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MATLAB程序设计导论 9787111625988

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天津西青

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作者[美] 尤金尼 ·E.米哈伊洛夫（Eugeniy E. Mikhailov）

出版社机械工业出版社

ISBN9787111625988

出版时间2019-05

装帧平装

开本16开

定价69元

货号1201888137

上书时间2024-07-05

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商品详情

品相描述：全新

商品描述: 作者简介
尤金尼•E.米哈伊洛夫（Eugeniy E. Mikhailov）得克萨斯农工大学物理系博士，MIT博士后，现为威廉与玛丽学院教师。他一直为物理、数学和计算机专业的本科生讲授“科学家的实用计算”课程。

目录
出版者的话译者序前言部分计算基础章计算机与编程语言简介211早期计算史212现代计算机313什么是编程314编程语言概述415计算机中的数字表示及其潜在问题5151离散化——计算机的主要弱点5152二进制表示6153浮点数表示6154结论716自学7第2章MATLAB基础921MATLAB的图形用户界面922功能强大的MATLAB计算器11221MATLAB的变量类型11222内置函数和运算符12223运算符的优先级13224注释1423高效编辑1424使用帮助文档1525矩阵16251创建和访问矩阵元素16252基本矩阵运算17253字符串矩阵2026冒号运算符2027绘图2128自学23第3章布尔代数、条件语句和循环2431布尔代数24311MATLAB中布尔运算符的优先级25312MATLAB布尔逻辑运算举例2532比较运算符26321向量比较26322矩阵比较2733条件语句27331if-else-end语句27332if语句的简短形式2834等于语句的常见错误2835循环28351while循环28352特殊命令——break和continue29353for循环3036自学31第4章函数、脚本和良好的编程实践3241动机引例32411银行利率问题32412飞行时间问题3242脚本3343函数3544良好的编程实践37441简化代码37442试着预见非预期行为37443运行测试用例38444检查并清理输入参数39445判断解是否符合实际40446良好的编程实践总结4045递归函数和匿名函数40451递归函数40452匿名函数4146自学42第二部分使用MATLAB求解日常问题第5章线性代数方程组求解4651风铃问题4652MATLAB内置求解器48521逆矩阵法48522无逆矩阵计算的方法48523选用哪种方法4853用MATLAB求解风铃问题4954示例：惠斯通电桥问题5055自学52第6章数据约简与拟合5361数据约简与拟合的必要性5362拟合的正式定义5363数据拟合示例5464参数不确定性估计5665拟合结果评估5666如何得到最优拟合58661数据绘图60662选择拟合模型60663拟合参数的初始猜测61664基于初始猜测的数据和模型绘制61665拟合数据62666拟合参数的不确定性评估6367自学65第7章数值导数6771通过前向差分估计导数6772数值导数的算法误差估计6873通过中心差分估计导数6974自学70第8章求根算法7181求根问题7182试错法7183二分法72831二分法示例和测试用例74832二分法代码的可能改进7684算法收敛7685试位法7786割线法7887牛顿拉弗森法79871使用牛顿拉弗森法进行解析求导80872使用牛顿拉弗森法进行数值求导8188Ridders法8189求根算法的陷阱82810求根算法总结83811MATLAB内置求根命令84812自学84第9章数值积分方法8691积分问题描述8692矩形法8693梯形法8994辛普森法9095广义积分公式9096蒙特卡罗积分91961示例：计算池塘面积91962朴素蒙特卡罗积分91963蒙特卡罗积分推导91964蒙特卡罗方法的算法误差9297多维积分9298蒙特卡罗多维积分9499数值积分陷阱94991使用大量的数据点94992使用过少的数据点95910MATLAB的积分函数95911自学960章数据插值98101最近邻插值98102线性插值99103多项式插值101104好的插值程序的准则102105三次样条插值102106MATLAB内置的插值方法104107外推法104108插值的非常规应用104109自学105第三部分深入研究并扩展科学家的工具箱1章随机数生成器和随机过程108111统计和概率简介1081111离散事件的概率1081112概率密度函数108112均匀随机分布109113随机数生成器和计算机1101131线性同余生成器1101132随机数生成器周期111114如何检验随机数生成器111115MATLAB的内置随机数生成器113116自学1142章蒙特卡罗仿真115121钉板实验115122抛硬币游戏117123传染病传播118124自学1233章优化问题125131优化问题简介125132一维优化1261321黄金分割最优搜索算法1261322一维最优MATLAB内置函数1281323一维优化示例128133多维优化130134组合优化1351341背包问题1351342旅行商问题138135模拟退火算法143136遗传算法150137自学1514章常微分方程153141常微分方程简介153142边界条件154143求解常微分方程的数值方法1551431欧拉方法1551432二阶RungeKutta方法（RK2）1561433四阶RungeKutta法（RK4）1571434其他数值求解器157144刚性常微分方程及数值解的稳定性问题157145MATLAB的内置常微分方程求解器159146常微分方程示例1591461自由落体1591462空气阻

