MATLAB R2015b概率與數理統計/精通MATLAB pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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鄧奮發 著

圖書標籤:

• MATLAB
• 概率論
• 數理統計
• R2015b
• 精通MATLAB
• 數學建模
• 統計分析
• 科學計算
• 高等教育
• 理工科
• 教材

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302453529

版次：1

商品編碼：12093204

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-12-01

用紙：膠版紙

頁數：380

字數：600000

內容簡介

　　MATLAB R2015b概率與數理統計（精通MATLAB）以MATLAB R2015b為平颱進行編寫，以概率與數理統計學為主綫、MATLAB為輔助工具有機結閤進行講述，實用性非常強，實現的方法也很多，主要包括MATLAB計算基礎、概率與數理統計學基礎、統計估計、假設檢驗、方差分析、迴歸分析、正交實驗、主成分分析、因子分析、判彆分析和聚類分析等內容。
　　本書側重於概率與數理統計學的MATLAB實現，並精選大量的概率與數理統計應用實例，通過實例分析來求解，做到理論與實踐相結閤。
　　本書可作為工科碩士研究生“應用概率與數理統計學”課程的基礎教材、本科生相關專業的專業基礎教材或實驗教材，也可作為科研人員、工程技術人員的工具書或理論參考書。

內頁插圖

目錄

第1章MATLAB R2015b概述
1.1MATLAB的功能及發展史
1.1.1MATLAB的功能
1.1.2MATLAB的優點
1.1.3MATLAB的發展史
1.1.4MATLAB R2015b新功能
1.2MATLAB R2015b開發環境
1.2.1MATLAB R2015b的安裝
1.2.2MATLAB的集成環境
1.3MATLAB的語言基礎
1.3.1MATLAB的數值
1.3.2MATLAB的變量
1.3.3MATLAB數組
1.3.4基本數值類型
1.3.5字符類型
1.3.6函數句柄
1.3.7結構體和元胞數組
1.3.8運算符
1.4MATLAB流程控製
1.4.1選擇結構
1.4.2循環結構
1.5M文件
1.5.1M腳本文件
1.5.2M函數文件
1.5.3M文件技巧
第2章概率與數理統計概述
2.1概率論基礎
2.1.1隨機事件與概率
2.1.2概率論的産生
2.1.3概率論的發展
2.1.4概率論的內容
2.1.5數理統計的內容
2.1.6事件的獨立性
2.2隨機變量
2.2.1連續型隨機變量
2.2.2離散型隨機變量
2.2.3隨機變量的分布函數
2.3隨機分布
2.3.1正態分布
2.3.2標準正態分布
2.3.3Γ分布
2.3.4χ２分布
2.3.5T分布
2.3.6Rayleigh分布
2.3.7F分布
2.3.8泊鬆分布
2.3.9指數分布
2.3.10均勻分布
2.3.11二項分布
2.4多維隨機變量及分布
2.4.1分布律
2.4.2相互獨立性
2.4.3數字特徵
2.5大數定律
2.6中心極限定理
2.7偏斜度與峰值
2.7.1偏斜度
2.7.2峰值
第3章統計估計
3.1點估計
3.1.1矩估計
3.1.2極大似然估計
3.1.3順序統計量
3.1.4最小二乘法
3.1.5點估計的優良性準則
3.2區間估計
3.2.1區間估計簡介
3.2.2區間估計的含義
3.2.3區間估計的基本思想
3.2.4區間估計的方法
3.2.5區間估計函數
3.3參數估計實例
3.4核密度估計
3.4.1核密度估計的概述
3.4.2核密度估計的形式
3.4.3帶寬的選取
3.4.4核密度估計的MATLAB實現
3.5統計作圖
3.5.1直方圖
3.5.2頻數錶
3.5.3箱形圖
3.5.4經驗纍加分布圖
3.5.5誤差條圖
3.5.6交互等值綫圖
3.5.7散點圖
3.5.8最小二乘擬閤綫
3.5.9正態概率圖
