MATLAB科学计算（科学与工程计算技术丛书） pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

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温正著

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MATLAB
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出版社：清华大学出版社

ISBN：9787302467144

版次：1

商品编码：12170433

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-08-01

用纸：胶版纸

页数：616

字数：962000

正文语种：中文

具体描述

产品特色

编辑推荐

　　(1)资深作者编著，图书质量更有保证：一线资深工程师执笔，系统归纳和总结了智能算法的实战经验。

　　(2)提供配套源码，便于读者动手实践：理论必须联系实践，本书提供源代码下载，方便读者学习使用。

　　(3)内含丰富实例，利于读者二次开发：书中提供了十几个科学计算算法的典型实例，读者可以据此二次开发。

　　配套学习资源下载地址为清华大学出版社网站本书页面。系列畅销图书如下：

　　MATLAB编程指南——计算、编程、仿真、算法及应用

　　MATLAB/Simulink系统仿真

　　MATLABGUI程序设计

　　MATLAB智能算法

　　MATLAB数学建模

　　MATLAB科学计算

　　MATLAB信号处理

　　MATLAB图像处理

　　MATLAB优化算法

内容简介

　　本书以新推出的MATLAB R2016a软件为基础，详细介绍了各科学计算求解方法及其MATLAB在科学计算中的应用，是一本掌握MATLAB科学计算方法的综合性参考书。全书以科学计算在MATLAB中的应用为主线，结合各种应用案例，详细讲解了科学计算的MATLAB实现方法。

　　全书分为MATLAB基础应用、科学计算和工具箱等三部分，共17章。基础应用部分详细讲解了MATLAB的计算入门知识、基本运算方法、图形的可视化以及编程方法等，这些都是掌握科学计算的必备知识。科学计算部分详细讲解了MATLAB的插值拟合、数据拟合、微分方程求解、微分方程及级数、线性方程(组)求解、非线性方程(组)求解、常微分方程(组)求解、概率统计计算、偏小二乘应用分析、人工智能算法等相关知识。工具箱部分介绍了模糊逻辑工具箱、优化工具箱和偏微分方程工具箱。

　　本书按逻辑编排，自始至终采用实例描述；内容完整且每章相对独立，是一本具有较高参考价值的MATLAB科学计算参考书。

　　本书以工程应用为目标，内容深入浅出，讲解循序渐进，适合作为理工科高等院校研究生、本科生教学用书，也可作为广大科研工程技术人员的参考用书。

作者简介

　　温正北京航空航天大学博士后，现就职于航天某院所，精通MATLAB、ANSYS、Fluent等工程仿真计算软件。在国内外期刊发表论文多篇，其中被SCI检索三篇，被EI检索十几篇，申请并获得授权专利多项，曾获得国防科学技术成果奖等奖项，出版过多本畅销计算机图书。

精彩书评

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精彩书摘

　　第5章插值拟合

　　在科技工程中，除了要进行一定的理论分析外，通过实验对所得数据进行分析、处理也是必不可少的一种方法。由于实验测定实际系统的数据具有一定的代表性，因此在处理时必须充分利用这些信息，又由于测定过程中不可避免会产生误差，故在分析经验公式时又必须考虑这些误差的影响，两者相互制约。因此，合理建立实际系统数学模型的方法称为数值逼近法。MATLAB提供了丰富的函数指令实现数据的数值逼近，本章具体讲解数据的插值与分析等内容。

　　学习目标：

　　�r学习和掌握插值拟合原理；

　　�r熟练掌握运用MATLAB(工具箱)进行数据插值拟合；

　　�r掌握和运用插值拟合思想解决具体工程实际问题。

　　5.1插值问题

　　工程实践和科学实验中，常常需要从一组实验观测数据(xi,yi)(i=1,2,3,…,n)中，求自变量x与因变量y的一个近似的函数关系式y=f(x)。

　　例如观测行星的运动，只能得到某时刻t所对应的行星位置si(用经纬度表示)，想知道行星在任何时刻t的位置。又如，大气压测定问题、导弹发射问题、程序控制铣床加工精密工件问题、飞机船舶制造问题等都属于此类问题。

　　因为考虑到代数多项式既简单又便于计算，所以就用代数多项式近似地表示满足n个点yi=f(xi)(i=1,2,3,…,n)的函数关系式y=f(xi)，此即为插值法。

　　5.1.1拉格朗日插值

　　已知n+1个数据点：(xi,yi)(i=1,2,3,…,n)，n次拉格朗日插值公式为

　　Ln=∑ni=0yi∏nj=0,

　　j≠ix－xjxi－xj

　　特别地：当n=1时，有

　　L1=y0x－x1x0－x1+y1x－x0x1－x0

　　当n=2时，有

　　L2=y0(x－x1)(x－x2)(x0－x1)(x0－x2)+y1(x－x0)(x－x2)(x1－x0)(x1－x2)+y2(x－x0)(x－x1)(x2－x0)(x2－x1)

