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出版者:Pearson

作者:David M. Smith

出品人:

页数:480

译者:

出版时间:2009-1-18

价格:USD 117.60

装帧:Paperback

isbn号码:9780136080633

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《工程计算与MATLAB应用》：软件、算法与实际工程问题的深度融合 —— 一部专注于现代工程计算方法、数值分析与MATLAB平台实现的前沿教材与工具书 --- 本书导言：计算思维在现代工程中的核心地位 在当代工程科学与技术领域，纯粹的理论推导已无法独立应对复杂的现实挑战。从结构动力学分析到流体力学模拟，从信号处理到优化设计，所有前沿研究和实际应用都建立在高效、精确的工程计算基础之上。本书《工程计算与MATLAB应用》正是应运而生，旨在为工科学生、研究人员以及一线工程师提供一套系统、深入且高度实用的计算方法论与实践指南。 本书的独到之处在于，它并非简单地罗列MATLAB函数，而是将数值分析的严谨理论与MATLAB强大的编程及可视化能力进行无缝衔接。我们专注于培养读者构建“计算思维”——即如何将一个物理或工程问题，通过数学建模转化为可被计算机高效求解的算法，并最终在实际工程场景中得到验证和应用。 --- 第一部分：工程计算的基石——数学建模与误差分析 本部分奠定了整个计算过程的理论基础，强调了工程计算的“度量衡”——精度与效率。 第1章：工程问题的数学化与模型构建 本章首先探讨了如何将真实的工程现象（如弹性变形、热传导、电路响应等）抽象为数学方程，包括常微分方程（ODE）、偏微分方程（PDE）和代数方程组。重点讨论了不同模型的适用范围、假设条件及其在MATLAB环境中如何初步表示。 第2章：数值计算的精度与稳定性 这是所有工程计算的灵魂。本章深入剖析了有限精度计算带来的固有挑战：截断误差与舍入误差的来源、量化及控制方法。引入了条件数、向后/向前误差分析等概念，使读者理解为何一个“正确”的算法在特定输入下仍可能产生不可接受的结果。我们着重于如何通过选择稳定的算法来克服病态问题。 --- 第二部分：核心数值算法的原理、推导与MATLAB实现 本部分是本书的主体，系统性地覆盖了现代工程计算中最为常用和关键的数值方法，每种方法都辅以详细的数学推导和MATLAB M文件代码实现。 第3章：线性代数方程组的求解 针对超大型、稀疏或稠密矩阵，本章对比了直接法（高斯消元法、LU分解、Cholesky分解）与迭代法（雅可比法、高斯-赛德尔法、共轭梯度法）。尤其关注在大型结构分析中，如何利用MATLAB的稀疏矩阵工具箱高效处理数百万变量的系统。 第4章：非线性方程求解与优化 工程问题往往是非线性的。本章详细讲解了单变量非线性方程的寻找（牛顿法、割线法、布伦特法）及其收敛性分析。在多变量优化方面，我们深入探讨了无约束优化（如最速下降法、牛顿法、拟牛顿法BFGS）和约束优化（拉格朗日乘数法、KKT条件、序列二次规划SQP的原理），并结合了MATLAB优化工具箱的底层机制进行解读。 第5章：插值、拟合与函数逼近 在数据稀疏或需要光滑化处理的工程场景中，函数逼近至关重要。本章涵盖了拉格朗日插值、牛顿插值、样条插值（特别是三次样条）的构建与比较。在线性/非线性最小二乘拟合方面，我们展示了如何利用QR分解等数值稳定方法实现多项式拟合与曲线拟合，以处理实验数据。 第6章：常微分方程（ODE）的数值积分 本章专注于时间依赖性系统的求解，如电路瞬态分析、振动响应等。系统讲解了欧拉法、龙格-库塔法（RK4）的原理，并进阶至更高阶的隐式方法（如后向欧拉法），用于求解刚性（Stiff）系统。重点在于MATLAB内置`ode45`、`ode15s`等求解器的算法选择机制和参数设置。 第7章：偏微分方程（PDE）的数值离散化 这是高级工程计算的关键。本章介绍两种主流的PDE求解思路：有限差分法（FDM）和有限元法的基本思想。我们将FDM应用于经典的二维热传导方程和泊松方程，展示如何将其转化为大型代数系统。对于有限元法，本书侧重于概念介绍和在MATLAB PDE工具箱中的应用框架理解，而非复杂的单元刚度矩阵推导。 --- 第三部分：工程应用与高级计算技巧 本部分将理论与实践紧密结合，展示如何利用MATLAB的高级功能解决具体的工程挑战。 第8章：傅里叶分析与频域处理 针对信号处理、振动分析和滤波设计，本章详细阐述了离散傅里叶变换（DFT）的原理及快速傅里叶变换（FFT）的算法效率。内容包括频谱分析、窗口函数的使用、数字滤波器的设计（FIR与IIR）及其在MATLAB环境中的实现。 第9章：随机数生成与蒙特卡洛模拟 在不确定性分析和可靠性评估中，随机模拟是不可或缺的工具。本章介绍高质量伪随机数的生成方法，并深入讲解蒙特卡洛方法的原理及其在工程系统响应概率估计中的应用，例如结构可靠性评估中的失效概率计算。 第10章：MATLAB面向对象编程与性能优化 为了构建大型、可维护的工程代码，本章转向MATLAB的高级编程范式。内容包括如何利用面向对象（OOP）特性封装复杂的物理模型，使用JIT（即时编译）加速关键循环，以及利用MATLAB的并行计算工具箱（如Parallel Computing Toolbox）进行多核或GPU加速，以应对计算密集型任务。 --- 本书的特点与目标读者 《工程计算与MATLAB应用》的叙事风格严谨而不失灵活性，旨在让读者不仅“会用”MATLAB，更“理解”其背后运行的数值原理。本书内容深度覆盖了本科高年级到硕士研究生的工程数值分析课程要求，并为从事计算力学、控制系统、信号处理及仿真建模的工程师提供了一本实用的参考手册。通过本书的学习，读者将能够自信地建立、求解、分析并优化任何具有挑战性的工程计算问题。

