MATLAB編程指南/科學與工程計算技術叢書 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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付文利，劉剛 著

圖書標籤:

• MATLAB
• 編程
• 科學計算
• 工程計算
• 數值分析
• 算法
• 技術叢書
• 數學軟件
• 仿真
• 建模

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302467397

版次：1

商品編碼：12293892

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-12-01

用紙：膠版紙

頁數：763

字數：1168000

正文語種：中文

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) 配套源碼及課件，便於讀者動手實踐：理論必須聯係實踐，本書提供源代碼及教學課件，方便教師及讀者學習使用。
　　(3) 內含豐富實例，利於讀者二次開發：書中提供瞭十幾個優化算法的典型實例，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優化算法
　　MATLAB信號處理
　　MATLAB圖像處理
　　MATLAB優化算法
　　
　　

內容簡介

　　MATLAB是適閤多學科、多工作平颱、開放性很強的大型科學應用軟件。本書以MATLAB R2016a軟件為基礎，全麵闡述MATLAB的功能及編程方法，幫助讀者盡快掌握MATLAB的應用技巧。
　　全書共分為22章，從MATLAB簡介開始，詳細介紹瞭數組、矩陣、符號運算、MATLAB繪圖、數據分析、微積分方程、MATLAB優化、函數、程序設計、圖形用戶界麵、Simulink仿真係統及其建模應用、工具箱等內容。此外，本書還詳細介紹瞭神經網絡、信號處理和圖形處理等工具箱的應用； 附錄中給齣瞭MATLAB基本命令和Simulink基本模塊的介紹，便於讀者使用和研究。為瞭使用戶能夠更好地操作MATLAB，本書中示例的命令已記錄在M文件及其他相關文件中，讀者可以將相關的目錄設置為工作目錄，直接使用M文件進行操作，以便快速掌握MATLAB的使用方法。
　　本書是一本全麵的MATLAB綜閤性參考圖書。本書深入淺齣，實例豐富，內容翔實，既可以作為高等院校理工科的本科生、研究生的教材，也可作為廣大科研工程技術人員的參考用書。

作者簡介

付文利 畢業於哈爾濱工業大學信息技術專業，研究生學曆。現就職於烽火通信集團，擔任係統工程師。精通MATLAB科學計算、Simulink係統仿真、Visual C++ 程序設計等，在國內外期刊發錶論文多篇。在工作實踐中長期使用MATLAB /Simulink，對其編程與應用有深刻的理解。

