Mathematica 7实用教程（第2版）/中国科学技术大学精品教材 [Step Up to Mathematica 7] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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张韵华，王新茂 著

图书标签:

• Mathematica
• 数学软件
• 科学计算
• 程序设计
• 高等教育
• 教材
• 计算机科学
• 算法
• 数据分析
• 中国科学技术大学

出版社： 中国科学技术大学出版社

ISBN：9787312035739

版次：2

商品编码：11551364

包装：平装

丛书名： 中国科学技术大学精品教材

外文名称：Step Up to Mathematica 7

开本：16开

出版时间：2014-08-01

用纸：胶版纸

页数：328

字数：400000

正文语种：中文

内容简介

　　符号计算软件是能做高等数学和初等数学题目、画数学函数和数据的图形以及编写程序的应用软件系统。Mathematica以其友好的界面而成为流行的符号计算软件。在符号计算系统的软件环境下，我们可以轻松愉快地用计算机进行数学公式推导、数学计算和图形变换。
　　《Mathematica 7实用教程（第2版）/中国科学技术大学精品教材》内容包括：如何应用Mathematica 7做因式分解、数项求和、函数极限、不定积分、求解偏微分方程、求解线性方程组、计算矩阵的特征值和特征向量、矩阵分解、插值、拟合和统计等数学运算；如何用函数、数据、图元素画图；如何自定义函数和写程序构建程序包。
　　《Mathematica 7实用教程（第2版）/中国科学技术大学精品教材》可作为高等院校学生学习Mathematica的教材，数学实验和数学建模课程的辅助教材，数学教学的辅助工具，科研和工程技术人员科学计算的参考教材。

内页插图

目录

总序
前言
绪论
0.1 符号计算系统简介
0.2 Mathematica简介
0.3 初识Mathematica
0.4 获取帮助

第1章 Mathematica的基本量
1.1 数的表示及其函数
1.2 字符串
1.3 变量
1.4 列表
1.5 表达式
习题1

第2章 初等函数运算
2.1 多项式运算
2.2 三角函数运算
2.3 方程运算
2.4 求和与乘积运算
习题2

第3章 微积分
3.1 求极限
3.2 微商和微分
3.3 不定积分和定积分
3.4 幂级数
3.5 微分方程
3.6 积分变换
习题3

第4章 线性代数
4.1 矩阵的定义
4.2 矩阵的基本运算
4.3 矩阵的高级运算
习题4

第5章 数值计算方法
5.1 插值
5.2 曲线拟合
5.3 数值积分
5.4 非线性方程求根
5.5 函数极值
5.6 数据统计和分析
5.7 微分方程数值解
5.8 离散傅里叶变换
5.9 线性规划
习题5

第6章 在Mathematica中作图
6.1 二维图形
6.2 三维图形
6.3 图形动画和声音播放
6.4 等值线和密度图
6.5 用图元作图
6.6 特殊作图命令
习题6

