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出版社： 人民邮电出版社
ISBN：9787115441874
商品编码：25934378485
包装：平装-胶订
开本：16
出版时间：2017-09-01
具体描述
内容介绍
在各行各业的工程实践中，有大量的科学计算工作需要完成。传统的计算方式一般需要较长的周期，相比之下开发效率J高的MATLAB是一个更好的选择。在MATLAB中，编程细节被简化，繁琐的实现过程也被略去，用户可以将更多精力集中于所需要处理的核心问题上。 MATLAB科学计算涉及数学、机械、电子、控制和金融等多个领域。本书以MATLAB科学工程计算为立足点，介绍MATLAB在科学计算领域中如何运用庞大的科学函数库来解决一些实际问题。在函数的选择上兼顾各函数的使用频率和专业性，力求典型全面。本书可作为MATLAB课程的教学用书或者线性代数、概率统计等课程的教学辅助书。
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341个精心设计的MATLAB应用实战案例。 103个精心编写的MATLAB工具箱函数。 4个精心挑选的MATLAB工程性综合案例。 理论知识与应用案例的无缝连接，体现出科学计算在工程实践领域中的完 美应用。 理论翔实，拒绝知识断层，同时又不偏执于理论本身，介绍理论知识以说明实际问题为目的，定量解释与定性描述恰D融合。 实际案例丰富，针对每一个案例不仅给出详尽的实现代码，更揭示出背后的设计思想，注重思维历练，让您知其然，更知其所以然。 内容具有一定深度，这决不是一本会在2个月后J会失去价值的应用程序参考，相反让你每次欣赏时都能得到新的享受。
目录
D 1章 MATLAB入门 1 1.1 MATLAB简介 1 1.1.1 MATLAB的产生和发展 1 1.1.2 MATLAB的产品构成与 特点 2 1.1.3 MATLAB与科学计算 4 1.2 MATLAB的安装开发环境、 D 1章 MATLAB入门 1
1.1 MATLAB简介 1
1.1.1 MATLAB的产生和发展 1
1.1.2 MATLAB的产品构成与
特点 2
1.1.3 MATLAB与科学计算 4
1.2 MATLAB的安装开发环境、
窗口简介 4
1.2.1 MATLAB的安装 4
1.2.2 MATLAB的集成开发
环境 9
1.2.3 MATLAB的窗口 10
1.3 MATLAB程序及其帮助系统 13
1.3.1 搜索路径 13
1.3.2 M文件 14
1.3.3 帮助系统 16
1.3.4 学习MATLAB的方法 19
D 2章 MATLAB程序设计 21
2.1 基本语法 21
2.1.1 标识符 21
2.1.2 数据类型 23
2.1.3 运算符 35
2.1.4 流程控制语句 37
2.1.5 矩阵与数组 41
2.1.6 脚本与函数 43
2.2 文件I/O 44
2.2.1 使用load/save 44
2.2.2 读写文本文件 45
2.2.3 读写图像文件 47
2.3 MATLAB编程技巧 49
2.3.1 高效开发技巧 49
2.3.2 提高代码效率 49
2.3.3 向量化编程 50
2.3.4 并行计算 50
2.3.5 稀疏矩阵 51
2.4 综合实例 56
D3章 可视化编程 58
3.1 绘制二维图形 58
3.1.1 常用绘图函数 58
3.1.2 图形设置 60
3.1.3 特殊图形 62
3.1.4 特殊坐标系函数 64
3.2 绘制三维图形 65
3.3 GUIDE工具 69
3.3.1 设计工具 69
3.3.2 句柄图形对象 70
3.3.3 GUIDE简介 72
3.3.4 创建GUIDE 74
3.3.5 GUI的编程 78
3.3.6 CallBack函数 80
3.4 综合实例 81
D4章 MATLAB求微分与积分 89
4.1 J限 89
4.2 数值积分 92
4.2.1 Int求积分 92
4.2.2 梯形法求积分 96
