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李汉龙，隋英，缪淑贤 等 编

图书标签:

• Mathematica
• 数学软件
• 编程入门
• 科学计算
• 数据分析
• 算法
• 教程
• 基础
• 高等数学
• 可视化

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118103960

版次：1

商品编码：11791692

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-01-01

用纸：胶版纸

页数：402

字数：643000

正文语种：中文

内容简介

　　《Mathematica基础培训教程》是作者结合多年的Mathematica教学实践编写的。其内容包括Mathematica软件介绍、 Mathematica基础、Mathematica图形图像处理、 Mathematica数值计算方法、Mathemat-ica高等数学学习基础、Mathematica线性代数学习基础、 Mathematica概率统计学习基础、Mathematica在数学建模和经典物理中的应用、Mathematica程序设计，共九章。书中配备了较多的实例，这些实例是学习 Mathematica与数学建模必须掌握的基本技能；同时给出了大量的练习及其参考答案。
　　《Mathematica基础培训教程》由浅入深，由易到难，可作为在职教师学习 Mathematica的自学用书，也可以作为数学建模培训班学生的培训教材。

目录

第1章 Mathematica软件介绍
1.1 Mathematica概述
1.1.1 Mathematica的产生和发展
1.1.2 Mathematica的主要特点
1.1.3 Mathematica的应用
1.1.4 Mathematica软件安装
习题
1.2 Mathenmtica软件界面介绍及系统简单操作
1.2.1 Mathematica10的菜单
1.2.2 Mathematica的输入面板
1.2.3 进入与退出系统
1.2.4 Mathematica文件的基本操作
1.2.5 Mathematica10命令的输入与执行
1.2.6 Mathematica10中帮助的获取
习题1-2
总习题1
第1章习题答案

第2章 Mathematica基础
2.1 数值运算
2.1.1 整数
2.1.2 有理数
2.1.3 浮点数
2.1.4 数学常数
2.1.5 符号％的使用
2.1.6 算术运算与代数运算
习题2-1
2.2 函数
2.2.1 常用的数学函数
2.2.2 自定义函数和变量的赋值
……

第3章 Mathematica图形图像处理
第4章 Mathematica数值计算方法
第5章 Mathematica高等数学学习基础
第6章 Mathematica线型代数学习基础
第7章 Mathematica概率统计学习基础
第8章 Mathematica在数学建模和经典物理中的应用
第9章 Mathematica程序设计
参考文献

前言/序言

Mathematica是美国 Wolfram研究公司生产的一种数学分析型软件，该软件是当今世界上最优秀的数学软件之一，以符号计算见长，也具有高精度的数值计算功能和强大的图形功能。由于Mathematica具有界面友好，使用简单，功能强大等优点，在工程领域、计算机科学、生物医药、金融和经济、数学、物理、化学和许多社会科学等范围得到广泛应用，尤其在科学研究单位和学校中广为流行，目前在世界范围内拥有数百万的用户群体。

本书是以Mathematica10.0为基础，结合作者多年的Mathematica课程教学实践编写的.其内容包括：M Mathematica软件介绍、Mathematica基础、Mathematica图形图像处理、Mathematica数值计算方法、Mathematica高等数学学习基础、Mathematica线性代数学习基础、Mathematica概率统计学习基础、Mathematica在数学建模和经典物理中的应用、Mathematica程序设计共九章.

本书从介绍Mathematica软件基本应用开始，重点介绍了Mathematica图形图像处理、Mathematica数值计算方法、Mathematica高等数学学习基础、Mathematica线性代数学习基础、Mathematica概率统计学习基础以及Mathematica在数学建模和经典物理中的应用，并通过具体的实例，使读者一步一步地随着作者的思路来完成课程的学习，同时在每章后面作出归纳总结，并给出一定的练习题。书中所给实例具有技巧性而又道理显然，可使读者思路畅达，所学知识融会贯通，灵活运用，达到事半功倍之效。本书将会成为读者学习Mathematica和数学建模的良师益友。

