店铺： 江阴新华书店图书专营店
出版社： 人民邮电出版社
ISBN：9787115441874
商品编码：27239047918
包装：平装-胶订
开本：16
出版时间：2017-09-01
具体描述
內容介紹
內容介紹
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J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，用戶可以將更多精力集中於所需要處理的核心問題上。 MATLAB科學計算涉及數學、機械、電子、控製和金融等多個領域。本書以MATLAB科學工程計算為立足點，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，力求典型全麵。本書可作為MATLAB課程的教學用書或者綫性代數、概率統計等課程的教學輔助書。
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341個精心設計的MATLAB應用實戰案例。 103個精心編寫的MATLAB工具箱函數。 4個精心挑選的MATLAB工程性綜閤案例。 理論知識與應用案例的無縫連接，體現齣科學計算在工程實踐領域中的完 美應用。 理論翔實，拒絕知識斷層，同時又不偏執於理論本身，介紹理論知識以說明實際問題為目的，定量解釋與定性描述恰D融閤。 實際案例豐富，針對每一個案例不僅給齣詳盡的實現代碼，更揭示齣背後的設計思想，注重思維曆練，讓您知其然，更知其所以然。 內容具有一定深度，這決不是一本會在2個月後J會失去價值的應用程序參考，相反讓你每次欣賞時都能得到新的享受。
目錄
D 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、 D 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程序及其幫助係統 13
1.3.1 搜索路徑 13
1.3.2 M文件 14
1.3.3 幫助係統 16
1.3.4 學習MATLAB的方法 19
D 2章 MATLAB程序設計 21
2.1 基本語法 21
2.1.1 標識符 21
2.1.2 數據類型 23
2.1.3 運算符 35
2.1.4 流程控製語句 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 嚮量化編程 50
2.3.4 並行計算 50
2.3.5 稀疏矩陣 51
2.4 綜閤實例 56
D3章 可視化編程 58
3.1 繪製二維圖形 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 特殊坐標係函數 64
3.2 繪製三維圖形 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 綜閤實例 81
D4章 MATLAB求微分與積分 89
4.1 J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 綜閤實例 123
D5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 分片綫性插值 141
5.2.3 雙綫性插值 142
5.2.4 雙三次插值 143
5.2.5 散亂節點插值 147
5.3 綜閤實例 149
D6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 綜閤實例—泰勒展開式
的降次 182
D7章 MATLAB麯綫與麯麵擬閤 185
7.1 二乘擬閤 185
7.2 MATLAB擬閤函數 191
7.2.1 多元綫性擬閤—lsqlin、regress 191
7.2.2 一元多項式擬閤 194
7.2.3 非綫性擬閤 198
7.3 MATLAB擬閤工具箱 203
7.4 綜閤實例—臨床藥物
注射問題 213
D8章 MATLAB求解綫性方程組 216
8.1 綫性方程組 216
8.2 符號解法 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 迭代法 228
8.5.1 Gauss-Seidel迭代法 229
8.5.2 SOR超鬆弛迭代法 231
8.5.3 Jacobi迭代法 234
8.5.4 Bicg迭代法 236
8.6 綜閤實例 238
D9章 MATLAB求解非綫性方程組 242
9.1 二分法 242
9.2 迭代法 244
9.2.1 牛頓法 246
9.2.2 簡化牛頓法 248
9.2.3 割綫迭代法 249
9.2.4 黃金分割法 250
9.2.5 拋物綫法 252
9.2.6 不動點迭代法 254
9.2.7 牛頓下山法 256
9.3 綜閤實例 257
D 10章 MATLAB概率統計 261
10.1 概率統計工具箱 261
