科学与工程计算技术丛书 MATLAB数学建模 pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

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李昕著

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MATLAB
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出版社：清华大学出版社

ISBN：9787302467199

版次：1

商品编码：12284820

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-12-01

用纸：胶版纸

页数：529

字数：807000

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：书中提供了十几个数学建模算法的典型实例，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
　　MATLAB GUI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

本书是MATLAB数学建模应用系列书籍之一，以MATLAB R2016a软件版本为基础，根据数学建模的需要编写，包含了多种数学建模问题的MATLAB求解方法，是解决数学实验和数学建模的有力工具。
　　全书共18章，分为前后两个部分，第1~10章属于前部分，第11~18章属于后部分。前部分从MATLAB基础和数学建模基础知识介绍开始，详细介绍MATLAB程序设计、常用MATLAB建模函数、数学规划模型、智能优化算法、Simulink简介、MATLAB图像处理算法等内容；后部分介绍了水质评价与预测、投资收益与风险、旅行商问题、*优捕鱼策略、裁剪与复原、DNA序列分类、卫星和飞船的跟踪测控、中国人口增长预测等8个典型建模问题的MATLAB求解方法，引导读者深入挖掘各种建模问题背后的数学问题和求解方法。*后，在附录中给出了MATLAB基本命令的介绍，便于读者使用和研究。
　　本书以MATLAB数学建模基础为主线，结合各种数学建模典型案例，目的是使读者易看懂、会应用。本书是一本简明的MATLAB数学建模综合性参考书。本书深入浅出，实例引导，讲解翔实，既可以作为高等院校数学建模和数学实验的参考教材，也可以作为广大科研工程技术人员的参考用书。

精彩书摘

　　第5章MATLAB求解微积分

　　MATLAB提供解决微积分的各种问题、微分方程求解的任何限制的程度和计算方法。最重要的是可以很容易地绘制图形复变函数，并检查最大值、最小值和图形解决原始函数，以及其衍生的其他内容。

　　本章重点介绍了函数导数、极限问题、积分问题和级数展开等内容。

　　学习目标：

　　■熟练掌握函数导数的求解方法和函数

　　■熟练掌握函数积分的求解方法

　　■熟练掌握级数展开和求和

　　5.1求解函数导数

　　求导是数学计算中的一个计算方法，导数定义为：当自变量的增量趋于零时，因变量的增量与自变量的增量之商的极限。在一个函数存在导数时，称这个函数可导或者可微分。可导的函数一定连续。不连续的函数一定不可导。

　　5.1.1函数的导数

　　如果函数和自变量都已知，且均为符号变量，则可以用diff函数解出给定函数的各阶导数。

　　diff函数的调用格式为：

　　■diff(s)——没有指定变量和导数阶数，则系统按findsym函数指示的默认变量对符号表达式s求一阶导数。

　　■diff(s,'v')——以v为自变量，对符号表达式s求一阶导数。

　　■diff(s,n)——按findsym函数指示的默认变量对符号表达式s求n阶导数，n为正整数。

　　■diff(s,'v',n)——以v为自变量，对符号表达式s求n阶导数。

　　【例5��1】y=1-2·ex，求y′。

　　解在MATLAB命令窗口输入以下代码：

　　syms x

　　y=sqrt(1-2*exp(x))

　　diff(y)%求1。未指定求导变量和阶数，按默认规则处理

　　运行后得到：

　　ans =

　　-exp(x)/(1 - 2*exp(x))^(1/2)

　　……

前言/序言

　　前言

　　MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，常用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境。

　　数学建模是通过计算得到的结果来解释实际问题，并接受实际的检验，来建立数学模型的全过程。数学建模是一种数学的思考方法，是运用数学的语言和方法，通过抽象，简化建立能近似刻画并“解决”实际问题的一种强有力的数学手段。

　　在数学建模过程中，需要对所要建立模型的思路进行阐述，对所得的结果进行数学上的分析。最终利用获取的数据资料，对模型的所有参数做出计算。目前，MATLAB已成为数学建模和求解的重要工具之一。

　　本书是利用MATLAB软件R2016a版本进行数学建模MATLAB设计和应用的最新书籍。

　　1. 本书特点

　　由浅入深，循序渐进：本书以有数学建模应用需求的读者为对象，首先从MATLAB和数学建模基础知识讲起，再以各种数学建模问题在MATLAB中的应用讲解，帮助读者尽快掌握MATLAB求解数学建模问题。

