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页数:364

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出版时间:2009-6

价格:42.00元

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isbn号码:9787122053954

丛书系列:

图书标签:

• MATLAB
• 科学计算
• 工程数学
• 数据分析
• 算法
• 仿真
• 信号处理
• 图像处理
• 控制系统
• 数值计算

深入探索现代工程与科学计算的基石：精选技术图书导览 本导览旨在为广大工程师、研究人员、数据科学家以及对前沿计算技术抱有浓厚兴趣的读者，推荐一系列与“MATLAB应用丛书”主题领域相异但同样至关重要、深度极高的专业技术书籍。我们聚焦于构建当代信息技术和工程实践的底层逻辑、先进算法以及新兴技术栈，这些书籍将为您提供超越特定软件工具集（如MATLAB）的普适性知识和更广阔的理论视野。 --- 第一部分：基础理论与核心算法的严谨构建 本部分推荐的书籍着重于夯实读者的数学、统计学和计算机科学基础，这些知识是所有高级工程应用得以实现的前提。 1. 《线性代数及其应用（第X版）》 内容概述： 这本经典教材超越了传统矩阵运算的范畴，系统地阐述了线性代数在现代科学中的核心地位。它详细介绍了向量空间、线性变换、特征值与特征向量的理论推导，并将其紧密结合到数值分析、优化问题以及数据降维（如PCA）的实际应用中。书中特别强调了病态矩阵的数值稳定性问题，以及求解大型稀疏线性系统的迭代方法（如共轭梯度法、GMRES）。对于希望深入理解机器学习中张量运算、图形理论以及量子计算基础的读者来说，本书提供的严谨数学框架是不可或缺的。 重点章节关注：奇异值分解（SVD）的几何意义及其在信号处理和系统辨识中的应用；最小二乘法的几何解释和正则化技术。 2. 《概率论与随机过程（第Y版）》 内容概述： 本书是理解任何涉及不确定性、噪声和随机信号处理领域的基石。内容从概率的公理化定义开始，逐步深入到随机变量的联合分布、矩方法以及极限定理。随机过程部分是本书的精华，涵盖了马尔可夫链、泊松过程、布朗运动（维纳过程）的性质与建模。它详细论述了如何使用随机过程来分析通信系统中的噪声、金融市场中的波动性，以及复杂系统中的状态估计问题。与单纯的统计建模不同，本书强调过程的动态演化。 重点章节关注： 鞅理论的初步介绍及其在最优停止问题中的应用；卡尔曼滤波器的随机微分方程基础。 --- 第二部分：高性能计算与系统级编程 为了实现高效的计算，了解底层硬件架构和高效的编程范式至关重要。本部分推荐的书籍侧重于如何编写能充分利用现代CPU和GPU资源的程序。 3. 《深入理解计算机系统（CS:APP）（第Z版）》 内容概述： 这本被誉为“系统之书”的著作，是连接软件设计与底层硬件的桥梁。