贏在職場：MATLAB數值分析與應用（第2版）（附光盤） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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宋葉誌 等 著

圖書標籤:

• MATLAB
• 數值分析
• 職場
• 應用
• 高等教育
• 理工科
• 工程計算
• 科學計算
• 數學建模
• 第2版

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111449928

版次：2

商品編碼：11396861

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 贏在職場

開本：16開

齣版時間：2014-02-01

用紙：膠版紙

頁數：469

正文語種：中文

內容簡介

　　

　　《贏在職場：MATLAB數值分析與應用（第2版）（附光盤）》以實驗教程的形式介紹如何使用MATLAB編程實現數值分析計算問題，內容涵蓋數值分析的多個方麵。
　　《贏在職場：MATLAB數值分析與應用（第2版）（附光盤）》包括13章（分三個部分）和4個附錄。第一部分（第1章）講述MATLAB語言程序設計基礎。第二部分（第2~11章）係統地介紹瞭符號計算在微積分和復變函數兩門大學數學基礎課程中的應用，以及綫性方程組、特徵值與特徵嚮量、插值與函數逼近、估計方法和數據擬閤、積分計算、常微分方程等數值方法；從實用角度考慮，在許多章節都給齣瞭一些數值分析的應用範例。第三部分（第12~13章）單獨介紹一些綜閤性較強的數學建模問題。本書著重強調數值分析的基本原理與編程思想，並強調計算可視化，盡可能地從多角度給齣計算結果的圖像錶述。
　　《贏在職場：MATLAB數值分析與應用（第2版）（附光盤）》適閤作為大學理工科非數學類專業的本科生或研究生學習數值分析的有益參考，同時也可作為科技人員及工程計算人員的參考工具書。
　　

內頁插圖

目錄

第1章 MATLAB基礎
1.1 MATLAB窗口介紹
1.1.1 啓動MATLAB
1.1.2 命令窗口
1.1.3 “當前目錄”瀏覽器
1.1.4 “工作空間”瀏覽器
1.2 MATLAB語言基礎
1.2.1 常量、變量和運算符
1.2.2 矩陣與數組
1.2.3 元胞數組
1.2.4 符號運算
1.3 MATLAB圖形和3D可視化
1.3.1 二維繪圖
1.3.2 三維繪圖
1.3.3 符號運算的可視化
1.4 MATLAB程序設計基礎
1.4.1 M文件概述與編輯/調試器窗口基本操作
1.4.2 M腳本文件
1.4.3 M函數文件
1.4.4 MATLAB控製流
1.5 MATLAB工具箱與幫助係統
1.5.1 MATLAB工具箱介紹
1.5.2 幫助係統
本章小結

第2章 MATLAB在微積分中的應用
實驗2.1 函數極限運算
實驗2.2 函數的導數與高階導數運算
實驗2.3 泰勒展開
實驗2.4 符號求和與特殊級數問題
實驗2.5 不定積分運算
實驗2.6 定積分與反常積分運算
實驗2.7 多變量函數極限
實驗2.8 多元函數的偏導數運算
實驗2.9 隱函數的偏導數
實驗2.10 多變量泰勒展開
實驗2.11 梯度、Jacobi矩陣與Hesse矩陣
實驗2.12 重積分運算
實驗2.13 第一型麯綫積分
實驗2.14 第二型麯綫積分
實驗2.15 第一型麯麵積分
實驗2.16 第二型麯麵積分
實驗2.17 場論中的梯度、散度和鏇度
實驗2.18 正交麯綫坐標係的三度問題
實驗2.19 力學中的保守力場與非保守力場
本章小結
上機操作習題

第3章 復變函數與積分變換
實驗3.1 復數與復矩陣的生成
實驗3.2 復數的基本運算
實驗3.3 留數的兩種計算方法
實驗3.4 留數在計算閉麯綫積分中的應用
實驗3.5 Fourier變換
實驗3.6 Fourier逆變換
實驗3.7 Laplace變換
實驗3.8 Laplace逆變換
本章小結
上機操作習題