10.2 隨機數生成 262
10.2.1 生成均勻分布隨機數 264
10.2.2 生成正態分布隨機數 266
10.3 隨機變量的統計值 267
10.3.1 求期望 267
10.3.2 求方差 269
10.3.3 求標準差 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 相關係數 279
10.3.13 其他數字特徵 281
10.4 參數估計 281
10.4.1 均勻分布的參數估計 282
10.4.2 正態分布的參數估計 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 符號秩檢驗 290
10.6 迴歸 291
10.6.1 綫性迴歸 291
10.6.2 非綫性迴歸 292
10.7 綜閤實例 293
D 11章 MATLAB求解微分方程組 298
11.1 常微分方程 298
11.1.1 微分方程組的符號解 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D斯（Adams）
外插法 307
11.1.6 亞D斯（Adams）
內插法 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 綜閤實例 315
D 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 綫性規劃 329
12.3 0-1整數規劃 333
12.4 二次規劃 334
12.5 多目標規劃 337
12.6 貪心算法 339
12.7 遺傳算法 341
12.8 模擬退火算法 345
12.9 粒子群算法 347
12.10 綜閤實例 347
D 13章 C/C 與MATLAB混閤編程 353
13.1 C/C 與MATLAB混閤調用
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 調用動態鏈接庫 376
13.4 綜閤實例 381
D 14章 MATLAB工程計算案例精粹 387
14.1 Delta並聯機器人建模 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
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1.1.2 MATLAB的産品構成與
特點 2
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窗口簡介 4
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1.2.3 MATLAB的窗口 10
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1.3.3 幫助係統 16
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2.1 基本語法 21
2.1.1 標識符 21
2.1.2 數據類型 23
2.1.3 運算符 35
2.1.4 流程控製語句 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
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2.3.1 高效開發技巧 49
2.3.2 提高代碼效率 49
2.3.3 嚮量化編程 50
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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 特殊坐標係函數 64
3.2 繪製三維圖形 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 綜閤實例 81
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4.1 J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 綜閤實例 123
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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 分片綫性插值 141
5.2.3 雙綫性插值 142
5.2.4 雙三次插值 143
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6.1 泰勒逼近 152
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7.1 二乘擬閤 185
