MATLAB编程指南/科学与工程计算技术丛书 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
• 工程计算
• 数值分析
• 算法
• 技术丛书
• 数学软件
• 仿真
• 建模

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302467397

版次：1

商品编码：12293892

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-12-01

用纸：胶版纸

页数：763

字数：1168000

正文语种：中文

产品特色

编辑推荐

　　

(1) 资深作者编著，图书质量更有保证：一线资深工程师执笔，系统归纳和总结了智能算法的实战经验。
　　(2) 配套源码及课件，便于读者动手实践：理论必须联系实践，本书提供源代码及教学课件，方便教师及读者学习使用。
　　(3) 内含丰富实例，利于读者二次开发：书中提供了十几个优化算法的典型实例，读者可以据此二次开发。
　　配套学习资源下载地址为清华大学出版社网站本书页面。系列畅销图书如下：
　　MATLAB 编程指南——计算、编程、仿真、算法及应用
　　MATLAB/Simulink系统仿真
　　MATLAB GUI程序设计
　　MATLAB智能算法
　　MATLAB数学建模
　　MATLAB优化算法
　　MATLAB信号处理
　　MATLAB图像处理
　　MATLAB优化算法
　　
　　

内容简介

　　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。为了使用户能够更好地操作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。

作者简介

付文利 毕业于哈尔滨工业大学信息技术专业，研究生学历。现就职于烽火通信集团，担任系统工程师。精通MATLAB科学计算、Simulink系统仿真、Visual C++ 程序设计等，在国内外期刊发表论文多篇。在工作实践中长期使用MATLAB /Simulink，对其编程与应用有深刻的理解。

目录

目录




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加权最小方差（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最大最小化问题

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最小二乘最优问题

10.2.1约束线性最小二乘

10.2.2非线性数据（曲线）拟合

10.2.3非负线性最小二乘

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

精彩书摘

在MATLAB内部，任何数据类型都是按照数组的形式进行存储和运算的。这里说的数组是广义的，它可以只是一个元素，也可以是一行或一列元素，还可能就是最普通的二维数组，或者高维空间的多维数组； 其元素也可以是任意数据类型，如数值型、逻辑型、字符串型等。
MATLAB中把超过二维的数组称为多维数组，多维数组实际上是一般的二维数组的扩展。本章主要介绍包括多维数组在内的一些数组概念、操作和运算。
学习目标：
■理解一维、二维及多维数组的基本概念及其各种运算和操作；
■掌握一维、二维及多维数组的各种运算和操作。
3.1MATLAB中的数组
MATLAB中的数组无处不在，任何变量在MATLAB中都是以数组形式存储和运算的。按照数组元素个数和排列方式，MATLAB中的数组可以分为：
■没有元素的空数组(empty array)；
■只有一个元素的标量(scalar)，它实际上是一行一列的数组；
■只有一行或者一列元素的向量(vector)，分别叫作行向量和列向量，也统称为一维数组；
■普通的具有多行多列元素和二维数组；
■超过二维的多维数组(具有行、列、页等多个维度)。
按照数组的存储方式，MATLAB中的数组可以分为： 普通数组和稀疏数组(常称为稀疏矩阵)。稀疏矩阵适用于那些大部分元素为0，只有少部分非零元素的数组的存储。主要是为了提高数据存储和运算的效率。
3.2数组的创建
MATLAB中一般使用方括号(［］)、逗号(，)或空格、分号(；)来创建数组，方括号中给出数组的所有元素，同一行中的元素间用逗号或空格分隔，不同行之间用分号分隔。
3.2.1创建空数组
空数组是MATLAB中的特殊数组，它不含有任何元素。空数组可以用数组声明、数组清空，以及各种特殊的运算场合(如特殊的逻辑运算)。
创建空数组很简单，只需要把变量赋值为空的方括号即可。
【例3��1】创建空数组A。
解： 在命令行窗口输入：

