MATLAB编程指南 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

付文利，刘刚 著

图书标签:

• MATLAB
• 编程
• 科学计算
• 工程
• 数值分析
• 算法
• 软件开发
• 技术
• 教程
• 入门

店铺： 旷氏文豪图书专营店

出版社： 清华大学

ISBN：9787302467397

商品编码：28404566382

MATLAB是适合多学科、多工作平台、开放性很强的大型科学应用软件。本书以MATLAB R2016a软件为基础，全面阐述MATLAB的功能及编程方法，帮助读者尽快掌握MATLAB的应用技巧。

全书共分为22章，从MATLAB简介开始，详细介绍了数组、矩阵、符号运算、MATLAB绘图、数据分析、微积分方程、MATLAB优化、函数、程序设计、图形用户界面、Simulink仿真系统及其建模应用、工具箱等内容。此外，本书还详细介绍了神经网络、信号处理和图形处理等工具箱的应用； 附录中给出了MATLAB基本命令和Simulink基本模块的介绍，便于读者使用和研究。为了使用户能够地操作MATLAB，本书中示例的命令已记录在M文件及其他相关文件中，读者可以将相关的目录设置为工作目录，直接使用M文件进行操作，以便快速掌握MATLAB的使用方法。

本书是一本全面的MATLAB综合性参考图书。本书深入浅出，实例丰富，内容翔实，既可以作为高等院校理工科的本科生、研究生的教材，也可作为广大科研工程技术人员的参考用书。

 

