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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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1.1.1 MATLAB的産生和發展 1
1.1.2 MATLAB的産品構成與
特點 2
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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
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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
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
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2.4 綜閤實例 56
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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
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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
5.2.5 散亂節點插值 147
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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
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6.2.4 勒讓德多項式 170
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7.1 二乘擬閤 185
7.2 MATLAB擬閤函數 191
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7.2.2 一元多項式擬閤 194
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7.3 MATLAB擬閤工具箱 203
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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
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8.5.4 Bicg迭代法 236
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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
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10.3.6 算術平均數 274
10.3.7 中位數 274
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10.3.9 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
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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
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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
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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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14.1.2 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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這本書的齣現，猶如在迷霧中點亮瞭一盞明燈，讓我看到瞭解決復雜計算難題的希望。我一直在尋找一本能夠幫助我係統掌握MATLAB在科學計算和數據統計領域應用的教材，但之前的嘗試總是差強人意。要麼是內容過於零散，要麼是理論深度不夠，讓我難以觸及核心。當我拿到《精通MATLAB科學計算與數據統計應用》時，我被其紮實的內容和清晰的結構所吸引。 書中對數值分析方法的講解，比如數值積分、微分方程求解、優化算法等，都給我的研究帶來瞭極大的啓發。我過去在處理一些復雜的模型時，常常受限於計算的精度和效率，而這本書提供瞭非常實用的MATLAB函數和技巧，讓我能夠更準確、更快速地得到結果。特彆是關於多項式插值和逼近的部分，講解得非常透徹，並提供瞭多種實現方式，讓我可以根據具體情況選擇最閤適的方法。 在數據處理和可視化方麵，這本書也做得非常齣色。它詳細介紹瞭如何利用MATLAB進行數據導入、清洗、轉換以及各種統計分析。我最看重的是書中關於數據可視化的大量篇幅，圖錶是理解復雜數據最直觀的方式。這本書提供瞭豐富的繪圖函數和定製化選項，讓我能夠創建齣清晰、美觀且信息量豐富的圖形，極大地提升瞭我的數據解讀能力。 值得一提的是，書中對某些高級主題的探討，如小波分析、模糊邏輯和神經網絡等，也讓我眼前一亮。雖然這些內容需要一定的基礎，但作者的講解依然保持瞭邏輯的嚴謹性和易懂性，為我進一步深入學習這些領域打下瞭堅實的基礎。這本書不僅僅是傳授工具的使用，更重要的是，它引導我理解瞭這些科學計算和統計方法背後的思想。 總而言之，《精通MATLAB科學計算與數據統計應用》是一本集理論與實踐於一體的優秀著作。它係統地梳理瞭MATLAB在科學計算和數據統計領域的應用，提供瞭豐富的案例和詳實的講解，絕對是所有需要運用MATLAB進行科學研究和數據分析的讀者的必備參考書。
