MATLAB for Engineers

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出版者:Prentice Hall
作者:Holly Moore
出品人:
页数:672
译者:
出版时间:2011-9-18
价格:USD 96.40
装帧:Paperback
isbn号码:9780132103251
丛书系列:
图书标签:
  • Matlab
  • 数学
  • 学术
  • 2011
  • MATLAB
  • 工程数学
  • 数值计算
  • 科学计算
  • 算法
  • 数据分析
  • 信号处理
  • 控制系统
  • 图像处理
  • 建模仿真
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具体描述

MATLAB for Engineers, 3e, is ideal for Freshman or Introductory courses in Engineering and Computer Science. With a hands-on approach and focus on problem solving, this introduction to the powerful MATLAB computing language is designed for students with only a basic college algebra background. Numerous examples are drawn from a range of engineering disciplines, demonstrating MATLAB’s applications to a broad variety of problems. This book is included in Prentice Hall’s ESource series. ESource allows professors to select the content appropriate for their freshman/first-year engineering course. Professors can adopt the published manuals as is or use ESource’swebsite www.prenhall.com/esource to view and select the chapters they need, in the sequence they want.The option to add their own material or copyrighted material fromother publishers also exists.

《工程实用计算宝典》 内容简介 本书是一本旨在为广大工程技术人员、科研工作者以及相关领域学生提供全面、实用计算工具和方法的指导手册。它不侧重于某一款特定的软件,而是着眼于工程领域中普遍存在的计算难题,并提供一套融会贯通的思维模式和行之有效的解决方案。全书以解决实际工程问题为导向,深入浅出地讲解各种计算方法,涵盖了从基础理论到高级应用的广泛内容。 第一部分:工程计算基础理论与思维 本部分将为读者打下坚实的工程计算理论基础,并培养正确的计算思维方式。 章 工程计算的本质与重要性: 深入探讨工程计算在现代工程设计、分析、优化和决策过程中的核心地位。 分析工程计算如何帮助工程师理解复杂系统、预测行为、规避风险并提升效率。 阐述数学模型在工程问题解决中的关键作用,包括如何从物理现象抽象出数学模型。 强调计算精度、稳定性和效率的重要性,以及它们对工程结果的影响。 探讨不同工程领域对计算的特有需求和挑战。 第二章 数学工具箱:工程计算的基石: 线性代数在工程中的应用: 详细介绍向量、矩阵、方程组求解(如高斯消元法、LU分解、迭代法)、特征值与特征向量等概念,并结合结构力学中的刚度矩阵、电路分析中的节点电压法、控制系统中的状态空间表示等实际案例进行讲解。 微积分在工程中的应用: 重点讲解微分(如求导、泰勒展开、优化问题)和积分(如面积、体积、功、能量计算、傅里叶级数与变换在信号处理和振动分析中的应用),并通过流体力学中的流量计算、热力学中的能量守恒、电磁学中的场积分等具体实例说明其重要性。 微分方程在工程中的应用: 介绍常微分方程(ODEs)和偏微分方程(PDEs)的分类、求解方法(如解析解、数值解法如欧拉法、龙格-库塔法)及其在描述动态系统、传热、振动、扩散等现象中的广泛应用,例如弹簧-质量-阻尼系统、RLC电路、泊松方程、热传导方程等。 概率论与数理统计在工程中的应用: 讲解随机变量、概率分布(如正态分布、指数分布)、期望、方差、置信区间、假设检验、回归分析等,并应用于可靠性工程、质量控制、风险评估、数据分析等领域。 第三章 工程计算的思维模式与流程: 问题建模: 引导读者如何将复杂的工程问题转化为可计算的数学模型,包括识别关键变量、建立约束条件、简化假设的合理性分析。 算法选择: 介绍不同类型计算问题的常用算法,并分析选择算法时应考虑的因素,如精度要求、计算效率、稳定性、鲁棒性等。 数值方法原理: 深入讲解数值方法的核心思想,包括误差分析(截断误差、舍入误差)、收敛性、稳定性等概念,使读者理解数值解的局限性。 结果分析与验证: 强调对计算结果进行批判性分析的重要性,包括敏感性分析、验证方法(如与解析解对比、与实验数据对比、物理意义检查)以及结果的可视化。 工程计算的迭代与优化: 介绍在实际工程中,计算过程并非一次性完成,而是需要通过迭代和优化来不断改进模型和结果。 