　　称为抛物线插值或二次插值。

　　在MATLAB中编程实现的拉格朗日插值法函数为lagrange()。

　　调用格式：

　　f=lagrange(x,y)

　　或

　　f=lagrange(x,y,x0)

　　其中，x为已知数据点的x坐标向量；y为已知数据点的y坐标向量；x0为插值点的x坐标；f为求得的拉格朗日插值多项式或在x0处的插值。

　　编写拉格朗日插值函数如下：

　　functiony=lagrange(x0,y0,x)

　　n=length(x0);

　　m=length(x);

　　fori=1:m

　　z=x(i);

　　s=0;

　　fork=1:n

　　p=1;

　　forj=1:n

　　ifj~=k

　　p=p*(z-x0(j))/(x0(k)-x0(j));

　　end

　　s=s+p*y0(k);

　　end

　　y(i)=s;

　　end

前言/序言

　　在科学研究和工程计算领域经常会遇到一些非常复杂的计算问题，这些问题利用计算器或手工计算无法完成，只能借助计算机完成，而MATLAB在数值计算方面表现卓越，又MATLAB语言具有编程效率高、图形界面友好、全方位的帮助系统、扩充能力强、交互性好、可移植性强等特点，因此，MATLAB广泛应用于各行各业。

　　目前，MATLAB已成为数学应用领域的重要基础课程的首选实验平台，而对于学生而言最有效的学习途径是结合专业课程的学习掌握该软件的使用与编程。本书将详细介绍应用MATLABR2016a进行科学计算的实现方法。

　　1．本书特点

　　由浅入深，循序渐进：本书以MATLAB爱好者为对象，首先从MATLAB使用基础讲起，再由简单的科学计算出发，逐渐过渡到MATLAB优化设计部分，并辅以工程中的应用案例，帮助读者快速掌握MATLAB进行科学计算与优化设计和开发。

　　步骤详尽、内容新颖：本书结合作者多年MATLAB使用经验与实际工程应用案例，将MATLAB软件的使用方法与技巧详细地讲解给读者。本书在MATLAB进行科学计算和优化设计讲解过程中，步骤详尽，与算法理论贴切并辅以实际案例为背景，使读者在阅读时，结合程序和理论，从而快速理解理论思想，并掌握该理论编程方法。

　　实例典型，轻松易学：通过学习实际工程应用案例，运用MATLAB科学计算求解，是掌握MATLAB编程应用最好的方式。本书通过理论联系实际案例，并结合编程代码，透彻详尽地讲解了MATLAB在科学计算和数值分析中的应用研究。

　　2．本书内容

　　本书以初中级读者为对象，结合笔者多年MATLAB使用经验与实际工程应用案例，将MATLAB软件的使用方法与技巧详细地讲解给读者。本书基于MATLABR2016a版，详细讲解MATLAB在科学计算中的应用。全书内容共分为三部分，具体如下。

　　第1部分：MATLAB基础应用部分。详细讲解了MATLAB简介、基本运算、图形的可视化以及编程方法等，这些都是掌握科学计算的必备知识。

　　第1章MATLAB简介第2章MATLAB基本运算

　　第3章MATLAB图形可视化第4章MATLAB编程入门

　　第2部分：MATLAB科学计算部分。详细讲解了MATLAB的插值拟合、数据拟合、微分方程求解、微分方程及级数、线性方程(组)求解、非线性方程(组)求解、常微分方程(组)求解、概率统计计算等相关知识。

　　第5章插值拟合第6章数据拟合

　　第7章微分方程求解第8章微分方程及级数

　　第9章线性方程(组)求解第10章非线性方程(组)求解

　　第11章常微分方程(组)求解第12章概率统计分布计算

　　第13章偏最小二乘应用分析第14章人工智能算法

　　第3部分：MATLAB工具箱。详细讲解了MATLAB的模糊逻辑工具箱、优化工具箱、偏微分方程工具箱等相关知识。

　　第15章模糊逻辑工具箱第16章优化工具箱

　　第17章偏微分方程工具箱

　　3．读者对象

　　本书适合于MATLAB初学者和研究算法提高并解决工程应用能力的读者，具体说明如下：

　　�r相关从业人员�r初学MATLAB科学计算的技术人员

　　�r大中专院校的教师和在校生�r相关培训机构的教师和学员

　　�r广大科研工作人员�rMATLAB爱好者

　　4．读者服务

　　为了方便解决本书疑难问题，读者朋友在学习过程中遇到与本书有关的技术问题时，可以发邮件到邮箱caxart@126．com，或者访问博客http://blog．sina．com．cn/caxart，编者会尽快给予解答，我们将竭诚为您服务。

