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出版者:电子工业出版社

作者:王正林

出品人:

页数:510

译者:

出版时间:2006-7

价格:55.0

装帧:平装

isbn号码:9787121027970

丛书系列:

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《MATLAB数值计算与科学编程实践指南》 引言 在当今快速发展的科学技术领域，高效、精确的数值计算和编程能力是每位研究者、工程师和数据科学家不可或缺的核心技能。MATLAB，作为一款功能强大且广泛应用于工程、科学、金融等多个领域的专业软件，以其直观的语法、丰富的工具箱以及强大的矩阵运算能力，成为了解决复杂计算问题的首选平台。本书旨在为读者提供一套系统、深入的MATLAB数值计算与科学编程实践方法，帮助您从理论到实践，全面掌握MATLAB的精髓，从而高效解决实际问题。 本书内容概述 本书不同于市面上许多侧重于介绍MATLAB基本语法的教程，它更专注于如何利用MATLAB进行实际的数值计算、算法实现和科学数据处理。我们跳过对基本命令的罗列，直接将读者引入到更具挑战性、更贴近真实应用场景的领域。本书内容涵盖以下几个核心模块： 第一部分：MATLAB数值计算基础与进阶 1. 矩阵运算的深入解析与高级技巧 稀疏矩阵的处理与优化：深入探讨稀疏矩阵的存储格式（如CSR, CSC, COO等），学习如何高效创建、存储和操作大规模稀疏矩阵，优化内存使用和计算速度。重点介绍稀疏矩阵在有限元分析、图论等领域的应用。 大规模矩阵分解与求解：详细讲解LU分解、Cholesky分解、QR分解、SVD（奇异值分解）等经典矩阵分解方法的原理及其在MATLAB中的高效实现。探讨如何利用这些分解方法解决大型线性方程组、特征值问题和最小二乘问题。 数值稳定性与误差分析：深入理解浮点运算的固有误差，学习如何分析和控制数值计算中的稳定性问题。介绍病态矩阵的概念以及处理病态方程组的策略，如使用预条件子。 迭代求解器：对于超大规模的稀疏线性系统，直接求解往往不可行。本书将详细介绍梯度下降法、共轭梯度法、GMRES等常用的迭代求解器，分析它们的收敛性与效率，并给出在MATLAB中的实现与优化方法。 2. 优化理论与MATLAB实现 无约束优化：深入讲解牛顿法、拟牛顿法（如BFGS, L-BFGS）、最速下降法等经典无约束优化算法的原理。展示如何在MATLAB中使用`fminunc`函数，并通过示例学习如何编写自定义的优化函数和梯度函数。 有约束优化：系统介绍线性规划（LP）、二次规划（QP）、非线性规划（NLP）的理论基础。重点讲解罚函数法、内点法等求解有约束优化问题的策略。演示如何利用MATLAB的优化工具箱（如`linprog`, `quadprog`, `fmincon`）解决实际工程和经济学中的优化问题。 全局优化与蒙特卡洛方法：探讨全局优化问题的挑战，介绍模拟退火、遗传算法、粒子群优化等启发式全局优化算法。讲解蒙特卡洛方法在积分估算、随机模拟和不确定性量化中的应用，并演示MATLAB的实现。 3. 数值积分与微分方程求解 高精度数值积分：超越基础的梯形法则和辛普森法则，深入介绍高斯积分、自适应积分等更高级的数值积分方法。讲解如何处理瑕积分和多重积分。 常微分方程（ODE）的数值求解：详细分析欧拉法、龙格-库塔法（RK4, RK45）等方法的原理和稳定性。重点讲解MATLAB的ODE求解器（如`ode45`, `ode15s`, `ode23t`）的特点、选择依据以及参数调整，并通过实例展示如何处理刚性问题、周期性边界条件等。 偏微分方程（PDE）的数值求解：介绍有限差分法（FDM）、有限元法（FEM）和有限体积法（FVM）等求解PDE的基本思想。重点演示如何使用MATLAB PDE工具箱（或通过手动实现）解决经典的PDE问题，如热传导方程、波动方程、Navier-Stokes方程等，并关注网格生成与自适应。 第二部分：MATLAB高级科学编程与工程应用 1. 