第4章 綫性方程組數值方法
實驗4.1 Jacobi迭代
實驗4.2 Gauss-Seidel迭代
實驗4.3 逐次超鬆弛迭代法（SOR）
實驗4.4 Gauss消元法計算綫性方程組
實驗4.5 列主元消去法計算綫性方程組
實驗4.6 LU分解法計算綫性方程組
實驗4.7 Cholesky分解法計算綫性方程組
實驗4.8 奇異值分解法計算綫性方程組
實驗4.9 雙共軛梯度法
實驗4.10 共軛梯度的LSQR方法
實驗4.11 綫性方程組的最小殘差法
實驗4.12 綫性方程組的標準最小殘差法
實驗4.13 綫性方程組的廣義最小殘差法
本章小結
上機操作習題

第5章 非綫性方程的求根
實驗5.1 波爾查諾二分法
實驗5.2 不動點迭代法
實驗5.3 Aitken加速方法
實驗5.4 Steffensen迭代法
實驗5.5 Newton-Raphson迭代方法
實驗5.6 重根的加速迭代問題
實驗5.7 割綫法
實驗5.8 Kepler方程的計算
本章小結
上機操作習題

第6章 非綫性方程組與最優化方法
實驗6.1 不動點迭代法
實驗6.2 Gauss-Seidel迭代
實驗6.3 非綫形方程組的牛頓迭代法
實驗6.4 簡化的牛頓迭代法
實驗6.5 擬牛頓法（Broyden方法）
實驗6.6 Broyden第二方法
實驗6.7 DFP方法
實驗6.8 BFS方法
實驗6.9 最速下降法
實驗6.10 帶鬆弛因子的牛頓下降法
實驗6.11 共軛梯度法（Fletcher-Reeves方法）
實驗6.12 Polak-Ribiere方法
實驗6.13 MATLAB中的fsovle函數方法
本章小結
上機操作習題

第7章 矩陣特徵值及特徵嚮量
實驗7.1 乘冪法計算矩陣的主特徵值及其特徵嚮量
實驗7.2 乘冪法的2範數單位化方法
實驗7.3 Rayleigh加速方法
實驗7.4 修正的Rayleigh加速方法
實驗7.5 反冪法
實驗7.6 QR方法
實驗7.7 擬上三角陣的QR方法
實驗7.8 MATLAB中的eig方法
實驗7.9 廣義特徵值問題
本章小結
上機操作習題

第8章 插值與函數逼近
實驗8.1 拉格朗日插值方法
實驗8.2 牛頓插值法
實驗8.3 插值中的龍格現象
實驗8.4 Hermite插值
實驗8.5 三次樣條插值
實驗8.6 保形分段三次插值
實驗8.7 MATLAB中的interp1函數
實驗8.8 二元函數插值
實驗8.9 Chebyshev最佳一緻逼近
實驗8.10 Chebyshev多項式與第二類Chebyshev多項式
實驗8.11 Legendre、Laguerre和Hermite多項式
實驗8.12 Legendre最佳平方逼近
實驗8.13 Chebyshev最佳平方逼近
實驗8.14 全球變暖數據分析
本章小結
上機操作習題

第9章 估計、濾波與數據擬閤
實驗9.1 超定方程組的最小二乘解
實驗9.2 最小二乘法估計的SVD分解計算方法
實驗9.3 Gauss-Markov估計
實驗9.4 Kalman濾波
實驗9.5 MATLAB中的多項式擬閤
實驗9.6 MATLAB中的lsqcurvefit函數
實驗9.7 最小二乘麯綫擬閤計算方法
本章小結
上機操作習題

第10章 數值積分
實驗10.1 復閤梯形求積法
實驗10.2 復閤Simpson積分
實驗10.3 變步長的梯形積分方法
實驗10.4 變步長的復閤Simpson方法
實驗10.5 Romberg積分方法
實驗10.6 Gauss-Legendre積分
實驗10.7 Gauss-Laguerre方法計算反常積分
實驗10.8 Gauss-Hermite方法計算反常積分
實驗10.9 Gauss-Chebyshev方法計算瑕積分
實驗10.10 濛特卡羅方法
實驗10.11 MATLAB中的數值積分方法
實驗10.12 二重與三復位積分的計算
本章小結
上機操作習題

第11章 常微分方程數值方法
實驗11.1 Euler方法
實驗11.2 改進的Euler方法
實驗11.3 Runge-Kutta方法
實驗11.4 變步長的RK方法
實驗11.5 Adams方法
實驗11.6 剛性方程組
實驗11.7 高階方程及微分方程組的數值方法
實驗11.8 阻尼振動問題
實驗11.9 綫性方程邊值問題的打靶法
本章小結
上機操作習題

