科學與工程計算技術叢書 MATLAB數學建模下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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李昕著

圖書標籤:

MATLAB
數學建模
科學計算
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算法
理工科
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教材
計算機科學

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齣版社：清華大學齣版社

ISBN：9787302467199

版次：1

商品編碼：12284820

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-12-01

用紙：膠版紙

頁數：529

字數：807000

具體描述

産品特色

編輯推薦

(1) 資深作者編著，圖書質量更有保證：一綫資深工程師執筆，係統歸納和總結瞭智能算法的實戰經驗。
　　(2) 提供配套源碼，便於讀者動手實踐：理論必須聯係實踐，本書提供源代碼下載，方便讀者學習使用。
　　(3) 內含豐富實例，利於讀者二次開發：書中提供瞭十幾個數學建模算法的典型實例，讀者可以據此二次開發。
　　配套學習資源下載地址為清華大學齣版社網站本書頁麵。係列暢銷圖書如下：
　　MATLAB 編程指南——計算、編程、仿真、算法及應用
　　MATLAB/Simulink係統仿真
　　MATLAB GUI程序設計
　　MATLAB智能算法
　　MATLAB數學建模
　　MATLAB科學計算
　　MATLAB信號處理
　　MATLAB圖像處理
　　MATLAB優化算法
　　
　　

內容簡介

本書是MATLAB數學建模應用係列書籍之一，以MATLAB R2016a軟件版本為基礎，根據數學建模的需要編寫，包含瞭多種數學建模問題的MATLAB求解方法，是解決數學實驗和數學建模的有力工具。
　　全書共18章，分為前後兩個部分，第1~10章屬於前部分，第11~18章屬於後部分。前部分從MATLAB基礎和數學建模基礎知識介紹開始，詳細介紹MATLAB程序設計、常用MATLAB建模函數、數學規劃模型、智能優化算法、Simulink簡介、MATLAB圖像處理算法等內容；後部分介紹瞭水質評價與預測、投資收益與風險、旅行商問題、*優捕魚策略、裁剪與復原、DNA序列分類、衛星和飛船的跟蹤測控、中國人口增長預測等8個典型建模問題的MATLAB求解方法，引導讀者深入挖掘各種建模問題背後的數學問題和求解方法。*後，在附錄中給齣瞭MATLAB基本命令的介紹，便於讀者使用和研究。
　　本書以MATLAB數學建模基礎為主綫，結閤各種數學建模典型案例，目的是使讀者易看懂、會應用。本書是一本簡明的MATLAB數學建模綜閤性參考書。本書深入淺齣，實例引導，講解翔實，既可以作為高等院校數學建模和數學實驗的參考教材，也可以作為廣大科研工程技術人員的參考用書。

精彩書摘

　　第5章MATLAB求解微積分

　　MATLAB提供解決微積分的各種問題、微分方程求解的任何限製的程度和計算方法。最重要的是可以很容易地繪製圖形復變函數，並檢查最大值、最小值和圖形解決原始函數，以及其衍生的其他內容。

　　本章重點介紹瞭函數導數、極限問題、積分問題和級數展開等內容。

　　學習目標：

　　■熟練掌握函數導數的求解方法和函數

　　■熟練掌握函數積分的求解方法

　　■熟練掌握級數展開和求和

　　5.1求解函數導數

　　求導是數學計算中的一個計算方法，導數定義為：當自變量的增量趨於零時，因變量的增量與自變量的增量之商的極限。在一個函數存在導數時，稱這個函數可導或者可微分。可導的函數一定連續。不連續的函數一定不可導。

　　5.1.1函數的導數

　　如果函數和自變量都已知，且均為符號變量，則可以用diff函數解齣給定函數的各階導數。

　　diff函數的調用格式為：

　　■diff(s)——沒有指定變量和導數階數，則係統按findsym函數指示的默認變量對符號錶達式s求一階導數。

　　■diff(s,'v')——以v為自變量，對符號錶達式s求一階導數。

　　■diff(s,n)——按findsym函數指示的默認變量對符號錶達式s求n階導數，n為正整數。

　　■diff(s,'v',n)——以v為自變量，對符號錶達式s求n階導數。

　　【例5��1】y=1-2·ex，求y′。

　　解在MATLAB命令窗口輸入以下代碼：

　　syms x

　　y=sqrt(1-2*exp(x))

　　diff(y)%求1。未指定求導變量和階數，按默認規則處理

　　運行後得到：

　　ans =

　　-exp(x)/(1 - 2*exp(x))^(1/2)

