MATLAB 6.0与科学计算 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:电子工业出版社

作者:王沫然

出品人:

页数:398

译者:

出版时间:2001-9-1

价格:32.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787505369252

丛书系列:

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MATLAB 6.0 与科学计算：开启数值探索与工程实践的新纪元 这是一本旨在引导读者深入理解和熟练运用 MATLAB 6.0 进行科学计算和工程实践的权威指南。全书内容扎实，紧密围绕 MATLAB 6.0 的核心功能与前沿应用展开，力求为广大科研人员、工程师、高校师生以及所有对数值计算和数据分析感兴趣的读者提供一份详实、实用且富有洞察力的参考。本书不仅涵盖了 MATLAB 6.0 的基础语法、数据结构、程序设计等入门知识，更将重点放在了如何利用其强大的数值计算能力解决实际科学问题和工程挑战。 第一部分：MATLAB 6.0 基础与核心功能 本部分将带领读者从零开始，系统地认识 MATLAB 6.0 的工作环境与基本操作。我们将详细讲解 MATLAB 的用户界面，包括命令窗口、工作区、M文件编辑器、图形窗口等各个组件的功能和使用方法，帮助读者快速熟悉 MATLAB 的开发流程。 变量、数据类型与基本运算： 深入剖析 MATLAB 中各种基本数据类型（如双精度浮点数、整型、逻辑型、字符型）的特性，以及它们在科学计算中的意义。我们将详细讲解 MATLAB 的向量化运算思想，并通过大量实例演示如何高效地进行算术运算、逻辑运算、关系运算以及复杂的矩阵运算。理解向量化运算是掌握 MATLAB 高效编程的关键。 M文件的编写与执行： 学习如何创建、编辑和运行 M 文件，这是 MATLAB 程序设计的基础。我们将介绍脚本文件和函数文件的区别与联系，讲解函数传参、返回值、局部变量与全局变量等概念，以及如何构建模块化、可重用的代码。 数据可视化： MATLAB 强大的绘图功能是其在科学研究中不可或缺的优势。本部分将详细介绍 MATLAB 6.0 的二维和三维图形绘制技术，包括绘制直线、散点图、柱状图、饼图、等高线图、曲面图等。更重要的是，我们将深入讲解如何对图形进行各种定制化设置，如添加标题、坐标轴标签、图例，调整线条样式、颜色、标记，以及进行图形的缩放、平移和旋转等，确保读者能够有效地将计算结果可视化，从中提取有价值的信息。 控制流语句： 掌握 MATLAB 的流程控制语句，如 `if-else-end` 条件判断、`for` 循环、`while` 循环以及 `switch-case` 语句，是实现复杂算法和逻辑控制的必备技能。我们将通过具体示例展示这些语句在数据处理和算法实现中的应用。 第二部分：深入探索 MATLAB 6.0 的科学计算能力 本部分将聚焦于 MATLAB 6.0 在数值计算领域的深度应用，展现其解决复杂科学和工程问题的强大实力。 线性代数： 线性代数是许多科学计算的基础。本书将详细介绍 MATLAB 如何高效地处理矩阵和向量，包括矩阵的创建、操作、分解（如 LU 分解、QR 分解、特征值分解），以及求解线性方程组（直接法和迭代法）、计算行列式、求逆矩阵、求解最小二乘问题等。我们将结合工程实例，如结构分析、电路分析等，展示线性代数在 MATLAB 中的实际应用。 数值积分与微分： 学习如何利用 MATLAB 求解常微分方程（ODE）和偏微分方程（PDE）。我们将介绍 MATLAB 提供的多种数值积分和微分算法，如龙格-库塔法、辛普森法等，并演示如何设置初始条件、边界条件，选择合适的求解器，以及分析求解结果。这些技术在物理模拟、系统动力学分析、化学反应速率计算等领域至关重要。 插值与逼近： 在数据分析和建模过程中，我们经常需要对离散数据点进行插值和逼近。本书将详细介绍 MATLAB 中的各种插值方法，如线性插值、多项式插值、样条插值（如三次样条插值），以及曲线拟合技术，包括最小二乘法拟合直线、多项式、指数函数等。我们将通过实例展示如何从实验数据中构建连续模型。 