店鋪： 泰州新華書店圖書專營店
齣版社： 人民郵電齣版社
ISBN：9787115441874
商品編碼：25934378485
包裝：平裝-膠訂
開本：16
齣版時間：2017-09-01
具體描述
內容介紹
在各行各業的工程實踐中，有大量的科學計算工作需要完成。傳統的計算方式一般需要較長的周期，相比之下開發效率J高的MATLAB是一個更好的選擇。在MATLAB中，編程細節被簡化，繁瑣的實現過程也被略去，用戶可以將更多精力集中於所需要處理的核心問題上。 MATLAB科學計算涉及數學、機械、電子、控製和金融等多個領域。本書以MATLAB科學工程計算為立足點，介紹MATLAB在科學計算領域中如何運用龐大的科學函數庫來解決一些實際問題。在函數的選擇上兼顧各函數的使用頻率和專業性，力求典型全麵。本書可作為MATLAB課程的教學用書或者綫性代數、概率統計等課程的教學輔助書。
關聯推薦
341個精心設計的MATLAB應用實戰案例。 103個精心編寫的MATLAB工具箱函數。 4個精心挑選的MATLAB工程性綜閤案例。 理論知識與應用案例的無縫連接，體現齣科學計算在工程實踐領域中的完 美應用。 理論翔實，拒絕知識斷層，同時又不偏執於理論本身，介紹理論知識以說明實際問題為目的，定量解釋與定性描述恰D融閤。 實際案例豐富，針對每一個案例不僅給齣詳盡的實現代碼，更揭示齣背後的設計思想，注重思維曆練，讓您知其然，更知其所以然。 內容具有一定深度，這決不是一本會在2個月後J會失去價值的應用程序參考，相反讓你每次欣賞時都能得到新的享受。
目錄
D 1章 MATLAB入門 1 1.1 MATLAB簡介 1 1.1.1 MATLAB的産生和發展 1 1.1.2 MATLAB的産品構成與 特點 2 1.1.3 MATLAB與科學計算 4 1.2 MATLAB的安裝開發環境、 D 1章 MATLAB入門 1
1.1 MATLAB簡介 1
1.1.1 MATLAB的産生和發展 1
1.1.2 MATLAB的産品構成與
特點 2
1.1.3 MATLAB與科學計算 4
1.2 MATLAB的安裝開發環境、
窗口簡介 4
1.2.1 MATLAB的安裝 4
1.2.2 MATLAB的集成開發
環境 9
1.2.3 MATLAB的窗口 10
1.3 MATLAB程序及其幫助係統 13
1.3.1 搜索路徑 13
1.3.2 M文件 14
1.3.3 幫助係統 16
1.3.4 學習MATLAB的方法 19
D 2章 MATLAB程序設計 21
2.1 基本語法 21
2.1.1 標識符 21
2.1.2 數據類型 23
2.1.3 運算符 35
2.1.4 流程控製語句 37
2.1.5 矩陣與數組 41
2.1.6 腳本與函數 43
2.2 文件I/O 44
2.2.1 使用load/save 44
2.2.2 讀寫文本文件 45
2.2.3 讀寫圖像文件 47
2.3 MATLAB編程技巧 49
2.3.1 高效開發技巧 49
2.3.2 提高代碼效率 49
2.3.3 嚮量化編程 50
2.3.4 並行計算 50
2.3.5 稀疏矩陣 51
2.4 綜閤實例 56
D3章 可視化編程 58
3.1 繪製二維圖形 58
3.1.1 常用繪圖函數 58
3.1.2 圖形設置 60
3.1.3 特殊圖形 62
3.1.4 特殊坐標係函數 64
3.2 繪製三維圖形 65
3.3 GUIDE工具 69
3.3.1 設計工具 69
3.3.2 句柄圖形對象 70
3.3.3 GUIDE簡介 72
3.3.4 創建GUIDE 74
3.3.5 GUI的編程 78
3.3.6 CallBack函數 80
3.4 綜閤實例 81
D4章 MATLAB求微分與積分 89
4.1 J限 89
4.2 數值積分 92
4.2.1 Int求積分 92
4.2.2 梯形法求積分 96
4.2.3 辛普森（Simpleson）
積分法 98
4.2.4 重積分辛普森
（Simpleson）法 101
4.2.5 多重數值積分法 103
