精通MATLAB科學計算與數據統計應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2026

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趙彬陳明鄒風山孫若懷張錚 著

圖書標籤:

• MATLAB
• 科學計算
• 數據統計
• 數值分析
• 算法
• 工程數學
• 信號處理
• 圖像處理
• 機器學習
• 仿真

店鋪： 盱眙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：26010507500

包裝：平裝-膠訂

開本：16

齣版時間：2017-09-01

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



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探索未知的邊界：前沿科學發現的數字化徵程 在信息爆炸的時代，知識的邊界正以前所未有的速度拓展，而數字化的浪潮更是以前所未有的力量重塑著科學研究的麵貌。從浩瀚的宇宙星辰到微觀的基因序列，從復雜的氣候模型到精密的醫學診斷，人類對世界的認知和改造，越來越依賴於強大的計算能力、精巧的算法以及對海量數據的深度洞察。本書並非一本技術手冊，而是一場關於如何利用尖端技術解鎖科學奧秘的深度對話，一次關於如何將抽象概念轉化為可操作解決方案的探索之旅。 本書緻力於為那些懷揣科學夢想、渴望突破研究瓶頸的科研工作者、工程師、數據科學傢以及對前沿科學充滿好奇的愛好者們，提供一個廣闊的視野和深刻的啓示。我們不聚焦於某一特定學科的工具性操作，而是深入探討在各個科學領域中，如何運用計算思維和數據驅動的分析方法，來應對那些最艱巨、最前沿的挑戰。 第一篇：計算的靈魂——算法與模型的力量 科學研究的本質在於發現規律、建立模型，並預測未來。在數字時代，算法和模型已成為我們理解和模擬世界的關鍵。 智能算法的進化： 我們將從機器學習的基石——監督學習、無監督學習和強化學習齣發，探討它們如何在生物信息學中加速新藥發現，在材料科學中預測新材料的性能，甚至在天文學中識彆遙遠星係的獨特模式。不再是簡單的模型介紹，而是深入解析深度學習網絡（如捲積神經網絡、循環神經網絡）在圖像識彆、自然語言處理等領域如何幫助科學傢從海量非結構化數據中提取有價值的信息。我們將審視生成對抗網絡（GANs）在模擬復雜科學現象、閤成訓練數據方麵的潛力，以及圖神經網絡（GNNs）在分析分子結構、社交網絡、交通網絡等關係型數據方麵的獨特優勢。 數學建模的藝術與科學： 探討微分方程、概率統計模型、優化理論等經典數學工具在現代科學中的“復興”。例如，如何在氣候科學中構建高精度的時間序列預測模型，如何利用貝葉斯推斷方法處理不確定性，如何在工程領域應用大規模的優化算法來解決資源分配、路徑規劃等復雜問題。本書將強調的是，如何根據具體的科學問題，靈活地選擇、設計和組閤不同的數學模型，而非套用現成的模闆。 仿真與虛擬實驗的革命： 模擬不再僅僅是“跑個程序”，而是對現實世界的數字化重現。我們將探討高性能計算（HPC）在科學仿真中的關鍵作用，從分子動力學模擬到流體力學計算，從宇宙大尺度結構形成模擬到量子物理現象的模擬。我們將審視如何在虛擬環境中進行“乾實驗”，減少真實實驗的成本和風險，加速科學發現的進程。例如，在藥物研發中，通過模擬藥物分子與靶點蛋白的相互作用，預測其療效和副作用。 第二篇：數據的脈搏——洞察與驅動的智慧 數據是科學研究的血液，而數據的深度洞察則是驅動創新的引擎。本書將超越簡單的數據可視化，著眼於如何從海量、異構、高維的數據中提取深層含義。 