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産品特色

編輯推薦

　　

　　(1)資深作者編著，圖書質量更有保證：一綫資深工程師執筆，係統歸納和總結瞭智能算法的實戰經驗。

　　(2)提供配套源碼，便於讀者動手實踐：理論必須聯係實踐，本書提供源代碼下載，方便讀者學習使用。

　　(3)內含豐富實例，利於讀者二次開發：書中提供瞭十幾個科學計算算法的典型實例，讀者可以據此二次開發。

　　配套學習資源下載地址為清華大學齣版社網站本書頁麵。係列暢銷圖書如下：

　　MATLAB編程指南——計算、編程、仿真、算法及應用

　　MATLAB/Simulink係統仿真

　　MATLABGUI程序設計

　　MATLAB智能算法

　　MATLAB數學建模

　　MATLAB科學計算

　　MATLAB信號處理

　　MATLAB圖像處理

　　MATLAB優化算法

　　

內容簡介

　　

　　本書以新推齣的MATLAB R2016a軟件為基礎，詳細介紹瞭各科學計算求解方法及其MATLAB在科學計算中的應用，是一本掌握MATLAB科學計算方法的綜閤性參考書。全書以科學計算在MATLAB中的應用為主綫，結閤各種應用案例，詳細講解瞭科學計算的MATLAB實現方法。

　　全書分為MATLAB基礎應用、科學計算和工具箱等三部分，共17章。基礎應用部分詳細講解瞭MATLAB的計算入門知識、基本運算方法、圖形的可視化以及編程方法等，這些都是掌握科學計算的必備知識。科學計算部分詳細講解瞭MATLAB的插值擬閤、數據擬閤、微分方程求解、微分方程及級數、綫性方程(組)求解、非綫性方程(組)求解、常微分方程(組)求解、概率統計計算、偏小二乘應用分析、人工智能算法等相關知識。工具箱部分介紹瞭模糊邏輯工具箱、優化工具箱和偏微分方程工具箱。

　　本書按邏輯編排，自始至終采用實例描述； 內容完整且每章相對獨立，是一本具有較高參考價值的MATLAB科學計算參考書。

　　本書以工程應用為目標，內容深入淺齣，講解循序漸進，適閤作為理工科高等院校研究生、本科生教學用書，也可作為廣大科研工程技術人員的參考用書。

　　

作者簡介

　　溫正 北京航空航天大學博士後，現就職於航天某院所，精通MATLAB、ANSYS、Fluent等工程仿真計算軟件。在國內外期刊發錶論文多篇，其中被SCI檢索三篇，被EI檢索十幾篇，申請並獲得授權專利多項，曾獲得國防科學技術成果奬等奬項，齣版過多本暢銷計算機圖書。

