MATLAB 2012数学计算与工程分析从入门到精通 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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甘勤涛，聂永川，王微 等 著

图书标签:

• MATLAB
• 数学计算
• 工程分析
• 入门
• 精通
• 2012
• 科学计算
• 数值分析
• 算法
• 仿真

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111383680

版次：1

商品编码：11085321

品牌：机工出版

包装：平装

开本：16开

出版时间：2012-08-01

用纸：胶版纸

页数：406

字数：644000

正文语种：中文

内容简介

《MATLAB 2012数学计算与工程分析从入门到精通 》主要讲解了利用MATLAB2012进行数学计算和工程分析的各种方法和技巧，主要内容包括．MATLAB的入门和基础知识、数据可视化与绘图、试验数据分析与处理、矩阵分析、数学分析、微分方程、优化设计、MATLAB联合编程等内容。本书内容覆盖面广，涵盖数学计算与工程分析等各个方面；实例丰富而典型，全书通过近400个实例指导读者有的放矢地进行学习。
本书内容由浅入深，既有MATLAB基本函数的介绍，也有用MATLAB编写的专门计算程序，所以既可作为初学者的入门用书，也可作为工程技术人员、硕士生、博士生的工具用书。

内页插图

目录

前言
第1章 MATLAB入门
1．1 MATLAB概述
1．1．1 什么是MATLAB
1．1．2 MATLAB的发展历程
1．1．3 MATLAB语言的特点
1．1．4 MATLAB系统
1．1．5 MATLABR2012a的新特性
1．2 MATLAB7．14．的工作环境
1．2．1 启动MATLAB
1．2．2 命令窗口
1．2．3 历史窗口
1．2．4 当前目录窗口
1．2．5 工作空间管理窗口
1．3 MATLAB的帮助系统
1．3．1 联机帮助系统
1．3．2 命令窗口查询帮助系统
1．3．3 联机演示系统
1．3．4 常用命令和技巧
1．4 MATLAB的搜索路径与扩展
1．4．1 MATLAB的搜索路径
1．4．2 MATLAB搜索路径扩展
第2章 MATLAB基础知识
2．1 数据类型
2．1．1 变量与常量
2．1．2 数值
2．1．3 字符串
2．1．4 向量
2．1．5 矩阵
2．1．6 单元型变量
2．1．7 结构型变量
2．2 运算符
2．2．1 算术运算符
2．2．2 关系运算符
2．2．3 逻辑运算符
2．3 数值运算
2．3．1 矩阵运算
2．3．2 向量运算
2．3．3 多项式运算
2．4 符号运算
2．4．1 符号表达式的生成
2．4．2 符号表达式的运算
2．4．3 符号与数值间的转换
2．4．4 符号矩阵
2．5 M文件
2．5．1 命令文件
2．5．2 函数文件
2．6 MATLAB程序设计
2．6．1 程序结构
2．6．2 程序的流程控制
2．6．3 交互式输入
2．6．4 程序调试
2．7 函数句柄
2．7．1 函数句柄的创建与显示
2．7．2 函数句柄的调用与操作
2．8 图形用户界面
2．8．1 GUI设计向导
2．8．2 GUI设计工具
2．8．3 GuI控件
第3章 数据可视化与绘图
3．1 图形窗口
3．1．1 图形窗口的创建
3．1．2 工具条的使用
3．2 数据可视化
3．2．1 离散情况
3．2．2 连续情况
3．3 二维绘图
3．3．1 plot绘图命令
3．3．2 fplot绘图命令
3．3．3 ezplot绘图命令
3．3．4 其他坐标系下的绘图命令
3．4 二维图形修饰处理
3．4．1 坐标轴控制
3．4．2 图形注释
3．4．3 图形放大与缩小
3．4．4 颜色控制
3．5 三维绘图
3．5．1 三维曲线绘图命令
3．5．2 三维网格命令
3．5．3 三维曲面命令
3．5．4 柱面与球面
3．5．5 三维图形等值线
3．6 三维图形修饰处理
3．6．1 视角处理
3．6．2 颜色处理
3．6．3 光照处理
3．7 特殊图形
3．7．1 统计图形
3．7．2 离散数据图形
3．7．3 向量图形
3．8 图像处理及动画演示
3．8．1 图像的读写
3．8．2 图像的显示及信息查询
3．8．3 动画演示
第4章 试验数据分析与处理
4．1 曲线拟合
4．1．1 最小二乘法曲线拟合
4．1．2 直线的最小二乘拟合
4．2 数值插值
4．2．1 拉格朗日(Lagrallge)插值
4．2．2 埃尔米特(Hernite)插值
4．2．3 分段线性插值
4．2．4 三次样条插值
4．2．5 多维插值
4．3 回归分析
4．3．1 一元线性回归
4．3．2 多元线性回归
4．3．3 部分最小二乘回归
4．4 方差分析
4．4．1 单因素方差分析
4．4．2 双因素方差分析
4．5 正交试验分析