目錄

目錄




第一部分MATLAB基礎知識

第1章MATLAB概述

1.1MATLAB簡介

1.2MATLAB的特點及應用領域

1.3MATLAB R2016a的工作環境

1.3.1操作界麵

1.3.2命令行窗口

1.3.3命令曆史記錄窗口

1.3.4輸入變量

1.3.5當前文件夾窗口和路徑管理

1.3.6搜索路徑

1.3.7工作區窗口和數組編輯器

1.3.8變量的編輯命令

1.3.9存取數據文件

1.4MATLAB R2016a的幫助係統

1.4.1純文本幫助

1.4.2演示幫助

1.4.3幫助導航

1.4.4幫助文件窗口

1.4.5幫助文件索引窗

本章小結


第2章MATLAB基礎

2.1基本概念

2.1.1MATLAB數據類型概述

2.1.2整數類型

2.1.3浮點數類型

2.1.4復數

2.1.5無窮量（Inf）和非數值量（NaN）

2.1.6數值類型的顯示格式

2.1.7確定數值類型的函數

2.1.8常量與變量

2.1.9標量、嚮量、矩陣與數組

2.1.10字符串

2.1.11運算符

2.1.12命令、函數、錶達式和語句

2.2嚮量運算

2.2.1嚮量的生成

2.2.2嚮量的加減和數乘運算

2.2.3嚮量的點、叉積運算

2.3矩陣運算

2.3.1矩陣元素的存儲次序

2.3.2矩陣元素的錶示及相關操作

2.3.3矩陣的創建

2.3.4矩陣的代數運算

2.4字符串運算

2.4.1字符串變量與一維字符數組

2.4.2對字符串的多項操作

2.4.3二維字符數組

本章小結


第3章數組

3.1MATLAB中的數組

3.2數組的創建

3.2.1創建空數組

3.2.2創建一維數組

3.2.3創建二維數組

3.2.4創建三維數組

3.2.5創建低維標準數組

3.2.6創建高維標準數組

3.3數組的屬性

3.3.1數組結構

3.3.2數組大小

3.3.3數組維度

3.3.4數組數據類型

3.3.5數組內存的占用

3.4創建特殊數組

3.4.10��1數組

3.4.2對角數組

3.4.3隨機數組

3.4.4魔方數組

3.5數組操作

3.5.1數組的保存和裝載

3.5.2數組索引和尋址

3.5.3數組的擴展和裁剪

3.5.4數組形狀的改變

3.5.5數組運算

3.5.6數組的查找

3.5.7數組的排序

3.5.8高維數組的降維操作

3.6多維數組及其操作

3.6.1多維數組的屬性

3.6.2多維數組的操作

3.7關係運算和邏輯運算

3.7.1關係運算

3.7.2邏輯運算

3.7.3常用函數

本章小結


第4章矩陣

4.1矩陣的基本特徵參數

4.1.1矩陣的基本參數

4.1.2條件數、矩陣的穩定性

4.1.3特徵值和特徵嚮量的基本概念

4.2矩陣的生成

4.2.1實數值矩陣輸入

4.2.2復數矩陣輸入

4.2.3符號矩陣的生成

4.2.4大矩陣的生成

4.3矩陣運算

4.3.1矩陣分析

4.3.2矩陣特徵值和特徵嚮量的計算

4.4矩陣分解

4.4.1Cholesky分解

4.4.2使用Cholesky分解求解方程組

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分解結果

4.4.8奇異值分解

4.5常用的數學函數

4.5.1三角函數

4.5.2指數和對數函數

4.5.3復數函數

4.6稀疏矩陣技術

4.6.1基本稀疏矩陣

4.6.2稀疏矩陣的函數

本章小結


第5章符號運算

5.1符號運算的基本概念

5.1.1符號對象

5.1.2創建符號對象與函數命令

5.1.3符號常量

5.1.4符號變量

5.1.5符號錶達式、符號函數與符號方程

5.1.6函數命令findsym()

5.1.7數組、矩陣與符號矩陣

5.2符號運算的基本內容

5.2.1符號變量代換及其函數subs()

5.2.2符號對象轉換為數值對象的函數

5.2.3符號錶達式的化簡

5.2.4符號運算的其他函數

5.2.5兩種特定的符號運算函數

5.3符號微積分運算及應用

5.3.1MATLAB符號極限運算

5.3.2符號函數微分運算

5.3.3符號函數積分運算

5.3.4符號捲積

5.3.5符號積分的變換

5.4符號矩陣及其運算

5.4.1符號矩陣的建立與訪問

5.4.2符號矩陣的基本運算

5.4.3符號矩陣的化簡

5.4.4符號矩陣的微分與積分

5.4.5符號矩陣的Laplace變化

5.5MATLAB符號方程求解

5.5.1符號代數方程求解

5.5.2符號微分方程求解

5.6符號函數圖形計算器

5.6.1符號函數圖形計算器的界麵

5.6.2符號函數圖形計算器的輸入框操作

5.6.3符號函數圖形計算器的按鈕操作

本章小結

第二部分MATLAB數據處理

第6章MATLAB二維繪圖

6.1數據圖像繪製簡介

6.1.1離散數據可視化

6.1.2連續函數可視化

6.2二維圖形的基本繪圖命令

6.2.1二維圖形繪製步驟

6.2.2二維圖形基本繪圖命令plot

6.2.3快速方程式畫圖(fplot，ezplot)

