MATLAB数学建模

出版者:清华大学出版社

作者:李昕

页数:529

出版时间:2017-12-1

价格:99.00元

装帧:平装

isbn号码:9787302467199

具体描述

本书是MATLAB数学建模应用系列书籍之一，以MATLAB R2016a软件版本为基础，根据数学建模的需要编写，包含了多种数学建模问题的MATLAB求解方法，是解决数学实验和数学建模的有力工具。全书共18章，分为前后两个部分，靠前~10章属于前部分，靠前1~18章属于后部分。前部分从MATLAB基础和数学建模基础知识介绍开始，详细介绍MATLAB程序设计、常用MATLAB建模函数、数学规划模型、智能优化算法、Simulink简介、MATLAB图像处理算法等内容； 后部分介绍了水质评价与预测、投资收益与风险、旅行商问题、很优捕鱼策略、裁剪与复原、DNA序列分类、卫星和飞船的跟踪测控、中国人口增长预测等8个典型建模问题的MATLAB求解方法，引导读者深入挖掘各种建模问题背后的数学问题和求解方法。很后，在附录中给出了MATLAB基本命令的介绍，便于读者使用和研究。

作者简介

李昕，毕业于哈尔滨工业大学，研究生学历。就职于天津光电集团，担任算法工程师职务。精通MATLAB、ANSYS等工程设计软件。曾担任MATLAB培训讲师，熟悉MATLAB仿真技术，对算法中涉及的数值仿真技术，算法运行速率测试有丰富的经验，擅长模块优化的解决方案。

用户评价

我最近刚完成一个关于优化算法选型的小项目，对**《现代优化算法与工程应用》**这本书的印象非常深刻。这本书的亮点在于其对各种优化算法的**“实战适用性”**的评估。市面上很多书籍要么只讲理论，要么只堆砌代码，但这本书非常巧妙地结合了两者。它没有仅仅停留在理论推导，而是用了大量的篇幅去分析不同算法在处理非光滑、多模态问题时的局限性。例如，在讨论粒子群优化（PSO）时，它没有满足于标准的PSO框架，而是详细对比了引入惯性权重调整策略和自适应学习因子后的性能差异，甚至配有详细的收敛速度对比图表。更令我赞叹的是，它在介绍禁忌搜索（Tabu Search）时，不仅解释了如何构造禁位列表以避免局部最优，还提供了一套评估禁忌长度与搜索效率的量化指标。这本书的结构非常清晰，每一章都以一个具体的工程问题为引子，引导读者去思考哪种算法最适合解决这类问题，这种“问题驱动”的学习路径，极大地提升了学习的效率和解决实际问题的能力。

这本书的封面设计得非常吸引人，**《数值计算方法及其MATLAB实现》**，光是这个标题就让我对接下来的内容充满了期待。我一直觉得，数值计算是连接纯粹数学理论与工程实践之间至关重要的一座桥梁。翻开扉页，首先映入眼帘的是对算法思想的精辟阐述，作者并没有直接陷入复杂的公式推导，而是首先用非常直观的语言勾勒出问题的本质。比如，在讲解迭代法的收敛性时，书中没有使用晦涩难懂的数学符号堆砌，而是通过一个简单的物理过程类比，让我立刻明白了为什么某些方法会快速逼近解，而另一些则会陷入震荡。这一点对于初学者来说极其友好，它极大地降低了理解高深理论的门槛。再往后看，书中对插值与拟合的讨论也别具一格，它并没有停留在简单的线性或多项次插值，而是深入探讨了样条函数在数据平滑处理中的强大能力，甚至还附带了在特定边界条件下如何优化控制点的技巧。总的来说，这本书在理论的深度和讲解的清晰度之间找到了一个非常绝佳的平衡点，它更像是一位经验丰富的老教授，耐心地引导你从零开始构建起坚实的数值分析知识体系，而不是冷冰冰的公式手册。

