赢在职场：MATLAB数值分析与应用（第2版）（附光盘） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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宋叶志 等 著

图书标签:

• MATLAB
• 数值分析
• 职场
• 应用
• 高等教育
• 理工科
• 工程计算
• 科学计算
• 数学建模
• 第2版

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111449928

版次：2

商品编码：11396861

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 赢在职场

开本：16开

出版时间：2014-02-01

用纸：胶版纸

页数：469

正文语种：中文

内容简介

　　

　　《赢在职场：MATLAB数值分析与应用（第2版）（附光盘）》以实验教程的形式介绍如何使用MATLAB编程实现数值分析计算问题，内容涵盖数值分析的多个方面。
　　《赢在职场：MATLAB数值分析与应用（第2版）（附光盘）》包括13章（分三个部分）和4个附录。第一部分（第1章）讲述MATLAB语言程序设计基础。第二部分（第2~11章）系统地介绍了符号计算在微积分和复变函数两门大学数学基础课程中的应用，以及线性方程组、特征值与特征向量、插值与函数逼近、估计方法和数据拟合、积分计算、常微分方程等数值方法；从实用角度考虑，在许多章节都给出了一些数值分析的应用范例。第三部分（第12~13章）单独介绍一些综合性较强的数学建模问题。本书着重强调数值分析的基本原理与编程思想，并强调计算可视化，尽可能地从多角度给出计算结果的图像表述。
　　《赢在职场：MATLAB数值分析与应用（第2版）（附光盘）》适合作为大学理工科非数学类专业的本科生或研究生学习数值分析的有益参考，同时也可作为科技人员及工程计算人员的参考工具书。
　　

内页插图

目录

第1章 MATLAB基础
1.1 MATLAB窗口介绍
1.1.1 启动MATLAB
1.1.2 命令窗口
1.1.3 “当前目录”浏览器
1.1.4 “工作空间”浏览器
1.2 MATLAB语言基础
1.2.1 常量、变量和运算符
1.2.2 矩阵与数组
1.2.3 元胞数组
1.2.4 符号运算
1.3 MATLAB图形和3D可视化
1.3.1 二维绘图
1.3.2 三维绘图
1.3.3 符号运算的可视化
1.4 MATLAB程序设计基础
1.4.1 M文件概述与编辑/调试器窗口基本操作
1.4.2 M脚本文件
1.4.3 M函数文件
1.4.4 MATLAB控制流
1.5 MATLAB工具箱与帮助系统
1.5.1 MATLAB工具箱介绍
1.5.2 帮助系统
本章小结

第2章 MATLAB在微积分中的应用
实验2.1 函数极限运算
实验2.2 函数的导数与高阶导数运算
实验2.3 泰勒展开
实验2.4 符号求和与特殊级数问题
实验2.5 不定积分运算
实验2.6 定积分与反常积分运算
实验2.7 多变量函数极限
实验2.8 多元函数的偏导数运算
实验2.9 隐函数的偏导数
实验2.10 多变量泰勒展开
实验2.11 梯度、Jacobi矩阵与Hesse矩阵
实验2.12 重积分运算
实验2.13 第一型曲线积分
实验2.14 第二型曲线积分
实验2.15 第一型曲面积分
实验2.16 第二型曲面积分
实验2.17 场论中的梯度、散度和旋度
实验2.18 正交曲线坐标系的三度问题
实验2.19 力学中的保守力场与非保守力场
本章小结
上机操作习题

第3章 复变函数与积分变换
实验3.1 复数与复矩阵的生成
实验3.2 复数的基本运算
实验3.3 留数的两种计算方法
实验3.4 留数在计算闭曲线积分中的应用
实验3.5 Fourier变换
实验3.6 Fourier逆变换
实验3.7 Laplace变换
实验3.8 Laplace逆变换
本章小结
上机操作习题

