MATLAB数学建模与仿真 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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王健，赵国生 编

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• MATLAB
• 数学建模
• 仿真
• 工程数学
• 数值分析
• 算法
• 科学计算
• 高等数学
• 应用数学
• 模型建立

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302418061

版次：1

商品编码：11920366

品牌：清华大学

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-04-01

用纸：胶版纸

页数：616

字数：966000

内容简介

　　王健、赵国生编著的《MATLAB数学建模与仿真》从数学建模与仿真的角度对MATLAB进行详细介绍和讲解。全书共2篇，即基础篇和应用篇，涵盖大部分数学建模问题的MATLAB求解方法。前10章为基础篇，讲解有关MATLAB的基础知识，包括MATLAB的入门、数值运算、符号运算和图形功能、M文件编程、Simulink仿真模型和科学计算等内容，在此基础上介绍应用数学领域的问题求解，如基于MATLAB的微积分问题、线性代数、积分变换、常微分方程、概率论与数理统计问题的数值解法等。第11章至第15章为应用篇，介绍如何利用MATLAB求解实际的数学建模问题，给出了蚂蚁算法、模拟退火算法、神经元网络、图论算法和遗传算法等详细的算法原理、问题描述、数学模型建立与求解、模型验证和仿真代码的全部建模过程。
　　本书适合作为各大中专院校理工科学生的专业教材，也可作为广大科研人员、学者、工程技术人员及MATLAB专业人员的参考用书。

目录

第1章 概述
1.1 MATLAB简介
1.2 MATLAB的安装
1.3 MATLAB的目录结构
1.4 MATLAB的应用窗口
1.4.1 主界面介绍
1.4.2 组件窗口
1.5 MATLAB的通用命令
1.6 MATLAB的帮助系统
1.6.1 命令行窗口查询帮助
1.6.2 MATLAB联机帮助系统
1.7 本章小结
1.8 习题
第2章 数值运算
2.1 数据类型
2.1.1 字符串
2.1.2 数值
2.1.3 函数句柄
2.1.4 逻辑类型和关系运算
2.1.5 结构类型
2.1.6 元胞数组类型
2.2 数组及操作
2.2.1 创建数组
2.2.2 数组操作
2.3 矩阵及操作
2.3.1 创建矩阵
2.3.2 矩阵的运算
2.3.3 矩阵的分析
2.3.4 稀疏矩阵
2.4 多项式运算
2.4.1 创建多项式
2.4.2 计算多项式
2.5 本章小结
2.6 习题
第3章 符号运算
3.1 符号运算基础
3.1.1 创建符号对象
3.1.2 创建表达式
3.1.3 基本操作
3.1.4 相关运算符
3.1.5 确定自变量
3.2 表达式运算
3.2.1 提取分子和分母
3.2.2 数值转换
3.2.3 变量替换
3.2.4 化简与格式化
3.2.5 表达式的相互转换
3.2.6 反函数
3.2.7 替换函数
3.3 运算精度
3.4 符号矩阵运算
3.4.1 基本代数运算
3.4.2 线性代数运算
3.4.3 科学计算
3.5 积分及其变换
3.5.1 傅里叶变换及其反变换
3.5.2 拉普拉斯变换及其反变换
3.5.3 Z变换及其反变换
3.6 绘制符号函数图形
3.6.1 绘制曲线
3.6.2 绘制等值线
3.6.3 绘制曲面图及表面图
3.7 本章小结
3.8 习题
第4章 图形图像
4.1 二维绘图
4.1.1 line函数
4.1.2 semilogx和semilogy函数
4.1.3 logspace函数
4.1.4 plot函数
4.1.5 plotyy函数
4.1.6 axis函数
4.1.7 subplot函数
4.1.8 其他特殊函数
4.2 三维绘图
4.2.1 mesh函数
……
第5章 M文件
第6章 Simulink仿真模型
第7章 科学计算
第8章 MATLAB在高等数学中的应用
第9章 MATLAB在线性代数中的应用
第10章 MATLAB在数理统计中的应用
第11章 蚁群算法的仿真与实现
第12章 模拟退火算法的仿真与实现
第13章 神经元网络及MATLAB仿真
第14章 图论算法及MATLAB仿真
第15章 遗传算法的仿真与实现
参考文献

