面向计算科学与工程的Matlab编程

面向计算科学与工程的Matlab编程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者: 作者: 出品人: 页数:338 译者: 出版时间:2012-12 价格:49.00元 装帧: isbn号码:9787302300410 丛书系列:世界著名计算机教材精选
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具体描述

《世界著名计算机教材精选:面向计算科学与工程的Matlab编程》主要介绍基于计算机、利用MATLAB环境的问题求解过程,它非常适合于计算科学与工程相关专业的学生用来学习至关重要的一些概念与编程技巧。通过“用实例教学”的方法,《世界著名计算机教材精选:面向计算科学与工程的Matlab编程》作者精心选取了若干问题,帮助初学编程者掌握这些必需的概念和技巧。《世界著名计算机教材精选:面向计算科学与工程的Matlab编程》每一节首先给出一个问题的定义,然后介绍求解它所必需的新的MATLAB语言功能。求解问题之后是“讨论点”栏目,通过它介绍计算科学与工程中的一些相关主题。《世界著名计算机教材精选:面向计算科学与工程的Matlab编程》的例题、讨论点以及300多个课后习题,为读者建立起对离散过程、维度意识、误差、可视化、随机性与复杂度等概念的洞察力。这为学习计算科学与工程领域的后续课程打好了基础。

《高效数值计算与数据分析:MATLAB 实战指南》 本书旨在为科学计算、工程建模以及数据科学领域的学生、研究人员和工程师提供一套全面且实用的MATLAB编程指南。不同于理论性的介绍,《高效数值计算与数据分析:MATLAB 实战指南》将重点放在通过丰富的实例和项目驱动的学习方法,帮助读者迅速掌握MATLAB的核心功能,并将其应用于解决实际问题。 本书特色: 以问题为导向,注重实战应用: 全书围绕一系列在计算科学与工程中常见的实际问题展开,例如:复杂的数值积分与微分方程求解、线性代数方程组的有效处理、信号与图像处理的基础算法实现、统计分析与数据挖掘的初步探索,以及基础的有限元方法概念演示。通过这些实际案例,读者能够直观地理解MATLAB在不同领域的应用价值。 循序渐进,由浅入深: 从MATLAB的基础语法、数据类型、控制结构入手,逐步深入到矩阵运算、函数定义、可视化技术,直至更高级的主题,如面向对象编程、MEX文件接口、并行计算等。每个章节都建立在前一章的基础上,确保学习过程的连贯性和有效性。 丰富的代码示例,即学即用: 每讲解一个概念或技术,本书都会提供清晰、可运行的代码片段,并附带详尽的注释,帮助读者理解代码逻辑。同时,书中还包含多个小型到中型的项目,涵盖了从数据采集、预处理、模型构建到结果可视化的完整流程,让读者在实践中巩固所学知识。 性能优化与效率提升: 除了教授如何使用MATLAB完成任务,本书还特别强调了编写高效MATLAB代码的重要性。我们将探讨向量化、循环优化、内存管理以及利用MATLAB内置函数的技巧,帮助读者编写出运行速度更快、资源占用更少的程序。 可视化技巧深入讲解: 数据的可视化是理解复杂现象的关键。本书将详细介绍MATLAB强大的绘图功能,包括二维、三维图形的绘制、图形的自定义以及交互式图形的应用,让读者能够更有效地展示和分析计算结果。 面向科学计算与工程应用: 本书内容紧密结合计算科学与工程的实际需求,涉及偏微分方程的数值解、优化算法的应用、随机过程模拟、数据拟合与回归等内容,为读者在这些领域的研究和工程实践打下坚实的基础。 本书结构概览: 第一部分:MATLAB 基础与编程入门 第一章:MATLAB 环境与基本操作 MATLAB 桌面介绍 变量、数据类型与基本运算 命令窗口与脚本文件 第二章:控制流程与函数 条件语句(if, switch) 循环语句(for, while) 自定义函数的创建与调用 脚本文件与函数文件的区别 第三章:矩阵与数组运算 矩阵和向量的创建与操作 基本的矩阵运算(加、减、乘、除、转置) 逻辑运算与索引 数组运算与广播机制 第四章:数据可视化基础 二维图形绘制(plot, scatter, bar) 图形属性设置与美化 多图绘制与子图 第二部分:数值计算的核心技术 第五章:数值积分与微分方程求解 数值积分方法(梯形法则、辛普森法则) 