4.2.6 積分變換 104
4.3 數值微分 107
4.3.1 Diff求微分 107
4.3.2 梯度 109
4.3.3 jacobian函數 110
4.3.4 中點公式 112
4.3.5 三點公式法和五點
公式法 113
4.3.6 樣條函數法 116
4.3.7 辛普森（Simpleson）
微分法 117
4.3.8 多項式的微分 121
4.4 綜閤實例 123
D5章 MATLAB插值計算 124
5.1 一維插值 124
5.1.1 拉格朗日插值 124
5.1.2 牛頓插值 129
5.1.3 埃爾米特插值 131
5.1.4 分段低次插值 135
5.1.5 三次樣條插值 138
5.2 二維插值 140
5.2.1 近鄰插值 141
5.2.2 分片綫性插值 141
5.2.3 雙綫性插值 142
5.2.4 雙三次插值 143
5.2.5 散亂節點插值 147
5.3 綜閤實例 149
D6章 MATLAB函數逼近 152
6.1 泰勒逼近 152
6.2 平方逼近 156
6.2.1 平方逼近的原理 156
6.2.2 正交多項式 162
6.2.3 切比雪夫多項式 163
6.2.4 勒讓德多項式 170
6.3 一緻逼近 175
6.4 綜閤實例—泰勒展開式
的降次 182
D7章 MATLAB麯綫與麯麵擬閤 185
7.1 二乘擬閤 185
7.2 MATLAB擬閤函數 191
7.2.1 多元綫性擬閤—lsqlin、regress 191
7.2.2 一元多項式擬閤 194
7.2.3 非綫性擬閤 198
7.3 MATLAB擬閤工具箱 203
7.4 綜閤實例—臨床藥物
注射問題 213
D8章 MATLAB求解綫性方程組 216
8.1 綫性方程組 216
8.2 符號解法 217
8.3 求逆法 221
8.4 矩陣分解法 223
8.4.1 Cholesky分解 223
8.4.2 LU分解 225
8.4.3 QR分解 227
8.5 迭代法 228
8.5.1 Gauss-Seidel迭代法 229
8.5.2 SOR超鬆弛迭代法 231
8.5.3 Jacobi迭代法 234
8.5.4 Bicg迭代法 236
8.6 綜閤實例 238
D9章 MATLAB求解非綫性方程組 242
9.1 二分法 242
9.2 迭代法 244
9.2.1 牛頓法 246
9.2.2 簡化牛頓法 248
9.2.3 割綫迭代法 249
9.2.4 黃金分割法 250
9.2.5 拋物綫法 252
9.2.6 不動點迭代法 254
9.2.7 牛頓下山法 256
9.3 綜閤實例 257
D 10章 MATLAB概率統計 261
10.1 概率統計工具箱 261
10.2 隨機數生成 262
10.2.1 生成均勻分布隨機數 264
10.2.2 生成正態分布隨機數 266
10.3 隨機變量的統計值 267
10.3.1 求期望 267
10.3.2 求方差 269
10.3.3 求標準差 270
10.3.4 矩 272
10.3.5 幾何平均數 273
10.3.6 算術平均數 274
10.3.7 中位數 274
10.3.8 值差 275
10.3.9 調和平均數 276
10.3.10 樣本的偏斜度 277
10.3.11 協方差 278
10.3.12 相關係數 279
10.3.13 其他數字特徵 281
10.4 參數估計 281
10.4.1 均勻分布的參數估計 282
10.4.2 正態分布的參數估計 283
10.4.3 二項分布的參數估計 284
10.4.4 mle —指定分布的
參數估計 285
10.5 假設檢驗 286
10.5.1 t檢驗法 287
10.5.2 u檢驗法 288
10.5.3 秩和檢驗 289
10.5.4 符號秩檢驗 290
10.6 迴歸 291
10.6.1 綫性迴歸 291
10.6.2 非綫性迴歸 292
10.7 綜閤實例 293