深入探索计算科学的广阔天地：一部非《Mathematica基础培训教程》的全面指南 书名：计算思维与符号运算的进阶实践 引言：超越基础，拥抱前沿 在当今高度依赖数据和算法的时代，掌握强大的计算工具已成为科研、工程乃至商业分析领域的核心竞争力。许多入门级的资源专注于工具本身的操作语法，旨在快速上手。然而，真正的挑战和价值在于如何运用这些工具去解决复杂、跨学科的问题，以及如何构建高效、可扩展的计算模型。 本书《计算思维与符号运算的进阶实践》正是为了弥补当前市场中大量“基础操作手册”的不足而诞生的。它并非一本关于特定软件界面的入门指南，而是致力于培养读者计算思维（Computational Thinking）的核心能力，并将先进的符号计算（Symbolic Computation）技术应用于解决现实世界中的高难度问题。我们假设读者已经具备了对某一主流计算系统（如Wolfram Language, MATLAB, Python/SymPy等）的基础操作知识，本书将带领读者跨越“知道如何点击”的阶段，进入“知道如何构建”的层次。 第一部分：计算思维的深度重构 计算思维不仅仅是将问题分解为计算机可以理解的步骤，它更是一种系统性的、结构化的解决问题的哲学。本部分将深入探讨这一核心理念在复杂系统建模中的应用。 第一章：复杂性管理与抽象层次 本章将探讨如何对具有高度相互依赖性的系统进行有效建模。我们将避开对具体软件功能的介绍，转而聚焦于多尺度建模的理论基础。内容包括： 层次化分解策略： 如何确定系统的关键抽象层次，避免不必要的细节冗余，实现从微观到宏观的有效映射。 非线性系统的拓扑分析： 使用图论和网络科学的视角，分析复杂反馈回路的稳定性与涌现行为，探讨如何使用高级数学结构来描述这些现象，而非仅仅是数值模拟。 状态空间表示的优化： 讨论在面对高维系统时，如何运用降维技术（如主成分分析的高级变体、流形学习的理论基础）来提炼核心动力学，为高效计算打下理论基础。 第二章：算法设计与性能分析 本章专注于提升计算效率和算法的健壮性。我们将深入分析算法背后的数学原理，而非停留在代码实现层面。 渐近分析的深入应用： 详细探讨不同计算复杂度类（如NP-Hard问题的界限）的实际影响，并介绍启发式算法和近似算法的理论构建。 并行与分布式计算范式： 探讨任务分解、数据依赖性分析以及同步/异步通信的理论模型。重点分析如何在算法层面设计天然适合并行化的结构，而非仅仅依赖并行计算框架的特定API。 数值稳定性的理论探讨： 深入分析误差传播机制，介绍条件数、病态问题（Ill-Posed Problems）的识别与处理策略，强调在设计算法之初就规避潜在的数值陷阱。 第二部分：符号运算的先进应用 符号运算的核心优势在于精确性、可解释性和结构发现能力。本部分将聚焦于如何利用符号运算的能力来处理解析性问题，尤其是在高等数学和理论物理中的应用。 第三章：高阶微分代数方程组的解析求解 本章将超越初级的常微分方程（ODE）求解，探讨更具挑战性的解析问题。 偏微分方程（PDE）的算子理论： 介绍如何将高维PDE转化为算子方程，并利用傅里叶变换、拉普拉斯变换的高阶推广（如分数阶微积分的应用背景）来寻找精确解。 不完全积分与特殊函数族： 探讨在无法获得完全解析解时，如何通过特定边界条件或近似假设，利用特殊函数（如贝塞尔函数、勒让德多项式等）的性质来构建精确的级数解或积分表示。 同调代数与微分方程的联系： 介绍如何使用代数几何的工具来分析和分类特定类型的微分方程组的可积性，这远超简单的数值积分范畴。 第四章：抽象代数在计算中的映射 符号计算的深层能力植根于抽象代数。本章将展示如何将群论、环论和域论的知识转化为强大的计算工具。 伽罗瓦理论与多项式方程的可解性判定： 探讨如何利用伽罗瓦群的结构来理论上判断一个高次多项式方程是否能通过根式求解，以及如何计算其判别式。 计算群论的应用： 介绍有限群的表示论基础，如何计算群的特征标表，以及这些表在解决晶体学、化学对称性问题中的实际意义。 Groebner基的计算与应用： 详细阐述Groebner基（Gröbner Bases）的构造算法及其在多变量多项式方程组求解、理想成员判定中的核心作用，这是处理非线性代数问题的关键。 第三部分：跨学科建模与结构化输出 真正的计算工作流不仅仅是得出结果，更是将结果以清晰、可验证的形式呈现。本部分关注如何将计算模型融入到科学发现的完整流程中。 第五章：数据结构化与模型可验证性 本章关注如何设计计算模型，使其结果具有最高的科学可信度和可重复性。 符号表达的结构化存储： 讨论如何设计数据结构来存储复杂的符号表达式、张量或高阶关系，确保在不同计算环境间的无损迁移。 模型假设的显式编码： 强调计算模型必须清晰地编码其前提假设（如线性化假设、守恒律等），并探讨如何利用高级语言特性来自动验证这些约束。 符号与数值的混合计算框架： 探讨何时应该切换到数值方法，何时应坚持符号精确性，并介绍如何构建一个统一的框架，使符号推导的结果能无缝地作为数值仿真的初始条件或参数。 第六章：科学文档与知识自动化 本章关注如何将复杂的计算过程转化为易于理解的科学报告和交互式演示。 动态文档生成原理： 探讨如何创建与底层计算引擎紧密绑定的文档结构，确保任何参数的微小变动都能自动、精确地反映在图表和推导步骤中。 可视化的高级拓扑表达： 超越标准的二维图表，探讨如何利用三维、动态和拓扑可视化技术来揭示复杂计算结果中的隐藏结构（例如，相图、能量曲面、流线结构）。 结语：迈向自主发现 本书旨在将读者从工具的使用者提升为计算理论的实践者和创新者。通过对计算思维、先进符号代数和高阶建模技术的系统学习，读者将有能力构建前所未有的计算解决方案，在各自的研究领域中实现更深层次的发现。本书提供的知识，是构建下一代科学计算系统的基石。