前言/序言

《精通科学计算：从理论到实践》 内容简介： 本书旨在为广大科学计算爱好者、工程技术人员、科研工作者以及高等院校相关专业的学生提供一本全面、深入且实用的科学计算指南。我们不局限于单一的工具或语言，而是着眼于科学计算的普适性原理、核心方法与前沿应用，引导读者构建扎实的理论基础，掌握高效的编程技巧，并能够灵活运用各种计算工具解决复杂的科学与工程问题。 第一部分：科学计算的基石——理论与方法 在信息爆炸、数据驱动的时代，科学计算已经成为推动科技进步和产业发展不可或缺的核心驱动力。然而，许多人往往停留在对特定软件或编程语言的浅层学习，而忽略了支撑这些工具的深层数学原理与计算方法。本书的第一部分正是为了弥补这一知识断层，从最基础的数学概念出发，逐步深入到各种核心的计算方法，为读者打下坚实的理论根基。 我们将从数值分析的基础理论讲起，这门学科是所有科学计算的灵魂所在。我们会详细阐述误差的来源与传播，包括截断误差和舍入误差，并介绍控制和减小误差的各种策略。例如，在求解方程组时，我们将深入分析直接法（如高斯消元法）和迭代法（如雅可比法、高斯-赛德尔法）的原理、优缺点以及收敛性判据。对于非线性方程的求解，牛顿迭代法、二分法、割线法等经典方法将被一一剖析，并探讨它们在不同场景下的适用性。 接着，我们将聚焦于微积分的数值计算。连续的函数在计算机中是以离散的数据点形式存在的，因此，数值积分与微分显得尤为重要。我们将介绍梯形法则、辛普森法则等复化求积公式，并分析它们的精度与效率。对于微分方程的求解，常微分方程（ODE）的数值解法是本章的重点。我们将详细讲解欧拉法及其改进型（如改进欧拉法、改进欧拉-改进欧拉法），以及更高级的龙格-库塔（Runge-Kutta）方法，如经典的四阶龙格-库塔法。此外，对于偏微分方程（PDE），虽然其数值解法更为复杂，但我们将简要介绍有限差分法、有限元法等主流思想，为读者初步建立 PDE 数值求解的认知框架，为后续更深入的学习铺平道路。 线性代数是科学计算的另一个核心支柱。我们不仅会回顾向量空间、矩阵运算等基本概念，更会重点讲解矩阵的分解技术，如 LU 分解、QR 分解、Cholesky 分解、SVD（奇异值分解）等。这些分解方法在求解线性方程组、计算行列式、求逆矩阵、以及进行数据降维等方面发挥着至关重要的作用。我们将深入分析各种分解方法的计算复杂度、稳定性和应用场景，并结合实例展示它们如何应用于解决实际问题。 此外，本书还会涵盖插值与逼近的理论。当数据点不足以直接描述函数关系时，插值技术允许我们构建一个在已知数据点上精确匹配的函数。我们将介绍多项式插值（如拉格朗日插值、牛顿插值）以及样条插值（如三次样条插值），分析它们的特点和局限性。逼近理论则关注于找到一个简单的函数（如多项式）来近似一个复杂的函数，例如最小二乘法，它在数据拟合、参数估计等领域有着广泛的应用。 第二部分：高效实现——编程工具与技巧 理论的掌握固然重要，但将理论转化为可执行的代码，并使其高效运行，才是科学计算的最终目的。本部分将聚焦于几种主流的科学计算编程语言和平台，重点在于如何利用它们的特性，结合前面学到的理论知识，编写出高质量、高效率的计算程序。 我们将深入讲解 Python 在科学计算领域的强大应用。Python 以其简洁的语法、丰富的库生态和活跃的社区支持，成为当前科学计算最受欢迎的语言之一。我们不会仅仅停留在 Python 的基础语法，而是会重点介绍 NumPy 和 SciPy 这两个核心科学计算库。NumPy 提供了强大的 N 维数组对象和高效的数值运算函数，它是进行科学计算的基础。我们将详细演示如何利用 NumPy 进行向量化操作，避免低效的循环，从而大幅提升计算速度。SciPy 则在此基础上提供了更广泛的科学计算工具，包括优化、积分、插值、线性代数、信号处理、图像处理等模块。本书将通过大量的实例，展示如何调用 SciPy 中的函数来解决实际问题，例如使用 `scipy.optimize` 模块求解复杂的优化问题，使用 `scipy.integrate` 模块进行数值积分和求解微分方程。 除了 Python，我们还将探讨 MATLAB 在科学计算和工程仿真领域的经典地位。MATLAB 以其直观的交互式环境、丰富的工具箱以及强大的绘图功能，在学术界和工程界拥有广泛的用户群体。我们将介绍 MATLAB 的基本语法、矩阵运算、函数定义以及控制流程。