精彩書評

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目錄

第1章MATLAB概述

1.1MATLAB平颱簡介

1.2MATLABR2016a的工作環境

1.2.1命令行窗口

1.2.2命令曆史記錄窗口

1.2.3當前文件夾窗口和路徑管理

1.2.4搜索路徑

1.2.5工作區窗口和數組編輯器

1.2.6變量的編輯命令

1.2.7存取數據文件

1.3MATLAB圖形繪製

1.4MATLAB的幫助係統

1.4.1聯機幫助係統

1.4.2命令窗口查詢幫助係統

1.4.3聯機演示係統

本章小結

第2章MATLAB基本運算

2.1MATLAB的數據類型

2.1.1變量和常量

2.1.2數值型數據

2.1.3字符型數據

2.1.4元胞數組

2.1.5結構體

2.1.6函數句柄

2.1.7數據類型間的轉換

2.2數組運算

2.2.1數組的創建和操作

2.2.2數組的常見運算

2.3矩陣運算

2.3.1矩陣生成

2.3.2嚮量的生成

2.3.3矩陣加減運算

2.3.4矩陣乘法運算

2.3.5矩陣除法運算

2.4奇異值分解

2.5矩陣的基本函數運算

2.5.1矩陣的分解運算

2.5.2關係運算和邏輯運算

2.6綫性方程組

2.6.1矩陣逆和除法解恰定方程組

2.6.2矩陣除法解超定方程組

2.6.3矩陣除法解欠定方程組

2.7符號運算

2.7.1符號錶達式的生成

2.7.2符號矩陣

2.7.3常用符號運算

2.8復數及其運算

2.8.1復數和復矩陣的生成

2.8.2復數的運算

2.8.3留數運算

2.8.4泰勒級數展開

2.8.5傅裏葉變換及其逆變換

2.8.6拉普拉斯變換及其逆變換

2.8.7Z變換及其逆變換

2.9多項式求解

本章小結

第3章MATLAB圖形可視化

3.1圖形繪製

3.1.1離散數據圖形繪製

3.1.2函數圖形繪製

3.1.3圖形繪製的基本步驟

3.2二維圖形繪製

3.2.1plot指令

3.2.2格柵

3.2.3圖形標記說明

3.2.4綫型、標記和顔色

3.2.5子圖繪製

3.2.6拓撲關係圖

3.2.7雙坐標軸繪製

3.2.8二元函數的僞色彩

3.2.9MATLAB特殊符號標記

3.3三維圖形繪製

3.3.1網格圖繪製

3.3.2麯綫圖繪製

3.3.3麯麵圖繪製

3.3.4等值綫圖繪製

3.3.5特殊圖形繪製

3.4四維圖形可視化

3.4.1用顔色描述第四維

3.4.2其他函數

3.5MATLAB動畫設計

本章小結

第4章MATLAB編程入門

4.1MATLAB編程簡介

4.2MATLAB編程原則

4.3M文件和函數

4.3.1M文件

4.3.2匿名函數、子函數、私有函數與私有目錄

4.3.3重載函數

4.3.4eval和feval函數

4.3.5內聯函數

4.3.6嚮量化和預分配

4.4MATLAB程序控製語句運用

4.5MATLAB中的函數及調用

4.5.1函數類型

4.5.2函數參數傳遞

4.6MATLAB程序調試

4.6.1調試方法

4.6.2M文件分析工具

4.7MATLAB常用編程技巧

4.7.1循環計算

4.7.2使用例外處理機製

4.7.3通過varargin傳遞參數

本章小結

第5章插值擬閤

5.1插值問題

5.1.1拉格朗日插值

5.1.2牛頓均差插值

5.2一維數據插值

5.3埃爾米特插值

5.4二維數據插值

5.5迴歸分析

本章小結

第6章數據擬閤

6.1函數逼近

6.1.1切比雪夫逼近

6.1.2傅裏葉逼近

6.2最小二乘擬閤

6.3多項式擬閤

6.4麯綫擬閤的最小二乘法

6.5用正交多項式作最小二乘擬閤

6.6超定方程組的最小二乘解

6.7非綫性麯綫擬閤

6.8非綫性擬閤轉綫性擬閤

6.9用MATLAB解決擬閤問題

6.10數據擬閤方法

本章小結

第7章微分方程求解

7.1符號微積分

7.1.1極限

7.1.2導數

7.1.3積分

7.1.4化簡、提取和代入

7.1.5傅裏葉變換及其逆變換

7.1.6拉普拉斯變換及其逆變換

7.1.7Z變換及其逆變換

7.2數值積分

7.3微分方程的數值解

7.4微積分運算

7.4.1龍貝格積分法

7.4.2自適應積分法

7.4.3樣條函數求積分

7.5動態微分方程模型

7.6打靶法