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这本《工程计算与MATLAB》给我带来了前所未有的学习体验。我一直对工程领域充满兴趣，但苦于数学和编程的障碍，始终无法深入探索。这本书的出现，如同黑夜中的灯塔，照亮了我前进的道路。首先，它以一种非常直观的方式介绍了MATLAB这个强大的工程计算工具。我之前对编程的理解可能还停留在一些非常基础的语言层面，而这本书让我看到了MATLAB在实际工程问题解决中的巨大潜力。作者用大量生动形象的例子，从最基础的变量定义、矩阵运算，到复杂的数值积分、微分方程求解，都讲解得丝丝入扣。我特别欣赏的是，书中并没有枯燥地罗列代码，而是深入浅出地解释了每一个概念背后的数学原理，并清晰地展示了如何用MATLAB来实现这些原理。比如，在讲解线性代数在工程中的应用时，作者不仅介绍了矩阵的运算，还结合了结构力学的例子，让我深刻理解了矩阵如何描述受力情况以及如何求解未知量。这种理论与实践相结合的学习方式，让我觉得学习过程充满乐趣，而非负担。而且，书中对MATLAB的GUI界面和常用的工具箱也做了详尽的介绍，这对于初学者来说至关重要，能够帮助我们快速上手，减少摸索的时间。我真心觉得，这本书不仅适合工科学生，也对任何想要利用计算工具解决实际问题的工程师都极具价值。

