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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
¥ ×1
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 11早期计算史2 12现代计算机3 13什么是编程3 14编程语言概述4 15计算机中的数字表示及其潜在问题5 151离散化——计算机的主要弱点5 152二进制表示6 153浮点数表示6 154结论7 16自学7 第2章MATLAB基础9 21MATLAB的图形用户界面9 22功能强大的MATLAB计算器11 221MATLAB的变量类型11 222内置函数和运算符12 223运算符的优先级13 224注释14 23高效编辑14 24使用帮助文档15 25矩阵16 251创建和访问矩阵元素16 252基本矩阵运算17 253字符串矩阵20 26冒号运算符20 27绘图21 28自学23 第3章布尔代数、条件语句和循环24 31布尔代数24 311MATLAB中布尔运算符的优先级25 312MATLAB布尔逻辑运算举例25 32比较运算符26 321向量比较26 322矩阵比较27 33条件语句27 331if-else-end语句27 332if语句的简短形式28 34等于语句的常见错误28 35循环28 351while循环28 352特殊命令——break和continue29 353for循环30 36自学31 第4章函数、脚本和良好的编程实践32 41动机引例32 411银行利率问题32 412飞行时间问题32 42脚本33 43函数35 44良好的编程实践37 441简化代码37 442试着预见非预期行为37 443运行测试用例38 444检查并清理输入参数39 445判断解是否符合实际40 446良好的编程实践总结40 45递归函数和匿名函数40 451递归函数40 452匿名函数41 46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 51风铃问题46 52MATLAB内置求解器48 521逆矩阵法48 522无逆矩阵计算的方法48 523选用哪种方法48 53用MATLAB求解风铃问题49 54示例:惠斯通电桥问题50 55自学52 第6章数据约简与拟合53 61数据约简与拟合的必要性53 62拟合的正式定义53 63数据拟合示例54 64参数不确定性估计56 65拟合结果评估56 66如何得到最优拟合58 661数据绘图60 662选择拟合模型60 663拟合参数的初始猜测61 664基于初始猜测的数据和模型绘制61 665拟合数据62 666拟合参数的不确定性评估63 67自学65 第7章数值导数67 71通过前向差分估计导数67 72数值导数的算法误差估计68 73通过中心差分估计导数69 74自学70 第8章求根算法71 81求根问题71 82试错法71 83二分法72 831二分法示例和测试用例74 832二分法代码的可能改进76 84算法收敛76 85试位法77 86割线法78 87牛顿拉弗森法79 871使用牛顿拉弗森法进行解析求导80 872使用牛顿拉弗森法进行数值求导81 88Ridders法81 89求根算法的陷阱82 810求根算法总结83 811MATLAB内置求根命令84 812自学84 第9章数值积分方法86 91积分问题描述86 92矩形法86 93梯形法89 94辛普森法90 95广义积分公式90 96蒙特卡罗积分91 961示例:计算池塘面积91 962朴素蒙特卡罗积分91 963蒙特卡罗积分推导91 964蒙特卡罗方法的算法误差92 97多维积分92 98蒙特卡罗多维积分94 99数值积分陷阱94 991使用大量的数据点94 992使用过少的数据点95 910MATLAB的积分函数95 911自学96 第10章数据插值98 101最近邻插值98 102线性插值99 103多项式插值101 104好的插值程序的准则102 105三次样条插值102 106MATLAB内置的插值方法104 107外推法104 108插值的非常规应用104 109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108 111统计和概率简介108 1111离散事件的概率108 1112概率密度函数108 112均匀随机分布109 113随机数生成器和计算机110 1131线性同余生成器110 1132随机数生成器周期111 114如何检验随机数生成器111 115MATLAB的内置随机数生成器113 116自学114 第12章蒙特卡罗仿真115 121钉板实验115 122抛硬币游戏117 123传染病传播118 124自学123 第13章优化问题125 131优化问题简介125 132一维优化126 1321黄金分割最优搜索算法126 1322一维最优MATLAB内置函数128 1323一维优化示例128 133多维优化130 134组合优化135 1341背包问题135 1342旅行商问题138 135模拟退火算法143 136遗传算法150 137自学151 第14章常微分方程153 141常微分方程简介153 142边界条件154 143求解常微分方程的数值方法155 1431欧拉方法155 1432二阶RungeKutta方法(RK2)156 1433四阶RungeKutta法(RK4)157 1434其他数值求解器157 144刚性常微分方程及数值解的稳定性问题157 145MATLAB的内置常微分方程求解器159 146常微分方程示例159 1461自由落体159 1462空气阻力运动161 147自学166 第15章离散傅里叶变换167 151傅里叶级数167 1511示例:t的傅里叶级数169 1512示例:阶跃函数的傅里叶级数170 1513复数的傅里叶级数表示171 1514非周期函数172 152离散傅里叶变换172 153MATLAB的DFT实现及快速傅里叶变换174 154傅里叶变换的简化符号175 155DFT示例175 156自学178 第16章数字滤波器179 161奈奎斯特频率和最小采样率179 162DFT滤波器182 1621低通滤波器182 1622高通滤波器183 1623带通和带阻滤波器184 163滤波器的伪影186 164窗口效应188 165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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