信号与图像处理基础： MATLAB 在信号和图像处理领域拥有丰富的工具箱。本书将介绍 MATLAB 6.0 在信号处理方面的基础内容，如信号的生成、分析（如傅里叶变换、功率谱密度估计）、滤波（如低通、高通、带通滤波器设计与应用）等。同时，我们将初步接触图像处理的基本操作，如图像的读取、显示、灰度化、二值化、图像增强以及简单的图像滤波。 优化计算： 优化问题在工程设计、资源分配、参数估计等领域无处不在。本书将介绍 MATLAB 6.0 的优化工具箱，讲解如何使用各种优化算法，如无约束优化（如梯度下降法、牛顿法）、约束优化（如线性规划、二次规划）以及非线性优化，来求解复杂的优化问题。我们将通过实际案例，如生产成本最小化、工程参数的最优选择等，展示优化计算的强大威力。 统计与概率： 统计分析和概率模型是理解和解释数据的重要工具。本书将介绍 MATLAB 在统计计算方面的功能，包括描述性统计（均值、方差、标准差）、数据分布的估计、假设检验、方差分析（ANOVA）、回归分析（线性回归、多元回归）等。我们将展示如何利用 MATLAB 对实验数据进行深入的统计分析，从而做出科学的决策。 第三部分：MATLAB 6.0 的高级应用与工程实践 在掌握了 MATLAB 6.0 的基础和核心计算能力之后，本部分将引导读者将其应用于更广泛的工程领域，并介绍一些高级的应用技巧。 文件 I/O 操作： 学习如何使用 MATLAB 读取和写入各种格式的文件，包括文本文件（`.txt`）、CSV 文件（`.csv`）、二进制文件（`.dat`）、MAT 文件（`.mat`）以及 Excel 文件。高效的文件读写能力是数据导入和结果导出的关键。 MEX 文件接口： 对于性能要求极高的计算任务，或者需要调用 C/C++、Fortran 等语言编写的现有代码，MEX 文件接口提供了无缝的解决方案。本书将介绍如何编写 MEX 文件，从而将 MATLAB 与其他语言的程序高效地集成，突破 MATLAB 自身在计算速度上的某些限制。 符号计算基础（Symulink 预备）： 虽然 MATLAB 6.0 的符号计算功能相比后续版本有所简化，但本书仍将介绍其基本概念和操作，为读者后续接触更强大的符号计算工具（如 MuPAD）或 Simulin k打下基础。这包括符号变量的定义、符号表达式的化简、求解符号方程、符号积分与微分等。 工程应用案例分析： 本部分将通过多个具体的工程应用案例，将前几部分介绍的 MATLAB 功能融会贯通。这些案例可能涵盖： 通信系统仿真： 如数字调制解调、信道编码与解码的仿真。 控制系统设计与仿真： 如 PID 控制器设计、系统稳定性分析、状态空间法等。 机械工程仿真： 如有限元分析（FEA）的入门级应用、动力学仿真。 电子工程分析： 如电路仿真、滤波器设计与实现。 生物医学信号分析： 如心电图（ECG）或脑电图（EEG）信号的处理与分析。 金融建模与数据分析： 如时间序列分析、风险评估。 程序性能优化与调试： 学习如何识别代码中的性能瓶颈，并采用 MATLAB 提供的各种优化技术，如向量化、使用内置函数、选择高效算法等，来提高程序的运行速度。同时，掌握 MATLAB 的调试工具，如断点设置、变量监视、代码单步执行等，能够帮助读者快速定位和修复程序中的错误。 本书的特色： 紧密结合 MATLAB 6.0 版本： 全书内容严格围绕 MATLAB 6.0 的特性和命令集展开，确保读者学习到的知识能够直接应用于实际的 MATLAB 6.0 环境中。 理论与实践并重： 在讲解 MATLAB 的各项功能时，始终强调其在科学计算和工程实践中的应用。书中包含了大量精心设计的实例和练习题，鼓励读者动手实践。 由浅入深，循序渐进： 从 MATLAB 的基础知识讲起，逐步深入到高级应用和工程实践，适合不同层次的读者。 语言精炼，条理清晰： 力求用清晰、简洁的语言阐述复杂的概念，并通过图表和代码示例辅助理解，使学习过程更加顺畅。 注重解决实际问题： 强调如何利用 MATLAB 6.0 的强大功能来解决科研和工程领域面临的实际问题，培养读者的独立分析和解决问题的能力。 无论您是初学者，还是希望提升 MATLAB 应用能力的专业人士，本书都将是您在 MATLAB 6.0 科学计算领域的宝贵伙伴，助您在数值探索和工程实践的道路上行稳致远，取得丰硕成果。