第4章 线性方程组数值方法
实验4.1 Jacobi迭代
实验4.2 Gauss-Seidel迭代
实验4.3 逐次超松弛迭代法（SOR）
实验4.4 Gauss消元法计算线性方程组
实验4.5 列主元消去法计算线性方程组
实验4.6 LU分解法计算线性方程组
实验4.7 Cholesky分解法计算线性方程组
实验4.8 奇异值分解法计算线性方程组
实验4.9 双共轭梯度法
实验4.10 共轭梯度的LSQR方法
实验4.11 线性方程组的最小残差法
实验4.12 线性方程组的标准最小残差法
实验4.13 线性方程组的广义最小残差法
本章小结
上机操作习题

第5章 非线性方程的求根
实验5.1 波尔查诺二分法
实验5.2 不动点迭代法
实验5.3 Aitken加速方法
实验5.4 Steffensen迭代法
实验5.5 Newton-Raphson迭代方法
实验5.6 重根的加速迭代问题
实验5.7 割线法
实验5.8 Kepler方程的计算
本章小结
上机操作习题

第6章 非线性方程组与最优化方法
实验6.1 不动点迭代法
实验6.2 Gauss-Seidel迭代
实验6.3 非线形方程组的牛顿迭代法
实验6.4 简化的牛顿迭代法
实验6.5 拟牛顿法（Broyden方法）
实验6.6 Broyden第二方法
实验6.7 DFP方法
实验6.8 BFS方法
实验6.9 最速下降法
实验6.10 带松弛因子的牛顿下降法
实验6.11 共轭梯度法（Fletcher-Reeves方法）
实验6.12 Polak-Ribiere方法
实验6.13 MATLAB中的fsovle函数方法
本章小结
上机操作习题

第7章 矩阵特征值及特征向量
实验7.1 乘幂法计算矩阵的主特征值及其特征向量
实验7.2 乘幂法的2范数单位化方法
实验7.3 Rayleigh加速方法
实验7.4 修正的Rayleigh加速方法
实验7.5 反幂法
实验7.6 QR方法
实验7.7 拟上三角阵的QR方法
实验7.8 MATLAB中的eig方法
实验7.9 广义特征值问题
本章小结
上机操作习题

第8章 插值与函数逼近
实验8.1 拉格朗日插值方法
实验8.2 牛顿插值法
实验8.3 插值中的龙格现象
实验8.4 Hermite插值
实验8.5 三次样条插值
实验8.6 保形分段三次插值
实验8.7 MATLAB中的interp1函数
实验8.8 二元函数插值
实验8.9 Chebyshev最佳一致逼近
实验8.10 Chebyshev多项式与第二类Chebyshev多项式
实验8.11 Legendre、Laguerre和Hermite多项式
实验8.12 Legendre最佳平方逼近
实验8.13 Chebyshev最佳平方逼近
实验8.14 全球变暖数据分析
本章小结
上机操作习题

第9章 估计、滤波与数据拟合
实验9.1 超定方程组的最小二乘解
实验9.2 最小二乘法估计的SVD分解计算方法
实验9.3 Gauss-Markov估计
实验9.4 Kalman滤波
实验9.5 MATLAB中的多项式拟合
实验9.6 MATLAB中的lsqcurvefit函数
实验9.7 最小二乘曲线拟合计算方法
本章小结
上机操作习题

第10章 数值积分
实验10.1 复合梯形求积法
实验10.2 复合Simpson积分
实验10.3 变步长的梯形积分方法
实验10.4 变步长的复合Simpson方法
实验10.5 Romberg积分方法
实验10.6 Gauss-Legendre积分
实验10.7 Gauss-Laguerre方法计算反常积分
实验10.8 Gauss-Hermite方法计算反常积分
实验10.9 Gauss-Chebyshev方法计算瑕积分
实验10.10 蒙特卡罗方法
实验10.11 MATLAB中的数值积分方法
实验10.12 二重与三复位积分的计算
本章小结
上机操作习题

第11章 常微分方程数值方法
实验11.1 Euler方法
实验11.2 改进的Euler方法
实验11.3 Runge-Kutta方法
实验11.4 变步长的RK方法
实验11.5 Adams方法
实验11.6 刚性方程组
实验11.7 高阶方程及微分方程组的数值方法
实验11.8 阻尼振动问题
实验11.9 线性方程边值问题的打靶法
本章小结
上机操作习题