　　另外，本书所涉及的素材文件(程序代码)已经上传到为本书提供的博客中，供读者下载。

　　5．本书作者

　　本书主要由温正编著。此外，付文利、王广、张岩、林晓阳、任艳芳、唐家鹏、孙国强、高飞等也参与了本书部分内容的编写工作。

　　虽然作者在本书的编写过程中力求叙述准确、完善，但由于水平有限，书中欠妥之处在所难免，希望读者和同仁能够及时指出，共同促进本书质量的提高。

　　最后再次希望本书能为读者的学习和工作提供帮助！

　　编者

　　2017年6月

《应用数学建模与数值方法》内容概述本书深入探讨了在科学与工程领域中，如何运用数学工具和计算方法来解决实际问题。全书围绕着“建模”与“计算”两大核心，系统地介绍了从问题抽象、模型构建，到数值算法设计、程序实现与结果分析的完整流程。本书旨在为读者提供一套系统性的科学计算思维框架和实践技能，使其能够独立地处理复杂的科学与工程挑战。第一部分：数学建模的基础本部分首先从宏观层面引入数学建模的概念，阐释其在科学研究和工程实践中的重要性。我们将探讨不同类型的数学模型，包括描述性模型、预测性模型和优化模型，并分析它们各自的适用范围和优缺点。模型构建的原则与方法：我们将详细讲解模型构建的基本原则，如简化性、有效性、可检验性等，并介绍多种常用的建模方法，例如：基于物理原理的模型：如何从基本的物理定律（如牛顿力学、热力学、电磁学等）出发，建立描述物理现象的数学方程。我们将通过案例分析，展示如何将实际的物理过程转化为数学模型，如弹簧振子模型、传热模型等。基于统计学和数据驱动的模型：在数据量充足的情况下，如何运用统计学方法从数据中提取规律，构建预测模型。这包括回归分析、分类算法、时间序列分析等，我们将介绍线性回归、多项式回归、逻辑回归等经典模型，并讲解如何处理缺失数据、异常值以及特征工程等关键步骤。基于系统动力学的模型：如何描述复杂系统内部各元素之间的相互作用和反馈机制。我们将以人口增长模型、经济模型为例，介绍微分方程组在系统动力学建模中的应用，并探讨如何分析模型的长期行为和稳定性。基于最优化理论的模型：如何寻找最优解来解决资源分配、生产调度等问题。我们将介绍线性规划、非线性规划、整数规划等，并讲解如何构建目标函数和约束条件。模型的简化与验证：在模型构建过程中，简化是必不可少的步骤，我们将探讨如何根据问题的特点和需求，对模型进行合理的简化，避免过度复杂化。同时，模型验证也是至关重要的一环，我们将介绍模型验证的常用方法，如与实验数据对比、敏感性分析、鲁棒性检验等，以确保模型的有效性和可靠性。案例研究：本部分将穿插多个精心设计的案例研究，涵盖不同学科领域，例如：工程领域：桥梁结构的受力分析模型、流体动力学中的飞机翼型设计模型、电路系统的稳态和瞬态分析模型。生物医学领域：药物在体内的分布与代谢模型、传染病传播的流行病学模型、基因调控网络的模型。经济金融领域：股票价格的波动模型、投资组合的优化模型、宏观经济的增长模型。环境科学领域：污染物扩散的模型、气候变化的预测模型。第二部分：数值计算方法与算法本部分将聚焦于将数学模型转化为可计算的形式，并介绍实现模型求解所需的关键数值计算方法和算法。我们将强调算法的原理、优缺点以及在实际应用中的选择依据。方程求解：非线性方程组的求解：我们将介绍牛顿迭代法、割线法、不动点迭代法等，并分析它们在收敛性、计算效率上的差异。线性方程组的求解：讲解直接法（如高斯消元法、LU分解）和迭代法（如雅可比迭代法、高斯-赛德尔迭代法），并讨论它们在处理大型稀疏矩阵时的优势。