前言/序言

前言


作为数值计算、符号运算和模型仿真等多种功能的实现工具，MATLAB这一强大的科学计算软件越来越受到业界的广泛认可，它已成为信号处理、通信原理、自动控制等专业基础课程的首选实验平台。
目前，许多高校开设了MATLAB相关课程，广大师生迫切需要一本有效学习MATLAB课程的优秀教材； 大量的MATLAB研究工作者也需要一本书籍作为各类MATLAB培训和MATLAB相关应用开发的参考书。
本书基于MATLAB R2016a，详细讲解了MATLAB的基础知识和核心内容。全书力求从实用的角度出发，通过大量经典案例，对MATLAB 的功能、操作和相关应用做了详细介绍，使读者快速掌握MATLAB的各种应用。
1. 本书特点
(1) 由浅入深，循序渐进： 本书以初、中级读者为对象，首先从MATLAB基本知识讲起，再以各种MATLAB应用案例帮助读者尽快掌握MATLAB的应用技能。
(2) 步骤详尽、内容新颖： 本书结合作者多年的MATLAB使用经验与实际工程应用案例，将MATLAB的各种经典功能、使用技巧详细地讲解给读者。本书在讲解过程中步骤详尽、内容新颖，讲解过程辅以相应的图片，使读者在阅读时一目了然，从而快速把握书中所讲内容。
(3) 实例典型，轻松易学： 通过学习经典应用案例的具体操作是掌握MATLAB使用方法最好的方式。本书通过综合应用案例，透彻、详尽地讲解了MATLAB的各种应用。
2. 本书内容
本书面向初、中级读者，在介绍MATLAB 编程环境基础上，详细讲解了MATLAB计算、仿真及应用的基础知识和核心内容。书中各章均提供了大量的针对性案例，并辅以插图和注释，供读者实战练习，快速掌握数学建模的MATLAB应用。
全书共22章，可分为四部分。
第一部分为MATLAB基础知识，主要介绍MATLAB特点、向量运算、矩阵和字符串运算、数组的操作、数值运算、MATLAB符号方程求解等内容。具体的章节安排如下：
第1章MATLAB概述；
第2章MATLAB基础；
第3章数组；
第4章矩阵；
第5章符号运算。
第二部分为MATLAB数据处理，主要介绍二维绘图、三维绘图、曲线拟合、多种求积算法、最小二乘最优问题、随机数、统计图表的绘制、M文件、参数传递等内容。具体的章节安排如下：
第6章MATLAB二维绘图；
第7章MATLAB三维绘图；
第8章数据分析；
第9章微积分方程；
第10章MATLAB优化；
第11章概率和数理统计；
第12章函数。
第三部分为MATLAB程序和GUI设计，主要介绍程序结构和控制语句、免疫算法、小波分析算法、GUI对象的创建、人工神经网络的基本原理、三种常见的专业神经网络GUI设计等内容。具体的章节安排如下：
第13章MATLAB程序设计；
第14章经典智能算法的MATLAB实现；
第15章图形用户界面；
第16章神经网络GUI设计。
第四部分为Simulink应用和MATLAB工具箱，主要介绍Simulink系统仿真、子系统操作方法、模型调试、神经网络工具箱、随机信号处理、图像处理工具箱在图像分割中的应用等内容。具体的章节安排如下：


第17章Simulink基础；
第18章Simulink子系统；
第19章Simulink仿真与调试；
第20章神经网络工具箱；
第21章信号处理工具箱；
第22章图像处理工具箱。
3. 读者对象
本书适合于MATLAB初学者和期望提高MATLAB应用能力的读者，具体的读者对象如下：
★ MATLAB爱好者；
★ 初学MATLAB的技术人员；
★ 大中专院校的教师和在校生；
★ 相关培训机构的教师和学员；
★ 参加工作实习的“菜鸟”；
★ 广大科研工作人员。
4. 读者服务
为了方便解决本书疑难问题，如果读者在学习过程中遇到与本书有关的技术问题，可以发邮件到邮箱caxart@126.com，或者访问博客http://blog.sina.com.cn/caxart，编者会尽快给予解答。
另外，本书所涉及的素材文件（程序代码）已经上传到清华大学出版社网站本书页面，读者可以从网上下载。
本书主要由付文利、刘刚编著。此外，王广、张岩、温正、林晓阳、任艳芳、唐家鹏、孙国强、高飞等也参与了本书的编写工作，在此一并表示感谢。
虽然作者在本书的编写过程中力求叙述准确、完善，但由于水平有限，书中欠妥之处在所难免，希望读者能够及时指出，共同促进本书质量的提高。
最后再次希望本书能为读者的学习和工作提供帮助！
编著者
2017年12月