第一部分MATLAB基础知识

第1章MATLAB概述

1.1MATLAB简介

1.2MATLAB的特点及应用领域

1.3MATLAB R2016a的工作环境

1.3.1操作界面

1.3.2命令行窗口

1.3.3命令历史记录窗口

1.3.4输入变量

1.3.5当前文件夹窗口和路径管理

1.3.6搜索路径

1.3.7工作区窗口和数组编辑器

1.3.8变量的编辑命令

1.3.9存取数据文件

1.4MATLAB R2016a的帮助系统

1.4.1纯文本帮助

1.4.2演示帮助

1.4.3帮助导航

1.4.4帮助文件窗口

1.4.5帮助文件索引窗

本章小结

第2章MATLAB基础

2.1基本概念

2.1.1MATLAB数据类型概述

2.1.2整数类型

2.1.3浮点数类型

2.1.4复数

2.1.5无穷量（Inf）和非数值量（NaN）

2.1.6数值类型的显示格式

2.1.7确定数值类型的函数

2.1.8常量与变量

2.1.9标量、向量、矩阵与数组

2.1.10字符串

2.1.11运算符

2.1.12命令、函数、表达式和语句

2.2向量运算

2.2.1向量的生成

2.2.2向量的加减和数乘运算

2.2.3向量的点、叉积运算

2.3矩阵运算

2.3.1矩阵元素的存储次序

2.3.2矩阵元素的表示及相关操作

2.3.3矩阵的创建

2.3.4矩阵的代数运算

2.4字符串运算

2.4.1字符串变量与一维字符数组

2.4.2对字符串的多项操作

2.4.3二维字符数组

本章小结

第3章数组

3.1MATLAB中的数组

3.2数组的创建

3.2.1创建空数组

3.2.2创建一维数组

3.2.3创建二维数组

3.2.4创建三维数组

3.2.5创建低维标准数组

3.2.6创建高维标准数组

3.3数组的属性

3.3.1数组结构

3.3.2数组大小

3.3.3数组维度

3.3.4数组数据类型

3.3.5数组内存的占用

3.4创建特殊数组

3.4.10��1数组

3.4.2对角数组

3.4.3随机数组

3.4.4魔方数组

3.5数组操作

3.5.1数组的保存和装载

3.5.2数组索引和寻址

3.5.3数组的扩展和裁剪

3.5.4数组形状的改变

3.5.5数组运算

3.5.6数组的查找

3.5.7数组的排序

3.5.8高维数组的降维操作

3.6多维数组及其操作

3.6.1多维数组的属性

3.6.2多维数组的操作

3.7关系运算和逻辑运算

3.7.1关系运算

3.7.2逻辑运算

3.7.3常用函数

本章小结

第4章矩阵

4.1矩阵的基本特征参数

4.1.1矩阵的基本参数

4.1.2条件数、矩阵的稳定性

4.1.3特征值和特征向量的基本概念

4.2矩阵的生成

4.2.1实数值矩阵输入

4.2.2复数矩阵输入

4.2.3符号矩阵的生成

4.2.4大矩阵的生成

4.3矩阵运算

4.3.1矩阵分析

4.3.2矩阵特征值和特征向量的计算

4.4矩阵分解

4.4.1Cholesky分解

4.4.2使用Cholesky分解求解方程组

4.4.3不完全Cholesky分解

4.4.4LU分解

4.4.5不完全RU分解

4.4.6QR分解

4.4.7操作QR分解结果

4.4.8奇异值分解

4.5常用的数学函数

4.5.1三角函数

4.5.2指数和对数函数

4.5.3复数函数

4.6稀疏矩阵技术

4.6.1基本稀疏矩阵

4.6.2稀疏矩阵的函数

本章小结

第5章符号运算

5.1符号运算的基本概念

5.1.1符号对象

5.1.2创建符号对象与函数命令

5.1.3符号常量

5.1.4符号变量

5.1.5符号表达式、符号函数与符号方程

5.1.6函数命令findsym()

5.1.7数组、矩阵与符号矩阵

5.2符号运算的基本内容

5.2.1符号变量代换及其函数subs()

5.2.2符号对象转换为数值对象的函数

5.2.3符号表达式的化简

5.2.4符号运算的其他函数

5.2.5两种特定的符号运算函数

5.3符号微积分运算及应用

5.3.1MATLAB符号极限运算

5.3.2符号函数微分运算

5.3.3符号函数积分运算

5.3.4符号卷积

5.3.5符号积分的变换

5.4符号矩阵及其运算

5.4.1符号矩阵的建立与访问

5.4.2符号矩阵的基本运算

5.4.3符号矩阵的化简

5.4.4符号矩阵的微分与积分

5.4.5符号矩阵的Laplace变化

5.5MATLAB符号方程求解

5.5.1符号代数方程求解

5.5.2符号微分方程求解

5.6符号函数图形计算器

5.6.1符号函数图形计算器的界面

5.6.2符号函数图形计算器的输入框操作

5.6.3符号函数图形计算器的按钮操作

本章小结

第二部分MATLAB数据处理

第6章MATLAB二维绘图

6.1数据图像绘制简介

6.1.1离散数据可视化

6.1.2连续函数可视化

6.2二维图形的基本绘图命令

6.2.1二维图形绘制步骤

6.2.2二维图形基本绘图命令plot

6.2.3快速方程式画图(fplot，ezplot)