第12章 数值方法应用范例（一）
实验12.1 太阳系及地月系统的共线平动点
实验12.2 共线平动点的Jacobi常数
实验12.3 飞船定点三角平动点问题
实验12.4 人造地球卫星轨道外推
实验12.5 美丽的分形图案
本章小结

第13章 数值方法应用范例（二）
实验13.1 卫星伪距定位原理
实验13.2 卫星导航系统的多资料定位
实验13.3 全球搜救系统的伪距定位方法
实验13.4 全球搜救系统的多普勒定位
实验13.5 多普勒与伪距的联合定位方法
本章小结

附录A 数值分析中的泛函理论介绍
A.1 线性空间与度量空间
A.2 赋范线性空间与Banach空间
A.3 内积空间与Hilbert空间
附录B 代码编辑器UltraEdit
附录C 程序调试方法
附录D 常用数值分析理论及应用资源
主要参考文献

前言/序言

　　数值分析是数学的一个分支，它是利用计算机求解各种数学问题的数值方法及相关理论。现今，科学计算能力已经成为一个国家科技发展水平的一个重要标志。随着计算技术的发展，曾经出现过多种的计算语言，经过几十年的变迁，有些语言被逐步淘汰了，MATLAB以其顽强的生命力生存了下来，并且还在非常稳健地发展。
　　MATLAB集科学计算、图像处理等多种功能于一体，其庞大的工具箱系统已经触及控制理论、信号处理、金融分析、虚拟现实、航空航天、最优化、神经网络设计等诸多科学领域。
　　本书内容简介
　　全书分为13章和4个附录。以下是各章内容的概述。
　　第1章，MATLAB基础
　　比较详细地介绍了MATLAB编程的基本方法。这一章中，从最基本的软件界面认识到程序设计方法都有涉及。初学者完全可以通过这一章的学习掌握MATLAB程序设计的基本方法，并在随后章节的学习中逐步增强MATLAB编程能力。
　　第2章，MATLAB在微积分中的应用
　　目前MATLAB在微积分中应用的相关书籍在市面上比较少，而且有些书籍是MATLAB有什么函数，就讲什么应用，而不顾及微积分本身的系统性以及大学生在学习这门课程时的顺序。鉴于此，这一章中按照微积分课程本身的内容安排实验顺序，这符合一般学习大学数学的需要，同时可以让学生在学习基础数学的时候就能够用MATLAB处理学习中的问题，激发学习兴趣。
　　第3章，复变函数与积分变换
　　介绍了符号计算在复变函数中的一些基本应用问题。复变函数是部分理工科的数学基础课程之一，如果对复变函数没有兴趣或者用不到的读者可以跳过这一章，这不影响后面章节的阅读。
　　第4章，线性方程组数值方法
　　线性方程组数值方法是数值分析的基本问题之一，其基本的计算方法主要可以分为直接法和迭代法。对于一些高阶方程组，迭代法因简单好用而非常诱人，由于具有更强竞争力，大部分教材采用先介绍直接法后介绍迭代法。事实上，迭代法涉及的数学内容要深刻一些，但是使用方法上却相对简单一些，所以在这一章中，首先介绍了一些重要的迭代算法，随后介绍了一些直接算法。
　　第5章，非线性方程的求根
　　这一章中介绍了常用的求根方法，如二分法、不动点迭代法和牛顿迭代法等。迭代法使用起来虽然简单，但是其理论内涵很丰富。这一章是非线性方程组计算方法的基础。
　　第6章，非线性方程组与最优化方法
　　介绍了多种非线性方程组与最优化的计算方法。在一般的大学数值分析教材中，对非线性方程组介绍不多，考虑到一些科技应用问题，所以这一章中比较详细地给出了多种计算方法。
　　第7章，矩阵特征值与特征向量
　　给出了矩阵特征值的不同计算方法。特征值与特征向量也是数值分析的一个基本问题，这一章中除了介绍一般的特征值计算方法外，还介绍了广义特征值问题。
　　第8章，插值与函数逼近
　　介绍了常用的插值与函数逼近方法。这一章的内容是许多应用数学问题的基础，比如数值积分方法就以插值理论为基础。同时这一章中，还比较详细地介绍了许多正交多项式问题。这一章的内容是相当重要的，我们也花了比较大的篇幅来介绍。
　　第9章，估计、滤波与数据拟合
　　这一章的内容以实用性较强为特点。在讲解时，力求联系实际应用问题，同时又联系数学原理，让读者既直观地理解处理的方法，同时又能真正有效地从数学上掌握这些工具。
　　第10章，数值积分
　　主要介绍了一般类型的数值积分方法，同时介绍了高斯系列数值积分方法，涉及广义积分与瑕积分问题。