7.2 MATLAB擬閤函數 191
7.2.1 多元綫性擬閤—lsqlin、regress 191
7.2.2 一元多項式擬閤 194
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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 迭代法 228
8.5.1 Gauss-Seidel迭代法 229
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9.2 迭代法 244
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9.2.2 簡化牛頓法 248
9.2.3 割綫迭代法 249
9.2.4 黃金分割法 250
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10.3.6 算術平均數 274
10.3.7 中位數 274
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10.3.10 樣本的偏斜度 277
10.3.11 協方差 278
10.3.12 相關係數 279
10.3.13 其他數字特徵 281
10.4 參數估計 281
10.4.1 均勻分布的參數估計 282
10.4.2 正態分布的參數估計 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 符號秩檢驗 290
10.6 迴歸 291
10.6.1 綫性迴歸 291
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11.1.1 微分方程組的符號解 298
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11.1.3 改進的歐拉法 301
11.1.4 龍格—庫塔法 303
11.1.5 亞D斯（Adams）
外插法 307
11.1.6 亞D斯（Adams）
內插法 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
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12.1.1 優化工具箱 321
12.2 綫性規劃 329
12.3 0-1整數規劃 333
12.4 二次規劃 334
12.5 多目標規劃 337
12.6 貪心算法 339
12.7 遺傳算法 341
12.8 模擬退火算法 345
12.9 粒子群算法 347
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13.1 C/C 與MATLAB混閤調用
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 調用動態鏈接庫 376
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14.1.3 實驗例程 390
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14.2.1 問題闡述 394
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14.3 街頭遊戲解謎 398
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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
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《數字世界的藝術：算法、模型與洞察》 內容簡介： 在這個信息爆炸的時代，我們被海量數據所包圍，從宇宙的浩瀚星辰到細胞的微觀運作，從經濟的潮起潮落到社會結構的復雜演變，無不蘊含著值得我們深入探索的規律與智慧。然而，這些數據本身隻是冰冷的數字，它們需要被理解、被解讀、被轉化為可操作的知識。《數字世界的藝術：算法、模型與洞察》正是這樣一本引領讀者穿越數字迷霧，掌握從數據中挖掘寶藏的指南。本書並非專注於某一特定領域的工具介紹，而是緻力於構建一種思維模式，一套通用方法論，幫助讀者理解和應用現代計算科學的核心理念，從而在任何需要數據分析和模型構建的場景下都能遊刃有餘。 本書的篇幅將詳盡地闡述計算科學的基石——算法。我們將從最基本的概念入手，逐步深入到復雜算法的設計與分析。例如，我們不會僅僅列舉幾種排序算法，而是會深入探討它們的時間復雜度和空間復雜度，理解它們在不同場景下的優劣。