《数值分析与计算方法精要》 引言 在现代科学研究与工程实践中，精确的数值计算是理解复杂现象、预测未来趋势以及设计创新解决方案的基石。从模拟天体运行的物理方程，到解析生命体征的生物模型，再到优化工业流程的数学算法，几乎所有学科都离不开对数学问题的数值求解。然而，许多理论上可解的问题，在实际应用中却因为数学模型的复杂性、数据的庞大性以及解析解的不可得而无法直接获得精确答案。此时，数值分析与计算方法便成为连接理论模型与实际应用的桥梁。 本书《数值分析与计算方法精要》旨在为读者提供一套系统、全面且实用的数值计算方法理论与实践指导。我们不求面面俱到，而是精选那些在科学计算领域最为核心、最具代表性且应用最为广泛的数值方法，并深入剖析其背后的数学原理、算法构建以及在实际问题中的应用策略。本书的目标读者群体包括但不限于： 高等院校理工科学生：希望深入理解数值计算方法的理论基础，为后续的课程学习和研究打下坚实基础。 科研人员与工程师：在日常工作中需要处理大量数据、进行复杂模型仿真、优化实验设计，寻求高效准确的数值计算工具和方法。 对计算科学感兴趣的读者：渴望了解如何利用计算机解决复杂的数学难题，拓展知识视野。 本书的编排结构紧凑，逻辑清晰，力求将抽象的数学概念与具体的计算过程有机结合。我们强调理论推导的严谨性，同时注重算法的直观性与易实现性。在每一个数值方法的介绍中，我们都会详细阐述其工作原理、收敛性分析、误差估计，并辅以详细的伪代码或实际编程示例（但本书不直接提供任何编程语言的实现代码，而是侧重于方法本身的原理和应用），帮助读者理解算法的每一步操作。 核心内容概述 本书的内容涵盖了数值分析与计算方法中的若干关键领域，主要可以分为以下几个部分： 第一部分：误差分析与数值计算基础 在进行任何数值计算之前，理解和控制误差是至关重要的。本部分将深入探讨不同类型的误差，包括截断误差、舍入误差以及它们在计算过程中的传播机制。我们将介绍误差的量化方法，如绝对误差、相对误差，以及它们在数值稳定性分析中的作用。此外，还将讨论数值计算的几个基本原则，如病态问题（ill-conditioned problems）的概念及其对计算结果的影响，以及如何选择合适的算法来提高计算的鲁棒性。 误差的来源与分类：深入剖析截断误差（由模型近似或数值方法本身的离散化产生）和舍入误差（由计算机有限的存储精度引起）的本质。 误差的传播与累积：分析误差在连续运算中的累积效应，理解为什么简单的算术运算也可能导致显著的误差增长。 数值稳定性：介绍病态问题和良态问题的概念，以及算法的数值稳定性如何影响最终结果的准确性。 浮点数表示与运算：简要回顾计算机中浮点数的表示方式，以及浮点运算可能引入的误差。 第二部分：方程求解与插值逼近 求解数学方程是科学与工程中最基本的问题之一。对于许多非线性方程或复杂的方程组，解析解往往难以获得，此时就需要依赖数值方法。本部分将介绍几种经典的求根方法，并分析它们的收敛速度和适用范围。 单变量方程求根： 开区间法（如二分法）：介绍其简单直观的原理、可靠的收敛性，但收敛速度相对较慢。 闭区间法（如牛顿-拉夫逊法、割线法、不动点迭代法）：深入讲解这些方法的迭代过程，重点分析牛顿法的二次收敛性，以及割线法作为牛顿法的一种近似。同时，讨论这些方法在收敛性、计算量以及对初值选择的敏感性方面的优缺点。 多变量方程组求根： 牛顿迭代法：推广单变量牛顿法的思想，引入雅可比矩阵的概念，解析其迭代步骤以及在求解非线性方程组中的应用。 函数插值与逼近： 多项式插值：介绍拉格朗日插值多项式和牛顿插值多项式，分析插值误差（如龙格现象）及其避免方法（如分段多项式插值）。 样条插值：重点介绍三次样条插值，探讨其分段逼近的优势，以及如何在节点处保证光滑性，从而获得更平滑、更自然的插值曲线。 最佳逼近：初步探讨函数逼近的最小二乘法思想，以及如何寻找与原函数“最接近”的近似函数。 第三部分：数值积分与微分 在科学计算中，对复杂函数进行积分或求解微分方程是极为常见的任务。当解析积分困难或不可能时，数值积分方法就显得尤为重要。同样，对于微分方程的求解，数值方法也提供了强大的工具。 数值积分： 牛顿-科特斯公式：从最基本的梯形法则和辛普森法则出发，介绍这些方法的几何意义和误差分析。 高斯积分：介绍高斯求积公式的原理，阐述其通过选择特殊的积分节点和权重来提高积分精度的思想。 复化与自适应积分：讨论如何通过划分积分区间来提高精度（复化公式），以及如何根据被积函数的局部性质自适应地调整积分精度。 