数据结构与算法设计 高效数据管理：除了基本的数组和矩阵，本书将深入探讨MATLAB中其他重要的数据结构，如结构体（structs）、元胞数组（cell arrays）、表格（tables）和时间序列（timetable）。讲解何时选择哪种数据结构以最大化效率。 自定义函数与类设计：指导读者如何编写高质量、模块化的函数，包括参数传递、错误处理和文档编写。进阶讲解MATLAB面向对象编程，如何设计和实现自定义类，封装数据和行为，以构建大型、可维护的软件系统。 算法复杂度分析与性能优化：理解大O记法，学会分析代码的计算复杂度和时间复杂度。介绍MATLAB中的性能剖析工具（Profiler），指导如何识别性能瓶颈，并提供多种优化技巧，如向量化、预分配内存、循环优化、编译代码（MATLAB Coder）等。 2. 信号处理与图像分析的MATLAB实践 数字信号处理基础：从采样定理、傅里叶变换（DFT, FFT）出发，深入讲解滤波器设计（FIR, IIR）的原理和MATLAB实现。探讨谱估计方法（如功率谱密度估计），并介绍如何利用MATLAB信号处理工具箱进行时域、频域分析。 图像增强与特征提取：讲解图像的基本操作，如滤波、边缘检测、形态学处理。重点介绍特征点检测（如SIFT, SURF）、图像配准、图像分割等高级技术，并演示如何利用MATLAB图像处理工具箱实现。 时间序列分析与预测：处理具有时间依赖性的数据。讲解自相关、互相关函数，ARMA、ARIMA等时间序列模型，以及如何利用MATLAB进行模型识别、参数估计和预测。 3. 统计建模与机器学习入门 概率分布与统计推断：深入理解常见的概率分布（如正态分布、泊松分布、指数分布），学习如何使用MATLAB进行参数估计、假设检验、置信区间计算。 回归与分类模型：讲解线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树等经典机器学习算法的原理。演示如何使用MATLAB统计和机器学习工具箱训练、评估和应用这些模型。 数据可视化与结果解读：强调科学研究中数据可视化至关重要的作用。介绍MATLAB的绘图功能，从基础的2D/3D图表到更复杂的散点图矩阵、热力图、平行坐标图等。指导读者如何有效地可视化数据、模型结果和分析洞察，以便于理解和沟通。 第三部分：工程应用案例分析 本书的最后部分将提供一系列精心设计的、涵盖多个工程学科的实际应用案例。这些案例将贯穿前两部分所介绍的知识和技术，展示MATLAB在解决真实世界问题中的强大能力。 工程仿真：例如，使用MATLAB进行结构动力学分析、流体动力学模拟（简化版），或者电子电路的瞬态分析。 数据驱动建模：例如，利用传感器数据建立设备故障预测模型，或分析实验数据以优化产品设计参数。 算法开发与验证：例如，实现一套用于控制系统的PID算法，并进行仿真验证；或者开发一个简单的图像识别算法用于目标检测。 学习方法与建议 本书注重实践，鼓励读者在阅读的同时动手实践。每个章节都配有大量的代码示例和练习题，涵盖了从基础概念到复杂应用的各个层面。建议读者： 主动动手：不只是阅读代码，而是尝试修改、扩展和运行示例代码。 理解原理：对于算法和数学模型，深入理解其背后的原理，而不仅仅是调用MATLAB函数。 解决问题：将书中学到的技术应用到自己正在研究或感兴趣的问题中，这将是提升技能最有效的方式。 查阅文档：MATLAB的帮助文档非常详尽，遇到不清楚的地方，及时查阅官方文档是解决问题的有效途径。 目标读者 本书适合所有希望深入掌握MATLAB数值计算与科学编程技能的读者，包括但不限于： 高校学生：计算机科学、电气工程、机械工程、物理、化学、数学、经济学等专业的本科生和研究生。 研究人员：从事科学计算、数据分析、工程仿真等研究工作的科研人员。 工程师：需要利用MATLAB进行建模、仿真、数据分析和算法开发的工程师。 数据科学家：希望将MATLAB应用于数据处理、统计建模和机器学习任务的专业人士。 结语 掌握MATLAB强大的数值计算和编程能力，将极大地提升您在科学研究和工程实践中的效率和创造力。本书将是您在这条道路上坚实的伙伴，引导您从“会用”走向“精通”，最终能够自信地运用MATLAB解决前沿的、复杂的科学与工程挑战。

