用MAPLE和MATLAB解决科学计算问题(第3版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:高等教育出版社

作者:刘来福 何青等

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1999-05-01

价格:32.0

装帧:

isbn号码:9787040069358

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探索计算的边界：融汇Maple与MATLAB的强大力量 在当今科学研究和工程实践的浩瀚领域，数字计算已成为探索引入未知、解决复杂问题的基石。从天体物理学的宏伟方程到生物工程学的精微模型，再到金融市场的动态波动，无一不依赖于精确而高效的计算能力。然而，面对层出不穷的科学难题，我们常常需要借助强大的工具来驾驭庞杂的数据、解析抽象的模型、验证理论猜想。本书将带您踏上一段激动人心的计算之旅，深入探索Maple和MATLAB这两款在科学计算领域享有盛誉的软件工具，发掘它们如何协同作用，为解决各类科学计算挑战提供系统而实用的解决方案。 本书以第三版的面貌问世，凝聚了对前沿科学计算方法和软件最新进展的深入理解与实践。它并非仅仅罗列软件的操作指令，而是旨在引导读者建立起一种计算思维，教会您如何将抽象的科学问题转化为可执行的计算模型，并利用Maple和MATLAB的强大功能将其求解。我们将从基础概念出发，逐步深入到更高级的应用场景，确保无论是初学者还是有一定经验的计算者，都能从中获益匪浅。 Maple：符号计算的璀璨明珠，解析能力的深度挖掘 Maple，作为一款领先的符号计算系统，以其在代数运算、微积分、微分方程、函数分析等方面的卓越表现而著称。本书将充分展现Maple在解析方面的强大能力。我们将深入探讨如何利用Maple进行复杂的符号推导，例如多变量函数的泰勒展开、隐函数微分、积分方程的求解等。您将学会如何利用Maple的内置函数来处理矩阵运算、多项式方程组、以及进行傅里叶变换和拉普拉斯变换等。 特别地，本书将侧重于Maple在推导和验证数学模型方面的应用。例如，在物理学中，如何利用Maple来推导守恒定律的数学表达式，或者求解复杂体系的运动方程。在化学领域，如何利用Maple来模拟化学反应动力学，或者优化反应路径。在工程学中，Maple的符号计算能力将帮助您精确地分析电路特性、梁的挠度、或者控制系统的稳定性。 本书还将深入讲解Maple在可视化方面的能力，利用它来绘制高维函数的等值面、分析微分方程的相平面、以及展示数值模拟的结果。通过直观的图形，您可以更清晰地理解数学模型的内在规律，并为模型的改进提供直观的依据。 MATLAB：数值计算的坚实堡垒，算法实现的强大引擎 与Maple的符号计算侧重点不同，MATLAB则以其在数值计算、算法实现、数据分析和可视化方面的强大功能而占据重要地位。本书将全面展示MATLAB在这些方面的应用。您将学会如何使用MATLAB进行高效的数值积分与微分，如何求解线性代数方程组，以及如何进行矩阵分解和特征值分析。 本书将重点讲解MATLAB在算法开发和实现方面的优势。我们将引导您使用MATLAB编写自定义函数，实现经典的数值算法，例如牛顿迭代法求解非线性方程，有限差分法求解偏微分方程，以及各种优化算法。您将学会如何利用MATLAB的工具箱，例如信号处理工具箱、图像处理工具箱、优化工具箱等，来解决特定领域的计算问题。 数据分析是现代科学研究中不可或缺的一环，MATLAB在这方面提供了极其丰富的工具。本书将涵盖如何使用MATLAB进行数据预处理、统计分析、模式识别、以及机器学习算法的应用。