第7章 自定义函数和模式替换
第8章 程序设计

前言/序言

Mathematica 7 实用教程（第2版）/中国科学技术大学精品教材 [Step Up to Mathematica 7] 深入探索 Mathematica 7 的强大功能，开启科学计算与符号处理新纪元 本书是 Mathematica 7 这一革命性计算平台的权威中文指南，由国内顶尖的计算数学专家团队倾力打造，并经中国科学技术大学精品教材委员会审定，品质保证。本书在第一版的基础上，全面更新，紧随 Mathematica 7 的最新进展，以严谨的学术态度和深入浅出的讲解风格，为广大读者提供一份涵盖 Mathematica 7 核心功能、高级应用及开发技巧的详实教程。无论您是初次接触 Mathematica 的学生，还是希望精进 Mathematica 技能的研究人员，亦或是寻求高效计算解决方案的工程师，本书都将是您不可或缺的宝贵资源。 核心价值与读者收益： 系统性与全面性： 本书并非零散的功能罗列，而是构建了一个完整的 Mathematica 7 学习体系。从基础的语法、数据结构，到复杂的符号计算、图形可视化，再到程序开发和数值模拟，本书循序渐进，条理清晰，确保读者能够系统地掌握 Mathematica 7 的核心概念和操作。 与时俱进： Mathematica 7 带来了许多令人兴奋的新特性和性能提升。本书深入分析了这些新增功能，并结合实际应用场景进行了详细的阐述，帮助读者充分利用 Mathematica 7 的强大能力，解决更复杂、更前沿的计算问题。 实践导向： 大量的实例和练习贯穿全书，这些实例不仅源于科研和工程领域的真实问题，而且涵盖了数学、物理、工程、经济、生物等多个学科。读者通过动手实践，能够将理论知识转化为实际操作能力，快速提升解决问题的效率。 深度挖掘： 本书不仅介绍“怎么做”，更深入探讨“为什么这么做”以及“如何做得更好”。对于 Mathematica 的底层设计理念、算法实现以及优化技巧，本书都有精彩的阐述，帮助读者理解 Mathematica 的强大之处，并能编写出更高效、更优雅的代码。 专业权威： 由中国科学技术大学权威专家团队编写，并作为“精品教材”出版，保证了内容的学术严谨性和专业深度。本书参考了大量国内外优秀的 Mathematica 教程和文献，集成了最新的研究成果和教学经验。 内容详述： 第一部分：Mathematica 7 基础入门 本部分将引导您走进 Mathematica 的奇妙世界，从最基础的概念入手，打下坚实的基础。 第一章 Mathematica 7 概述与安装： 介绍 Mathematica 的历史、发展以及在科学计算领域的地位。详细指导 Mathematica 7 的安装、授权以及基本配置，确保读者能够顺利开始使用。 第二章 交互式计算环境： 深入解析 Mathematica 的 Notebook 界面，包括输入、输出、单元格操作、代码编辑、格式排版等。介绍 Mathematica 的核心理念——“万物皆可计算”，以及表达式的树状结构表示。 第三章 基本数据类型与操作： 详细讲解 Mathematica 的各种基本数据类型，如数字（整数、实数、复数）、符号（变量）、字符串、列表、集合、规则等。介绍各种数据类型的创建、访问、修改和常用操作，如列表的生成、索引、切片、合并、拆分等。 第四章 函数的定义与调用： 学习如何定义自己的函数，包括匿名函数和命名函数。掌握函数的参数传递、局部变量和全局变量的使用。深入理解 Mathematica 的“模式匹配”（Pattern Matching）机制，这是 Mathematica 函数式编程的核心。 第五章 符号计算基础： 开启 Mathematica 最为强大的符号计算之旅。学习如何进行符号代数运算，如多项式展开、因式分解、方程求解、极限计算、导数与积分（符号积分）、级数展开等。本书将着重讲解 Mathematica 在符号计算上的优势，以及如何运用其强大的算法库解决复杂的符号问题。 第二部分：Mathematica 7 高级应用 本部分将带领读者深入探索 Mathematica 7 更为强大的功能，解决更复杂的科学计算问题。 第六章 数值计算与逼近： 尽管 Mathematica 以符号计算闻名，其数值计算能力同样强大。学习如何进行高精度的数值计算、根查找、插值、逼近、优化等。介绍 Mathematica 在处理大规模数值问题时的效率和准确性。 第七章 方程组求解： 详细介绍 Mathematica 在求解代数方程组、微分方程组（常微分方程和偏微分方程）方面的强大能力。学习各种求解方法、参数化求解以及如何分析解的性质。 第八章 矩阵计算与线性代数： 深入讲解 Mathematica 在矩阵运算、特征值、特征向量、奇异值分解、线性回归等线性代数方面的应用。演示如何利用 Mathematica 高效处理大型矩阵，并进行相关的数学分析。 