重点将放在 MATLAB 的绘图功能上，如何绘制各种二维、三维图形，以及如何进行图形的定制和美化，这对于结果的可视化至关重要。同时，我们也会涉及 MATLAB 的一些高级特性，例如 M 文件脚本和函数编写，以及如何利用其内置的优化、统计和信号处理工具箱来解决问题。 本书还将介绍 C++ 在高性能计算中的应用。虽然 C++ 的学习曲线相对陡峭，但其卓越的执行效率使其成为需要极致性能的科学计算任务的首选语言。我们将重点介绍 C++ 中进行数值计算的常用库，如 Eigen 库，它提供了高性能的线性代数运算。同时，我们也会探讨如何利用 C++ 进行并行计算，例如 OpenMP 和 MPI，以充分利用多核处理器和分布式计算资源，应对大规模数据集和复杂模型的计算挑战。 在编程技巧方面，本书将强调代码优化的重要性。我们将讲解如何进行算法级别的优化，选择更高效的算法，以及如何进行低级别优化，例如循环展开、内联函数等。此外，代码调试与性能剖析也是不可或缺的技能，我们将介绍一些常用的调试工具和方法，以及如何使用性能分析工具来找出代码中的瓶颈，从而有针对性地进行优化。 第三部分：前沿应用与实践探索 在掌握了科学计算的理论基础和编程实现技巧后，本书将带领读者进入更广阔的应用领域，探索科学计算在各个学科中的前沿实践。这部分内容将通过具体的案例研究，将前面学到的知识融会贯通，并激发读者独立解决问题的能力。 我们将深入探讨数据科学与机器学习中的计算应用。大数据时代的到来，使得从海量数据中提取有价值的信息成为关键。我们将介绍数据清洗、特征工程、统计分析等在数据科学流程中的计算实现。在机器学习方面，我们将讲解监督学习（如线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林）和无监督学习（如聚类、降维）等常用算法的数学原理，并指导读者如何使用 Python 的 Scikit-learn 等库来构建和训练机器学习模型。我们还将简要介绍深度学习的基本概念，以及如何利用 TensorFlow 或 PyTorch 等框架进行模型搭建和训练。 物理与工程仿真是科学计算的传统优势领域。我们将以一些典型的仿真场景为例，例如有限元分析（FEA）在结构力学中的应用，计算流体动力学（CFD）在流体流动模拟中的应用，以及电磁场仿真等。我们会介绍这些仿真技术的基本原理，并展示如何利用现有的仿真软件或自行编写代码来模拟物理过程。例如，在结构力学中，我们将讨论如何离散化模型，建立刚度矩阵，求解位移和应力。在流体动力学中，我们将简要介绍 Navier-Stokes 方程的数值求解思路。 图像处理与计算机视觉也是科学计算的重要应用方向。我们将介绍图像的表示、滤波、边缘检测、特征提取、图像分割等基本技术。我们将指导读者如何使用 OpenCV 或 Scikit-image 等库来实现这些图像处理任务。在计算机视觉领域，我们将探讨对象识别、人脸检测、运动跟踪等算法的计算实现。 此外，本书还将涉足金融建模、生物信息学、优化问题求解等多个领域的科学计算实践。例如，在金融领域，我们将讨论蒙特卡罗模拟在期权定价中的应用；在生物信息学中，我们将介绍序列比对和基因组分析的计算方法；在优化问题方面，我们将展示如何使用各种算法（如线性规划、整数规划、全局优化）来解决实际的资源分配或路径规划问题。 在每个应用案例中，我们都将强调问题建模、算法选择、数值实现、结果分析和模型验证的完整流程。我们鼓励读者在阅读过程中，积极动手实践，尝试修改代码，调整参数，并分析不同方法的效果。 总结： 《精通科学计算：从理论到实践》并非一本简单的工具书，而是一本旨在培养读者科学计算思维和解决问题能力的综合性教程。通过理论与实践的紧密结合，我们希望能够帮助读者： 构建坚实的数学与计算方法基础： 深入理解各种数值算法的原理，而不是仅仅停留在调用API层面。 掌握高效的编程技能： 熟练运用 Python、MATLAB 等工具，编写出高质量、高性能的计算程序。 拓展科学计算的应用视野： 了解科学计算在数据科学、机器学习、仿真、图像处理等领域的广泛应用。 提升独立解决复杂问题的能力： 能够将遇到的科学与工程问题转化为计算模型，并找到有效的解决方案。 无论您是初学者还是有一定基础的从业者，本书都将为您提供一条清晰的学习路径，帮助您在日新月异的科技浪潮中，成为一名出色的科学计算实践者。