　　步骤详尽、内容新颖：本书结合作者多年的MATLAB数学建模使用经验与实际问题应用案例，将数学建模的分析和建模及其MATLAB的实现方法与技巧都详细地讲解给读者。本书在讲解过程中步骤详尽、内容新颖，讲解过程辅以相应的图片，使读者在阅读时一目了然，从而快速把握书中所讲内容。

　　实例典型，轻松易学：通过学习实际建模问题分析求解案例，是掌握MATLAB数学建模应用最好的方式。本书通过典型问题案例，透彻详尽地讲解了MATLAB在数学建模中的各种应用。

　　2. 本书内容

　　本书面向初中级读者，在介绍MATLAB R2016a环境基础上，详细讲解了MATLAB数学建模的基础知识和核心内容。本书中各章均提供有大量的针对性案例，并辅以图片和注释，供读者实战练习，快速掌握数学建模的MATLAB应用。

　　本书基于MATLAB R2016a版，详细讲解MATLAB数学建模的基础知识和经典案例。其中，基础知识包括第1～10章，经典问题案例部分包括第11～18章。具体内容安排如下。

　　第1部分为MATLAB数学建模基础知识部分。主要介绍了MATLAB各种基础运算、数据统计和分析、程序设计、曲线拟合函数、微分方程的求解、线性规划、经典算法、Simulink的基本功能、MATLAB数据图形绘制功能、图像处理算法等内容。具体的章节安排如下：

　　第1章MATLAB基础知识第2章数学建模基础

　　第3章MATLAB程序设计第4章常用建模函数

　　第5章MATLAB求解微积分第6章数学规划模型

　　第7章智能优化算法第8章Simulink简介

　　第9章MATLAB数据图形可视化第10章MATLAB图像处理算法

　　第2部分为经典问题案例部分。主要介绍了水质评价与预测、投资收益与风险的建模分析、旅行商问题的优化、求解最优捕鱼策略问题、解决人工复原效率低下的问题、DNA序列分类、卫星和飞船的测控模型、人口预测模型等内容。具体的章节安排如下：

　　第11章水质评价与预测第12章投资收益与风险

　　第13章旅行商问题第14章最优捕鱼策略

　　第15章裁剪与复原第16章DNA序列分类

　　第17章卫星和飞船的跟踪测控第18章中国人口增长预测

　　3. 读者对象

　　本书适合于MATLAB初学者和期望提高MATLAB数据分析及Simulink建模仿真工程应用能力的读者，具体说明如下：

　　■初学MATLAB的技术人员■广大科研工作人员

　　■大中专院校的教师和在校生■相关培训机构的教师和学员

　　■参加工作实习的“菜鸟”■MATLAB爱好者

　　4. 读者服务

　　为了方便解决本书疑难问题，读者在学习过程中遇到与本书有关的技术问题，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。

