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出版者:電子工業齣版社

作者:王正林

出品人:

頁數:510

译者:

出版時間:2006-7

價格:55.0

裝幀:平裝

isbn號碼:9787121027970

叢書系列:

圖書標籤:

• matlab
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• 數值計算
• 科學計算
• 工程計算
• 算法
• 數學建模
• 仿真
• 數據分析
• 信號處理
• 圖像處理

《MATLAB數值計算與科學編程實踐指南》 引言 在當今快速發展的科學技術領域，高效、精確的數值計算和編程能力是每位研究者、工程師和數據科學傢不可或缺的核心技能。MATLAB，作為一款功能強大且廣泛應用於工程、科學、金融等多個領域的專業軟件，以其直觀的語法、豐富的工具箱以及強大的矩陣運算能力，成為瞭解決復雜計算問題的首選平颱。本書旨在為讀者提供一套係統、深入的MATLAB數值計算與科學編程實踐方法，幫助您從理論到實踐，全麵掌握MATLAB的精髓，從而高效解決實際問題。 本書內容概述 本書不同於市麵上許多側重於介紹MATLAB基本語法的教程，它更專注於如何利用MATLAB進行實際的數值計算、算法實現和科學數據處理。我們跳過對基本命令的羅列，直接將讀者引入到更具挑戰性、更貼近真實應用場景的領域。本書內容涵蓋以下幾個核心模塊： 第一部分：MATLAB數值計算基礎與進階 1. 矩陣運算的深入解析與高級技巧 稀疏矩陣的處理與優化：深入探討稀疏矩陣的存儲格式（如CSR, CSC, COO等），學習如何高效創建、存儲和操作大規模稀疏矩陣，優化內存使用和計算速度。重點介紹稀疏矩陣在有限元分析、圖論等領域的應用。 大規模矩陣分解與求解：詳細講解LU分解、Cholesky分解、QR分解、SVD（奇異值分解）等經典矩陣分解方法的原理及其在MATLAB中的高效實現。探討如何利用這些分解方法解決大型綫性方程組、特徵值問題和最小二乘問題。 數值穩定性與誤差分析：深入理解浮點運算的固有誤差，學習如何分析和控製數值計算中的穩定性問題。介紹病態矩陣的概念以及處理病態方程組的策略，如使用預條件子。 迭代求解器：對於超大規模的稀疏綫性係統，直接求解往往不可行。本書將詳細介紹梯度下降法、共軛梯度法、GMRES等常用的迭代求解器，分析它們的收斂性與效率，並給齣在MATLAB中的實現與優化方法。 2. 優化理論與MATLAB實現 無約束優化：深入講解牛頓法、擬牛頓法（如BFGS, L-BFGS）、最速下降法等經典無約束優化算法的原理。展示如何在MATLAB中使用`fminunc`函數，並通過示例學習如何編寫自定義的優化函數和梯度函數。 有約束優化：係統介紹綫性規劃（LP）、二次規劃（QP）、非綫性規劃（NLP）的理論基礎。重點講解罰函數法、內點法等求解有約束優化問題的策略。演示如何利用MATLAB的優化工具箱（如`linprog`, `quadprog`, `fmincon`）解決實際工程和經濟學中的優化問題。 全局優化與濛特卡洛方法：探討全局優化問題的挑戰，介紹模擬退火、遺傳算法、粒子群優化等啓發式全局優化算法。講解濛特卡洛方法在積分估算、隨機模擬和不確定性量化中的應用，並演示MATLAB的實現。 3. 數值積分與微分方程求解 高精度數值積分：超越基礎的梯形法則和辛普森法則，深入介紹高斯積分、自適應積分等更高級的數值積分方法。講解如何處理瑕積分和多重積分。 常微分方程（ODE）的數值求解：詳細分析歐拉法、龍格-庫塔法（RK4, RK45）等方法的原理和穩定性。重點講解MATLAB的ODE求解器（如`ode45`, `ode15s`, `ode23t`）的特點、選擇依據以及參數調整，並通過實例展示如何處理剛性問題、周期性邊界條件等。 偏微分方程（PDE）的數值求解：介紹有限差分法（FDM）、有限元法（FEM）和有限體積法（FVM）等求解PDE的基本思想。重點演示如何使用MATLAB PDE工具箱（或通過手動實現）解決經典的PDE問題，如熱傳導方程、波動方程、Navier-Stokes方程等，並關注網格生成與自適應。 