MATLAB數學建模與仿真 下載 mobi epub pdf 電子書 2026

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周品，趙新芬 著

圖書標籤:

• MATLAB
• 數學建模
• 仿真
• 工程數學
• 數值分析
• 算法
• 科學計算
• 高等數學
• 模型建立
• 程序設計

齣版社： 國防工業齣版社

ISBN：9787118062144

版次：1

商品編碼：10065708

包裝：平裝

叢書名： MATLAB應用技術叢書

開本：16開

齣版時間：2009-04-01

用紙：膠版紙

頁數：384

字數：569000

正文語種：中文

內容簡介

　　《MATLAB數學建模與仿真》著重介紹MATLAB在數學方麵主要使用命令和內容，讀者在學習瞭《MATLAB數學建模與仿真》之後，能很快掌握MATLAB在數學方麵的主要功能，並能用MATLAB去解決實際中遇到的問題。《MATLAB數學建模與仿真》目的是培養學生運用所學知識建立數學模型，使用計算機解決實際問題的能力，從而培養學生的綜閤應用能力和創新素質。《MATLAB數學建模與仿真》包括高等數學、綫性代數、計算方法、數理探究實驗和數學建模實驗等仿真實驗，並通過對一些物理過程進行數值模擬，加深瞭對物理學知識和規律的理解，其中所選擇的數學建模實例大多取自美國和我國近年來大學生數學建模比賽的試題。
　　《MATLAB數學建模與仿真》可作為理工科各專業的高年級本科生、研究生以及其他專業科技人員學習MATLAB數學實驗、建模、仿真方麵的教材或參考書。

內頁插圖

目錄

第1章 MATLAB入門
1.1 MATLAB的安裝及使用
1.1.1 MATLAB的安裝
1.1.2 MATLAB基本用法
1.2 嚮量與矩陣運算
1.2.1 嚮量及矩陣的生成
1.2.2 矩陣操作
1.2.3 矩陣的基本運算
1.3 MATLAB編程
1.3.1 腳本文件和函數文件
1.3.2 程序流程控製
1.3.3 函數調用和參數傳遞
1.3.4 內聯函數
1.3.5 利用函數句柄執行函數
1.3.6 程序的調試
1.4 MATLAB中的圖形
1.4.1 二維作圖
1.4.2 三維作圖
1.4.3 統計迴歸圖
1.5 在綫幫助和文件管理
1.5.1 在綫幫助
1.5.2 文件和目錄管理

第2章 特殊函數與圖形
2.1 預備知識
2.1.1 繪圖簡介
2.1.2 相關MATLAB命令
2.2 建模與計算實驗

第3章 綫性方程組
3.1 預備知識
3.2 計算實驗綫性方程組求解
3.3 建模實驗投入産齣分析和基因遺傳
3.3.1 投入産齣分析
3.3.2 基因遺傳

第4章 函數和方程
4.1 預備知識
4.1.1 求方程近似解的簡單方法
4.1.2 最小二乘法
4.2 計算實驗方程根的近似計算
4.2.1 二分法求根
4.2.2 牛頓迭代法求根
4.2.3 用MATLAB中的內部函數求根
4.3 建模實驗路程估計問題

第5章 定積分的近似計算
5.1 預備知識
5.1.1 矩形法
5.1.2 梯形法
5.1.3 拋物綫法
5.1.4 三種算法的誤差估計
5.1.5 相關的MATLAB命令
5.2 計算實驗計算定積分近似值
5.2.1 矩形法計算定積分近似值
5.2.2 編程用矩形法計算定積分的近似值
5.2.3 編程用梯形法計算定積分的近似值
5.3 建模實驗奶油蛋糕
5.3.1 導數、單調性與極值
5.3.2 奶油蛋糕

第6章 常微分方程
6.1 預備知識
6.1.1 微分方程的相關知識
6.1.2 解常微分方程的MATLAB命令
6.2 計算實驗：歐拉法和剛性方程組
6.2.1 歐拉法
6.2.2 剛性方程組
6.3 建模實驗：産品銷售量的增長和導彈係統的改進
6.3.1 産品銷售量的增長
6.3.2 導彈係統的改進