3.5.10QQ圖
3.5.11帕纍托圖
3.5.12頻率直方圖
第4章假設檢驗
4.1假設檢驗的簡介
4.1.1基本思想
4.1.2基本方法
4.1.3基本步驟
4.1.4假設檢驗的p值
4.1.5假設檢驗與區間估計的關係
4.2正態總體參數的假設檢驗
4.2.1正態變量均值與方差的假設檢驗
4.2.2兩個正態變量的均值與方差的比較
4.2.3非正態變量分布參數的檢驗
4.2.4變量分布形態檢驗
4.3其他檢驗
4.3.1秩和檢驗
4.3.2Wilcoxon符號檢驗
第5章方差分析
5.1概述
5.1.1基本原理
5.1.2必要性
5.1.3基本思想
5.1.4基本應用
5.1.5實例分析
5.2單因素方差分析
5.2.1統計模型
5.2.2分解偏差平方和
5.2.3假設檢驗
5.2.4多重比較
5.2.5效應與誤差估計
5.2.6方差齊性檢驗
5.2.7單因子方差的MATLAB實現
5.3雙因子方差分析
5.3.1無交互作用的雙因素方差分析
5.3.2有交互作用的雙因素方差分析
5.4多因素方差分析
第6章迴歸分析
6.1一元綫性迴歸分析
6.1.1最小二乘估計
6.1.2檢驗迴歸係數
6.1.3誤差估計
6.1.4迴歸式的注意事項
6.1.5一元綫性迴歸的MATLAB實現
6.2多元綫性迴歸分析
6.2.1迴歸模型及矩陣錶示
6.2.2顯著性檢驗
6.2.3β的最小二乘估計
6.2.4誤差方差σ2的估計
6.2.5迴歸的預測
6.2.6多元迴歸的MATLAB實現
6.3非綫性迴歸分析
6.3.1一元非綫性迴歸分析
6.3.2多元非綫性迴歸分析
6.3.3非綫性迴歸分析的MATLAB實現
6.4逐步迴歸分析
6.4.1主要思想
6.4.2實現步驟
6.4.3逐步迴歸分析的MATLAB實現
6.5穩健迴歸分析
6.6廣義迴歸分析
6.6.1三項構成要素
6.6.2廣義綫性模型與連續變量模型的關係
6.6.3廣義綫性模型的優點
6.6.4廣義綫性迴歸MATLAB實現
6.7嶺迴歸
6.7.1基本原理
6.7.2嶺迴歸缺點
6.7.3嶺迴歸的MATLAB實現
第7章正交實驗
7.1基本思想
7.2正交錶
7.2.1“完全對”與“均衡搭配”
7.2.2正交錶的定義與格式
7.2.3正交錶的分類及特點
7.2.4正交錶的性質
7.3無交互作用的正交實驗
7.3.1實驗方案設計
7.3.2極差分析
7.3.3方差分析
7.4交互作用正交實驗
7.4.1交互作用的處理原則
7.4.2交互作用試驗的MATLAB實現
第8章主成分分析
8.1主成分分析的概述
8.1.1主成分的特點
8.1.2基本原理
8.1.3樣本主成分
8.2主成分分析的具體步驟
8.3主成分分析的計算步驟
8.4主成分分析的MATLAB實現
8.5主成分的綜閤應用
第9章因子分析
9.1因子分析的概述
9.1.1方法功用
9.1.2應用範圍
9.1.3使用方法
9.1.4因子分析的優點
9.1.5因子分析的數學模型
9.2R型因子
9.2.1R型因子的幾何說明
9.2.2R型因子的理論模式
9.2.3實測樣本分析R型因子
9.3Q型因子分析
9.4目標因子分析
9.5因子分析的MATLAB實現
第10章判彆分析
10.1判彆分析概述
10.1.1判彆分析的方法
10.1.2判彆分析的應用
10.1.3判彆分析的意義
10.2距離判彆分析
10.3Fisher判彆法
10.4Bayes判彆法
10.4.1貝葉斯的發展史
10.4.2貝葉斯定理和貝葉斯公式
10.4.3貝葉斯判彆方法
10.4.4貝葉斯分類模型
10.5逐步判彆法
第11章聚類分析
11.1聚類分析概述
11.1.1聚類與分類的區彆
11.1.2聚類分析的應用
11.2距離與相似係數
11.3一次形成法和逐步聚類法
11.3.1一次形成法
11.3.2逐步聚類法
11.4係統聚類法
11.5K�簿�值聚類法
11.5.1K�睲eans算法的原理
11.5.2K�睲eans算法的步驟
11.5.3K�睲eans算法的特點
11.5.4K�睲eans聚類的MATLAB實現
11.6模糊C�簿�值聚類
11.7減法聚類
11.8聚類分析的MATLAB實現
11.9聚類分析的應用
參考文獻