讀者將學習如何運用分治、動態規劃、貪心等策略來設計高效的算法，以解決從簡單的搜索問題到復雜的優化問題。我們將考察圖算法，如最短路徑算法（Dijkstra、Floyd-Warshall）和最小生成樹算法（Prim、Kruskal），理解它們在網絡分析、物流規劃等領域的應用。同時，本書也將觸及字符串匹配算法（KMP、Boyer-Moore）和查找算法（哈希錶、二叉搜索樹）等，為處理文本數據和高效信息檢索奠定基礎。更重要的是，本書將強調算法的可伸縮性與魯棒性，教會讀者如何評估算法在處理大規模數據集時的錶現，以及如何設計能夠應對異常數據和邊界情況的算法。 在算法的堅實基礎上，本書將重點介紹數學模型的構建與應用。模型是我們理解和預測現實世界復雜現象的抽象工具。我們將從統計學模型開始，深入探討概率分布（正態分布、泊 menghasilkan、泊鬆分布等）在描述和模擬隨機現象中的作用。讀者將學習如何運用綫性迴歸和邏輯迴歸來捕捉變量之間的關係，並進行預測。本書還將介紹更高級的模型，如時間序列模型（ARIMA、指數平滑），用於分析和預測隨時間變化的趨勢，這在金融市場分析、天氣預報等領域至關重要。我們將探討非綫性模型，例如決策樹和隨機森林，它們能夠處理數據中復雜的非綫性關係，並為分類和迴歸任務提供強大的解決方案。此外，本書還會涉及概率圖模型，如貝葉斯網絡和馬爾可夫隨機場，它們能夠有效地錶示變量之間的依賴關係，並在推理和不確定性建模中發揮關鍵作用。本書將強調模型的選擇、評估與優化，引導讀者理解不同模型適用於何種問題，以及如何通過交叉驗證、正則化等技術來提高模型的泛化能力。 更進一步，本書將聚焦於數據處理與可視化的藝術。數據是模型的燃料，而有效的處理和可視化則是提取燃料、理解其性質的關鍵。我們將詳細介紹數據清洗的技巧，包括處理缺失值、異常值、重復項以及數據類型轉換，確保數據的質量與一緻性。本書將深入講解數據轉換與特徵工程，如標準化、歸一化、獨熱編碼，以及如何從原始數據中提取更有意義的特徵，以提升模型性能。在可視化方麵，本書將超越簡單的圖錶繪製，而是引導讀者思考如何通過可視化來講述數據的故事。我們將學習使用各種圖錶類型，如散點圖、柱狀圖、摺綫圖、箱綫圖、熱力圖等，來揭示數據的分布、趨勢、關聯性和異常。本書將強調交互式可視化的重要性，利用交互功能來探索數據，發現隱藏的洞察。我們將學習如何設計直觀且信息豐富的可視化，使非技術背景的讀者也能理解復雜的數據分析結果。 本書的獨特之處在於，它並非止步於理論的闡述，而是將理論與實踐緊密結閤。在每一章節中，我們都會通過具體的案例研究來展示算法和模型的實際應用。這些案例將涵蓋科學研究的多個前沿領域，例如： 生物醫學： 利用序列比對算法分析基因組數據，構建疾病預測模型，識彆潛在的藥物靶點。 物理學： 應用數值積分與微分方程求解方法模擬物理過程，如流體力學、電磁場傳播，並利用數據分析技術解釋實驗結果。 環境科學： 運用統計模型分析氣候變化數據，預測極端天氣事件，並利用空間分析技術評估環境風險。 社會科學： 構建社交網絡分析模型，理解信息傳播模式，分析公眾輿論，預測社會趨勢。 工程技術： 應用優化算法設計最優控製策略，利用信號處理技術分析傳感器數據，進行故障診斷。 這些案例將貫穿全書，不僅會展示特定算法和模型的應用，更會體現一個完整的數據科學工作流程：從問題的定義、數據的收集與預處理，到模型的選擇與構建，再到結果的解釋與可視化。本書將鼓勵讀者批判性地思考，不僅要理解“怎麼做”，更要理解“為什麼這麼做”，以及在不同情境下“應該怎麼做”。 本書還將探討模型評估與驗證的關鍵原則。我們不僅僅滿足於模型能夠擬閤訓練數據，而是要確保模型在未見過的數據上也能錶現良好。讀者將深入理解偏差（bias）與方差（variance）的權衡，學習如何避免過擬閤（overfitting）和欠擬閤（underfitting）。我們將詳細介紹各種評估指標，如準確率、精確率、召迴率、F1分數、ROC麯綫、AUC值等，並指導讀者根據具體的任務目標選擇最閤適的評估方法。本書還將強調模型的可解釋性，在追求模型性能的同時，努力理解模型做齣決策的原因，這對於建立信任、發現潛在問題以及進行科學洞察至關重要。 此外，本書還將涉及不確定性量化。在科學計算和數據統計中，準確地評估和錶達結果的不確定性至關重要。我們將探討貝葉斯統計方法，如何利用先驗知識和數據來更新信念，並獲得後驗分布，從而量化不確定性。讀者將學習到濛特卡洛方法，例如濛特卡洛模擬（Monte Carlo Simulation）和馬爾可夫鏈濛特卡洛（MCMC），它們是處理復雜概率分布和進行高效采樣的重要工具。 《數字世界的藝術：算法、模型與洞察》是一場思維的革新，它將幫助讀者建立起一套嚴謹、係統且靈活的分析框架。無論您是渴望在學術研究中突破瓶頸的科研人員，還是希望從海量數據中挖掘商業價值的企業精英，亦或是熱衷於探索未知奧秘的獨立學習者，本書都將成為您數字時代不可或缺的得力助手。它將賦予您駕馭數字浪潮的力量，將冰冷的數字轉化為清晰的洞察，最終實現以數據驅動的創新與進步。本書的目標是培養讀者成為一個獨立思考、善於解決問題的數據科學傢，能夠自信地麵對日益復雜和數據驅動的世界。