　　第11章，常微分方程数值方法
　　从最基本的Euler方法逐步介绍了一些相关的计算方法。常微分方程是描述自然科学最常用的工具之一，所以这一章中侧重于一些实际应用范例，在章节中安排了振动理论问题。同时这一章还介绍了如何发布MATLAB实验报告为HTML文件。
　　第12章，数值方法应用范例（一）
　　结合前面章节介绍的数值方法介绍了几个综合性较强的数值分析实验。这几个实验都比较典型，涉及宇航、天文、航天器运动、分形等领域，本身就是不错的参考资料。实验的处理方法比较多样，采用的数值分析基本内容比较多，对于前面章节介绍的数值分析基本方法也是一种复习。
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【图书简介】 《实战MATLAB：高效数据处理与可视化指南》 在当今信息爆炸的时代，数据已成为驱动决策、革新商业模式的核心要素。掌握高效的数据处理与可视化技术，不仅是技术人员的核心竞争力，更是各行各业专业人士在职场中脱颖而出的关键。本书《实战MATLAB：高效数据处理与可视化指南》正是为满足这一迫切需求而精心打造，它将引领您深入探索MATLAB强大的数据处理能力，并掌握如何通过生动直观的可视化手段，将复杂的数据转化为洞察力，驱动更明智的决策。 本书特色与内容概述： 本书以实用性为导向，紧密结合实际应用场景，力求为读者提供一套系统、全面且易于上手的MATLAB数据处理与可视化解决方案。我们避免了枯燥乏味的理论堆砌，而是将重心放在“如何做”和“为什么这么做”，通过丰富的案例和代码示例，引导读者逐步掌握核心技术。 第一部分：MATLAB数据处理的基石 在开始复杂的数据分析之前，扎实的数据处理基础至关重要。本部分将为您打下坚实的基础，让您能从容应对各种类型的数据。 数据导入与导出： 无论是来自Excel、CSV、文本文件，还是数据库，本书都将详细介绍如何利用MATLAB的强大功能高效地导入数据。我们将讲解常用的导入函数，并探讨如何处理不同数据格式、缺失值以及编码问题，确保数据在导入过程中的完整性与准确性。同时，我们也会深入讲解如何将处理后的数据导出为多种格式，以便与其他系统或软件进行交互。 数据预处理与清洗： 真实世界的数据往往是“脏”的，包含各种噪声、异常值和格式不一致。本部分将重点讲解数据清洗的关键技术。您将学会如何识别和处理缺失值（如插值、删除、填充），如何检测和修正异常值，如何进行数据规范化与标准化，以及如何处理重复数据。这些操作对于保证后续分析的可靠性至关重要。 数据转换与重塑： 掌握灵活的数据转换能力是数据处理的核心。本书将引导您学习如何进行数据类型的转换，如何对数据进行筛选、排序和分组。我们将深入讲解如何使用MATLAB强大的数组和矩阵操作，实现数据的转置、合并、分割以及维度重塑。您将学会如何根据分析需求，将数据组织成最适合的形态。 字符串处理与模式匹配： 在许多数据集中，文本信息扮演着重要角色。本书将详细介绍MATLAB在字符串处理方面的强大功能，包括字符串的拼接、分割、查找、替换以及大小写转换。我们还将重点讲解正则表达式在复杂文本模式匹配中的应用，帮助您高效地从非结构化文本数据中提取有用信息。 日期与时间数据处理： 日期和时间数据在时间序列分析、事件记录等领域尤为常见。本书将教会您如何识别、解析和操作日期时间数据。您将学会如何创建日期时间对象，进行日期之间的计算（如时间差），如何根据特定格式提取年、月、日、时、分、秒，以及如何处理时区问题。 第二部分：MATLAB数据分析的利器 数据处理的最终目的是为了从中提取有价值的信息。本部分将聚焦于MATLAB在各类数据分析任务中的应用，让您能够深入挖掘数据背后的规律。 描述性统计分析： 了解数据的基本特征是深入分析的第一步。本书将指导您如何运用MATLAB计算均值、中位数、方差、标准差、偏度、峰度等描述性统计量，帮助您快速把握数据的分布情况和集中趋势。 相关性与协方差分析： 理解变量之间的关系是数据分析的关键。我们将讲解如何计算变量之间的相关系数和协方差矩阵，从而量化变量之间的线性关联强度与方向。这有助于识别潜在的特征之间的依赖关系。 假设检验与置信区间： 在进行推断性统计时，科学的假设检验至关重要。