　　5. 本书作者

　　本书由李昕编著，另外付文利、王广、张岩、温正、林晓阳、任艳芳、唐家鹏、孙国强、高飞等也参与了本书的编写工作，在此一并表示感谢。

　　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12月

《计算科学与工程前沿：方法、实践与挑战》内容简介在信息爆炸的时代，科学研究与工程实践正以前所未有的速度向前发展。从微观粒子的模拟到宏观宇宙的探索，从复杂系统的优化到智能装备的研发，计算的力量无处不在，并成为推动人类文明进步的关键驱动力。本书《计算科学与工程前沿：方法、实践与挑战》旨在为读者提供一个全面而深入的视角，探索当代计算科学与工程领域的核心方法、典型实践以及面临的关键挑战。本书并非专注于某一特定软件或工具，而是聚焦于贯穿整个学科领域的通用思想、核心算法以及解决问题的思维模式。第一部分：计算科学与工程的核心方法论本部分将深入探讨支撑现代科学计算与工程仿真的基础理论与方法。我们将首先回顾并梳理自数值分析诞生以来，一系列经典且至今仍活跃在研究与应用前沿的数值计算方法。这包括但不限于：线性代数计算：矩阵的分解（如LU分解、QR分解、SVD）、特征值与特征向量的计算、稀疏矩阵的存储与计算技术。这些方法是几乎所有科学计算的基础，广泛应用于数据分析、模型降维、系统求解等多个领域。我们将讨论不同方法的适用场景、数值稳定性以及在大规模问题中的计算效率。非线性方程组求解：迭代法（如牛顿法、拟牛顿法）、不动点迭代等方法及其在优化问题、平衡点分析中的应用。我们将深入分析收敛性、精度与计算成本之间的权衡。数值微分与积分：有限差分法、有限元法、谱方法等离散化技术，它们是如何将连续的微分方程转化为代数方程组，并实现精确近似的。我们将探讨不同方法的精度阶、稳定性和几何适应性。常微分方程与偏微分方程的数值解法：龙格-库塔法、多步法、有限差分法、有限元法、有限体积法等，以及它们在模拟物理过程、化学反应、流体力学、电磁学等领域的应用。我们将重点关注方法的选择、网格生成、边界条件处理以及误差分析。优化方法：线性规划、非线性规划、约束优化、全局优化等，它们在工程设计、资源分配、参数估计等问题中的核心作用。我们将介绍梯度下降、牛顿法、共轭梯度法、粒子群优化、遗传算法等经典和启发式算法，并分析其收敛性和鲁棒性。随机过程模拟与统计推断：蒙特卡洛方法、马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）、贝叶斯推断等，它们在不确定性量化、风险评估、机器学习模型训练中的重要性。我们将探讨随机数生成、方差缩减技术以及从数据中提取统计信息的方法。在掌握了这些核心的数值计算方法之后，本书还将引导读者理解更高级的计算范式：高性能计算（HPC）：随着问题规模的不断增大，单机计算已难以满足需求。我们将介绍并行计算的基本概念，包括共享内存与分布式内存模型，以及常用的并行编程模型（如MPI、OpenMP）。同时，我们将探讨如何设计和实现可伸缩性强的并行算法，以及利用GPU等加速器提升计算效率。数据驱动的计算科学：机器学习与深度学习的兴起，正在深刻地改变科学研究与工程实践的方式。本书将介绍如何将机器学习技术应用于模型构建、参数优化、降阶建模以及数据分析。例如，如何利用神经网络逼近复杂的物理模型，如何利用机器学习方法进行预测与控制。科学可视化与数据分析：大规模计算产生海量数据，有效的可视化与深入的数据分析是理解计算结果、发现规律的关键。我们将介绍现代科学可视化技术，包括体绘制、表面渲染、流线可视化等，以及数据挖掘、模式识别等分析技术，帮助读者从复杂数据中提炼有价值的信息。第二部分：计算科学与工程的典型实践领域本部分将聚焦于计算科学与工程在具体学科领域的应用，通过典型案例展现计算方法解决实际问题的强大能力。我们将选择几个具有代表性的领域，深入剖析其计算建模与仿真的关键技术。流体力学（CFD）与空气动力学：从飞机设计到天气预报，流体力学模拟至关重要。我们将介绍Navier-Stokes方程的数值求解，例如有限体积法在处理复杂几何和流场突变时的优势。探讨网格生成技术、湍流模型（如RANS、LES）的选择与应用，以及流动控制与优化设计中的计算方法。固体力学与结构分析：桥梁、建筑、汽车、航空器等结构的安全性与性能离不开精确的力学分析。本书将介绍有限元方法（FEM）在静态、动态、非线性结构分析中的应用。探讨材料本构模型的建立、接触分析、断裂力学模拟以及结构优化设计中的计算挑战。多物理场耦合仿真：许多工程问题涉及多种物理现象的相互作用，例如电热耦合、流固耦合、结构-热-流耦合等。我们将介绍多物理场耦合仿真的策略，包括单向耦合、弱耦合与强耦合，以及如何构建统一的计算框架来处理这些复杂的相互作用。计算电磁学（CEM）：雷达、通信、微波器件、电子设备的设计与分析离不开对电磁场的精确模拟。我们将介绍解决麦克斯韦方程组的数值方法，如有限元法（FEM）、时域有限差分法（FDTD）、矩量法（MoM）等，并讨论其在电磁散射、辐射、传输等问题中的应用。计算化学与材料科学：从分子动力学模拟到量子化学计算，计算方法在理解物质性质、设计新材料方面发挥着越来越重要的作用。我们将介绍分子动力学模拟的基础，包括力场选择、集成算法、模拟周期性边界条件等，以及密度泛函理论（DFT）在电子结构计算中的应用。地球科学与环境模拟：地震波传播、气候变化模型、水文地质模拟等，这些宏观尺度的科学问题依赖于强大的计算能力。我们将介绍在地质学、气象学、环境科学等领域中使用的数值模型，以及如何处理大规模、多尺度、不确定性数据。生物医学工程与计算生物学：从蛋白质折叠模拟到医学影像分析，计算方法正在革新生命科学与医疗健康。我们将介绍生物分子模拟、生理系统建模、生物信号处理以及基因组学数据分析中的计算技术。第三部分：计算科学与工程面临的挑战与未来展望最后一部分，我们将聚焦于计算科学与工程领域当前面临的主要挑战，并展望未来的发展趋势。模型的准确性与不确定性量化：真实世界的复杂性往往难以完全捕捉，模型误差与输入数据的局限性是普遍存在的。如何量化和传播模型不确定性，如何发展更具鲁棒性的模型，是持续的研究课题。计算效率与可扩展性：随着问题规模的增长，对计算资源的需求呈指数级增长。如何设计更高效的算法，如何充分利用日益强大的并行计算资源，如何发展自适应计算策略，是持续的挑战。多尺度与多物理场耦合的复杂性：真实世界的许多现象发生在不同的尺度和多个物理域上。如何有效地耦合不同尺度的模型，如何高效地处理多物理场之间的强相互作用，是亟待解决的问题。数据密集型科学：随着传感器技术和实验手段的发展，产生的数据量呈现爆炸式增长。如何有效地处理、分析和挖掘这些海量数据，如何将数据驱动的洞察融入到传统的基于模型的计算中，是未来的重要方向。可靠性、可信度与验证：科学计算与工程仿真的结果直接影响决策，因此其可靠性与可信度至关重要。如何建立有效的验证与确认（V&V）体系，如何发展可解释的AI模型，是确保计算结果可信的关键。人机交互与用户体验：复杂计算软件的易用性也是一个重要考量。如何设计更直观的用户界面，如何提供更智能的辅助工具，如何降低计算科学与工程的门槛，是推动学科普及的重要因素。可持续计算与绿色计算：科学计算对能源的需求日益增长，如何发展更节能的计算方法和硬件，如何优化计算流程以减少碳足迹，是未来发展的重要议题。《计算科学与工程前沿：方法、实践与挑战》适合于从事科学研究、工程设计、软件开发以及对计算科学与工程感兴趣的学生、研究人员和工程师。通过本书的学习，读者将能够：深入理解计算科学与工程的核心理论和方法。掌握解决复杂科学与工程问题的通用思维模式。了解不同学科领域计算应用的典型案例与技术要点。认识到当前领域面临的挑战，并为未来的研究和开发打下坚实的基础。本书的目标是激发读者对计算科学与工程的兴趣，培养其独立解决问题的能力，并为他们在快速发展的科学与工程领域中取得成功提供有力的支持。