第12章 數值方法應用範例（一）
實驗12.1 太陽係及地月係統的共綫平動點
實驗12.2 共綫平動點的Jacobi常數
實驗12.3 飛船定點三角平動點問題
實驗12.4 人造地球衛星軌道外推
實驗12.5 美麗的分形圖案
本章小結

第13章 數值方法應用範例（二）
實驗13.1 衛星僞距定位原理
實驗13.2 衛星導航係統的多資料定位
實驗13.3 全球搜救係統的僞距定位方法
實驗13.4 全球搜救係統的多普勒定位
實驗13.5 多普勒與僞距的聯閤定位方法
本章小結

附錄A 數值分析中的泛函理論介紹
A.1 綫性空間與度量空間
A.2 賦範綫性空間與Banach空間
A.3 內積空間與Hilbert空間
附錄B 代碼編輯器UltraEdit
附錄C 程序調試方法
附錄D 常用數值分析理論及應用資源
主要參考文獻

前言/序言

　　數值分析是數學的一個分支，它是利用計算機求解各種數學問題的數值方法及相關理論。現今，科學計算能力已經成為一個國傢科技發展水平的一個重要標誌。隨著計算技術的發展，曾經齣現過多種的計算語言，經過幾十年的變遷，有些語言被逐步淘汰瞭，MATLAB以其頑強的生命力生存瞭下來，並且還在非常穩健地發展。
　　MATLAB集科學計算、圖像處理等多種功能於一體，其龐大的工具箱係統已經觸及控製理論、信號處理、金融分析、虛擬現實、航空航天、最優化、神經網絡設計等諸多科學領域。
　　本書內容簡介
　　全書分為13章和4個附錄。以下是各章內容的概述。
　　第1章，MATLAB基礎
　　比較詳細地介紹瞭MATLAB編程的基本方法。這一章中，從最基本的軟件界麵認識到程序設計方法都有涉及。初學者完全可以通過這一章的學習掌握MATLAB程序設計的基本方法，並在隨後章節的學習中逐步增強MATLAB編程能力。
　　第2章，MATLAB在微積分中的應用
　　目前MATLAB在微積分中應用的相關書籍在市麵上比較少，而且有些書籍是MATLAB有什麼函數，就講什麼應用，而不顧及微積分本身的係統性以及大學生在學習這門課程時的順序。鑒於此，這一章中按照微積分課程本身的內容安排實驗順序，這符閤一般學習大學數學的需要，同時可以讓學生在學習基礎數學的時候就能夠用MATLAB處理學習中的問題，激發學習興趣。
　　第3章，復變函數與積分變換
　　介紹瞭符號計算在復變函數中的一些基本應用問題。復變函數是部分理工科的數學基礎課程之一，如果對復變函數沒有興趣或者用不到的讀者可以跳過這一章，這不影響後麵章節的閱讀。
　　第4章，綫性方程組數值方法
　　綫性方程組數值方法是數值分析的基本問題之一，其基本的計算方法主要可以分為直接法和迭代法。對於一些高階方程組，迭代法因簡單好用而非常誘人，由於具有更強競爭力，大部分教材采用先介紹直接法後介紹迭代法。事實上，迭代法涉及的數學內容要深刻一些，但是使用方法上卻相對簡單一些，所以在這一章中，首先介紹瞭一些重要的迭代算法，隨後介紹瞭一些直接算法。
　　第5章，非綫性方程的求根
　　這一章中介紹瞭常用的求根方法，如二分法、不動點迭代法和牛頓迭代法等。迭代法使用起來雖然簡單，但是其理論內涵很豐富。這一章是非綫性方程組計算方法的基礎。
　　第6章，非綫性方程組與最優化方法
　　介紹瞭多種非綫性方程組與最優化的計算方法。在一般的大學數值分析教材中，對非綫性方程組介紹不多，考慮到一些科技應用問題，所以這一章中比較詳細地給齣瞭多種計算方法。
　　第7章，矩陣特徵值與特徵嚮量
　　給齣瞭矩陣特徵值的不同計算方法。特徵值與特徵嚮量也是數值分析的一個基本問題，這一章中除瞭介紹一般的特徵值計算方法外，還介紹瞭廣義特徵值問題。
　　第8章，插值與函數逼近
　　介紹瞭常用的插值與函數逼近方法。這一章的內容是許多應用數學問題的基礎，比如數值積分方法就以插值理論為基礎。同時這一章中，還比較詳細地介紹瞭許多正交多項式問題。這一章的內容是相當重要的，我們也花瞭比較大的篇幅來介紹。
　　第9章，估計、濾波與數據擬閤
　　這一章的內容以實用性較強為特點。在講解時，力求聯係實際應用問題，同時又聯係數學原理，讓讀者既直觀地理解處理的方法，同時又能真正有效地從數學上掌握這些工具。
　　第10章，數值積分
　　主要介紹瞭一般類型的數值積分方法，同時介紹瞭高斯係列數值積分方法，涉及廣義積分與瑕積分問題。
　　第11章，常微分方程數值方法
　　從最基本的Euler方法逐步介紹瞭一些相關的計算方法。常微分方程是描述自然科學最常用的工具之一，所以這一章中側重於一些實際應用範例，在章節中安排瞭振動理論問題。同時這一章還介紹瞭如何發布MATLAB實驗報告為HTML文件。
　　第12章，數值方法應用範例（一）
　　結閤前麵章節介紹的數值方法介紹瞭幾個綜閤性較強的數值分析實驗。這幾個實驗都比較典型，涉及宇航、天文、航天器運動、分形等領域，本身就是不錯的參考資料。實驗的處理方法比較多樣，采用的數值分析基本內容比較多，對於前麵章節介紹的數值分析基本方法也是一種復習。
　　……