一阶常微分方程数值解法(欧拉法、改进欧拉法、龙格-库塔法) 高阶常微分方程的降阶处理 使用MATLAB内置函数(`integral`, `ode45` 等) 第六章:线性代数与矩阵方程 矩阵分解(LU, QR, Cholesky) 线性方程组的求解(直接法与迭代法) 特征值与特征向量的计算 奇异值分解(SVD)及其应用 第七章:插值与拟合 一维与多维插值(线性、三次样条) 多项式拟合与最小二乘法 非线性函数拟合 第八章:优化方法 单变量函数的极值搜索 多变量函数的无约束优化 约束优化基础 使用MATLAB优化工具箱 第三部分:MATLAB 在特定领域的应用 第九章:信号与系统分析基础 信号的表示与生成 傅里叶变换(FFT)在信号分析中的应用 滤波器设计与应用(FIR, IIR) 第十章:图像处理入门 图像的读取、显示与基本操作 图像增强技术(对比度调整、滤波) 图像分割基础 第十一章:数据分析与统计初步 描述性统计量计算 概率分布与随机数生成 假设检验基础 相关性分析 第十二章:基础的数值模拟 随机过程模拟(蒙特卡洛方法) 简单物理过程的数值模拟(例如:热传导、波动方程) 第四部分:MATLAB 高级主题与编程实践 第十三章:MATLAB 性能优化技巧 向量化编程的艺术 避免显式循环 内存管理与数据结构选择 代码分析器与性能剖析 第十四章:面向对象编程概念(可选) 类、对象、属性与方法 继承与多态 第十五章:MATLAB 与外部语言接口(可选) MEX 文件简介 与其他语言(C/C++,Python)的简单交互 第十六章:综合项目实战 案例一:基于MATLAB的简易数据分析仪表盘 案例二:求解一个实际的物理工程问题 目标读者: 大学本科生及研究生:学习数值计算、科学计算、工程仿真、数据科学等相关课程的学生。 科研人员:需要利用MATLAB进行数据分析、模型开发、实验仿真等工作的学者。 工程师:在航空航天、机械、电子、通信、生物医学等领域从事数值计算、系统设计与优化的工程师。 对MATLAB编程感兴趣的初学者:希望快速掌握一门强大的计算工具以解决实际问题的个人。 通过学习《高效数值计算与数据分析:MATLAB 实战指南》,读者将能够熟练运用MATLAB这一强大的工具,自信地应对计算科学与工程领域中的各种挑战,提升分析问题的能力和解决实际工程问题的效率。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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作为一个长期在复杂系统建模领域工作的人士,我尤其关注这类书籍对“专业应用”的覆盖深度。这本书在涉及偏微分方程(PDE)求解和优化算法方面的讲解,展现了作者深厚的专业功底。它没有采用那种过于简化的“玩具问题”,而是直接引入了实际的工程约束和边界条件,指导我们如何构建一个能够反映真实物理世界的MATLAB模型。特别是对工具箱的集成使用,如控制系统工具箱或统计与机器学习工具箱的介绍,都非常到位,它强调了MATLAB作为“工程计算平台”的整体能力,而不仅仅是作为一个数值计算器的作用。通过阅读这些章节,我发现自己过去处理一些复杂耦合问题时采用的“笨办法”,现在都有了更优雅、更高效的MATLAB解决方案。这本书无疑是一本可以陪伴工程师走过初级、迈向中高级阶段的实用参考书,其内容的前瞻性和实用性值得高度肯定。

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这本书给我的整体感受是极其扎实、毫不浮夸。它没有使用任何夸张的宣传语来吸引眼球,而是专注于提供高质量、可操作的内容。我可以感受到作者在编写过程中,对每一个知识点的准确性和严谨性都进行了反复推敲。比如,在涉及到符号计算和数值计算的边界划分时,作者的论述非常审慎,清晰地指出了各自的适用场景和局限性,避免了初学者在工具选择上的盲目性。全书的叙事节奏张弛有度,既有对核心概念的深入剖析,也有对MATLAB新特性的及时跟进。对于已经有一定的编程基础,但希望将MATLAB应用于更专业、更前沿计算任务的读者而言,这本书无疑提供了一个绝佳的进阶平台。它不仅教会了我们工具的使用,更培养了我们用计算思维去审视和解决工程问题的能力,这种思维方式的培养,才是这本书最宝贵的遗产。

