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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2.1.2 数据类型 23
2.1.3 运算符 35
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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
2.4 综合实例 56
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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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4.2.1 Int求积分 92
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4.3.1 Diff求微分 107
4.3.2 梯度 109
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4.3.4 中点公式 112
4.3.5 三点公式法和五点
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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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10.2.2 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
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10.6 回归 291
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11.1.2 欧拉法 299
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11.1.4 龙格—库塔法 303
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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 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
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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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用户评价
作为一名对数据驱动决策充满热情的研究者，我一直在寻找一本能够真正让我“玩转”MATLAB在数据分析领域精髓的书籍。《精通MATLAB科学计算与数据统计应用》这本书，如同一位经验丰富的向导，带领我穿越了数据分析的重重迷雾，抵达了知识的彼岸。我之前接触过一些MATLAB的零散教程，但总感觉缺乏连贯性和深度。 这本书在统计建模部分的阐述，对我来说尤其具有价值。书中详细讲解了如何利用MATLAB构建和评估各种统计模型，从简单的线性回归到复杂的广义线性模型，都有深入的剖析。它不仅提供了代码实现，更重要的是，解释了模型背后的统计学原理，让我能够理解模型选择的依据和结果的解释方法。 我特别欣赏书中关于实验设计和方差分析的内容。在我的研究中，合理的设计实验是获得可靠数据的前提。这本书清晰地阐述了不同实验设计方案的优缺点，以及如何利用MATLAB进行方差分析，从中提取有用的信息。这对于我优化实验流程、提高数据质量有着至关重要的作用。 此外，书中对时间序列分析的讲解也让我受益匪浅。很多经济学和工程学问题都涉及到时间序列数据，而这本书提供了丰富的工具和方法来处理这类数据，包括趋势分析、季节性分解、ARIMA模型等。我能够清晰地看到如何利用MATLAB实现这些复杂的分析，并从中预测未来走势。 总体来说，《精通MATLAB科学计算与数据统计应用》是一本非常全面且实用的书籍。它不仅覆盖了MATLAB在科学计算和数据统计领域的绝大部分核心内容，而且讲解深入浅出，案例丰富。我相信，任何希望在数据分析领域有所建树的读者，都能在这本书中找到所需的知识和灵感。
评分这本书的出现，犹如在迷雾中点亮了一盏明灯，让我看到了解决复杂计算难题的希望。我一直在寻找一本能够帮助我系统掌握MATLAB在科学计算和数据统计领域应用的教材，但之前的尝试总是差强人意。要么是内容过于零散，要么是理论深度不够，让我难以触及核心。当我拿到《精通MATLAB科学计算与数据统计应用》时，我被其扎实的内容和清晰的结构所吸引。 书中对数值分析方法的讲解，比如数值积分、微分方程求解、优化算法等，都给我的研究带来了极大的启发。我过去在处理一些复杂的模型时，常常受限于计算的精度和效率，而这本书提供了非常实用的MATLAB函数和技巧，让我能够更准确、更快速地得到结果。特别是关于多项式插值和逼近的部分，讲解得非常透彻，并提供了多种实现方式，让我可以根据具体情况选择最合适的方法。 在数据处理和可视化方面，这本书也做得非常出色。它详细介绍了如何利用MATLAB进行数据导入、清洗、转换以及各种统计分析。我最看重的是书中关于数据可视化的大量篇幅，图表是理解复杂数据最直观的方式。这本书提供了丰富的绘图函数和定制化选项，让我能够创建出清晰、美观且信息量丰富的图形，极大地提升了我的数据解读能力。 值得一提的是，书中对某些高级主题的探讨，如小波分析、模糊逻辑和神经网络等，也让我眼前一亮。虽然这些内容需要一定的基础，但作者的讲解依然保持了逻辑的严谨性和易懂性，为我进一步深入学习这些领域打下了坚实的基础。这本书不仅仅是传授工具的使用，更重要的是，它引导我理解了这些科学计算和统计方法背后的思想。 总而言之，《精通MATLAB科学计算与数据统计应用》是一本集理论与实践于一体的优秀著作。它系统地梳理了MATLAB在科学计算和数据统计领域的应用，提供了丰富的案例和详实的讲解，绝对是所有需要运用MATLAB进行科学研究和数据分析的读者的必备参考书。
