MATLAB及其在理工课程中的应用指南 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:西安电子科技大学出版社

作者:陈怀琛 编

出品人:

页数:235

译者:

出版时间:2004-1

价格:20.00元

装帧:平装

isbn号码:9787560607818

丛书系列:

图书标签:

• MATLAB
• MATLAB
• 理工科
• 应用
• 编程
• 数值计算
• 工程
• 科学计算
• 算法
• 教学
• 指南

《实用数值方法与科学计算》 本书旨在为理工科领域的学生和研究人员提供一套全面且实用的数值计算方法和科学计算技巧。本书内容聚焦于解决实际工程和科学问题中所遇到的数学模型，通过深入浅出的讲解和丰富的编程示例，帮助读者掌握将理论知识转化为可执行计算程序的关键能力。 内容概要： 本书的内容结构清晰，循序渐进，覆盖了从基础的数值分析概念到高级的科学计算技术。 第一部分：数值分析基础 误差分析与数值稳定性： 详细阐述了计算机运算中不可避免的误差来源，如截断误差和舍入误差，并介绍了度量和控制这些误差的常用方法。重点讲解了数值算法的稳定性概念，以及如何选择和设计具有良好稳定性的算法，以避免计算结果的失真。 方程求根： 系统介绍了求解非线性方程的各种数值方法，包括二分法、试位法、牛顿法、割线法以及多根法等。每种方法都配有详细的算法原理、收敛性分析和适用范围的讨论，并提供了具体的算例演示。 插值与逼近： 深入讲解了多项式插值（如拉格朗日插值、牛顿插值）和样条插值（如三次样条插值）的原理和实现。同时，本书也介绍了最小二乘逼近等方法，用于在给定数据点集的基础上寻找最佳拟合曲线，以用于数据平滑和趋势分析。 数值微分与积分： 阐述了如何利用有限差分法近似计算函数的导数，以及如何使用数值积分方法（如梯形法、辛普森法、高斯积分）近似计算定积分。这些方法是解决微积分方程组和计算物理量的重要工具。 第二部分：线性代数与矩阵计算 线性方程组的求解： 详细讲解了直接法（如高斯消元法、LU分解、Cholesky分解）和迭代法（如雅可比迭代法、高斯-赛德尔迭代法、SOR法）求解线性方程组的原理、算法和优缺点。特别强调了针对大规模稀疏线性方程组的求解策略。 特征值与特征向量： 介绍了求解矩阵特征值和特征向量的常用算法，包括幂法、反幂法、QR算法等。这在许多领域，如振动分析、主成分分析、稳定性分析等中具有核心地位。 矩阵分解与应用： 深入探讨了多种重要的矩阵分解技术，如奇异值分解（SVD）、QR分解等，并阐述了它们在数据降维、图像处理、推荐系统等领域的广泛应用。 第三部分：微分方程的数值解 常微分方程（ODE）的数值解： 系统介绍了求解初值问题和边值问题的常用数值方法，包括欧拉法（显式和隐式）、改进欧拉法、龙格-库塔法（如四阶RK方法）以及多步法。重点分析了各种方法的精度、稳定性和计算效率。 偏微分方程（PDE）的数值解： 引入了有限差分法、有限元法等求解偏微分方程的基本思想和常用离散格式，涵盖了泊松方程、热传导方程、波动方程等经典 PDE。本书提供了这些方法在解决物理和工程领域实际问题中的典型案例。 第四部分：数据处理与可视化 数据回归与模型拟合： 详细介绍了线性回归、多项式回归、非线性回归等模型拟合方法，以及如何评估模型的拟合优度。 数据平滑与滤波： 探讨了移动平均、Savitzky-Golay滤波等常用的数据平滑技术，以去除数据中的噪声，揭示潜在的趋势。 科学数据可视化： 强调了数据可视化在理解计算结果、揭示规律、交流信息方面的重要作用，并介绍了一些基本的二维和三维图形绘制技术，以帮助读者有效地展示计算结果。 本书特色： 理论与实践结合： 本书不仅深入讲解了各种数值方法的数学原理，更注重通过编程实现来巩固理解。 丰富的例题与习题： 配备了大量的实际工程和科学计算的例题，帮助读者将所学知识应用于解决具体问题。每章结尾均设有配套习题，供读者巩固和深化所学内容。 算法描述清晰： 详细列出了各类算法的步骤，方便读者理解和实现。 面向实际应用： 内容紧密结合理工科学生的学习和科研需求，所选案例具有代表性和普遍性。 语言通俗易懂： 避免使用过于抽象的数学术语，力求以清晰、简洁的语言阐述复杂的概念。 目标读者： 本书适合高等院校理工科专业的本科生、研究生，以及在科研、工程领域从事数值计算和科学计算工作的研究人员和工程师。对于希望提升计算能力、解决实际科学工程问题的读者，本书将是理想的学习资源。通过本书的学习，读者将能够更有效地利用计算工具来分析和解决复杂问题，从而在各自的学习和研究领域取得更大的进展。