本书将介绍t检验、卡方检验、ANOVA等常用假设检验方法，并讲解如何计算置信区间，从而对总体参数做出有根据的推断。 回归分析： 回归分析是预测和建模的基石。本书将从简单的线性回归出发，逐步深入到多元线性回归，讲解如何建立回归模型，如何解释回归系数，以及如何评估模型的拟合优度。我们将涵盖多项式回归、逐步回归等高级技术，并探讨如何处理多重共线性等问题。 分类与聚类： 当面对需要将数据分组或识别模式的任务时，分类与聚类技术将大显身手。我们将介绍K-means聚类、层次聚类等无监督学习方法，帮助您发现数据中的自然分组。同时，我们也将涉及一些基本的分类算法，如逻辑回归、支持向量机（SVM）的入门应用，为构建预测模型打下基础。 时间序列分析入门： 随着物联网、金融等领域的发展，时间序列数据的分析变得日益重要。本书将为您介绍时间序列分析的基本概念，包括趋势、季节性、周期性等。我们将讲解如何使用ARIMA模型等经典方法对时间序列进行建模和预测，帮助您理解数据的动态变化规律。 第三部分：MATLAB数据可视化的艺术 再精妙的分析，如果不能有效地传达给他人，其价值将大打折扣。数据可视化是将复杂信息转化为直观洞察的强大工具。本书将教会您如何用MATLAB创建各种引人入胜的可视化图表。 基础图表绘制： 从最常用的散点图、折线图、柱状图、饼图开始，本书将详细讲解如何自定义图表的颜色、线型、标记，如何添加标题、坐标轴标签，以及如何设置图例。您将学会如何快速生成清晰、专业的二维图表。 高级图表定制： 为了更深入地展示数据信息，本书将引导您探索更高级的图表类型。我们将讲解如何创建箱线图、小提琴图来展示数据分布，如何绘制热力图、等高线图来展示多变量关系，以及如何利用子图（subplot）在同一窗口展示多个图表，进行对比分析。 三维可视化： 当数据具有三个或更多维度时，三维图表能提供更丰富的视角。本书将介绍曲面图、三维散点图、三维网格图等，帮助您可视化三维空间中的数据结构和关系。 交互式可视化： 静态图表有时难以满足探索性分析的需求。本书将介绍如何利用MATLAB的交互式功能，如数据游标（data cursor）、图缩放（zoom）和图平移（pan），以及如何使用MATLAB App Designer构建简单的交互式应用程序，让数据探索过程更加灵活和高效。 自定义图表与美化： 为了使图表更具专业性和吸引力，本书将深入讲解图表的美化技巧，包括调整字体、线条粗细、背景色等。我们还将介绍如何为图表添加箭头、文本标注等，突出关键信息，使图表更具说服力。 地理空间数据可视化入门： 对于涉及地理位置的数据，地图可视化是不可或缺的。本书将简要介绍如何使用MATLAB的Mapping Toolbox（如果可用）或基本的地理图绘制函数，将数据叠加在地图上，进行空间分析和展示。 本书的价值与目标读者： 《实战MATLAB：高效数据处理与可视化指南》适合广泛的技术专业人士、研究人员、工程师、数据分析师、学生以及任何希望提升数据处理与可视化技能的职场人士。无论您是初次接触MATLAB，还是已经具备一定基础，本书都能为您提供宝贵的知识和实用的技能。 为什么选择MATLAB？ MATLAB作为一款强大的科学计算软件，以其简洁的语法、丰富的工具箱以及高效的矩阵运算能力，在工程、科学研究、金融建模等众多领域占据着举足轻重的地位。其集成的开发环境（IDE）提供了直观的界面，使得数据处理、算法开发、模型构建和结果可视化得以在一个统一的平台上完成。通过本书的学习，您将深刻体会到MATLAB在处理复杂数据任务时的强大优势，并将其转化为解决实际问题的有效工具。 学习本书，您将获得： 扎实的数据处理基础： 从数据导入到清洗、转换，掌握应对各种数据挑战的通用方法。 强大的数据分析能力： 运用统计学和机器学习的常用工具，深入挖掘数据中的洞察。 高超的数据可视化技巧： 创作清晰、直观、引人入胜的图表，有效沟通数据信息。 解决实际问题的实战技能： 通过丰富的案例，将理论知识转化为解决实际工作难题的能力。 提升职场竞争力： 在数据驱动的时代，掌握这些技能将使您在众多竞争者中脱颖而出。 本书力求成为您在MATLAB数据处理与可视化领域的得力助手，帮助您在职场中“赢在数据时代”。让我们一起开启这段精彩的数据探索之旅吧！