评分☆☆☆☆☆

最近，我一直想找一本关于如何将数学理论转化为实际应用的图书，无意间看到了《MATLAB数学建模与仿真》。书名中的“数学建模”和“仿真”这两个词，立刻吸引了我。我一直对如何用数学的语言来描述和解决现实世界的问题感兴趣，而MATLAB作为强大的数值计算和可视化工具，无疑是实现这一目标的理想选择。 我特别希望这本书能够涵盖一些实际的建模案例。比如，如何将一个复杂的工程问题，通过抽象和简化，转化为一个可解的数学模型。我希望书中不仅仅是介绍各种数学模型，更能深入讲解模型的构建过程，包括如何选择合适的变量，如何建立方程，以及如何考虑模型的局限性。我非常期待书中能够有一些图示和详细的步骤，来帮助我理解模型的逻辑。 在“仿真”这部分，我充满了期待。我希望这本书能够教会我如何利用MATLAB强大的仿真功能，来验证和分析我所建立的数学模型。这可能包括如何设置仿真参数，如何执行仿真，以及如何对仿真结果进行可视化和解读。我希望能够学到一些高级的仿真技巧，比如如何处理时变系统，如何进行蒙特卡洛仿真，或者如何进行参数优化。 我还希望这本书能够提供一些关于如何处理不确定性和鲁棒性建模的内容。在现实世界中，很多问题都存在不确定性，如何构建能够应对这些不确定性的模型，并进行有效的仿真分析，是我一直想深入学习的。我希望这本书能够在这方面提供一些实用的方法和思路。 总而言之，《MATLAB数学建模与仿真》这本书，对我来说，是一次学习和提升的机会。我希望它能够帮助我掌握MATLAB在数学建模和仿真方面的核心技术，从而能够更有效地分析和解决我所遇到的实际问题。我期待着书中那些深入浅出的讲解和丰富的案例，能够为我打开一扇新的大门，让我看到数学和计算科学在解决现实世界问题中的无限可能。