评分作為一名對數據驅動決策充滿熱情的研究者，我一直在尋找一本能夠真正讓我“玩轉”MATLAB在數據分析領域精髓的書籍。《精通MATLAB科學計算與數據統計應用》這本書，如同一位經驗豐富的嚮導，帶領我穿越瞭數據分析的重重迷霧，抵達瞭知識的彼岸。我之前接觸過一些MATLAB的零散教程，但總感覺缺乏連貫性和深度。 這本書在統計建模部分的闡述，對我來說尤其具有價值。書中詳細講解瞭如何利用MATLAB構建和評估各種統計模型，從簡單的綫性迴歸到復雜的廣義綫性模型，都有深入的剖析。它不僅提供瞭代碼實現，更重要的是，解釋瞭模型背後的統計學原理，讓我能夠理解模型選擇的依據和結果的解釋方法。 我特彆欣賞書中關於實驗設計和方差分析的內容。在我的研究中，閤理的設計實驗是獲得可靠數據的前提。這本書清晰地闡述瞭不同實驗設計方案的優缺點，以及如何利用MATLAB進行方差分析，從中提取有用的信息。這對於我優化實驗流程、提高數據質量有著至關重要的作用。 此外，書中對時間序列分析的講解也讓我受益匪淺。很多經濟學和工程學問題都涉及到時間序列數據，而這本書提供瞭豐富的工具和方法來處理這類數據，包括趨勢分析、季節性分解、ARIMA模型等。我能夠清晰地看到如何利用MATLAB實現這些復雜的分析，並從中預測未來走勢。 總體來說，《精通MATLAB科學計算與數據統計應用》是一本非常全麵且實用的書籍。它不僅覆蓋瞭MATLAB在科學計算和數據統計領域的絕大部分核心內容，而且講解深入淺齣，案例豐富。我相信，任何希望在數據分析領域有所建樹的讀者，都能在這本書中找到所需的知識和靈感。
评分這本書簡直是打開瞭我新世界的大門！我一直對數據分析和科學計算有著濃厚的興趣，但總覺得缺乏一個係統性的入門指導。市麵上很多書籍要麼過於理論化，讓人望而卻步，要麼過於淺顯，無法滿足深入學習的需求。當我拿到《精通MATLAB科學計算與數據統計應用》這本書時，就抱著試試看的心態翻開瞭。沒想到，這本書的內容安排得是如此的閤理！它從最基礎的MATLAB語法和環境搭建講起，循序漸進地引入瞭各種科學計算的常用函數和工具箱。 我尤其喜歡書中對矩陣運算和綫性代數部分的講解。我一直覺得MATLAB在這些方麵的強大之處，但之前的學習零散不成體係。這本書用非常直觀的方式展示瞭如何利用MATLAB進行高效的矩陣操作，解決瞭我在很多工程問題中遇到的瓶頸。而且，書中還穿插瞭大量的實際案例，比如信號處理、圖像分析、數值模擬等，這些案例緊密結閤瞭理論知識，讓我能夠立刻看到所學知識的實際應用價值。 更讓我驚喜的是，這本書在數據統計方麵的內容也十分詳實。從描述性統計到推斷性統計，從假設檢驗到迴歸分析，幾乎涵蓋瞭數據統計學的核心內容。書中不僅介紹瞭各種統計方法的原理，更重要的是，它詳細演示瞭如何在MATLAB中利用相應的函數來實現這些分析。這對於我這樣需要處理大量實驗數據，並從中提取有價值信息的研究人員來說，簡直是雪中送炭！ 這本書的語言風格也非常親切易懂，沒有使用太多晦澀難懂的術語。即便是像我這樣並非科班齣身的讀者，也能很快理解書中的概念。作者在講解復雜算法時，往往會先用簡單的比喻或圖示來幫助讀者建立直觀的認識，然後再深入到數學推導和代碼實現。這種由淺入深的學習方式，極大地降低瞭學習門檻，讓我能夠更加自信地投入到學習中。 總而言之，《精通MATLAB科學計算與數據統計應用》是一本真正意義上的“實戰指南”。它不僅教會瞭我如何使用MATLAB這個強大的工具，更重要的是，它培養瞭我用科學計算和數據統計的思維去解決問題的能力。我強烈推薦這本書給所有對科學計算、數據分析和MATLAB感興趣的朋友們，無論你是學生、研究人員還是工程師，相信你都能從這本書中受益匪淺。
评分我一直認為，在當今這個數據爆炸的時代，掌握一種強大的數據分析工具至關重要。《精通MATLAB科學計算與數據統計應用》這本書，正好滿足瞭我對MATLAB在科學計算和數據統計領域深入學習的需求。它填補瞭我之前學習中的諸多空白，讓我對這個領域有瞭更係統、更深刻的認識。 本書在數值計算方法的講解上，可謂是精益求精。從綫性方程組的求解到特徵值和特徵嚮量的計算，再到函數極值的搜索，都提供瞭清晰的算法介紹和MATLAB的實現代碼。我尤其喜歡書中對牛頓法和梯度下降法等優化算法的詳盡闡述，這對於我解決實際問題中的參數優化難題，提供瞭寶貴的指導。 在數據建模和機器學習的基礎部分，這本書也做得非常齣色。它介紹瞭監督學習和無監督學習的基本概念，以及常用的算法，如支持嚮量機、決策樹等。書中不僅講解瞭算法的原理，還重點演示瞭如何利用MATLAB構建和訓練這些模型，並對模型進行評估。這讓我能夠更有效地處理和分析我的實驗數據。 讓我感到欣喜的是，這本書還涉及瞭生物信息學和金融工程等領域的MATLAB應用實例。這些跨學科的應用，讓我看到瞭MATLAB的強大潛力和廣泛的適用性。通過這些生動的案例，我能夠更好地理解MATLAB在解決實際問題中的價值。 總而言之，《精通MATLAB科學計算與數據統計應用》是一本不可多得的優秀教材。它結構嚴謹，內容翔實，既有理論的深度，又不乏實踐的指導。我強烈推薦這本書給所有希望提升MATLAB在科學計算和數據統計應用能力的讀者，相信它一定會給你帶來巨大的收獲。
评分自從我開始接觸科學研究以來，就一直深陷於浩瀚的數據海洋和復雜的計算難題之中。《精通MATLAB科學計算與數據統計應用》這本書，就如同我的“秘密武器”，幫助我打開瞭通往高效解決問題的大門。我之前閱讀過不少MATLAB相關的資料，但總覺得不夠係統，難以形成完整的知識體係。 這本書在概率論和數理統計部分的介紹，對我來說是全新的視角。它不僅僅是簡單地羅列公式，而是通過MATLAB的仿真和可視化，生動地展示瞭各種概率分布的特性，以及統計推斷的邏輯。我第一次真正理解瞭中心極限定理的威力，也學會瞭如何利用MATLAB進行隨機數生成和濛特卡洛模擬，這對於我理解和分析一些復雜係統非常有幫助。 書中關於數據降維和聚類分析的內容，也讓我眼前一亮。在處理高維數據時，如何有效地提取關鍵信息並進行分組，一直是我的難題。這本書提供瞭PCA、t-SNE等多種降維方法的實現，並詳細講解瞭K-means、層次聚類等聚類算法的應用。我能夠清晰地看到如何利用MATLAB將雜亂的數據整理得井井有條，並從中發現隱藏的模式。 讓我印象深刻的還有書中關於信號處理和圖像分析的章節。我之前對這些領域一直存在模糊的認識，而這本書用MATLAB的強大功能，將這些復雜的概念變得觸手可及。從傅裏葉變換到濾波，從圖像增強到特徵提取，都進行瞭清晰的闡述和演示。這對於我跨學科的研究，提供瞭重要的技術支持。 總而言之，《精通MATLAB科學計算與數據統計應用》是一本集理論深度、實踐廣度和技術高度於一體的佳作。它不僅是MATLAB的入門寶典，更是深入探索科學計算和數據統計奧秘的必備工具書。我真心推薦給所有需要進行科學計算和數據分析的讀者。
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