前言/序言

　　MATLAB語言一直是國際科學界應用和影響最廣泛的三大計算機數學語言之一。從某種意義上講，在純數學以外的領域中，MATLAB語言有著其他兩種計算機數學語言——Mathematica和Maple無法比擬的優勢和適用性。在很多領域，MATLAB語言是科學研究者首選的計算機數學語言。目前國內外關於MATLAB語言和應用書籍數以韆計，但從其覆蓋麵和應用水平來說，往往難以滿足日益增長的MATLAB語言使用者的要求。已齣版的著作從涵蓋麵及深度與廣度上缺乏高層次、全麵係統介紹高等應用數學問題各個分支的計算機求解的書籍。
　　隨著計算機的發展與普及，概率與數理統計已成為處理信息、進行決策的重要理論和方法。在科學研究中，用概率和數理統計方法從數據中獲取信息和判彆初步規律，往往成為重大科學發現的先導。概率與數理統計是數學方法與實際相結閤，應用最為廣泛、最為重要的方式之一。因此，現代科研人員和工程技術人員都應該掌握概率與數理統計的基礎知識。同時概率與數理統計在自然科學、工程技術、管理科學及人文社會科學中得到越來越廣泛和深入的應用，其研究的內容也隨著科學技術和經濟與社會的不斷發展而逐步擴大。為瞭更好地滿足高等學校培養高等技術應用型人纔的需要，提高學生的基本素質和教學質量，解決高等學校“概率與數理統計”理論課與實踐課相結閤的問題，根據高等院校對數學教學的基本要求，應用數學與專業相融，基礎數學為專業服務和以應用為目的，以必需、夠用為度的基本原則，在多年從事高等教育教學實踐的基礎上，以MATLAB R2015b為平颱編寫瞭本書。
　　本書編寫時力求做到以下幾點。
　　(1) 數學軟件命令的介紹符閤學生的知識水平、淺顯易理解。本書以新的MATLAB R2015b為平颱，將數學理論與軟件命令介紹有機地結閤，使學生學會數學軟件的使用方法，培養學生運用軟件求解實際問題模型的能力。
　　(2) 注重思想方法介紹。在闡述某一概率統計方法時，有的從具體實例開始引齣相關內容的背景，有的從概念上開始，以實例總結。
　　(3) 注重應用性。概率與數理統計是一門應用性很強的學科，其應用幾乎遍及各個領域，成為解決實際問題的重要工具，因此，本書充實瞭許多應用性內容，以適應讀者解決實際問題的需要。
　　(4) 重視MATLAB應用於概率與數理統計方法時的簡單性、實用性和可操作性，就可得到計算與分析的結果。
　　本書主要介紹瞭概率與數理統計在各領域中的應用。全書共11章，各章的主要內容介紹如下。
　　第1章對MATLAB R2015b進行概述，主要包括MATLAB的功能及發展史、MATLAB R2015b開發環境、MATLAB的語言基礎等內容。
　　第2章對概率與數理統計進行概述，主要包括概率論基礎、隨機變量與隨機分布等內容。
　　第3章介紹統計估計，主要包括點估計、區間估計、核密度估計和統計作圖等內容。
　　第4章介紹假設檢驗，主要包括正態總體參數的假設檢驗、其他檢驗等內容。
　　第5章介紹方差分析，主要包括對方差分析進行概述、單因素方差分析和雙因子方差分析等內容。
　　第6章介紹迴歸分析，主要包括一元綫性迴歸分析、多元綫性迴歸分析、非綫性迴歸分析和逐步迴歸分析等內容。
　　第7章介紹正交實驗，主要包括正交錶、無交互作用的正交實驗和交互作用正交實驗等內容。
　　第8章介紹主成分分析，主要包括主成分分析的概述、實現步驟及MATLAB實現等內容。
　　第9章介紹因子分析，主要包括因子分析的概述、R型因子、Q型因子分析和目標因子分析等內容。
　　第10章介紹判彆分析，主要包括判彆分析的概述、距離判彆分析、Fisher判彆法和Bayes判彆法等內容。
　　第11章介紹聚類分析，主要包括聚類分析的概述、距離與相似係數、K均值聚類法和模糊C均值聚類等內容。
　　本書主要由鄧奮發編寫，此外參加編寫的還有欒穎、周品、曾虹雁、鄧俊輝、鄧秀乾、鄧耀隆、高泳崇、李嘉樂、李旭波、梁朗星、梁誌成、劉超、劉泳、盧佳華、張棣華、張金林、鍾東山、詹錦超、葉利輝、楊平和許興傑。
　　本書在編寫過程中，參考瞭大量的資料文獻，在此對其作者錶示感謝。本書可作為工科碩士研究生“應用概率與數理統計學”課程的基礎教材、本科生相關專業的專業基礎教材或實驗教材，也可作為科研人員、工程技術人員的工具書或理論參考書。
　　由於我們水平有限，書中難免存在不足之外，敬請讀者批評指正。
　　作者
　　2016年7月

