《MATLAB與科學計算教程》是2016年2月出版的書籍，作者是王沫然。
基本介紹
- 中文名：MATLAB與科學計算教程
- 作者：王沫然
- 出版時間：2016年2月
- 出版社：電子工業出版社
- ISBN：9787121281464
- 開本：16 開
- 千 字 數：376
內容簡介,目錄,
內容簡介
本書從高校數學課程的教學出發，結合科學研究和工程計算的實際，系統詳細地介紹了MATLAB語言的強大功能及其在科學計算領域中的套用。本書的前身——《MATLAB與科學計算》作為工具書已出版3版，受到了廣大讀者的一致好評；為了適應高校的教學需求，本書在內容上做了調整，增加了課後習題和例題，以適應教學和課程學習的不同需求。 本書可作為MATLAB的教學用書，也可作為高等數學、線性代數、計算方法、複變函數、機率統計、數學規劃等課程的教學輔導書，還可作為科研人員及工程計算人員學習和使用MATLAB的工具書。
目錄
第1章 緒論 1
1.1 MATLAB簡介 1
1.1.1 21世紀的科學計算語言 1
1.1.2 MATLAB的發展歷史 3
1.1.3 MATLAB的套用和網上資源 3
1.2 MATLAB的桌面平台 4
1.2.1 啟動MATLAB 4
1.2.2 桌面平台 4
1.3 幫助系統 7
1.3.1 在線上幫助系統 7
1.3.2 命令視窗查詢幫助 9
1.3.3 在線上演示系統 11
1.3.4 常用的命令和技巧 12
1.4 MATLAB的搜尋路徑與擴展 13
1.4.1 MATLAB的搜尋路徑 14
1.4.2 擴展MATLAB的搜尋路徑 15
第2章 數值計算功能 17
2.1 MATLAB的數據類型 17
2.1.1 變數與常量 17
2.1.2 數字變數 18
2.1.3 字元串 21
2.1.4 矩陣 24
2.1.5 單元型變數 24
2.1.6 結構型變數 26
2.2 向量及其運算 28
2.2.1 向量的生成 28
2.2.2 向量的基本運算 30
2.2.3 點積、叉積及混合積的實現 30
2.3 矩陣及其運算 31
2.3.1 矩陣的生成 31
2.3.2 矩陣的基本數學運算 32
2.3.3 矩陣的基本函式運算 38
2.3.4 矩陣分解函式 43
2.3.5 特殊矩陣的生成 45
2.3.6 矩陣的一些特殊操作 47
2.4 數組及其運算 50
2.4.1 基本數組運算 50
2.4.2 數組函式運算 52
2.4.3 數組邏輯運算 52
2.5 多項式運算 54
2.5.1 多項式的表示方法 54
2.5.2 多項式運算 55
習題 58
第3章 符號運算功能 65
3.1 符號表達式的生成 66
3.2 符號和數值之間的轉換 67
3.3 符號函式的運算 68
3.3.1 複合函式運算 68
3.3.2 反函式的運算 69
3.4 符號矩陣的創立 69
3.4.1 使用sym函式直接創建符號
矩陣 69
3.4.2 用創建子陣的方法創建符號
矩陣 69
3.4.3 將數值矩陣轉化為符號矩陣 70
3.4.4 符號矩陣的索引和修改 70
3.5 符號矩陣的運算 70
3.5.1 基本運算 70
3.5.2 矩陣分解 72
3.5.3 矩陣的空間運算 73
3.5.4 符號矩陣的簡化 74
3.6 符號微積分 76
3.6.1 符號極限 76
3.6.2 符號積分 77
3.6.3 符號微分和差分 77
3.7 符號代數方程求解 79
3.7.1 線性方程組的符號解法 79
3.7.2 非線性方程的符號解法 80
3.8 符號微分方程求解 81
3.9 符號函式的二維圖 81
3.9.1 符號函式的簡易繪圖函式 ezplot 81
3.9.2 繪製函式圖函式fplot 82
3.10 圖示化函式計算器 83
3.10.1 輸入框的控制操作 83
3.10.2 命令按鈕的操作 84
習題 85
第4章 圖形處理功能 89