第九章 微分方程的求解与分析： 专题深入探讨常微分方程（ODE）和偏微分方程（PDE）的数值解法和符号解法。介绍 Mathematica 提供的各种求解器、初值问题、边值问题，以及如何进行定性分析和可视化。 第十章 概率与统计： 学习如何使用 Mathematica 进行概率分布的生成、分析、模拟，以及统计推断、假设检验、回归分析、时间序列分析等。本书将结合大量统计学实例，展示 Mathematica 在统计建模和数据分析中的作用。 第十一章 离散数学与组合学： 探索 Mathematica 在图论、组合计数、生成函数、有限状态自动机等离散数学领域的应用。学习如何利用 Mathematica 解决组合优化问题，以及进行图的绘制和分析。 第三部分：Mathematica 7 图形可视化与程序开发 本部分将聚焦于 Mathematica 7 的图形绘制能力和程序设计，帮助读者将计算结果直观呈现，并开发更复杂的应用程序。 第十二章 二维与三维图形绘制： Mathematica 提供了极其丰富的图形绘制功能。本章将详细介绍如何绘制各种静态图形（如函数图、散点图、柱状图、饼图等）和动态图形。学习如何自定义图形的颜色、样式、标签、坐标轴，以及如何进行图形的组合和交互。 第十三章 数据可视化与图形交互： 深入讲解如何利用 Mathematica 对数据进行多维度可视化，并实现图形的交互操作，如缩放、平移、旋转、信息显示等。学习如何使用 Plotly、InteractivePlot 等工具创建更具吸引力的数据可视化。 第十四章 程序设计与开发： Mathematica 是一种强大的编程语言。本章将详细介绍 Mathematica 的程序设计范式，包括函数式编程、迭代、递归、条件控制、数据结构设计等。学习如何编写模块化、可重用的代码。 第十五章 性能优化与代码调试： 针对 Mathematica 的性能问题，本章将介绍各种优化技巧，如使用更高效的函数、算法，利用缓存、并行计算等。同时，学习如何使用 Mathematica 的内置调试工具来查找和修复程序中的错误。 第十六章 外部接口与包的利用： 介绍如何利用 Mathematica 与其他软件和编程语言进行交互，如调用 C/C++ 代码、Python 脚本，与数据库进行数据交换等。同时，介绍 Mathematica 强大的第三方扩展包生态系统，以及如何查找、安装和使用这些包来拓展 Mathematica 的功能。 第四部分：Mathematica 7 进阶主题与应用案例 本部分将进一步拓宽读者的视野，介绍 Mathematica 7 在特定领域的应用，以及更高级的编程技巧。 第十七章 财务计算与金融建模： 演示 Mathematica 如何应用于金融领域，如期权定价、风险管理、投资组合优化、时间序列分析等。 第十八章 图像处理与模式识别： 介绍 Mathematica 在图像处理方面的能力，如图像的加载、显示、滤波、边缘检测、特征提取等。 第十九章 科学可视化与仿真： 结合具体案例，展示 Mathematica 在物理、工程、化学等领域的仿真计算和科学可视化应用，如流体动力学仿真、粒子系统模拟、结构力学分析等。 第二十章 Mathematica 7 中的新技术与发展趋势： 关注 Mathematica 7 在性能、用户体验、算法等方面的最新改进，并展望 Mathematica 未来可能的发展方向。 总结 《Mathematica 7 实用教程（第2版）》不仅是一本操作手册，更是一本思想的启迪书。它将 Mathematica 7 的强大计算能力与严谨的数学思维完美结合，为读者提供了一条高效的学习和应用 Mathematica 的路径。通过本书的学习，您将能够： 摆脱繁琐的计算，专注于问题本身。 以前所未有的方式探索和理解数学概念。 高效地解决科研、工程和商业领域中的复杂问题。 开发出更智能、更具创造力的计算解决方案。 本书是您步入 Mathematica 7 精深领域，迈向科学计算新高度的坚实阶梯。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书，我的第一感觉是它的出版方和定位。我一直认为Mathematica是一个非常强大的计算和可视化工具，但如何真正发挥它的潜力，往往需要一本好的教程来引导。这本书的副标题“Step Up to Mathematica 7”让我感觉它并不是一本简单的“入门手册”，而是带有一定的挑战性，鼓励读者去探索更深层次的功能。我希望这本书能够帮助我从一个“使用者”升级为一个“Mathematica的实践者”，能够灵活运用它来解决各种复杂的问题。我特别关注的是，它是否能够提供一些关于如何设计和实现高效算法的指导，以及如何利用Mathematica进行科学建模和仿真。我曾经尝试过用Mathematica来做一些数值模拟，但总觉得代码写得不够优化，速度也不够快，我希望这本书能够提供一些关于性能优化的技巧和策略，让我能更高效地利用这个工具。