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这本书在深度和广度上取得了难得的平衡,这一点让我印象非常深刻。它并没有止步于MATLAB的基础语法讲解,而是迅速将焦点转移到了如何利用MATLAB解决真实的、具有挑战性的计算问题上。我特别欣赏其中关于数值方法那一章的论述,作者对迭代算法的收敛性和稳定性分析,阐述得极其透彻,甚至涉及到了误差分析的细节,这对于那些未来打算从事高性能计算或科学建模的读者来说,无疑是宝贵的财富。书中提供的代码示例,不仅功能完善,而且注释清晰,逻辑严谨,完全可以作为我们未来自己编写复杂算法时的参考模板。相比我之前看过的其他入门书籍,这本书显然更注重“工程实践能力”的培养,它不仅仅是教你“怎么做”(How-to),更重要的是解释了“为什么这样做”(Why),这种深层次的理解,才是真正区分工程师与普通代码使用者的关键所在。这种对原理的深究,使得这本书的价值远远超出了一个简单的编程指南的范畴。

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阅读体验上,这本书的排版和章节逻辑组织简直是教科书级别的典范。每一章的开头都会有一个清晰的“学习目标”列表,让你对本章将要掌握的知识点心中有数,这对于时间管理要求较高的在职学习者来说,简直是福音。更巧妙的是,作者在穿插讲解核心算法时,总会巧妙地穿插一些“小贴士”或者“高级技巧”的方框标注。这些小技巧往往是作者多年实践经验的总结,比如如何利用MATLAB内置的并行计算工具箱来加速大规模矩阵运算,或者如何使用Profiler工具来优化代码运行效率。这些看似不经意的细节,却极大地提升了代码的执行效率和质量。此外,书中所配的在线资源和配套习题集也做得非常用心,习题的难度设置循序渐进,从简单的编程练习到复杂的系统级仿真项目,层层递进,确保读者能够真正做到学以致用,而不是停留在纸上谈兵的阶段。

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这本书的封面设计非常直观,充满了科技感和现代气息,一下子就抓住了那些对计算科学和工程领域充满好奇的新手读者的眼球。我特地留意了作者的写作风格,感觉他/她采用了非常亲切、平易近人的方式来介绍复杂的概念。比如,在讲解矩阵运算时,作者并没有直接抛出枯燥的数学公式,而是通过一些贴近实际工程应用的例子,比如有限元分析或者信号处理中的基础操作,来引导读者理解。这种“先场景,后理论”的叙述方式,极大地降低了初学者的学习门槛。读起来感觉就像是有一位经验丰富的工程师在旁边手把手地教你,而不是冷冰冰的教科书。尤其值得称赞的是,书中对MATLAB这款工具本身的介绍也做得很到位,从基础的界面操作到M文件的编写规范,都有详尽的图文说明,确保即便是对编程一窍不通的读者也能迅速上手,找到学习的乐趣和方向。可以说,这本书在建立读者对MATLAB的信心和兴趣方面,做得非常出色。

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非常好的教材,不是罗列一个个命令,而是在解决具体问题,不过这本书的公式排版不好看啊(像word写的,而且还没有用公式模式),小错误也有些。http://www.cs.cornell.edu/courses/cs1112/2018fa/,这是康奈尔大学的一门课,用的教材就是这本书。

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书本身是不错的。只可惜我这本从京东上买的是盗版书之类,许多印刷错误看着贼不爽。哼!

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最好的matlab教材了我见过的

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非常好的教材,不是罗列一个个命令,而是在解决具体问题,不过这本书的公式排版不好看啊(像word写的,而且还没有用公式模式),小错误也有些。http://www.cs.cornell.edu/courses/cs1112/2018fa/,这是康奈尔大学的一门课,用的教材就是这本书。

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非常好的教材,不是罗列一个个命令,而是在解决具体问题,不过这本书的公式排版不好看啊(像word写的,而且还没有用公式模式),小错误也有些。http://www.cs.cornell.edu/courses/cs1112/2018fa/,这是康奈尔大学的一门课,用的教材就是这本书。