6.3二维图形的修饰

6.3.1色彩、线型和点型

6.3.2坐标轴的调整

6.3.3刻度和分格线

6.3.4设置坐标框

6.3.5图形标识

6.3.6图案填充

6.4子图绘制法

6.5特殊图形的绘制

6.5.1特殊坐标图形的绘制

6.5.2特殊二维图形的绘制

6.6二维绘图的实际应用

本章小结

第7章MATLAB三维绘图

7.1三维绘图基础

7.1.1三维绘图基本步骤

7.1.2三维绘图基本命令

7.1.3三维坐标标记及图形标记

7.2三维网格曲面

7.2.1绘制三维曲面

7.2.2栅格数据的生成

7.2.3网格曲面的绘制命令

7.2.4隐藏线的显示和关闭

7.3三维阴影曲面的绘制

7.3.1带有等高线的阴影曲面绘制

7.3.2具有光照效果的阴影曲面绘制

7.4三维图形的控制

7.4.1设置视角位置

7.4.2设置坐标轴

7.5三维图形特殊处理

7.5.1透视、裁剪和镂空

7.5.2色彩控制

7.5.3照明和材质处理

7.5.4简洁绘图指令

7.6特殊三维图形

7.6.1螺旋线

7.6.2抛物面

7.6.3柱状图

7.6.4柱体

7.6.5饼状图

7.6.6双曲面

7.6.7三维等高线

7.6.8三维离散序列图

7.6.9其他图形

7.7三维绘图的实际应用

本章小结

第8章数据分析

8.1插值

8.1.1一维插值命令及实例

8.1.2二维插值命令及实例

8.1.3样条插值

8.2曲线拟合

8.2.1多项式拟合

8.2.2加权小方差（WLS）拟合原理及实例

8.3曲线拟合图形界面

8.3.1曲线拟合

8.3.2绘制拟合残差图形

8.3.3进行数据预测

8.4傅里叶分析

8.4.1离散傅里叶变换

8.4.2FFT和DFT

8.5图像数据分析处理

本章小结

第9章微积分方程

9.1微分方程的基础及其应用

9.1.1微分方程的概念

9.1.2常微分方程的解

9.1.3微分方程的数值解法

9.1.4偏微分方程的数值解

9.2积分方程的基础及其应用

9.2.1积分的有关理论

9.2.2数值积分的MATLAB应用

9.2.3高斯积分的MATLAB应用

9.2.4反常积分的MATLAB应用

9.2.5重积分的MATLAB应用

9.3多种求积算法的分析比较

9.3.1牛顿�部拼那蠡�公式及其MATLAB实现

9.3.2复化求积公式及其MATLAB实现

9.3.3龙贝格求积公式及其MATLAB实现

9.3.4高斯�怖杖玫虑蠡�公式及其MATLAB实现

9.3.5各种求积公式的分析比较

9.4MATLAB求方程极值解

9.4.1一元函数的极限

9.4.2多元函数的极值

本章小结

第10章MATLAB优化

10.1常见优化问题

10.1.1无约束非线性优化

10.1.2有约束规划

10.1.3目标规划

10.1.4大化问题

10.1.5线性规划

10.1.6二次规划

10.1.7多目标规划

10.1.8非线性方程的优化解

10.2小二乘优问题

10.2.1约束线性小二乘

10.2.2非线性数据（曲线）拟合

10.2.3非负线性小二乘

10.3代数方程的求解

本章小结

第11章概率和数理统计

11.1随机数的产生

11.1.1二项分布随机数

11.1.2泊松分布随机数

11.1.3均匀分布随机数

11.1.4正态分布随机数

11.1.5其他常见分布随机数

11.2概率密度函数

11.2.1常见分布的密度函数作图

11.2.2通用函数计算概率密度函数值

11.2.3专用函数计算概率密度函数值

11.3随机变量的数字特征

11.3.1平均值、中值

11.3.2数学期望

11.3.3协方差及相关系数

11.3.4矩和协方差矩阵

11.3.5数据比较

11.3.6方差

11.3.7常见分布的期望和方差

11.4参数估计

11.4.1常见分布的参数估计

11.4.2点估计

11.4.3区间估计

11.5假设检验

11.5.1方差已知时的均值假设检验

11.5.2正态总体均值假设检验

11.5.3分布拟合假设检验

11.6方差分析

11.6.1单因子方差分析

11.6.2双因子方差分析

11.7统计图表的绘制

本章小结

第12章函数

12.1M文件

12.1.1M文件概述

12.1.2变量

12.1.3脚本文件

12.1.4函数文件

12.1.5函数调用

12.2函数类型

12.2.1匿名函数

12.2.2M文件主函数

12.2.3嵌套函数

12.2.4子函数

12.2.5私有函数

12.2.6重载函数

12.3参数传递

12.3.1MATLAB参数传递概述

12.3.2输入和输出参数的数目

12.3.3可变数目的参数传递

12.3.4返回被修改的输入参数

12.3.5全局变量

本章小结

第三部分MATLAB程序和GUI设计

第13章MATLAB程序设计

13.1MATLAB的程序结构

13.1.1if分支结构

13.1.2switch分支结构

13.1.3while循环结构

13.1.4for循环结构

13.2MATLAB的控制语句

