商品名称：精通MATLAB科学计算与数据统计应用
商品编号：26045740614
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货号：XYZ9787115441874ZZ001
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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《精通MATLAB科学计算与数据统计应用》图书简介 引言： 在当今数据驱动的时代，科学研究、工程实践和商业决策都日益依赖于高效的数据处理、分析与建模能力。MATLAB，作为一款功能强大的工程计算与可视化软件，凭借其简洁易用的语法、丰富的工具箱以及卓越的性能，已成为全球科学家、工程师和数据分析师不可或缺的利器。本书《精通MATLAB科学计算与数据统计应用》旨在深入挖掘MATLAB在科学计算和数据统计领域的潜能，为读者提供一套系统、全面且实用的学习路径，帮助您掌握利用MATLAB解决复杂问题的核心技能。 本书并非一本简单的MATLAB语法教程，而是专注于如何将MATLAB的应用落地到实际的科学计算和数据统计场景中。我们摒弃了对基础语法的冗余罗列，而是将重点放在如何运用MATLAB强大的函数库和工具箱，高效地完成从数据采集、预处理、建模分析到结果可视化的全过程。无论您是刚刚接触MATLAB的新手，还是已经有一定基础但希望深化应用的学习者，本书都将引导您跨越理论与实践的鸿沟，成为一名真正能够运用MATLAB解决实际问题的专家。 核心内容概述： 本书围绕“科学计算”与“数据统计”两大核心主题展开，每个主题又细分为若干关键模块，力求内容详实、逻辑清晰，让读者能够循序渐进地掌握核心技术。 第一部分：MATLAB科学计算基础与进阶 在科学计算领域，MATLAB的强大之处在于其对数学运算的深度支持以及丰富的科学计算工具箱。本部分将带领您领略MATLAB在以下方面的风采： 1. 矩阵运算与线性代数： 核心概念与操作： 深入理解MATLAB中矩阵和向量的本质，掌握各种矩阵的创建、操作（如转置、求逆、行列式、特征值/特征向量）及其在物理、工程问题中的应用。 线性方程组求解： 学习利用MATLAB高效求解大型稀疏线性方程组、代数方程组以及微分方程组。我们将探讨不同求解方法的原理与适用场景，例如直接法（LU分解、Cholesky分解）和迭代法（雅可比法、高斯-赛德尔法、共轭梯度法）的应用。 奇异值分解 (SVD) 与主成分分析 (PCA)： 掌握SVD在降维、去噪、图像压缩和推荐系统等领域的应用。PCA作为一种重要的降维技术，在MATLAB中也有强大的实现，本书将详细解析其数学原理和实际应用案例。 2. 数值积分与微分： 数值积分技术： 深入理解定积分、不定积分的数值计算方法，如梯形法则、辛普森法则、高斯求积等，并掌握MATLAB中 `integral`、`quad` 等函数的灵活运用。 数值微分： 学习如何利用MATLAB计算函数在离散点上的导数，并探讨其在曲线拟合、最优化问题中的作用。 常微分方程 (ODE) 求解： 详细介绍MATLAB中求解常微分方程组的各种方法，如欧拉法、龙格-库塔法（包括 `ode45`、`ode23` 等隐式和显式求解器），并演示如何处理刚性方程组和边界值问题。 3. 符号计算： Symbolic Math Toolbox： 掌握Symbolic Math Toolbox的强大功能，进行符号代数运算、求解符号方程、进行符号积分和微分、求解极限、级数展开等。 公式推导与验证： 学习如何利用符号计算工具进行复杂的数学公式推导和验证，这在理论研究和算法开发中至关重要。 4. 