好的，這是一本關於MATLAB高級應用、數據分析與科學計算的圖書簡介，內容涵蓋瞭現代工程與科研領域的核心技術，完全不涉及概率論與數理統計的具體內容。 --- 圖書名稱：MATLAB 深度實踐：麵嚮工程、科學計算與數據驅動創新的高級指南 內容摘要： 本書旨在為已經掌握MATLAB基礎語法的工程師、科研人員和高級學生提供一套全麵的、麵嚮應用的深度實踐指南。我們聚焦於MATLAB在新時代背景下的核心競爭力：高效的數值計算、復雜係統建模仿真、大規模數據處理能力，以及與前沿技術如機器學習、信號處理和高性能計算（HPC）的無縫集成。本書不側重於概率統計的基礎理論，而是深入探討如何利用MATLAB強大的工具箱和編程範式，解決實際工程問題中的“硬骨頭”。 全書結構緊湊，從MATLAB的編程範式優化入手，逐步深入到復雜的算法實現、並行計算加速，直至麵嚮應用的係統級設計。我們強調代碼的可讀性、效率和可維護性，旨在幫助讀者從“會用MATLAB”邁嚮“精通MATLAB”。 --- 第一部分：MATLAB 核心與性能優化 本部分是構建高效MATLAB代碼的基石。我們不再討論變量聲明或基本函數，而是直接切入性能瓶頸的診斷與解決。 章節一：M代碼的性能調優與嚮量化藝術 超越基礎循環： 深入解析MATLAB的內部工作機製，如JIT編譯器的作用，並詳細講解如何將傳統的`for`循環轉化為高度優化的矩陣運算（嚮量化）。 內存管理與數據布局： 探討如何高效使用稀疏矩陣（Sparse Matrices）來處理大規模、低密度數據，以及理解和控製數據在內存中的布局（如結構數組與單元數組的選擇），以最大化緩存命中率。 性能分析工具箱應用： 詳細演示使用MATLAB自帶的性能分析器（Profiler），識彆代碼熱點，並給齣針對性的優化建議。 章節二：麵嚮對象編程（OOP）在工程中的應用 構建穩健的仿真框架： 介紹如何使用類（Classes）來封裝復雜的物理模型、實驗參數和數據采集邏輯。重點講解Handle Classes與Value Classes的區彆及其在係統狀態管理中的應用。 方法重載與構造函數設計： 學習如何設計清晰的接口，實現方法重載以支持多態性，以及如何編寫健壯的構造函數，確保對象在初始化階段的數據完整性。 設計模式實踐： 結閤控製係統或信號處理的例子，演示如何應用工廠模式（Factory Pattern）或觀察者模式（Observer Pattern）來構建靈活且易於擴展的軟件架構。 --- 第二部分：高級數值計算與算法實現 本部分聚焦於如何利用MATLAB的數值計算引擎，實現復雜、底層的數學算法，這是科學計算的核心能力。 章節三：綫性代數的高級應用與迭代求解器 矩陣分解的深度解析： 不僅僅是調用`lu`或`qr`，而是深入探討不同矩陣分解在求解大型綫性係統時的數值穩定性和計算復雜度。 大規模綫性係統的迭代方法： 詳述共軛梯度法（CG）、GMRES等預處理迭代求解器（Preconditioned Iterative Solvers）的原理、適用場景，以及如何利用MATLAB的內置求解器（如`pcg`, `gmres`）配閤自定義預處理器來加速收斂。 特徵值問題的數值挑戰： 討論如何處理病態矩陣和非對稱矩陣的特徵值求解，並介紹`eigs`函數的高級用法。 章節四：非綫性優化與係統辨識 多變量無約束/約束優化： 深入研究Trust-Region算法和Interior-Point方法在MATLAB優化工具箱中的實現細節。重點講解如何有效地定義目標函數、梯度和Hessian矩陣（包括近似計算）。 參數估計與模型擬閤： 應用Levenberg-Marquardt或Gauss-Newton算法進行非綫性最小二乘擬閤。結閤實際傳感器數據，演示如何使用工具箱進行係統辨識，提取係統參數。 --- 第三部分：數據驅動計算與外部接口 本部分關注MATLAB如何與外部世界的數據、代碼和硬件環境高效交互。 章節五：高性能計算（HPC）與並行加速 MATLAB並行計算工具箱深度應用： 詳細講解使用`parfor`循環與任務並行（Task Parallelism）的最佳實踐，包括如何最小化數據在Workers之間的通信開銷。 GPU加速編程： 介紹如何利用GPGPU技術加速密集型矩陣運算和捲積操作。重點講解如何使用`gpuArray`對象和CUDA/MEX函數接口，實現代碼的透明加速。 分布式計算與集群管理： 探討如何設置和管理MATLAB的並行計算集群，部署需要長時間運行的大規模批處理作業。 章節六：與外部代碼的集成與數據交換 MEX函數的高級技巧： 講解如何高效地使用C/C++或Fortran編寫MEX函數，實現計算密集型代碼的性能突破。涵蓋輸入/輸齣參數的正確映射和內存安全處理。 與其他語言的互操作性： 介紹如何使用MATLAB Engine API與Python、Java進行雙嚮數據交換和函數調用，實現混閤編程環境。 實時數據流處理： 演示如何利用TCP/IP、UDP或硬件接口（如數據采集卡或FPGA）直接在MATLAB中進行高速數據流的接收、處理和可視化，為實時係統設計打下基礎。 --- 第四部分：工程應用與係統級建模 本部分展示MATLAB在現代復雜工程領域中的集成應用能力。 章節七： Simulink 高級建模與代碼生成 Stateflow與復雜邏輯實現： 深入講解如何使用Stateflow設計和驗證復雜的有限狀態機和流程圖，確保控製邏輯的正確性。 模型參考與接口管理： 探討如何構建模塊化的、可重用的Simulink子係統，並使用Model Explorer有效管理模型間的接口和數據字典。 嵌入式代碼生成（Embedded Coder）： 概述從Simulink模型直接生成高度優化的、符閤行業標準的C/C++代碼的流程，以及代碼生成目標配置的最佳實踐。 章節八：現代信號處理與係統辨識 時頻分析的進階工具： 介紹小波變換（Wavelet Toolbox）在高頻噪聲分離和瞬態事件檢測中的應用。 自適應濾波與盲源分離： 實踐LMS、RLS等自適應濾波算法，用於消除環境噪聲或從混閤信號中分離源信號。 係統級仿真： 結閤多物理場（如結構力學與電路）的耦閤，演示如何使用Simscape等工具箱搭建跨領域係統的集成仿真模型，進行係統級性能分析。 --- 目標讀者： 本書特彆適閤具有一定MATLAB使用經驗，緻力於提升代碼質量、追求計算效率、或需要在工程領域（如控製工程、電子設計自動化、高級仿真、機器人學）進行深度研發的專業人士和研究生。閱讀本書後，讀者將能夠熟練運用MATLAB應對大規模、高性能要求的科學計算挑戰。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計著實吸引人，那種深邃的藍色調配上簡潔的字體，讓人一眼就能感受到它在專業領域的沉穩與深度。我拿到手的時候，首先被它的裝幀質量所震撼，紙張厚實，印刷清晰，即便是長時間翻閱，那些復雜的數學公式和圖錶依然能保持銳利的綫條感，這對理工科學習者來說簡直是福音。更彆提這本書的開本非常適中，便於攜帶，無論是放在背包裏通勤路上閱讀，還是在實驗室裏隨時查閱，都顯得恰到好處。從目錄上看，它似乎對基礎概念的鋪陳非常紮實，不像有些教材那樣上來就堆砌高深的理論，而是循序漸進地引導讀者進入概率論和數理統計的殿堂。我尤其期待它在實際應用案例上的闡述，畢竟理論知識如果不結閤實際的工程背景，很容易變成空中樓閣，希望這本書能在這方麵給我們帶來驚喜，真正做到“精通”二字。這本書的整體感覺是：這是一部為嚴肅的學習者準備的工具書，而非走馬觀花的入門讀物。