6.3二維圖形的修飾

6.3.1色彩、綫型和點型

6.3.2坐標軸的調整

6.3.3刻度和分格綫

6.3.4設置坐標框

6.3.5圖形標識

6.3.6圖案填充

6.4子圖繪製法

6.5特殊圖形的繪製

6.5.1特殊坐標圖形的繪製

6.5.2特殊二維圖形的繪製

6.6二維繪圖的實際應用

本章小結


第7章MATLAB三維繪圖

7.1三維繪圖基礎

7.1.1三維繪圖基本步驟

7.1.2三維繪圖基本命令

7.1.3三維坐標標記及圖形標記

7.2三維網格麯麵

7.2.1繪製三維麯麵

7.2.2柵格數據的生成

7.2.3網格麯麵的繪製命令

7.2.4隱藏綫的顯示和關閉

7.3三維陰影麯麵的繪製

7.3.1帶有等高綫的陰影麯麵繪製

7.3.2具有光照效果的陰影麯麵繪製

7.4三維圖形的控製

7.4.1設置視角位置

7.4.2設置坐標軸

7.5三維圖形特殊處理

7.5.1透視、裁剪和鏤空

7.5.2色彩控製

7.5.3照明和材質處理

7.5.4簡潔繪圖指令

7.6特殊三維圖形

7.6.1螺鏇綫

7.6.2拋物麵

7.6.3柱狀圖

7.6.4柱體

7.6.5餅狀圖

7.6.6雙麯麵

7.6.7三維等高綫

7.6.8三維離散序列圖

7.6.9其他圖形

7.7三維繪圖的實際應用

本章小結


第8章數據分析

8.1插值

8.1.1一維插值命令及實例

8.1.2二維插值命令及實例

8.1.3樣條插值

8.2麯綫擬閤

8.2.1多項式擬閤

8.2.2加權最小方差（WLS）擬閤原理及實例

8.3麯綫擬閤圖形界麵

8.3.1麯綫擬閤

8.3.2繪製擬閤殘差圖形

8.3.3進行數據預測

8.4傅裏葉分析

8.4.1離散傅裏葉變換

8.4.2FFT和DFT

8.5圖像數據分析處理

本章小結


第9章微積分方程

9.1微分方程的基礎及其應用

9.1.1微分方程的概念

9.1.2常微分方程的解

9.1.3微分方程的數值解法

9.1.4偏微分方程的數值解

9.2積分方程的基礎及其應用

9.2.1積分的有關理論

9.2.2數值積分的MATLAB應用

9.2.3高斯積分的MATLAB應用

9.2.4反常積分的MATLAB應用

9.2.5重積分的MATLAB應用

9.3多種求積算法的分析比較

9.3.1牛頓�部拼那蠡�公式及其MATLAB實現

9.3.2復化求積公式及其MATLAB實現

9.3.3龍貝格求積公式及其MATLAB實現

9.3.4高斯�怖杖玫慮蠡�公式及其MATLAB實現

9.3.5各種求積公式的分析比較

9.4MATLAB求方程極值解

9.4.1一元函數的極限

9.4.2多元函數的極值

本章小結


第10章MATLAB優化

10.1常見優化問題

10.1.1無約束非綫性優化

10.1.2有約束規劃

10.1.3目標規劃

10.1.4最大最小化問題

10.1.5綫性規劃

10.1.6二次規劃

10.1.7多目標規劃

10.1.8非綫性方程的優化解

10.2最小二乘最優問題

10.2.1約束綫性最小二乘

10.2.2非綫性數據（麯綫）擬閤

10.2.3非負綫性最小二乘

10.3代數方程的求解

本章小結


第11章概率和數理統計

11.1隨機數的産生

11.1.1二項分布隨機數

11.1.2泊鬆分布隨機數

11.1.3均勻分布隨機數

11.1.4正態分布隨機數

11.1.5其他常見分布隨機數

11.2概率密度函數

11.2.1常見分布的密度函數作圖

11.2.2通用函數計算概率密度函數值

11.2.3專用函數計算概率密度函數值

11.3隨機變量的數字特徵

11.3.1平均值、中值

11.3.2數學期望

11.3.3協方差及相關係數

11.3.4矩和協方差矩陣

11.3.5數據比較

11.3.6方差

11.3.7常見分布的期望和方差

11.4參數估計

11.4.1常見分布的參數估計

11.4.2點估計

11.4.3區間估計

11.5假設檢驗

11.5.1方差已知時的均值假設檢驗

11.5.2正態總體均值假設檢驗

11.5.3分布擬閤假設檢驗

11.6方差分析

11.6.1單因子方差分析

11.6.2雙因子方差分析

11.7統計圖錶的繪製

本章小結


第12章函數

12.1M文件

12.1.1M文件概述

12.1.2變量

12.1.3腳本文件

12.1.4函數文件

12.1.5函數調用

12.2函數類型

12.2.1匿名函數

12.2.2M文件主函數

12.2.3嵌套函數

12.2.4子函數

12.2.5私有函數

12.2.6重載函數

12.3參數傳遞

12.3.1MATLAB參數傳遞概述

12.3.2輸入和輸齣參數的數目

12.3.3可變數目的參數傳遞

12.3.4返迴被修改的輸入參數

12.3.5全局變量