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不得不说，《工程计算与MATLAB》这本书在概念的阐述上，确实达到了一个相当高的水准。它并没有满足于简单地给出MATLAB的代码，而是致力于让读者真正理解“为什么”这样做。我印象最深刻的是在介绍数值分析方法时，作者并没有直接给出算法的公式，而是从误差分析、收敛性等核心概念入手，逐步引导读者理解不同算法的优劣势。例如，在讲解牛顿法求解非线性方程时，书中详细分析了雅可比矩阵的计算以及迭代过程中的稳定性问题，并且通过对比其他方法，比如二分法，清晰地展示了牛顿法的收敛速度优势和局限性。这种深入的剖析，让我不仅仅学会了如何“使用”MATLAB，更学会了如何“思考”和“选择”合适的计算方法。书中提供的算法实现，也并非是僵硬的代码片段，而是结构清晰、注释详尽的函数，方便读者理解、修改和扩展。我尤其喜欢书中关于模型建立的部分，作者强调了如何将实际的工程问题抽象成数学模型，再通过MATLAB进行求解和验证，这个过程的逻辑性和系统性给我留下了深刻的印象。这种培养独立思考和解决问题的能力，正是我在工程领域最需要的。

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作为一名资深的工程师，我经常需要面对各种复杂的计算问题，从数据处理到模拟仿真。之前，我主要依赖一些商业软件，但总觉得缺乏灵活性，而且成本也较高。《工程计算与MATLAB》这本书为我打开了一扇新的大门。我惊喜地发现，MATLAB作为一种通用的计算平台，其强大之处远超我的想象。书中关于信号处理和图像处理的章节，让我眼前一亮。作者用非常贴切的工程实例，演示了如何利用MATLAB进行滤波器设计、频谱分析，以及图像的滤波、增强和特征提取。我尤其欣赏书中关于傅里叶变换的讲解，它不仅给出了数学定义，还结合了实际应用，例如音频信号的分析，让我直观地理解了信号在频域中的表现。此外，书中还涉及了有限元分析和优化设计等高级主题，虽然我可能还没有深入研究到所有细节，但其清晰的框架和示例，已经让我对如何利用MATLAB解决这些复杂问题有了初步的认识。这本书的出版，无疑为像我这样的工程师提供了一个高效、灵活且成本可控的解决方案，我强烈推荐给所有在工程领域追求卓越的同行们。

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这本书的结构和内容组织方式，对于想要系统学习工程计算的人来说，简直是量身定制。我一直觉得，学习一门新的技术，最怕的就是零散和不成体系。《工程计算与MATLAB》在这方面做得非常出色。它从最基础的MATLAB语法和数据结构开始，循序渐进地引入更复杂的工程应用。我特别喜欢书中关于绘图和可视化的章节，作者不仅介绍了基本的二维、三维绘图函数，还演示了如何利用MATLAB创建精美的工程图表，这对于科研论文的撰写和工程报告的制作都非常有帮助。而且，书中还涵盖了数据可视化的一些高级技巧，例如动态图和交互式图形，让我看到了如何让数据“活”起来，更有效地传达信息。另外，我也对书中关于编程规范和效率优化的建议印象深刻，这对于写出高质量、可维护的代码至关重要。作者在书的最后部分，还给出了一些学习资源的推荐和进一步研究的方向，这对我来说非常有价值，让我知道如何在掌握了基础知识后，继续深入探索。总的来说，这本书提供了一个非常全面的学习路径，让我能够一步一步地构建起自己的工程计算能力。

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我是一名软件工程师，虽然我的主要工作不是直接的工程计算，但在很多项目开发中，都需要与工程团队协作，并理解他们提供的计算模型和结果。《工程计算与MATLAB》这本书，极大地提升了我与工程背景同事沟通的效率。我过去对“矩阵”、“算法”这些词汇感到模糊，而这本书用非常通俗易懂的语言，解释了它们在工程中的实际含义和应用。例如，书中关于数据拟合的章节，让我理解了如何用MATLAB找到最优的曲线来描述一组实验数据，这对于理解模型参数的意义非常有帮助。我还学到了一些基本的数值方法，这让我能够更好地理解工程师们在报告中提到的各种误差和精度问题。更重要的是，这本书让我看到了MATLAB在数据分析和可视化方面的强大能力，这对于我开发一些数据驱动的应用非常有启发。我不再是被动地接收信息，而是能够主动地理解和参与到工程问题的讨论中。这本书的价值在于，它不仅教授了技术，更培养了一种跨领域的理解能力，这在当今强调交叉协作的时代显得尤为重要。

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