多项式与插值： 多项式运算： 掌握多项式的创建、运算（加、减、乘、除、求根）、求值以及多项式拟合。 插值方法： 深入理解线性插值、多项式插值（如拉格朗日插值、牛顿插值）、样条插值等，并学会使用MATLAB的 `interp1`、`csapi` 等函数进行数据填充和函数逼近。 5. 优化问题求解： 无约束优化： 学习梯度下降法、牛顿法等经典优化算法在MATLAB中的实现，以及 `fminunc` 等函数的应用。 有约束优化： 掌握线性规划、二次规划、非线性规划等问题在MATLAB中的求解方法，如 `linprog`、`quadprog`、`fmincon` 等函数的用法，并理解其背后的优化理论。 应用案例： 结合实际问题，如参数估计、模型拟合等，展示优化工具的强大威力。 第二部分：MATLAB数据统计与分析 数据统计是理解数据、揭示规律、做出预测的基础。本部分将聚焦于如何利用MATLAB进行全面的数据统计分析，涵盖从数据准备到模型建立的整个流程。 1. 数据预处理与清洗： 数据导入与导出： 学习从各种文件格式（CSV、Excel、文本文件、数据库）导入数据，并掌握将数据导出为不同格式的方法。 缺失值处理： 探讨识别和处理缺失值（删除、插补）的多种策略，并掌握MATLAB的相关函数。 异常值检测与处理： 学习识别和处理异常值的方法，如箱线图、Z-score法、IQR法等，并使用MATLAB实现。 数据转换与标准化： 掌握对数据进行对数变换、Box-Cox变换等，以及使用Z-score标准化、Min-Max标准化等方法。 2. 描述性统计： 基本统计量计算： 学习计算均值、中位数、方差、标准差、分位数、偏度和峰度等描述性统计量，并运用MATLAB函数实现。 频率分布与直方图： 绘制直方图，理解数据的分布形态，并学习如何构建频率表。 箱线图与散点图： 利用箱线图比较不同组别数据的分布，通过散点图探索变量之间的关系。 3. 概率分布与统计推断： 常用概率分布： 深入理解正态分布、均匀分布、指数分布、泊松分布、二项分布等常见概率分布的性质，并学习如何在MATLAB中生成随机数、计算概率密度函数 (PDF) 和累积分布函数 (CDF)。 参数估计： 掌握最大似然估计 (MLE) 和矩估计法，并学习如何在MATLAB中实现参数估计。 假设检验： 详细介绍t检验、Z检验、卡方检验、F检验等基本假设检验方法的原理和应用，并学习MATLAB中相应的函数，如 `ttest`、`kstest` 等。 4. 回归分析： 线性回归： 深入理解一元线性回归和多元线性回归的原理，掌握最小二乘法，并学习MATLAB的 `fitlm` 函数进行模型拟合、参数估计、置信区间计算以及模型诊断（残差分析、R方值等）。 非线性回归： 探讨非线性回归模型的建立与求解，并学习 `nlinfit` 函数的应用。 广义线性模型 (GLM)： 介绍GLM的概念，并演示其在MATLAB中的应用，例如逻辑回归用于分类问题。 5. 方差分析 (ANOVA)： 单因素方差分析： 学习如何比较多个组别的均值是否存在显著差异。 多因素方差分析： 探讨考虑多个因素对响应变量影响的ANOVA模型。 MATLAB实现： 学习利用 `anova1`、`anovan` 等函数进行ANOVA分析，并进行多重比较。 6. 聚类分析： 层次聚类： 学习聚类树的构建方法，理解不同连接方式（单连接、全连接、平均连接）对聚类结果的影响，并使用 `linkage`、`dendrogram` 函数。 K-均值聚类： 掌握K-均值算法的原理，并学习 `kmeans` 函数的应用。 应用场景： 演示聚类分析在客户细分、模式识别等领域的应用。 7. 时间序列分析： 基本概念： 介绍平稳性、自相关、偏自相关等概念。 