D 11章 MATLAB求解微分方程組 298
11.1 常微分方程 298
11.1.1 微分方程組的符號解 298
11.1.2 歐拉法 299
11.1.3 改進的歐拉法 301
11.1.4 龍格—庫塔法 303
11.1.5 亞D斯（Adams）
外插法 307
11.1.6 亞D斯（Adams）
內插法 308
11.2 偏微分方程——有限差分法 309
11.2.1 網格剖分 309
11.2.2 數值微分 310
11.3 PDE工具箱 311
11.3.1 PDE支持的方程 311
11.3.2 PDE使用說明 312
11.4 綜閤實例 315
D 12章 MATLAB優化計算 320
12.1 MATLAB優化工具箱的函數 320
12.1.1 優化工具箱 321
12.2 綫性規劃 329
12.3 0-1整數規劃 333
12.4 二次規劃 334
12.5 多目標規劃 337
12.6 貪心算法 339
12.7 遺傳算法 341
12.8 模擬退火算法 345
12.9 粒子群算法 347
12.10 綜閤實例 347
D 13章 C/C 與MATLAB混閤編程 353
13.1 C/C 與MATLAB混閤調用
的方法 353
13.2 MATLAB調用C/C 354
13.2.1 MATLAB的MEX文件 355
13.2.2 C-MEX文件的使用 356
13.3 C/C 調用MATLAB 357
13.3.1 C/C 調用引擎 357
13.3.2 C/C 調用Matcom 363
13.3.3 C/C 調用COM 370
13.3.4 C/C 調用動態鏈接庫 376
13.4 綜閤實例 381
D 14章 MATLAB工程計算案例精粹 387
14.1 Delta並聯機器人建模 387
14.1.1 背景介紹 387
14.1.2 問題闡述 388
14.1.3 實驗例程 390
14.2 柴油機故障診斷 394
14.2.1 問題闡述 394
14.2.2 實驗例程 395
14.3 街頭遊戲解謎 398
14.3.1 問題闡述 398
14.3.2 實驗例程 398
14.4 零件參數的設計 400
14.4.1 問題闡述 400
14.4.2 實驗例程 402
顯示全部信息
《算法分析與設計——原理、方法與實踐》 一、 內容概述 本書是一部深入探討算法理論與實際應用相結閤的著作，旨在為讀者提供一個堅實的算法基礎，並引導其掌握設計、分析和優化各種算法的實用技能。全書內容涵蓋算法設計的核心思想、分析方法、經典算法的實現與應用，以及數據結構與算法在解決復雜問題中的作用。本書力求在理論深度與工程實踐之間取得平衡，既強調算法的數學 rigor，也注重算法在實際計算環境中的效率和可行性。 二、 核心內容詳解 第一部分：算法基礎與分析 1. 算法導論與模型 算法的定義與特性：本書開篇將清晰界定算法的概念，闡述其正確性、效率、可讀性、魯棒性等關鍵特性。我們將深入理解算法不僅是計算步驟的集閤，更是解決問題的思維方式。 計算模型：介紹常用的計算模型，如圖靈機模型、RAM模型等，並解釋為何這些模型能夠很好地抽象和描述實際的計算過程。理解計算模型有助於我們從根本上認識算法的復雜性。 漸進符號：詳細講解大O、小o、大Omega、小omega以及Theta符號，這是分析算法效率的基石。我們將通過豐富的實例，熟練掌握使用這些符號來描述算法時間復雜度和空間復雜度的增長趨勢。 復雜度分析：係統介紹時間復雜度和空間復雜度的概念。內容將包括最壞情況分析、平均情況分析和最好情況分析，以及如何根據不同的輸入規模和輸入特性來評估算法的性能。 2. 遞歸與分治策略 遞歸的基本概念：深入剖析遞歸的定義、基本要素（基本情況與遞歸步驟），以及其在算法設計中的強大力量。 主定理（Master Theorem）：詳細推導和講解主定理，使其成為分析具有特定遞歸結構的分治算法效率的有力工具。我們將通過大量題目進行練習，掌握其應用。 經典分治算法： 歸並排序（Merge Sort）：剖析其分而治之的邏輯，詳述其實現過程，並進行嚴格的時間復雜度分析。 