评分自从我开始接触科学研究以来，就一直深陷于浩瀚的数据海洋和复杂的计算难题之中。《精通MATLAB科学计算与数据统计应用》这本书，就如同我的“秘密武器”，帮助我打开了通往高效解决问题的大门。我之前阅读过不少MATLAB相关的资料，但总觉得不够系统，难以形成完整的知识体系。 这本书在概率论和数理统计部分的介绍，对我来说是全新的视角。它不仅仅是简单地罗列公式，而是通过MATLAB的仿真和可视化，生动地展示了各种概率分布的特性，以及统计推断的逻辑。我第一次真正理解了中心极限定理的威力，也学会了如何利用MATLAB进行随机数生成和蒙特卡洛模拟，这对于我理解和分析一些复杂系统非常有帮助。 书中关于数据降维和聚类分析的内容，也让我眼前一亮。在处理高维数据时，如何有效地提取关键信息并进行分组，一直是我的难题。这本书提供了PCA、t-SNE等多种降维方法的实现，并详细讲解了K-means、层次聚类等聚类算法的应用。我能够清晰地看到如何利用MATLAB将杂乱的数据整理得井井有条，并从中发现隐藏的模式。 让我印象深刻的还有书中关于信号处理和图像分析的章节。我之前对这些领域一直存在模糊的认识，而这本书用MATLAB的强大功能，将这些复杂的概念变得触手可及。从傅里叶变换到滤波，从图像增强到特征提取，都进行了清晰的阐述和演示。这对于我跨学科的研究，提供了重要的技术支持。 总而言之，《精通MATLAB科学计算与数据统计应用》是一本集理论深度、实践广度和技术高度于一体的佳作。它不仅是MATLAB的入门宝典，更是深入探索科学计算和数据统计奥秘的必备工具书。我真心推荐给所有需要进行科学计算和数据分析的读者。
评分这本书简直是打开了我新世界的大门！我一直对数据分析和科学计算有着浓厚的兴趣，但总觉得缺乏一个系统性的入门指导。市面上很多书籍要么过于理论化，让人望而却步，要么过于浅显，无法满足深入学习的需求。当我拿到《精通MATLAB科学计算与数据统计应用》这本书时，就抱着试试看的心态翻开了。没想到，这本书的内容安排得是如此的合理！它从最基础的MATLAB语法和环境搭建讲起，循序渐进地引入了各种科学计算的常用函数和工具箱。 我尤其喜欢书中对矩阵运算和线性代数部分的讲解。我一直觉得MATLAB在这些方面的强大之处，但之前的学习零散不成体系。这本书用非常直观的方式展示了如何利用MATLAB进行高效的矩阵操作，解决了我在很多工程问题中遇到的瓶颈。而且，书中还穿插了大量的实际案例，比如信号处理、图像分析、数值模拟等，这些案例紧密结合了理论知识，让我能够立刻看到所学知识的实际应用价值。 更让我惊喜的是，这本书在数据统计方面的内容也十分详实。从描述性统计到推断性统计，从假设检验到回归分析，几乎涵盖了数据统计学的核心内容。书中不仅介绍了各种统计方法的原理，更重要的是，它详细演示了如何在MATLAB中利用相应的函数来实现这些分析。这对于我这样需要处理大量实验数据，并从中提取有价值信息的研究人员来说，简直是雪中送炭！ 这本书的语言风格也非常亲切易懂，没有使用太多晦涩难懂的术语。即便是像我这样并非科班出身的读者，也能很快理解书中的概念。作者在讲解复杂算法时，往往会先用简单的比喻或图示来帮助读者建立直观的认识，然后再深入到数学推导和代码实现。这种由浅入深的学习方式，极大地降低了学习门槛，让我能够更加自信地投入到学习中。 总而言之，《精通MATLAB科学计算与数据统计应用》是一本真正意义上的“实战指南”。它不仅教会了我如何使用MATLAB这个强大的工具，更重要的是，它培养了我用科学计算和数据统计的思维去解决问题的能力。我强烈推荐这本书给所有对科学计算、数据分析和MATLAB感兴趣的朋友们，无论你是学生、研究人员还是工程师，相信你都能从这本书中受益匪浅。
评分我一直认为，在当今这个数据爆炸的时代，掌握一种强大的数据分析工具至关重要。《精通MATLAB科学计算与数据统计应用》这本书，正好满足了我对MATLAB在科学计算和数据统计领域深入学习的需求。它填补了我之前学习中的诸多空白，让我对这个领域有了更系统、更深刻的认识。 本书在数值计算方法的讲解上，可谓是精益求精。从线性方程组的求解到特征值和特征向量的计算，再到函数极值的搜索，都提供了清晰的算法介绍和MATLAB的实现代码。我尤其喜欢书中对牛顿法和梯度下降法等优化算法的详尽阐述，这对于我解决实际问题中的参数优化难题，提供了宝贵的指导。 在数据建模和机器学习的基础部分，这本书也做得非常出色。它介绍了监督学习和无监督学习的基本概念，以及常用的算法，如支持向量机、决策树等。书中不仅讲解了算法的原理，还重点演示了如何利用MATLAB构建和训练这些模型，并对模型进行评估。这让我能够更有效地处理和分析我的实验数据。 让我感到欣喜的是，这本书还涉及了生物信息学和金融工程等领域的MATLAB应用实例。这些跨学科的应用，让我看到了MATLAB的强大潜力和广泛的适用性。通过这些生动的案例，我能够更好地理解MATLAB在解决实际问题中的价值。 总而言之，《精通MATLAB科学计算与数据统计应用》是一本不可多得的优秀教材。它结构严谨，内容翔实，既有理论的深度，又不乏实践的指导。我强烈推荐这本书给所有希望提升MATLAB在科学计算和数据统计应用能力的读者，相信它一定会给你带来巨大的收获。
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