13.2.1continue命令

13.2.2break命令

13.2.3return命令

13.2.4input命令

13.2.5keyboard命令

13.3MATLAB文件操作

13.4程序调试

13.4.1程序调试命令

13.4.2程序常见的错误类型

13.5MATLAB程序优化

13.5.1效率优化（时间优化）

13.5.2内存优化（空间优化）

13.5.3几个常用的算法程序

本章小结

第14章经典智能算法的MATLAB实现

14.1免疫算法的MATLAB实现

14.1.1基本原理

14.1.2程序设计

14.1.3经典应用

14.2小波分析算法的MATLAB实现

14.2.1基本原理

14.2.2程序设计

14.2.3经典应用

14.3PID控制器的实现

14.3.1基本原理

14.3.2经典应用

本章小结

第15章图形用户界面

15.1创建GUI对象

15.1.1用M文件创建GUI对象

15.1.2使用GUIDE创建GUI对象

15.2定制标准菜单

15.3编写回调函数

15.4创建现场菜单

15.4.1编写GUI的程序代码

15.4.2演示GUI对象

15.5GUI对象的应用

15.5.1控件区域框

15.5.2静态文本框、滑动键、检录框示例

15.5.3可编辑框、弹出框、列表框、按键示例

本章小结

第16章神经网络GUI设计

16.1人工神经网络基本原理

16.2常规神经网络GUI

16.3专业神经网络GUI

16.3.1神经网络拟合GUI

16.3.2神经网络模式识别GUI

16.3.3神经网络聚类GUI

本章小结

第四部分Simulink应用和MATLAB工具箱

第17章Simulink基础

17.1基本介绍

17.1.1Simulink工作环境

17.1.2模块库介绍

17.1.3Simulink仿真基本步骤

17.2模块操作

17.2.1Simulink模块类型

17.2.2自动连接模块

17.2.3手动连接模块

17.2.4设置模块特定参数

17.2.5设置输出提示

17.3模型的创建

17.3.1信号线操作

17.3.2对模型的注释

17.3.3常用的Source信源

17.3.4常用的Sink信宿

17.3.5仿真的配置

17.3.6启动仿真

17.4Simulink系统仿真

17.4.1仿真基础

17.4.2输出信号的显示

17.4.3简单系统的仿真分析

本章小结

第18章Simulink子系统

18.1子系统介绍

18.2条件执行子系统

18.2.1使能子系统

18.2.2触发子系统

18.2.3触发使能子系统

18.3自定义库操作

本章小结

第19章Simulink仿真与调试

19.1仿真配置

19.1.1求解器的概念

19.1.2仿真的设置

19.1.3诊断设置

19.2优化仿真性能

19.2.1提高仿真速度

19.2.2提高仿真精度

19.3模型调试

19.3.1启动调试器

19.3.2调试器的图形用户接口

19.3.3调试器的命令行接口

19.3.4调试器命令

19.4显示模型信息

19.4.1显示模型中模块的执行顺序

19.4.2显示模块

本章小结

第20章神经网络工具箱

20.1神经网络MATLAB工具箱

20.1.1感知器工具箱的函数

20.1.2线性神经网络工具箱函数

20.1.3BP神经网络工具箱函数

20.1.4RBF网络工具箱函数

20.1.5Hopfield网络工具箱函数

20.1.6竞争型神经网络工具箱函数

20.2神经网络Simulink工具箱

20.3经典应用

20.3.1遗传算法优化神经网络

20.3.2基于Simulink的神经网络控制系统

本章小结

第21章信号处理工具箱

21.1信号处理工具箱建模

21.2信号的产生

21.2.1锯齿波、三角波和矩形波发生器

21.2.2周期sinc波

21.2.3高斯调幅正弦波

21.2.4调频信号

21.2.5高斯分布随机序列

21.3随机信号处理

21.3.1随机信号的互相关函数

21.3.2随机信号的互协方差函数

21.3.3谱分析——psd函数

21.3.4谱分析——pwelch函数

21.4模拟滤波器设计

21.4.1巴特沃斯滤波器

21.4.2切比雪夫Ⅰ型滤波器

21.4.3切比雪夫Ⅱ型滤波器

21.5IIR数字滤波器设计

21.5.1巴特沃斯数字滤波器设计

21.5.2切比雪夫Ⅰ型数字滤波器设计

21.5.3切比雪夫Ⅱ型数字滤波器设计

本章小结

第22章图像处理工具箱

22.1查看图像文件信息

22.2显示图像

22.2.1默认显示方式

22.2.2添加颜色条

22.2.3显示多帧图像

22.2.4显示动画

22.2.5三维材质图像

22.3图像的灰度变换

22.3.1图像的直方图

22.3.2灰度变换

22.3.3均衡直方图

22.4图像处理工具箱的应用

22.4.1道路图像阈值分割问题

22.4.2基于遗传神经网络的图像分割

本章小结

附录AMATLAB基本命令

附录BSimulink基本模块

参考文献

 

