精通MATLAB科学计算 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:王正林 编

出品人:

页数:448

译者:

出版时间:2009-8

价格:55.00元

装帧:

isbn号码:9787121091247

丛书系列:

图书标签:

• 科学
• MATLAB
• MATLAB
• 科学计算
• 数值分析
• 算法
• 工程数学
• 数据分析
• 仿真
• 可视化
• 数学建模
• 高等教育

《数海遨游：从零开始的科学计算探索》 在信息爆炸的时代，如何驾驭海量数据，从中提炼有价值的洞见，已成为各行各业的关键能力。本书旨在为零基础的学习者提供一条清晰的学习路径，引领读者踏入科学计算的奇妙世界。我们不预设读者拥有深厚的数学或编程背景，而是从最基础的概念讲起，逐步构建起对科学计算方法的理解和应用能力。 本书的重点在于“探索”与“应用”。我们希望通过系统性的讲解和丰富的实践案例，让读者真正掌握科学计算的核心思想，并能够灵活运用于解决实际问题。书中将涵盖从基础数据处理到高级算法实现的广泛主题，力求做到既有广度，又有深度。 第一篇：数据之基石——理解与处理 在科学研究和工程实践中，数据是基石。本篇将从最基本的数据类型和结构入手，深入浅出地讲解如何有效地组织、清洗和转换数据。 章节一：数据之形——变量、类型与结构 我们将详细介绍各种基本数据类型（如整数、浮点数、字符串、布尔值）的特性与应用场景。在此基础上，我们将引入更复杂的结构，如列表、元组、字典、集合等，并讲解它们在存储和组织不同维度数据时的优势。重点在于理解不同数据结构的特点，以及何时选择最合适的结构以提高效率。 章节二：数据之净——清洗与预处理 真实世界的数据往往充斥着缺失值、异常值、重复项等问题。本章将系统性地介绍数据清洗的常用方法，包括缺失值填充（均值、中位数、插值等）、异常值检测与处理（基于统计的方法、可视化方法）、数据去重等。我们将强调数据预处理对于后续分析质量的重要性。 章节三：数据之变——转换与标准化 有时，原始数据的形式并不适合直接进行分析。本章将讲解常见的数据转换技术，例如对数转换、指数转换、对分类变量进行编码（独热编码、标签编码）等。此外，数据标准化和归一化是许多算法的前提，我们将深入探讨z-score标准化、min-max归一化等方法，并分析它们对模型性能的影响。 第二篇：计算之道——算法与模型 掌握了数据的处理方法，我们便可以进入核心的计算阶段。本篇将介绍一系列重要的科学计算算法和模型，帮助读者构建解决问题的计算思维。 章节四：数值计算的基石——数学函数与线性代数 科学计算离不开数学的支持。本章将回顾和讲解一些基础但至关重要的数学概念，如多项式、指数函数、对数函数等。重点将放在线性代数的核心内容：向量、矩阵的概念、矩阵的运算（加法、减法、乘法）、行列式、逆矩阵、特征值与特征向量等。这些概念是理解许多高级算法的基础。 章节五：求索之路——优化与迭代 在许多问题中，我们需要找到最优解。本章将介绍几种常见的优化算法，包括梯度下降法及其变种（如随机梯度下降），以及一些经典的迭代算法，如牛顿法。我们将通过具体的例子，讲解这些算法的原理、优缺点以及在实际应用中的选择。 章节六：模式的捕捉——回归与分类 从数据中学习规律，进行预测是科学计算的重要目标。本章将引入监督学习的基本概念，重点讲解两种最基础也最常用的模型：回归模型（如线性回归、多项式回归）用于预测连续值，以及分类模型（如逻辑回归、K近邻）用于预测离散类别。我们将讨论模型的训练、评估和调优。 章节七：数据的洞察——聚类与降维 在探索性数据分析中，我们常常需要发现数据内在的结构。本章将介绍无监督学习的方法，包括聚类算法（如K-means、层次聚类）用于发现数据中的自然分组，以及降维技术（如主成分分析PCA）用于在高维数据中提取关键信息，简化模型，并进行可视化。 第三篇：实践出真知——工具与案例 理论知识需要通过实践来巩固和升华。本篇将引导读者利用实际工具，将所学知识应用到具体的科学计算场景中。 章节八：代码的乐章——编程语言基础与可视化 我们将介绍一门易于上手且功能强大的科学计算编程语言。重点讲解该语言的基础语法，包括变量、控制流（条件语句、循环）、函数定义等。在此基础上，我们将重点介绍其强大的可视化库，如何绘制各种类型的图表（折线图、散点图、柱状图、热力图等），以及如何通过可视化来理解数据和模型结果。 章节九：科学计算实战——案例分析 本章将通过一系列精心设计的案例，展示如何将前几章的知识融会贯通。案例将涵盖不同领域的科学计算问题，例如： 生物信息学: 分析基因序列数据，进行模式识别。 金融工程: 构建简单的投资组合模型，进行风险评估。 工程模拟: 进行简单物理过程的数值模拟，如热传导。 数据科学: 分析社交网络数据，挖掘用户行为模式。 每个案例都将从问题定义、数据准备、模型选择、算法实现到结果分析进行详细讲解。 章节十：迈向未来——进阶方向与资源 科学计算是一个不断发展的领域。本章将简要介绍一些更高级的主题，如机器学习（神经网络、深度学习）、大数据处理技术、并行计算等，并为读者提供进一步学习的资源和建议，包括推荐的书籍、在线课程、开源社区等，鼓励读者持续学习和探索。 本书的编写宗旨是“让科学计算触手可及”。我们相信，通过耐心、系统的学习和不断的实践，任何有志于探索数据奥秘的学习者，都能在这本书的引导下，逐步成长为一名合格的科学计算实践者，从而在自己的领域内取得突破。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