它不涉及任何特定的应用库，而是从信息的表示（整数、浮点数、字符编码）开始，深入探讨CPU的工作原理（流水线、分支预测、缓存层次结构）。书中对编译器的优化过程、动态链接库的加载机制、虚拟内存的管理以及I/O操作的效率进行了详尽的剖析。理解这些机制是编写高性能、低延迟代码的先决条件，尤其对于开发底层数值库或大规模并行算法至关重要。 重点章节关注： 内存访问模式对缓存命中的影响；系统调用与进程间通信（IPC）的性能开销分析。 4. 《CUDA C/C++编程权威指南》 内容概述： 随着数据规模的爆炸式增长，GPU（图形处理器）已成为科学计算的主力。本书是掌握NVIDIA CUDA编程模型的权威参考。它详细讲解了GPU的并行架构（SM、Thread Block、Warp），指导读者如何设计高效的并行核函数（Kernel）。内容涵盖了内存层次（全局内存、共享内存、寄存器）的优化使用策略、线程同步机制（如__syncthreads()）、以及主机（Host）与设备（Device）之间数据传输的优化技术。本书旨在教会读者如何将串行算法重构为大规模并行算法，实现数量级的加速。 重点章节关注： 共享内存的Bank Conflict规避技巧；使用流（Streams）实现异步计算与数据传输重叠。 --- 第三部分：前沿数据科学与机器学习的理论核心 本部分聚焦于数据驱动决策背后的数学原理和模型结构，这些内容独立于任何特定的软件实现。 5. 《统计学习导论：基于R应用（ISLR）》 内容概述： 这本书侧重于提供一个清晰、直观的统计学习模型框架，帮助读者理解何时使用何种模型，以及如何解释其结果。它涵盖了从线性回归、分类（逻辑回归、LDA、QDA）到非参数方法（K近邻、样条回归）的经典内容。与仅关注算法调参不同，本书深入探讨了偏差-方差权衡、模型选择（交叉验证、AIC/BIC）、以及模型的解释性。它强调统计推断而非纯粹的预测精度，对于希望建立可信赖、可解释AI系统的研究人员尤其有价值。 重点章节关注： 模型系数的统计显著性检验；正则化方法（如Ridge和Lasso）对模型复杂度的控制机制。 6. 《深度学习（花书）》 内容概述： 这是深度学习领域公认的理论圣经。全书系统地梳理了深度神经网络的数学基础，从线性代数和概率论的视角回顾了神经网络的构建模块。重点内容包括前向传播和反向传播算法的详细推导、激活函数的选择与影响、优化器（SGD及其变体）的收敛性分析。书中还深入探讨了卷积网络（CNN）、循环网络（RNN）的结构原理，以及现代正则化技术如Dropout和批归一化（Batch Normalization）的内在机制。它为读者提供了构建和调试复杂深度模型的坚实理论后盾。 重点章节关注： 梯度消失/爆炸问题的数学根源分析；生成对抗网络（GANs）的纳什均衡探讨。 --- 总结 上述六本书籍共同构成了一个强大的知识体系，它们分别覆盖了工程计算的数学基础、高性能系统的底层实现、以及现代数据驱动模型的理论核心。阅读这些书籍，读者将获得跨越具体工具和框架的普适性技能，使您能够更深入地理解、设计和优化任何复杂的科学与工程问题解决方案。