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我一直觉得，学习一门工具，最怕的就是“停留在表面”，只学会了调用函数而不知道函数背后的计算原理。然而，这本厚厚的著作，却成功地在“实用性”和“深度探究”之间架起了一座坚实的桥梁。它没有满足于仅仅介绍“如何做”，更深入地剖析了“为什么这么做”。例如，在处理大规模稀疏矩阵运算的部分，作者并没有简单地给出优化后的代码示例，而是花了整整一章的篇幅去对比了不同的存储格式（如COO、CSR等）在特定算法下的性能差异，并用详实的图表来佐证结论。这种对计算效率的执着关注，对于需要进行高性能计算（HPC）的科研人员来说，简直是如获至宝。读完这部分内容，我才真正明白，同样是求解一个线性系统，选择不同的底层实现策略，性能上的差距可以达到数量级，这比任何一堂枯燥的理论课都要来得生动和深刻。

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对我个人而言，这本书的价值不仅仅在于教会了我如何操作MATLAB，更在于它重塑了我解决工程问题的思维框架。在阅读关于“实时数据采集与处理”的章节时，我原以为这部分会充斥着复杂的硬件接口编程指令，但出乎意料的是，作者将重点放在了如何设计一个鲁棒的缓冲队列和错误处理机制上，这体现了作者极强的系统思维能力。他教会我的不是特定型号的数据采集卡如何配置，而是面对任何突发数据流时，如何设计一套“不崩溃”的程序骨架。这种对软件工程规范在科学计算中应用的强调，是许多偏重于算法实现的教材所忽略的。最终，这本书让我从一个“会写代码的数学爱好者”，蜕变成了一个能够独立设计和验证复杂计算流程的工程师，这种转变，才是其最宝贵的财富。

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这套书的封面设计简直是工业时代的复古美学与现代计算工具的完美结合，那种深沉的墨绿色调，配上醒目而又不失严谨的字体排版，初次拿到手里就有一种沉甸甸的、掌握了某种核心技术的预感。我尤其欣赏封底那段关于“矩阵运算的艺术与科学”的简短引言，它没有像其他技术书籍那样堆砌晦涩的术语，而是用一种近乎诗意的语言描述了MATLAB如何将复杂的数学模型转化为可操作的图形界面，这对于那些渴望从理论到实践跨越鸿沟的工程师来说，无疑是一种强心剂。书中对于数据可视化模块的讲解尤为精妙，特别是关于三维地形图渲染的那几个案例，即便是初学者也能通过细致的步骤分解，迅速掌握如何用代码“描绘”出世界的起伏。我记得自己第一次成功运行出那个动态变化的流场模拟时，那种成就感，比单纯跑通一个“Hello World”程序要来得强烈得多，这完全归功于作者在引导读者理解底层逻辑时所展现出的耐心与清晰度。

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这本书的结构组织方式，简直是教科书级别的范例。它并非简单地按功能模块线性铺开，而是遵循了一个非常符合人类认知规律的学习路径——从基础的变量、控制流，平滑地过渡到核心的矩阵操作，然后自然地引向仿真建模，最后才是高级的GUI设计和外部接口集成。最让我称赞的是它对“面向对象编程在控制系统仿真中的应用”这一部分的阐述。作者用了一个贯穿全书的“智能温控系统”案例，将面向对象编程的封装性、继承性和多态性，巧妙地融入到MATLAB的M文件编写中，而不是孤立地讲解概念。读者在跟随案例一步步构建系统的过程中，不知不觉就掌握了如何用更健壮、更易于维护的方式来组织大型仿真项目，这种潜移默化的教学效果，是很多纯理论教材无法企及的。

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如果说有什么地方需要我用近乎挑剔的眼光去审视，那可能就是其对于最新版MATLAB特性的更新速度把握上，毕竟软件技术日新月异。不过，即便如此，书中对核心算法和经典工具箱的阐述，依然具有跨越时间的长久价值。我特别喜欢作者在讲解信号处理工具箱时所采取的视角——不是将工具箱视为黑箱，而是追溯其内部调用的底层LAPACK或BLAS库函数。这种“揭示内部机制”的做法，极大地增强了我对所用工具的信任感和掌控感。当我面对一个非标准的数据集，需要对现有函数进行魔改时，这种对底层原理的深刻理解就成了我创新的基石。这种深度挖掘的精神，让这本书远超了一本单纯的“操作手册”的范畴，更像是一本高级工程师的“内参”。

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