详解MATLAB在科学计算中的应用 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:陈泽

出品人:

页数:444

译者:

出版时间:2011-6

价格:59.00元

装帧:

isbn号码:9787121137433

丛书系列:

图书标签:

数值计算
MATLAB
编程
数学
MATLAB
科学计算
数值分析
算法
工程数学
数据分析
仿真
数学建模
信号处理
图像处理

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具体描述

陈泽、占海明编著的《详解MATLAB在科学计算中的应用》结合高等院

校数学课程教学和工程科学计算应用的需要，从实用角度出发，通过大量

的算法实现，详尽系统地介绍了经典数值分析的全部内容，包括非线性、

线性方程(组)的求解插值，函数逼近与数据拟合，数值积分与数值微分，

微分方程问题的求解，数值模拟等。MATLAB是贯穿本书始终的计算软件，

对书中所有的算法都给出了MATLAB程序或MATLAB函数，并讲解了大量的应

用实例，供读者参考。

《详解MATLAB在科学计算中的应用》取材新颖，叙述清晰，重点突出

，重应用而轻推导，随书光盘中附有全部案例的源代码，并有大量教学视

频，方便读者学习与提高。

本书可以作为高等院校数学、计算机、物理及工程相关专业数值分析

课程的教学参考书，也可以作为MATLAB数学实验、建模方面的参考用书，

还可以作为需要应用数值计算工作者的参考用书。

《数值分析与计算方法》本书旨在为读者提供一个系统而深入的数值分析理论框架，并结合实际计算案例，讲解如何利用现代计算工具解决工程、科学研究及经济领域中出现的复杂数学问题。内容涵盖误差分析、方程求根、插值与逼近、数值微分与积分、常微分方程组的数值解、线性方程组的数值解、特征值问题的数值解以及曲线拟合等核心主题。误差分析与数制表示：开篇即探讨数值计算的基石——误差。我们将详细介绍各种误差的来源（截断误差、舍入误差、概念误差），以及如何量化和控制这些误差。同时，会回顾不同数制（二进制、十进制、十六进制）的表示方法，理解计算机如何存储和处理数字，为后续的学习打下坚实基础。方程求根：针对单变量非线性方程 $f(x) = 0$，本书将系统介绍多种求解方法，包括图解法、二分法、试位法（假位法）、不动点迭代法、牛顿法（Newton-Raphson法）及其变种（如割线法），并深入分析它们的收敛性、收敛速度及适用范围。针对多根或复杂函数的求解，还会探讨一些高级技巧。插值与逼近：当已知一组离散数据点时，插值是构建能够通过这些点的函数。本书将详细讲解多项式插值，包括拉格朗日插值、牛顿插值及其等距节点和任意节点情况。此外，还将介绍分段多项式插值，重点关注三次样条插值，分析其在保证函数光滑性方面的优势。函数逼近部分，将探讨最佳逼近的概念，介绍最小二乘逼近，以及如何选择合适的基函数来逼近目标函数，以最小化误差。数值微分与积分：在无法获得解析导数或积分的情况下，数值方法显得尤为重要。本书将推导和分析各种数值微分公式（如前向差分、后向差分、中心差分），并讨论其精度。对于数值积分，我们将详述梯形法则、辛普森法则（包括1/3和3/8法则）及其复合形式，以及高斯求积公式，并分析它们的收敛性和误差界。常微分方程组的数值解：本书将深入讲解求解初值问题（Ordinary Differential Equations, ODEs）的常用数值方法。从最基础的欧拉法（前向、后向、修正）开始，逐步深入到更精确的方法，如改进欧拉法（Heun法）、龙格-库塔（Runge-Kutta）方法（包括二阶、四阶经典RK法）及其高阶推广。对于刚性方程组，还将介绍隐式方法和适应步长控制的策略，以确保计算的稳定性和效率。线性方程组的数值解：线性方程组在科学计算中无处不在。本书将区分直接法和迭代法。直接法包括高斯消元法、LU分解（Doolittle, Crout, Cholesky分解）及其在求解大量线性方程组和求逆矩阵时的应用。迭代法方面，将详细介绍雅可比迭代法、高斯-赛德尔迭代法，并分析它们的收敛条件。对于大规模稀疏矩阵，还将探讨预条件共轭梯度法等高级迭代技术。特征值问题的数值解：特征值与特征向量是许多物理和工程问题的核心。本书将介绍求解实对称矩阵和一般矩阵特征值的数值方法。对于实对称矩阵，将讲解幂法、反幂法、QR算法以及雅可比方法。对于一般矩阵，将介绍QR算法的推广，以及如何通过相似变换将矩阵化为Hessenberg形式以提高计算效率。曲线拟合：与插值不同，曲线拟合旨在找到一条最能代表一组带有噪声的数据点的曲线，而不必严格通过所有数据点。本书将重点讲解最小二乘法在曲线拟合中的应用，包括线性回归和多项式回归。我们将推导拟合方程，并讨论如何评估拟合优度（如残差平方和、决定系数）。算法实现与分析：贯穿全书，本书不仅会详细推导各种数值方法的数学原理，还会通过伪代码或详细的步骤描述，展示如何将这些算法转化为可执行的代码。同时，会对每种算法的计算复杂度、存储需求以及数值稳定性进行分析，帮助读者理解不同算法的优劣，并根据具体问题选择最合适的工具。本书适合高等院校理工科专业学生、研究生以及从事科学研究和工程计算的专业人士阅读。通过学习本书，读者将能够深刻理解数值计算的原理，掌握解决实际问题的计算方法，并能够独立分析和实现数值算法，从而提升在各学科领域的计算能力和创新能力。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的配图质量绝对是业界顶尖水平。通常教材中的图表往往是为了插图而插图，内容与文字的配合度不高，但在这本书中，图示是构建理解的重要桥梁。无论是流程图、数据分布的可视化，还是复杂系统结构示意图，都经过了精心设计，色彩搭配和谐且重点突出。有一张关于迭代收敛速度对比的图，寥寥数条曲线就清晰地展示了不同优化策略的优劣，比冗长的文字描述更具冲击力。我甚至将其中几张图单独打印出来贴在了我的工作区，作为日常参考和灵感来源，这在以往的专业书籍中是很少见的体验。