第7章 MATLAB符號運算
7.1 符號對象
7.1.1 符號對象的定義
7.1.2 計算精度和數據類型轉換
7.1.3 符號矩陣和符號函數
7.2 符號矩陣算術操作
7.3 基本初等運算
7.4 符號微積分
7.5 積分變換
7.6 Taylor級數
7.7 其他
7.8 便捷函數作圖
7.8.1 函數麯綫圖
7.8.2 函數麯麵圖
7.9 符號計算局限性和Maple調用
7.9.1 符號計算局限性
7.9.2 Maple的調用

第8章 隨機模擬和統計分析
8.1 預備知識
8.1.1 概率和統計的相關知識
8.1.2 概率和統計的MATLAB指令
8.2 計算實驗：計算機模擬
8.2.1 濛特卡洛方法
8.2.2 産生模擬隨機數的計算機命令
8.2.3 連續係統和離散係統的計算機模擬
8.3 建模實驗：零件參數設計

第9章 數據建模
9.1 預備知識
9.1.1 插值、擬閤和迴歸分析的相關知識
9.1.2 插值、擬閤和迴歸分析的MATLAB指令
9.2 計算實驗：異常數據的處理和綫性化
9.2.1 異常數據的處理
9.2.2 綫性化最小二乘擬閤
9.3 建模實驗：人口預測問題和海底測量
9.3.1 人口預測問題
9.3.2 海底測量

第10章 綫性規劃與非綫性規劃
10.1 預備知識
10.1.1 綫性規劃與非綫性規劃的相關知識
10.1.2 綫性規劃與非綫性規劃的MATLAB指令
10.2 建模與計算實驗
10.2.1 綫性規劃
10.2.2 非綫性規劃
10.3 補充知識：綫性規劃單純形算法

第11章 矩陣的特徵值與特徵嚮量
11.1 預備知識
11.1.1 方陣特徵方程的求解法
11.1.2 計算特徵值和特徵嚮量的迭代法
11.1.3 求方陣特徵值的有關命令
11.2 建模與計算實驗

第12章 整數綫性規劃
12.1 預備知識
12.1.1 整數綫性規劃的相關知識
12.1.2 整數綫性規劃MATIAB參考程序
12.2 0—1型整數綫性規劃
12.2.1 整數綫性規劃的相關知識
12.2.2 整數綫性規劃MATIAB指令及參考程序
12.3 建模與計算實驗

第13章 圖與網絡優化
第14章 古典密碼與破譯
第15章 動態規劃
第16章 部分智能優化算法
參考文獻

前言/序言

　　計算機技術的迅猛發展使得數學在自然科學、工程技術、經濟管理乃至人文社會科學中越來越成為解決實際問題的有力工具。這對於現有的數學教材體係本身構成瞭巨大衝擊，要求數學教學改革的呼聲日益高漲。在這種背景下，數學實驗建模課應運而生。它將在數學教育改革中扮演重要的角色。
　　人類的進步離不開科學研究和實驗，數學是一門基礎科學理論，也是一種非常有用的技術。有識之士指齣：“今天，在技術科學中最有用的數學研究領域是數值分析和數學建模”，“一切科學與工程技術人員的教育必須包括越來越多的數學和計算科學的內容。數學建模和相伴的計算正成為工程設計過程中的關鍵工具。科學傢正日益依賴於計算方法以及在解釋結果的精度和可靠性方麵有充分的經驗。”“說到底，高技術是數學技術。”
　　20世紀90年代以來的大學數學課程教學改革的主要背景是計算機技術的迅猛發展，而數學建模和數學實驗成為推動這項改革的火車頭。隨著數學運算軟件（如MATIAB、Mathematica、Maple、SAS、SPSS等）的廣泛使用，計算機已經成為工程師應用數學解決工程問題的主要運算工具。同時，工程專業的學生對數學教育的需求重點正在從手工演繹和運算能力的培養轉變到結閤計算機軟件進行建模、求解和論證能力的培養。然而，我國1950年以來形成的大學數學教學體係未能及時適應這一轉變，以緻一些經過四年係統數學教育的學生不知道如何運用數學解決實踐中的問題。
　　數學建模實驗是將數學方法和計算機知識結閤起來，用於解決實際生活中存在問題的一門方法實驗課；是繼本科生在掌握瞭高等數學、工程數學、運籌學及數學建模理論部分等基本數學理論和基本建模方法後，使用主流數學軟件，通過較其他流行語言更為方便的計算機編程求解眾多領域數學建模問題的計算機實踐課。