4.1 二維圖形 89
4.1.1 基本繪圖命令 89
4.1.2 特殊的二維圖形函式 93
4.2 三維圖形 98
4.2.1 基本繪圖命令 98
4.2.2 特殊的三維圖形函式 102
4.3 四維表現圖 105
4.4 圖形處理的基本技術 106
4.4.1 圖形的控制 106
4.4.2 圖形的標註 109
4.4.3 圖形的保持與子圖 115
4.5 圖形處理的高級技術 116
4.5.1 顏色映像 116
4.5.2 視角與光照 122
4.5.3 圖像處理 127
4.5.4 圖形的輸出 129
4.6 圖形視窗 129
4.6.1 圖形視窗的選單操作 129
4.6.2 圖形視窗的工具列 130
4.7 句柄圖形 131
4.7.1 句柄圖形的層次結構 131
4.7.2 句柄的訪問 132
4.7.3 句柄的操作 132
4.8 圖形用戶界面操作GUI 137
4.8.1 GUI設計工具簡介 137
4.8.2 GUI嚮導設計 143
4.8.3 GUI程式設計 146
4.9 動畫 153
習題 155
第5章 程式設計 161
5.1 M檔案介紹 161
5.1.1 M檔案的特點與形式 161
5.1.2 命令式檔案 162
5.1.3 函式式檔案 163
5.2 控制語句 164
5.2.1 循環語句 164
5.2.2 選擇語句 166
5.2.3 分支語句switch-case-
otherwise 167
5.2.4 人機互動語句 168
5.3 函式變數及變數作用域 170
5.4 子函式與局部函式 172
5.5 程式設計的輔助函式 173
5.6 程式設計的最佳化 176
5.7 程式調試 177
5.7.1 M檔案錯誤的種類 177
5.7.2 錯誤的識別 178
5.7.3 調試過程 179
5.8 M檔案的調用記錄 180
5.9 函式句柄 181
5.9.1 函式句柄的創建和顯示 181
5.9.2 函式句柄的調用和操作 182
習題 182
第6章 應用程式接口 189
6.1 應用程式接口介紹 189
6.1.1 MEX檔案 189
6.1.2 MATLAB計算引擎 190
6.1.3 MAT檔案 191
6.2 MEX檔案的編輯與使用 191
6.2.1 C語言MEX檔案 191
6.2.2 FORTRAN語言MEX檔案 194
6.3 MATLAB計算引擎 194
6.3.1 C語言MATLAB計算引擎 194
6.3.2 FORTRAN語言MATLAB
計算引擎 196
6.4 MAT檔案的編輯與使用 198
6.4.1 MATLAB中的數據處理 198
6.4.2 C語言MAT檔案 198
6.4.3 FORTRAN語言MAT檔案 201
6.5 創建獨立應用程式 203
6.5.1 轉化為C/C++語言程式 204
6.5.2 創建獨立的可執行程式 205
習題 206
第7章 MATLAB在計算方法中的套用 207
7.1 插值與擬合 207
7.1.1 Lagrange插值 207
7.1.2 Runge現象的產生和分段
插值 208
7.1.3 Hermite插值 211
7.1.4 樣條插值 212
7.1.5 最小二乘法擬合 215
7.1.6 快速Fourier變換簡介 217
7.2 積分與微分 219
7.2.1 Newton-Cotes系列數值求積
公式 219
7.2.2 Gauss 求積公式 226
7.2.3 Romberg求積公式 228
7.2.4 Monte-Carlo方法簡介 229
7.2.5 符號積分 230
7.2.6 微分和差分 230
7.3 求解線性方程組 232
7.3.1 直接解法 232
7.3.2 疊代解法的幾種形式 234
7.3.3 線性方程組的符號解法 238
7.3.4 稀疏矩陣技術 239
7.4 求解非線性方程組 243
7.4.1 非線性方程的解法 243