说实话，我对纯粹的概率论和数理统计类书籍往往会感到有些枯燥，但**《随机过程及其在金融中的应用》**完全打破了我的这种刻板印象。这本书的叙事方式非常具有感染力，它仿佛不是在教授枯燥的数学模型，而是在揭示世界运行的深层逻辑。它从布朗运动的直观描述开始，逐步过渡到维纳过程，然后自然而然地引出了伊藤积分的概念。作者处理随机微分方程（SDEs）的方式非常优雅，他没有直接抛出复杂的伊藤引理，而是通过一个简化的投资组合动态变化模型，让读者体会到为什么传统的微积分工具在这里会失效，从而自然地接受新工具的必要性。特别是书中关于期权定价那一章，它清晰地展示了Black-Scholes模型的推导过程，并将这一模型置于更宏大的随机控制理论框架之下进行审视。这本书的文字表达流畅且富有哲理，读起来更像是阅读一篇高质量的学术综述，让人在学习硬核数学知识的同时，还能感受到金融数学在应对不确定性时的强大力量。

关于**《微分几何基础与计算机图形学》**这本书的评价，我主要想强调其跨学科的视野和极高的可读性。通常来讲，微分几何的教材会过于偏重纯数学的严谨性，导致学习者难以将其与实际应用联系起来。然而，这本书巧妙地将曲面理论、张量分析等概念，直接映射到计算机图形学中的光照模型、法向量计算以及网格的平滑处理上。例如，书中讲解黎曼曲面和度量张量时，并不是孤立地给出定义，而是立即展示了如何在三维空间中计算曲面的内蕴距离和曲率，这对于理解曲面参数化和纹理映射的变形至关重要。作者在描述曲率计算时，引入了主曲率和高斯曲率的概念，并且很贴心地说明了如何在离散化的三角形网格上近似计算这些值，这直接解决了我在实现曲面优化算法时遇到的核心难题。这本书的结构安排得非常巧妙，先打下坚实的几何基础，再展示其在计算机视觉和渲染领域的强大应用潜力，使得学习过程充满了目标感和成就感，让人感觉自己不仅仅是在学习数学，而是在掌握一种描绘和理解复杂空间结构的全新语言。

我最近在处理一个涉及到大量矩阵运算的信号处理项目，**《高等矩阵分析与算法》**这本书简直是我的救星。这本书的特点是它的“实用深度”，它没有陷入纯线性代数那样抽象的范畴，而是紧密围绕着矩阵的分解与优化展开。例如，在奇异值分解（SVD）的章节，书中不仅讲解了SVD的几何意义，更重要的是，它详细阐述了SVD在数据降维（PCA）和最小二乘问题求解中的具体步骤和计算复杂度分析。我尤其欣赏它对矩阵函数的处理，作者通过泰勒展开和帕德近似等方法，详细解释了如何高效地计算矩阵的指数和对数，这对于求解常微分方程组的稳定性分析至关重要。此外，书中对迭代求解大规模稀疏线性系统的讨论也极为详尽，比如共轭梯度法（CG）和广义最小残量法（GMRES）的收敛条件和预处理技术的选择，都有非常具体的图例和算例支持。这本书的编排逻辑紧凑，每一部分知识点之间的衔接都像是经过精心设计的齿轮系统，咬合得天衣无缝，是进行深度算法优化时不可或缺的参考书。

很差，一道题目的过程不明不白，示例代码跑不了，部分遗失。我真的服了

特别烂的一本书，书的编排毫无逻辑，经常出现过了很多章才介绍前几章用到的内容，基本就是到处拼凑，还有一堆运行不了的程序，书中缺乏必要的注释，读起来晦涩难懂，研究老半天以后才会发现是程序本身的错误。

还算有收获……但我觉得不够有深度啊。其实就是介绍了一些基本的函数和算法，感觉不值这个价。

特别烂的一本书，书的编排毫无逻辑，经常出现过了很多章才介绍前几章用到的内容，基本就是到处拼凑，还有一堆运行不了的程序，书中缺乏必要的注释，读起来晦涩难懂，研究老半天以后才会发现是程序本身的错误。

很差，一道题目的过程不明不白，示例代码跑不了，部分遗失。我真的服了