评分☆☆☆☆☆

翻开《MATLAB数学建模与仿真》这本书，我的脑海里立刻浮现出无数现实世界中等待被解决的问题。作为一名对数据分析和系统模拟充满热情的人，我始终觉得，理论知识的储备固然重要，但将其转化为解决实际问题的能力，才是真正的价值所在。这本书的出现，似乎正是我一直在寻找的桥梁。 我尤其期待书中能够深入浅出地讲解数学建模的基本原则和常用方法。我希望不仅仅是学习一些现成的模型，更能理解模型是如何被构建出来的，以及为什么要这样做。例如，在处理一个物理系统时，如何识别关键变量，如何建立描述其运动规律的方程，以及如何评估模型的准确性。我希望书中能够提供一些经典的建模范例，并且详细地解析其背后的数学思想和MATLAB实现。 “仿真”这个词，在我看来，是赋予数学模型生命力的关键。我希望这本书能够教会我如何利用MATLAB强大的仿真引擎，将抽象的数学模型转化为生动的模拟场景。这可能包括如何设置仿真环境，如何运行模拟，以及如何对仿真结果进行可视化分析。我期待着能够学会如何通过仿真来预测系统的行为，如何评估不同参数配置的效果，甚至是如何发现模型中的潜在缺陷。 我还对书中关于模型验证和不确定性分析的内容特别感兴趣。在实际应用中，模型的可靠性和鲁棒性至关重要。我希望这本书能够提供一些实用的方法和工具，来帮助我评估模型的质量，并了解模型在面对不确定因素时的表现。这可能包括一些统计分析的方法，或者是一些专门的仿真技术。 总而言之，《MATLAB数学建模与仿真》这本书，对我而言，不仅仅是一本学习工具，更是一种思维方式的引导。我希望通过阅读这本书，能够提升我在数学建模和仿真方面的综合能力，从而能够更有效地分析和解决我所面临的各种挑战。我期待着这本书能够点燃我对科学探索的热情，并帮助我将理论知识转化为实际的生产力。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在工程领域摸爬滚打多年的老兵，我深知理论与实践结合的重要性。最近在书店无意间看到了《MATLAB数学建模与仿真》这本书，书名本身就击中了我的痛点。在日常工作中，我们经常会遇到一些复杂的工程问题，需要借助数学工具来进行分析和预测。MATLAB无疑是我们常用的工具之一，但如何有效地利用它进行数学建模和仿真，始终是我希望进一步提升的领域。 这本书的内容，从书名上看，应该涵盖了从基础的数学建模思想，到具体的MATLAB实现方法，再到最后的仿真分析。我特别关注的是那些能够直接应用于实际工程问题的案例。例如，在我的专业领域，我们经常需要对机械系统的动态特性进行分析，或者对流体流动进行模拟。如果这本书能提供一些关于这些方面的建模和仿真实例，并且详细讲解其背后的数学原理和MATLAB代码，那将对我非常有价值。 我也对书中关于模型验证和误差分析的部分很感兴趣。一个好的模型，不仅要能够描述现象，更要能够经受住检验。我希望这本书能提供一些实用的方法和技巧，来评估模型的准确性和可靠性。同时，仿真能力的提升，也意味着我们可以更深入地理解系统的行为，甚至是在实际投入资源之前，就发现潜在的问题并进行优化。我希望这本书能够带领我走得更远，看得更透。 在仿真部分，我期待看到一些能够处理动态系统、非线性系统或者随机过程的建模和仿真方法。这不仅仅是停留在理论层面，更重要的是如何在MATLAB中有效地实现这些复杂的仿真。例如，如何构建精确的仿真模型，如何选择合适的数值求解器，以及如何对仿真结果进行科学的解读和可视化。我希望这本书能为我提供清晰的指导，让我能够更自信地进行各种复杂的仿真分析。 总的来说，《MATLAB数学建模与仿真》这本书对我而言，不仅仅是一本技术手册，更是一次学习和提升的机会。我希望通过阅读这本书，能够将MATLAB在数学建模和仿真方面的应用能力提升到一个新的高度，从而更好地应对工作中的挑战，为工程实践带来更多的可能性。我期待着书中那些实用的案例和深入的讲解，能够帮助我成为一名更出色的工程技术人员。

