MATLAB与计算方法实验 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:174

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出版时间:2009-1

价格:20.00元

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isbn号码:9787307067912

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《数字信号处理导论》 本书旨在为读者构建一个扎实的数字信号处理理论基础，并引导读者掌握实际应用中的关键技术。我们将从信号的基本概念出发，深入浅出地剖析离散时间信号和系统的性质，包括稳定性、因果性、线性、时不变性等。在此基础上，读者将系统地学习傅里叶变换在离散时间信号分析中的核心作用，包括离散时间傅里叶变换（DTFT）和离散傅里叶变换（DFT）及其重要的性质。 本书的重点将放在滤波器设计与实现上。我们将详细介绍无限冲激响应（IIR）滤波器和有限冲激响应（FIR）滤波器的设计方法，包括巴特沃斯、切比雪夫、椭圆等模拟原型滤波器到数字滤波器的转换，以及窗函数法、频率采样法等FIR滤波器设计技术。读者将学习如何根据性能指标（如通带纹波、阻带衰减、过渡带宽度）选择合适的滤波器类型和设计参数，并理解不同设计方法的优缺点。 离散傅里叶变换（DFT）作为数字信号处理的核心工具，我们将对其进行深入的探讨。除了基本概念和性质，还将重点讲解快速傅里叶变换（FFT）算法，包括蝶形运算、基-2 FFT等，以及如何利用FFT进行频谱分析。读者将掌握如何利用FFT求解卷积、相关等运算，并理解FFT在实际工程中的高效性。 此外，本书还将涵盖采样与重建理论，阐述奈奎斯特-香农采样定理，以及过采样、欠采样等相关概念。我们将分析混叠现象的产生原因和抑制方法，并介绍不同插值算法在信号重建中的应用。 为了帮助读者更好地理解理论知识，本书将引入大量的概念性插图和具体的算例。每个章节的末尾都设计了思考题和练习题，旨在巩固读者对知识点的理解，并激发其解决实际问题的能力。通过对本书的学习，读者将能够独立分析和处理各种数字信号，为进一步深入学习信号处理、通信系统、控制理论等相关领域打下坚实的基础。 《概率论与数理统计基础》 本书旨在为读者系统地介绍概率论的基本概念和数理统计的基本方法，为理解和应用统计学在各个学科领域中的研究与实践提供必要的理论支撑。我们将从随机现象的描述入手，引入概率的概念，并深入探讨随机事件的概率计算、条件概率、全概率公式以及贝叶斯公式等核心内容。 本书的重点将放在随机变量及其分布上。读者将学习离散型和连续型随机变量的概率分布函数、概率密度函数、累积分布函数，以及期望、方差等重要统计量。我们将详细介绍常见的概率分布，如二项分布、泊松分布、均匀分布、指数分布、正态分布等，并分析它们在不同场景下的应用。多维随机变量及其联合分布、边缘分布、条件分布也将被系统地讲解，特别是协方差和相关系数的概念，帮助读者理解随机变量之间的线性关系。 数理统计部分将聚焦于统计推断。我们将介绍总体与样本的概念，并深入学习统计量的概念及其性质，包括均值、方差、比例等样本统计量。点估计和区间估计是统计推断的两大基石，我们将详细讲解矩估计法和最大似然估计法，以及如何构造置信区间来估计总体参数。 假设检验是统计推断的重要组成部分。本书将系统地介绍假设检验的基本原理、步骤和方法，包括原假设、备择假设、检验统计量、p值等概念。我们将详细讲解针对均值、方差、比例等参数的各种单样本和双样本检验方法，如z检验、t检验、卡方检验、F检验等，并介绍非参数检验的初步概念。 此外，本书还将初步介绍回归分析和方差分析。读者将了解简单线性回归模型，并学习如何进行回归系数的估计与检验。方差分析将作为一种比较多个总体均值的方法进行介绍。 为了增强学习的直观性和实践性，本书将在各个章节中穿插丰富的实例，涵盖自然科学、工程技术、经济管理等多个领域。每个章节都配有适量的习题，旨在帮助读者巩固理论知识，并初步掌握统计分析的基本技能。通过本书的学习，读者将能够理解随机性及其规律，掌握描述和分析数据的方法，并具备运用概率统计理论解决实际问题的基本能力。 《偏微分方程理论与应用》 本书旨在为读者深入介绍偏微分方程（PDEs）的核心理论及其在科学和工程领域的广泛应用。我们将从基本概念出发，阐述偏微分方程的定义、分类（如椭圆型、抛物型、双曲型方程），以及它们在描述物理现象中的重要性。 本书将重点讲解三大类经典偏微分方程的分析方法。对于抛物型方程，我们将深入研究热传导方程，包括其物理背景，以及分离变量法、傅里叶级数/变换等解析求解技术。读者将理解稳态解和瞬态解的概念，以及边界条件和初始条件对解的影响。 对于双曲型方程，我们将重点分析波动方程，探讨其在波传播、振动等现象中的应用。我们将详细讲解特征线方法，并介绍分离变量法在求解初边值问题中的应用。读者将理解波的传播速度、反射和干涉等现象。 对于椭圆型方程，我们将集中研究拉普拉斯方程和泊松方程，它们在静电场、稳恒流、弹性力学等问题中扮演着核心角色。我们将介绍格林函数方法，以及Dirichlet问题、Neumann问题等边值问题的概念，并初步探讨位势理论。 除了解析方法，本书还将引入数值求解偏微分方程的初步概念。我们将介绍有限差分法作为一种重要的离散化技术，并讲解如何将偏微分方程转化为代数方程组进行求解。读者将初步了解数值方法的优势和局限性。 本书还将重点讨论偏微分方程的解的性质，包括存在性、唯一性、光滑性以及稳定性等。我们将介绍一些重要的数学工具，如积分变换（傅里叶变换、拉普拉斯变换）、泛函分析的基本概念（如Sobolev空间）等，为深入理解PDE理论打下基础。 为了帮助读者更好地掌握抽象的理论，本书将在每个章节中引入大量的实际应用案例，例如流体力学中的Navier-Stokes方程（虽然不深入讲解，但会作为引子）、电磁场理论中的麦克斯韦方程组的简化形式、量子力学中的薛定谔方程等。这些案例将帮助读者理解偏微分方程在塑造我们对世界理解中的关键作用。 本书还包含丰富的例题和习题，旨在巩固读者对理论知识的理解，并培养其分析和解决偏微分方程问题的能力。通过本书的学习，读者将建立起扎实的偏微分方程理论基础，并能够初步应用相关知识分析和解决实际工程与科学问题。