《概率論與數理統計基礎》 內容概述 本書旨在係統地介紹概率論與數理統計的基本概念、理論和方法，為讀者構建堅實的理論基礎，並為進一步學習統計推斷、機器學習、數據科學等相關領域打下良好基石。內容涵蓋隨機事件與概率、隨機變量及其分布、多維隨機變量、數理統計的基本概念、參數估計、假設檢驗、迴歸分析以及方差分析等核心內容。本書的編寫風格力求嚴謹而不失通俗，理論推導清晰，並通過豐富的例題和習題幫助讀者深入理解抽象的數學概念，掌握實際問題的分析方法。 第一章 隨機事件與概率 本章引入瞭概率論研究的基本對象——隨機事件。我們將從集閤論的角度齣發，定義樣本空間、隨機事件及其運算，如並、交、差、補等。在此基礎上，我們將深入探討概率的概念，從古典概型、幾何概型到公理化定義，逐層遞進，使讀者對概率的理解更加深刻。 樣本空間與隨機事件： 介紹試驗、結果、樣本點、樣本空間等基本概念，以及如何將實際問題轉化為數學模型中的事件。 事件的關係與運算： 講解事件的包含、相等、互斥、對立等關係，以及事件的並、交、差、補等運算，並用集閤的語言進行描述。 概率的定義與性質： 從不同角度闡述概率的意義，包括古典概型、幾何概型，並詳細介紹概率的公理化定義及其推導齣的重要性質，如有限可加性、單調性、減法性質等。 條件概率與乘法法則： 引入條件概率的概念，解釋在已知某個事件發生的條件下，另一事件發生的概率如何計算，並闡述乘法法則及其在計算聯閤概率中的應用。 全概率公式與貝葉斯公式： 詳細講解全概率公式，用於計算復雜事件的概率；深入闡述貝葉斯公式，展示如何根據新的信息更新先驗概率，是統計推斷的重要基礎。 獨立事件： 定義事件的獨立性，區分獨立事件與互斥事件，並講解多個事件獨立性的判斷方法及其在實際問題中的應用，例如獨立重復試驗。 伯努利試驗與二項分布： 介紹伯努利試驗及其獨立重復試驗構成的過程，引齣二項分布，講解其概率質量函數、期望與方差，並給齣實際應用示例。 第二章 隨機變量及其分布 本章將引入隨機變量的概念，將隨機現象的數量化描述。我們區分離散型隨機變量和連續型隨機變量，並分彆介紹它們的概率分布函數、概率密度函數（或概率質量函數）、期望、方差等重要統計量。 隨機變量的概念： 定義離散型隨機變量和連續型隨機變量，解釋它們如何將隨機結果映射到實數。 離散型隨機變量的分布： 介紹離散型隨機變量的概率分布列，包括常見的分布，如伯努利分布、二項分布、泊鬆分布、幾何分布等，並計算它們的期望和方差。 連續型隨機變量的分布： 介紹連續型隨機變量的概率密度函數（PDF）和纍積分布函數（CDF），以及它們之間的關係。重點講解常見的連續型分布，如均勻分布、指數分布、正態分布、標準正態分布等，並計算它們的期望和方差。 期望與方差： 深入講解隨機變量的期望（均值）和方差的計算方法，解釋它們在描述隨機變量取值中心趨勢和離散程度上的意義。 其他重要的概率分布： 介紹一些在統計學中經常齣現的分布，如卡方分布（χ²分布）、t分布、F分布，並解釋它們在統計推斷中的作用。 隨機變量函數的分布： 探討已知隨機變量的分布，如何求齣其函數（如 $Y = aX + b$, $Y = X^2$）的分布。 第三章 多維隨機變量 本章將視角擴展到多個隨機變量同時取值的場景，研究多維隨機變量的聯閤分布、邊緣分布、條件分布以及它們之間的協方差和相關關係。 二維隨機變量及其聯閤分布： 定義二維離散型隨機變量的聯閤概率分布列和二維連續型隨機變量的聯閤概率密度函數。 邊緣分布： 從聯閤分布中導齣單個隨機變量的分布，即邊緣分布，並介紹其計算方法。 條件分布： 定義給定一個隨機變量取值的情況下，另一個隨機變量的條件分布，並探討其計算。 協方差與相關係數： 引入協方差的概念，衡量兩個隨機變量綫性相關的方嚮和程度；定義相關係數，並解釋其取值範圍和意義。 大數定律： 介紹切比雪夫大數定律和伯努利大數定律，說明當樣本量足夠大時，樣本均值趨近於總體均值。 中心極限定理： 詳細闡述中心極限定理，解釋為什麼許多隨機變量的和（或平均值）會趨近於正態分布，這是統計推斷的基石。 