【圖書簡介】 《實戰MATLAB：高效數據處理與可視化指南》 在當今信息爆炸的時代，數據已成為驅動決策、革新商業模式的核心要素。掌握高效的數據處理與可視化技術，不僅是技術人員的核心競爭力，更是各行各業專業人士在職場中脫穎而齣的關鍵。本書《實戰MATLAB：高效數據處理與可視化指南》正是為滿足這一迫切需求而精心打造，它將引領您深入探索MATLAB強大的數據處理能力，並掌握如何通過生動直觀的可視化手段，將復雜的數據轉化為洞察力，驅動更明智的決策。 本書特色與內容概述： 本書以實用性為導嚮，緊密結閤實際應用場景，力求為讀者提供一套係統、全麵且易於上手的MATLAB數據處理與可視化解決方案。我們避免瞭枯燥乏味的理論堆砌，而是將重心放在“如何做”和“為什麼這麼做”，通過豐富的案例和代碼示例，引導讀者逐步掌握核心技術。 第一部分：MATLAB數據處理的基石 在開始復雜的數據分析之前，紮實的數據處理基礎至關重要。本部分將為您打下堅實的基礎，讓您能從容應對各種類型的數據。 數據導入與導齣： 無論是來自Excel、CSV、文本文件，還是數據庫，本書都將詳細介紹如何利用MATLAB的強大功能高效地導入數據。我們將講解常用的導入函數，並探討如何處理不同數據格式、缺失值以及編碼問題，確保數據在導入過程中的完整性與準確性。同時，我們也會深入講解如何將處理後的數據導齣為多種格式，以便與其他係統或軟件進行交互。 數據預處理與清洗： 真實世界的數據往往是“髒”的，包含各種噪聲、異常值和格式不一緻。本部分將重點講解數據清洗的關鍵技術。您將學會如何識彆和處理缺失值（如插值、刪除、填充），如何檢測和修正異常值，如何進行數據規範化與標準化，以及如何處理重復數據。這些操作對於保證後續分析的可靠性至關重要。 數據轉換與重塑： 掌握靈活的數據轉換能力是數據處理的核心。本書將引導您學習如何進行數據類型的轉換，如何對數據進行篩選、排序和分組。我們將深入講解如何使用MATLAB強大的數組和矩陣操作，實現數據的轉置、閤並、分割以及維度重塑。您將學會如何根據分析需求，將數據組織成最適閤的形態。 字符串處理與模式匹配： 在許多數據集中，文本信息扮演著重要角色。本書將詳細介紹MATLAB在字符串處理方麵的強大功能，包括字符串的拼接、分割、查找、替換以及大小寫轉換。我們還將重點講解正則錶達式在復雜文本模式匹配中的應用，幫助您高效地從非結構化文本數據中提取有用信息。 日期與時間數據處理： 日期和時間數據在時間序列分析、事件記錄等領域尤為常見。本書將教會您如何識彆、解析和操作日期時間數據。您將學會如何創建日期時間對象，進行日期之間的計算（如時間差），如何根據特定格式提取年、月、日、時、分、秒，以及如何處理時區問題。 第二部分：MATLAB數據分析的利器 數據處理的最終目的是為瞭從中提取有價值的信息。本部分將聚焦於MATLAB在各類數據分析任務中的應用，讓您能夠深入挖掘數據背後的規律。 描述性統計分析： 瞭解數據的基本特徵是深入分析的第一步。本書將指導您如何運用MATLAB計算均值、中位數、方差、標準差、偏度、峰度等描述性統計量，幫助您快速把握數據的分布情況和集中趨勢。 相關性與協方差分析： 理解變量之間的關係是數據分析的關鍵。我們將講解如何計算變量之間的相關係數和協方差矩陣，從而量化變量之間的綫性關聯強度與方嚮。這有助於識彆潛在的特徵之間的依賴關係。 假設檢驗與置信區間： 在進行推斷性統計時，科學的假設檢驗至關重要。本書將介紹t檢驗、卡方檢驗、ANOVA等常用假設檢驗方法，並講解如何計算置信區間，從而對總體參數做齣有根據的推斷。 迴歸分析： 迴歸分析是預測和建模的基石。本書將從簡單的綫性迴歸齣發，逐步深入到多元綫性迴歸，講解如何建立迴歸模型，如何解釋迴歸係數，以及如何評估模型的擬閤優度。我們將涵蓋多項式迴歸、逐步迴歸等高級技術，並探討如何處理多重共綫性等問題。 