《数值计算方法与算法实现》 内容概述 本书旨在深入探讨数值计算的理论基础、核心算法以及在实际编程中的应用。全书围绕着如何高效、准确地解决科学与工程领域中遇到的各类数学问题展开，从最基础的代数方程组求解，到复杂的微分方程组模拟，再到优化问题和数据拟合，力求为读者构建一个全面而系统的数值计算知识体系。本书侧重于算法的原理分析、实现细节以及性能考量，旨在培养读者独立分析问题、设计算法并进行有效编码的能力。 第一部分：数值计算基础与一元函数方程求解 本部分将从数值计算的基本概念入手，介绍数值计算的误差来源、传播与控制，这是进行可靠数值计算的基石。我们将详细阐述误差的类型，如截断误差和舍入误差，并探讨如何量化和管理这些误差，以确保计算结果的精度。 随后，本书将聚焦于一元函数方程的求解。我们将系统介绍多种经典算法，包括： 二分法（Bisection Method）：作为一种简单直观但鲁棒性极强的根查找算法，我们将详细讲解其原理、收敛性证明，并分析其在实际应用中的优缺点。 简单迭代法（Simple Iteration Method）：通过将方程$f(x)=0$转化为$x = phi(x)$的形式，探索迭代的收敛条件，并对比不同迭代函数对收敛速度的影响。 牛顿法（Newton's Method）：这一基于泰勒展开的高效算法，我们将深入剖析其几何意义，推导其迭代公式，并重点讨论其二次收敛性。同时，也会指出牛顿法在特定情况下可能遇到的问题，如导数为零或初始点选择不当。 割线法（Secant Method）：作为牛顿法的一种近似，割线法通过割线斜率代替导数，无需计算导数信息，在某些场景下表现更为灵活。我们将分析其超线性收敛性。 除了上述经典方法，我们还将介绍多项式插值。当方程的根不易直接求解时，我们常通过已知的若干数据点来构造一个多项式，然后求解该多项式方程。本书将重点介绍： 拉格朗日插值（Lagrange Interpolation）：构造拉格朗日插值多项式，分析其唯一性、性质以及在插值节点选取不当时可能出现的“龙格现象”。 牛顿插值（Newton Interpolation）：介绍重心插值法，它通过均差的概念，能够方便地实现插值的逐点增量计算，避免了重复计算。 第二部分：线性方程组的数值求解 线性方程组是科学与工程领域中最常见的问题之一，本书将系统介绍其数值求解方法。 2.1 直接法 直接法旨在通过有限的步骤精确（理论上）求解线性方程组。我们将详细讲解： 高斯消元法（Gaussian Elimination）：这是最基本且应用广泛的直接法。我们将深入剖析其消元过程，引入LU分解（LU Decomposition），即高斯消元法的矩阵形式。通过将系数矩阵A分解为下三角矩阵L和上三角矩阵U的乘积，可以高效地求解多个具有相同系数矩阵的线性方程组，并为求解行列式、计算逆矩阵提供基础。我们将讨论不同类型的LU分解，如Doolittle和Crout分解。 追赶法（Tridiagonal Matrix Algorithm, TDMA）：针对具有三对角线结构的特殊线性方程组，追赶法提供了一种非常高效的直接求解算法，其计算量远低于一般的消元法。我们将详细推导其算法步骤。 2.2 迭代法 当线性方程组的阶数非常高，或系数矩阵稀疏时，迭代法往往比直接法更为有效。迭代法的基本思想是通过一系列迭代，逐步逼近方程组的真实解。