精彩書摘

在MATLAB內部，任何數據類型都是按照數組的形式進行存儲和運算的。這裏說的數組是廣義的，它可以隻是一個元素，也可以是一行或一列元素，還可能就是最普通的二維數組，或者高維空間的多維數組； 其元素也可以是任意數據類型，如數值型、邏輯型、字符串型等。
MATLAB中把超過二維的數組稱為多維數組，多維數組實際上是一般的二維數組的擴展。本章主要介紹包括多維數組在內的一些數組概念、操作和運算。
學習目標：
■理解一維、二維及多維數組的基本概念及其各種運算和操作；
■掌握一維、二維及多維數組的各種運算和操作。
3.1MATLAB中的數組
MATLAB中的數組無處不在，任何變量在MATLAB中都是以數組形式存儲和運算的。按照數組元素個數和排列方式，MATLAB中的數組可以分為：
■沒有元素的空數組(empty array)；
■隻有一個元素的標量(scalar)，它實際上是一行一列的數組；
■隻有一行或者一列元素的嚮量(vector)，分彆叫作行嚮量和列嚮量，也統稱為一維數組；
■普通的具有多行多列元素和二維數組；
■超過二維的多維數組(具有行、列、頁等多個維度)。
按照數組的存儲方式，MATLAB中的數組可以分為： 普通數組和稀疏數組(常稱為稀疏矩陣)。稀疏矩陣適用於那些大部分元素為0，隻有少部分非零元素的數組的存儲。主要是為瞭提高數據存儲和運算的效率。
3.2數組的創建
MATLAB中一般使用方括號(［］)、逗號(，)或空格、分號(；)來創建數組，方括號中給齣數組的所有元素，同一行中的元素間用逗號或空格分隔，不同行之間用分號分隔。
3.2.1創建空數組
空數組是MATLAB中的特殊數組，它不含有任何元素。空數組可以用數組聲明、數組清空，以及各種特殊的運算場閤(如特殊的邏輯運算)。
創建空數組很簡單，隻需要把變量賦值為空的方括號即可。
【例3��1】創建空數組A。
解： 在命令行窗口輸入：

前言/序言

前言


作為數值計算、符號運算和模型仿真等多種功能的實現工具，MATLAB這一強大的科學計算軟件越來越受到業界的廣泛認可，它已成為信號處理、通信原理、自動控製等專業基礎課程的首選實驗平颱。
目前，許多高校開設瞭MATLAB相關課程，廣大師生迫切需要一本有效學習MATLAB課程的優秀教材； 大量的MATLAB研究工作者也需要一本書籍作為各類MATLAB培訓和MATLAB相關應用開發的參考書。
本書基於MATLAB R2016a，詳細講解瞭MATLAB的基礎知識和核心內容。全書力求從實用的角度齣發，通過大量經典案例，對MATLAB 的功能、操作和相關應用做瞭詳細介紹，使讀者快速掌握MATLAB的各種應用。
1. 本書特點
(1) 由淺入深，循序漸進： 本書以初、中級讀者為對象，首先從MATLAB基本知識講起，再以各種MATLAB應用案例幫助讀者盡快掌握MATLAB的應用技能。
(2) 步驟詳盡、內容新穎： 本書結閤作者多年的MATLAB使用經驗與實際工程應用案例，將MATLAB的各種經典功能、使用技巧詳細地講解給讀者。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。
(3) 實例典型，輕鬆易學： 通過學習經典應用案例的具體操作是掌握MATLAB使用方法最好的方式。本書通過綜閤應用案例，透徹、詳盡地講解瞭MATLAB的各種應用。
2. 本書內容
本書麵嚮初、中級讀者，在介紹MATLAB 編程環境基礎上，詳細講解瞭MATLAB計算、仿真及應用的基礎知識和核心內容。書中各章均提供瞭大量的針對性案例，並輔以插圖和注釋，供讀者實戰練習，快速掌握數學建模的MATLAB應用。
全書共22章，可分為四部分。
第一部分為MATLAB基礎知識，主要介紹MATLAB特點、嚮量運算、矩陣和字符串運算、數組的操作、數值運算、MATLAB符號方程求解等內容。具體的章節安排如下：
第1章MATLAB概述；
第2章MATLAB基礎；
第3章數組；
第4章矩陣；
第5章符號運算。
第二部分為MATLAB數據處理，主要介紹二維繪圖、三維繪圖、麯綫擬閤、多種求積算法、最小二乘最優問題、隨機數、統計圖錶的繪製、M文件、參數傳遞等內容。具體的章節安排如下：
第6章MATLAB二維繪圖；
第7章MATLAB三維繪圖；
第8章數據分析；
第9章微積分方程；
第10章MATLAB優化；
第11章概率和數理統計；
第12章函數。
第三部分為MATLAB程序和GUI設計，主要介紹程序結構和控製語句、免疫算法、小波分析算法、GUI對象的創建、人工神經網絡的基本原理、三種常見的專業神經網絡GUI設計等內容。具體的章節安排如下：
第13章MATLAB程序設計；
第14章經典智能算法的MATLAB實現；
第15章圖形用戶界麵；
第16章神經網絡GUI設計。
第四部分為Simulink應用和MATLAB工具箱，主要介紹Simulink係統仿真、子係統操作方法、模型調試、神經網絡工具箱、隨機信號處理、圖像處理工具箱在圖像分割中的應用等內容。具體的章節安排如下：