快速排序（Quick Sort）：分析其“分而治之”和“冒泡”思想的結閤，講解不同的樞軸選擇策略及其對性能的影響，並深入分析其平均和最壞情況復雜度。 大整數乘法（Karatsuba算法）：介紹如何利用分治思想來優化傳統的大整數乘法，並分析其復雜度優勢。 矩陣乘法（Strassen算法）：展示如何將分治策略應用於矩陣乘法，實現比傳統算法更優的時間復雜度。 3. 動態規劃（Dynamic Programming） 動態規劃的原理：闡釋動態規劃的核心思想——將復雜問題分解為相互重疊的子問題，並通過存儲子問題的解來避免重復計算。 最優子結構與重疊子問題：詳細解釋這兩個識彆動態規劃問題的關鍵特徵。 自頂嚮下（帶備忘錄）與自底嚮上（迭代）：介紹兩種實現動態規劃的方法，並分析它們的優劣。 經典動態規劃問題： 背包問題（Knapsack Problem）：包括0/1背包、完全背包和多重背包，提供完整的建模思路和解法。 最長公共子序列（Longest Common Subsequence）：講解如何通過二維DP數組求解。 最長遞增子序列（Longest Increasing Subsequence）：提供O(n log n)的優化解法。 矩陣鏈乘法（Matrix Chain Multiplication）：展示如何確定最優的矩陣乘法順序。 圖相關動態規劃（如最短路徑的某些變種）。 4. 貪心算法（Greedy Algorithms） 貪心選擇性質：解釋貪心算法的原則，即在每一步都做齣局部最優的選擇，並證明這些局部選擇最終能夠導緻全局最優解。 貪心算法的設計步驟：提齣設計貪心算法的通用框架。 經典貪心算法： 霍夫曼編碼（Huffman Coding）：講解如何構建最優的前綴編碼，實現數據壓縮。 活動選擇問題（Activity Selection Problem）：通過貪心策略選擇不衝突的活動集閤。 最小生成樹（Minimum Spanning Tree）： Prim算法：從一個頂點開始逐步擴展生成樹。 Kruskal算法：通過排序邊，逐步閤並連通分量。 單源最短路徑（Dijkstra算法）：在邊權非負的情況下，找到起點到所有其他頂點的最短路徑。 第二部分：高級算法技術與數據結構 5. 圖算法（Graph Algorithms） 圖的基本概念與錶示：深度講解圖的定義、術語（頂點、邊、路徑、環等），以及鄰接矩陣、鄰接錶等存儲方式。 圖的遍曆： 深度優先搜索（DFS）：講解其遞歸實現，以及在連通性判斷、拓撲排序、強連通分量查找等方麵的應用。 廣度優先搜索（BFS）：講解其隊列實現，以及在最短路徑（無權圖）、連通性、二分圖判定等方麵的應用。 最短路徑算法： Dijkstra算法：迴顧其原理，並討論使用優先隊列優化後的實現。 Bellman-Ford算法：講解其處理負權邊的能力，以及負權環的檢測。 Floyd-Warshall算法：介紹用於求解所有頂點對之間最短路徑的動態規劃方法。 最小生成樹（MST）：再次深入探討Prim和Kruskal算法，分析其時間復雜度，並從不同角度理解其貪心策略。 拓撲排序（Topological Sorting）：針對有嚮無環圖（DAG）的排序，並闡述其在任務調度等領域的應用。 強連通分量（Strongly Connected Components）：介紹Kosaraju算法和Tarjan算法，理解圖的結構。 6. 數據結構（Data Structures） 綫性結構： 數組（Array）：基本操作、優缺點。 鏈錶（Linked List）：單嚮鏈錶、雙嚮鏈錶、循環鏈錶，以及它們的插入、刪除、查找操作。 棧（Stack）：後進先齣（LIFO），應用如錶達式求值、函數調用棧。 隊列（Queue）：先進先齣（FIFO），應用如任務調度、BFS。 樹形結構： 二叉樹（Binary Tree）：概念、遍曆（前序、中序、後序）、綫索二叉樹。 二叉搜索樹（Binary Search Tree, BST）：基本操作、查找、插入、刪除，以及平衡二叉搜索樹（AVL樹、紅黑樹）的引入。 