MATLAB 5.3实用教程 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:

出品人:

页数:400

译者:

出版时间:2000-7

价格:34.00元

装帧:

isbn号码:9787508403519

丛书系列:

图书标签:

软件
工具书
Matlab
MATLAB
数值计算
科学计算
工程计算
算法
编程
教程
数学软件
数据分析
仿真

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到本本书屋

onlinetoolsland.com

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

具体描述

计算机科学与工程：探索前沿技术与应用本书聚焦于当前计算机科学与工程领域中最具活力和影响力的方向，旨在为读者提供深入、系统的知识体系与实践指导。我们跨越传统学科界限，将理论基础与最新的工程实践紧密结合，为有志于在这个快速发展领域深耕的工程师、研究人员和高级学生提供一份不可或缺的参考手册。 --- 第一部分：现代计算架构与高性能计算（HPC）本部分深入剖析了支撑当今大规模计算任务的底层硬件与软件基础设施。我们不再局限于单核或传统多核处理器的范畴，而是将目光投向异构计算环境的复杂性与优化。第一章：并行计算范式与内存层级结构本章详述了冯·诺依曼架构的局限性及其在数据密集型应用中面临的“内存墙”问题。我们详细分析了现代处理器（CPU、GPU、FPGA）的并行架构特点，包括指令级并行（ILP）、数据级并行（DLP）和任务级并行（TLP）。内存系统优化：深入探讨了缓存一致性协议（如MESI）、多级缓存（L1、L2、L3）的工作原理，以及非均匀内存访问（NUMA）架构对程序性能的影响。并行模型对比：全面比较了共享内存模型（如OpenMP）与消息传递模型（如MPI）的适用场景、编程模型及同步机制。我们重点阐述了混合编程（MPI+OpenMP）在高负载集群环境中的性能调优策略。第二章：图形处理器（GPU）通用计算（GPGPU）编程模型随着深度学习和大规模科学模拟的兴起，GPU已成为事实上的高性能计算加速器。本章以NVIDIA CUDA/OpenCL为核心，构建读者的GPGPU编程能力。 CUDA编程模型深度解析：详细讲解了线程层次结构（Grid, Block, Thread）、内存模型（全局内存、共享内存、常量内存、纹理内存）的访问延迟与带宽特性。性能调优实践：覆盖了内存合并访问（Coalesced Access）、线程束发散（Warp Divergence）的规避、流与事件管理，以及如何利用异步操作最大化GPU利用率。异构计算的挑战：讨论了CPU与GPU之间数据传输开销的管理，以及如何使用OpenACC或更高层级的抽象框架来简化异构编程的复杂性。第三章：分布式系统与集群管理面向超大规模数据集和长时间运行的模拟任务，本章转向集群层面的资源调度与容错机制。集群中间件：介绍主流的资源管理器，如SLURM和PBS Pro的配置、作业提交脚本的编写规范，以及资源配额的管理。容错与检查点技术：探讨了在不可靠的分布式环境中如何实现计算进度的有效保存与恢复，包括自适应检查点算法的原理与实现。网络拓扑与互联技术：分析了InfiniBand、Omni-Path等高性能网络架构的延迟特性和带宽瓶颈，以及RDMA（Remote Direct Memory Access）在减少CPU干预下的数据传输优势。 --- 第二部分：数据科学与高级算法实现本部分转向如何利用高效的计算资源来解决复杂的数据分析、建模与优化问题，重点关注算法的工程实现效率。第四章：大规模优化算法的数值稳定性与收敛性优化是工程决策的核心。本章超越了线性规划的基础，深入研究非线性、大规模约束优化问题的求解技术。内点法与序列二次规划（SQP）：详细阐述了这些高级方法的理论基础，包括KKT条件、障碍函数法，并讨论了它们在求解大规模非线性方程组时的计算瓶颈。随机优化方法：探讨了随机梯度下降（SGD）及其变体（Adam, Adagrad）在处理高维稀疏数据时的收敛速度和步长调整策略，强调其在机器学习模型训练中的关键作用。