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出版社： 人民邮电出版社
ISBN：9787115441874
商品编码：27239047918
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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窗口简介 4
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2.1.2 数据类型 23
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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
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2.3.2 提高代码效率 49
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2.3.4 并行计算 50
2.3.5 稀疏矩阵 51
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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
3.3 GUIDE工具 69
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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4.2.4 重积分辛普森
（Simpleson）法 101
4.2.5 多重数值积分法 103
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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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6.1 泰勒逼近 152
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9.2.4 黄金分割法 250
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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
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
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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
10.4.3 二项分布的参数估计 284
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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
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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
12.5 多目标规划 337
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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
14.1.3 实验例程 390
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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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《数字世界的艺术：算法、模型与洞察》 内容简介： 在这个信息爆炸的时代，我们被海量数据所包围，从宇宙的浩瀚星辰到细胞的微观运作，从经济的潮起潮落到社会结构的复杂演变，无不蕴含着值得我们深入探索的规律与智慧。然而，这些数据本身只是冰冷的数字，它们需要被理解、被解读、被转化为可操作的知识。《数字世界的艺术：算法、模型与洞察》正是这样一本引领读者穿越数字迷雾，掌握从数据中挖掘宝藏的指南。本书并非专注于某一特定领域的工具介绍，而是致力于构建一种思维模式，一套通用方法论，帮助读者理解和应用现代计算科学的核心理念，从而在任何需要数据分析和模型构建的场景下都能游刃有余。 本书的篇幅将详尽地阐述计算科学的基石——算法。我们将从最基本的概念入手，逐步深入到复杂算法的设计与分析。