第二部分:工程计算的常用技术与方法 本部分将聚焦于解决工程实践中遇到的具体计算问题,提供系统性的方法和工具。 第四章 方程求解技术: 非线性方程组求解: 详细介绍牛顿-拉夫逊法及其变种、不动点迭代法、割线法等,并应用于工程优化、多体动力学、化学反应平衡等场景。 大型稀疏线性方程组求解: 探讨直接法(如稀疏LU分解)和迭代法(如共轭梯度法、GMRES)在处理大规模有限元、有限差分问题中的优势。 特征值问题求解: 介绍求解对称和非对称矩阵的特征值与特征向量的算法,以及其在模态分析、稳定性分析、主成分分析等中的应用。 第五章 数据拟合与插值: 多项式拟合与插值: 讲解最小二乘法在曲线拟合中的应用,以及拉格朗日插值、牛顿插值、样条插值等,并应用于实验数据处理、曲面构建等。 非参数回归方法: 介绍局部加权回归(LOWESS)、核回归等,处理具有复杂非线性关系的数据。 多维数据拟合与插值: 探讨张量积插值、径向基函数插值等在处理高维数据时的应用。 第六章 数值积分与微分: 一维数值积分: 详细讲解梯形法则、辛普森法则、高斯求积等方法,并应用于计算面积、体积、质量、能量等。 高维数值积分: 介绍多重梯形法则、蒙特卡洛积分等,处理复杂区域或高维积分问题。 数值微分: 探讨有限差分法在求解导数问题中的应用,以及其精度和稳定性分析。 第七章 优化技术: 单变量优化: 介绍黄金分割法、抛物线法等无约束优化方法。 多变量无约束优化: 重点讲解梯度下降法、共轭梯度法、拟牛顿法(如BFGS)、Levenberg-Marquardt算法等,用于寻找函数的最小值或最大值。 约束优化: 介绍拉格朗日乘子法、罚函数法、序列二次规划(SQP)等,处理带有不等式和等式约束的优化问题。 全局优化与启发式算法: 探讨遗传算法、模拟退火算法、粒子群优化算法等,用于解决非凸、多峰优化问题,以及在设计空间探索、参数优化中的应用。 第八章 随机模拟与蒙特卡洛方法: 随机数生成: 介绍伪随机数生成器的原理和常用方法(如线性同余法、Mersenne Twister),以及各种概率分布的随机数采样方法。 蒙特卡洛方法原理: 深入阐述蒙特卡洛方法的核心思想,包括其在积分、优化、统计推断、风险评估等方面的应用。 马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)方法: 介绍Metropolis-Hastings算法、Gibbs采样等,用于从复杂分布中采样,在贝叶斯统计、复杂模型推断中发挥重要作用。 方​​法在工程中的应用: 结合工程实例,如可靠性分析、系统性能预测、不确定性量化、材料性能模拟等,展示蒙特卡洛方法的强大能力。 第三部分:工程计算的实践应用与进阶 本部分将结合实际工程领域,展示计算方法在不同学科中的具体应用,并探讨一些进阶话题。 第九章 结构力学与固体力学计算: 有限元法(FEM)理论与应用: 详细介绍FEM的基本原理,包括单元选择、插值函数、刚度矩阵组装、载荷向量构建、方程求解等,并讲解在应力分析、变形分析、振动模态分析、热应力分析等方面的应用。 杆件、梁、板、壳结构分析: 讲解如何使用FEM对不同类型的结构进行建模和分析。 接触力学与非线性分析: 探讨非线性材料、大变形、接触等复杂问题的FEM处理方法。 第十章 流体力学与传热学计算: 有限体积法(FVM)与有限差分法(FDM): 介绍FVM和FDM在求解Navier-Stokes方程、能量方程等流体力学和传热学方程中的应用。 稳态与瞬态流动模拟: 讲解如何处理不同工况下的流体流动和传热问题。 边界层理论与湍流模型: 探讨相关理论及其在数值模拟中的应用。 多相流与相变传热: 介绍处理更复杂流体系统的计算方法。 第十一章 控制系统与信号处理计算: 系统辨识与模型建立: 讲解如何从时域或频域数据中辨识系统的数学模型。 时域与频域分析: 介绍根轨迹、Bode图、Nyquist图、Nichols图等分析工具,以及如何进行稳定性分析和性能评估。 数字滤波器设计: 讲解FIR和IIR滤波器的设计原理和方法,并应用于信号去噪、特征提取等。 状态空间方法: 介绍状态空间模型在现代控制理论中的应用,包括可控性、可观测性分析以及状态反馈控制器的设计。 第十二章 机器学习在工程中的计算应用: 监督学习(回归与分类): 介绍线性回归、多项式回归、支持向量机(SVM)、决策树、随机森林等在工程预测、故障诊断、分类中的应用。 无监督学习(聚类与降维): 讲解K-means聚类、主成分分析(PCA)等在数据探索、特征提取中的应用。 神经网络与深度学习基础: 介绍前馈神经网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等在图像识别、时序预测、自然语言处理(在工程文献分析中)等方面的基础概念和应用。 模型训练与评估: 讲解交叉验证、正则化、超参数调优等关键技术。 第十三章 高性能计算与并行计算入门: 并行计算基本概念: 介绍任务并行、数据并行、共享内存、分布式内存等概念。 多线程编程(OpenMP): 讲解如何使用OpenMP实现CPU多核的并行计算。 分布式内存编程(MPI): 介绍Message Passing Interface(MPI)在集群计算中的应用。 GPU计算入门(CUDA/OpenCL): 简要介绍GPU在加速计算密集型任务方面的潜力。 结论 《工程实用计算宝典》致力于为读者提供一套系统、全面、实用的工程计算知识体系。本书通过深入浅出的讲解,结合丰富的工程实例,帮助读者掌握解决各种工程计算问题的关键理论、方法和技术。无论您是经验丰富的工程师,还是初入工程领域的学生,本书都将是您提升计算能力、应对复杂工程挑战的宝贵参考。它强调的是计算思维和方法,而非特定软件的按键操作,旨在培养读者独立分析和解决问题的能力,为工程创新和技术进步贡献力量。