4．5．1 正交试验的极差分析
4．5．2 正交试验的方差分析
4．6 判别分析
4．6．1 距离判别
4．6．2 费歇判别
4．7 多元数据相关分析
4．7．1 主成分分析
4．7．2 典型相关分析
4．8 MATLAB数理统计基础
4．8．1 样本均值
4．8．2 样本方差与标准差
4．8．3 协方差和相关系数
4．8．4 数据比较
4．8．5 数据累积与累和
第5章 矩阵分析
5．1 特征值与特征向量
5．1．1 标准特征值与特征向量问题
5．1．2 广义特征值与特征向量问题
5．1．3 部分特征值问题
5．2 矩阵对角化
5．2．1 预备知识
5．2．2 具体操作
5．3 若尔当(Jordan)标准形
5．3．1 若尔当(Jordan)标准形介绍
5．3．2 jordan命令
5．4 矩阵的反射与旋转变换
5．4．1 两种变换介绍
5．4．2 豪斯霍尔德(Householder)反射变换
5．4．3 吉文斯(Givens)旋转变换
5．5 矩阵分解
5．5．1 楚列斯基(cholesky)分解
5．5．2 LU分解
5．5．3 LDMT与LDLT分解
5．5．4 QR分解
5．5．5 SVD分解
5．5．6 舒尔(Schurl)分解
5．5．7 海森伯格(Hessenberg)分解
5．6 线性方程组的求解
5．6．1 线性方程组基础
5．6．2 利用矩阵的逆(伪逆)与除法求解
5．6．3 利用行阶梯形求解
5．6．4 利用矩阵分解法求解
5．6．5 非负最小二乘解
5．7 综合应用举例
第6章 数学分析
6．1 极限、导数与微分
6．1．1 极限
6．1．2 导数与微分
6．2 积分
6．2．1 定积分与广义积分
6．2．2 不定积分
6．3 级数求和
6．3．1 有限项级数求和
6．3．2 无穷级数求和
6．4 泰勒(Taylor)展开
6．4．1 泰勒(Taylor)定理
6．4．2 MATLAB实现方法
6．5 傅里叶(Fourier)展开
6．6 积分变换
6．6．1 傅里叶(Fourier)积分变换
6．6．2 傅里叶(Fourier)逆变换
6．6．3 快速傅里叶(Fourjer)变换
6．6．4 拉普拉斯(Laplace)变换
6．6．5 拉普拉斯(Laplace)逆变换
6．7 多元函数分析
6．7．1 多元函数的偏导
6．7．2 多元函数的梯度
6．8 多重积分
6．8．1 二重积分
6．8．2 三重积分
第7章 微分方程
7．1 常微分方程的数值解法
7．1．1 欧拉(Euler)方法
7．1．2 龙格-库塔(RungeKutta)方法
7．1．3 龙格-库塔(RungeKutta)方法解刚性问题
7．2 常微分方程的符号解法
7．3 常微分方程的仿真
7．4 时滞微分方程的数值解法
7．5 偏微分方程
7．5．1 介绍
7．5．2 区域设置及网格化
7．5．3 边界条件设置
7．5．4 解椭圆型方程
7．5．5 解抛物型方程
7．5．6 解双曲型方程
7．5．7 解特征值方程
7．5．8 解非线性椭圆型方程
第8章 优化设计
8．1 优化问题概述
8．1．1 背景
8．1．2 基本概念及分支
8．1．3 最优化问题的实现
8．2 线性规划
8．2．1 表述形式
8．2．2 MATLAB求解
8．3 无约束优化问题
8．3．1 无约束优化算法简介
8．3．2 MATLAB求解
8．4 约束优化问题
8．4．1 单变量约束优化问题
8．4．2 多元约束优化问题
8．4．3 Minimax问题
8．4．4 二次规划问题
8．5 最小二乘优化
8．5．1 线性最小二乘优化
8．5．2 非线性最小二乘优化
8．5．3 最小二乘曲线拟合
8．6 多目标规划
8．6．1 表述形式
8．6．2 MATLAB求解
8．7 非线性方程(组)的求解
8．7．1 非线性方程的求解
8．7．2 非线性方程组的求解
8．8 优化参数设置
8．8．1 设置优化参数
8．8．2 获取优化参数
第9章 MATLAB联合编程
9．1 应用程序接口介绍
9．1．1 MEX文件简介
9．1．2 mx-函数库和MEX文件的区别
9．1．3 MAT文件
9．2 MEX文件的编辑与使用
9．2．1 编写C语言MEX文件
9．2．2 编写FORTRAN语言MEX文件
9．3 MATLAB与．NET联合编程
9．3．1 MATLABBuilderfor．NET主要功能
9．3．2 MATLABBuilderfor．NET原理
9．3．3 MATLABBuilderfor．NET应用实例
9．4 MATLAB与c／C++语言联合编程
9．4．1 独立应用程序
9．4．2 面向C／C++的DLL
9．5 MATLAB与Excel联合编程
9．5．1 ExcelLink安装与运行
9．5．2 ExcelLink函数
9．5．3 ExcelLink应用示例
9．5．4 ExcelLink应用注意事项
9．5．5 MATLABBuilderforExcel
9．5．6 ExcelBuilder创建实例