分類與聚類： 當麵對需要將數據分組或識彆模式的任務時，分類與聚類技術將大顯身手。我們將介紹K-means聚類、層次聚類等無監督學習方法，幫助您發現數據中的自然分組。同時，我們也將涉及一些基本的分類算法，如邏輯迴歸、支持嚮量機（SVM）的入門應用，為構建預測模型打下基礎。 時間序列分析入門： 隨著物聯網、金融等領域的發展，時間序列數據的分析變得日益重要。本書將為您介紹時間序列分析的基本概念，包括趨勢、季節性、周期性等。我們將講解如何使用ARIMA模型等經典方法對時間序列進行建模和預測，幫助您理解數據的動態變化規律。 第三部分：MATLAB數據可視化的藝術 再精妙的分析，如果不能有效地傳達給他人，其價值將大打摺扣。數據可視化是將復雜信息轉化為直觀洞察的強大工具。本書將教會您如何用MATLAB創建各種引人入勝的可視化圖錶。 基礎圖錶繪製： 從最常用的散點圖、摺綫圖、柱狀圖、餅圖開始，本書將詳細講解如何自定義圖錶的顔色、綫型、標記，如何添加標題、坐標軸標簽，以及如何設置圖例。您將學會如何快速生成清晰、專業的二維圖錶。 高級圖錶定製： 為瞭更深入地展示數據信息，本書將引導您探索更高級的圖錶類型。我們將講解如何創建箱綫圖、小提琴圖來展示數據分布，如何繪製熱力圖、等高綫圖來展示多變量關係，以及如何利用子圖（subplot）在同一窗口展示多個圖錶，進行對比分析。 三維可視化： 當數據具有三個或更多維度時，三維圖錶能提供更豐富的視角。本書將介紹麯麵圖、三維散點圖、三維網格圖等，幫助您可視化三維空間中的數據結構和關係。 交互式可視化： 靜態圖錶有時難以滿足探索性分析的需求。本書將介紹如何利用MATLAB的交互式功能，如數據遊標（data cursor）、圖縮放（zoom）和圖平移（pan），以及如何使用MATLAB App Designer構建簡單的交互式應用程序，讓數據探索過程更加靈活和高效。 自定義圖錶與美化： 為瞭使圖錶更具專業性和吸引力，本書將深入講解圖錶的美化技巧，包括調整字體、綫條粗細、背景色等。我們還將介紹如何為圖錶添加箭頭、文本標注等，突齣關鍵信息，使圖錶更具說服力。 地理空間數據可視化入門： 對於涉及地理位置的數據，地圖可視化是不可或缺的。本書將簡要介紹如何使用MATLAB的Mapping Toolbox（如果可用）或基本的地理圖繪製函數，將數據疊加在地圖上，進行空間分析和展示。 本書的價值與目標讀者： 《實戰MATLAB：高效數據處理與可視化指南》適閤廣泛的技術專業人士、研究人員、工程師、數據分析師、學生以及任何希望提升數據處理與可視化技能的職場人士。無論您是初次接觸MATLAB，還是已經具備一定基礎，本書都能為您提供寶貴的知識和實用的技能。 為什麼選擇MATLAB？ MATLAB作為一款強大的科學計算軟件，以其簡潔的語法、豐富的工具箱以及高效的矩陣運算能力，在工程、科學研究、金融建模等眾多領域占據著舉足輕重的地位。其集成的開發環境（IDE）提供瞭直觀的界麵，使得數據處理、算法開發、模型構建和結果可視化得以在一個統一的平颱上完成。通過本書的學習，您將深刻體會到MATLAB在處理復雜數據任務時的強大優勢，並將其轉化為解決實際問題的有效工具。 學習本書，您將獲得： 紮實的數據處理基礎： 從數據導入到清洗、轉換，掌握應對各種數據挑戰的通用方法。 強大的數據分析能力： 運用統計學和機器學習的常用工具，深入挖掘數據中的洞察。 高超的數據可視化技巧： 創作清晰、直觀、引人入勝的圖錶，有效溝通數據信息。 解決實際問題的實戰技能： 通過豐富的案例，將理論知識轉化為解決實際工作難題的能力。 提升職場競爭力： 在數據驅動的時代，掌握這些技能將使您在眾多競爭者中脫穎而齣。 本書力求成為您在MATLAB數據處理與可視化領域的得力助手，幫助您在職場中“贏在數據時代”。讓我們一起開啓這段精彩的數據探索之旅吧！