插值与逼近：多项式插值：拉格朗日插值、牛顿插值，分析其高次多项式可能带来的龙格现象。样条插值：三次样条插值，讨论其在保证光滑性方面的优越性。函数逼近：最小二乘法，如何在给定数据点集上找到最优的逼近函数。数值微分与积分：数值微分：有限差分法（前向、后向、中心差分），分析其精度与截断误差。数值积分：梯形法则、辛普森法则、高斯积分，讲解如何根据积分函数的特性选择合适的积分方法。常微分方程的数值解法：单步法：欧拉法（显式、隐式）、改进欧拉法、四阶龙格-库塔法（RK4），分析它们的阶数、稳定性和收敛性。多步法： Adams-Bashforth法、Adams-Moulton法，介绍它们如何利用历史信息提高计算效率。刚性方程的求解：隐式方法和预测-校正方法在处理刚性问题时的必要性。偏微分方程的数值解法：有限差分法：对PDE进行离散化，构建代数方程组。有限元法：在复杂几何区域上的应用，介绍形函数和单元积分。有限体积法：在守恒律方程求解中的优势。矩阵计算与特征值问题：矩阵分解：QR分解、奇异值分解（SVD），介绍它们在求解线性系统、降维和数据分析中的应用。特征值与特征向量的计算：幂法、反幂法、QR算法，分析它们在求解大型稀疏矩阵特征值问题上的效率。第三部分：编程实现与实践本部分将强调理论知识与实际操作的结合，引导读者将所学的数学模型和数值算法转化为可执行的计算机程序。编程语言选择与基础：我们将讨论不同编程语言（如Python、MATLAB、C++）在科学计算领域的适用性，并简要介绍其中一种语言的基础语法、数据结构和常用库。算法实现要点：代码结构与模块化：如何组织代码，使其易于阅读、维护和复用。数据结构的选择：如何选择合适的数据结构来高效地存储和处理计算过程中的数据。数值稳定性与精度控制：在编程中如何考虑数值稳定性，避免溢出和失精，以及如何选择合适的精度。调试与测试：单元测试与集成测试：如何对编写的程序进行有效测试，保证其正确性。性能优化：针对计算密集型程序，如何进行性能剖析和优化。结果可视化与解释：图表绘制：利用专业绘图库（如Matplotlib、Gnuplot）将计算结果以直观的图表形式展示。结果的解读与分析：如何从计算结果中提炼有价值的信息，并与实际问题进行关联。高级主题与工程应用：并行计算与高性能计算：简要介绍并行计算的基本概念，以及如何利用多核处理器或集群来加速计算。面向对象编程在科学计算中的应用：如何利用面向对象思想来构建更复杂的科学计算系统。常用科学计算库的使用：介绍NumPy、SciPy、Pandas等在数据处理、科学计算和工程分析中的实际应用。学习目标通过学习本书，读者将能够： 1. 理解数学建模的核心思想：能够将现实世界的问题转化为抽象的数学模型，并对其进行分析和评估。 2. 掌握常用的数值计算方法：能够熟练运用各种数值算法来求解数学模型，并理解算法的原理和局限性。 3. 具备编程实现能力：能够将数学模型和数值算法转化为可执行的计算机程序，并进行有效的调试和优化。 4. 提升问题解决能力：能够独立地运用科学计算技术来分析和解决科学与工程领域的实际问题。 5. 培养严谨的科学思维：形成严谨的逻辑思维和批判性分析能力，从而在面对复杂问题时能够做出合理的判断和决策。本书内容丰富，理论与实践相结合，旨在为读者提供一个坚实的科学计算基础，为他们在未来的学习和工作中应对各种挑战打下坚实的基础。