前言/序言

现代工程计算与数据科学前沿：从基础理论到高级应用 图书简介 本书旨在为读者提供一个全面、深入且具有前瞻性的现代工程计算与数据科学领域的知识体系。我们聚焦于当前工业界和学术界最前沿的技术栈和核心方法论，而不是局限于特定软件版本的历史功能。本书的结构设计，从坚实的数学基础出发，逐步过渡到复杂系统的建模、高性能计算的实现，以及面向真实世界挑战的数据驱动决策制定。 第一部分：计算数学基础与算法实现 本部分将系统回顾并深化读者对现代计算科学所需核心数学工具的理解。我们不会停留在传统的数值方法层面，而是强调算法的效率、稳定性和可扩展性。 第1章：高精度数值分析与误差控制 深入探讨浮点运算的内在机制、舍入误差的传播与控制，以及如何设计对病态问题鲁棒的数值算法。重点分析迭代法的收敛性理论（如牛顿法、拟牛顿法的高阶收敛分析），并引入现代优化理论中的约束优化（KKT条件、内点法基础）。此外，还将详细讲解非线性方程组求解中涉及的雅可比矩阵的有效构建与稀疏性处理策略。 第2章：线性代数的高效计算范式 本书着重于“大数据”和“高维”背景下的线性代数。我们详细阐述了稠密矩阵与稀疏矩阵的存储结构（如CSR、COO格式），及其对计算性能的实际影响。重点分析了大规模特征值问题的现代求解器，例如迭代Lanczos方法和Arnoldi方法的深入工作原理，以及如何利用矩阵分解技术（如LU分解的并行化、QR分解的稳定性分析）来优化线性系统的求解速度。讨论将扩展到随机化线性代数技术，如随机SVD，用于处理超大规模数据的降维问题。 第3章：微分方程的现代数值方法 超越传统的有限差分法，本部分聚焦于偏微分方程（PDEs）在工程和物理中的应用。详细介绍有限元方法（FEM）的理论基础，包括形函数、单元积分以及网格生成与自适应细化策略。对于涉及高频或复杂边界的系统，将引入不连续有限元方法（DG）和有限体积法（FVM）的核心思想，特别关注其在守恒律问题（如流体力学）中的应用优势和实现细节。 第二部分：系统建模与仿真技术 本部分将计算数学工具应用于构建和分析复杂的工程系统模型。 第4章：多物理场耦合建模与仿真 真实世界的工程问题往往涉及热、力、电磁等多个物理域的相互作用。本章详细介绍了如何使用统一的框架来处理多物理场耦合问题。内容涵盖：单向、双向及全隐式耦合策略的数学描述和数值实现上的权衡取舍。特别关注耦合系统刚度和非线性的处理技巧，以及如何利用耦合分析结果来指导实验设计。 第5章：控制理论与动态系统仿真 本章从现代控制理论的视角出发，介绍状态空间表示法在复杂系统建模中的应用。深入探讨了如LQR（线性二次调节器）的求解，以及针对非线性系统的先进控制方法，如模型预测控制（MPC）的实时优化算法设计。在仿真层面，将讲解如何选择和实现合适的时域积分器（如Runge-Kutta族的最新变体、BDF方法）以保证非线性、刚性系统的仿真精度与效率。 第6章：基于模型的系统设计（MBD）与自动代码生成 本章聚焦于工程设计流程的自动化。系统介绍现代MBD工具链的生态，从系统级框图建模到详细组件级建模的流程衔接。核心内容是探讨如何安全、高效地将仿真模型（如状态机、传递函数网络）自动转化为高质量的嵌入式代码（如C/C++或HDL），重点分析代码生成的优化选项、实时性保证，以及模型与硬件在环（HIL）测试的最佳实践。 第三部分：数据驱动的计算科学前沿 随着数据爆炸式增长，将传统计算方法与现代机器学习技术深度融合成为新的趋势。 第7章：工程数据处理与特征工程 在应用数据科学前，必须对工程数据进行清洗和有效表征。本章重点介绍时间序列数据的预处理技术（如小波去噪、经验模态分解EMD），以及如何利用领域知识构建高区分度的物理特征（Feature Engineering）。