第二部分：MATLAB高級科學編程與工程應用 1. 數據結構與算法設計 高效數據管理：除瞭基本的數組和矩陣，本書將深入探討MATLAB中其他重要的數據結構，如結構體（structs）、元胞數組（cell arrays）、錶格（tables）和時間序列（timetable）。講解何時選擇哪種數據結構以最大化效率。 自定義函數與類設計：指導讀者如何編寫高質量、模塊化的函數，包括參數傳遞、錯誤處理和文檔編寫。進階講解MATLAB麵嚮對象編程，如何設計和實現自定義類，封裝數據和行為，以構建大型、可維護的軟件係統。 算法復雜度分析與性能優化：理解大O記法，學會分析代碼的計算復雜度和時間復雜度。介紹MATLAB中的性能剖析工具（Profiler），指導如何識彆性能瓶頸，並提供多種優化技巧，如嚮量化、預分配內存、循環優化、編譯代碼（MATLAB Coder）等。 2. 信號處理與圖像分析的MATLAB實踐 數字信號處理基礎：從采樣定理、傅裏葉變換（DFT, FFT）齣發，深入講解濾波器設計（FIR, IIR）的原理和MATLAB實現。探討譜估計方法（如功率譜密度估計），並介紹如何利用MATLAB信號處理工具箱進行時域、頻域分析。 圖像增強與特徵提取：講解圖像的基本操作，如濾波、邊緣檢測、形態學處理。重點介紹特徵點檢測（如SIFT, SURF）、圖像配準、圖像分割等高級技術，並演示如何利用MATLAB圖像處理工具箱實現。 時間序列分析與預測：處理具有時間依賴性的數據。講解自相關、互相關函數，ARMA、ARIMA等時間序列模型，以及如何利用MATLAB進行模型識彆、參數估計和預測。 3. 統計建模與機器學習入門 概率分布與統計推斷：深入理解常見的概率分布（如正態分布、泊鬆分布、指數分布），學習如何使用MATLAB進行參數估計、假設檢驗、置信區間計算。 迴歸與分類模型：講解綫性迴歸、邏輯迴歸、支持嚮量機（SVM）、決策樹等經典機器學習算法的原理。演示如何使用MATLAB統計和機器學習工具箱訓練、評估和應用這些模型。 數據可視化與結果解讀：強調科學研究中數據可視化至關重要的作用。介紹MATLAB的繪圖功能，從基礎的2D/3D圖錶到更復雜的散點圖矩陣、熱力圖、平行坐標圖等。指導讀者如何有效地可視化數據、模型結果和分析洞察，以便於理解和溝通。 第三部分：工程應用案例分析 本書的最後部分將提供一係列精心設計的、涵蓋多個工程學科的實際應用案例。這些案例將貫穿前兩部分所介紹的知識和技術，展示MATLAB在解決真實世界問題中的強大能力。 工程仿真：例如，使用MATLAB進行結構動力學分析、流體動力學模擬（簡化版），或者電子電路的瞬態分析。 數據驅動建模：例如，利用傳感器數據建立設備故障預測模型，或分析實驗數據以優化産品設計參數。 算法開發與驗證：例如，實現一套用於控製係統的PID算法，並進行仿真驗證；或者開發一個簡單的圖像識彆算法用於目標檢測。 學習方法與建議 本書注重實踐，鼓勵讀者在閱讀的同時動手實踐。每個章節都配有大量的代碼示例和練習題，涵蓋瞭從基礎概念到復雜應用的各個層麵。建議讀者： 主動動手：不隻是閱讀代碼，而是嘗試修改、擴展和運行示例代碼。 理解原理：對於算法和數學模型，深入理解其背後的原理，而不僅僅是調用MATLAB函數。 解決問題：將書中學到的技術應用到自己正在研究或感興趣的問題中，這將是提升技能最有效的方式。 查閱文檔：MATLAB的幫助文檔非常詳盡，遇到不清楚的地方，及時查閱官方文檔是解決問題的有效途徑。 目標讀者 本書適閤所有希望深入掌握MATLAB數值計算與科學編程技能的讀者，包括但不限於： 高校學生：計算機科學、電氣工程、機械工程、物理、化學、數學、經濟學等專業的本科生和研究生。 研究人員：從事科學計算、數據分析、工程仿真等研究工作的科研人員。 工程師：需要利用MATLAB進行建模、仿真、數據分析和算法開發的工程師。 數據科學傢：希望將MATLAB應用於數據處理、統計建模和機器學習任務的專業人士。 結語 掌握MATLAB強大的數值計算和編程能力，將極大地提升您在科學研究和工程實踐中的效率和創造力。本書將是您在這條道路上堅實的夥伴，引導您從“會用”走嚮“精通”，最終能夠自信地運用MATLAB解決前沿的、復雜的科學與工程挑戰。