堆（Heap）：最大堆、最小堆，以及它們在優先隊列、堆排序中的應用。 散列錶（Hash Table）： 散列函數（Hash Function）：設計原則、常見散列函數。 衝突解決（Collision Resolution）：鏈地址法、開放地址法（綫性探測、二次探測、雙重散列）。 性能分析：平均查找復雜度。 高級數據結構： B樹與B+樹：在數據庫和文件係統中的應用。 Trie樹（字典樹）：高效的字符串查找。 並查集（Disjoint Set Union, DSU）：用於處理集閤的閤並與查找問題，在Kruskal算法等中有應用。 7. 字符串匹配算法（String Matching Algorithms） 樸素匹配算法：分析其時間復雜度。 KMP算法（Knuth-Morris-Pratt）：詳細講解其預處理（next數組）和匹配過程，分析其綫性時間復雜度。 Boyer-Moore算法：介紹其“壞字符”和“好後綴”規則，以及其在實際應用中的高效性。 Rabin-Karp算法：基於散列的字符串匹配方法。 第三部分：復雜性理論與高級主題 8. 計算復雜性理論基礎 P類與NP類問題：深入理解可判定性與可解性，以及P、NP、NP-完全（NP-Complete）和NP-睏難（NP-Hard）的概念。 NP-完全問題的歸約：介紹如何通過歸約來證明一個問題是NP-完全的。 經典NP-完全問題：如旅行商問題（TSP）、Satisfiability Problem (SAT)、圖著色問題等。 近似算法（Approximation Algorithms）：針對NP-完全問題，設計能夠提供近似最優解的算法，並分析其近似比。 9. 概率算法與隨機化算法 隨機化算法的基本思想：利用隨機性來設計算法，以期獲得良好的平均性能。 濛特卡羅算法與拉斯維加斯算法：區分兩者的特性。 應用示例：如快速冪、某些圖算法（如Karger縮點算法）、字符串匹配（Rabin-Karp的概率版本）。 10. 算法優化與工程實踐 算法性能調優：從數據結構選擇、代碼實現細節、編譯器優化等角度分析如何提升算法性能。 並行算法初步：介紹並行計算的基本概念，以及如何將部分算法設計思想應用於並行環境。 算法在實際問題中的應用：通過案例分析，展示如何將所學算法知識應用於解決實際工程問題，如網絡路由、生物信息學、圖像處理等領域。 三、 目標讀者 本書適閤計算機科學、軟件工程、信息技術等相關專業的本科生、研究生，以及對算法有濃厚興趣的工程師、研究人員和程序員。尤其適閤希望係統學習算法設計與分析方法，並將其應用於解決實際計算問題的讀者。 四、 本書特色 理論與實踐並重：本書在強調算法數學嚴謹性的同時，也注重算法的工程實現和實際應用，提供大量代碼示例和案例分析。 結構清晰，邏輯嚴謹：內容從基礎概念循序漸進，逐步深入到高級主題，結構安排閤理，便於讀者理解和掌握。 詳實的分析與證明：對關鍵算法的時間和空間復雜度進行詳細推導和證明，幫助讀者建立深刻的理解。 豐富的例題與練習：每章都配有精心設計的例題和習題，覆蓋各種難度和類型，幫助讀者鞏固知識，提升解題能力。 前沿算法的介紹：適度介紹瞭一些前沿的算法技術，如復雜性理論、隨機化算法等，開闊讀者視野。 《算法分析與設計——原理、方法與實踐》將成為您在算法領域學習和探索的得力助手，助您在復雜多變的計算世界中遊刃有餘。
用戶評價
評分
我是一位資深的金融從業者，在量化交易和風險管理領域工作多年。MATLAB一直是我進行策略開發和迴測的重要工具，但近年來隨著金融市場復雜性的增加，我需要更深入地理解和應用各種統計模型來應對挑戰。《精通MATLAB科學計算與數據統計應用》這本書，恰好滿足瞭我對提升金融數據分析能力的需求。我尤為期待書中關於時間序列分析、協整分析以及波動率模型（如GARCH模型）的詳細講解，這些都是我日常工作中不可或缺的工具。同時，書中關於濛特卡洛模擬、期權定價等內容，也能夠幫助我拓展在衍生品定價和風險對衝方麵的研究。我希望通過這本書的學習，能夠更熟練地運用MATLAB進行復雜的金融建模，構建更具競爭力的交易策略，並對潛在的風險進行更精準的評估。這本書的實用性，讓我相信它能夠直接應用於我的實際工作，並帶來顯著的價值提升。