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作为一本强调“实验”的教材，我发现在书中对于MATLAB特定函数或工具箱的介绍深度上，似乎有所保留。例如，涉及优化算法的部分，书中详细解释了梯度下降法的原理，但对于MATLAB内置的`fminsearch`或更高级的全局优化工具箱的使用细节和参数调优，介绍得相对简略。这造成了一种知识上的不对称：读者被引导去理解算法的“是什么”，却对如何在MATLAB环境中高效、健壮地“使用它”知之甚少。在实际操作中，很多时候我们更需要的是对现有工具的精细化控制能力，而不是从零开始手工编写一个效率可能不如内置函数的算法。这种对工具箱应用层面关注度的不足，使得这本书的“实践性”大打折扣，更像是一本伪装成实验指导的纯数学教材，对于希望通过本书快速掌握MATLAB编程技巧的自学者来说，可能需要花费大量的精力去查阅MATLAB官方文档进行弥补。

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我必须承认，本书在逻辑组织和严谨性方面无可挑剔，它确实提供了一个非常扎实、无可指摘的计算方法理论框架。作者对每个定理的证明都一丝不苟，确保了数学基础的牢不可破。但是，对于我们这些需要快速构建模型并验证想法的工科学生来说，这种极致的严谨性有时反而成了效率上的障碍。阅读过程中，我总感觉自己被限制在一个纯粹的数学世界里，与实际的工程软件环境有些疏远。书中很少出现“调试技巧”、“常见错误分析”或“代码优化建议”这类非常实用的经验分享。那些在实际编程中耗费大量时间去解决的浮点误差问题、矩阵奇异性处理等，书中往往一带而过，没有提供具体的MATLAB调试思路。因此，这本书更适合作为理论课的辅助读物，用于深入理解公式背后的数学意义，但若指望它能培养出能够独立、高效地使用MATLAB解决复杂工程计算问题的“工程师”，恐怕还需要借助其他更注重工程实践和软件工程视角的参考资料来完善知识体系。