　　……

前言/序言

　　前言

　　MATLAB是美國MathWorks公司齣品的商業數學軟件，常用於算法開發、數據可視化、數據分析以及數值計算的高級技術計算語言和交互式環境。

　　數學建模是通過計算得到的結果來解釋實際問題，並接受實際的檢驗，來建立數學模型的全過程。數學建模是一種數學的思考方法，是運用數學的語言和方法，通過抽象，簡化建立能近似刻畫並“解決”實際問題的一種強有力的數學手段。

　　在數學建模過程中，需要對所要建立模型的思路進行闡述，對所得的結果進行數學上的分析。最終利用獲取的數據資料，對模型的所有參數做齣計算。目前，MATLAB已成為數學建模和求解的重要工具之一。

　　本書是利用MATLAB軟件R2016a版本進行數學建模MATLAB設計和應用的最新書籍。

　　1. 本書特點

　　由淺入深，循序漸進：本書以有數學建模應用需求的讀者為對象，首先從MATLAB和數學建模基礎知識講起，再以各種數學建模問題在MATLAB中的應用講解，幫助讀者盡快掌握MATLAB求解數學建模問題。

　　步驟詳盡、內容新穎：本書結閤作者多年的MATLAB數學建模使用經驗與實際問題應用案例，將數學建模的分析和建模及其MATLAB的實現方法與技巧都詳細地講解給讀者。本書在講解過程中步驟詳盡、內容新穎，講解過程輔以相應的圖片，使讀者在閱讀時一目瞭然，從而快速把握書中所講內容。

　　實例典型，輕鬆易學：通過學習實際建模問題分析求解案例，是掌握MATLAB數學建模應用最好的方式。本書通過典型問題案例，透徹詳盡地講解瞭MATLAB在數學建模中的各種應用。

　　2. 本書內容

　　本書麵嚮初中級讀者，在介紹MATLAB R2016a環境基礎上，詳細講解瞭MATLAB數學建模的基礎知識和核心內容。本書中各章均提供有大量的針對性案例，並輔以圖片和注釋，供讀者實戰練習，快速掌握數學建模的MATLAB應用。

　　本書基於MATLAB R2016a版，詳細講解MATLAB數學建模的基礎知識和經典案例。其中，基礎知識包括第1～10章，經典問題案例部分包括第11～18章。具體內容安排如下。

　　第1部分為MATLAB數學建模基礎知識部分。主要介紹瞭MATLAB各種基礎運算、數據統計和分析、程序設計、麯綫擬閤函數、微分方程的求解、綫性規劃、經典算法、Simulink的基本功能、MATLAB數據圖形繪製功能、圖像處理算法等內容。具體的章節安排如下：

　　第1章MATLAB基礎知識第2章數學建模基礎

　　第3章MATLAB程序設計第4章常用建模函數

　　第5章MATLAB求解微積分第6章數學規劃模型

　　第7章智能優化算法第8章Simulink簡介

　　第9章MATLAB數據圖形可視化第10章MATLAB圖像處理算法

　　第2部分為經典問題案例部分。主要介紹瞭水質評價與預測、投資收益與風險的建模分析、旅行商問題的優化、求解最優捕魚策略問題、解決人工復原效率低下的問題、DNA序列分類、衛星和飛船的測控模型、人口預測模型等內容。具體的章節安排如下：

　　第11章水質評價與預測第12章投資收益與風險

　　第13章旅行商問題第14章最優捕魚策略

　　第15章裁剪與復原第16章DNA序列分類

　　第17章衛星和飛船的跟蹤測控第18章中國人口增長預測

　　3. 讀者對象

　　本書適閤於MATLAB初學者和期望提高MATLAB數據分析及Simulink建模仿真工程應用能力的讀者，具體說明如下：

　　■初學MATLAB的技術人員■廣大科研工作人員

　　■大中專院校的教師和在校生■相關培訓機構的教師和學員

　　■參加工作實習的“菜鳥”■MATLAB愛好者

　　4. 讀者服務

　　為瞭方便解決本書疑難問題，讀者在學習過程中遇到與本書有關的技術問題，可以發郵件到郵箱caxart@126.com，或者訪問博客http://blog.sina.com.cn/caxart，編者會盡快給予解答，我們將竭誠為您服務。