常微分方程（ODE）初值问题： 欧拉方法：介绍最简单的显式欧拉法和隐式欧拉法，分析其低阶精度和误差特性。 改进欧拉法（辛普森法）：讲解如何通过预测-修正的思路提高欧拉法的精度。 龙格-库塔方法：重点介绍四阶龙格-库塔（RK4）方法，分析其高精度和广泛应用性。 多步法：简要介绍 Adams-Bashforth 和 Adams-Moulton 等显式和隐式多步法，以及它们与单步法在计算效率上的权衡。 稳定性分析：初步探讨ODE求解方法的A-稳定性概念。 第四部分：线性代数数值方法 线性代数方程组的求解在工程和科学的各个分支中无处不在，从有限元分析到图像处理，再到机器学习。当系数矩阵规模庞大或结构特殊时，直接求解（如高斯消元法）可能效率低下或数值不稳定，因此需要专门的数值方法。 线性方程组的直接法： 高斯消元法与LU分解：详细介绍高斯消元法的过程，以及其与LU分解的紧密联系。重点讨论消元过程中引入的数值稳定性和对策略（如部分主元法）的重要性。 Cholesky分解：介绍适用于对称正定矩阵的Cholesky分解，及其在数值计算中的效率和稳定性优势。 线性方程组的迭代法： 雅可比迭代法：解析其迭代原理，分析其收敛条件，并与高斯-赛德尔迭代法进行对比。 高斯-赛德尔迭代法：介绍该方法如何利用已更新的变量来加速收敛。 超松弛迭代法（SOR）：探讨如何通过引入松弛因子来进一步优化高斯-赛德尔迭代的收敛速度。 收敛性分析：讨论迭代法的收敛判据，如谱半径（spectral radius）的概念。 特征值问题： 幂法：介绍如何利用幂法来求解矩阵的最大特征值及其对应的特征向量。 反幂法：讲解如何通过反幂法来求解最接近给定数值的特征值。 QR分解：介绍QR分解在求解特征值问题中的应用（如QR算法的原理）。 第五部分：数据拟合与回归分析 在处理实验数据或观测数据时，我们常常需要找到一个函数来描述这些数据的内在规律，或者进行预测。数据拟合与回归分析正是解决这类问题的核心工具。 最小二乘法： 线性回归：讲解如何通过最小二乘法拟合线性模型，包括单变量和多变量线性回归。重点分析系数的计算以及拟合优度（如R方）的含义。 非线性回归：介绍如何通过变量替换或直接非线性优化来拟合非线性模型。 多项式回归：讨论如何用不同次数的多项式来拟合数据，以及选择合适多项式次数的重要性。 模型评估与选择：介绍如何使用残差分析、交叉验证等方法来评估模型的拟合效果和泛化能力。 本书的特色与价值 理论与实践并重：我们力求在严谨的数学推导基础上，提供清晰的算法描述和直观的计算流程，使读者既能理解“为什么”，也能掌握“怎么做”。 精选核心方法：本书选择的数值方法都是经过实践检验、应用广泛且具有代表性的，能够为读者构建扎实的数值计算知识体系。 循序渐进，由浅入深：从基础的误差分析到复杂的线性代数问题，内容安排循序渐进，难度逐步提升，适合不同背景的读者。 强调方法背后的思想：我们不仅介绍算法本身，更注重揭示其背后的数学原理和思想，帮助读者建立数学直觉，举一反三。 启发式教学：书中会提出一些思考题或练习，鼓励读者主动探索和验证，加深理解。 结语 《数值分析与计算方法精要》致力于为读者打开一扇通往计算科学殿堂的大门。通过掌握本书所介绍的数值计算技术，您将能够更自信地应对复杂科学与工程问题中的挑战，将理论转化为可执行的计算方案，并从海量数据中挖掘出有价值的信息。我们相信，本书将成为您在探索数学、科学与工程计算过程中一份宝贵且实用的参考。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为我量身打造的！我一直对计算机科学和编程充满热情，但苦于没有一本能系统讲解基础知识又兼顾实际应用的入门指南。翻开《MATLAB编程指南》后，我立刻被它清晰的逻辑和详实的案例所吸引。作者仿佛是一位经验丰富的老师，把那些初学者望而生畏的算法和数据结构，通过MATLAB这个平台变得生动易懂。尤其是在讲解矩阵运算和可视化方面，书中的图文并茂的解释让我豁然开朗，之前在其他教程里那些模糊不清的概念，在这里都得到了圆满的解答。我特别喜欢它对于“思维方式”的培养，而不仅仅是代码的堆砌。它教会我如何将一个复杂的工程问题分解成可执行的编程步骤，这对于我未来在科研或工作中的实际应用至关重要。这本书的深度和广度都拿捏得恰到好处，既有足够的理论支撑，又不失实践指导的价值，可以说是我的编程学习路上的指路明灯。