作者简介

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读后感

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matlab脚本入门必备,写的比较基础,对matlab脚本编写的风格和规范有帮助 没有simulink相关的内容 更深层次的问题可以直接查看帮助文档,mathworks官方论坛也可以免费注册,上面的大神很多,多利用搜索工具,绝大部分的问题都能解决 matlab脚本入门必备,写的比较基础,...  

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书是好的 就是翻译水平有限,另外审校也不上心,从原版抄代码都有抄错的 书是好的 就是翻译水平有限,另外审校也不上心,从原版抄代码都有抄错的 书是好的 就是翻译水平有限,另外审校也不上心,从原版抄代码都有抄错的

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用户评价

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我必须说,市面上关于MATLAB的书籍多如牛毛,但大多数都陷入了要么过于基础的“入门指引”,要么就是只关注某个特定工具箱的“深度剖析”。而这本《MATLAB for Engineers》,却精准地找到了那个黄金分割点。它的叙事节奏把握得非常好,前半部分让你对MATLAB的界面和基础语法建立起清晰的认识,那种讲解方式非常流畅,仿佛一位经验丰富的导师在你身边手把手地教导。但它的真正价值体现在后半部分,那些关于数据可视化和高级数值计算的章节。我尤其欣赏作者对“快速原型设计”理念的推崇,它展示了如何利用MATLAB快速将一个理论模型转化为一个可交互的仿真界面,这对于我们进行项目初期的可行性验证至关重要。书中的图表绘制功能介绍得尤为细致,不仅仅是如何画出曲线,更是如何根据工程标准来美化图表,使其具备专业报告的规范性。我用它书中的方法优化了我们实验室的一个传感器数据采集与处理流程,效率提升了近百分之四十。这本书的深度足以支撑你从“会用”迈向“精通”,而不是停留在“能点几下鼠标”的肤浅层面。

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这本书的排版和内容组织结构,简直是教科书级别的典范。我是一个典型的视觉学习者,如果信息堆砌得杂乱无章,我很快就会失去兴趣。但《MATLAB for Engineers》的章节划分逻辑清晰,每一章的主题都紧密围绕一个核心的工程应用领域展开,过渡自然流畅,完全没有突兀感。让我印象特别深刻的是它对“面向对象编程(OOP)”在MATLAB中的应用讲解,这在很多工程计算类的书籍中往往被忽略。作者巧妙地将其引入到大型仿真模型的构建中,极大地提高了代码的可维护性和模块化程度,这对于我目前负责的需要长期迭代的大型项目来说,简直是雪中送炭。此外,书中对常见错误和调试技巧的总结部分,非常贴心,很多都是我曾经在调试中浪费了大量时间才摸索出来的经验,这本书直接将其系统化地呈现了出来。总而言之,这是一部集理论深度、实践广度与优秀可读性于一身的杰出著作,它不仅仅教会了“如何做”,更重要的是教会了“为什么这样做是最好的选择”。