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我是一位业余的信号处理爱好者，平日里喜欢捣鼓一些音频和通信相关的项目，但一直苦于缺乏系统性的指导。偶然间在书店看到了这本书，其厚重的分量和精美的装帧立刻吸引了我。翻开书页，扑面而来的是一种严谨而不失亲和力的学术氛围。我被书中对各种信号处理算法的深入剖析所折服，尤其是那些经典的算法，书中不仅给出了MATLAB的实现代码，还详细解释了算法的原理和数学推导，这对于我这种喜欢刨根问底的读者来说，简直是福音。我曾经在理解某些算法时感到非常困惑，但通过阅读这本书的相关章节，我茅塞顿开，豁然开朗。书中提供的示例代码也非常具有参考价值，不仅可以直接运行，还可以根据自己的需求进行修改和扩展，这极大地激发了我的创造力。我正在尝试用书中的方法来分析一些自己录制的音频信号，效果非常不错，也让我对信号处理有了更深刻的认识。这本书不仅是学习MATLAB的工具书，更像是一本指导我探索信号处理奥秘的启蒙读物。

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我是一名在校的工程专业本科生，平时课程设计和实验都需要用到MATLAB，但之前接触到的MATLAB教学资源大多比较零散，不成体系。这本书的出现，彻底改变了我的学习方式。它的内容循序渐进，从最基础的命令窗口操作，到复杂的程序设计，再到各种高级的应用领域，几乎涵盖了MATLAB的方方面面。最让我印象深刻的是，书中不仅仅是教你如何使用MATLAB，更是教你如何用MATLAB去思考问题，如何将实际问题转化为MATLAB可以解决的模型。例如，在讲解物理仿真时，书中会先分析物理原理，然后逐步引导如何将其转化为MATLAB代码，这种教学方式非常有助于培养我的工程思维。而且，书中的插图和图表都非常清晰，能够直观地展示复杂的概念，大大降低了学习难度。我最近在做一个机械振动的课程设计，书中关于动态系统仿真和控制理论应用的部分，为我提供了非常重要的参考。这本书让我对MATLAB的应用有了全新的认识，也让我对未来的学习和研究充满了信心。

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我对MATLAB的兴趣源于对数据可视化的热情，希望能够将枯燥的数据转化为生动、直观的图表。这本书的内容深度和广度都超出了我的预期。在图像处理部分，我看到了许多我之前从未接触过的先进技术，书中对这些技术的讲解既有理论深度，又不乏实践指导，让我能够快速上手并应用到我的个人项目中。我特别惊喜地发现，书中还涉及到了一些关于优化算法的内容，这对我来说是一个全新的领域。虽然我之前没有这方面的基础，但书中循序渐进的讲解方式，让我能够慢慢理解其中的逻辑和数学原理。我正在尝试将书中的优化算法应用于我自己的数据分析流程中，希望能找到更优化的参数设置。这本书不仅仅是一本关于MATLAB的工具书，更像是一本启发我探索数据世界奥秘的指南。它让我看到了MATLAB强大的潜力，也激发了我对更多前沿技术的好奇心。

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作为一名在工作中需要频繁与数据打交道的软件工程师，我一直在寻找一本能够帮助我更高效地利用MATLAB解决实际问题的参考书。我尝试过不少其他的MATLAB书籍，但要么过于理论化，要么案例不够贴切，总觉得学完之后离实际应用还有一段距离。直到我遇到了这本书，我才真正看到了希望。它的内容组织方式非常独特，不是简单地罗列函数和语法，而是从实际问题的角度出发，引导读者如何运用MATLAB去解决这些问题。我特别喜欢书中对一些复杂算法的讲解，作者用通俗易懂的语言将其拆解，并配以清晰的图示和代码示例，让我这种非数学专业背景的工程师也能轻松理解。书中的每一个案例都经过精心设计，不仅仅是为了演示某个功能，而是为了解决一个具体的问题，这使得学习过程更具目的性和成就感。我最近在做一个项目，需要进行大量的统计分析和建模，这本书里关于统计工具箱和回归分析的章节，为我提供了很多宝贵的思路和解决方案。我相信，通过这本书的学习，我的MATLAB技能将会得到质的飞跃，工作效率也会大大提升。

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这本书的封面设计着实吸引人，深邃的蓝色搭配简洁的字体，透露出一种专业而严谨的气息。初拿到手时，我被它厚实的纸张和精美的印刷所吸引，翻阅时那种油墨的清香扑鼻而来，仿佛置身于知识的海洋。我是一名在读研究生，平时做实验经常会用到MATLAB进行数据分析和仿真，虽然之前有过一些基础，但总觉得自己在一些高级应用和技巧上有所欠缺。朋友推荐我这本书，说是市面上少有的系统性强的MATLAB应用书籍。拿到之后，我迫不及待地翻看了目录，内容涵盖了从基础的矩阵运算到高级的信号处理、图像处理、优化算法等，感觉非常全面。书中的案例分析也相当贴合实际应用，很多都是我在科研中遇到的问题，这让我觉得这本书的实用性非常高。虽然我还没有深入研读完，但仅从目录和部分章节的浏览来看，这本书的编排逻辑清晰，理论与实践相结合，对于想要提升MATLAB应用能力的读者来说，绝对是一本不可多得的宝藏。我尤其期待书中关于机器学习和深度学习在MATLAB中的实现部分，这正是我近期研究的一个重点方向。

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matlab 好神奇

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好多地方没校正。不适合初学者。

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