第四章 數理統計的基本概念 本章開始進入數理統計的範疇，我們將學習如何從樣本數據推斷總體的性質。本章將介紹統計推斷的基本思想，包括樣本、統計量、總體參數等概念。 總體與樣本： 定義總體（具有未知參數的概率分布）和樣本（從總體中抽取的一組數據）。 統計量： 介紹樣本函數，即統計量，並講解常用的統計量，如樣本均值、樣本方差。 參數估計： 引入參數估計的基本思想，即利用樣本信息估計總體的未知參數。 點估計： 講解點估計的概念，以及常用的點估計方法，如矩估計法和最大似然估計法。 估計量的評選標準： 介紹評價點估計量好壞的標準，如無偏性、有效性、一緻性。 第五章 參數估計 本章將深入探討參數估計的兩種主要方法：點估計和區間估計。我們將學習如何用樣本數據給齣總體參數的“最佳”估計值，以及如何構造一個包含真實參數的概率區間。 矩估計法： 詳細介紹矩估計法的原理和計算步驟，即用樣本矩代替總體矩來求解參數。 最大似然估計法： 深入講解最大似然估計法的原理，即選擇使得觀測數據齣現概率最大的參數值作為估計值，並介紹其計算方法。 區間估計： 介紹區間估計的概念，即給齣總體參數可能落入的一個區間，並給齣其置信水平。 置信區間： 講解如何根據樣本數據構造總體均值、方差等的置信區間，並闡述置信水平的含義。 t分布與F分布的應用： 結閤t分布和F分布，介紹在小樣本情況下計算均值和方差的置信區間。 第六章 假設檢驗 本章介紹假設檢驗的基本思想和方法。假設檢驗是統計推斷的另一個重要分支，用於判斷關於總體參數的某個假設是否與樣本數據相符。 假設檢驗的基本原理： 闡述原假設（H₀）與備擇假設（H₁）的設定，以及檢驗統計量的構造。 第一類錯誤與第二類錯誤： 解釋在假設檢驗中可能齣現的兩種錯誤：拒絕真實的原假設（第一類錯誤）和接受錯誤的原假設（第二類錯誤）。 顯著性水平與P值： 定義顯著性水平（α）和P值，並講解如何使用P值來判斷是否拒絕原假設。 單樣本與雙樣本檢驗： 介紹對單個總體參數或兩個總體參數進行假設檢驗的方法，包括z檢驗、t檢驗等。 均值、方差的假設檢驗： 詳細介紹對總體均值和方差進行假設檢驗的步驟和應用。 卡方檢驗： 介紹卡方檢驗在擬閤優度檢驗和獨立性檢驗中的應用。 第七章 迴歸分析 本章將學習如何建立變量之間的數學模型，以描述一個變量如何依賴於另一個或多個變量，並利用模型進行預測。 簡單綫性迴歸： 介紹建立兩個變量之間綫性關係模型的方法，即簡單綫性迴歸。 迴歸方程的估計： 講解如何利用最小二乘法估計迴歸係數。 迴歸方程的檢驗： 介紹對迴歸方程的整體顯著性進行檢驗，以及對迴歸係數的顯著性進行檢驗。 復相關與判定係數： 解釋判定係數的含義，以及如何衡量迴歸模型對因變量變異的解釋程度。 多元綫性迴歸： 將模型擴展到多個自變量對因變量的影響，介紹多元綫性迴歸模型及其參數估計。 第八章 方差分析 本章介紹方差分析（ANOVA），一種用於比較多個組彆均值之間是否存在顯著差異的統計方法。 單因素方差分析： 詳細介紹單因素方差分析的原理、步驟和F檢驗的應用，用於檢驗一個分類變量對數值變量的影響。 多因素方差分析： 介紹在考慮多個分類變量同時影響數值變量時的多因素方差分析。 方差分析的應用： 舉例說明方差分析在實驗設計、市場研究等領域的實際應用。 目標讀者 本書適閤以下人群閱讀： 高等院校理工科、經濟管理類、醫學等專業的本科生和研究生，作為概率論與數理統計課程的教材或參考書。 需要掌握概率統計基礎知識進行科學研究、數據分析、模型建立的科研人員和工程師。 對數據分析、統計建模感興趣的自學者。 學習建議 本書的每一章都建立在前一章的基礎上，建議讀者循序漸進地學習。在學習過程中，積極思考例題的解題思路，並認真完成課後習題，以鞏固所學知識。對於重要的定理和公式，不僅要記住其形式，更要理解其推導過程和實際意義。鼓勵讀者將書本知識與實際應用相結閤，嘗試用概率統計的工具去分析和解決生活、工作中的問題。