并行化优化：研究如何将大规模最小二乘问题或凸优化问题分解到多个处理器上进行求解，包括并行共轭梯度法（PCG）的实现细节。第五章：数值线性代数的高效求解器许多工程和科学问题最终归结为求解大型稀疏线性系统 $Ax=b$。本章侧重于迭代解法器的选择与性能优化。预条件子的设计与应用：深入分析了代数多重网格（AMG）、不完全LU分解（ILU）等预条件子的构建原理，它们如何加速迭代收敛过程。特征值问题的挑战：针对大规模矩阵的特征分解，重点介绍Lanczos和Arnoldi迭代法，以及如何利用这些方法提取矩阵的少数几个主导特征向量。稀疏矩阵存储与操作：讨论了CSR、COO等稀疏矩阵存储格式的优缺点，以及如何针对特定硬件架构（如SIMD指令）优化稀疏矩阵向量乘法（SpMV）。第六章：数据流编程与实时系统建模本部分探讨如何构建能够实时处理连续数据流的系统，这在控制、金融和物联网领域至关重要。流处理架构：介绍Actor模型、CSP（Communicating Sequential Processes）模型在设计高并发、低延迟数据管道中的应用。时间序列分析的计算复杂性：针对滑动窗口计算、卷积操作等在流数据上的高效实现，探讨使用FFT进行加速的可能性与局限性。确定性与调度：讨论实时操作系统的基本概念，包括EDF（Earliest Deadline First）和RMS（Rate Monotonic Scheduling）算法，确保计算任务满足严格的时间约束。 --- 第三部分：先进仿真技术与模型验证本部分关注工程和物理系统建模的最新进展，特别是如何通过计算方法提高仿真结果的精度和可靠性。第七章：计算流体力学（CFD）的高阶方法传统的有限体积法在处理高精度、非定常流动问题时存在局限。本章引入更先进的离散化技术。谱方法与伪谱法：解释如何利用傅里叶级数或切比雪夫多项式进行全局逼近，及其在周期性边界条件下的超高精度优势。有限元法的进阶应用：探讨了无结构网格上的高阶（P-refinement）有限元方法的构建，包括形函数选择和对数控积分的应用。网格自适应与运动网格技术：关注如何动态调整计算网格以精确捕捉激波或界面，涉及ALE（Arbitrary Lagrangian-Eulerian）方法的实现细节。第八章：计算电磁学与多物理场耦合现代工程系统往往涉及电、磁、热、力学的复杂相互作用。本章侧重于如何高效求解耦合方程组。时域与频域方法：对比有限差分时域（FDTD）方法和边界元法（BEM）在求解麦克斯韦方程组时的效率和适用范围。耦合策略：深入分析单向（One-Way）和双向（Two-Way）耦合的数值实现。重点讨论了插值技术和数据映射方法在不同物理场网格之间的信息传递中的误差控制。刚度矩阵的处理：在多物理场模型中，耦合系统可能产生高度非对称、病态的全局刚度矩阵，本章探讨了如何使用混合求解策略（如Schur补）来提高求解效率和稳定性。第九章：模型降阶（Model Order Reduction, MOR）与数字孪生为了实现实时仿真和控制，高保真度的物理模型必须被简化。MOR是实现这一目标的关键技术。基于模态的降阶：详细介绍Proper Orthogonal Decomposition (POD) 和Balanced Truncation 方法，用于从全阶数据中提取出系统的本质低维动态。非线性MOR技术：探讨如何处理非线性系统的降阶问题，如Truncated Balanced Realization (TBR) 和Kron缩减的应用。数字孪生的计算基础：将MOR技术嵌入到实时反馈控制回路中，构建高保真度、低延迟的系统数字孪生模型，并讨论数据驱动建模（Data-Driven Modeling）与基于物理模型的融合策略。 --- 总结：本书内容覆盖了从底层硬件优化到前沿应用模型构建的完整技术栈。它假定读者已具备扎实的编程基础，并渴望掌握能够直接应用于高性能计算、大规模数据处理和复杂工程仿真领域的深度技术。通过本书的学习，读者将能够设计、实现并优化下一代计算解决方案。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