第17章Simulink基礎；
第18章Simulink子係統；
第19章Simulink仿真與調試；
第20章神經網絡工具箱；
第21章信號處理工具箱；
第22章圖像處理工具箱。
3. 讀者對象
本書適閤於MATLAB初學者和期望提高MATLAB應用能力的讀者，具體的讀者對象如下：
★ MATLAB愛好者；
★ 初學MATLAB的技術人員；
★ 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”；
★ 廣大科研工作人員。
4. 讀者服務
為瞭方便解決本書疑難問題，如果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。
另外，本書所涉及的素材文件（程序代碼）已經上傳到清華大學齣版社網站本書頁麵，讀者可以從網上下載。
本書主要由付文利、劉剛編著。此外，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！
編著者
2017年12月

《數值分析與計算方法精要》 引言 在現代科學研究與工程實踐中，精確的數值計算是理解復雜現象、預測未來趨勢以及設計創新解決方案的基石。從模擬天體運行的物理方程，到解析生命體徵的生物模型，再到優化工業流程的數學算法，幾乎所有學科都離不開對數學問題的數值求解。然而，許多理論上可解的問題，在實際應用中卻因為數學模型的復雜性、數據的龐大性以及解析解的不可得而無法直接獲得精確答案。此時，數值分析與計算方法便成為連接理論模型與實際應用的橋梁。 本書《數值分析與計算方法精要》旨在為讀者提供一套係統、全麵且實用的數值計算方法理論與實踐指導。我們不求麵麵俱到，而是精選那些在科學計算領域最為核心、最具代錶性且應用最為廣泛的數值方法，並深入剖析其背後的數學原理、算法構建以及在實際問題中的應用策略。本書的目標讀者群體包括但不限於： 高等院校理工科學生：希望深入理解數值計算方法的理論基礎，為後續的課程學習和研究打下堅實基礎。 科研人員與工程師：在日常工作中需要處理大量數據、進行復雜模型仿真、優化實驗設計，尋求高效準確的數值計算工具和方法。 對計算科學感興趣的讀者：渴望瞭解如何利用計算機解決復雜的數學難題，拓展知識視野。 本書的編排結構緊湊，邏輯清晰，力求將抽象的數學概念與具體的計算過程有機結閤。我們強調理論推導的嚴謹性，同時注重算法的直觀性與易實現性。在每一個數值方法的介紹中，我們都會詳細闡述其工作原理、收斂性分析、誤差估計，並輔以詳細的僞代碼或實際編程示例（但本書不直接提供任何編程語言的實現代碼，而是側重於方法本身的原理和應用），幫助讀者理解算法的每一步操作。 核心內容概述 本書的內容涵蓋瞭數值分析與計算方法中的若乾關鍵領域，主要可以分為以下幾個部分： 第一部分：誤差分析與數值計算基礎 在進行任何數值計算之前，理解和控製誤差是至關重要的。本部分將深入探討不同類型的誤差，包括截斷誤差、捨入誤差以及它們在計算過程中的傳播機製。我們將介紹誤差的量化方法，如絕對誤差、相對誤差，以及它們在數值穩定性分析中的作用。此外，還將討論數值計算的幾個基本原則，如病態問題（ill-conditioned problems）的概念及其對計算結果的影響，以及如何選擇閤適的算法來提高計算的魯棒性。 誤差的來源與分類：深入剖析截斷誤差（由模型近似或數值方法本身的離散化産生）和捨入誤差（由計算機有限的存儲精度引起）的本質。 誤差的傳播與纍積：分析誤差在連續運算中的纍積效應，理解為什麼簡單的算術運算也可能導緻顯著的誤差增長。 數值穩定性：介紹病態問題和良態問題的概念，以及算法的數值穩定性如何影響最終結果的準確性。 浮點數錶示與運算：簡要迴顧計算機中浮點數的錶示方式，以及浮點運算可能引入的誤差。 第二部分：方程求解與插值逼近 求解數學方程是科學與工程中最基本的問題之一。對於許多非綫性方程或復雜的方程組，解析解往往難以獲得，此時就需要依賴數值方法。本部分將介紹幾種經典的求根方法，並分析它們的收斂速度和適用範圍。 單變量方程求根： 開區間法（如二分法）：介紹其簡單直觀的原理、可靠的收斂性，但收斂速度相對較慢。 閉區間法（如牛頓-拉夫遜法、割綫法、不動點迭代法）：深入講解這些方法的迭代過程，重點分析牛頓法的二次收斂性，以及割綫法作為牛頓法的一種近似。同時，討論這些方法在收斂性、計算量以及對初值選擇的敏感性方麵的優缺點。 多變量方程組求根： 牛頓迭代法：推廣單變量牛頓法的思想，引入雅可比矩陣的概念，解析其迭代步驟以及在求解非綫性方程組中的應用。 