評分我是一名來自工程力學專業的研究生，目前的研究方嚮涉及有限元分析和動力學模擬。MATLAB在我進行這些復雜計算方麵發揮著至關重要的作用，但很多時候，我感覺自己僅僅是掌握瞭MATLAB的“皮毛”，對於如何更有效地利用其強大的數學函數庫進行復雜的物理建模和求解，還存在很多睏惑。《精通MATLAB科學計算與數據統計應用》這本書的齣現，讓我看到瞭突破瓶頸的希望。我特彆期待書中關於微分方程求解、積分方程處理以及數值積分方法的詳細講解，這些都是我進行動力學模擬的基石。同時，書中關於數據降維、特徵提取以及主成分分析的應用，也可能對我處理高維度的仿真數據提供新的思路。我希望通過這本書的學習，能夠掌握更多高級的數值計算技巧，從而能夠更精確、更高效地完成我的科研任務，甚至能夠自己開發更精密的仿真工具。這本書的深度和廣度，讓我相信它不僅僅是一本工具書，更是一本能夠啓發思維、提升研究能力的重要讀物。
評分作為一個對新興技術充滿好奇心的愛好者，我一直對數據科學領域抱有濃厚的興趣。雖然我並非科班齣身，但憑藉著自學和實踐，也積纍瞭一些基礎。《精通MATLAB科學計算與數據統計應用》這本書，以其“科學計算”和“數據統計”兩大核心內容，深深吸引瞭我。我尤其關注書中關於數據清洗、預處理以及特徵工程的詳細介紹，這對我理解和應用各種統計模型至關重要。同時，書中關於機器學習算法的講解，從經典的綫性迴歸、邏輯迴歸，到更復雜的支持嚮量機、決策樹，再到深度學習的基礎概念，讓我看到瞭構建預測模型的可能性。我希望通過這本書的學習，能夠掌握一套係統的數據分析方法論，能夠獨立地從原始數據中挖掘有價值的信息，並將其轉化為可執行的洞察。這本書的語言風格和案例選擇，讓我覺得即使是跨專業的讀者，也能相對容易地理解和吸收其中的知識，這一點非常難得。
評分作為一名在大數據分析領域摸爬滾打多年的工程師，我一直在尋找一本能夠係統性梳理MATLAB在實際工程應用中各個環節的書籍。《精通MATLAB科學計算與數據統計應用》這本書的齣現，恰好填補瞭我在這方麵的需求。我尤其關注書中關於並行計算、GPU加速以及內存管理的部分，因為在處理PB級彆的數據時，這些技術是性能優化的關鍵。同時，書中提及的各種優化算法，如遺傳算法、粒子群優化等，在實際的參數調優和模型選擇中有著廣泛的應用前景。我曾經在一個項目中，為解決一個復雜的優化問題而耗費瞭大量精力，如果當時能有這本書的指導，或許能少走不少彎路。這本書的理論性與實踐性結閤得相當好，不僅講解瞭算法的原理，還提供瞭大量的代碼示例，這對於我這樣需要快速將理論轉化為實踐的工程師來說，無疑是雪中送炭。我對書中關於模型性能評估、魯棒性分析等章節寄予厚望，相信能夠幫助我構建更加穩定可靠的數據分析係統。
評分剛拿到這本《精通MATLAB科學計算與數據統計應用》的書，就被它的厚重感和滿滿的乾貨所吸引。我是一名從事生物信息學研究的研究生，平時需要處理大量的基因測序數據，數據可視化和統計分析是我的日常工作重點。MATLAB一直是我的首選工具，但總感覺很多高級功能和算法的應用不夠深入，遇到一些復雜問題時，總要花費大量時間去查閱資料或者請教師兄師姐。這本書的目錄讓我眼前一亮，從基礎的矩陣運算到高級的機器學習算法，再到各種統計模型的構建和應用，幾乎涵蓋瞭我工作中可能遇到的所有場景。特彆是書中關於小波變換、傅裏葉變換在信號處理中的應用，以及高階統計量和時間序列分析的詳細講解，讓我充滿瞭期待。我迫不及待地想翻開第一頁，開始我的MATLAB精進之旅。我希望通過這本書的學習，能夠極大地提升我的數據分析效率和模型構建能力，從而在科研中取得更顯著的成果。這本書的篇幅之大，也意味著它足夠詳盡，能夠讓我深入理解每一個概念和算法的背後原理，而不僅僅是停留在調用的層麵。
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