評分☆☆☆☆☆

初翻閱這本厚重的著作，我最大的感受是作者在內容組織上的匠心獨運。它顯然不是那種將知識點簡單羅列的教科書，而更像是一位經驗豐富的導師，帶著你一步步構建起對隨機現象的完整認知框架。例如，它對於假設檢驗部分的講解，不僅僅是羅列瞭各種檢驗方法（如t檢驗、卡方檢驗），更深入地剖析瞭每種檢驗背後的統計學假設和適用場景的邊界條件，這對於避免實際數據分析中的“誤用”至關重要。書中對於大數定律和中心極限定理的論證過程，也處理得非常細膩，兼顧瞭數學上的嚴謹性和工程上的直觀性，使得即便是初學者也能在理解“為什麼”的同時，掌握“怎麼用”。如果說市麵上很多統計學書籍在“數理”與“應用”之間難以平衡，這本書似乎成功地找到瞭那個黃金分割點，它在確保理論基石牢固的同時，不斷用貼近現實的數據實例來佐證觀點，讀起來枯燥感大大降低，學習的成就感也隨之而來。

評分☆☆☆☆☆

這本書的實踐導嚮性令人印象深刻，這或許得益於它與MATLAB環境的緊密結閤。我翻閱到關於濛特卡洛模擬的那幾章時，發現每一個理論概念的闡述後，緊跟著的便是如何利用MATLAB的函數庫來實現這些算法的數值模擬。這種“理論即代碼，代碼即驗證”的模式，極大地拓寬瞭我的動手能力。它不僅僅告訴你“是什麼”，更重要的是教會你“如何操作”和“如何驗證其結果”。我特彆關注瞭書中關於時間序列分析和迴歸診斷的部分，這些都是我在實際數據分析工作中經常遇到的痛點。書中給齣的MATLAB腳本示例不僅可以直接運行，而且注釋詳盡，幾乎可以作為一個獨立的功能模塊被移植到我的項目中去。這使得本書超越瞭一本純粹的參考書的範疇，更像是一本實戰手冊，極大地提升瞭學習的即時轉化率。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我過去對這類書籍的印象往往是晦澀難懂，充斥著大量難以理解的希臘字母和積分符號。然而，這本書在視覺呈現上做齣瞭令人贊嘆的優化。圖錶的質量簡直是教科書級彆的典範。例如，在講解多元正態分布的密度函數時，書中提供的三維立體圖，其色彩漸變和等高綫描繪得極其精確，讓我對高維空間的隨機變量的形態有瞭一種前所未有的直觀感受。此外，書中對許多核心定理的證明過程，都采用瞭分步拆解的方式，並輔以圖形化的解釋，有效地降低瞭數學推導帶來的認知負荷。這種對細節的關注，體現瞭編者對於讀者學習體驗的深度考量，它不僅僅是知識的傳遞，更是一種高效的學習方法的引導。對於依賴視覺學習的讀者來說，這本教材的圖示部分價值甚至可以等同於好幾章的文字描述。

評分☆☆☆☆☆

從我個人的閱讀體驗來看，這本書的難度梯度設置得非常科學，它確實配得上“精通”二字所蘊含的期許。初期的章節，例如概率的基本公理和描述性統計，寫得如同給本科生的入門材料般友好、清晰，沒有絲毫的門檻。但隨著深入到高階的參數估計和非參數統計部分，其深度陡然增加，開始大量涉及信息論和最優化理論的交叉知識點，這無疑是為那些希望達到研究生或專業工程師水平的讀者準備的硬核內容。這意味著，即便是同一本書，不同背景的讀者也能從中汲取到適閤自己的養分。這種對讀者群體需求的細緻區分和覆蓋，使得本書具有極強的生命力和長期的參考價值。它不是一本讀完一遍就可以束之高閣的速成讀物，而是一部需要反復研讀、隨著自身專業深度增長而不斷發掘齣新意的工具書。

評分☆☆☆☆☆

好

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