　　5. 本書作者

　　本書由李昕編著，另外付文利、王廣、張岩、溫正、林曉陽、任艷芳、唐傢鵬、孫國強、高飛等也參與瞭本書的編寫工作，在此一並錶示感謝。

　　雖然作者在本書的編寫過程中力求敘述準確、完善，但由於水平有限，書中欠妥之處在所難免，希望讀者和同仁能夠及時指齣，共同促進本書質量的提高。

　　最後再次希望本書能為讀者的學習和工作提供幫助！

　　編者

　　2017年12月

《計算科學與工程前沿：方法、實踐與挑戰》內容簡介在信息爆炸的時代，科學研究與工程實踐正以前所未有的速度嚮前發展。從微觀粒子的模擬到宏觀宇宙的探索，從復雜係統的優化到智能裝備的研發，計算的力量無處不在，並成為推動人類文明進步的關鍵驅動力。本書《計算科學與工程前沿：方法、實踐與挑戰》旨在為讀者提供一個全麵而深入的視角，探索當代計算科學與工程領域的核心方法、典型實踐以及麵臨的關鍵挑戰。本書並非專注於某一特定軟件或工具，而是聚焦於貫穿整個學科領域的通用思想、核心算法以及解決問題的思維模式。第一部分：計算科學與工程的核心方法論本部分將深入探討支撐現代科學計算與工程仿真的基礎理論與方法。我們將首先迴顧並梳理自數值分析誕生以來，一係列經典且至今仍活躍在研究與應用前沿的數值計算方法。這包括但不限於：綫性代數計算：矩陣的分解（如LU分解、QR分解、SVD）、特徵值與特徵嚮量的計算、稀疏矩陣的存儲與計算技術。這些方法是幾乎所有科學計算的基礎，廣泛應用於數據分析、模型降維、係統求解等多個領域。我們將討論不同方法的適用場景、數值穩定性以及在大規模問題中的計算效率。非綫性方程組求解：迭代法（如牛頓法、擬牛頓法）、不動點迭代等方法及其在優化問題、平衡點分析中的應用。我們將深入分析收斂性、精度與計算成本之間的權衡。數值微分與積分：有限差分法、有限元法、譜方法等離散化技術，它們是如何將連續的微分方程轉化為代數方程組，並實現精確近似的。我們將探討不同方法的精度階、穩定性和幾何適應性。常微分方程與偏微分方程的數值解法：龍格-庫塔法、多步法、有限差分法、有限元法、有限體積法等，以及它們在模擬物理過程、化學反應、流體力學、電磁學等領域的應用。我們將重點關注方法的選擇、網格生成、邊界條件處理以及誤差分析。優化方法：綫性規劃、非綫性規劃、約束優化、全局優化等，它們在工程設計、資源分配、參數估計等問題中的核心作用。我們將介紹梯度下降、牛頓法、共軛梯度法、粒子群優化、遺傳算法等經典和啓發式算法，並分析其收斂性和魯棒性。隨機過程模擬與統計推斷：濛特卡洛方法、馬爾可夫鏈濛特卡洛（MCMC）、貝葉斯推斷等，它們在不確定性量化、風險評估、機器學習模型訓練中的重要性。我們將探討隨機數生成、方差縮減技術以及從數據中提取統計信息的方法。在掌握瞭這些核心的數值計算方法之後，本書還將引導讀者理解更高級的計算範式：高性能計算（HPC）：隨著問題規模的不斷增大，單機計算已難以滿足需求。我們將介紹並行計算的基本概念，包括共享內存與分布式內存模型，以及常用的並行編程模型（如MPI、OpenMP）。同時，我們將探討如何設計和實現可伸縮性強的並行算法，以及利用GPU等加速器提升計算效率。數據驅動的計算科學：機器學習與深度學習的興起，正在深刻地改變科學研究與工程實踐的方式。本書將介紹如何將機器學習技術應用於模型構建、參數優化、降階建模以及數據分析。例如，如何利用神經網絡逼近復雜的物理模型，如何利用機器學習方法進行預測與控製。科學可視化與數據分析：大規模計算産生海量數據，有效的可視化與深入的數據分析是理解計算結果、發現規律的關鍵。我們將介紹現代科學可視化技術，包括體繪製、錶麵渲染、流綫可視化等，以及數據挖掘、模式識彆等分析技術，幫助讀者從復雜數據中提煉有價值的信息。第二部分：計算科學與工程的典型實踐領域本部分將聚焦於計算科學與工程在具體學科領域的應用，通過典型案例展現計算方法解決實際問題的強大能力。我們將選擇幾個具有代錶性的領域，深入剖析其計算建模與仿真的關鍵技術。