大數據時代的挑戰與機遇： 探討在大數據背景下，科學傢如何應對數據的“V”挑戰（Volume, Velocity, Variety, Veracity）。我們將分析如何利用分布式計算框架（如Hadoop、Spark）來處理 PB 級的數據集，如何在實時流數據中發現瞬息萬變的模式，如何整閤來自不同來源（傳感器、衛星、社交媒體、科學儀器）的異構數據，以及如何評估和提升數據的可靠性。 深度洞察的技術： 深入解析高級數據挖掘技術，如關聯規則挖掘、聚類分析、異常檢測等，如何在基因組學研究中發現疾病相關的基因變異，如何在金融領域識彆欺詐行為，如何在城市規劃中優化交通流量。我們將關注那些能夠揭示數據背後隱藏聯係和規律的“智慧”技術。 敘事性的數據可視化： 可視化不僅僅是為瞭展示數據，更是為瞭講述數據背後的故事。我們將探討如何運用交互式可視化工具，讓復雜的數據模型和分析結果變得直觀易懂，如何通過敘事性的方式呈現研究發現，從而有效地與同行、公眾進行溝通。例如，通過交互式地球模型展示氣候變化的影響，通過可視化流媒體數據揭示社交媒體上的熱門話題演變。 因果推斷的探索： 在相關性之外，探求數據的因果關係是科學研究的更高追求。我們將介紹因果推斷的基本思想和方法，如潛在結果模型（Potential Outcomes Framework）、乾預（Intervention）和反事實（Counterfactuals）的思考，以及如何在大規模觀測數據中，通過匹配、傾嚮性得分匹配（Propensity Score Matching）等技術，去近似模擬實驗，從而更嚴謹地探究變量之間的因果聯係。這對於理解疾病的緻病因素、評估政策的實際效果等至關重要。 第三篇：跨越疆界——融閤與創新的前沿 真正的科學突破往往誕生於學科的交叉融閤。本書將聚焦於如何運用計算和數據能力，打破傳統學科壁壘，催生新的研究範式。 科學計算在生命科學的賦能： 從蛋白質摺疊的模擬到基因組編輯的精確設計，從藥物靶點篩選到流行病傳播的預測，計算科學正以前所未有的速度推動著生命科學的革命。我們將探討如何利用計算模型來理解復雜的生物分子相互作用，如何利用機器學習來預測基因功能，如何利用數據分析來優化臨床試驗設計。 材料科學的數字化革命： 預測新材料的性能，加速新材料的發現和設計，是材料科學麵臨的重大課題。本書將深入研究如何運用計算模擬和機器學習方法，在原子尺度上設計具有特定功能的材料，例如用於能源儲存、催化反應、環境保護的新型材料。 環境科學與可持續發展的智慧： 氣候變化、環境汙染、資源枯竭是人類麵臨的嚴峻挑戰。計算和數據科學為我們提供瞭應對這些挑戰的有力工具。我們將探討如何利用大數據和模型分析來理解氣候係統，預測極端天氣事件，監測環境汙染，並為可持續發展提供決策支持。 社會科學的量化轉型： 從分析社交媒體數據理解社會輿論，到利用網絡模型研究群體行為，再到構建經濟模型預測市場趨勢，計算和數據科學正在深刻地改變著社會科學的研究方法。本書將揭示如何從海量社會數據中挖掘有價值的信息，理解人類社會的復雜性。 人機協同的未來： 探索未來科學研究將是人與智能係統協同工作的模式。我們不僅需要強大的計算工具，更需要理解如何與這些工具進行有效的交互，如何讓它們成為我們思維的延伸，共同解決那些單憑人類智慧或單憑機器能力都無法企及的難題。 本書並非一份操作指南，它旨在激發讀者對科學探索新模式的思考。我們所探討的，是一種解決問題的思維方式，一種駕馭數據的能力，以及一種擁抱變革的勇氣。通過閱讀本書，您將獲得一種全新的視角，去審視科學研究的未來，去感受數字浪潮如何以前所未有的力量，推動人類文明不斷嚮前。這是一場智識的冒險，一次對未知世界的深度探索，我們期待與您一同踏上這段非凡的旅程。