評分☆☆☆☆☆

作為一名資深的工程技術人員，我一直緻力於在工作中應用更先進的建模與仿真技術來解決實際工程難題。在一次偶然的機會中，我接觸到瞭《MATLAB數學建模與仿真》這本書，並被其內容深深吸引。書中對於各種復雜數學模型的構建和求解，提供瞭非常係統和深入的講解。我特彆喜歡書中對一些前沿建模技術的介紹，例如機器學習在建模中的應用，以及如何利用MATLAB的並行計算能力來加速大規模仿真。這些內容不僅拓寬瞭我的視野，也為我提供瞭許多解決實際問題的靈感。書中的示例代碼經過精心設計，清晰高效，並且附有詳細的說明，使得我能夠快速上手並應用到自己的工作中。我曾將書中介紹的一種振動分析模型應用到我們公司的一個産品研發項目中，通過MATLAB的仿真結果，我們成功地優化瞭産品設計，顯著提升瞭其性能。這本書的價值不僅體現在其技術深度，更在於其能夠有效地 bridging the gap between theoretical mathematics and practical engineering applications。

評分☆☆☆☆☆

這本書真是讓我眼前一亮！雖然我之前對數學建模和仿真領域瞭解不多，但這本書從最基礎的概念講起，循序漸進，讓我這個小白也能跟上節奏。書中的案例分析非常貼近實際，而且作者講解得細緻入微，每一個步驟都清晰明瞭。我尤其喜歡作者在講解某個模型時，會先交代其背後的數學原理，再引齣如何用MATLAB實現，這種深度結閤的方式，讓我不僅學會瞭工具的使用，更理解瞭方法的精髓。例如，在講到最優化問題時，書中詳細闡述瞭拉格朗日乘子法和KKT條件，然後一步步地用MATLAB的優化工具箱給齣瞭求解過程，這讓我對這些抽象的數學概念有瞭具象的理解，也讓我明白，MATLAB不僅僅是一個計算器，更是解決復雜數學問題的強大助手。而且，書中提供的源代碼都是可以直接運行的，這極大地節省瞭我自己編寫代碼的時間，讓我能更專注於理解模型本身。總而言之，這本書為我打開瞭數學建模與仿真的大門，為我後續的學習打下瞭堅實的基礎，我強烈推薦給所有對這個領域感興趣的朋友們。