讨论高维数据中的特征选择与降维技术，如基于信息论的度量和流形学习方法，确保输入模型的有效性。 第8章：物理信息神经网络（PINNs）与数据融合 本书引入当前研究热点——物理信息神经网络。详细阐述PINNs如何将微分方程作为正则化项嵌入到神经网络的损失函数中，从而实现无或少样本的数据驱动建模。本章将对比PINNs与传统有限元方法的优劣，并展示其在求解复杂边界条件和数据稀疏区域的强大能力。 第9章：高性能计算架构与并行化策略 为了应对大规模仿真和数据处理的需求，本部分深入探讨现代计算架构。内容涵盖：多核CPU上的线程级并行（OpenMP）、大规模分布式内存计算（MPI）的基本通信模式与优化。对于面向GPU加速的应用，详细介绍异构计算编程模型（如CUDA/OpenCL）的基础，并以一个稀疏矩阵向量乘法（SpMV）的GPU优化案例来展示并行化设计思路。 第10章：工程优化与逆问题的求解 本章聚焦于如何利用计算工具来“反推”系统参数或寻找最优设计点。介绍全局优化算法（如粒子群优化PSO、模拟退火SA）在工程搜索空间中的应用。对于数据驱动的逆问题，重点分析贝叶斯推理方法（如MCMC）在量化参数不确定性中的作用，以及如何结合前向模型提高逆问题的稳定性和解的可靠性。 总结 本书汇集了数学建模、数值求解、系统仿真与前沿数据科学的交叉知识，致力于培养读者在复杂工程问题面前，能够独立设计、实现并验证高效、可靠的计算解决方案的能力。内容强调对核心原理的深刻理解与对现代计算工具的灵活运用，为读者迈向高级工程师和科研人员的职业道路打下坚实基础。

评分☆☆☆☆☆

老实说，我买这本书的时候，心里是有些忐忑的。市面上关于MATLAB的书籍很多，质量也是参差不齐。我之前也翻阅过一些，要么太理论化，让人读起来枯燥乏味，要么就太碎片化，看完之后感觉学到的东西东拼西凑，不成体系。但是，这本书的目录让我眼前一亮，它从基础的入门，到工程分析的实际应用，内容循序渐进，逻辑性很强。 翻开书页，第一个给我留下深刻印象的是作者的写作风格。他没有用那种生硬的技术术语堆砌，而是用一种非常口语化的方式，仿佛在和你面对面交流。比如，在解释MATLAB的脚本文件时，他会用“就像你写日记一样”来类比，让人一下子就明白了脚本的作用和重要性。这种接地气的比喻，让原本枯燥的编程概念变得生动有趣起来。 接着，在讲解MATLAB的各种数学函数时，作者也花了很多心思。他没有简单地罗列函数名和功能，而是会结合一些实际的数学问题，比如求解方程组、积分、微分等，然后展示如何用MATLAB的函数来解决这些问题。更重要的是，他还会对函数的参数和返回值进行详细的解释，让你知道每个参数代表什么意义，以及函数执行后会得到什么结果。 我尤其喜欢的是，书中有很多“小贴士”和“注意事项”，这些内容往往是作者在教学过程中积累的经验，对于初学者来说，简直是宝藏。比如，在讲解数据可视化时，它会提醒你在绘制复杂图形时，如何添加图例、坐标轴标签和标题，让你的图形更具可读性。这些细节，在很多其他书中都被忽略了。 这本书的难点并没有被轻易带过，作者会花大量篇幅去解释一些比较抽象的概念，并配以详尽的图示。比如，在讲解矩阵的运算时，它会用非常直观的图来展示矩阵相乘的过程，让我这个对线性代数有些模糊的人，也能理解其中的原理。 这本书给我的感觉，就像是在参加一个线下的培训课程，老师不仅教会了你“是什么”，更教会了你“为什么”以及“怎么做”。它不是那种让你看完就能直接上手做项目的书，但它一定能让你对MATLAB产生浓厚的兴趣，并且具备扎实的理论基础和初步的实践能力。