评分☆☆☆☆☆

这本手册给我的感觉是“大巧若拙”，看似简单朴素的封面和标题，实则内含乾坤。它最大的亮点在于其跨学科的视角，它并没有将自己局限在计算机科学的范畴内，而是巧妙地将物理、数学建模、经济学中的常见问题融入编程训练中。比如，它用一个非常直观的例子解释了迭代法在求解非线性方程组时的收敛性问题，这个例子我之前在纯数学书里看过，但总是觉得抽象难懂，直到这本书用可视化的方式展现出来，我才真正理解了其背后的数学原理和编程实现之间的联系。这种深度融合的教学方法，对于我这种需要处理跨领域复杂数据的学习者来说，简直是太重要了。它不仅仅是一本编程书，更像是一本应用数学和工程计算的思维训练手册，我强烈推荐给所有希望将编程技能与真实世界问题相结合的朋友们。

评分☆☆☆☆☆

老实说，我对这类专业技术书籍的期望值一向不高，很多要么是太浅薄，要么就是翻译腔过重，读起来佶屈聱牙。然而，《MATLAB编程指南》彻底颠覆了我的看法。它的语言风格非常流畅自然，读起来完全没有障碍感，仿佛是直接和一位资深的工程师在对话。书中对于MATLAB工具箱的介绍细致入微，特别是对于信号处理和控制系统这两个我目前正在深入研究的领域，它提供的函数调用和参数设置的细节描述，比官方文档还要清晰易懂。我发现自己不再需要频繁地在搜索引擎和帮助文档间跳转，因为书里已经预先帮你把那些“坑”都标出来了。这种一站式的学习体验，极大地提升了我的工作效率，让我能把更多精力集中在算法本身的创新上，而不是基础语法的纠结上。这本书的实用价值，绝对是物超所值。

评分☆☆☆☆☆

从一个过来人的角度来看，这本书简直是编程学习“弯路终结者”。我过去尝试过很多零散的在线教程和视频课程来学习MATLAB，结果总是东一块西一块，知识体系不成体系，遇到复杂问题时总感觉底气不足。直到我系统地阅读了这本《MATLAB编程指南》，我才真正理解了什么是结构化的、面向工程应用的编程思维。它不仅仅教你“怎么做”，更强调“为什么这么做”。书中对MATLAB内部机制的一些剖析，比如M文件的编译优化、内存管理策略，虽然听起来很底层，但正是这些细节，让我的程序运行速度有了质的飞跃。我尤其欣赏它在“调试与优化”部分花费的篇幅，这部分内容往往被其他书籍轻描淡写，但恰恰是区分业余和专业的关键。这本书的深度，足以支撑我未来三到五年的进阶学习需求。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和内容组织方式真的非常出色，完全不像那种枯燥的教科书。我是一个动手能力比较强的学习者，比起纯理论的灌输，我更喜欢通过实际操作来理解知识点。这本书在这方面做得极为到位，每个章节都配有大量的、与现代科学研究紧密结合的实例。比如，当我学习到高级的数值分析方法时，书中立即提供了一个用MATLAB实现有限元分析的简短示例，这让我能立刻看到理论是如何落地并解决实际问题的。而且，作者在代码注释方面做得极其用心，每一行关键代码的意图都解释得非常清楚，这极大地缩短了我调试和理解代码所需的时间。对我而言，一本好的技术书籍，其价值不仅在于知识的传递，更在于培养阅读代码和编写高效代码的能力。这本书无疑在这两方面都远远超出了我的预期，我甚至会把它当作一本参考手册，随时查阅那些精妙的编程技巧。

评分☆☆☆☆☆

技术参考书，买来收藏，已待以后查阅翻看。书籍是正版，不错！

评分☆☆☆☆☆

不多说，最信赖清华出版社的书了，科研狗必备软件的工具书

评分☆☆☆☆☆

老公买的，一大堆，看不懂，买书还是京东自营好，便宜方便快捷！

评分☆☆☆☆☆

此用户未填写评价内容

评分☆☆☆☆☆

帮公司领导买的，性价比很高，推荐大家都来购买。另，物流小哥很棒！

评分☆☆☆☆☆

很喜欢啊，好好学习!

评分☆☆☆☆☆

给办公室购买的，专业书籍 很不错的专业书籍

评分☆☆☆☆☆

好大好大呵呵哈哈呵呵

评分☆☆☆☆☆

一直在京东买书，感觉不错的