评分☆☆☆☆☆

这本书的另一个亮点是其配套资源的丰富性与高质量。随书附带的光盘（或者说，在线代码仓库的指引）中包含了书中所有示例代码的完整实现，并且代码结构清晰，注释详尽。更重要的是，这些代码是模块化、可扩展的，并非那种为了演示而写的一次性脚本。这极大地降低了读者将书本知识转化为自身项目的难度。我花了半天时间运行和调试了几个高级应用模块，发现其运行效率和稳定性都非常出色，这无疑为那些希望快速将理论应用于实践的读者铺平了道路，提供了极大的便利和信心支持。

评分☆☆☆☆☆

在内容的前沿性上，作者展现了对当前科研热点的敏锐捕捉。书中涉及的一些最新算法和应用案例，即便是我这位在行业内摸爬滚打了多年的老兵，也感到颇有启发。特别是在处理大数据背景下的模型简化和高效计算部分，作者引入了一些近年来才逐渐被学术界关注的方法，并结合实际工业数据进行了模拟验证。这使得这本书不仅仅是一本知识的复述，更像是一份面向未来的行动指南。它促使我反思自己目前工作流中的瓶颈，并尝试引入书中所述的新技术进行优化，阅读过程充满了“啊哈！”的顿悟时刻。

评分☆☆☆☆☆

深入阅读后，我发现作者的行文风格兼具严谨性与启发性。他似乎深谙如何将晦涩的数学概念转化为易于理解的工程实践，这一点在介绍数值分析算法时体现得尤为明显。书中对每一种算法的推导过程都进行了详尽的分解，每一步逻辑衔接都天衣无缝，很少有那种“此处略过，读者自明”的跳跃感。我曾尝试通过其他教材学习过某几个核心模型，但总是停留在表层理解，而这本书则真正帮助我触及了背后的数学本质。对于那些希望从“会用”迈向“精通”的工程师和研究人员来说，这本书无疑是一本不可多得的宝典，它提供了一种深入骨髓的洞察力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简洁大气，采用深蓝色调，配以银色的标题字体，整体感觉非常专业。我是在一次学术交流会上偶然看到这本书的，当时对其中的一个章节标题产生了浓厚的兴趣，于是毫不犹豫地买了下来。这本书的装帧质量非常扎实，纸张的厚度和触感都属于上乘，长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。内页的排版也十分清晰，字体大小适中，段落间距合理，使得即便是复杂的公式和代码块也能一目了然。我尤其欣赏作者在书籍开头部分对该领域历史脉络的梳理，那段文字不仅信息量大，而且叙述流畅，为读者建立了一个坚实的认知框架。

评分☆☆☆☆☆