函數插值與逼近： 多項式插值：介紹拉格朗日插值多項式和牛頓插值多項式，分析插值誤差（如龍格現象）及其避免方法（如分段多項式插值）。 樣條插值：重點介紹三次樣條插值，探討其分段逼近的優勢，以及如何在節點處保證光滑性，從而獲得更平滑、更自然的插值麯綫。 最佳逼近：初步探討函數逼近的最小二乘法思想，以及如何尋找與原函數“最接近”的近似函數。 第三部分：數值積分與微分 在科學計算中，對復雜函數進行積分或求解微分方程是極為常見的任務。當解析積分睏難或不可能時，數值積分方法就顯得尤為重要。同樣，對於微分方程的求解，數值方法也提供瞭強大的工具。 數值積分： 牛頓-科特斯公式：從最基本的梯形法則和辛普森法則齣發，介紹這些方法的幾何意義和誤差分析。 高斯積分：介紹高斯求積公式的原理，闡述其通過選擇特殊的積分節點和權重來提高積分精度的思想。 復化與自適應積分：討論如何通過劃分積分區間來提高精度（復化公式），以及如何根據被積函數的局部性質自適應地調整積分精度。 常微分方程（ODE）初值問題： 歐拉方法：介紹最簡單的顯式歐拉法和隱式歐拉法，分析其低階精度和誤差特性。 改進歐拉法（辛普森法）：講解如何通過預測-修正的思路提高歐拉法的精度。 龍格-庫塔方法：重點介紹四階龍格-庫塔（RK4）方法，分析其高精度和廣泛應用性。 多步法：簡要介紹 Adams-Bashforth 和 Adams-Moulton 等顯式和隱式多步法，以及它們與單步法在計算效率上的權衡。 穩定性分析：初步探討ODE求解方法的A-穩定性概念。 第四部分：綫性代數數值方法 綫性代數方程組的求解在工程和科學的各個分支中無處不在，從有限元分析到圖像處理，再到機器學習。當係數矩陣規模龐大或結構特殊時，直接求解（如高斯消元法）可能效率低下或數值不穩定，因此需要專門的數值方法。 綫性方程組的直接法： 高斯消元法與LU分解：詳細介紹高斯消元法的過程，以及其與LU分解的緊密聯係。重點討論消元過程中引入的數值穩定性和對策略（如部分主元法）的重要性。 Cholesky分解：介紹適用於對稱正定矩陣的Cholesky分解，及其在數值計算中的效率和穩定性優勢。 綫性方程組的迭代法： 雅可比迭代法：解析其迭代原理，分析其收斂條件，並與高斯-賽德爾迭代法進行對比。 高斯-賽德爾迭代法：介紹該方法如何利用已更新的變量來加速收斂。 超鬆弛迭代法（SOR）：探討如何通過引入鬆弛因子來進一步優化高斯-賽德爾迭代的收斂速度。 收斂性分析：討論迭代法的收斂判據，如譜半徑（spectral radius）的概念。 特徵值問題： 冪法：介紹如何利用冪法來求解矩陣的最大特徵值及其對應的特徵嚮量。 反冪法：講解如何通過反冪法來求解最接近給定數值的特徵值。 QR分解：介紹QR分解在求解特徵值問題中的應用（如QR算法的原理）。 第五部分：數據擬閤與迴歸分析 在處理實驗數據或觀測數據時，我們常常需要找到一個函數來描述這些數據的內在規律，或者進行預測。數據擬閤與迴歸分析正是解決這類問題的核心工具。 最小二乘法： 綫性迴歸：講解如何通過最小二乘法擬閤綫性模型，包括單變量和多變量綫性迴歸。重點分析係數的計算以及擬閤優度（如R方）的含義。 非綫性迴歸：介紹如何通過變量替換或直接非綫性優化來擬閤非綫性模型。 多項式迴歸：討論如何用不同次數的多項式來擬閤數據，以及選擇閤適多項式次數的重要性。 模型評估與選擇：介紹如何使用殘差分析、交叉驗證等方法來評估模型的擬閤效果和泛化能力。 本書的特色與價值 理論與實踐並重：我們力求在嚴謹的數學推導基礎上，提供清晰的算法描述和直觀的計算流程，使讀者既能理解“為什麼”，也能掌握“怎麼做”。 精選核心方法：本書選擇的數值方法都是經過實踐檢驗、應用廣泛且具有代錶性的，能夠為讀者構建紮實的數值計算知識體係。 循序漸進，由淺入深：從基礎的誤差分析到復雜的綫性代數問題，內容安排循序漸進，難度逐步提升，適閤不同背景的讀者。 強調方法背後的思想：我們不僅介紹算法本身，更注重揭示其背後的數學原理和思想，幫助讀者建立數學直覺，舉一反三。 啓發式教學：書中會提齣一些思考題或練習，鼓勵讀者主動探索和驗證，加深理解。 結語 《數值分析與計算方法精要》緻力於為讀者打開一扇通往計算科學殿堂的大門。通過掌握本書所介紹的數值計算技術，您將能夠更自信地應對復雜科學與工程問題中的挑戰，將理論轉化為可執行的計算方案，並從海量數據中挖掘齣有價值的信息。我們相信，本書將成為您在探索數學、科學與工程計算過程中一份寶貴且實用的參考。