用户评价
评分
我目前手頭的這份《精通MATLAB科學計算與數據統計應用》在數據處理和可視化方麵，似乎下足瞭功夫。我瞭解到，它不僅涵蓋瞭基礎的數據導入導齣（如CSV、Excel文件），還可能深入到數據清洗、轉換和預處理的各個環節。這對於任何想要進行有效數據分析的人來說，都是至關重要的第一步。很多時候，數據本身的質量直接影響到後續分析結果的可靠性。如果這本書能提供各種實用的數據清洗技巧，比如如何處理缺失值、異常值，如何進行數據標準化和歸一化，以及如何利用MATLAB強大的數據處理函數進行高效的數據重塑和整閤，那將是非常有價值的。更令我期待的是，書中可能還包含瞭豐富的數據可視化技術。從簡單的摺綫圖、散點圖，到更復雜的3D圖形、熱力圖，以及如何根據數據特性選擇最閤適的可視化方式，這些都是將復雜數據轉化為直觀洞察的關鍵。學會如何用MATLAB生成專業、美觀的圖錶，對於撰寫報告、展示研究成果，乃至與他人溝通數據發現，都具有不可估量的意義。
评分這本《精通MATLAB科學計算與數據統計應用》給我的第一印象是，它在科學計算方法的引入上，似乎走得比一般書籍更遠。不僅僅是基礎的數值運算，我看它在微積分、綫性代數、微分方程等核心科學計算領域，都給齣瞭很詳盡的介紹。我尤其對它處理復雜方程組和優化問題的方式感到好奇。很多時候，在工程仿真和物理建模中，我們都會遇到這類問題，傳統的解析解法往往不可行，而數值解法又需要精確的算法和高效的實現。這本書如果能提供清晰的算法原理講解，並且用MATLAB的代碼展示如何進行高效求解，那將是非常實用的。想象一下，在解決一個復雜的物理模型時，能夠直接調用書中提供的優化函數或數值積分工具，大大縮短瞭開發時間，提高瞭計算精度，這無疑是極具吸引力的。而且，它可能還會涉及一些信號處理和圖像處理的基礎算法，這些都是科學研究中非常常見的工具，如果這本書能在這方麵有所建樹，對很多交叉學科的研究者來說，都將是極大的福音。
评分剛拿到這本《精通MATLAB科學計算與數據統計應用》，還沒來得及深入研讀，但僅從目錄和前幾章的瀏覽來看，這本書似乎在數據分析領域有著紮實的基礎。特彆吸引我的是它對各種統計學方法的講解，感覺比我之前看的很多資料都更加係統和透徹。比如，在描述性統計方麵，它不僅列齣瞭平均值、中位數、方差這些基本概念，還深入到瞭更復雜的分布特性分析，像是偏度、峰度以及如何通過圖示（直方圖、箱綫圖等）直觀地理解數據分布的形態。這對於我處理科研數據時，快速掌握數據“畫像”非常有幫助。而且，這本書似乎還很注重理論與實踐的結閤，在介紹統計方法的同時，也給齣瞭相應的MATLAB實現代碼示例，這一點非常關鍵。對於像我這樣希望將理論知識轉化為實際操作的學習者來說，這無疑大大降低瞭學習門檻，能讓我更快地將學到的統計知識應用到實際的數據分析項目中，解決現實中的科學計算問題。我個人特彆期待它在假設檢驗和迴歸分析部分的詳細闡述，因為這些都是我在工作中經常會遇到的挑戰，如果這本書能提供清晰的步驟和實用的技巧，那將是一筆寶貴的財富。
评分這本書《精通MATLAB科學計算與數據統計應用》在我看來，最大的亮點可能在於它能夠幫助讀者建立起一種係統性的思維模式，去理解和應用MATLAB進行科學研究。它不僅僅是一本工具書，更像是一個思維的引導者。我想，它應該會從基礎的MATLAB編程語言特點講起，逐步深入到如何構建有效的算法，如何進行代碼優化，以及如何利用MATLAB的生態係統（比如工具箱）來解決特定的科學問題。這對於初學者來說，能夠幫助他們快速建立起紮實的編程基礎，避免走彎路；而對於有一定經驗的用戶，則可能提供一些更高級的編程技巧和設計思路，幫助他們提升代碼的可讀性、效率和可維護性。而且，書中對數據統計應用的強調，也暗示著它會教導讀者如何將編程能力與統計學知識相結閤，從而能夠自主地設計和實現復雜的數據分析流程，而不僅僅是停留在調用現成的函數。這種將編程技能與科學研究深度融閤的理念，纔是真正意義上的“精通”。
评分我翻閱瞭一下《精通MATLAB科學計算與數據統計應用》的章節結構，發現它在某些進階內容的覆蓋上，似乎也相當全麵。除瞭基礎的科學計算和統計分析，它還可能涉及一些更前沿的應用領域，比如機器學習、模式識彆，甚至是某些特定工程領域的仿真。我特彆關注它在講解這些高級概念時，是否能夠提供清晰的數學背景和算法解釋，而不是簡單地羅列MATLAB函數。例如，在機器學習部分，它是否會解釋支持嚮量機、決策樹、神經網絡等算法的原理，以及如何用MATLAB實現這些模型並進行訓練和評估。同樣，在數據統計方麵，如果能觸及到時間序列分析、多元統計分析，或者更復雜的非參數檢驗等內容，那將極大地擴展本書的應用範圍。我非常期待看到它如何將這些看似獨立的領域，通過MATLAB這個強大的平颱，有機地聯係起來，幫助讀者構建起一個更加完整和深入的科學計算與數據分析知識體係。
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