ARIMA模型： 学习ARIMA模型的建立、参数估计和模型诊断，并使用 `arima`、`estimate`、`forecast` 等函数。 应用： 预测股票价格、分析经济数据等。 第三部分：MATLAB可视化与应用案例 强大的可视化能力是MATLAB的一大亮点，能够帮助我们直观地理解数据和计算结果。同时，本书将通过大量的实际应用案例，将前面学到的知识融会贯通。 1. 高级绘图技术： 二维与三维绘图： 掌握 `plot`、`scatter`、`bar`、`pie`、`surf`、`mesh` 等函数的精髓，以及如何自定义坐标轴、图例、标题等。 统计图形： 绘制箱线图、小提琴图、热力图、散点图矩阵等，深入洞察数据特征。 交互式可视化： 学习使用 `plotedit`、`datacursors` 等工具增强绘图的交互性。 图表美化与导出： 掌握提升图表专业度和美观度的方法，并学习导出为高质量图像格式。 2. 实际应用案例集锦： 工程仿真与数据分析： 例如，利用MATLAB对物理模型进行仿真，分析仿真结果，并进行参数优化。 生物医学数据处理： 分析基因表达数据、处理医学影像等。 金融数据分析： 风险评估、投资组合优化、交易策略回测等。 信号处理与图像分析： 滤波、变换、特征提取等。 机器学习预备知识： 结合统计学方法，为后续学习机器学习打下坚实基础。 本书特色： 理论与实践深度结合： 每一章都将理论知识与MATLAB的实际操作紧密结合，通过清晰的代码示例和详尽的讲解，帮助读者理解“为什么”和“怎么做”。 精选实用案例： 本书汇集了众多来自科学研究和工程实践的真实案例，覆盖多个学科领域，让读者能够学以致用，解决实际问题。 面向读者需求： 本书内容设计充分考虑了不同层次读者的需求，既适合初学者入门，也为有经验的用户提供了深化学习的深度内容。 代码规范与效率： 提供的代码示例遵循MATLAB的最佳实践，注重代码的可读性和执行效率，引导读者养成良好的编程习惯。 强调问题解决导向： 我们不只是教授MATLAB的语法和函数，更重要的是引导读者如何运用MATLAB的强大功能去分析问题、解决问题。 目标读者： 在校学生： 计算机科学、数学、物理、工程、经济学、统计学等专业的本科生、研究生。 科研人员： 需要进行大量数据处理、模拟计算和统计分析的科学家和研究学者。 工程师： 在设计、测试、优化过程中需要进行数据分析和模型建立的工程师。 数据分析师： 希望掌握一款强大工具来提升数据分析能力的数据分析从业者。 对MATLAB科学计算与数据统计应用感兴趣的自学者。 结语： 《精通MATLAB科学计算与数据统计应用》是一本集系统性、实用性、深度性于一体的学习指南。我们相信，通过本书的学习，您将能够充分释放MATLAB在科学计算和数据统计领域的巨大潜力，自信地应对各种复杂的数据挑战，并在您的学习和工作中取得更大的成就。让我们一起踏上MATLAB的精通之旅！
用户评价
评分
坦白说，我购买《精通MATLAB科学计算与数据统计应用》的初衷，主要是希望能够提升我在实际科研工作中的数据处理效率。作为一名博士生，每天都要面对海量的实验数据，如何快速、准确地从中提取有价值的信息，一直是我的瓶颈。这本书的出现，无疑为我打开了一扇新的大门。书中深入浅出的讲解了MATLAB在统计分析方面的强大功能，特别是对于假设检验、回归分析、方差分析等经典统计方法的介绍，不仅理论讲解清晰，还提供了详尽的MATLAB代码实现。我尝试着将书中的案例迁移到我的研究数据上，结果令人惊喜！原本需要花费大量时间和精力手动处理的数据，现在通过几行MATLAB代码就能轻松完成，而且结果的准确性和可重复性都大大提高。更令我欣喜的是，书中还涉及了一些更高级的统计模型，例如时间序列分析和机器学习的基础算法，这为我未来的研究方向提供了更多的可能性和思路。这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一位循循善诱的良师益友。
