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出版社： 人民邮电出版社
ISBN：9787115441874
商品编码：26947349067
包装：平装-胶订
开本：16
出版时间：2017-09-01
具体描述
内容介绍
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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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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特点 2
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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
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2.3.4 并行计算 50
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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
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3.3.1 设计工具 69
3.3.2 句柄图形对象 70
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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）
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（Simpleson）法 101
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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
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5.1.4 分段低次插值 135
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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
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5.2.4 双三次插值 143
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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
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10.3.1 求期望 267
10.3.2 求方差 269
10.3.3 求标准差 270
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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
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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
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10.5.3 秩和检验 289
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10.6 回归 291
10.6.1 线性回归 291
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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）
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11.1.6 亚D斯（Adams）
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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
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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
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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
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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
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14.2.1 问题阐述 394
14.2.2 实验例程 395
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14.3.1 问题阐述 398
14.3.2 实验例程 398
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14.4.1 问题阐述 400
14.4.2 实验例程 402
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《数据科学导论：从基础到实践》 内容简介： 在这个数据爆炸的时代，数据已成为驱动决策、揭示洞察、引领创新的核心力量。本书《数据科学导论：从基础到实践》旨在为广大读者，尤其是对数据科学领域充满热情却又不知从何入门的初学者，提供一套全面、系统且极具实践性的学习路径。我们不局限于任何特定的工具或编程语言，而是从数据科学最本质的理念、核心方法论和通用技术流程出发，构建扎实的基础知识体系，并辅以丰富的案例研究，帮助读者掌握从数据获取、清洗、探索、建模到结果解释与可视化等全过程的关键技能。 本书将带领您循序渐进地深入数据科学的世界： 第一部分：数据科学的基石——理解数据与问题 数据科学的哲学与发展： 我们将首先探讨数据科学的定义、历史演进及其在现代社会中的重要地位。您将理解为何数据科学如此关键，它如何改变着各行各业，以及数据科学家扮演的角色和必备素质。我们将深入分析数据科学与其他相关领域的交叉与区别，例如数据分析、机器学习、人工智能等，让您对整个学科有一个宏观而清晰的认知。 数据的本质与类型： 数据是数据科学的原材料，理解数据的不同形态至关重要。本部分将详细介绍结构化数据、半结构化数据和非结构化数据的特点、优缺点及其常见的存储方式（如数据库、文件等）。您将学习如何识别和区分不同类型的数据，例如数值型（连续、离散）、类别型（名义、有序）、文本数据、图像数据、时间序列数据等，并理解它们在分析和建模过程中所带来的不同挑战。 商业问题的定义与数据化： 任何数据科学项目都始于一个明确的业务问题。我们将教授如何将模糊的商业需求转化为清晰、可量化的数据科学问题。这包括理解问题的背景、目标、约束条件，以及如何与业务方进行有效沟通，确保最终的数据分析结果能够真正解决实际问题，带来商业价值。我们将强调“问题定义”是数据科学成功的首要关键，任何后续的分析和建模都应围绕此展开。 数据伦理与隐私保护： 在数据驱动的时代，数据伦理和隐私保护的重要性日益凸显。本书将严肃探讨数据收集、存储、使用和共享过程中的道德考量，以及相关的法律法规（如GDPR等）。您将学习如何识别潜在的数据偏见，如何采取措施保护用户隐私，以及在进行数据分析时应遵循的道德准则，确保您的工作既有效又负责任。 第二部分：数据的准备与清洗——为分析奠定基础 数据获取的策略与方法： 数据来源多种多样，本部分将介绍各种常见的数据获取渠道和技术，包括从数据库中提取数据、读取各种文件格式（CSV, JSON, XML, Excel等）、网页爬取、API接口调用，以及与第三方数据提供商合作等。我们将讨论不同数据获取方式的优劣势，以及在实际操作中需要注意的事项。 数据预处理的核心技术： 原始数据往往是“脏”的，包含噪声、缺失值、异常值和不一致的格式。本部分将详细讲解数据预处理的核心技术，这是确保数据分析质量的关键步骤。您将学习如何识别和处理缺失值（删除、插补策略），如何检测和处理异常值（可视化、统计方法、模型方法），如何进行数据格式转换和标准化（数值缩放、编码分类变量），以及如何处理重复数据。 特征工程的艺术与科学： 特征是模型学习的基础，良好的特征工程能够显著提升模型的性能。我们将深入探讨特征工程的原理和常用技巧，包括特征选择（过滤法、包裹法、嵌入法）、特征提取（主成分分析PCA、线性判别分析LDA）、特征创建（多项式特征、交互特征、领域知识驱动的特征构建）以及文本特征的处理（词袋模型、TF-IDF、词嵌入）。您将理解如何根据问题和数据特性，创造出更有信息量的特征。 数据质量评估与验证： 在进行数据清洗和预处理后，评估数据质量至关重要。本部分将介绍数据质量评估的常用指标和方法，以及如何建立数据验证流程，确保数据的准确性、完整性、一致性和及时性。您将学习如何通过数据剖析（data profiling）来理解数据的分布和特性，并为后续分析提供可靠的数据支撑。 