用户评价

评分☆☆☆☆☆

我手上这本《MATLAB数学建模》给我带来的最大惊喜，在于它不仅仅是一本关于MATLAB软件操作的手册，而更像是一本引导我思考如何将现实世界问题抽象化、数学化的“启蒙书”。我之前一直觉得数学建模离我比较遥远，感觉需要深厚的数学功底才能触及。但这本书打破了我的固有印象，它从一些非常基础的模型入手，循序渐进地展示了如何识别问题中的关键要素，如何建立简化的数学模型，以及如何通过MATLAB来求解和验证。我特别喜欢书中关于“模型选择与评价”那一章节，它强调了模型的适用性和局限性，这在实际应用中至关重要，避免了盲目套用公式带来的错误。而且，书中举例的很多场景，比如人口增长、疾病传播、经济预测等，虽然看似简单，但背后蕴含的建模思想却是通用的，可以迁移到更复杂的工程问题中。我感觉它培养的不是我“会用MATLAB”，而是“会用MATLAB解决问题”的能力。这种从“术”到“道”的引导，让我受益匪浅。对于那些希望提升自己分析问题、解决问题能力，但又觉得数学建模门槛很高的读者来说，这本书绝对是一个极佳的起点。

评分☆☆☆☆☆

这套“科学与工程计算技术丛书”的《MATLAB数学建模》我最近才刚读完，整体感觉非常扎实。作为一个常年在工程领域摸爬滚打的从业者，我深知理论与实践结合的重要性。这本书在这一点上做得相当到位，它不仅仅罗列了各种数学模型，更重要的是，它深入浅出地介绍了如何利用MATLAB强大的计算能力去实现这些模型。书中涉及的案例非常贴合实际工程问题，比如在结构分析、流体动力学仿真、信号处理等领域，都能找到相应的建模方法和MATLAB代码实现。我尤其欣赏作者在讲解模型推导过程时，并没有回避那些繁琐的数学细节，而是用一种引导性的方式，让读者能够一步步理解模型的由来和背后的数学原理。这对于我这种不常接触纯数学理论的人来说，无疑是极大的帮助。而且，书中对MATLAB工具箱的使用也做了详尽的介绍，从数据预处理到模型求解，再到结果可视化，整个流程都清晰明了。读完之后，我感觉自己对MATLAB在数学建模方面的应用有了更深的认识，也更有信心将其运用到实际的项目中了。它提供了一种将抽象数学概念转化为具体工程解决方案的有效途径，非常值得推荐给所有需要进行科学与工程计算的读者。