内容摘要
本书分三个层次进行内容组织：计算基础、使用MATLAB解决日常生活问题、深入研究和扩展。计算基础部分除了介绍MATLAB的基础知识，还包含计算历史和编程语言的简要介绍，以及良好的编程实践。这部分内容凝练了大学中常开设的“计算机基础”和“计算机科学导论”等课程的精华。第二部分主要涉及线性代数方程求解、数值求导、求根算法等内容，利用高等数学和线性代数等课程的基本知识，简单快速地解决日常生活中的常见问题。*后一部分是关于MATLAB的深入研究和扩展，介绍了随机过程、蒙特卡洛仿真、优化问题和离散傅里叶变换等内容，当你深入到实际科学研究和工程项目时都会用到这方面的内容。

主编推荐
本书是一本关于MATLAB编程和数值方法的简明教程。书中通过引人入胜的例子提供实用的知识，从简单的概念开始，帮你构建用于建模、仿真和分析真实系统的技能集。此外，本书还简要概述了成功的科学或工程工作所必需的数值方法。本书内容丰富，示例简洁生动，既适合没有系统编程知识的初学者，也可以作为有一定科学研究和工程技术基础人员的指导书，还可以作为高等院校本科生的学习教材。本书特色面向科学家和工程师教授编程知识，采用问题驱动的教学方法，使用具有解释性和趣味性的示例。强调实践方法，使用应知应会的信息，较少涉及技术细节。利用科学和工程示例，展示所学概念在实际问题上的应用。展示真实系统建模，由易到难逐步探索有挑战性的问题。突出数据处理和分析在日常生活中的实际应用。

精彩内容
目标读者本书适合任何想学习MATLAB编程的读者。如果你正在寻求关于编程、MATLAB和数值方法的简明易懂的教程，那本书正好适合你。我们希望读者能在这里找到处理日常计算和程序设计问题的必要知识。即使是经验丰富的读者也能从书中得到对常见方法的有用见解，找到可能遇到的困惑问题的解释。我们从简单的概念开始，帮你逐步掌握建模、模拟和分析真实系统的技能。此外，还概述了成功的科学或工程工作所必需的数值方法。本书帮你熟悉计算的“学问”，这样当你决定学习不错技术时，会知道该学习什么。本书是根据“科学家的实用计算”（Practical Computing for Scientists）课程材料编写的，该课程为威廉与玛丽学院开设的一学期课程，教学对象为尚未确定主修学科的学生，以及物理、神经科学、生物学、计算机科学、应用数学和统计学或化学等专业的学生。成功学习这门课的学生水平也不相同，有的是大一新生，有的是大四毕业生，有的介于两者之间。为什么选择MATLAB我们选择MATLAB作为编程语言，是因为MATLAB对一些已实现的功能有很好的平衡，这些功能对科学家来说非常重要又易于学习。MATLAB为用户隐藏了许多底层细节，你不需要考虑变量类型、编译过程等。MATLAB使用起来就是这么便利，它可以在不跟踪每个元素的情况下对整个数组进行计算，这正是MATLAB的核心。从教师的角度来说，你不必为学生安装MATLAB而担心。软件安装过程很简单，学生都能独立完成。更重要的是，MATLAB在Windows、Mac和Linux等操作系统中的界面和工作方式都一样，在不同计算机上产生的结果完全相同。从学生的角度来说，MATLAB可能是从事工程或科学研究工作最常用的编程语言。因此，如果你现在学习MATLAB，或许就不需要再强迫自己学习其他行业标准编程语言了。MATLAB的主要缺点是价格昂贵，如果学校或单位不能提供，就得高价购买了。但这不是一个大问题，你可以选择免费的替代软件GNU Octave。本书所有章节的练习，除了数据拟合外都可以通过Octave完成。Octave中的数据拟合使用了一套不同的命令，其他部分和MATLAB的工作方式相同（对于一些不错选项可能需要稍作调整）。本书不包含哪些内容本书没有广泛介绍MATLAB命令，因为MATLAB已经有一个很好的手册，我们没有必要再编写一本，也无须重做一个在线教程。本书也不能代替讲解数值方法的来龙去脉的书。我们尽可能讨论可以用数值方法完成的有趣的事情，而不必关心最有效的实现方法。然而，这本书的开头是个例外——通过数值算法的实现解释了一些编程基础知识，这些算法大多是MATLAB的内置函数。如何阅读本书如果你不是编程新手，可以跳过部分的大部分内容，但是要确保熟悉其中的元素操作、数组操作与数组元素操作之间的区别以及数组切片等内容。如果你是科学家，那么绘图和数据拟合是必须掌握的。请务必阅读第6章。如果需要学习关于数据分析的重要内容，也需要学习这一章。第三部分在某种程度上可作为自选内容，尽管我们十分推荐优化问题一章(即3章)。令人惊讶的是有很多问题本质上都属于优化问题，可以用3章提出的方法来解决。可能在本科高年级的课堂上才会用到这部分内容。随着编程水平的提高，请重新阅读44节，并尝试从中学习更多技术。数据文件和代码链接本书所有MATLAB代码及数据文件可在网站http://physics.wm.edu/programming_with_MATLAB_book下载。本书英文电子版中直接给出了相关文件的链接地址。关于本书教辅资源，只有使用本书作为教材的教师才可以申请，需要的教师可到原出版社网站注册下载，若有问题，请与泰勒·弗朗西斯集团北京代表处联系，电话010-58452806，电子邮件janet.zheng@tanfchinacom。——编辑注

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