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赵彬陈明邹风山孙若怀张铮 著

图书标签:

• MATLAB
• 科学计算
• 数据统计
• 数值分析
• 算法
• 工程数学
• 信号处理
• 图像处理
• 机器学习
• 仿真

店铺： 盱眙新华书店图书专营店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115441874

商品编码：26010507500

包装：平装-胶订

开本：16

出版时间：2017-09-01

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。

关联推荐
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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探索未知的边界：前沿科学发现的数字化征程 在信息爆炸的时代，知识的边界正以前所未有的速度拓展，而数字化的浪潮更是以前所未有的力量重塑着科学研究的面貌。从浩瀚的宇宙星辰到微观的基因序列，从复杂的气候模型到精密的医学诊断，人类对世界的认知和改造，越来越依赖于强大的计算能力、精巧的算法以及对海量数据的深度洞察。本书并非一本技术手册，而是一场关于如何利用尖端技术解锁科学奥秘的深度对话，一次关于如何将抽象概念转化为可操作解决方案的探索之旅。 本书致力于为那些怀揣科学梦想、渴望突破研究瓶颈的科研工作者、工程师、数据科学家以及对前沿科学充满好奇的爱好者们，提供一个广阔的视野和深刻的启示。我们不聚焦于某一特定学科的工具性操作，而是深入探讨在各个科学领域中，如何运用计算思维和数据驱动的分析方法，来应对那些最艰巨、最前沿的挑战。 第一篇：计算的灵魂——算法与模型的力量 科学研究的本质在于发现规律、建立模型，并预测未来。在数字时代，算法和模型已成为我们理解和模拟世界的关键。 智能算法的进化： 我们将从机器学习的基石——监督学习、无监督学习和强化学习出发，探讨它们如何在生物信息学中加速新药发现，在材料科学中预测新材料的性能，甚至在天文学中识别遥远星系的独特模式。不再是简单的模型介绍，而是深入解析深度学习网络（如卷积神经网络、循环神经网络）在图像识别、自然语言处理等领域如何帮助科学家从海量非结构化数据中提取有价值的信息。我们将审视生成对抗网络（GANs）在模拟复杂科学现象、合成训练数据方面的潜力，以及图神经网络（GNNs）在分析分子结构、社交网络、交通网络等关系型数据方面的独特优势。 数学建模的艺术与科学： 探讨微分方程、概率统计模型、优化理论等经典数学工具在现代科学中的“复兴”。例如，如何在气候科学中构建高精度的时间序列预测模型，如何利用贝叶斯推断方法处理不确定性，如何在工程领域应用大规模的优化算法来解决资源分配、路径规划等复杂问题。本书将强调的是，如何根据具体的科学问题，灵活地选择、设计和组合不同的数学模型，而非套用现成的模板。 仿真与虚拟实验的革命： 模拟不再仅仅是“跑个程序”，而是对现实世界的数字化重现。我们将探讨高性能计算（HPC）在科学仿真中的关键作用，从分子动力学模拟到流体力学计算，从宇宙大尺度结构形成模拟到量子物理现象的模拟。我们将审视如何在虚拟环境中进行“干实验”，减少真实实验的成本和风险，加速科学发现的进程。例如，在药物研发中，通过模拟药物分子与靶点蛋白的相互作用，预测其疗效和副作用。 第二篇：数据的脉搏——洞察与驱动的智慧 数据是科学研究的血液，而数据的深度洞察则是驱动创新的引擎。本书将超越简单的数据可视化，着眼于如何从海量、异构、高维的数据中提取深层含义。 大数据时代的挑战与机遇： 探讨在大数据背景下，科学家如何应对数据的“V”挑战（Volume, Velocity, Variety, Veracity）。我们将分析如何利用分布式计算框架（如Hadoop、Spark）来处理 PB 级的数据集，如何在实时流数据中发现瞬息万变的模式，如何整合来自不同来源（传感器、卫星、社交媒体、科学仪器）的异构数据，以及如何评估和提升数据的可靠性。 