我得说，这本书的知识体系构建得非常宏大且扎实，它似乎涵盖了从基础语法到高级应用的全景图谱。我原以为它会侧重于某几个特定的应用领域，但没想到，作者的视野异常开阔，几乎将MATLAB在科学计算中能触及的各个角落都做了细致的梳理。无论是线性代数运算的优化，还是微分方程的数值解法，甚至是一些前沿的优化算法和数据处理技巧，书中都有独到的见解和详尽的步骤解析。这种全覆盖式的讲解，让读者在学习过程中能够不断建立起更广阔的知识网络，而不是仅仅停留在零散的技巧层面。对于一个希望全面掌握这门工具的工程师或研究人员来说，这本教材提供了一个近乎完美的学习路径。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和设计真是让人眼前一亮。从封面到内页，色彩搭配和字体选择都非常考究，拿在手里感觉沉甸甸的，质量绝对是上乘。特别是那些代码示例和图表的展示方式，布局清晰，逻辑性极强，即使是复杂的算法公式也能被很好地视觉化，这对于初学者来说非常友好。阅读体验的舒适度直接影响学习的效率，这本书在这方面做得非常出色。作者显然花了不少心思在细节打磨上，每一个章节的过渡都非常自然，让人有种读下去的欲望。我尤其欣赏它在讲解理论基础时，那种深入浅出的叙事方式，不像很多技术书籍那样干巴巴的，而是充满了引导性和启发性。这种精心雕琢的阅读体验，无疑为学习过程增添了许多乐趣。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事风格极其成熟和专业，它不是那种轻描淡写的“快速入门”指南，而是真正意义上的深度探索之作。作者在阐述每一个核心概念时，都展现出一种严谨的学术态度，对背后的数学原理和算法效率进行了深入剖析。阅读过程中，我时常需要停下来，反复咀嚼那些关于误差分析和收敛性的讨论，这些内容往往是很多同类书籍所忽略的“硬骨头”。正是这种不回避复杂性、坚持将原理讲透的勇气，使得这本书的价值得到了极大的提升。它教会我的不仅仅是如何调用某个函数，更是理解为什么这个函数是这样设计的，以及在特定场景下如何权衡不同方法的利弊。

评分☆☆☆☆☆

这本书在案例选择上的独到眼光令人印象深刻。它没有堆砌那些陈旧的、脱离实际的教科书式例子，而是选取了一系列极具代表性和实际应用价值的工程与科研问题。从复杂的流体力学模拟到高精度信号处理的实例，每个案例都紧密结合了现代科学研究的前沿动态。更重要的是，作者在展示解决方案时，不仅仅给出了最终的代码，还详细记录了从问题定义、模型建立到最终结果可视化的全过程，仿佛有一个资深专家在手把手地指导你完成一个完整的项目。这种高度的实践导向，让书中的知识立刻就能转化为解决实际问题的能力，学习的驱动力因此大大增强。

评分☆☆☆☆☆

与其他强调快速上手的工具书相比，这本书展现出一种深厚的内功，它似乎更注重培养读者的“计算思维”而非仅仅是“编程技巧”。我发现，在很多章节中，作者会引导我们去思考如何用更有效率的方式组织计算任务，如何利用MATLAB的并行计算能力来突破性能瓶颈，甚至是如何设计更健壮的数值算法来避免潜在的灾难性错误。这种对计算哲学层面的探讨，让这本书的层次一下子拔高了。它不仅仅是一本工具手册，更像是一部关于现代科学计算方法论的经典论著，值得反复研读和品味，每一次重温都会有新的感悟和收获。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