流體力學（CFD）與空氣動力學：從飛機設計到天氣預報，流體力學模擬至關重要。我們將介紹Navier-Stokes方程的數值求解，例如有限體積法在處理復雜幾何和流場突變時的優勢。探討網格生成技術、湍流模型（如RANS、LES）的選擇與應用，以及流動控製與優化設計中的計算方法。固體力學與結構分析：橋梁、建築、汽車、航空器等結構的安全性與性能離不開精確的力學分析。本書將介紹有限元方法（FEM）在靜態、動態、非綫性結構分析中的應用。探討材料本構模型的建立、接觸分析、斷裂力學模擬以及結構優化設計中的計算挑戰。多物理場耦閤仿真：許多工程問題涉及多種物理現象的相互作用，例如電熱耦閤、流固耦閤、結構-熱-流耦閤等。我們將介紹多物理場耦閤仿真的策略，包括單嚮耦閤、弱耦閤與強耦閤，以及如何構建統一的計算框架來處理這些復雜的相互作用。計算電磁學（CEM）：雷達、通信、微波器件、電子設備的設計與分析離不開對電磁場的精確模擬。我們將介紹解決麥剋斯韋方程組的數值方法，如有限元法（FEM）、時域有限差分法（FDTD）、矩量法（MoM）等，並討論其在電磁散射、輻射、傳輸等問題中的應用。計算化學與材料科學：從分子動力學模擬到量子化學計算，計算方法在理解物質性質、設計新材料方麵發揮著越來越重要的作用。我們將介紹分子動力學模擬的基礎，包括力場選擇、集成算法、模擬周期性邊界條件等，以及密度泛函理論（DFT）在電子結構計算中的應用。地球科學與環境模擬：地震波傳播、氣候變化模型、水文地質模擬等，這些宏觀尺度的科學問題依賴於強大的計算能力。我們將介紹在地質學、氣象學、環境科學等領域中使用的數值模型，以及如何處理大規模、多尺度、不確定性數據。生物醫學工程與計算生物學：從蛋白質摺疊模擬到醫學影像分析，計算方法正在革新生命科學與醫療健康。我們將介紹生物分子模擬、生理係統建模、生物信號處理以及基因組學數據分析中的計算技術。第三部分：計算科學與工程麵臨的挑戰與未來展望最後一部分，我們將聚焦於計算科學與工程領域當前麵臨的主要挑戰，並展望未來的發展趨勢。模型的準確性與不確定性量化：真實世界的復雜性往往難以完全捕捉，模型誤差與輸入數據的局限性是普遍存在的。如何量化和傳播模型不確定性，如何發展更具魯棒性的模型，是持續的研究課題。計算效率與可擴展性：隨著問題規模的增長，對計算資源的需求呈指數級增長。如何設計更高效的算法，如何充分利用日益強大的並行計算資源，如何發展自適應計算策略，是持續的挑戰。多尺度與多物理場耦閤的復雜性：真實世界的許多現象發生在不同的尺度和多個物理域上。如何有效地耦閤不同尺度的模型，如何高效地處理多物理場之間的強相互作用，是亟待解決的問題。數據密集型科學：隨著傳感器技術和實驗手段的發展，産生的數據量呈現爆炸式增長。如何有效地處理、分析和挖掘這些海量數據，如何將數據驅動的洞察融入到傳統的基於模型的計算中，是未來的重要方嚮。可靠性、可信度與驗證：科學計算與工程仿真的結果直接影響決策，因此其可靠性與可信度至關重要。如何建立有效的驗證與確認（V&V）體係，如何發展可解釋的AI模型，是確保計算結果可信的關鍵。人機交互與用戶體驗：復雜計算軟件的易用性也是一個重要考量。如何設計更直觀的用戶界麵，如何提供更智能的輔助工具，如何降低計算科學與工程的門檻，是推動學科普及的重要因素。可持續計算與綠色計算：科學計算對能源的需求日益增長，如何發展更節能的計算方法和硬件，如何優化計算流程以減少碳足跡，是未來發展的重要議題。《計算科學與工程前沿：方法、實踐與挑戰》適閤於從事科學研究、工程設計、軟件開發以及對計算科學與工程感興趣的學生、研究人員和工程師。通過本書的學習，讀者將能夠：深入理解計算科學與工程的核心理論和方法。掌握解決復雜科學與工程問題的通用思維模式。瞭解不同學科領域計算應用的典型案例與技術要點。認識到當前領域麵臨的挑戰，並為未來的研究和開發打下堅實的基礎。本書的目標是激發讀者對計算科學與工程的興趣，培養其獨立解決問題的能力，並為他們在快速發展的科學與工程領域中取得成功提供有力的支持。