7.4.2 方程組解法 247
7.4.3 非線性方程（組）的符號
解法 249
7.5 特徵值問題 249
7.5.1 特徵值函式 249
7.5.2 廣義特徵值分解 250
7.5.3 其他分解 251
7.6 常微分方程的解法 252
7.6.1 歐拉方法 252
7.6.2 Runge-Kutta方法 255
7.6.3 剛性問題的解 257
7.6.4 常微分方程的符號解 259
習題 259
第8章 MATLAB在複變函數中的套用 265
8.1 複數和復矩陣的生成 265
8.1.1 複數的生成 265
8.1.2 創建復矩陣 265
8.2 複數的運算 266
8.2.1 複數的實部和虛部 266
8.2.2 共軛複數 266
8.2.3 複數的模和輻角 266
8.2.4 複數的乘除法 266
8.2.5 複數的平方根 267
8.2.6 複數的冪運算 267
8.2.7 複數的指數和對數運算 267
8.2.8 複數的三角函式運算 267
8.2.9 複數方程求根 268
8.3 留數 268
8.4 Taylor級數展開 269
8.5 Laplace變換及其逆變換 270
8.6 Fourier變換及其逆變換 272
習題 273
第9章 MATLAB在機率統計中的套用 275
9.1 統計量的數字特徵 275
9.1.1 簡單數學期望和幾種均值 275
9.1.2 數據比較 276
9.1.3 累積與累和 277
9.1.4 方差和標準差 277
9.1.5 偏斜度和峰度 278
9.1.6 協方差和相關係數 279
9.1.7 協方差矩陣 280
9.2 常用的統計分布量 280
9.2.1 給定分布下的期望和方差 280
9.2.2 機率密度函式 282
9.2.3 機率值函式（機率累積函式） 284
9.2.4 分值點函式（逆機率累積函式） 285
9.2.5 隨機數生成函式 286
9.3 參數估計 287
9.3.1 常態分配參數估計 287
9.3.2 指數最大似然參數估計 289
9.4 區間估計 289
9.4.1 Gauss-Newton法的非線性
最小二乘數據擬合 289
9.4.2 非線性擬合和預測的互動
圖形工具 289
9.4.3 非線性最小二乘預測的置信
區間 290
9.4.4 非線性模型的參數置信區間 290
9.4.5 非負最小二乘 290
9.5 假設檢驗 290
9.5.1 單個總體N(?,?2)均值?的
檢驗 291
9.5.2 兩個正態總體均值差的檢驗
（t檢驗） 292
9.5.3 秩和檢驗 293
9.6 方差分析和回歸診斷 294
9.6.1 方差分析 294
9.6.2 回歸分析 296
9.7 統計圖 297
9.7.1 直方圖 297
9.7.2 角度扇形圖 297
9.7.3 常態分配圖 297
9.7.4 參考線 298
9.7.5 顯示數據採樣的盒圖 298
9.7.6 對離散圖形加最小二乘法
直線 299
9.7.7 QQ圖 299
習題 300
第10章 MATLAB在運籌最佳化問題中的
套用 306
10.1 線性最佳化 306
10.2 二次最佳化 309
10.3 非線性無約束最佳化問題 311
10.3.1 fminbnd 311
10.3.2 fminsearch 312
10.3.3 fminunc 313
10.3.4 options選項 315
10.4 最小二乘最佳化問題 317
10.4.1 最小二乘最佳化 317
10.4.2 最小二乘曲線/面擬合 319
10.5 非線性約束問題最佳化 320
10.5.1 函式介紹 320
10.5.2 套用舉例 320
10.6 多任務“目標-達到”問題的
最佳化 322
10.7 非線性方程的最佳化解 324
習題 325
附錄A MATLAB的設定 333
附錄B 主要函式命令注釋 342
參考文獻 365