4.2.3 辛普森（Simpleson）
积分法 98
4.2.4 重积分辛普森
（Simpleson）法 101
4.2.5 多重数值积分法 103
4.2.6 积分变换 104
4.3 数值微分 107
4.3.1 Diff求微分 107
4.3.2 梯度 109
4.3.3 jacobian函数 110
4.3.4 中点公式 112
4.3.5 三点公式法和五点
公式法 113
4.3.6 样条函数法 116
4.3.7 辛普森（Simpleson）
微分法 117
4.3.8 多项式的微分 121
4.4 综合实例 123
D5章 MATLAB插值计算 124
5.1 一维插值 124
5.1.1 拉格朗日插值 124
5.1.2 牛顿插值 129
5.1.3 埃尔米特插值 131
5.1.4 分段低次插值 135
5.1.5 三次样条插值 138
5.2 二维插值 140
5.2.1 近邻插值 141
5.2.2 分片线性插值 141
5.2.3 双线性插值 142
5.2.4 双三次插值 143
5.2.5 散乱节点插值 147
5.3 综合实例 149
D6章 MATLAB函数逼近 152
6.1 泰勒逼近 152
6.2 平方逼近 156
6.2.1 平方逼近的原理 156
6.2.2 正交多项式 162
6.2.3 切比雪夫多项式 163
6.2.4 勒让德多项式 170
6.3 一致逼近 175
6.4 综合实例—泰勒展开式
的降次 182
D7章 MATLAB曲线与曲面拟合 185
7.1 二乘拟合 185
7.2 MATLAB拟合函数 191
7.2.1 多元线性拟合—lsqlin、regress 191
7.2.2 一元多项式拟合 194
7.2.3 非线性拟合 198
7.3 MATLAB拟合工具箱 203
7.4 综合实例—临床药物
注射问题 213
D8章 MATLAB求解线性方程组 216
8.1 线性方程组 216
8.2 符号解法 217
8.3 求逆法 221
8.4 矩阵分解法 223
8.4.1 Cholesky分解 223
8.4.2 LU分解 225
8.4.3 QR分解 227
8.5 迭代法 228
8.5.1 Gauss-Seidel迭代法 229
8.5.2 SOR超松弛迭代法 231
8.5.3 Jacobi迭代法 234
8.5.4 Bicg迭代法 236
8.6 综合实例 238
D9章 MATLAB求解非线性方程组 242
9.1 二分法 242
9.2 迭代法 244
9.2.1 牛顿法 246
9.2.2 简化牛顿法 248
9.2.3 割线迭代法 249
9.2.4 黄金分割法 250
9.2.5 抛物线法 252
9.2.6 不动点迭代法 254
9.2.7 牛顿下山法 256
9.3 综合实例 257
D 10章 MATLAB概率统计 261
10.1 概率统计工具箱 261
10.2 随机数生成 262
10.2.1 生成均匀分布随机数 264
10.2.2 生成正态分布随机数 266
10.3 随机变量的统计值 267
10.3.1 求期望 267
10.3.2 求方差 269
10.3.3 求标准差 270
10.3.4 矩 272
10.3.5 几何平均数 273
10.3.6 算术平均数 274
10.3.7 中位数 274
10.3.8 值差 275
10.3.9 调和平均数 276
10.3.10 样本的偏斜度 277
10.3.11 协方差 278
10.3.12 相关系数 279
10.3.13 其他数字特征 281
10.4 参数估计 281
10.4.1 均匀分布的参数估计 282
10.4.2 正态分布的参数估计 283
10.4.3 二项分布的参数估计 284
10.4.4 mle —指定分布的
参数估计 285
10.5 假设检验 286
10.5.1 t检验法 287
10.5.2 u检验法 288
10.5.3 秩和检验 289
10.5.4 符号秩检验 290
10.6 回归 291
10.6.1 线性回归 291