您将学习如何读取、清洗、转换和探索您的数据，并利用MATLAB的统计函数和可视化工具来发现数据中的规律和洞察。 MATLAB强大的可视化能力也将贯穿全书。从基本的二维、三维绘图，到更复杂的图形定制，再到交互式可视化，您将能够清晰地展示您的计算结果和模型行为。我们还将探讨如何使用MATLAB制作动态图表和动画，以更生动的方式呈现科学现象。 融汇贯通：Maple与MATLAB的协同策略 本书最核心的价值之一在于，它不仅仅是分别介绍Maple和MATLAB，而是强调它们之间的协同作用，以及如何根据问题的特点选择合适的工具，甚至将两者结合起来，发挥各自的最大优势。 在很多复杂的科学计算问题中，可能需要先利用Maple进行符号推导，获得问题的解析解或者简化模型，然后再将这些结果导入MATLAB进行数值验证、参数分析或大规模模拟。例如，在控制理论中，可能先用Maple推导出系统的传递函数，然后用MATLAB进行根轨迹分析、伯德图绘制和PID控制器设计。 又或者，在某些需要进行数值优化的场景下，MATLAB可以作为主要的计算平台，而Maple则可以用于辅助生成目标函数或者约束条件的符号表达式。本书将提供具体的案例，展示如何在这种混合计算模式下，高效地解决问题。 实战演练：覆盖多学科的精彩案例 本书的另一个显著特点是，我们精心挑选了来自多个学科领域的典型科学计算问题作为案例，并用Maple和MATLAB的相结合的方式进行求解。这些案例不仅具有代表性，而且能够直观地展示计算工具的强大应用潜力。 物理学领域： 从经典力学的运动轨迹模拟，到电磁场方程的数值求解，再到量子力学中的薛定谔方程的近似解法，您将看到Maple和MATLAB如何协同工作，帮助物理学家探索宇宙的奥秘。 工程学领域： 在机械工程中，我们将演示如何利用MATLAB进行结构振动分析，并可能使用Maple来简化复杂系统的动力学模型。在电气工程中，您将学习如何用MATLAB进行电路仿真和信号处理，而Maple则可用于分析系统特性。 生物学与医学领域： 从基因序列分析到蛋白质结构预测，再到医学影像处理，您将体验到计算工具在生命科学中的重要作用。本书将介绍如何利用MATLAB进行生物数据的统计分析，以及可能涉及Maple在生物模型推导中的应用。 金融工程领域： 金融市场的复杂性常常需要强大的计算能力来支撑。我们将展示如何利用MATLAB进行金融模型的建立、风险评估和投资组合优化，并可能涉及Maple在推导金融衍生品定价公式方面的作用。 数学建模与优化： 本书还将涵盖如何将实际问题转化为数学模型，并利用Maple和MATLAB的强大功能进行求解和优化。这包括各种线性规划、非线性规划问题，以及组合优化问题。 学习路径与读者收益 本书为不同层次的读者量身定制了学习路径。对于初学者，我们将从基础的语法和常用函数入手，循序渐进地引导您掌握Maple和MATLAB的基本操作。对于已有一定基础的读者，本书将提供更深入的技术讲解和更复杂的应用场景，帮助您提升计算能力和解决问题的效率。 通过本书的学习，您将能够： 深刻理解 Maple和MATLAB在科学计算中的核心功能和适用范围。 熟练掌握 如何利用Maple进行符号推导、代数运算和解析求解。 精通 MATLAB在数值计算、算法实现、数据分析和可视化方面的技巧。 学会 如何根据问题的特点，灵活运用Maple和MATLAB，或者将两者结合起来，实现最优的计算策略。 获得 解决实际科学计算问题的丰富经验，并为进一步深入研究打下坚实基础。 培养 严谨的计算思维和问题分析能力，从而更有效地应对未来的科学挑战。 我们相信，掌握Maple和MATLAB的强大计算能力，将为您的科学研究和工程实践打开一扇新的大门。本书旨在成为您在这条道路上不可或缺的伙伴，引导您探索计算的无限可能。