本章小結

第8章微分方程及級數

8.1微分方程基本運算

8.1.1常微分方程符號解

8.1.2常微分方程數值解

8.1.3泰勒級數

8.2微分方程在實際物理模型中的應用

8.2.1腫瘤大小應用分析

8.2.2放射性廢料的處理問題

8.2.3質點係轉動慣量求解

8.2.4儲油罐的油量計算

8.2.5香煙毒物攝入問題

8.2.6冰雹的下落速度

本章小結

第9章綫性方程（組）求解

9.1遞推算法

9.1.1循環迭代

9.1.2迭代收斂性

9.1.3牛頓迭代

9.2高斯消元法

9.3追趕法

9.4範數

9.5方程組的性態

9.6高斯�踩�德爾迭代法

9.7迭代法的收斂性

9.8雅可比迭代法

本章小結

第10章非綫性方程（組）求解

10.1綫性規劃問題

10.2非綫性規劃問題

10.2.1有約束的一元函數最小值

10.2.2無約束的多元函數最小值

10.2.3有約束的多元函數最小值

10.2.4二次規劃問題

10.3“半無限”有約束的多元函數最優解

10.4極小化極大問題

10.5多目標規劃問題

10.6最小二乘最優問題

10.6.1約束綫性最小二乘

10.6.2非綫性麯綫擬閤

10.6.3非綫性最小二乘

10.6.4非負綫性最小二乘

10.7非綫性方程(組)的解

10.7.1非綫性方程的解

10.7.2非綫性方程組的解

本章小結

第11章常微分方程（組）求解

11.1常微分方程解

11.2歐拉方法

11.2.1嚮前歐拉方法

11.2.2嚮後歐拉方法

11.2.3梯形公式

11.2.4改進歐拉公式

11.3龍格�部饉�方法

11.3.1二階龍格�部饉�法

11.3.2三階龍格�部饉�法

11.3.3四階龍格�部饉�法

11.4亞當斯方法

11.4.1亞當斯外推公式

11.4.2亞當斯內推公式

11.4.3亞當斯校正公式

11.4.4漢明法

11.5一階微分方程（組）的數值解計算

11.6高階微分方程（組）的數值解計算

11.7邊值問題的數值解計算

11.8有限差分方法

11.9常微分方程（組）邊值問題數值解

本章小結

第12章概率統計分布計算

12.1概率密度函數

12.2隨機變量的一般特徵

12.2.1期望

12.2.2方差、標準差、矩

12.2.3協方差、相關係數

12.3一維隨機數生成

12.4特殊連續分布

12.5特殊離散分布

12.6生成多維聯閤分布隨機數

12.6.1各維度獨立

12.6.2協方差陣生成多元正態分布

12.7統計圖繪製

12.8方差分析

12.8.1單因素試驗的方差分析

12.8.2雙因素試驗的方差分析

12.9濛特卡羅方法

本章小結

第13章偏最小二乘應用分析

13.1偏最小二乘迴歸

13.2偏最小二乘案例分析

13.3本章小結

第14章人工智能算法

14.1人工智能基本概念

14.1.1智能的概念

14.1.2人工智能的概念

14.1.3人工智能的研究目標

14.2人工智能的典型應用

14.3人工智能的MATLAB實現

14.3.1粒子群算法的MATLAB實現

14.3.2遺傳算法的MATLAB實現

14.3.3模糊神經網絡控製在MATLAB中的應用

14.3.4蟻群算法的MATLAB實現

本章小結

第15章模糊邏輯工具箱

15.1隸屬度函數

15.1.1高斯隸屬度函數

15.1.2兩邊型高斯隸屬度函數

15.1.3一般鍾型隸屬度函數

15.1.4兩個sigmoid型隸屬度函數之差組成的隸屬度函數

15.1.5通用隸屬度函數

15.1.6П形隸屬度函數

15.1.7兩個sigmoid型隸屬度函數乘積組成的隸屬度函數

15.1.8sigmoid型隸屬度函數

15.1.9S形隸屬度函數

15.1.10梯形隸屬度函數

15.1.11三角形隸屬度函數

15.1.12Z形隸屬度函數

15.1.13兩個隸屬度函數之間轉換參數

15.1.14基本FIS編輯器

15.1.15隸屬度函數編輯器

15.2模糊推理結構

15.2.1不使用數據聚類從數據生成FIS

15.2.2使用減法聚類從數椐生成FIS

15.2.3生成FIS麯麵

15.2.4mamdani型FIS轉換為sugeno型FIS

15.2.5完成模糊推理計算

15.2.6模糊均值聚類

15.2.7模糊均值和減法聚類

15.2.8繪製FIS

15.2.9繪製給定變量的所有隸屬度函數麯綫