評分☆☆☆☆☆

這本手冊給我的感覺是“大巧若拙”，看似簡單樸素的封麵和標題，實則內含乾坤。它最大的亮點在於其跨學科的視角，它並沒有將自己局限在計算機科學的範疇內，而是巧妙地將物理、數學建模、經濟學中的常見問題融入編程訓練中。比如，它用一個非常直觀的例子解釋瞭迭代法在求解非綫性方程組時的收斂性問題，這個例子我之前在純數學書裏看過，但總是覺得抽象難懂，直到這本書用可視化的方式展現齣來，我纔真正理解瞭其背後的數學原理和編程實現之間的聯係。這種深度融閤的教學方法，對於我這種需要處理跨領域復雜數據的學習者來說，簡直是太重要瞭。它不僅僅是一本編程書，更像是一本應用數學和工程計算的思維訓練手冊，我強烈推薦給所有希望將編程技能與真實世界問題相結閤的朋友們。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和內容組織方式真的非常齣色，完全不像那種枯燥的教科書。我是一個動手能力比較強的學習者，比起純理論的灌輸，我更喜歡通過實際操作來理解知識點。這本書在這方麵做得極為到位，每個章節都配有大量的、與現代科學研究緊密結閤的實例。比如，當我學習到高級的數值分析方法時，書中立即提供瞭一個用MATLAB實現有限元分析的簡短示例，這讓我能立刻看到理論是如何落地並解決實際問題的。而且，作者在代碼注釋方麵做得極其用心，每一行關鍵代碼的意圖都解釋得非常清楚，這極大地縮短瞭我調試和理解代碼所需的時間。對我而言，一本好的技術書籍，其價值不僅在於知識的傳遞，更在於培養閱讀代碼和編寫高效代碼的能力。這本書無疑在這兩方麵都遠遠超齣瞭我的預期，我甚至會把它當作一本參考手冊，隨時查閱那些精妙的編程技巧。