评分☆☆☆☆☆

这本书买了十多年了，才发现豆瓣上居然没人关注过。 书店里，各类 MATLAB 应用大全之类的书多的是；Maple 的书相对要少一些，但也能找到几本。不过，大多数书都是满足于介绍一下各类运算命令，简单地举一些工具箱的例子。真正关注分析问题、建立数学模型、利用 CAS 或数值计算...

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从内容更新的角度来看，这本书展现了极强的时效性和前瞻性。它没有固步自封于传统的分析方法，而是巧妙地融入了现代计算科学的一些新趋势。我注意到书中对某些迭代过程的描述，明显比我手头其他旧版参考书要高效和现代。它成功地在保持数学严谨性的同时，紧密贴合了工程实践中的实时需求。那些关于优化和数据拟合的章节，给我的项目带来了立竿见影的改进。可以说，这本书的“新”体现在它对“如何用最少的计算代价获得最可靠的答案”这一核心问题的深刻洞察上。它不是简单地罗列知识点，而是构建了一个动态的、不断自我完善的知识体系框架。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和图示是它的一大亮点，阅读体验极佳。清晰的图表和精心布局的数学公式使得复杂的推导过程不再是令人望而生畏的迷宫。我特别喜欢它在引入新概念时所采用的类比和可视化方法，这些辅助手段极大地降低了学习曲线的陡峭程度。对于初学者来说，它提供的脚手架式引导非常友好，每一步的衔接都做得非常平滑。我已经将它视为我工具箱里不可或缺的一部分，遇到新的计算难题时，我总是习惯性地翻开它来寻找灵感或验证思路。它不仅教会了我计算方法，更培养了一种严谨的、自洽的科学思维方式。这种潜移默化的影响，远超出一本技术书籍本身的价值范畴。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度简直令人惊叹，它不仅仅是一本教材，更像是一本工具手册。作者在讲解数学原理和算法时，总是能找到最直观、最易于理解的切入点。我特别欣赏它对理论与实践的平衡把握，没有一味地堆砌公式，而是将抽象的数学概念转化为具体的计算模型。书中的实例设计得非常巧妙，从基础的线性代数运算到复杂的多变量微积分问题，每一步都清晰地展示了如何利用软件工具来实现高效求解。对于我们这些需要频繁处理工程和科研数据的从业者来说，这本书提供了一个坚实的理论基础和可操作的实践指南。我感觉自己不再是被动地接受知识，而是主动地掌握了解决问题的钥匙。尤其是那些关于数值稳定性和误差分析的章节，讲解得深入浅出，让我对计算的可靠性有了更深刻的认识，这在很多同类书籍中是很难找到的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值在于它所体现出的“方法论”的深度，而非仅仅是“技术栈”的介绍。它强调的是对问题的分解、模型的选择以及结果的批判性评估。我发现，在使用这本书提供的框架来审视我的日常计算任务时，我开始有意识地去质疑传统解法的局限性，并尝试探索更具鲁棒性的替代方案。这种思维上的转变，对我职业生涯的影响是深远的。它教会我如何像一个计算科学家那样思考，而不是仅仅作为一个代码的执行者。书中对不同求解策略的对比分析，尤其是在计算资源受限情况下的权衡艺术，是极其宝贵的经验总结，这是任何单纯的软件手册都无法替代的深度价值所在。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙述风格非常务实，它没有过多地渲染学术光环，而是直接聚焦于“如何做”和“为什么这样做”。语言上简洁明快，逻辑推进丝毫不拖泥带水，非常适合时间宝贵的专业人士快速上手。我发现它在处理特定应用场景时，提供的代码片段和算法描述都经过了精心优化，执行效率非常高。与其他侧重于单一软件的指南不同，这本书的跨平台视角让人耳目一新，能清晰地对比出不同计算环境下的优劣。对于一个需要经常在不同项目组间切换，面对不同软件栈的工程师而言，这种综合性的视角极大地提升了工作效率。更值得称赞的是，书中对于一些经典数值方法的介绍，不仅停留在表面，还深入挖掘了其背后的数学限制，这对于避免在实际应用中掉入陷阱至关重要。

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好数学，看不懂

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