本书将重点介绍： 雅可比迭代法（Jacobi Iteration）：基于将系数矩阵分解的思想，推导其迭代公式，并分析其收敛条件。 高斯-赛德尔迭代法（Gauss-Seidel Iteration）：这是雅可比迭代法的一种改进，它在每次迭代中就使用了最新的计算结果，通常收敛速度更快。我们将对比这两种方法的收敛性能。 松弛法（Successive Over-Relaxation, SOR）：在迭代过程中引入一个松弛因子，以加速收敛。我们将讨论如何选择合适的松弛因子以达到最佳效果。 2.3 矩阵特征值与特征向量 矩阵的特征值和特征向量在许多领域具有重要的应用，如稳定性分析、降维等。本书将介绍： 幂法（Power Iteration）：用于求解矩阵的最大特征值及其对应的特征向量，原理简单且易于实现。 反幂法（Inverse Power Iteration）：通过求解$A^{-1}x = lambda^{-1}x$，用于求解最小特征值。 QR分解法（QR Algorithm）：一种更通用、更稳定的求解所有特征值和特征向量的方法，虽然算法复杂度较高，但能获得所有特征值，我们将介绍其基本原理。 第三部分：常微分方程的数值解法 常微分方程（ODEs）是描述动态系统演化的数学语言。本书将聚焦于其数值求解技术。 3.1 单步法 单步法仅依赖于前一个时间点的信息来计算下一个时间点的值。 欧拉法（Euler Methods）：包括前向欧拉法和后向欧拉法。我们将详细分析它们的原理、局部截断误差和全局截断误差，并讨论其稳定性。 改进欧拉法（Improved Euler Method）：如预测-校正方法，提高精度。 龙格-库塔法（Runge-Kutta Methods）：这是求解ODEs最常用且高效的一类方法。我们将重点介绍经典的四阶龙格-库塔法（RK4），深入理解其构造原理，分析其高阶精度以及在不同问题中的优势。 3.2 多步法 多步法利用过去多个时间点的信息来计算当前时间点的值。 Adams-Bashforth法（显式多步法）：基于Newton前向差分公式构造。 Adams-Moulton法（隐式多步法）：基于Newton后向插值公式构造，通常具有更好的稳定性。 预测-校正方法（Predictor-Corrector Methods）：结合显式和隐式方法，以提高效率和精度。 本书将对比单步法和多步法的优缺点，并讨论如何根据问题的特性选择合适的求解器。 第四部分：插值、逼近与数据拟合 在实际应用中，我们常常面临着数据量有限而需要对连续函数进行逼近或预测的场景。 4.1 函数逼近 最小二乘法（Least Squares Approximation）：这是最常用的函数逼近方法。我们将介绍如何在给定的函数族中，找到一个最优的逼近函数，使得误差平方和最小。这包括对多项式逼近、指数逼近等进行详细讲解。 傅里叶级数与傅里叶变换（Fourier Series and Transform）：对于周期性函数，傅里叶级数提供了一种强大的工具进行函数展开和逼近。本书将介绍傅里叶级数的概念，以及如何将其应用于信号处理和数据分析。 4.2 数据拟合 曲线拟合：在已知观测数据点的情况下，寻找一条能够最好地“穿过”这些数据点的曲线。我们将详细讨论如何选择合适的模型（线性模型、多项式模型、指数模型等），并运用最小二乘法进行参数估计。 第五部分：数值积分与数值微分 5.1 数值积分 当无法解析地计算定积分时，我们需要借助数值方法。 