評分☆☆☆☆☆

老實說，我對這類專業技術書籍的期望值一嚮不高，很多要麼是太淺薄，要麼就是翻譯腔過重，讀起來佶屈聱牙。然而，《MATLAB編程指南》徹底顛覆瞭我的看法。它的語言風格非常流暢自然，讀起來完全沒有障礙感，仿佛是直接和一位資深的工程師在對話。書中對於MATLAB工具箱的介紹細緻入微，特彆是對於信號處理和控製係統這兩個我目前正在深入研究的領域，它提供的函數調用和參數設置的細節描述，比官方文檔還要清晰易懂。我發現自己不再需要頻繁地在搜索引擎和幫助文檔間跳轉，因為書裏已經預先幫你把那些“坑”都標齣來瞭。這種一站式的學習體驗，極大地提升瞭我的工作效率，讓我能把更多精力集中在算法本身的創新上，而不是基礎語法的糾結上。這本書的實用價值，絕對是物超所值。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是為我量身打造的！我一直對計算機科學和編程充滿熱情，但苦於沒有一本能係統講解基礎知識又兼顧實際應用的入門指南。翻開《MATLAB編程指南》後，我立刻被它清晰的邏輯和詳實的案例所吸引。作者仿佛是一位經驗豐富的老師，把那些初學者望而生畏的算法和數據結構，通過MATLAB這個平颱變得生動易懂。尤其是在講解矩陣運算和可視化方麵，書中的圖文並茂的解釋讓我豁然開朗，之前在其他教程裏那些模糊不清的概念，在這裏都得到瞭圓滿的解答。我特彆喜歡它對於“思維方式”的培養，而不僅僅是代碼的堆砌。它教會我如何將一個復雜的工程問題分解成可執行的編程步驟，這對於我未來在科研或工作中的實際應用至關重要。這本書的深度和廣度都拿捏得恰到好處，既有足夠的理論支撐，又不失實踐指導的價值，可以說是我的編程學習路上的指路明燈。

評分☆☆☆☆☆

從一個過來人的角度來看，這本書簡直是編程學習“彎路終結者”。我過去嘗試過很多零散的在綫教程和視頻課程來學習MATLAB，結果總是東一塊西一塊，知識體係不成體係，遇到復雜問題時總感覺底氣不足。直到我係統地閱讀瞭這本《MATLAB編程指南》，我纔真正理解瞭什麼是結構化的、麵嚮工程應用的編程思維。它不僅僅教你“怎麼做”，更強調“為什麼這麼做”。書中對MATLAB內部機製的一些剖析，比如M文件的編譯優化、內存管理策略，雖然聽起來很底層，但正是這些細節，讓我的程序運行速度有瞭質的飛躍。我尤其欣賞它在“調試與優化”部分花費的篇幅，這部分內容往往被其他書籍輕描淡寫，但恰恰是區分業餘和專業的關鍵。這本書的深度，足以支撐我未來三到五年的進階學習需求。

評分☆☆☆☆☆

書挺厚，不過都是基礎知識。大部分都可以通過MATLAB幫助文檔查詢。適閤新手和英語不好的人學習。

評分☆☆☆☆☆

京東購物就是方便，遇到打摺很便宜。

評分☆☆☆☆☆

學建模必備的書，有用。

評分☆☆☆☆☆

物流速度快，服務好。商品為正品。有優惠值得推薦。

評分☆☆☆☆☆

搞算法瞭，需要加錢一下Matlab 能力

評分☆☆☆☆☆

趁著活動買瞭這麼多書，一如既往的包裝差，好多塑封都爛瞭，這本書頂上摺角瞭，不給五星

評分☆☆☆☆☆

京東購物就是方便，遇到打摺很便宜。

評分☆☆☆☆☆

準備係統學習一下 瞭 很有用的一種工具

評分☆☆☆☆☆

一直在京東買書，感覺不錯的