例如，我们不会仅仅列举几种排序算法，而是会深入探讨它们的时间复杂度和空间复杂度，理解它们在不同场景下的优劣。读者将学习如何运用分治、动态规划、贪心等策略来设计高效的算法，以解决从简单的搜索问题到复杂的优化问题。我们将考察图算法，如最短路径算法（Dijkstra、Floyd-Warshall）和最小生成树算法（Prim、Kruskal），理解它们在网络分析、物流规划等领域的应用。同时，本书也将触及字符串匹配算法（KMP、Boyer-Moore）和查找算法（哈希表、二叉搜索树）等，为处理文本数据和高效信息检索奠定基础。更重要的是，本书将强调算法的可伸缩性与鲁棒性，教会读者如何评估算法在处理大规模数据集时的表现，以及如何设计能够应对异常数据和边界情况的算法。 在算法的坚实基础上，本书将重点介绍数学模型的构建与应用。模型是我们理解和预测现实世界复杂现象的抽象工具。我们将从统计学模型开始，深入探讨概率分布（正态分布、泊 menghasilkan、泊松分布等）在描述和模拟随机现象中的作用。读者将学习如何运用线性回归和逻辑回归来捕捉变量之间的关系，并进行预测。本书还将介绍更高级的模型，如时间序列模型（ARIMA、指数平滑），用于分析和预测随时间变化的趋势，这在金融市场分析、天气预报等领域至关重要。我们将探讨非线性模型，例如决策树和随机森林，它们能够处理数据中复杂的非线性关系，并为分类和回归任务提供强大的解决方案。此外，本书还会涉及概率图模型，如贝叶斯网络和马尔可夫随机场，它们能够有效地表示变量之间的依赖关系，并在推理和不确定性建模中发挥关键作用。本书将强调模型的选择、评估与优化，引导读者理解不同模型适用于何种问题，以及如何通过交叉验证、正则化等技术来提高模型的泛化能力。 更进一步，本书将聚焦于数据处理与可视化的艺术。数据是模型的燃料，而有效的处理和可视化则是提取燃料、理解其性质的关键。我们将详细介绍数据清洗的技巧，包括处理缺失值、异常值、重复项以及数据类型转换，确保数据的质量与一致性。本书将深入讲解数据转换与特征工程，如标准化、归一化、独热编码，以及如何从原始数据中提取更有意义的特征，以提升模型性能。在可视化方面，本书将超越简单的图表绘制，而是引导读者思考如何通过可视化来讲述数据的故事。我们将学习使用各种图表类型，如散点图、柱状图、折线图、箱线图、热力图等，来揭示数据的分布、趋势、关联性和异常。本书将强调交互式可视化的重要性，利用交互功能来探索数据，发现隐藏的洞察。我们将学习如何设计直观且信息丰富的可视化，使非技术背景的读者也能理解复杂的数据分析结果。 本书的独特之处在于，它并非止步于理论的阐述，而是将理论与实践紧密结合。在每一章节中，我们都会通过具体的案例研究来展示算法和模型的实际应用。这些案例将涵盖科学研究的多个前沿领域，例如： 生物医学： 利用序列比对算法分析基因组数据，构建疾病预测模型，识别潜在的药物靶点。 物理学： 应用数值积分与微分方程求解方法模拟物理过程，如流体力学、电磁场传播，并利用数据分析技术解释实验结果。 环境科学： 运用统计模型分析气候变化数据，预测极端天气事件，并利用空间分析技术评估环境风险。 社会科学： 构建社交网络分析模型，理解信息传播模式，分析公众舆论，预测社会趋势。 工程技术： 应用优化算法设计最优控制策略，利用信号处理技术分析传感器数据，进行故障诊断。 这些案例将贯穿全书，不仅会展示特定算法和模型的应用，更会体现一个完整的数据科学工作流程：从问题的定义、数据的收集与预处理，到模型的选择与构建，再到结果的解释与可视化。本书将鼓励读者批判性地思考，不仅要理解“怎么做”，更要理解“为什么这么做”，以及在不同情境下“应该怎么做”。 本书还将探讨模型评估与验证的关键原则。我们不仅仅满足于模型能够拟合训练数据，而是要确保模型在未见过的数据上也能表现良好。读者将深入理解偏差（bias）与方差（variance）的权衡，学习如何避免过拟合（overfitting）和欠拟合（underfitting）。我们将详细介绍各种评估指标，如准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线、AUC值等，并指导读者根据具体的任务目标选择最合适的评估方法。本书还将强调模型的可解释性，在追求模型性能的同时，努力理解模型做出决策的原因，这对于建立信任、发现潜在问题以及进行科学洞察至关重要。 此外，本书还将涉及不确定性量化。在科学计算和数据统计中，准确地评估和表达结果的不确定性至关重要。我们将探讨贝叶斯统计方法，如何利用先验知识和数据来更新信念，并获得后验分布，从而量化不确定性。读者将学习到蒙特卡洛方法，例如蒙特卡洛模拟（Monte Carlo Simulation）和马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC），它们是处理复杂概率分布和进行高效采样的重要工具。 《数字世界的艺术：算法、模型与洞察》是一场思维的革新，它将帮助读者建立起一套严谨、系统且灵活的分析框架。无论您是渴望在学术研究中突破瓶颈的科研人员，还是希望从海量数据中挖掘商业价值的企业精英，亦或是热衷于探索未知奥秘的独立学习者，本书都将成为您数字时代不可或缺的得力助手。它将赋予您驾驭数字浪潮的力量，将冰冷的数字转化为清晰的洞察，最终实现以数据驱动的创新与进步。本书的目标是培养读者成为一个独立思考、善于解决问题的数据科学家，能够自信地面对日益复杂和数据驱动的世界。