评分☆☆☆☆☆

这本书的出现，对我而言，简直就是雪中送炭。我是一名初入职场的工程师，工作中经常会接触到各种各样的数据分析和数值计算任务。虽然学校里学过一些基础的数值方法，但理论知识和实际应用之间，总感觉隔着一层纱。尤其是在处理一些复杂的工程问题时，感觉自己掌握的工具不够用，效率低下，也容易出错。MATLAB一直是我非常看好的一个工具，它的强大功能和易用性让我印象深刻，但如何真正地把它运用到数值分析和实际问题中，却是我一直以来困惑的地方。这本书的“第2版”让我觉得内容会更加成熟和系统，而且“附光盘”的设计，更是让我看到了直接动手实践的机会。我非常期待书中能够通过丰富的案例，一步步地引导我理解数值分析的核心概念，并教会我如何利用MATLAB高效地实现这些算法，解决实际工程中的挑战。比如，如何利用MATLAB进行数值积分、微分方程求解、插值与拟合、或者最优化等问题，书中能否给出清晰的代码示例和详细的解析，帮助我快速掌握这些技能，从而在工作中脱颖而出，提升自己的核心竞争力。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的第一印象是充满了“干货”的潜力。我一直以来都对利用计算机进行科学计算和工程仿真抱有浓厚的兴趣，而MATLAB作为这个领域的“标准配置”，自然是我的首选。尤其是“数值分析与应用”这几个字，让我看到了将抽象的数学理论与生动的工程实践相结合的可能性。我曾在一些数学课程中接触过数值分析的基本概念，例如牛顿法、高斯消元法、插值等等，但总觉得这些方法在实际问题中的应用场景不够清晰，而且自己手动实现起来也颇为繁琐。这本书的“第2版”（附光盘）让我觉得非常有吸引力，这意味着内容会更加完善，而且光盘上的代码资源，可以直接拿来学习和实践，这对于我这样的初学者来说，简直是太重要了。我迫切希望这本书能够教会我如何将这些数值方法巧妙地应用于实际工程问题，例如如何利用MATLAB解决物理建模中的微分方程，如何进行信号处理中的频谱分析，如何优化设计参数，或者如何进行复杂系统的仿真。我期待书中能够提供一些清晰的图示、详实的步骤和可运行的代码，让我能够真正地“学以致用”，提升自己的工程实践能力。

