内容簡介：
在各行各業的工程實踐中，有大量的科學計算工作需要完成。傳統的計算方式一般需要較長的周期，相比之下開發效率極高的MATLAB是一個更好的選擇。在MATLAB中，編程細節被簡化，繁瑣的實現過程也被略去，用戶可以将更多精力集中于所需要處理的核心問題上。 MATLAB科學計算涉及數學、機械、電子、控制和金融等多個領域。本書以MATLAB科學工程計算爲立足點，介紹MATLAB在科學計算領域中如何運用龐大的科學函數庫來解決一些實際問題。在函數的選擇上兼顧各函數的使用頻率和專業性，力求典型全面。本書可作爲MATLAB課程的教學用書或者線性代數、概率統計等課程的教學輔助書。
作者簡介：
趙彬，軟件工程師。沈陽工業大學信号與信息處理碩士，通信工程和工商管理雙學士。曾獲得沈陽市科學技術進步獎一等獎“工業機器人智能化關鍵技術研究”。 在國内外會議、雜志上發表多篇文章，獲得多項發明專利。 擅長機器人實時控制系統設計、控制算法的研發。
目 錄：
第 1章 MATLAB入門 1
1.1 MATLAB簡介 1
1.1.1 MATLAB的産生和發展 1
1.1.2 MATLAB的産品構成與
特點 2
1.1.3 MATLAB與科學計算 4
1.2 MATLAB的安裝開發環境、
窗口簡介 4
1.2.1 MATLAB的安裝 4
1.2.2 MATLAB的集成開發
環境 9
1.2.3 MATLAB的窗口 10
1.3 MATLAB程序及其幫助系統 13
1.3.1 搜索路徑 13
1.3.2 M文件 14
1.3.3 幫助系統 16
1.3.4 學習MATLAB的方法 19
第 2章 MATLAB程序設計 21
2.1 基本語法 21
2.1.1 标識符 21
2.1.2 數據類型 23
2.1.3 運算符 35
2.1.4 流程控制語句 37
2.1.5 矩陣與數組 41
2.1.6 腳本與函數 43
2.2 文件I/O 44
2.2.1 使用load/save 44
2.2.2 讀寫文本文件 45
2.2.3 讀寫圖像文件 47
2.3 MATLAB編程技巧 49
2.3.1 高效開發技巧 49
2.3.2 提高代碼效率 49
2.3.3 向量化編程 50
2.3.4 并行計算 50
2.3.5 稀疏矩陣 51
2.4 綜合實例 56
第3章 可視化編程 58
3.1 繪制二維圖形 58
3.1.1 常用繪圖函數 58
3.1.2 圖形設置 60
3.1.3 特殊圖形 62
3.1.4 特殊坐标系函數 64
3.2 繪制三維圖形 65
3.3 GUIDE工具 69
3.3.1 設計工具 69
3.3.2 句柄圖形對象 70
3.3.3 GUIDE簡介 72
3.3.4 創建GUIDE 74
3.3.5 GUI的編程 78
3.3.6 CallBack函數 80
3.4 綜合實例 81
第4章 MATLAB求微分與積分 89
4.1 極限 89
4.2 數值積分 92
4.2.1 Int求積分 92
4.2.2 梯形法求積分 96
4.2.3 辛普森(Simpleson)
積分法 98
4.2.4 重積分辛普森
(Simpleson)法 101
4.2.5 多重數值積分法 103
4.2.6 積分變換 104
4.3 數值微分 107
4.3.1 Diff求微分 107
4.3.2 梯度 109
4.3.3 jacobian函數 110
4.3.4 中點公式 112
4.3.5 三點公式法和五點
公式法 113
4.3.6 樣條函數法 116
4.3.7 辛普森(Simpleson)
微分法 117
4.3.8 多項式的微分 121
4.4 綜合實例 123
第5章 MATLAB插值計算 124
5.1 一維插值 124
5.1.1 拉格朗日插值 124
5.1.2 牛頓插值 129
5.1.3 埃爾米特插值 131
5.1.4 分段低次插值 135
5.1.5 三次樣條插值 138
5.2 二維插值 140
5.2.1 近鄰插值 141
5.2.2 分片線性插值 141
5.2.3 雙線性插值 142
5.2.4 雙三次插值 143
5.2.5 散亂節點插值 147
5.3 綜合實例 149
第6章 MATLAB函數逼近 152
6.1 泰勒逼近 152
6.2 平方逼近 156
6.2.1 平方逼近的原理 156
6.2.2 正交多項式 162
6.2.3 切比雪夫多項式 163
6.2.4 勒讓德多項式 170
6.3 一緻逼近 175
6.4 綜合實例—泰勒展開式
的降次 182
第7章 MATLAB曲線與曲面拟合 185
7.1 二乘拟合 185
7.2 MATLAB拟合函數 191
7.2.1 多元線性拟合—lsqlin、regress 191
7.2.2 一元多項式拟合 194
7.2.3 非線性拟合 198