用户评价
评分
刚拿到这本《精通MATLAB科学计算与数据统计应用》，还没来得及深入研读，但仅从目录和前几章的浏览来看，这本书似乎在数据分析领域有着扎实的基础。特别吸引我的是它对各种统计学方法的讲解，感觉比我之前看的很多资料都更加系统和透彻。比如，在描述性统计方面，它不仅列出了平均值、中位数、方差这些基本概念，还深入到了更复杂的分布特性分析，像是偏度、峰度以及如何通过图示（直方图、箱线图等）直观地理解数据分布的形态。这对于我处理科研数据时，快速掌握数据“画像”非常有帮助。而且，这本书似乎还很注重理论与实践的结合，在介绍统计方法的同时，也给出了相应的MATLAB实现代码示例，这一点非常关键。对于像我这样希望将理论知识转化为实际操作的学习者来说，这无疑大大降低了学习门槛，能让我更快地将学到的统计知识应用到实际的数据分析项目中，解决现实中的科学计算问题。我个人特别期待它在假设检验和回归分析部分的详细阐述，因为这些都是我在工作中经常会遇到的挑战，如果这本书能提供清晰的步骤和实用的技巧，那将是一笔宝贵的财富。
评分这本《精通MATLAB科学计算与数据统计应用》给我的第一印象是，它在科学计算方法的引入上，似乎走得比一般书籍更远。不仅仅是基础的数值运算，我看它在微积分、线性代数、微分方程等核心科学计算领域，都给出了很详尽的介绍。我尤其对它处理复杂方程组和优化问题的方式感到好奇。很多时候，在工程仿真和物理建模中，我们都会遇到这类问题，传统的解析解法往往不可行，而数值解法又需要精确的算法和高效的实现。这本书如果能提供清晰的算法原理讲解，并且用MATLAB的代码展示如何进行高效求解，那将是非常实用的。想象一下，在解决一个复杂的物理模型时，能够直接调用书中提供的优化函数或数值积分工具，大大缩短了开发时间，提高了计算精度，这无疑是极具吸引力的。而且，它可能还会涉及一些信号处理和图像处理的基础算法，这些都是科学研究中非常常见的工具，如果这本书能在这方面有所建树，对很多交叉学科的研究者来说，都将是极大的福音。
评分我目前手头的这份《精通MATLAB科学计算与数据统计应用》在数据处理和可视化方面，似乎下足了功夫。我了解到，它不仅涵盖了基础的数据导入导出（如CSV、Excel文件），还可能深入到数据清洗、转换和预处理的各个环节。这对于任何想要进行有效数据分析的人来说，都是至关重要的第一步。很多时候，数据本身的质量直接影响到后续分析结果的可靠性。如果这本书能提供各种实用的数据清洗技巧，比如如何处理缺失值、异常值，如何进行数据标准化和归一化，以及如何利用MATLAB强大的数据处理函数进行高效的数据重塑和整合，那将是非常有价值的。更令我期待的是，书中可能还包含了丰富的数据可视化技术。从简单的折线图、散点图，到更复杂的3D图形、热力图，以及如何根据数据特性选择最合适的可视化方式，这些都是将复杂数据转化为直观洞察的关键。学会如何用MATLAB生成专业、美观的图表，对于撰写报告、展示研究成果，乃至与他人沟通数据发现，都具有不可估量的意义。
评分这本书《精通MATLAB科学计算与数据统计应用》在我看来，最大的亮点可能在于它能够帮助读者建立起一种系统性的思维模式，去理解和应用MATLAB进行科学研究。它不仅仅是一本工具书，更像是一个思维的引导者。我想，它应该会从基础的MATLAB编程语言特点讲起，逐步深入到如何构建有效的算法，如何进行代码优化，以及如何利用MATLAB的生态系统（比如工具箱）来解决特定的科学问题。这对于初学者来说，能够帮助他们快速建立起扎实的编程基础，避免走弯路；而对于有一定经验的用户，则可能提供一些更高级的编程技巧和设计思路，帮助他们提升代码的可读性、效率和可维护性。而且，书中对数据统计应用的强调，也暗示着它会教导读者如何将编程能力与统计学知识相结合，从而能够自主地设计和实现复杂的数据分析流程，而不仅仅是停留在调用现成的函数。这种将编程技能与科学研究深度融合的理念，才是真正意义上的“精通”。
评分我翻阅了一下《精通MATLAB科学计算与数据统计应用》的章节结构，发现它在某些进阶内容的覆盖上，似乎也相当全面。除了基础的科学计算和统计分析，它还可能涉及一些更前沿的应用领域，比如机器学习、模式识别，甚至是某些特定工程领域的仿真。我特别关注它在讲解这些高级概念时，是否能够提供清晰的数学背景和算法解释，而不是简单地罗列MATLAB函数。例如，在机器学习部分，它是否会解释支持向量机、决策树、神经网络等算法的原理，以及如何用MATLAB实现这些模型并进行训练和评估。同样，在数据统计方面，如果能触及到时间序列分析、多元统计分析，或者更复杂的非参数检验等内容，那将极大地扩展本书的应用范围。我非常期待看到它如何将这些看似独立的领域，通过MATLAB这个强大的平台，有机地联系起来，帮助读者构建起一个更加完整和深入的科学计算与数据分析知识体系。
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