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这本书的重点似乎非常偏向于数值分析的基础理论演示，而非高级工程工具的应用。我之所以购买这本书，是希望找到关于控制系统仿真（Simulink部分）与MATLAB核心计算模块如何无缝集成的深度讲解，尤其是在非线性控制器设计中如何进行参数扫描和鲁棒性分析。然而，这本书对Simulink的介绍，即便是在MATLAB 6.0的背景下，也显得非常蜻蜓点水，只停留在模块库的基本拖拽层面。更别提如何通过MATLAB脚本来自动化Simulink模型的批处理仿真和结果提取了。对我而言，科学计算的核心价值之一就是快速迭代和验证复杂的系统模型，而这本书提供的工具链，使得“快速”二字大打折扣。我从中学到的更多是如何手工配置每一个仿真参数，而不是如何利用脚本的力量一键生成上千组仿真结果并进行统计分析。对于现代的系统级仿真需求来说，这本书的侧重点显然已经错位了。

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这本书的教材风格非常“教科书式”，每一章的结构都极为严谨，从概念定义到示例代码，再到习题，一气呵成。然而，这种严谨性带来的副作用是，内容显得过于静态和脱离实际应用场景。它更像是对语言本身语法特性的梳理，而不是对计算思维的培养。例如，在处理矩阵运算的部分，作者花费了大量的篇幅去解释矩阵乘法的底层定义，这对于一个已经掌握线性代数概念的读者来说，略显啰嗦和浪费时间。我期待的是如何利用MATLAB的向量化特性来高效地实现傅里叶变换、快速傅里叶变换（FFT）的优化应用，或者如何有效地利用稀疏矩阵来处理大型结构化问题。这本书给出的例子，多半是简单的二次函数拟合或者三角波的绘制，这些例子虽然能说明语法，却无法激发读者去解决那些真正需要强大计算资源支撑的难题。它提供了一把钥匙，但钥匙孔本身似乎过于陈旧，无法打开现代计算的大门。

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阅读这本书的体验，最大的感受是“过时”。这倒不是贬低作者的努力，而是技术发展速度的必然结果。我本想找寻一些关于文件I/O和数据持久化方面的最佳实践，看看在没有统一云存储概念的年代，人们是如何组织和管理大型数据集的。这本书里介绍的文本文件读写操作，虽然功能齐全，但与现在普遍采用的HDF5或Parquet等二进制、面向结构化数据的存储格式相比，简直是天壤之别。在进行大规模数据可视化时，我发现书中介绍的图形处理函数，在刷新率和色彩深度处理上，都明显受到了当时硬件环境的制约。如果我尝试用书中的代码去处理一个包含数百万个数据点的三维曲面图，我几乎可以肯定，程序会因为内存管理不当或者绘图引擎效率低下而卡死。这本书更像是一份为早期个人电脑用户准备的指南，而非为面向未来计算挑战的工程师准备的工具箱。

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这本《MATLAB 6.0与科学计算》的封面设计得相当朴实，带着一种老派工科书籍特有的严肃感。初次翻开，我就被里面那股浓浓的“上古时代”气息给包围了。我原本是抱着希望找到一些关于现代数值优化算法或者并行计算在MATLAB环境下如何实现的最新见解，毕竟现在是21世纪了。然而，这本书的内容更像是一部时间胶囊，忠实地记录了二十多年前，MATLAB 6.0版本那个时代的风貌。我期待中那些在R2023a版本中已经成为标配的App Designer、Live Scripts的交互式功能，或者甚至是近年来MATLAB在深度学习工具箱上取得的突破性进展，在这里统统找不到影子。更不用提现在MATLAB社区里热议的那些基于云计算或GPU加速的求解器了。这本书的重点似乎完全放在了如何熟练运用当时的基础矩阵操作、基本的绘图函数，以及如何用M文件编写那些结构清晰但执行效率在今天看来略显低下的循环结构。对于一个习惯了现代编程范式和快速原型设计的用户来说，阅读这本书的过程，更像是在学习如何用算盘进行复式记账，虽然原理相通，但效率上的落差感是实实在在的。它更适合那些需要研究历史代码、或者从事文物级仪器驱动程序维护的专业人士。

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作为一名从事工程仿真工作的资深用户，我更关注的是工具的效率和新算法的集成能力。这本书的篇幅大部分似乎都在详细解释如何使用各种内置函数进行基本的数据结构操作，比如cell数组和struct在那个版本中的具体内存管理方式，以及如何通过命令行进行基本的图形对象句柄操作。我花了将近一半的时间来查找我需要的关于偏微分方程（PDE）求解器的最新优化技巧，结果发现它侧重介绍的求解方法，即使在当时也已经属于基础入门级别，缺乏对高级非线性迭代或自适应网格重划分策略的深入探讨。这本书给我的感觉是，它成功地教会了一个完全的新手如何“启动”MATLAB，如何让屏幕上出现一条正确的曲线，但对于如何将这些基础工具提升到解决复杂、前沿科学问题的层面，它显得力不从心。现代科学计算对求解速度和内存效率的要求极高，而这本书提供的框架，似乎停留在如何确保程序“能跑起来”的阶段，而不是“跑得又快又好”的阶段。我更希望能看到一些关于如何利用当时的JIT编译特性进行性能优化的章节，但这些内容在书中同样付之阙如，留下的只有一片空白。

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