深度洞察的技术： 深入解析高级数据挖掘技术，如关联规则挖掘、聚类分析、异常检测等，如何在基因组学研究中发现疾病相关的基因变异，如何在金融领域识别欺诈行为，如何在城市规划中优化交通流量。我们将关注那些能够揭示数据背后隐藏联系和规律的“智慧”技术。 叙事性的数据可视化： 可视化不仅仅是为了展示数据，更是为了讲述数据背后的故事。我们将探讨如何运用交互式可视化工具，让复杂的数据模型和分析结果变得直观易懂，如何通过叙事性的方式呈现研究发现，从而有效地与同行、公众进行沟通。例如，通过交互式地球模型展示气候变化的影响，通过可视化流媒体数据揭示社交媒体上的热门话题演变。 因果推断的探索： 在相关性之外，探求数据的因果关系是科学研究的更高追求。我们将介绍因果推断的基本思想和方法，如潜在结果模型（Potential Outcomes Framework）、干预（Intervention）和反事实（Counterfactuals）的思考，以及如何在大规模观测数据中，通过匹配、倾向性得分匹配（Propensity Score Matching）等技术，去近似模拟实验，从而更严谨地探究变量之间的因果联系。这对于理解疾病的致病因素、评估政策的实际效果等至关重要。 第三篇：跨越疆界——融合与创新的前沿 真正的科学突破往往诞生于学科的交叉融合。本书将聚焦于如何运用计算和数据能力，打破传统学科壁垒，催生新的研究范式。 科学计算在生命科学的赋能： 从蛋白质折叠的模拟到基因组编辑的精确设计，从药物靶点筛选到流行病传播的预测，计算科学正以前所未有的速度推动着生命科学的革命。我们将探讨如何利用计算模型来理解复杂的生物分子相互作用，如何利用机器学习来预测基因功能，如何利用数据分析来优化临床试验设计。 材料科学的数字化革命： 预测新材料的性能，加速新材料的发现和设计，是材料科学面临的重大课题。本书将深入研究如何运用计算模拟和机器学习方法，在原子尺度上设计具有特定功能的材料，例如用于能源储存、催化反应、环境保护的新型材料。 环境科学与可持续发展的智慧： 气候变化、环境污染、资源枯竭是人类面临的严峻挑战。计算和数据科学为我们提供了应对这些挑战的有力工具。我们将探讨如何利用大数据和模型分析来理解气候系统，预测极端天气事件，监测环境污染，并为可持续发展提供决策支持。 社会科学的量化转型： 从分析社交媒体数据理解社会舆论，到利用网络模型研究群体行为，再到构建经济模型预测市场趋势，计算和数据科学正在深刻地改变着社会科学的研究方法。本书将揭示如何从海量社会数据中挖掘有价值的信息，理解人类社会的复杂性。 人机协同的未来： 探索未来科学研究将是人与智能系统协同工作的模式。我们不仅需要强大的计算工具，更需要理解如何与这些工具进行有效的交互，如何让它们成为我们思维的延伸，共同解决那些单凭人类智慧或单凭机器能力都无法企及的难题。 本书并非一份操作指南，它旨在激发读者对科学探索新模式的思考。我们所探讨的，是一种解决问题的思维方式，一种驾驭数据的能力，以及一种拥抱变革的勇气。通过阅读本书，您将获得一种全新的视角，去审视科学研究的未来，去感受数字浪潮如何以前所未有的力量，推动人类文明不断向前。这是一场智识的冒险，一次对未知世界的深度探索，我们期待与您一同踏上这段非凡的旅程。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在统计学领域摸爬滚打多年的研究者，我一直对如何更高效地进行数据处理和模型构建感到头疼。传统的统计软件虽然功能强大，但在灵活性和二次开发方面总感觉有些局限。这本书的出现，简直是我的救星！它不仅仅是介绍MATLAB的统计工具箱，更重要的是，它教会了我如何将MATLAB强大的编程能力与统计学原理相结合。书中对回归分析、假设检验、方差分析等经典统计方法的MATLAB实现讲解得鞭辟入里，而且还深入探讨了如何自定义统计模型，这对于进行前沿的统计研究至关重要。最令我印象深刻的是，书中关于机器学习在数据统计中的应用部分，介绍了一些常用的算法，比如支持向量机和决策树，并提供了相应的MATLAB代码示例。这让我看到了将MATLAB应用于更复杂的数据挖掘和预测任务的可能性。这本书的深度和广度都超出了我的预期，它不仅能帮助统计学专业人士提升技能，也能为跨学科研究者提供强大的工具支持。