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉是，它不是那种“照本宣科”的教材，而是真正站在用户的角度，去思考如何让科学计算变得更加高效和便捷。在阅读过程中，我常常会因为书中某个巧妙的算法或者某个实用的代码技巧而感到惊喜。书中对MATLAB高级特性的讲解也非常到位，例如MEX文件的使用、并行计算的配置和优化等，这些内容对于提升计算效率至关重要，但在其他书中往往被一带而过。作者在讲解这些内容时，并没有回避其复杂性，而是通过清晰的步骤和生动的例子，将它们一一拆解，让读者能够理解其原理并掌握使用方法。我印象最深的是关于GUI设计的部分，书中提供了一个完整的例子，展示了如何利用MATLAB的App Designer来创建一个交互式的科学计算应用，这对于将研究成果转化为实际工具非常有帮助。而且，书中的案例选取得非常典型，涵盖了物理、化学、生物、工程等多个学科领域，这使得不同专业背景的读者都能找到与自己研究相关的应用场景。

评分☆☆☆☆☆

这本书真是让人眼前一亮！一直以来，我都在寻找一本能够系统性地讲解MATLAB在科学计算领域的应用的书籍，但市面上很多资料要么过于理论化，要么过于零散。这本书的出现，就像在茫茫大海中找到了灯塔。它并没有简单地罗列MATLAB的各种函数，而是从科学计算的核心概念出发，深入浅出地阐述了如何利用MATLAB来解决实际的科学和工程问题。书中对数值分析、线性代数、微积分、微分方程的求解方法都有非常详尽的讲解，并且都结合了具体的MATLAB代码示例。我特别欣赏它在讲解过程中，不仅给出了代码，还对代码的原理、实现思路以及可能遇到的问题进行了细致的分析。例如，在讲解求解偏微分方程的部分，书中从有限差分法、有限元法等基础理论讲起，然后逐步过渡到MATLAB中相应的工具箱和函数，并且通过一个经典的传热问题实例，展示了如何从建模、离散化到数值求解，最后进行结果可视化和分析的全过程。这种循序渐进、理论与实践相结合的教学方式，让我这个MATLAB初学者也能很快上手，并且能够理解背后的科学原理，而不是仅仅停留在“调包侠”的层面。书中的图表和数学公式都清晰易懂，排版也很精美，阅读体验非常棒。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，这本书的作者在这方面功力深厚，对MATLAB的理解可谓是“庖丁解牛”。它不是那种堆砌函数定义的书，而是真正地在教你如何“思考”和“解决问题”。书中不仅强调了“怎么做”，更重要的是“为什么这么做”。例如，在讨论数值积分的精度问题时，书中会对比不同方法的优劣，并解释其背后的数学原理，让读者深刻理解选择合适方法的必要性。我特别赞赏书中对优化算法的讲解，从基本的梯度下降法到更复杂的牛顿法、共轭梯度法，都有详细的推导和MATLAB实现。这对于需要进行模型拟合、参数估计等工作的读者来说，无疑是非常宝贵的财富。此外，书中对数据的可视化也给予了足够的重视，不仅仅是简单的绘图，还包括了如何制作高质量的学术图表，如何利用三维图形和动画来更直观地展示数据。这对于科学论文的撰写和学术报告的展示，都起到了极大的作用。

评分☆☆☆☆☆

这本书的编排逻辑非常清晰，结构紧凑，内容翔实。从基础的数值计算到复杂的科学建模，层层递进，引人入胜。我尤其喜欢书中对算法鲁棒性的探讨，如何处理病态问题，如何进行误差分析，这些都是进行可靠科学计算的关键。作者在讲解过程中，经常会引用一些经典的科学计算问题，比如求解Navier-Stokes方程、进行傅里叶分析等，并用MATLAB代码演示如何一步步解决。这些案例的选择既有代表性，又具有启发性，能够帮助读者将所学知识融会贯通。书中还涉及了一些进阶的MATLAB工具箱，如Simulink、Optimization Toolbox、Statistics and Machine Learning Toolbox等，并给出了如何将它们集成到科学计算流程中的具体指导。对于我这样需要进行复杂系统仿真和数据分析的工程师来说，这本书无疑是一本不可多得的宝典。它不仅让我掌握了MATLAB这个强大的工具，更重要的是，它提升了我运用科学计算解决实际问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我感觉自己对MATLAB的理解进入了一个全新的维度。它不仅仅是一本“工具书”，更像是一本“思想启发书”。作者似乎非常懂得读者的学习心理，总能在恰当的地方给出提示和建议。我尤其喜欢书中对算法效率和数值稳定性的讨论，这在很多入门级的MATLAB教材中是很难见到的。比如，在讲解矩阵运算的优化时，书中不仅介绍了向量化编程的重要性，还对比了不同实现方式的性能差异，并给出了具体的性能剖析方法。这种对细节的关注，对于需要处理大规模数据和进行高性能计算的读者来说，无疑是雪中送炭。书中还涉及了一些高级的主题，比如小波分析、模糊逻辑、神经网络等，虽然不是每个主题都进行了深入探讨，但提供了很好的入门指引，并且给出了进一步学习的方向和参考资料。我最近在做一个数据处理的项目，书中关于信号处理和图像处理的章节给了我很多启发，让我能够更有效地利用MATLAB来完成任务。总的来说，这本书的深度和广度都相当可观，能够满足不同层次读者的需求，无论是初学者还是有一定基础的研究者，都能从中受益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

学建模必备的书，有用。

评分☆☆☆☆☆

挺好的书对我有帮助

评分☆☆☆☆☆

还行吧，中规中矩

评分☆☆☆☆☆

还不错，就是有点小贵，而且包装也有点烂了

评分☆☆☆☆☆

不错不错，很好的书，比较薄，但内容很经典，要深入研究下

评分☆☆☆☆☆

书看着很不错，希望能看完，有提高。