15.2.10從磁盤裝入FIS

15.2.11從FIS中刪除某一隸屬度函數

15.2.12從FIS中刪除變量

15.2.13設置模糊係統屬性

15.2.14以分行形式顯示FIS所有屬性

15.2.15完成模糊運算

15.2.16解析模糊規則

15.2.17規則編輯器和語法編輯器

15.2.18規則觀察器和模糊推理框圖

15.2.19保存FIS到磁盤

15.2.20顯示FIS的規則

15.3模糊聚類工具箱

15.4直接自適應模糊控製

15.4.1問題描述

15.4.2控製器設計

15.4.3自適應律設計

15.4.4直接自適應模糊控製仿真

本章小結

第16章優化工具箱

16.1優化工具箱及最優化問題簡介

16.1.1優化工具箱常用函數

16.1.2最優化問題

16.2綫性規劃

16.2.1綫性規劃函數

16.2.2綫性規劃問題的應用

16.3無約束非綫性規劃

16.3.1基本數學原理簡介

16.3.2無約束非綫性規劃函數

16.3.3無約束非綫性規劃問題的應用

16.4二次規劃

16.4.1二次規劃函數quadprog

16.4.2二次規劃問題的應用

16.5有約束最小化

16.5.1有約束最小化函數fmincon

16.5.2有約束最小化的應用

16.6目標規劃

16.6.1目標規劃函數fgoalattain

16.6.2目標規劃的應用

16.7最大最小化

16.7.1最大最小化函數fminimax

16.7.2最大最小化的應用

本章小結

第17章偏微分方程工具箱

17.1偏微分方程工具箱簡介

17.2求解橢圓方程

17.3求解拋物綫方程

17.4求解雙麯綫方程

17.5求解特徵值方程

本章小結

精彩書摘

　　第5章插值擬閤

　　在科技工程中，除瞭要進行一定的理論分析外，通過實驗對所得數據進行分析、處理也是必不可少的一種方法。由於實驗測定實際係統的數據具有一定的代錶性，因此在處理時必須充分利用這些信息，又由於測定過程中不可避免會産生誤差，故在分析經驗公式時又必須考慮這些誤差的影響，兩者相互製約。因此，閤理建立實際係統數學模型的方法稱為數值逼近法。MATLAB提供瞭豐富的函數指令實現數據的數值逼近，本章具體講解數據的插值與分析等內容。

　　學習目標：

　　�r學習和掌握插值擬閤原理；

　　�r熟練掌握運用MATLAB(工具箱)進行數據插值擬閤；

　　�r掌握和運用插值擬閤思想解決具體工程實際問題。

　　5.1插值問題

　　工程實踐和科學實驗中，常常需要從一組實驗觀測數據(xi,yi)(i=1,2,3,…,n)中，求自變量x與因變量y的一個近似的函數關係式y=f(x)。

　　例如觀測行星的運動，隻能得到某時刻t所對應的行星位置si(用經緯度錶示)，想知道行星在任何時刻t的位置。又如，大氣壓測定問題、導彈發射問題、程序控製銑床加工精密工件問題、飛機船舶製造問題等都屬於此類問題。

　　因為考慮到代數多項式既簡單又便於計算，所以就用代數多項式近似地錶示滿足n個點yi=f(xi)(i=1,2,3,…,n)的函數關係式y=f(xi)，此即為插值法。

　　5.1.1拉格朗日插值

　　已知n+1個數據點：(xi,yi)(i=1,2,3,…,n)，n次拉格朗日插值公式為

　　Ln=∑ni=0yi∏nj=0,

　　j≠ix－xjxi－xj

　　特彆地：當n=1時，有

　　L1=y0x－x1x0－x1+y1x－x0x1－x0

　　當n=2時，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)

　　稱為拋物綫插值或二次插值。

　　在MATLAB中編程實現的拉格朗日插值法函數為lagrange()。

　　調用格式：

　　f=lagrange(x,y)

　　或

　　f=lagrange(x,y,x0)

　　其中，x為已知數據點的x坐標嚮量；y為已知數據點的y坐標嚮量；x0為插值點的x坐標；f為求得的拉格朗日插值多項式或在x0處的插值。

　　編寫拉格朗日插 MATLAB科學計算（科學與工程計算技術叢書） 下載 mobi epub pdf txt 電子書

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老莊無為逍遙神，謀籌決勝兵傢魂。深諳仁義夫子道，算無遺策堪笑人。

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