10.6.2 非线性回归 292
10.7 综合实例 293
D 11章 MATLAB求解微分方程组 298
11.1 常微分方程 298
11.1.1 微分方程组的符号解 298
11.1.2 欧拉法 299
11.1.3 改进的欧拉法 301
11.1.4 龙格—库塔法 303
11.1.5 亚D斯（Adams）
外插法 307
11.1.6 亚D斯（Adams）
内插法 308
11.2 偏微分方程——有限差分法 309
11.2.1 网格剖分 309
11.2.2 数值微分 310
11.3 PDE工具箱 311
11.3.1 PDE支持的方程 311
11.3.2 PDE使用说明 312
11.4 综合实例 315
D 12章 MATLAB优化计算 320
12.1 MATLAB优化工具箱的函数 320
12.1.1 优化工具箱 321
12.2 线性规划 329
12.3 0-1整数规划 333
12.4 二次规划 334
12.5 多目标规划 337
12.6 贪心算法 339
12.7 遗传算法 341
12.8 模拟退火算法 345
12.9 粒子群算法 347
12.10 综合实例 347
D 13章 C/C 与MATLAB混合编程 353
13.1 C/C 与MATLAB混合调用
的方法 353
13.2 MATLAB调用C/C 354
13.2.1 MATLAB的MEX文件 355
13.2.2 C-MEX文件的使用 356
13.3 C/C 调用MATLAB 357
13.3.1 C/C 调用引擎 357
13.3.2 C/C 调用Matcom 363
13.3.3 C/C 调用COM 370
13.3.4 C/C 调用动态链接库 376
13.4 综合实例 381
D 14章 MATLAB工程计算案例精粹 387
14.1 Delta并联机器人建模 387
14.1.1 背景介绍 387
14.1.2 问题阐述 388
14.1.3 实验例程 390
14.2 柴油机故障诊断 394
14.2.1 问题阐述 394
14.2.2 实验例程 395
14.3 街头游戏解谜 398
14.3.1 问题阐述 398
14.3.2 实验例程 398
14.4 零件参数的设计 400
14.4.1 问题阐述 400
14.4.2 实验例程 402
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《算法分析与设计——原理、方法与实践》 一、 内容概述 本书是一部深入探讨算法理论与实际应用相结合的著作，旨在为读者提供一个坚实的算法基础，并引导其掌握设计、分析和优化各种算法的实用技能。全书内容涵盖算法设计的核心思想、分析方法、经典算法的实现与应用，以及数据结构与算法在解决复杂问题中的作用。本书力求在理论深度与工程实践之间取得平衡，既强调算法的数学 rigor，也注重算法在实际计算环境中的效率和可行性。 二、 核心内容详解 第一部分：算法基础与分析 1. 算法导论与模型 算法的定义与特性：本书开篇将清晰界定算法的概念，阐述其正确性、效率、可读性、鲁棒性等关键特性。我们将深入理解算法不仅是计算步骤的集合，更是解决问题的思维方式。 计算模型：介绍常用的计算模型，如图灵机模型、RAM模型等，并解释为何这些模型能够很好地抽象和描述实际的计算过程。理解计算模型有助于我们从根本上认识算法的复杂性。 渐进符号：详细讲解大O、小o、大Omega、小omega以及Theta符号，这是分析算法效率的基石。我们将通过丰富的实例，熟练掌握使用这些符号来描述算法时间复杂度和空间复杂度的增长趋势。 复杂度分析：系统介绍时间复杂度和空间复杂度的概念。内容将包括最坏情况分析、平均情况分析和最好情况分析，以及如何根据不同的输入规模和输入特性来评估算法的性能。 2. 递归与分治策略 递归的基本概念：深入剖析递归的定义、基本要素（基本情况与递归步骤），以及其在算法设计中的强大力量。 主定理（Master Theorem）：详细推导和讲解主定理，使其成为分析具有特定递归结构的分治算法效率的有力工具。