梯形法（Trapezoidal Rule）：基于将积分区间分割成若干小梯形进行近似。 辛普森法（Simpson's Rule）：基于抛物线进行插值逼近，相比梯形法具有更高的精度。 高斯积分（Gaussian Quadrature）：通过精心选择积分节点和权重，在同等节点数下获得更高的精度。 5.2 数值微分 当函数表达式未知，但已知若干离散点的值时，我们需要估计函数的导数。 有限差分法（Finite Difference Methods）：包括向前差分、向后差分和中心差分。我们将分析它们的原理、精度以及适用场景。 第六部分：优化方法 优化问题旨在寻找函数的最小值或最大值。 无约束优化： 梯度下降法（Gradient Descent）：最基本的迭代优化算法，通过沿着负梯度方向更新参数。 牛顿法（Newton's Method for Optimization）：利用二阶导数信息，通常收敛更快，但计算量更大。 共轭梯度法（Conjugate Gradient Method）：对于二次型函数，是一种非常高效的优化算法。 约束优化： 拉格朗日乘子法（Lagrange Multipliers）：用于处理等式约束条件下的优化问题。 KKT条件（Karush-Kuhn-Tucker Conditions）：处理包含不等式约束的优化问题。 第七部分：蒙特卡洛方法与随机模拟 蒙特卡洛方法利用随机抽样来近似求解复杂的数学问题，尤其适用于高维积分、概率分布的模拟等。我们将介绍其基本原理，以及在金融、物理等领域的应用。 第八部分：稀疏矩阵计算 在处理大规模问题时，矩阵通常是稀疏的（大部分元素为零）。本书将介绍稀疏矩阵的存储方式（如CSR、CSC格式），以及针对稀疏矩阵优化的求解算法，以提高计算效率和内存利用率。 总结 本书内容覆盖广泛，从基础的一元函数方程求解到复杂的优化问题和随机模拟，力求为读者提供一个扎实的数值计算理论基础和丰富的算法实现经验。在讲解过程中，我们将穿插大量的实际算例，并强调算法的稳定性和效率分析，帮助读者理解不同算法的适用范围和优劣。本书不仅适用于计算机科学、数学、物理、工程等专业的研究生和高年级本科生，也适合有一定编程基础，希望提升数值计算能力的从业人员。通过学习本书，读者将能够运用数值计算方法解决实际工程和科研中的挑战性问题。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是学习MATLAB的神器！我一直对数据分析和科学计算很感兴趣，但苦于没有找到合适的入门材料。市面上的书要么过于理论化，要么就是代码堆砌，很难真正理解背后的逻辑。直到我遇到了《MATLAB编程指南》，一切都变得不一样了。作者用非常清晰易懂的语言，从最基础的变量、数据类型讲起，逐步深入到矩阵运算、函数定义，再到更高级的绘图、GUI设计等等。最让我惊喜的是，书中提供了大量贴近实际应用的案例，比如信号处理、图像识别、优化算法等，这让我能立刻将学到的知识应用到自己的项目中，获得极大的成就感。而且，这本书的排版也很舒服，代码清晰，注释也很到位，阅读体验非常好。我特别喜欢书中关于“思维方式”的讲解，它不仅仅是教你怎么写代码，更是教你如何用MATLAB的思维去解决问题。这本书让我摆脱了过去那种“对着文档一行行模仿”的状态，真正学会了独立思考和编写高效的MATLAB程序。如果你也想深入掌握MATLAB，这本书绝对是你的不二之选！