第三部分：数据的探索性分析（EDA）——发掘数据中的模式 描述性统计学的应用： 描述性统计是理解数据基本特征的起点。我们将详细介绍各种描述性统计量，如均值、中位数、众数、方差、标准差、百分位数等，并解释它们在数据分析中的意义。您将学习如何计算和解释这些统计量，从而快速掌握数据的中心趋势、离散程度和分布形态。 数据可视化技术： “一图胜千言”。数据可视化是将复杂数据转化为直观图形的关键。本书将涵盖各种有效的数据可视化技术，包括但不限于： 单变量可视化： 直方图、箱线图、密度图，用于展示单个变量的分布。 双变量可视化： 散点图、折线图、条形图，用于展示两个变量之间的关系。 多变量可视化： 热力图、平行坐标图、网络图，用于探索高维数据中的关联。 地理空间可视化： 地图、热力图，用于展示与地理位置相关的数据。 我们将强调如何选择最适合特定分析目标的可视化图表，以及如何通过清晰、简洁的图表有效地传达信息。 模式识别与关系挖掘： 探索性数据分析（EDA）的核心在于发掘数据中的隐藏模式、趋势和异常。本部分将教授如何利用统计方法和可视化工具，识别变量之间的相关性、聚类、趋势、周期性等。您将学习如何运用假设检验的基本原理来验证初步观察到的模式，以及如何运用相关系数、协方差等指标来量化变量间的关系。 时间序列数据的探索： 对于包含时间维度的数据，时间序列分析尤为重要。我们将介绍时间序列数据的特点，以及如何进行趋势分析、季节性分析、周期性分析，并识别异常的波动。您将学习如何绘制时间序列图，并运用简单的平滑方法来揭示数据中的潜在模式。 第四部分：数据建模与机器学习入门——构建预测与分类系统 监督学习的基本概念： 监督学习是机器学习中最常见的范式，其目标是根据带有标签的训练数据来学习一个映射函数，从而对新的未知数据进行预测或分类。本部分将介绍回归问题（预测连续值）和分类问题（预测离散类别）的基本概念。 线性回归与逻辑回归： 我们将从最基础的模型开始，深入讲解线性回归的原理、假设、模型评估指标（如R²、MSE）以及参数估计方法。随后，我们将介绍逻辑回归，它广泛应用于二分类问题，讲解其损失函数、激活函数以及如何进行模型训练。 决策树与集成学习概念： 决策树是一种直观且易于理解的模型，我们将讲解其构建过程（如ID3、C4.5算法）、剪枝技术以及如何解释模型。在此基础上，我们将引出集成学习的概念，包括随机森林（Random Forest）和梯度提升（Gradient Boosting）等强大的模型，它们通过组合多个弱学习器来提升预测性能。 聚类分析（无监督学习）： 无监督学习旨在从无标签的数据中发现隐藏的结构和模式。我们将详细介绍聚类分析，包括K-Means算法的原理、步骤、优缺点以及如何选择合适的簇数量。此外，还将介绍层次聚类等其他聚类方法。 模型评估与选择： 构建模型仅仅是第一步，如何客观地评估模型的性能并选择最优模型至关重要。本部分将详细讲解各种模型评估指标，如准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线、AUC值（用于分类模型），以及均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等（用于回归模型）。您将学习如何避免过拟合和欠拟合，并掌握交叉验证等技术来获得更鲁棒的模型评估结果。 第五部分：数据分析的实践——案例研究与项目流程 典型数据科学项目流程： 我们将通过一个完整的项目生命周期来整合前面所学的知识。这包括：明确业务问题 -> 数据收集 -> 数据清洗与预处理 -> 特征工程 -> 数据探索性分析 -> 模型选择与训练 -> 模型评估与优化 -> 结果解释与可视化 -> 部署与监控。我们将强调项目过程中的迭代性和反馈的重要性。 不同领域的应用案例： 本书将通过精心设计的案例研究，展示数据科学在不同领域的实际应用。例如： 市场营销： 客户细分、推荐系统、营销活动效果预测。 金融领域： 欺诈检测、信用评分、风险评估。 医疗健康： 疾病预测、诊断辅助、药物研发。 电商领域： 用户行为分析、销量预测、库存管理。 社交媒体分析： 情感分析、用户画像、趋势预测。 这些案例将帮助您理解如何将数据科学方法论应用于具体场景，解决实际问题。 沟通与报告： 数据科学的价值最终体现在清晰的沟通和有效的报告中。我们将指导您如何将复杂的分析结果转化为易于理解的语言，如何利用可视化工具制作有说服力的报告，以及如何与非技术背景的利益相关者进行有效沟通，推动数据驱动的决策。 本书特色： 通用性强： 本书不依赖于任何特定的编程语言或软件库，侧重于数据科学的核心概念、算法和方法论，读者可以将其应用于任何熟悉的工具环境。 循序渐进： 从最基础的概念讲起，逐步深入，理论与实践相结合，适合不同背景的读者。 强调实践： 丰富的案例研究贯穿全书，让读者在解决实际问题的过程中巩固所学知识。 视野开阔： 涵盖了数据科学的完整流程，从问题定义到结果沟通，帮助读者建立全面的认知。 注重伦理： 强调数据科学从业者应具备的职业道德和责任感。 通过阅读《数据科学导论：从基础到实践》，您将不仅掌握一套解决数据问题的通用框架，更能培养出独立思考、分析和解决复杂问题的能力，为您的数据科学之旅打下坚实的基础。无论您是学生、研究人员，还是希望转型进入数据科学领域的职场人士，本书都将是您不可或缺的良师益友。