我们将通过大量题目进行练习，掌握其应用。 经典分治算法： 归并排序（Merge Sort）：剖析其分而治之的逻辑，详述其实现过程，并进行严格的时间复杂度分析。 快速排序（Quick Sort）：分析其“分而治之”和“冒泡”思想的结合，讲解不同的枢轴选择策略及其对性能的影响，并深入分析其平均和最坏情况复杂度。 大整数乘法（Karatsuba算法）：介绍如何利用分治思想来优化传统的大整数乘法，并分析其复杂度优势。 矩阵乘法（Strassen算法）：展示如何将分治策略应用于矩阵乘法，实现比传统算法更优的时间复杂度。 3. 动态规划（Dynamic Programming） 动态规划的原理：阐释动态规划的核心思想——将复杂问题分解为相互重叠的子问题，并通过存储子问题的解来避免重复计算。 最优子结构与重叠子问题：详细解释这两个识别动态规划问题的关键特征。 自顶向下（带备忘录）与自底向上（迭代）：介绍两种实现动态规划的方法，并分析它们的优劣。 经典动态规划问题： 背包问题（Knapsack Problem）：包括0/1背包、完全背包和多重背包，提供完整的建模思路和解法。 最长公共子序列（Longest Common Subsequence）：讲解如何通过二维DP数组求解。 最长递增子序列（Longest Increasing Subsequence）：提供O(n log n)的优化解法。 矩阵链乘法（Matrix Chain Multiplication）：展示如何确定最优的矩阵乘法顺序。 图相关动态规划（如最短路径的某些变种）。 4. 贪心算法（Greedy Algorithms） 贪心选择性质：解释贪心算法的原则，即在每一步都做出局部最优的选择，并证明这些局部选择最终能够导致全局最优解。 贪心算法的设计步骤：提出设计贪心算法的通用框架。 经典贪心算法： 霍夫曼编码（Huffman Coding）：讲解如何构建最优的前缀编码，实现数据压缩。 活动选择问题（Activity Selection Problem）：通过贪心策略选择不冲突的活动集合。 最小生成树（Minimum Spanning Tree）： Prim算法：从一个顶点开始逐步扩展生成树。 Kruskal算法：通过排序边，逐步合并连通分量。 单源最短路径（Dijkstra算法）：在边权非负的情况下，找到起点到所有其他顶点的最短路径。 第二部分：高级算法技术与数据结构 5. 图算法（Graph Algorithms） 图的基本概念与表示：深度讲解图的定义、术语（顶点、边、路径、环等），以及邻接矩阵、邻接表等存储方式。 图的遍历： 深度优先搜索（DFS）：讲解其递归实现，以及在连通性判断、拓扑排序、强连通分量查找等方面的应用。 广度优先搜索（BFS）：讲解其队列实现，以及在最短路径（无权图）、连通性、二分图判定等方面的应用。 最短路径算法： Dijkstra算法：回顾其原理，并讨论使用优先队列优化后的实现。 Bellman-Ford算法：讲解其处理负权边的能力，以及负权环的检测。 Floyd-Warshall算法：介绍用于求解所有顶点对之间最短路径的动态规划方法。 最小生成树（MST）：再次深入探讨Prim和Kruskal算法，分析其时间复杂度，并从不同角度理解其贪心策略。 拓扑排序（Topological Sorting）：针对有向无环图（DAG）的排序，并阐述其在任务调度等领域的应用。 强连通分量（Strongly Connected Components）：介绍Kosaraju算法和Tarjan算法，理解图的结构。 6. 数据结构（Data Structures） 线性结构： 数组（Array）：基本操作、优缺点。 链表（Linked List）：单向链表、双向链表、循环链表，以及它们的插入、删除、查找操作。 栈（Stack）：后进先出（LIFO），应用如表达式求值、函数调用栈。 队列（Queue）：先进先出（FIFO），应用如任务调度、BFS。 树形结构： 二叉树（Binary Tree）：概念、遍历（前序、中序、后序）、线索二叉树。 