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  • 正版 MATLAB程序设计导论 尤金尼 米哈伊洛夫 计算机科学丛书 黑皮书 9787111625988 机械工业出版
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    • 作者: 尤金尼·E.米哈伊洛夫著
    • 出版社: 机械工业出版社
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    • 作者: 尤金尼·E.米哈伊洛夫著
    • 出版社:机械工业出版社
    • 出版时间:1
    • ISBN:9780216988634
    • 版权提供:机械工业出版社
      商品基本信息
    商品名称:  MATLAB程序设计导论
    作者:  [美] 尤金尼?E.米哈伊洛夫(Eugeniy E. Mikhailov)
    市场价:  69.00
    ISBN号:  9787111625988
    版次:  1-1
    出版日期:  1900-01
    页数:  190
    字数:  147
    出版社:  机械工业出版社
      目录
    出版者的话
    译者序
    前言
    第一部分计算基础
    第1章计算机与编程语言简介2
    11早期计算史2
    12现代计算机3
    13什么是编程3
    14编程语言概述4
    15计算机中的数字表示及其潜在问题5
    151离散化——计算机的主要弱点5
    152二进制表示6
    153浮点数表示6
    154结论7
    16自学7
    第2章MATLAB基础9
    21MATLAB的图形用户界面9
    22功能强大的MATLAB计算器11
    221MATLAB的变量类型11
    222内置函数和运算符12
    223运算符的优先级13
    224注释14
    23高效编辑14
    24使用帮助文档15
    25矩阵16
    251创建和访问矩阵元素16
    252基本矩阵运算17
    253字符串矩阵20
    26冒号运算符20
    27绘图21
    28自学23
    第3章布尔代数、条件语句和循环24
    31布尔代数24
    311MATLAB中布尔运算符的优先级25
    312MATLAB布尔逻辑运算举例25
    32比较运算符26
    321向量比较26
    322矩阵比较27
    33条件语句27
    331if-else-end语句27
    332if语句的简短形式28
    34等于语句的常见错误28
    35循环28
    351while循环28
    352特殊命令——break和continue29
    353for循环30
    36自学31
    第4章函数、脚本和良好的编程实践32
    41动机引例32
    411银行利率问题32
    412飞行时间问题32
    42脚本33
    43函数35
    44良好的编程实践37
    441简化代码37
    442试着预见非预期行为37
    443运行测试用例38
    444检查并清理输入参数39
    445判断解是否符合实际40
    446良好的编程实践总结40
    45递归函数和匿名函数40
    451递归函数40
    452匿名函数41
    46自学42
    第二部分使用MATLAB求解日常问题
    第5章线性代数方程组求解46
    51风铃问题46
    52MATLAB内置求解器48
    521逆矩阵法48
    522无逆矩阵计算的方法48
    523选用哪种方法48
    53用MATLAB求解风铃问题49
    54示例:惠斯通电桥问题50
    55自学52
    第6章数据约简与拟合53
    61数据约简与拟合的必要性53
    62拟合的正式定义53
    63数据拟合示例54
    64参数不确定性估计56
    65拟合结果评估56
    66如何得到最优拟合58
    661数据绘图60
    662选择拟合模型60
    663拟合参数的初始猜测61
    664基于初始猜测的数据和模型绘制61
    665拟合数据62
    666拟合参数的不确定性评估63
    67自学65
    第7章数值导数67
    71通过前向差分估计导数67
    72数值导数的算法误差估计68
    73通过中心差分估计导数69
    74自学70
    第8章求根算法71
    81求根问题71
    82试错法71
    83二分法72
    831二分法示例和测试用例74
    832二分法代码的可能改进76
    84算法收敛76
    85试位法77
    86割线法78
    87牛顿拉弗森法79
    871使用牛顿拉弗森法进行解析求导80
    872使用牛顿拉弗森法进行数值求导81
    88Ridders法81
    89求根算法的陷阱82
    810求根算法总结83
    811MATLAB内置求根命令84
    812自学84
    第9章数值积分方法86
    91积分问题描述86
    92矩形法86
    93梯形法89
    94辛普森法90
    95广义积分公式90
    96蒙特卡罗积分91
    961示例:计算池塘面积91
    962朴素蒙特卡罗积分91
    963蒙特卡罗积分推导91
    964蒙特卡罗方法的算法误差92
    97多维积分92
    98蒙特卡罗多维积分94
    99数值积分陷阱94
    991使用大量的数据点94
    992使用过少的数据点95
    910MATLAB的积分函数95
    911自学96
    第10章数据插值98
    101最近邻插值98
    102线性插值99
    103多项式插值101
    104好的插值程序的准则102
    105三次样条插值102
    106MATLAB内置的插值方法104
    107外推法104
    108插值的非常规应用104
    109自学105
    第三部分深入研究并扩展科学家的工具箱
    第11章随机数生成器和随机过程108
    111统计和概率简介108
    1111离散事件的概率108
    1112概率密度函数108
    112均匀随机分布109
    113随机数生成器和计算机110
    1131线性同余生成器110
    1132随机数生成器周期111
    114如何检验随机数生成器111
    115MATLAB的内置随机数生成器113
    116自学114
    第12章蒙特卡罗仿真115
    121钉板实验115
    122抛硬币游戏117
    123传染病传播118
    124自学123
    第13章优化问题125
    131优化问题简介125
    132一维优化126
    1321黄金分割最优搜索算法126
    1322一维最优MATLAB内置函数128
    1323一维优化示例128
    133多维优化130
    134组合优化135
    1341背包问题135
    1342旅行商问题138
    135模拟退火算法143
    136遗传算法150
    137自学151
    第14章常微分方程153
    141常微分方程简介153
    142边界条件154
    143求解常微分方程的数值方法155
    1431欧拉方法155
    1432二阶RungeKutta方法(RK2)156
    1433四阶RungeKutta法(RK4)157
    1434其他数值求解器157
    144刚性常微分方程及数值解的稳定性问题157
    145MATLAB的内置常微分方程求解器159
    146常微分方程示例159
    1461自由落体159
    1462空气阻力运动161
    147自学166
    第15章离散傅里叶变换167
    151傅里叶级数167
    1511示例:t的傅里叶级数169
    1512示例:阶跃函数的傅里叶级数170
    1513复数的傅里叶级数表示171
    1514非周期函数172
    152离散傅里叶变换172
    153MATLAB的DFT实现及快速傅里叶变换174
    154傅里叶变换的简化符号175
    155DFT示例175
    156自学178
    第16章数字滤波器179
    161奈奎斯特频率和最小采样率179
    162DFT滤波器182
    1621低通滤波器182
    1622高通滤波器183
    1623带通和带阻滤波器184
    163滤波器的伪影186
    164窗口效应188
    165自学189
    参考文献191
       内容简介
        本书分三个层次进行内容组织:计算基础、使用MATLAB解决日常生活问题、深入研究和扩展。计算基础部分除了介绍MATLAB的基础知识,还包含计算历史和编程语言的简要介绍,以及良好的编程实践。这部分内容凝练了大学中常开设的“计算机基础”和“计算机科学导论”等课程的精华。第二部分主要涉及线性代数方程求解、数值求导、求根算法等内容,利用高等数学和线性代数等课程的基本知识,简单快速地解决日常生活中的常见问题。*后一部分是关于MATLAB的深入研究和扩展,介绍了随机过程、蒙特卡洛仿真、优化问题和离散傅里叶变换等内容,当你深入到实际科学研究和工程项目时都会用到这方面的内容。
        
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