评分☆☆☆☆☆

作为一个已经使用MATLAB有一段时间的用户，我原本以为自己已经掌握了大部分常用功能，但《MATLAB编程指南》这本书还是给了我不少惊喜。我一直感觉自己的代码效率不高，而且在处理一些复杂的数据结构时显得力不从心。这本书中关于“向量化编程”、“高性能计算”的章节，彻底颠覆了我之前的理解。作者通过生动的对比，展示了如何用更简洁、更高效的方式来编写MATLAB代码，避免了不必要的循环，极大地提升了运算速度。此外，书中对MATLAB内置函数的深入剖析，以及如何巧妙地组合使用这些函数，也让我学到了很多。我印象特别深刻的是关于“程序调试技巧”的部分，很多我之前遇到过的疑难杂症，都在这里找到了清晰的解决方案。这本书不仅仅是停留在“能用”的层面，更是让我能“用好”，甚至“用巧”。它帮助我提升了编程的“内功”，让我在面对更复杂的项目时，能够更加游刃有余。

评分☆☆☆☆☆

我是一个工程专业的研究生，平时需要处理大量的实验数据，并进行可视化分析。之前我都是用Excel或者一些简单的脚本来处理，但随着数据量的增大和分析需求的提高，这些方法显得越来越捉襟见肘。《MATLAB编程指南》这本书的出现，简直是我的救星。它从最基础的绘图函数讲起，详细介绍了如何创建各种类型的图表，包括二维、三维图、散点图、柱状图、误差图等等，并且提供了丰富的自定义选项，让我能够绘制出专业、美观的学术图表。更重要的是，书中关于数据导入导出、数据预处理、统计分析以及拟合等章节，都给了我极大的启发。我学会了如何用MATLAB批量处理我的实验数据，并进行有效的统计分析，这大大节省了我大量的时间和精力。这本书不仅教会了我如何操作MATLAB，更教会了我如何利用MATLAB来解决我研究领域内的实际问题，让我能够更专注于科学研究本身。

评分☆☆☆☆☆

对于初学者来说，编程往往是一件令人望而生畏的事情。《MATLAB编程指南》这本书却以一种非常友好的方式，引导我一步步走进MATLAB的世界。作者的写作风格非常平易近人，没有使用很多晦涩难懂的术语，而是用生活化的例子来解释概念。比如，在讲解循环语句时，作者类比了“重复做一件事情”的过程，让我一下子就明白了其中的道理。书中还包含了很多“小贴士”和“注意事项”，这些细节之处都充满了作者的用心，能够帮助我避免很多新手常犯的错误。我特别喜欢书中提供的“思考题”，这些题目能够促使我主动去运用所学知识，巩固理解。通过这本书，我不仅学会了编写MATLAB代码，更培养了对编程的兴趣。它让我明白，编程并不是高不可攀的技能，只要掌握了正确的方法和工具，任何人都可以学会。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我购买《MATLAB编程指南》之前，对MATLAB的了解仅限于一些零散的听说。这本书可以说是为我打开了新世界的大门。我之前以为MATLAB只是一个简单的计算器，但这本书让我看到了它强大的数据处理、算法实现、图形用户界面开发等方面的能力。我被书中关于“MATLAB在不同领域的应用”的介绍深深吸引，比如在金融建模、生物信息学、机器人控制等方面的实例，让我看到了MATLAB的无限可能性。虽然有些应用场景我暂时用不到，但了解这些能够拓宽我的视野，让我知道MATLAB可以做到什么。书中对“面向对象编程”的介绍，也让我对软件开发的有了更深入的理解。总而言之，这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一本能够激发我学习热情和探索欲望的指南。它让我对MATLAB充满了好奇，并且更有动力去深入学习和研究。