二叉搜索树（Binary Search Tree, BST）：基本操作、查找、插入、删除，以及平衡二叉搜索树（AVL树、红黑树）的引入。 堆（Heap）：最大堆、最小堆，以及它们在优先队列、堆排序中的应用。 散列表（Hash Table）： 散列函数（Hash Function）：设计原则、常见散列函数。 冲突解决（Collision Resolution）：链地址法、开放地址法（线性探测、二次探测、双重散列）。 性能分析：平均查找复杂度。 高级数据结构： B树与B+树：在数据库和文件系统中的应用。 Trie树（字典树）：高效的字符串查找。 并查集（Disjoint Set Union, DSU）：用于处理集合的合并与查找问题，在Kruskal算法等中有应用。 7. 字符串匹配算法（String Matching Algorithms） 朴素匹配算法：分析其时间复杂度。 KMP算法（Knuth-Morris-Pratt）：详细讲解其预处理（next数组）和匹配过程，分析其线性时间复杂度。 Boyer-Moore算法：介绍其“坏字符”和“好后缀”规则，以及其在实际应用中的高效性。 Rabin-Karp算法：基于散列的字符串匹配方法。 第三部分：复杂性理论与高级主题 8. 计算复杂性理论基础 P类与NP类问题：深入理解可判定性与可解性，以及P、NP、NP-完全（NP-Complete）和NP-困难（NP-Hard）的概念。 NP-完全问题的归约：介绍如何通过归约来证明一个问题是NP-完全的。 经典NP-完全问题：如旅行商问题（TSP）、Satisfiability Problem (SAT)、图着色问题等。 近似算法（Approximation Algorithms）：针对NP-完全问题，设计能够提供近似最优解的算法，并分析其近似比。 9. 概率算法与随机化算法 随机化算法的基本思想：利用随机性来设计算法，以期获得良好的平均性能。 蒙特卡罗算法与拉斯维加斯算法：区分两者的特性。 应用示例：如快速幂、某些图算法（如Karger缩点算法）、字符串匹配（Rabin-Karp的概率版本）。 10. 算法优化与工程实践 算法性能调优：从数据结构选择、代码实现细节、编译器优化等角度分析如何提升算法性能。 并行算法初步：介绍并行计算的基本概念，以及如何将部分算法设计思想应用于并行环境。 算法在实际问题中的应用：通过案例分析，展示如何将所学算法知识应用于解决实际工程问题，如网络路由、生物信息学、图像处理等领域。 三、 目标读者 本书适合计算机科学、软件工程、信息技术等相关专业的本科生、研究生，以及对算法有浓厚兴趣的工程师、研究人员和程序员。尤其适合希望系统学习算法设计与分析方法，并将其应用于解决实际计算问题的读者。 四、 本书特色 理论与实践并重：本书在强调算法数学严谨性的同时，也注重算法的工程实现和实际应用，提供大量代码示例和案例分析。 结构清晰，逻辑严谨：内容从基础概念循序渐进，逐步深入到高级主题，结构安排合理，便于读者理解和掌握。 详实的分析与证明：对关键算法的时间和空间复杂度进行详细推导和证明，帮助读者建立深刻的理解。 丰富的例题与练习：每章都配有精心设计的例题和习题，覆盖各种难度和类型，帮助读者巩固知识，提升解题能力。 前沿算法的介绍：适度介绍了一些前沿的算法技术，如复杂性理论、随机化算法等，开阔读者视野。 《算法分析与设计——原理、方法与实践》将成为您在算法领域学习和探索的得力助手，助您在复杂多变的计算世界中游刃有余。
用户评价
评分
作为一名在大数据分析领域摸爬滚打多年的工程师，我一直在寻找一本能够系统性梳理MATLAB在实际工程应用中各个环节的书籍。《精通MATLAB科学计算与数据统计应用》这本书的出现，恰好填补了我在这方面的需求。我尤其关注书中关于并行计算、GPU加速以及内存管理的部分，因为在处理PB级别的数据时，这些技术是性能优化的关键。同时，书中提及的各种优化算法，如遗传算法、粒子群优化等，在实际的参数调优和模型选择中有着广泛的应用前景。我曾经在一个项目中，为解决一个复杂的优化问题而耗费了大量精力，如果当时能有这本书的指导，或许能少走不少弯路。这本书的理论性与实践性结合得相当好，不仅讲解了算法的原理，还提供了大量的代码示例，这对于我这样需要快速将理论转化为实践的工程师来说，无疑是雪中送炭。我对书中关于模型性能评估、鲁棒性分析等章节寄予厚望，相信能够帮助我构建更加稳定可靠的数据分析系统。