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这部“MATLAB for Engineers”真是让我耳目一新,它简直是为我们这些理工科学生量身定做的宝典。我记得我刚开始接触MATLAB时,那种面对一堆复杂函数和命令行时的茫然感,简直让人抓狂。这本书却完全避开了那种枯燥的说教,它以一种非常工程实践的视角,把MATLAB从一个单纯的计算工具,提升到了一个解决实际工程问题的强大平台。书中的案例分析极其贴近我们课堂上学到的热力学、电路分析或者结构力学这些核心课程。比如,它讲解如何用M文件搭建一个模拟PID控制系统的模型,步骤详尽到连我这个对编程基础不扎实的人都能跟着敲出第一个可以运行的程序。更值得称赞的是,作者对于“矩阵运算”这个核心概念的讲解,不再是教科书式的抽象定义,而是直接与工程中的线性代数应用场景挂钩,让你在不知不觉中就掌握了其精髓。阅读这本书的过程,与其说是学习软件操作,不如说是一次高效的工程思维训练。它不是那种读完就束之高阁的参考书,而是我放在案头,随时需要验证某个算法或快速搭建仿真模型的“急救包”。强烈推荐给所有刚接触MATLAB或者希望将MATLAB应用深度提升的工程师或学生。

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说实话,我拿到这本书时,心里是带着一丝怀疑的,毕竟“for Engineers”这个定语太常见了,很多都名不副实。然而,这本书的实际内容彻底打消了我的顾虑。它最大的亮点在于其极强的“实用导向性”和对“工程痛点”的精准把握。它没有花大篇幅去讲解MATLAB所有冷门的功能,而是聚焦于那些在真实工程环境中,工程师们最常需要解决的问题。比如,在信号处理章节,它不是简单地介绍傅里叶变换的公式,而是直接演示如何用它来分析实际采集到的电机振动数据,并识别出故障频率。这种“问题——工具——解决方案”的逻辑链条设计,让学习变得无比高效和有目标性。书中的代码示例简洁、注释清晰,并且每一个示例都配有详细的运行结果分析,让你能立刻明白代码背后的物理或数学意义。对于我这种需要定期向非技术背景的管理者汇报项目进度的专业人士来说,这本书里关于生成专业报告和动态演示的技巧,简直是无价之宝。

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自从我开始阅读《MATLAB for Engineers》,我感觉自己对“计算思维”的理解提升到了一个新的高度。这本书的行文风格非常严谨,但绝不晦涩难懂,它有一种独特的魅力,能让复杂的数学概念变得直观易懂。它不仅仅是一本软件手册,更像是一部关于如何利用计算工具进行科学探索的哲学导引。例如,书中对于优化算法(如遗传算法和粒子群优化)的介绍,不仅仅停留在算法的实现层面,还深入探讨了不同算法在特定工程约束条件下的收敛速度和全局最优解的搜索能力对比,这种深层次的比较和权衡,是很多初级教材所欠缺的。我尝试用书中的方法对我们一个项目中的多目标优化问题进行了重新建模,结果发现相比我们之前使用的商业软件,MATLAB的灵活性和可定制性提供了更优的解决方案。对于那些追求技术细节和底层原理的读者而言,这本书无疑是一座宝库,它让你明白,你使用的每一行代码背后,支撑的是坚实的数学和工程原理。

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国外的自然科学教材确实是浅显易懂,不想国内的很多就像根本不为读者考虑~

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看的英文版,用一个小时翻完了。美国人写的matlab教材,挺有意思的。一个社区大学的教师,写的很实际的matlab教材。里面举的例子包含各种运算,流体力学、地理等等,很容易使用,估计高中生都能看懂。里面极坐标坐标系里面画图的程序很有趣。

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国外的自然科学教材确实是浅显易懂,不想国内的很多就像根本不为读者考虑~

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难得一本我读下去了的教科书

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国外的自然科学教材确实是浅显易懂,不想国内的很多就像根本不为读者考虑~

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