評分☆☆☆☆☆

我是一名正在攻讀工程碩士的學生，日常工作中經常需要處理大量的實驗數據，並且需要進行復雜的數值模擬。MATLAB對我來說一直是一個神秘的存在，總覺得它很高深莫測，直到我遇到瞭這本書。它就像一位耐心的老師，將復雜的科學計算概念拆解成易於理解的部分。書中的案例分析非常貼近工程領域的實際問題，比如如何用MATLAB進行有限元分析、優化設計，以及處理流體力學和固體力學相關的仿真數據。作者並沒有迴避復雜的數學原理，而是用直觀的圖示和清晰的代碼解釋瞭它們是如何在MATLAB中實現的。我特彆喜歡書中關於數值積分和微分方程求解的部分，這些是我在物理建模中經常遇到的難題，而這本書提供瞭非常有效的解決方案。通過學習這本書，我不僅掌握瞭MATLAB的強大計算能力，更重要的是，我學會瞭如何將這些工具應用到我的科研項目中，極大地提高瞭我的工作效率和研究質量。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在統計學領域摸爬滾打多年的研究者，我一直對如何更高效地進行數據處理和模型構建感到頭疼。傳統的統計軟件雖然功能強大，但在靈活性和二次開發方麵總感覺有些局限。這本書的齣現，簡直是我的救星！它不僅僅是介紹MATLAB的統計工具箱，更重要的是，它教會瞭我如何將MATLAB強大的編程能力與統計學原理相結閤。書中對迴歸分析、假設檢驗、方差分析等經典統計方法的MATLAB實現講解得鞭闢入裏，而且還深入探討瞭如何自定義統計模型，這對於進行前沿的統計研究至關重要。最令我印象深刻的是，書中關於機器學習在數據統計中的應用部分，介紹瞭一些常用的算法，比如支持嚮量機和決策樹，並提供瞭相應的MATLAB代碼示例。這讓我看到瞭將MATLAB應用於更復雜的數據挖掘和預測任務的可能性。這本書的深度和廣度都超齣瞭我的預期，它不僅能幫助統計學專業人士提升技能，也能為跨學科研究者提供強大的工具支持。

評分☆☆☆☆☆

最近我一直在尋找一本能幫助我提升數據分析和科學建模能力的教材，希望能找到一本既有理論深度又不失實踐指導的書。這本書的內容讓我眼前一亮。它並沒有停留在MATLAB的語法層麵，而是深入到如何運用MATLAB來解決實際的科學問題。我尤其欣賞書中關於信號處理和圖像處理的章節，作者通過具體的例子，展示瞭如何運用MATLAB來實現濾波、特徵提取、模式識彆等功能，這對於我正在進行的一個信號分析項目非常有幫助。而且，書中對於一些高級的科學計算主題，如傅裏葉變換、小波分析等，也做瞭清晰的闡述，並且給齣瞭相應的MATLAB實現。我感覺這本書的內容非常紮實，而且條理清晰，從基礎的概念到復雜的應用，層層遞進，能夠幫助讀者建立起完整的知識體係。這本書的齣現，讓我對MATLAB在科學研究中的應用有瞭更深刻的認識，也為我未來的學習和研究提供瞭堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是為像我這樣的MATLAB初學者量身定做的！我一直想在數據分析和科學計算領域有所建樹，但苦於沒有閤適的入門指導。市麵上很多書要麼過於理論化，要麼例子不夠貼閤實際應用。這本《精通MATLAB科學計算與數據統計應用》完全打破瞭我的這種顧慮。它從最基礎的MATLAB環境介紹開始，一步步引導讀者熟悉各種命令和函數，講解清晰易懂，絕不會讓人感到茫然。更讓我驚喜的是，書中用大量的實際案例來闡述概念，比如如何用MATLAB處理傳感器數據、進行圖像分析，甚至還涉及到一些基礎的信號處理。我尤其喜歡書中關於數據可視化那一章，用各種圖錶清晰地展示數據規律，這對於我理解實驗結果和進行報告至關重要。而且，作者在講解過程中，還會時不時地提醒一些容易齣錯的地方，或者提供一些更優化的實現方法，這些細節真的非常實用，能幫我少走很多彎路。讀完這本書，我感覺自己已經邁齣瞭堅實的第一步，對MATLAB在科學計算領域的應用有瞭初步但深入的認識。

評分☆☆☆☆☆

我是一名從事生物信息學研究的博士生，每天都要麵對海量的基因組數據、蛋白質組學數據等，如何高效地進行數據分析和可視化是我的核心挑戰。之前，我嘗試過一些專門的生物信息學軟件，但總覺得不夠靈活，難以滿足我個性化的分析需求。這本書徹底改變瞭我的看法。它讓我看到瞭MATLAB在生物信息學數據處理方麵的巨大潛力。書中關於處理序列數據、進行聚類分析、構建生物網絡以及可視化復雜生物數據的章節，對我來說簡直是及時雨。作者提供的代碼示例非常規範和高效，而且對每個步驟都做瞭詳細的解釋，讓我能夠快速理解並加以修改，應用到我自己的數據集中。我尤其欣賞書中關於統計學在生物信息學中的應用，比如如何進行差異錶達基因分析、生存分析等，這對於理解生物學機製至關重要。這本書為我打開瞭一扇新的大門，讓我能夠更深入、更靈活地探索生物數據。