评分刚拿到这本《精通MATLAB科学计算与数据统计应用》的书，就被它的厚重感和满满的干货所吸引。我是一名从事生物信息学研究的研究生，平时需要处理大量的基因测序数据，数据可视化和统计分析是我的日常工作重点。MATLAB一直是我的首选工具，但总感觉很多高级功能和算法的应用不够深入，遇到一些复杂问题时，总要花费大量时间去查阅资料或者请教师兄师姐。这本书的目录让我眼前一亮，从基础的矩阵运算到高级的机器学习算法，再到各种统计模型的构建和应用，几乎涵盖了我工作中可能遇到的所有场景。特别是书中关于小波变换、傅里叶变换在信号处理中的应用，以及高阶统计量和时间序列分析的详细讲解，让我充满了期待。我迫不及待地想翻开第一页，开始我的MATLAB精进之旅。我希望通过这本书的学习，能够极大地提升我的数据分析效率和模型构建能力，从而在科研中取得更显著的成果。这本书的篇幅之大，也意味着它足够详尽，能够让我深入理解每一个概念和算法的背后原理，而不仅仅是停留在调用的层面。
评分我是一名来自工程力学专业的研究生，目前的研究方向涉及有限元分析和动力学模拟。MATLAB在我进行这些复杂计算方面发挥着至关重要的作用，但很多时候，我感觉自己仅仅是掌握了MATLAB的“皮毛”，对于如何更有效地利用其强大的数学函数库进行复杂的物理建模和求解，还存在很多困惑。《精通MATLAB科学计算与数据统计应用》这本书的出现，让我看到了突破瓶颈的希望。我特别期待书中关于微分方程求解、积分方程处理以及数值积分方法的详细讲解，这些都是我进行动力学模拟的基石。同时，书中关于数据降维、特征提取以及主成分分析的应用，也可能对我处理高维度的仿真数据提供新的思路。我希望通过这本书的学习，能够掌握更多高级的数值计算技巧，从而能够更精确、更高效地完成我的科研任务，甚至能够自己开发更精密的仿真工具。这本书的深度和广度，让我相信它不仅仅是一本工具书，更是一本能够启发思维、提升研究能力的重要读物。
评分我是一位资深的金融从业者，在量化交易和风险管理领域工作多年。MATLAB一直是我进行策略开发和回测的重要工具，但近年来随着金融市场复杂性的增加，我需要更深入地理解和应用各种统计模型来应对挑战。《精通MATLAB科学计算与数据统计应用》这本书，恰好满足了我对提升金融数据分析能力的需求。我尤为期待书中关于时间序列分析、协整分析以及波动率模型（如GARCH模型）的详细讲解，这些都是我日常工作中不可或缺的工具。同时，书中关于蒙特卡洛模拟、期权定价等内容，也能够帮助我拓展在衍生品定价和风险对冲方面的研究。我希望通过这本书的学习，能够更熟练地运用MATLAB进行复杂的金融建模，构建更具竞争力的交易策略，并对潜在的风险进行更精准的评估。这本书的实用性，让我相信它能够直接应用于我的实际工作，并带来显著的价值提升。
评分作为一个对新兴技术充满好奇心的爱好者，我一直对数据科学领域抱有浓厚的兴趣。虽然我并非科班出身，但凭借着自学和实践，也积累了一些基础。《精通MATLAB科学计算与数据统计应用》这本书，以其“科学计算”和“数据统计”两大核心内容，深深吸引了我。我尤其关注书中关于数据清洗、预处理以及特征工程的详细介绍，这对我理解和应用各种统计模型至关重要。同时，书中关于机器学习算法的讲解，从经典的线性回归、逻辑回归，到更复杂的支持向量机、决策树，再到深度学习的基础概念，让我看到了构建预测模型的可能性。我希望通过这本书的学习，能够掌握一套系统的数据分析方法论，能够独立地从原始数据中挖掘有价值的信息，并将其转化为可执行的洞察。这本书的语言风格和案例选择，让我觉得即使是跨专业的读者，也能相对容易地理解和吸收其中的知识，这一点非常难得。
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