仅仅是一本教材，更像是一本“实践指南”，用Matlab这个强大的工具，将那些抽象的数学概念变成了触手可及的现实。 书中精心设计的每一个案例，都充满了启发性。我记得有一个关于插值与拟合的章节，书中先是介绍了不同的插值方法，然后通过Matlab的代码，让我们能够直观地比较这些方法的优劣，以及它们在不同数据集上的表现。这种“亲手实践，眼见为实”的学习方式，让我对数学算法有了更深刻的理解，也让我能够根据实际情况选择最合适的工具。 这本书的讲解风格非常独特。作者不仅仅是告诉你“做什么”，而是会深入浅出地解释“为什么这样做”。在每一个算法的介绍后，都会有一段关于其数学原理的阐述，同时也会提供相应的Matlab代码实现。这种理论与实践紧密结合的方式，让我能够真正地理解每一个步骤的意义，而不是机械地复制粘贴代码。 我特别欣赏书中对于一些复杂数学模型的讲解。作者通过Matlab的仿真功能，让我们能够直观地看到这些模型在不同参数下的行为变化。这让我不再是被动地接受理论，而是能够主动地去探索和验证，从而加深对数学模型的理解。对于那些希望在科学计算、数据分析、工程仿真等领域有所建树的朋友们，这本书绝对是不可或缺的参考。

评分☆☆☆☆☆

这本书对我来说，简直是打开了新世界的大门！作为一名数理基础相对薄弱的学生，过去在遇到一些复杂的数学问题时，总是感觉力不从心，理论知识掌握了，但实际应用起来却像抓瞎一样。这本书的出现，恰好弥补了我的这一短板。它不仅仅是枯燥的公式堆砌，而是巧妙地将Matlab这个强大的工具引入，让我能够直观地看到数学理论是如何在实际中运作的。 每一次的实验，都像是给抽象的数学概念注入了生命。我记得有一次，书中讲解到某个高等数学的积分方法，光看公式就让我头疼，但通过Matlab的代码，我能够亲手去计算、去可视化，甚至可以调整参数，观察结果如何变化。那种“豁然开朗”的感觉，是任何纯粹的理论讲解都无法比拟的。而且，书中提供的代码示例非常清晰，注释也很到位，即使是初学者，也能很容易地跟随操作。 这本书的编排也很有条理，从基础的矩阵运算到更复杂的方程求解，再到信号处理和图像分析，每一个章节都循序渐进，让我能够逐步建立起对Matlab在数学领域应用的信心。我尤其喜欢书中一些结合实际问题的案例分析，比如如何用Matlab来模拟物理现象，或者分析金融数据。这些案例不仅有趣，更能让我看到所学知识的实际价值，激发我进一步探索的兴趣。 总的来说，这本书不仅仅是一本教材，更像是一位耐心而专业的导师，它用实践告诉了我数学的魅力所在，也让我掌握了一项能够解决实际问题的强大技能。对于那些希望将数学知识转化为实际应用，或者想提升自身编程和数学建模能力的朋友们，这本书绝对是不可多得的宝藏。我强烈推荐给所有对数学和编程感兴趣的同学们！

评分☆☆☆☆☆

这本书就像一场精心设计的探索之旅，带领我深入了解了Matlab这门强大的语言在数学世界的应用。我一直觉得，学习数学理论就像是在纸上画地图，而这本书则教会了我如何利用Matlab这架飞机，真正地飞越地图，去亲身丈量那些壮丽的山河。它不是简单地告诉你“怎么做”，而是让你“去动手做”，在做的过程中去理解，去体会。 印象最深刻的是书中的一些章节，它们不仅仅是罗列函数和语法，而是围绕着一些典型的数学问题展开，然后逐步引导读者如何用Matlab来解决。比如，在处理线性代数问题时，书中不只是给出矩阵运算的命令，还会结合实际的例子，展示如何用Matlab来求解线性方程组，如何进行特征值分解，以及这些操作在实际工程中可能有哪些应用。这种“带着问题学”的方式，让我觉得学习过程非常有目的性，也更加高效。 而且，这本书对于代码的讲解非常细致，即使是一些相对复杂的算法，书中也能通过清晰的代码注释和流程图，让我逐步理解其背后的逻辑。我曾经在自学其他编程语言时，因为代码过于晦涩而感到沮丧，但在这本书中，我几乎没有遇到这样的情况。每一次写完代码，看到它按照预期运行，那种成就感是无与伦比的。 这本书不仅仅是关于Matlab的技能提升，更重要的是它培养了我用数学和计算思维去解决问题的能力。在阅读过程中，我发现自己开始习惯性地思考，“这个问题能用Matlab解决吗？”，“如何用代码来模拟这个过程？”。这种思维方式的转变，让我受益匪浅。对于那些希望将数学理论与实际应用相结合，或者想提升自己在数据分析、科学计算等领域技能的朋友来说，这本书绝对是物超所值的投资。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为我量身定做的！一直以来，我对纯粹的数学公式总有一种隔阂感，感觉它们虽然重要，但离我的实际生活和工作有些遥远。直到我接触到这本书，我才真正体会到，原来数学可以这么“好玩”，可以这么“有用”。它不仅仅是一本教科书，更像是一本“数学魔法书”，而Matlab就是那把开启魔法之门的钥匙。 书中那些引人入胜的实验设计，让我从被动接受知识，变成了主动探索和发现。我记得有一个章节是关于傅里叶变换的，光听名字就觉得很深奥，但书中通过生动的例子，用Matlab绘制出不同频率的信号叠加，以及变换后的频谱图，我一下子就明白了傅里叶变换到底是怎么回事，它又是如何将复杂的信号分解成简单的波。这种可视化和交互式的学习体验，让我对数学的理解提升了一个全新的维度。 而且，这本书的叙述方式也非常有感染力。作者不是用生硬的学术语言来讲解，而是像一个经验丰富的工程师在分享他的心得体会。在每一个实验的开始，他会先抛出一个有趣的问题，然后一步步引导我们用Matlab去寻找答案。这种“授人以鱼不如授人以渔”的方式，让我不仅仅学会了具体的Matlab操作，更重要的是学会了如何去思考，如何去分解问题，以及如何利用工具来解决问题。 这本书的实用性是我最看重的一点。书中所涉及的很多内容，比如优化算法、统计分析、甚至是简单的工程模拟，都与我未来可能接触到的工作领域息息相关。在学习的过程中，我感到自己正在一点点地积累解决实际问题的能力，这让我对未来的学习和工作充满了信心。对于所有希望将理论知识转化为实际技能，并渴望用科技力量解决问题的朋友，我真心推荐这本书。

评分☆☆☆☆☆

书的内容编的很好，书很薄，但是东西很有用

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书的内容编的很好，书很薄，但是东西很有用

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