评分作为一名对数据可视化和科学计算有迫切需求的研究生，《精通MATLAB科学计算与数据统计应用》这本书确实给我带来了很大的启发。我过去在数据呈现和模型展示上总是感到力不从心，绘制的图表不够专业，也无法清晰地表达复杂的计算结果。这本书在数据可视化方面的讲解，是我见过最系统、最全面的。从基础的二维、三维图形绘制，到更复杂的散点图矩阵、平行坐标图，再到三维曲面和等值线图，书中都提供了详尽的MATLAB命令和代码示例，并且配有大量的精美图例，让我能够快速理解不同类型图表的适用场景和绘制方法。我尝试着将我的实验数据通过书中学到的方法进行可视化，发现原本枯燥的数据一下子变得生动起来，各种趋势和异常值一目了然。这不仅极大地提升了我报告的质量，也让我对数据本身有了更深刻的理解。这本书在我构建数据分析工作流的过程中，起到了至关重要的作用。
评分这本《精通MATLAB科学计算与数据统计应用》简直是我近期遇到的宝藏！我一直对数据分析和科学计算领域抱有浓厚的兴趣，但苦于缺乏系统性的学习和实践指导。市面上相关的书籍虽然不少，但要么理论过于枯燥，要么案例不够贴近实际应用，总感觉隔靴搔痒。偶然间看到了这本书，被其“精通”二字吸引，抱着试一试的心态入手。翻开书页，首先映入眼帘的是清晰的章节划分和循序渐进的讲解方式。作者并没有一开始就抛出复杂的算法和模型，而是从MATLAB的基础语法、数据结构入手，逐步引导读者熟悉这个强大的工具。我尤其喜欢书中关于矩阵运算和函数绘制的部分，图文并茂的讲解，配合书中提供的示例代码，让我很快就能理解并上手操作。很多我之前头疼的数据可视化问题，在这本书里都找到了行之有效的解决方案。那种从零开始，一步步搭建起数据分析框架的感觉，真的非常棒，让我对MATLAB的科学计算能力有了全新的认识。
评分这本书《精通MATLAB科学计算与数据统计应用》，给我带来了很多关于数据分析的新思路和新方法。我一直从事市场调研工作，每天需要分析大量的用户行为数据和销售数据，如何从这些繁杂的数据中挖掘出趋势和规律，对我的工作至关重要。在阅读这本书之前，我主要依赖Excel进行数据处理，但随着数据量的增大，Excel的局限性越来越明显。这本书的出现，让我看到了MATLAB在数据统计和分析方面的巨大潜力。书中关于数据清洗、数据预处理、描述性统计的讲解非常详细，让我学会了如何更系统、更科学地处理数据。尤其是书中关于相关性分析、回归模型构建以及聚类分析等章节，为我理解用户细分和行为预测提供了强大的工具。我尝试着将书中的一些统计分析方法应用到我的实际工作中，发现能够更深入地洞察市场动态，并为决策提供更具说服力的数据支持。
评分最近我一直在学习如何更有效地利用MATLAB进行科学研究，尤其是涉及到大量数值模拟和数据可视化的部分。《精通MATLAB科学计算与数据统计应用》这本书，可以说完全满足了我的需求，甚至超出了我的预期。我特别欣赏书中对各种数学函数和算法的详细讲解，比如傅里叶变换、拉普拉斯变换，以及各种优化算法的原理和MATLAB实现。这对我理解一些复杂的物理和工程问题非常有帮助。而且，书中不仅仅停留在理论层面，而是非常注重实践，提供了大量贴合实际科研场景的案例，从信号处理到图像分析，再到数值积分和微分方程求解，几乎涵盖了我科研中经常会遇到的各种计算需求。我尝试着跟着书中的代码进行操作，很多原本觉得难以理解的公式和模型，通过MATLAB的可视化功能，变得直观清晰。这种“看得懂、学得会、用得上”的学习体验，真的是太难得了。
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