评分☆☆☆☆☆

我是一名正在攻读工程硕士的学生，日常工作中经常需要处理大量的实验数据，并且需要进行复杂的数值模拟。MATLAB对我来说一直是一个神秘的存在，总觉得它很高深莫测，直到我遇到了这本书。它就像一位耐心的老师，将复杂的科学计算概念拆解成易于理解的部分。书中的案例分析非常贴近工程领域的实际问题，比如如何用MATLAB进行有限元分析、优化设计，以及处理流体力学和固体力学相关的仿真数据。作者并没有回避复杂的数学原理，而是用直观的图示和清晰的代码解释了它们是如何在MATLAB中实现的。我特别喜欢书中关于数值积分和微分方程求解的部分，这些是我在物理建模中经常遇到的难题，而这本书提供了非常有效的解决方案。通过学习这本书，我不仅掌握了MATLAB的强大计算能力，更重要的是，我学会了如何将这些工具应用到我的科研项目中，极大地提高了我的工作效率和研究质量。

评分☆☆☆☆☆

最近我一直在寻找一本能帮助我提升数据分析和科学建模能力的教材，希望能找到一本既有理论深度又不失实践指导的书。这本书的内容让我眼前一亮。它并没有停留在MATLAB的语法层面，而是深入到如何运用MATLAB来解决实际的科学问题。我尤其欣赏书中关于信号处理和图像处理的章节，作者通过具体的例子，展示了如何运用MATLAB来实现滤波、特征提取、模式识别等功能，这对于我正在进行的一个信号分析项目非常有帮助。而且，书中对于一些高级的科学计算主题，如傅里叶变换、小波分析等，也做了清晰的阐述，并且给出了相应的MATLAB实现。我感觉这本书的内容非常扎实，而且条理清晰，从基础的概念到复杂的应用，层层递进，能够帮助读者建立起完整的知识体系。这本书的出现，让我对MATLAB在科学研究中的应用有了更深刻的认识，也为我未来的学习和研究提供了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

我是一名从事生物信息学研究的博士生，每天都要面对海量的基因组数据、蛋白质组学数据等，如何高效地进行数据分析和可视化是我的核心挑战。之前，我尝试过一些专门的生物信息学软件，但总觉得不够灵活，难以满足我个性化的分析需求。这本书彻底改变了我的看法。它让我看到了MATLAB在生物信息学数据处理方面的巨大潜力。书中关于处理序列数据、进行聚类分析、构建生物网络以及可视化复杂生物数据的章节，对我来说简直是及时雨。作者提供的代码示例非常规范和高效，而且对每个步骤都做了详细的解释，让我能够快速理解并加以修改，应用到我自己的数据集中。我尤其欣赏书中关于统计学在生物信息学中的应用，比如如何进行差异表达基因分析、生存分析等，这对于理解生物学机制至关重要。这本书为我打开了一扇新的大门，让我能够更深入、更灵活地探索生物数据。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为像我这样的MATLAB初学者量身定做的！我一直想在数据分析和科学计算领域有所建树，但苦于没有合适的入门指导。市面上很多书要么过于理论化，要么例子不够贴合实际应用。这本《精通MATLAB科学计算与数据统计应用》完全打破了我的这种顾虑。它从最基础的MATLAB环境介绍开始，一步步引导读者熟悉各种命令和函数，讲解清晰易懂，绝不会让人感到茫然。更让我惊喜的是，书中用大量的实际案例来阐述概念，比如如何用MATLAB处理传感器数据、进行图像分析，甚至还涉及到一些基础的信号处理。我尤其喜欢书中关于数据可视化那一章，用各种图表清晰地展示数据规律，这对于我理解实验结果和进行报告至关重要。而且，作者在讲解过程中，还会时不时地提醒一些容易出错的地方，或者提供一些更优化的实现方法，这些细节真的非常实用，能帮我少走很多弯路。读完这本书，我感觉自己已经迈出了坚实的第一步，对MATLAB在科学计算领域的应用有了初步但深入的认识。