评分☆☆☆☆☆

《MATLAB数学建模与仿真》这本书，乍一看，就充满了解决实际问题的力量感。作为一名经常需要处理数据、分析趋势的研究者，我深知数学建模是理解复杂现象的关键，而MATLAB则是实现这一目标的一大利器。我一直觉得，将抽象的数学概念与具体的现实问题联系起来，是一件充满挑战但也非常有成就感的事情。 这本书的出现，恰好满足了我对这种联系的渴望。我希望它能提供一套系统性的学习路径，让我能够从零开始，逐步掌握数学建模的精髓。这不仅仅是学习一些现成的模型，更重要的是理解模型背后的逻辑，学习如何根据不同的问题场景，构建出最适合的数学模型。我对书中可能涉及的各种建模方法，比如线性回归、非线性优化、微分方程建模等，都充满好奇。 更让我兴奋的是“仿真”这个词。我理解仿真是一种强大的预测和评估工具，能够让我们在可控的环境下，模拟各种可能发生的情况，从而做出更明智的决策。我希望这本书能教会我如何利用MATLAB强大的仿真功能，将构建好的数学模型转化为可视化的、可交互的仿真实验。这包括如何设置仿真参数，如何运行仿真，以及如何解读仿真结果，从中提取有价值的信息。 我特别期待书中能够有一些跨学科的案例分析。例如，将数学建模和仿真应用于经济预测、环境监测、或者生物医学研究等领域。这样的案例不仅能拓宽我的视野，还能让我看到数学和计算科学在解决现实世界问题中的巨大潜力。我希望这本书能提供具体的代码示例，让我能够模仿和学习，甚至将其改编应用到我自己的研究项目中。 这本书，对我来说，可能不仅仅是一本工具书，更是一种思维方式的启迪。我希望它能教会我如何用更科学、更严谨的方式去分析问题，如何利用数学工具去探索未知，以及如何通过仿真去验证假设。我期待着在阅读过程中，能够获得新的灵感，提升我的科研能力，最终能够运用所学知识，为我所研究的领域贡献一份力量。

评分☆☆☆☆☆

这是一本我偶然翻到的书，书名叫做《MATLAB数学建模与仿真》。虽然我不是MATLAB的资深用户，但对数学建模和仿真这个领域一直充满兴趣。我一直觉得，理论知识的掌握固然重要，但如何将其转化为实际的应用，解决现实世界的问题，才是真正考验一个人能力的地方。这本书的出现，恰好给了我这样一个学习的机会。 我被这本书的排版和结构所吸引，第一眼看上去就觉得内容编排得很有条理，似乎很适合我这种希望循序渐进学习的用户。封面上“数学建模”和“仿真”这两个词，就足以勾起我的好奇心。我希望这本书能帮助我理解数学建模的基本思想和方法，不仅仅是简单的公式堆砌，而是如何将现实问题抽象成数学模型，再通过MATLAB这个强大的工具来进行求解和分析。我对书中关于如何选择合适的模型、如何验证模型的有效性等方面的内容尤其期待，毕竟这是建模过程中至关重要的环节。 同时，我也对“仿真”部分抱有很大的期望。我理解仿真是在模型建立之后，通过计算机模拟来观察系统行为、预测发展趋势的过程。我希望这本书能教会我如何利用MATLAB的各种函数和工具，构建逼真的仿真环境，从而更好地理解复杂系统的动态特性。我脑海中已经浮现出一些我一直想通过仿真来探究的场景，比如经济模型的波动、物理现象的演变，或者生物系统的生长规律。如果这本书能够提供一些经典的案例分析，并且详细讲解代码实现的过程，那将是极大的帮助。 我一直认为，一本好的技术书籍，不仅仅是内容的干货，更是一种引导。我希望这本书能够引导我走出对MATLAB数学建模的迷茫，让我看到实际操作的乐趣和成就感。或许书中会有一些让我眼前一亮的技巧，一些我从未想过的建模思路，或者是一些巧妙的仿真方法。我希望这本书能够成为我学习路上的一个可靠的伙伴，在遇到困难时能够给予我启发，在我取得进步时能够给予我鼓励。 总而言之，我对《MATLAB数学建模与仿真》这本书充满了期待。我希望它能够成为我掌握MATLAB数学建模和仿真技能的敲门砖，也希望它能够激发我对这个领域的更深层次的探索。我期待着在这本书的引导下，能够将理论知识与实践应用相结合，解决更多实际问题，也希望在学习的过程中，能够体会到数学的魅力和仿真的乐趣。

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非常满意

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比较厚实的书，内容讲的很细！

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物流速度很快，很给力！

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好不错发货快好不错发货快

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准备竞赛用的，很全

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这本书我觉得并不好用逻辑很混乱，啰嗦而且难以找到重点真的对不起这个价钱

评分☆☆☆☆☆

非常满意