评分☆☆☆☆☆

作为一名多年使用Mathematica的老用户，我拿到这本《Mathematica 7实用教程（第2版）》时，更多的是一种对“更新”和“深化”的期待。虽然我熟悉Mathematica 7的大部分基本功能，但每次软件迭代和新版本推出，总会有一些我尚未接触到的亮点和更高效的用法。我尤其关注的是，这一版的“第2版”究竟在内容上做了哪些更新和优化？是加入了Mathematica 7新增的功能，还是对原有的内容进行了更深入的挖掘和补充？我希望它能有一些超越基础操作的深度内容，比如关于符号计算的高级技巧，或者在数值计算、可视化方面的独特之处。我一直在探索如何利用Mathematica来解决一些更具挑战性的科学问题，例如复杂的优化算法实现，或者与外部程序进行交互。这本书能否在这方面提供一些我尚未了解的思路和方法，将会是我衡量它价值的重要标准。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的“中国科学技术大学精品教材”这个定位非常看重。作为一所顶尖的理工科院校，其出品的教材往往在严谨性和学术性上有着很高的保证。我希望这本书能够以一种清晰、条理分明的方式，系统地讲解Mathematica 7的核心概念和应用。我特别在意的是，它是否能够清晰地解释Mathematica的编程哲学和数据结构，让我不仅知道“怎么做”，更能理解“为什么这么做”。我经常在做数据分析的时候，会遇到如何有效地组织和处理大量数据的困惑，如果这本书能提供一些关于数据管理和处理的最佳实践，那将非常有价值。我还想了解，这本书对Mathematica在不同学科领域的应用是否有涉及，比如物理、化学、工程或者生物等，如果能有一些跨学科的应用案例，那将进一步拓宽我的视野，让我看到Mathematica更广阔的可能性。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计倒是挺吸引我的，那种理工科的严谨感和实用性扑面而来，让人一眼就觉得“这绝对是个好帮手”。我之前用过一些Mathematica的书，但总觉得要么过于理论化，要么就是零散的例子堆砌，缺乏一个系统的引导。这本《Mathematica 7实用教程》的标题就直戳我的痛点，“实用”二字很有分量，而且“中国科学技术大学精品教材”的标签也让我对内容的质量有了更高的期待。我希望它不仅仅是软件功能的罗列，而是能够真正教会我如何运用Mathematica来解决我遇到的实际问题，比如在我的课题研究中，我经常需要进行复杂的数据分析和可视化，如果这本书能提供一些清晰的流程和案例，那将是极大的帮助。我对它的内容结构非常好奇，是按照功能模块来划分，还是按照应用场景来展开？有没有一些进阶的技巧和窍门，能够帮助我更高效地使用这个强大的工具？我希望能从中找到一些提升我工作效率的“秘密武器”。

评分☆☆☆☆☆

我拿到这本书的时候，最先关注的是它的“Step Up to Mathematica 7”这个副标题。这让我觉得它可能不是一本入门级的纯粹讲解，而是带有一点挑战性，鼓励读者去“更进一步”。我是一个Mathematica的初学者，之前只是断断续续地看过一些在线教程，感觉很多概念还是模模糊糊的。我非常期待这本书能够在我打好基础的同时，还能带我领略Mathematica更深层次的魅力。比如，它有没有关于编程思维的介绍？如何写出更优雅、更高效的代码？有没有一些关于性能优化的讨论？我对如何将Mathematica融入我的日常工作流非常感兴趣，希望这本书能提供一些实操性的建议，而不是仅仅停留在理论层面。我曾经尝试过用Mathematica来模拟一些物理过程，但总觉得代码写得乱七八糟，效率也不高，希望这本书能在这方面有所启示，让我能更好地驾驭这个工具，完成更复杂的计算和模拟。

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东西很好 值得购买 非常好

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没啥好说的，一如既往好评，送货快。。

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书很好很实用，寄过来都有破损，非常不错

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书很实用，非常好，适合初学者用作教材

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专业教材，写得不错，很实用

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很有科大特色，不同于市面上大篇幅描写语法的同类书籍，该书对数学方法、物理模型有详细的介绍，而又词句简练，信息量很大……

评分☆☆☆☆☆

适合初级用户，符号计算很給力，值得学习。

评分☆☆☆☆☆

一本不错的入门教材

评分☆☆☆☆☆

还可以，还可以，真的还可以。