評分☆☆☆☆☆

說實話，翻開這本書，我腦子裏浮現的更多的是那些曾經讓我頭疼不已的數學公式和算法。數值分析，聽起來就高大上，但現實中，很多時候它就像一道無形的牆，阻礙著我們解決更深層次的問題。尤其是在工程領域，數據量大、計算復雜，如果沒有高效的數值計算工具和方法，效率會大打摺扣。這本書的名字“贏在職場”讓我眼前一亮，它不僅僅是關於技術的學習，更關乎如何將技術轉化為職場競爭力。我一直覺得，掌握一門強大的工具，並且能夠靈活運用它來解決實際問題，是提升個人價值最直接有效的方式。MATLAB作為數值計算領域的佼佼者，其強大的功能和友好的用戶界麵早已聞名遐邇，但如何深入挖掘它的潛力，尤其是數值分析這塊，一直是我想攻剋的難關。這本書的“第2版”意味著它已經經過瞭市場的檢驗和讀者的反饋，內容上應該更加精煉和貼近實際需求。我非常期待書中能夠提供一些“拿來就用”的解決方案，能夠幫助我快速上手，解決工作中遇到的那些棘手的計算難題，例如在進行係統仿真、參數優化、或者復雜模型求解時，能夠有一個清晰的思路和可靠的方法。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，在快速發展的科技時代，持續學習和提升專業技能是保持職場競爭力的關鍵。而MATLAB，無疑是眾多領域中不可或缺的利器，尤其是在數值分析方麵，它提供瞭強大的計算能力和靈活的工具箱。這本書的標題“贏在職場”直擊我的痛點，它不僅承諾瞭技能的提升，更指明瞭這些技能將如何轉化為職場的優勢。我是一名數據分析師，工作中經常需要處理海量數據，進行復雜的模型構建和仿真。雖然我對MATLAB的界麵和基本操作不陌生，但在深入的數值分析算法應用方麵，我總感覺有些力不從心。這本書的“第2版”讓我覺得內容更加紮實，而且“附光盤”的設計，預示著我可以立即獲得實踐的資源。我期待書中能夠提供一些前沿的數值方法和算法，並展示如何將它們有效地應用到實際的工程和數據分析場景中。比如，如何利用MATLAB解決非綫性方程組、如何進行大規模矩陣運算、如何實現高效的數值積分和微分方程求解，以及如何進行統計建模和數據挖掘。我希望這本書能夠成為我學習MATLAB數值分析的“秘籍”，幫助我解決工作中遇到的難題，成為一名更齣色的技術專傢。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的第一印象是充滿瞭“乾貨”的潛力。我一直以來都對利用計算機進行科學計算和工程仿真抱有濃厚的興趣，而MATLAB作為這個領域的“標準配置”，自然是我的首選。尤其是“數值分析與應用”這幾個字，讓我看到瞭將抽象的數學理論與生動的工程實踐相結閤的可能性。我曾在一些數學課程中接觸過數值分析的基本概念，例如牛頓法、高斯消元法、插值等等，但總覺得這些方法在實際問題中的應用場景不夠清晰，而且自己手動實現起來也頗為繁瑣。這本書的“第2版”（附光盤）讓我覺得非常有吸引力，這意味著內容會更加完善，而且光盤上的代碼資源，可以直接拿來學習和實踐，這對於我這樣的初學者來說，簡直是太重要瞭。我迫切希望這本書能夠教會我如何將這些數值方法巧妙地應用於實際工程問題，例如如何利用MATLAB解決物理建模中的微分方程，如何進行信號處理中的頻譜分析，如何優化設計參數，或者如何進行復雜係統的仿真。我期待書中能夠提供一些清晰的圖示、詳實的步驟和可運行的代碼，讓我能夠真正地“學以緻用”，提升自己的工程實踐能力。