评分☆☆☆☆☆

我一直对 Mathematica 在解决一些跨学科问题上的应用感到好奇。很多时候，我需要结合不同领域的知识来解决一个问题，比如将物理模型与编程结合，或者将经济学数据进行可视化分析。我希望这本书能够提供一些这方面的案例，展示 Mathematica 如何在科学研究、工程设计、甚至是艺术创作等领域发挥作用。例如，我希望看到它如何被用于模拟物理现象，如何辅助进行工程设计优化，或者如何利用其强大的图形能力来创作视觉艺术。更重要的是，我希望这本书能够激发我将 Mathematica 应用到我自己的研究或工作中的灵感，让我看到它的无限可能性。对于我来说，一本好的教材不仅仅是传授知识，更重要的是开启新的视野，引导我去探索和发现。

评分☆☆☆☆☆

我对 Mathematica 在交互式计算和演示方面的能力很感兴趣。我知道 Mathematica 允许用户以Notebook的形式组织代码、文本、图形和公式，这种方式非常有利于内容的呈现和交流。我希望这本书能够详细介绍如何利用 Notebook 的强大功能，创建出清晰、结构化的文档，并且能够进行交互式的演示，例如通过参数控制图表的变化，或者设置用户输入界面。这对于我来说，尤其是在需要向非技术人员解释复杂概念或者进行成果展示时，会非常有帮助。我希望这本书能够提供一些关于如何优化 Notebook 的组织结构、如何编写可读性强的代码注释、以及如何利用 Mathematica 的排版功能来制作专业报告的技巧。如果这本书能够让我学会如何将 Mathematica 作为一个强大的沟通工具来使用，而不仅仅是计算工具，那将是我期望之外的收获。