用戶評價

評分☆☆☆☆☆

我手上這本《MATLAB數學建模》給我帶來的最大驚喜，在於它不僅僅是一本關於MATLAB軟件操作的手冊，而更像是一本引導我思考如何將現實世界問題抽象化、數學化的“啓濛書”。我之前一直覺得數學建模離我比較遙遠，感覺需要深厚的數學功底纔能觸及。但這本書打破瞭我的固有印象，它從一些非常基礎的模型入手，循序漸進地展示瞭如何識彆問題中的關鍵要素，如何建立簡化的數學模型，以及如何通過MATLAB來求解和驗證。我特彆喜歡書中關於“模型選擇與評價”那一章節，它強調瞭模型的適用性和局限性，這在實際應用中至關重要，避免瞭盲目套用公式帶來的錯誤。而且，書中舉例的很多場景，比如人口增長、疾病傳播、經濟預測等，雖然看似簡單，但背後蘊含的建模思想卻是通用的，可以遷移到更復雜的工程問題中。我感覺它培養的不是我“會用MATLAB”，而是“會用MATLAB解決問題”的能力。這種從“術”到“道”的引導，讓我受益匪淺。對於那些希望提升自己分析問題、解決問題能力，但又覺得數學建模門檻很高的讀者來說，這本書絕對是一個極佳的起點。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我購買這本《MATLAB數學建模》的初衷，更多是想學習一些MATLAB的高級技巧，尤其是那些在數據分析和可視化方麵能讓工作效率提升的。然而，讀進去之後，我發現這本書遠不止於此。它更像是一扇窗，讓我得以窺見數學在理解和描述復雜現象中的巨大力量。書中對各種經典數學模型，如綫性迴歸、非綫性優化、微分方程模型等的講解，都非常深入。我特彆注意到作者在介紹模型時，會詳細解釋其背後的數學邏輯和物理意義，而不是簡單地給齣公式和代碼。這一點對於我理解模型為何有效，以及在什麼條件下模型會失效，提供瞭至關重要的幫助。比如，在處理一些實驗數據時，我過去總是習慣於直接套用現成的統計方法，但讀瞭這本書之後，我開始嘗試去思考數據背後的生成機製，然後構建更符閤實際情況的數學模型。而且，書中對MATLAB的各種算法庫和函數進行瞭細緻的介紹，讓我看到瞭如何高效地利用這些工具來解決實際的建模問題。總的來說，它不僅提升瞭我對MATLAB的運用能力，更重要的是，它啓迪瞭我用數學的視角去看待和分析問題，這對我日常工作和科研都有著深遠的影響。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在學術研究領域摸爬滾打多年的學者，我一直在尋找能夠連接理論與實踐的優質資源。這本《MATLAB數學建模》恰好填補瞭我在這方麵的需求。它不僅僅是一本技術手冊，更是一本思維的催化劑。書中對數學模型的闡述，深入淺齣，既有嚴謹的數學推導，又不失工程應用的靈活性。我欣賞作者在處理復雜模型時，能夠將關鍵的數學原理清晰地呈現齣來，並指導讀者如何將其轉化為可執行的MATLAB代碼。書中的案例研究，覆蓋瞭多個學科領域，從物理學、工程學到經濟學，都提供瞭非常具有啓發性的建模思路。例如，在處理某些復雜係統中的動態行為時，書中關於微分方程模型的講解，以及如何利用MATLAB進行數值求解，為我提供瞭一種全新的分析方法。此外，本書對MATLAB各種高級功能，如符號計算、優化工具箱、仿真模塊等的詳細介紹，也極大地拓展瞭我解決研究問題的工具箱。它不僅僅幫助我更有效地使用MATLAB，更重要的是，它深化瞭我對數學建模在科學研究中的價值和潛力的認識。這本書是我桌麵上不可或缺的參考書之一。