7.3 MATLAB拟合工具箱 203
7.4 綜合實例—臨床藥物
注射問題 213
第8章 MATLAB求解線性方程組 216
8.1 線性方程組 216
8.2 符号解法 217
8.3 求逆法 221
8.4 矩陣分解法 223
8.4.1 Cholesky分解 223
8.4.2 LU分解 225
8.4.3 QR分解 227
8.5 叠代法 228
8.5.1 Gauss-Seidel叠代法 229
8.5.2 SOR超松弛叠代法 231
8.5.3 Jacobi叠代法 234
8.5.4 Bicg叠代法 236
8.6 綜合實例 238
第9章 MATLAB求解非線性方程組 242
9.1 二分法 242
9.2 叠代法 244
9.2.1 牛頓法 246
9.2.2 簡化牛頓法 248
9.2.3 割線叠代法 249
9.2.4 黃金分割法 250
9.2.5 抛物線法 252
9.2.6 不動點叠代法 254
9.2.7 牛頓下山法 256
9.3 綜合實例 257
第 10章 MATLAB概率統計 261
10.1 概率統計工具箱 261
10.2 随機數生成 262
10.2.1 生成均勻分布随機數 264
10.2.2 生成正态分布随機數 266
10.3 随機變量的統計值 267
10.3.1 求期望 267
10.3.2 求方差 269
10.3.3 求标準差 270
10.3.4 矩 272
10.3.5 幾何平均數 273
10.3.6 算術平均數 274
10.3.7 中位數 274
10.3.8 值差 275
10.3.9 調和平均數 276
10.3.10 樣本的偏斜度 277
10.3.11 協方差 278
10.3.12 相關系數 279
10.3.13 其他數字特征 281
10.4 參數估計 281
10.4.1 均勻分布的參數估計 282
10.4.2 正态分布的參數估計 283
10.4.3 二項分布的參數估計 284
10.4.4 mle —指定分布的
參數估計 285
10.5 假設檢驗 286
10.5.1 t檢驗法 287
10.5.2 u檢驗法 288
10.5.3 秩和檢驗 289
10.5.4 符号秩檢驗 290
10.6 回歸 291
10.6.1 線性回歸 291
10.6.2 非線性回歸 292
10.7 綜合實例 293
第 11章 MATLAB求解微分方程組 298
11.1 常微分方程 298
11.1.1 微分方程組的符号解 298
11.1.2 歐拉法 299
11.1.3 改進的歐拉法 301
11.1.4 龍格—庫塔法 303
11.1.5 亞當斯(Adams)
外插法 307
11.1.6 亞當斯(Adams)
内插法 308
11.2 偏微分方程——有限差分法 309
11.2.1 網格剖分 309
11.2.2 數值微分 310
11.3 PDE工具箱 311
11.3.1 PDE支持的方程 311
11.3.2 PDE使用說明 312
11.4 綜合實例 315
第 12章 MATLAB優化計算 320
12.1 MATLAB優化工具箱的函數 320
12.1.1 優化工具箱 321
12.2 線性規劃 329
12.3 0-1整數規劃 333
12.4 二次規劃 334
12.5 多目标規劃 337
12.6 貪心算法 339
12.7 遺傳算法 341
12.8 模拟退火算法 345
12.9 粒子群算法 347
12.10 綜合實例 347
第 13章 C/C 與MATLAB混合編程 353
13.1 C/C 與MATLAB混合調用
的方法 353
13.2 MATLAB調用C/C 354
13.2.1 MATLAB的MEX文件 355
13.2.2 C-MEX文件的使用 356
13.3 C/C 調用MATLAB 357
13.3.1 C/C 調用引擎 357
13.3.2 C/C 調用Matcom 363
13.3.3 C/C 調用COM 370
13.3.4 C/C 調用動态鏈接庫 376
13.4 綜合實例 381
第 14章 MATLAB工程計算案例精粹 387
14.1 Delta并聯機器人建模 387
14.1.1 背景介紹 387
14.1.2 問題闡述 388
14.1.3 實驗例程 390
14.2 柴油機故障診斷 394
14.2.1 問題闡述 394
14.2.2 實驗例程 395
14.3 街頭遊戲解謎 398
14.3.1 問題闡述 398
14.3.2 實驗例程 398
14.4 零件參數的設計 400
14.4.1 問題闡述 400
14.4.2 實驗例程 402
【免責聲明】
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