评分☆☆☆☆☆

我手里这本《MATLAB 2012数学计算与工程分析从入门到精通》，可以说是我在学习MATLAB过程中遇到的一个“及时雨”。我之所以选择它，是因为在工作需求和个人兴趣的双重驱动下，我需要掌握MATLAB这门工具。但面对浩如烟海的资料，我感到无从下手。 这本书的结构，一开始就给我一种“靠谱”的感觉。它没有上来就讲那些高深的算法，而是从MATLAB最基础的安装、环境设置开始，一步一步地引导我熟悉这个软件。我记得关于变量、数据类型和基本运算的章节，作者用了非常通俗易懂的语言，避免了枯燥的术语堆砌。他会用类比的方式，比如把变量比作一个“盒子”，来帮助我们理解变量的含义和用途。 让我感到特别受益的是，书中对矩阵和向量的操作进行了详尽的讲解。这部分内容对于进行科学计算和工程分析至关重要。作者并没有直接给出大量的公式，而是通过丰富的代码示例，展示了如何进行矩阵的加减乘除、转置、求逆，以及如何利用向量进行数据处理。这些例子都很实用，我能够很快地将它们应用到自己的小练习中。 此外，这本书在讲解数据可视化方面，也给了我很大的启发。MATLAB强大的绘图功能，是我学习的重点之一。作者从最基本的二维绘图，如折线图、散点图，到更复杂的图形，如曲面图、等高线图，都进行了详细的介绍。他会讲解如何自定义图形的各种属性，比如标题、坐标轴标签、图例、颜色、线型等，让我的数据呈现更加直观和专业。 令我欣喜的是，书中还涉及了一些工程分析的入门内容，比如信号处理和图像处理的基础知识，并给出了相应的MATLAB实现方法。这让我看到了MATLAB在实际工程领域中的应用潜力，也激发了我进一步深入学习的兴趣。 这本书没有给我那种“看完就能立刻成为专家”的虚幻感，但它确实为我打下了坚实的MATLAB基础，让我能够自信地开始探索更复杂的应用。