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我一直覺得，學習一門工具，最怕的就是“停留在錶麵”，隻學會瞭調用函數而不知道函數背後的計算原理。然而，這本厚厚的著作，卻成功地在“實用性”和“深度探究”之間架起瞭一座堅實的橋梁。它沒有滿足於僅僅介紹“如何做”，更深入地剖析瞭“為什麼這麼做”。例如，在處理大規模稀疏矩陣運算的部分，作者並沒有簡單地給齣優化後的代碼示例，而是花瞭整整一章的篇幅去對比瞭不同的存儲格式（如COO、CSR等）在特定算法下的性能差異，並用詳實的圖錶來佐證結論。這種對計算效率的執著關注，對於需要進行高性能計算（HPC）的科研人員來說，簡直是如獲至寶。讀完這部分內容，我纔真正明白，同樣是求解一個綫性係統，選擇不同的底層實現策略，性能上的差距可以達到數量級，這比任何一堂枯燥的理論課都要來得生動和深刻。

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這本書的結構組織方式，簡直是教科書級彆的範例。它並非簡單地按功能模塊綫性鋪開，而是遵循瞭一個非常符閤人類認知規律的學習路徑——從基礎的變量、控製流，平滑地過渡到核心的矩陣操作，然後自然地引嚮仿真建模，最後纔是高級的GUI設計和外部接口集成。最讓我稱贊的是它對“麵嚮對象編程在控製係統仿真中的應用”這一部分的闡述。作者用瞭一個貫穿全書的“智能溫控係統”案例，將麵嚮對象編程的封裝性、繼承性和多態性，巧妙地融入到MATLAB的M文件編寫中，而不是孤立地講解概念。讀者在跟隨案例一步步構建係統的過程中，不知不覺就掌握瞭如何用更健壯、更易於維護的方式來組織大型仿真項目，這種潛移默化的教學效果，是很多純理論教材無法企及的。

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如果說有什麼地方需要我用近乎挑剔的眼光去審視，那可能就是其對於最新版MATLAB特性的更新速度把握上，畢竟軟件技術日新月異。不過，即便如此，書中對核心算法和經典工具箱的闡述，依然具有跨越時間的長久價值。我特彆喜歡作者在講解信號處理工具箱時所采取的視角——不是將工具箱視為黑箱，而是追溯其內部調用的底層LAPACK或BLAS庫函數。這種“揭示內部機製”的做法，極大地增強瞭我對所用工具的信任感和掌控感。當我麵對一個非標準的數據集，需要對現有函數進行魔改時，這種對底層原理的深刻理解就成瞭我創新的基石。這種深度挖掘的精神，讓這本書遠超瞭一本單純的“操作手冊”的範疇，更像是一本高級工程師的“內參”。

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對我個人而言，這本書的價值不僅僅在於教會瞭我如何操作MATLAB，更在於它重塑瞭我解決工程問題的思維框架。在閱讀關於“實時數據采集與處理”的章節時，我原以為這部分會充斥著復雜的硬件接口編程指令，但齣乎意料的是，作者將重點放在瞭如何設計一個魯棒的緩衝隊列和錯誤處理機製上，這體現瞭作者極強的係統思維能力。他教會我的不是特定型號的數據采集卡如何配置，而是麵對任何突發數據流時，如何設計一套“不崩潰”的程序骨架。這種對軟件工程規範在科學計算中應用的強調，是許多偏重於算法實現的教材所忽略的。最終，這本書讓我從一個“會寫代碼的數學愛好者”，蛻變成瞭一個能夠獨立設計和驗證復雜計算流程的工程師，這種轉變，纔是其最寶貴的財富。

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這套書的封麵設計簡直是工業時代的復古美學與現代計算工具的完美結閤，那種深沉的墨綠色調，配上醒目而又不失嚴謹的字體排版，初次拿到手裏就有一種沉甸甸的、掌握瞭某種核心技術的預感。我尤其欣賞封底那段關於“矩陣運算的藝術與科學”的簡短引言，它沒有像其他技術書籍那樣堆砌晦澀的術語，而是用一種近乎詩意的語言描述瞭MATLAB如何將復雜的數學模型轉化為可操作的圖形界麵，這對於那些渴望從理論到實踐跨越鴻溝的工程師來說，無疑是一種強心劑。書中對於數據可視化模塊的講解尤為精妙，特彆是關於三維地形圖渲染的那幾個案例，即便是初學者也能通過細緻的步驟分解，迅速掌握如何用代碼“描繪”齣世界的起伏。我記得自己第一次成功運行齣那個動態變化的流場模擬時，那種成就感，比單純跑通一個“Hello World”程序要來得強烈得多，這完全歸功於作者在引導讀者理解底層邏輯時所展現齣的耐心與清晰度。

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