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这本书在对现代计算科学发展趋势的跟进方面，表现得稍显保守。内容集中在那些经典且经过长期检验的计算方法上，这当然是基础，无可厚非。然而，在如今大数据和高性能计算日益重要的背景下，对于如何利用MATLAB进行并行计算（如使用Parallel Computing Toolbox）、如何处理大规模稀疏矩阵的高效存储与运算，或者如何结合GPU加速进行矩阵运算的介绍几乎是空白。我期待看到至少一章内容能聚焦于如何利用MATLAB这一强大的平台去应对现代计算挑战，例如蒙特卡洛方法的现代实现技巧，或者对特定大型科学计算问题的MATLAB解决方案剖析。目前的叙述停留在上个世纪的计算范式，对于培养面向未来需求的工程人才而言，略显滞后，缺乏前瞻性和时代气息。

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这本《MATLAB与计算方法实验》读下来，真是让人又爱又恨。从内容上看，它似乎更侧重于理论的推导和公式的讲解，对于我这个更偏向于实际应用和快速上手的读者来说，前期的章节显得有些晦涩难懂。比如，在讲解数值积分方法时，书本花了不少篇幅去论证各种方法的收敛性和误差分析，虽然这对于理解其背后的数学原理至关重要，但在实际操作层面，我更希望直接看到清晰的MATLAB代码示例和它们在不同场景下的应用效果对比。书中提供的案例大多偏向于理论验证，而非解决实际工程问题，这使得初次接触这些计算方法的学习者可能会感到有些脱节，需要花费额外的时间去谷歌搜索如何将这些理论知识转化为可运行的程序。总的来说，如果将本书定位为一本深入研究计算数学的教材，它无疑是合格的，但作为一本面向工程实践的实验指导手册，它的“实验”部分略显单薄，更像是一本理论参考书的附录，对于渴望通过动手实践快速掌握MATLAB强大计算能力的读者来说，可能需要配合其他更具实战性的资料才能达到理想的学习效果。

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这本书的排版和结构设计上，我个人感觉有些不尽如人意。页面的留白似乎有点少，导致大段的公式和文字堆叠在一起，阅读起来视觉疲劳感比较明显。特别是那些涉及到矩阵运算和复杂算法的章节，如果能采用更多的图表、流程图或者关键步骤的颜色高亮来辅助说明，阅读体验想必会大大提升。我注意到，虽然书中有大量的公式推导，但很多关键步骤的跳转略显突兀，似乎默认读者已经具备了非常扎实的线性代数和微积分基础，对于基础稍弱的读者来说，理解这些跳跃的逻辑链条确实是道不小的坎。另外，书后的习题设置，虽然覆盖面广，但多数题目更像是对书中例题的简单重复，缺乏真正考验学生独立分析和创新性解决问题能力的开放性课题。希望未来的版本能在视觉设计和习题的层次感上有所改进，让知识的传递更加顺畅自然。

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加油 坚持学

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加油 坚持学

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这是我见过最好的matlab入门教材，没有之一。如果你是一个matlab大神，这本书一点都不适合你。如果你刚刚接触matlab，或者真准备接触matlab，这本书无疑是最好的教材。我曾推荐给无数学弟学妹，他们都受益匪浅。这是一本真正将你引进matlab大门的书。曾经有个学弟精准的概括过这本书，“在学习这本书之前，所有的其他教材对我来说都是天书。在学习这本书之后，那些书都变得浅显易懂。”

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这是我见过最好的matlab入门教材，没有之一。如果你是一个matlab大神，这本书一点都不适合你。如果你刚刚接触matlab，或者真准备接触matlab，这本书无疑是最好的教材。我曾推荐给无数学弟学妹，他们都受益匪浅。这是一本真正将你引进matlab大门的书。曾经有个学弟精准的概括过这本书，“在学习这本书之前，所有的其他教材对我来说都是天书。在学习这本书之后，那些书都变得浅显易懂。”