評分☆☆☆☆☆

初拿到這本書，就被它沉甸甸的質感和封麵設計所吸引。封麵上的“贏在職場”四個字，仿佛給我指明瞭一條通往職業成功的捷徑，而“MATLAB數值分析與應用”則承諾瞭硬核的技術支撐。我一直對MATLAB在實際工程問題中的應用充滿好奇，尤其是數值分析這部分，雖然理論知識掌握瞭一些，但總覺得在實際操作層麵不夠熟練，很多時候隻能停留在“紙上談兵”。這本書的副標題“第2版”（附光盤）更是讓人信心倍增，意味著內容會更加成熟和完善，而且附帶的光盤，對於初學者來說，簡直是福音，可以直接拿到代碼進行實踐，免去很多自己搭建環境和編寫基礎代碼的煩惱。我特彆期待書中的案例分析，希望能夠看到如何將復雜的數值方法轉化為解決實際工程挑戰的工具，比如在信號處理、數據擬閤、優化問題等方麵，MATLAB能發揮多大的作用，又有哪些巧妙的技巧和算法可以使用。這本書給我的第一印象是專業、實用，並且充滿瞭學習的熱情和對職業發展的期許。我甚至已經開始想象，學完這本書，我可以在工作中遊刃有餘地處理數據，用更高效、更精準的方法解決難題，成為團隊中不可或缺的技術骨乾。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣現，對我而言，簡直就是雪中送炭。我是一名初入職場的工程師，工作中經常會接觸到各種各樣的數據分析和數值計算任務。雖然學校裏學過一些基礎的數值方法，但理論知識和實際應用之間，總感覺隔著一層紗。尤其是在處理一些復雜的工程問題時，感覺自己掌握的工具不夠用，效率低下，也容易齣錯。MATLAB一直是我非常看好的一個工具，它的強大功能和易用性讓我印象深刻，但如何真正地把它運用到數值分析和實際問題中，卻是我一直以來睏惑的地方。這本書的“第2版”讓我覺得內容會更加成熟和係統，而且“附光盤”的設計，更是讓我看到瞭直接動手實踐的機會。我非常期待書中能夠通過豐富的案例，一步步地引導我理解數值分析的核心概念，並教會我如何利用MATLAB高效地實現這些算法，解決實際工程中的挑戰。比如，如何利用MATLAB進行數值積分、微分方程求解、插值與擬閤、或者最優化等問題，書中能否給齣清晰的代碼示例和詳細的解析，幫助我快速掌握這些技能，從而在工作中脫穎而齣，提升自己的核心競爭力。

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好資料，值得擁有

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初步學習，沒有辦法做太多的評價！

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很好，有光盤，很好好好好

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不錯 發貨快

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