关于学习资源和配套支持的期望，这本近乎“古籍”的教程，其配套的电子资源（如光盘附带的M文件或数据文件）自然是难以获取的了。因此，我对书籍本身的内容自洽性要求更高。我特别想知道，书中所有示例代码是否都经过了严格的校对和测试，确保在MATLAB 5.3环境下能够百分之百无误地运行。在那个没有即时网络反馈的年代，教材的准确性就是一切。如果书中能够提供一套完整的“项目实战案例”，比如一个完整的、从数据采集到结果可视化的简单仿真项目，并且在每一步都清晰地标注出版本特定的函数调用和参数设置，那这本书就具备了极高的考古和学习价值。这种完整、自洽的项目叙事，能帮助读者建立起完整的知识框架，避免学完零散知识点后依然感到迷茫的困境。

评分☆☆☆☆☆

我对这本教材最关切的，是它在“矩阵运算加速”方面的论述深度。要知道，在那个硬件性能远不如现在的年代，MATLAB 5.3能够脱颖而出，其背后的底层优化策略和用户能用到的向量化技巧是核心竞争力。我希望能看到作者如何具体讲解，在那个特定版本下，如何有效避免显式的 `for` 循环，转而使用内置的矩阵函数来提升计算速度。如果书中能对内存管理机制，哪怕是那个版本相对原始的内存分配和释放逻辑有所涉及，那将是极大的加分项。我记得当时很多用户为了追求效率，会手动进行预分配，不知道这本书是否收录了这方面的“高级秘籍”。另外，对于当时MATLAB对外接口（如与C/Fortran的连接，即MEX文件调用）的介绍，也希望能有详尽且可操作的步骤指南，毕竟在资源有限的年代，调用外部库是扩展功能的常见手段。这本书若能成为那个时代高效编程的“葵花宝典”，其历史价值和技术参考价值便不言而喻了。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计相当朴实，封面配色稳重，透露着一股老派技术手册的严谨气息。初拿到手时，最先吸引我的是其厚实的纸张和清晰的字体排版，这对于长时间阅读技术书籍来说是个非常重要的加量。内容上，我期待能找到对当年MATLAB 5.3界面布局的详尽图解，尤其是对于那些初次接触那个时代软件环境的用户，如何快速定位工具箱、理解命令窗口和工作区的基本操作逻辑，这些基础环节的讲解是否足够细致入微。例如，关于M文件编辑器的新特性（相对于更早期的版本），或者那个版本中特定的数据类型处理方式，这些在现在版本中可能已经彻底革新但对理解历史脉络至关重要的地方，希望书中能给予足够的笔墨。此外，由于是“实用教程”，我更看重它是否能提供大量贴合当时工程或科研实际需求的案例，而不是停留在纯粹的语法罗列上，比如当时常见的信号处理流程搭建，或者基础数值优化问题的求解脚本示例，这些“实战”的份量，直接决定了这本书的实际价值和收藏意义。

评分☆☆☆☆☆

翻开目录时，我首先关注的是基础数学概念和编程逻辑的讲解方式。MATLAB的核心在于矩阵思维，对于一个初学者来说，如何用最直观的方式理解向量、矩阵的运算规则，并将其自然地转化为MATLAB代码，是学习曲线的第一道坎。我希望这本教程能采用“问题导向”的教学法，而不是枯燥的命令列表。比如，不是简单地介绍 `inv()` 函数，而是通过一个具体的线性方程组求解实例，展示矩阵求逆的必要性、局限性（比如奇异矩阵的处理）以及代码实现。此外，关于程序流程控制，例如条件判断和循环结构在该版本中的最佳实践是什么？尤其是在那个阶段，递归函数的效率考量和错误处理机制（如旧式的 `try-catch` 或其他错误捕获方法）的讲解，应该体现出鲜明的时代烙印。如果教程能深入浅出地阐述这些编程基础，而非仅仅停留在语法层面，它对打下坚实基础将大有裨益。

评分☆☆☆☆☆

作为一本特定版本（5.3）的教程，我非常好奇它对当时MATLAB新增的特定功能模块的覆盖程度。比如，相比于5.2或其他早期版本，5.3版本在图形化界面或特定工具箱（如Simulink或特定的控制系统工具箱）上是否有显著的增强或改动？如果作者能够详细对比这些新特性与旧版本的差异，并且通过具体的例子来演示如何利用这些新增功能解决问题，那么这本书的针对性就会非常强。很多老版本的教材常常是泛泛而谈，但在一个精确版本号下，读者需要的是“这个版本能做什么，别人做不到什么”。举例来说，针对当时主流的仪器控制协议支持情况，书中是否有专门的章节介绍如何通过串行或并行端口与外部硬件进行数据交换？这种与硬件交互的“实用性”，往往是区分一本普通参考书和一本真正“实战指南”的关键所在。希望这本书在工具箱的应用深度上能有所建树。

评分☆☆☆☆☆