评分☆☆☆☆☆

初拿到这本书，就被它沉甸甸的质感和封面设计所吸引。封面上的“赢在职场”四个字，仿佛给我指明了一条通往职业成功的捷径，而“MATLAB数值分析与应用”则承诺了硬核的技术支撑。我一直对MATLAB在实际工程问题中的应用充满好奇，尤其是数值分析这部分，虽然理论知识掌握了一些，但总觉得在实际操作层面不够熟练，很多时候只能停留在“纸上谈兵”。这本书的副标题“第2版”（附光盘）更是让人信心倍增，意味着内容会更加成熟和完善，而且附带的光盘，对于初学者来说，简直是福音，可以直接拿到代码进行实践，免去很多自己搭建环境和编写基础代码的烦恼。我特别期待书中的案例分析，希望能够看到如何将复杂的数值方法转化为解决实际工程挑战的工具，比如在信号处理、数据拟合、优化问题等方面，MATLAB能发挥多大的作用，又有哪些巧妙的技巧和算法可以使用。这本书给我的第一印象是专业、实用，并且充满了学习的热情和对职业发展的期许。我甚至已经开始想象，学完这本书，我可以在工作中游刃有余地处理数据，用更高效、更精准的方法解决难题，成为团队中不可或缺的技术骨干。

评分☆☆☆☆☆

说实话，翻开这本书，我脑子里浮现的更多的是那些曾经让我头疼不已的数学公式和算法。数值分析，听起来就高大上，但现实中，很多时候它就像一道无形的墙，阻碍着我们解决更深层次的问题。尤其是在工程领域，数据量大、计算复杂，如果没有高效的数值计算工具和方法，效率会大打折扣。这本书的名字“赢在职场”让我眼前一亮，它不仅仅是关于技术的学习，更关乎如何将技术转化为职场竞争力。我一直觉得，掌握一门强大的工具，并且能够灵活运用它来解决实际问题，是提升个人价值最直接有效的方式。MATLAB作为数值计算领域的佼佼者，其强大的功能和友好的用户界面早已闻名遐迩，但如何深入挖掘它的潜力，尤其是数值分析这块，一直是我想攻克的难关。这本书的“第2版”意味着它已经经过了市场的检验和读者的反馈，内容上应该更加精炼和贴近实际需求。我非常期待书中能够提供一些“拿来就用”的解决方案，能够帮助我快速上手，解决工作中遇到的那些棘手的计算难题，例如在进行系统仿真、参数优化、或者复杂模型求解时，能够有一个清晰的思路和可靠的方法。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，在快速发展的科技时代，持续学习和提升专业技能是保持职场竞争力的关键。而MATLAB，无疑是众多领域中不可或缺的利器，尤其是在数值分析方面，它提供了强大的计算能力和灵活的工具箱。这本书的标题“赢在职场”直击我的痛点，它不仅承诺了技能的提升，更指明了这些技能将如何转化为职场的优势。我是一名数据分析师，工作中经常需要处理海量数据，进行复杂的模型构建和仿真。虽然我对MATLAB的界面和基本操作不陌生，但在深入的数值分析算法应用方面，我总感觉有些力不从心。这本书的“第2版”让我觉得内容更加扎实，而且“附光盘”的设计，预示着我可以立即获得实践的资源。我期待书中能够提供一些前沿的数值方法和算法，并展示如何将它们有效地应用到实际的工程和数据分析场景中。比如，如何利用MATLAB解决非线性方程组、如何进行大规模矩阵运算、如何实现高效的数值积分和微分方程求解，以及如何进行统计建模和数据挖掘。我希望这本书能够成为我学习MATLAB数值分析的“秘籍”，帮助我解决工作中遇到的难题，成为一名更出色的技术专家。

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大品牌，不错，高档，值得信赖。。。

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matlab的数值分析，凑合着看吧，还不错的，看看吧。

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还是挺好的，买了自己需要的时候看看

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书非常不错，需要仔细去阅读。

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给实验室买的，很好用的计算机专业书籍，推荐

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书不错。正版

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评分☆☆☆☆☆

至于帝国主义问题，中国的"封建主义"与"资本主义萌芽"两个模式当然都强调帝国主义的破坏性作用。"封建主义"学派强调帝国主义如何使封建剥削关系进一步恶化，而"资本主义萌芽"学派突出了帝国主义如何阻碍了中国资本主义的充分发展。