评分☆☆☆☆☆

我一直对那些能够将复杂问题“数学化”的学科充满好奇，而《MATLAB数学建模》这本书正好满足了我的这一求知欲。从一个完全的初学者角度来看，这本书的结构设计非常人性化。它没有一上来就抛出艰深的理论，而是从一些相对直观的问题入手，逐步引入数学建模的基本概念和流程。我尤其喜欢书中对“建模思维”的强调，它教导读者如何去抽象化、简化问题，如何识别变量和关系，以及如何选择合适的数学工具。这本书的内容覆盖了从基础的代数模型到更复杂的动力学模型，再到统计建模和优化问题，可以说是一个相当全面的入门指南。我尝试跟着书中的例子，在MATLAB中亲手实践，发现代码的编写和运行过程都比我想象的要容易上手。而且，书中还穿插了一些关于模型验证和误差分析的内容，这让我意识到，数学建模并不是一次性的工作，而是一个不断迭代优化的过程。对于想要系统学习数学建模，并且希望掌握利用MATLAB实现这些模型的读者来说，这本书提供了一个清晰、可行的学习路径。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在学术研究领域摸爬滚打多年的学者，我一直在寻找能够连接理论与实践的优质资源。这本《MATLAB数学建模》恰好填补了我在这方面的需求。它不仅仅是一本技术手册，更是一本思维的催化剂。书中对数学模型的阐述，深入浅出，既有严谨的数学推导，又不失工程应用的灵活性。我欣赏作者在处理复杂模型时，能够将关键的数学原理清晰地呈现出来，并指导读者如何将其转化为可执行的MATLAB代码。书中的案例研究，覆盖了多个学科领域，从物理学、工程学到经济学，都提供了非常具有启发性的建模思路。例如，在处理某些复杂系统中的动态行为时，书中关于微分方程模型的讲解，以及如何利用MATLAB进行数值求解，为我提供了一种全新的分析方法。此外，本书对MATLAB各种高级功能，如符号计算、优化工具箱、仿真模块等的详细介绍，也极大地拓展了我解决研究问题的工具箱。它不仅仅帮助我更有效地使用MATLAB，更重要的是，它深化了我对数学建模在科学研究中的价值和潜力的认识。这本书是我桌面上不可或缺的参考书之一。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我购买这本《MATLAB数学建模》的初衷，更多是想学习一些MATLAB的高级技巧，尤其是那些在数据分析和可视化方面能让工作效率提升的。然而，读进去之后，我发现这本书远不止于此。它更像是一扇窗，让我得以窥见数学在理解和描述复杂现象中的巨大力量。书中对各种经典数学模型，如线性回归、非线性优化、微分方程模型等的讲解，都非常深入。我特别注意到作者在介绍模型时，会详细解释其背后的数学逻辑和物理意义，而不是简单地给出公式和代码。这一点对于我理解模型为何有效，以及在什么条件下模型会失效，提供了至关重要的帮助。比如，在处理一些实验数据时，我过去总是习惯于直接套用现成的统计方法，但读了这本书之后，我开始尝试去思考数据背后的生成机制，然后构建更符合实际情况的数学模型。而且，书中对MATLAB的各种算法库和函数进行了细致的介绍，让我看到了如何高效地利用这些工具来解决实际的建模问题。总的来说，它不仅提升了我对MATLAB的运用能力，更重要的是，它启迪了我用数学的视角去看待和分析问题，这对我日常工作和科研都有着深远的影响。

评分☆☆☆☆☆

看起来不错，内容还没看～

评分☆☆☆☆☆

正版书籍，非常好

评分☆☆☆☆☆

不多说，最信赖清华出版社的书了，科研狗必备软件的工具书

评分☆☆☆☆☆

这本书不错，适合中级用户使用，比那个蓝黄的那本书好多了

评分☆☆☆☆☆

很好很稳，六一八大法好

评分☆☆☆☆☆

课题室集体购书，质量不错，次日达。下次还会来购买。