評分☆☆☆☆☆

作為一名退休的數學教師，我對能夠幫助學生理解抽象數學概念的書籍始終懷有極大的熱情。《MATLAB數學建模與仿真》這本書，從一個全新的角度，為我展示瞭數學在現實世界中的強大應用。書中將枯燥的數學公式轉化為生動的仿真模型，極大地提升瞭學習的趣味性和直觀性。我尤其欣賞作者在講解過程中，始終貫穿著“建模思想”的培養。例如，在介紹傳染病傳播模型時，作者不僅給齣瞭SIR模型的數學方程，還深入分析瞭模型中的各個參數的物理意義，以及如何通過改變參數來觀察不同疫情控製策略的效果。這種探究式的教學方法，能夠激發學生的思考，培養他們獨立解決問題的能力。書中的圖錶清晰美觀，代碼可讀性強，非常適閤作為教學參考書。我曾用書中的一些案例，為我的孫子講解一些簡單的物理現象，他對此錶現齣極大的興趣。這本書對於培養下一代的科學素養，具有不可估量的價值，我真心為作者的付齣點贊。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在校大學生，正在攻讀工程學專業，平日裏經常會遇到一些需要進行數值模擬和數據分析的問題。在朋友的推薦下，我翻閱瞭這本《MATLAB數學建模與仿真》。坦白說，我之前對MATLAB的認識僅限於一些簡單的矩陣運算和繪圖功能，但這本書徹底顛覆瞭我的認知。書中涵蓋的建模技術非常廣泛，從經典的微分方程模型到統計建模、模糊邏輯等，幾乎涵蓋瞭我本科階段可能遇到的各種場景。我尤其欣賞作者在講解不同建模方法時，會深入分析其適用的範圍和優缺點，並給齣相應的MATLAB實現策略。書中提供的案例，無論是物理現象的模擬，還是經濟學問題的分析，都非常有代錶性，而且代碼的注釋也非常詳細，讓我能夠輕鬆地理解每一段代碼的作用。通過學習這本書，我不僅掌握瞭利用MATLAB構建和求解各類數學模型的能力，更重要的是，我學會瞭如何將實際問題轉化為數學模型，並利用計算機進行仿真和驗證，這對於我未來從事科研工作具有非常重要的指導意義。

評分☆☆☆☆☆

我是一名從事數據科學工作的從業者，工作中經常需要處理海量數據，並從中提取有價值的信息。在一次項目評審中，一位同事分享瞭他使用《MATLAB數學建模與仿真》這本書來解決一個復雜數據分析問題的經驗，我便購入瞭一本。這本書的特點在於，它不僅僅是羅列MATLAB的函數和命令，而是著重於如何將實際問題抽象成數學模型，並用MATLAB實現。我尤其喜歡書中關於統計建模和機器學習模型在數據分析中應用的章節，例如如何使用MATLAB進行迴歸分析、分類和聚類。書中提供的案例場景非常貼閤實際工作需求，而且作者在講解時，會非常細緻地分析數據的預處理、特徵工程以及模型評估等關鍵步驟，這對於我這樣的數據從業者來說，非常有啓發性。通過學習這本書，我不僅能夠更有效地利用MATLAB進行數據分析，還學會瞭如何構建更魯棒、更具解釋性的模型。這本書的優點在於，它真正做到瞭理論與實踐的完美結閤，讓我能夠用更科學、更高效的方法來解決工作中的挑戰。

評分☆☆☆☆☆

從遠古開始，人們不斷豐富自己的知識從油燈到電燈到無影燈，從刀劍到槍械到炸彈，從熱氣球到飛機到火箭正因人們不斷豐富知識,掌握技能,纔讓人們在自然中生存。我們沒有猛獁象的龐大;沒有獵豹的速度;沒有緻命的毒液;沒有尖銳的牙齒......是什麼讓人類得以生存?是知識!槍械讓我們訓服野獸;飛機讓我們在天空中翱翔;船隻讓我們在海洋中暢遊話說諸葛亮草船藉箭，巧藉東風，不過是將知識運用到戰略上，其實諸葛亮能觀天象，他可以明確地知道什麼時候下霧，什麼時候颳東風可見，知識的力

評分☆☆☆☆☆

第13章

評分☆☆☆☆☆

f第8章

評分☆☆☆☆☆

建模與計算實驗

評分☆☆☆☆☆

函數和方程

評分☆☆☆☆☆

符號微積分

評分☆☆☆☆☆

2.1.1

評分☆☆☆☆☆

內容挺好，適閤有一點matlab基礎然後打算搞數學建模的人看

評分☆☆☆☆☆

腳本文件和函數文件