评分☆☆☆☆☆

我之所以会入手这本《MATLAB 2012数学计算与工程分析从入门到精通》，很大程度上是源于它“从入门到精通”的承诺。作为一名长期在工程领域工作的技术人员，我深知MATLAB的强大之处，但一直苦于没有一个系统性的学习途径。市面上很多书籍要么过于理论化，要么侧重于某个特定应用领域，难以满足我全面掌握的需求。 这本书的开篇，就给了我一种“踏实”的感觉。它从MATLAB最基础的安装和界面介绍开始，但并没有因此而显得简单粗暴。作者非常细致地讲解了各个窗口的功能，以及如何有效地利用它们来提高工作效率。这对于我这样有一定工作经验但对MATLAB不甚了解的人来说，起到了很好的“预热”作用。 在讲解MATLAB的编程基础时，作者并没有像一些入门书籍那样，只是简单地罗列语法。他会结合一些非常贴合实际工程应用的场景，来讲解变量、数据类型、控制流程（如if-else语句、for循环）等概念。我尤其喜欢他关于“调试”的讲解，这部分内容在实际编程中至关重要，能够帮助我快速定位和解决程序中的错误。 当我翻阅到数据分析和可视化部分时，我才真正感受到了这本书的价值。作者详细讲解了如何处理和分析数据，包括各种数据导入导出方法、数据清洗和预处理技术。更让我惊喜的是，他对MATLAB绘图功能的讲解，远超我的预期。从基础的二维图表，到高级的交互式图形，他都给出了非常详尽的代码示例和解释，让我能够根据自己的数据特点，绘制出最合适的图表。 此外，书中还涉及了一些工程分析的初步内容，比如数值积分、微分方程的求解，以及一些基础的信号处理和图像处理的MATLAB实现。这些内容虽然只是入门，但已经足够让我了解到MATLAB在解决复杂工程问题时的强大能力，并为我日后深入学习打下了基础。 这本书就像一位经验丰富的导师，他不会直接告诉你答案，而是循循善诱，教会你如何去思考，如何去寻找解决问题的方法。它让我看到了MATLAB不仅仅是一个工具，更是一种解决问题的思维方式。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就透着一股实在劲儿，没有花哨的图形，只有清晰的字体和鲜明的书名，一看就知道内容是硬核的。我刚开始接触MATLAB，感觉它就像一个武功秘籍，各种命令和函数眼花缭乱，让人无从下手。但这本书的开头部分，用非常朴实易懂的语言，一点点地拆解了MATLAB的基础操作，像是带我走进了一个练功房。它并没有直接丢给我一大堆公式和代码，而是从最基本的文件管理、变量定义、数据类型这些最容易被忽视，但却是重中之重的内容讲起。 我记得第一章，作者花了很长的篇幅去解释MATLAB的运行环境，包括命令行窗口、编辑器、工作区窗口的作用，以及如何保存和加载脚本。这在很多入门书籍里是被一笔带过的，但这本书却给了足够的分量。让我这个新手能很清晰地知道，我写的代码会去哪里，结果会显示在哪里，变量的值又是怎么变化的。接着，对于向量和矩阵的介绍，也不是生硬地给出定义，而是结合了一些简单的例子，比如如何构建一个向量，如何对向量进行加减乘除，如何进行矩阵的转置和求逆。这些操作，虽然简单，却为后续的学习打下了坚实的基础。 我尤其欣赏的是，作者在介绍每一个新的概念时，都会配上相应的代码示例，并且这些示例都非常简洁明了，可以直接复制粘贴到MATLAB中运行，看看效果。这对于我这样动手能力大于理论理解的学习者来说，简直是福音。不像有些书，光讲理论，看完之后还是不知道怎么实际操作。这本书的例子，从基础的数学运算，到一些简单的绘图，都覆盖得很全面。 而且，这本书在讲解过程中，并没有刻意去避免一些初学者可能会遇到的“坑”。比如，在讲解矩阵乘法的时候，它会特别强调矩阵维度的匹配问题，以及与元素级乘法的区别。这种细致的提醒，避免了我走很多弯路。 总而言之，这本书给我的感觉就是，它不是一本让你看了就能成为MATLAB大神的书，但它绝对是一本能让你稳稳地站在MATLAB大门前，并且能让你毫不畏惧地迈进去的书。它像一个循循善诱的老师，一步一步地引导我认识MATLAB，让我不再对这个强大的工具感到陌生和恐惧。

评分☆☆☆☆☆

这本书的厚度，让我一开始有些犹豫，生怕内容过于庞杂，难以消化。然而，真正开始阅读后，我才发现，它的每一页都充满了作者的用心。从MATLAB的基本操作，到更复杂的工程应用，整个知识体系被构建得非常严谨。 我最先被吸引的是它对MATLAB界面和基本操作的讲解。它并没有简单地说“这里是编辑器，这里是命令窗口”，而是深入浅出地解释了每个窗口的用途，以及它们之间如何协同工作。这对于我这种完全零基础的初学者来说，至关重要。我能很清晰地知道，我敲下的代码是如何被执行的，变量的值是如何被存储和修改的。 在讲解数据类型和变量的时候，作者并没有止步于基本的数值类型，而是详细介绍了字符串、逻辑值以及单元数组和结构体。特别是对于单元数组和结构体，他用了相当大的篇幅去解释它们的创建、访问和操作，并举了非常贴切的例子，让我明白了它们在处理复杂数据时的强大之处。 让我印象深刻的是，在讲解一些基础的数学函数时，作者并没有简单地罗列函数名，而是会结合具体的数学问题，比如求导、积分、求解方程等，来展示如何利用MATLAB的函数来解决这些问题。他会详细说明每个函数的输入参数和输出参数，以及使用时的注意事项。 我还惊喜地发现，这本书在讲解数据可视化方面，也做得相当出色。它从最基本的二维图形绘制，到三维图形的展示，再到图形的各种定制化设置，都进行了详细的介绍。作者会给出很多可以直接复制粘贴的代码示例，让我能够快速地看到绘制出的图形，并学会如何调整图形的样式，使其更具表现力。 这本书最大的优点在于，它在讲解每一个概念时，都会考虑到读者的认知过程。它不会突然抛出一个很复杂的概念，而是会从最基础的部分开始，逐步引导读者深入。这种“由浅入深”的学习方式，让我在阅读过程中，始终保持着一种轻松愉快的状态，并且能够有效地吸收知识。 这本书更像是一个“MATLAB使用指南”，它不仅仅是教授语法和函数，更重要的是教会你如何运用MATLAB去解决实际问题。