评分☆☆☆☆☆

作为一名正在学习编程或者希望将编程能力提升到新高度的读者，我对 Mathematica 在其生态系统中的独特性感到好奇。我了解到 Mathematica 不仅仅是一个计算引擎，它还内置了大量的函数库，涵盖了从基础数学到高级算法的方方面面，甚至还有对图形学、机器学习等前沿领域的支持。我希望这本书能够带领我探索这些丰富的内置功能，了解如何有效地调用和组合它们来解决更复杂的问题。比如，我希望它能教会我如何使用 Mathematica 进行数据导入和导出，如何进行数据清洗和预处理，以及如何利用其统计和机器学习工具进行数据分析和建模。对于我来说，学习一门新的语言或工具，不仅仅是学习语法，更重要的是理解其设计哲学和核心优势。如果这本书能够在这方面有所体现，让我不仅仅停留在“会用”的层面，而是“理解其为何如此设计”以及“如何充分发挥其潜力”，那将是锦上添花。

评分☆☆☆☆☆

这本书我拿到手已经有一段时间了，虽然我不是 Mathematica 的资深用户，之前也只是断断续续地接触过一些基础功能，但从这本书的包装和初步翻阅来看，它似乎是一本相当扎实的入门指南。我尤其看重的是那种能够一步步引导读者建立起完整知识体系的教材。例如，我希望它能从最基本的符号计算、变量定义开始，清晰地讲解如何进行代数运算、解方程组，并且能用大量的实例来展示这些操作的实际应用。我之前在学习其他编程语言时，就吃过“概念讲解模糊，实例少而精”的亏，导致理论知识学了不少，但实际动手起来却磕磕绊绊。所以，如果这本书能够提供丰富的、贴合实际需求的示例，并且在讲解过程中，将抽象的概念与具体的代码实现紧密结合，那对我来说将是巨大的帮助。我期待它能让我快速上手，理解 Mathematica 在科学计算、数据分析、甚至一些工程问题解决上的潜力。当然，对于一个初学者来说，能否顺利地理解并运行书中的代码，也是衡量一本书好坏的重要标准。我希望这本书在代码示例上做到详尽无遗，避免出现那种“你懂的”省略，让新手也能轻松模仿，进而举一反三。

评分☆☆☆☆☆

对于我这种需要经常处理复杂数学模型和进行大量数值模拟的人来说，选择一本合适的工具书至关重要。我特别关注的是 Mathematica 在高级数学功能方面的表现，比如它对微积分、线性代数、微分方程等学科的强大支持。我希望这本书能够深入浅出地讲解如何利用 Mathematica 进行符号积分、求导、求解微分方程，甚至是进行数值求解和可视化。很多时候，我需要在论文写作或项目研究中快速验证数学猜想，或者生成高质量的数学图形来辅助理解。因此，这本书如果能在这方面提供清晰的指导，例如如何绘制各种复杂的二维、三维图形，如何进行动态可视化，以及如何将计算结果以专业的方式呈现出来，那将极大地提升我的工作效率。我曾经遇到过一些软件，虽然功能强大，但学习曲线过于陡峭，耗费了大量时间去摸索，最终反而耽误了正事。我希望这本书能够避免这种情况，让我在短时间内就能掌握 Mathematica 的核心数学计算能力，并将其有效地应用于我的研究领域。

评分☆☆☆☆☆

很好

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好书

评分☆☆☆☆☆

这本书非常棒，学习mma的确是不二之选~

评分☆☆☆☆☆

可以啊。。。。

评分☆☆☆☆☆

非常经典，1000多页的大厚本

评分☆☆☆☆☆

非常经典的人工智能专业书籍，内容全面，英文原版，原汁原味

评分☆☆☆☆☆

京东买书质量好，价格还便宜，这本书非常好的参考用书，人工智能火，就看这本书。这本是原版的，要求英语得过关呀！

评分☆☆☆☆☆

书的质量差，还有很多缺陷，内容很好，政府不尊重知识是有原因的，国人都不尊重知识

评分☆☆☆☆☆

看起来好难读的样子，买来镇书柜了_(:з」∠)_