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这本书的独特之处在于其对“应用”的深刻洞察力，它没有沉溺于纯粹的理论推导，而是紧密围绕理工科学生在课程学习和未来工作中可能遇到的实际问题展开论述。我发现它在信号处理和控制系统等领域的讲解尤其出色，作者似乎深谙不同学科的痛点，针对性地提供了解决方案框架。例如，在分析一个经典的反馈控制回路时，书中不仅展示了如何建立数学模型，更深入地探讨了如何利用该工具进行系统仿真、参数调优以及性能验证，每一个步骤都配有详尽的操作指南。这种实践导向的叙述方式，极大地增强了知识的可迁移性。读完相关章节后，我感觉自己不再只是一个理论的被动接受者，而是能够主动利用计算工具解决实际工程挑战的实践者。书中对不同模块间知识的串联和融会贯通的处理，体现了作者深厚的工程素养和卓越的教学智慧。

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这本书的封面设计得非常专业，硬壳装帧，字体选择典雅大气，一眼就能看出是面向工程技术领域的专业读物。内页纸张质地优良，印刷清晰，图表排版考究，阅读体验极佳。我尤其欣赏其逻辑严谨的结构安排，从基础概念的引入到复杂算法的实现，层层递进，使得初学者也能循序渐进地掌握核心技能。作者在讲解过程中大量运用了实际工程案例，这使得原本抽象的理论知识变得直观易懂。比如，在处理矩阵运算和数值微分时，书中提供的代码示例不仅功能完备，而且注释详尽，极大地缩短了我的学习曲线。对于那些希望系统性提升自身计算能力的研究生或工程师来说，这本书无疑是一份宝贵的参考资料。它不仅仅是工具书，更像是一位经验丰富的导师，在旁耐心指导，帮助读者跨越从理论到实践的鸿沟。

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坦白讲，我最初对这类工具书抱有一定程度的保留，担心内容会流于表面化，或者仅仅是官方手册的简单复述。然而，这本书完全打破了我的固有印象。它的深度和广度令人惊叹。特别是在高级数据可视化和并行计算部分的论述，展现了作者对前沿计算技术的前瞻性把握。作者没有满足于展示基础绘图功能，而是深入讲解了如何定制高级三维渲染效果，如何优化大型数据集的可视化效率，这对于进行复杂科学研究的我们至关重要。更让我惊喜的是，书中对一些常见编程陷阱和性能瓶颈的剖析，这些内容往往是教材或基础教程中略去不谈的“暗礁”。阅读这些内容时，我仿佛在与一位资深的同行进行深入的学术交流，每一个细节的探讨都充满了启发性，让人茅塞顿开，极大地提升了我对这一强大计算平台的驾驭能力。

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作为一名资深的工程软件用户，我很少能找到一本能让我感到内容充实、细节到位的书籍。这本书在对特定工具函数的讲解上达到了近乎百科全书式的完备度，但其高明之处在于，它总能将这些零散的知识点编织成一个统一的、具有连贯性的知识网络。我特别喜欢其中关于“代码模块化与重构”的章节，这对于大型项目的开发至关重要。书中提供的范例清晰地展示了如何构建可维护、可扩展的专业级脚本。此外，书中对错误处理和调试技巧的详尽介绍，为我们节省了大量的排错时间。总而言之，这本书的价值在于其无缝地连接了理论知识、工程实践以及高效的软件开发规范，它不仅是一本关于某个软件的指南，更是一部关于现代工程计算实践的精要手册，对于任何希望在理工领域深耕的人来说，都是一本值得反复研读的案头宝典。

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这本书的编排风格充满了严谨的学术气息，但又不失亲和力。语言组织精炼，绝无冗余的辞藻，每一个句子都似乎经过了精确的计算才得以落笔。我认为它最宝贵的价值之一在于其对“方法论”的构建。它教会我们如何“思考”一个工程问题，而不是仅仅“执行”一系列命令。例如，在处理优化问题时，书中不仅仅罗列了梯度下降法等算法，更重要的是对比了它们在不同约束条件和计算资源下的适用性与优劣。这种对比分析，培养了读者批判性采纳工具的能力。对于一个正在构建自己专业知识体系的求知者而言，这种思维训练远比记住几个固定的代码片段来得更为重要和持久。这本书真正做到了授人以渔，引导读者形成一套系统、高效的计算思维模式。

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