评分☆☆☆☆☆

还可以，买来做参考书的~~有点难

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价格是正版的价格，但是纸质太劣~对正版的定义表示怀疑。

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还可以，买来做参考书的~~有点难

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比较全面和系统！！！

评分☆☆☆☆☆

还可以，买来做参考书的~~有点难

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《Head First设计模式》共有14章，每章都介绍了几个设计模式，完整地涵盖了四人组版本全部23个设计模式。前言先介绍这本书的用法；第1章到第11章陆续介绍的设计模式为Strategy、Observer、Decorator、Abstract Factory、Factory Method、Singleton、Command、Adapter、Facade、Templat Method、Iterator、Composite、State、Proxy。最后三章比较特别。第12章介绍如何将两个以上的设计模式结合起来成为新的设计模式（例如著名的MVC模式），作者称其为复合设计模式（这是作者自创的名称，并非四人组的标准名词），第13章介绍如何进一步学习设计模式，如何发觉新的设计模式等主题，至于第14章则很快地浏览尚未介绍的设计模式，包括Bridge、Builder、Chain of Responsibility、Flyweight、Interpreter、Mediator、Memento、Prototype、Visitor。第1章还介绍了四个OO基本概念（抽象、封装、继承、多态），而第１章到第9章也陆续介绍了九个OO原则（Principle）。千万不要轻视这些OO原则，因为每个设计模式背后都包含了几个OO原则的概念。很多时候，在设计时有两难的情况，这时候我们必须回归到OO原则，以方便判断取舍。可以这么说：OO原则是我们的目标，而设计模式是我们的做法。

评分☆☆☆☆☆

还可以，买来做参考书的~~有点难

评分☆☆☆☆☆

强大的写作阵容。《Head First设计模式》作者Eric Freeman和ElElisabeth Freeman是作家、讲师和技术顾问。Eric拥有耶鲁大学的计算机科学博士学位，E1isabath拥有耶鲁大学的计算机科学硕士学位。Kathy Sierra(javaranch．com的创始人)FHBert Bates是畅销的HeadFirst系列书籍的创立者，也是Sun公司Java开发员认证考试的开发者。本书的产品设计应用神经生物学、认知科学，以及学习理论，这使得这本书能够将这些知识深深地印在你的脑海里，不容易被遗忘。本书的编写方式采用引导式教学，不直接告诉你该怎么做，而是利用故事当作引子，带领读者思考并想办法解决问题。解决问题的过程中又会产生一些新的问题，再继续思考、继续解决问题，这样可以加深体会。作者以大量的生活化故事当背景，例如第1章是鸭子，第2章是气象站，第3章是咖啡店，书中搭配大量的插图(几乎每一页都有图)，所以阅读起来生动有趣，不会感觉到昏昏欲睡。作者还利用歪歪斜斜的手写字体，增加“现场感”。精心设计许多爆笑的对白，让学习过程不会太枯燥。还有模式告白节目，将设计模式拟人化成节目来宾，畅谈其内在的一切。本书大量采用uML的class Diagram(Static Structure Diagram)。书中的例子程序虽然都是用JaVa编写，但是本书所介绍的内容对于任何00语言的用户都适用，包括c++和c+。每一章都有数目不等的测验题。每章最后有一页要点整理，这也是精华所在，我都是利用这一页做复习。

评分☆☆☆☆☆

比较全面和系统！！！