用户评价
评分
这本书的内容确实非常扎实，理论和实践相结合，给我留下了深刻的印象。我最关注的是书中关于信号处理和图像分析的应用部分。我希望作者能够详细介绍MATLAB在进行傅里叶变换、小波变换、滤波、特征提取等信号处理操作中的技巧和应用。这对于我理解和分析各种传感器数据至关重要。同时，我希望书中能够涵盖一些基本的图像处理技术，例如图像滤波、边缘检测、形态学操作等，并演示如何在MATLAB中实现它们。此外，我对于书中关于并行计算和GPU加速在MATLAB中的应用也抱有极大的兴趣。随着数据量的不断增大，如何利用多核CPU和GPU来加速计算，提高处理效率，已经成为一个迫切的需求。我希望作者能够在这方面给出一些实用的建议和代码示例。这本书似乎在这方面为我打开了新的思路，让我看到了解决现有技术瓶颈的希望。
评分说实话，这本书的内容确实非常丰富，几乎涵盖了我想了解的大部分内容。我特别喜欢它在介绍一些高级算法时，能够给出详细的数学原理和背后的逻辑，这对于我这种喜欢刨根问底的人来说，简直是福音。例如，书中在讲解粒子滤波时，我一开始以为会直接给出MATLAB的实现代码，但没想到作者竟然从贝叶斯理论讲起，一步一步推导出粒子滤波的更新过程，然后才给出代码。这种循序渐进的方式让我觉得非常受用，也更能理解代码的精髓所在。另外，书中在处理时间序列数据方面的内容也相当有深度。我一直觉得时间序列分析是一个很棘手的领域，因为它涉及到很多特殊的模型和处理技巧。这本书在这方面给出了很多实用的指导，包括如何进行时间序列的平稳性检验、如何选择合适的ARIMA模型，以及如何利用MATLAB进行预测。我尝试着按照书中的方法对我的实际数据进行分析，效果出乎意料的好，比我之前自己摸索的方式效率高了很多。而且，书中的代码示例都非常完整，可以直接复制粘贴运行，并且都有详细的注释，这极大地节省了我调试代码的时间。
评分这本书的整体结构安排得非常合理，从基础概念到高级应用，层层递进，让读者很容易跟上作者的思路。我个人非常看重书中关于机器学习部分的应用。我希望作者能够详细介绍一些经典的机器学习算法，比如支持向量机、决策树、随机森林等等，并且深入讲解它们在MATLAB中的实现和参数调优方法。尤其让我感兴趣的是，书中是否会涉及深度学习框架在MATLAB中的应用，比如利用MATLAB的深度学习工具箱来构建和训练神经网络。这对我当前的研究方向来说非常关键。此外，本书在数据降维和特征提取方面的内容也让我非常期待。我希望作者能够介绍PCA、tLDA等常用的降维技术，并演示如何在MATLAB中实现它们，以及如何评估降维效果。在实际数据分析中，如何有效地提取数据中的关键特征，对于后续的模型构建和性能提升至关重要。这本书似乎在这方面给了我不少启发，让我看到了解决一些难题的可能性。
评分拿到这本书后，我迫不及待地翻到了关于数值优化算法的部分。我一直觉得，在科学计算领域，高效的数值优化算法是解决许多复杂问题的基石。我希望这本书能够详细讲解一些常用的优化方法，比如梯度下降、牛顿法、共轭梯度法等，并提供MATLAB的实现代码。更重要的是，我希望作者能深入探讨这些算法的收敛性、稳定性和计算复杂度，并给出一些选择合适优化算法的指导原则。此外，书中关于矩阵运算和线性代数在科学计算中的应用也引起了我的兴趣。我希望作者能够详细介绍MATLAB在处理大型矩阵、求解线性方程组、进行特征值分解等方面的技巧和最佳实践。这对于进行大规模数据分析和科学模拟至关重要。我对书中关于数值积分和微分方程求解的部分也充满了期待。我希望作者能够介绍一些常用的数值积分和微分方程求解方法，比如龙格-库塔法，并演示如何在MATLAB中实现它们。
评分这本书，我本来是满怀期待的，希望能在这个领域找到一些新的突破和更深入的见解。拿到手后，立刻就被它厚重的分量和严谨的排版吸引住了，感觉是一本能够沉下心来啃的硬核读物。我尤其关注书中关于数据可视化部分，因为在我的实际工作中，如何清晰、有效地展示复杂数据关系是至关重要的。我希望作者能在这一点上给出一些别出心裁的解决方案，比如如何利用MATLAB绘制交互式图表，或者如何根据不同的数据类型选择最合适的可视化策略。我还对书中关于数据预处理和清洗的章节抱有很大的期望，毕竟“Garbage in, garbage out”这句话在数据科学领域可是金科玉律。我希望作者能够深入讲解一些高级的去噪、插值、异常值检测等方法，并且提供实用的MATLAB代码示例，让我能够直接套用到我的项目中。此外，本书的理论基础部分也是我关注的重点。我希望作者能够清晰地阐述一些核心的统计学概念，并将它们与MATLAB的实现紧密结合起来，而不是泛泛而谈。例如，在讲解回归分析时，我希望能看到详细的数学推导，以及如何利用MATLAB来执行各种回归模型，并对结果进行评估。
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