評分☆☆☆☆☆

這套“科學與工程計算技術叢書”的《MATLAB數學建模》我最近纔剛讀完，整體感覺非常紮實。作為一個常年在工程領域摸爬滾打的從業者，我深知理論與實踐結閤的重要性。這本書在這一點上做得相當到位，它不僅僅羅列瞭各種數學模型，更重要的是，它深入淺齣地介紹瞭如何利用MATLAB強大的計算能力去實現這些模型。書中涉及的案例非常貼閤實際工程問題，比如在結構分析、流體動力學仿真、信號處理等領域，都能找到相應的建模方法和MATLAB代碼實現。我尤其欣賞作者在講解模型推導過程時，並沒有迴避那些繁瑣的數學細節，而是用一種引導性的方式，讓讀者能夠一步步理解模型的由來和背後的數學原理。這對於我這種不常接觸純數學理論的人來說，無疑是極大的幫助。而且，書中對MATLAB工具箱的使用也做瞭詳盡的介紹，從數據預處理到模型求解，再到結果可視化，整個流程都清晰明瞭。讀完之後，我感覺自己對MATLAB在數學建模方麵的應用有瞭更深的認識，也更有信心將其運用到實際的項目中瞭。它提供瞭一種將抽象數學概念轉化為具體工程解決方案的有效途徑，非常值得推薦給所有需要進行科學與工程計算的讀者。

評分☆☆☆☆☆

我一直對那些能夠將復雜問題“數學化”的學科充滿好奇，而《MATLAB數學建模》這本書正好滿足瞭我的這一求知欲。從一個完全的初學者角度來看，這本書的結構設計非常人性化。它沒有一上來就拋齣艱深的理論，而是從一些相對直觀的問題入手，逐步引入數學建模的基本概念和流程。我尤其喜歡書中對“建模思維”的強調，它教導讀者如何去抽象化、簡化問題，如何識彆變量和關係，以及如何選擇閤適的數學工具。這本書的內容覆蓋瞭從基礎的代數模型到更復雜的動力學模型，再到統計建模和優化問題，可以說是一個相當全麵的入門指南。我嘗試跟著書中的例子，在MATLAB中親手實踐，發現代碼的編寫和運行過程都比我想象的要容易上手。而且，書中還穿插瞭一些關於模型驗證和誤差分析的內容，這讓我意識到，數學建模並不是一次性的工作，而是一個不斷迭代優化的過程。對於想要係統學習數學建模，並且希望掌握利用MATLAB實現這些模型的讀者來說，這本書提供瞭一個清晰、可行的學習路徑。

評分☆☆☆☆☆

這書很好～就是自己不太會用～還需要慢慢啃～一點點看，書寫得詳細，要配真實軟件更好?

評分☆☆☆☆☆

好！！！！！！+！！！

評分☆☆☆☆☆

一直在京東買書，感覺不錯的

評分☆☆☆☆☆

書不錯，買瞭一套…還沒看…

評分☆☆☆☆☆

書看著很不錯，希望能看完，有提高。

評分☆☆☆☆☆

專業的書，買它首選京東