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出版者:高等教育出版社

作者:胡良剑、孙晓君/国别：

出品人:

页数:283

译者:

出版时间:2006-6

价格:19.60元

装帧:简裝本

isbn号码:9787040193695

丛书系列:

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《MATLAB数学实验》 是一本旨在为读者提供深入理解数学概念及其在实际问题中应用的工具与方法的书籍。本书并非专注于某一个特定的数学分支，而是通过MATLAB这一强大的计算平台，展现数学的普适性和实践性。 全书围绕着“数学”与“实验”这两个核心要素展开。这里的“数学”涵盖了从基础的代数、微积分，到更高级的线性代数、数值分析、概率统计等内容。我们关注的不仅仅是数学公式本身，更是这些公式背后所蕴含的逻辑、原理以及它们如何描述和解决现实世界中的问题。而“实验”则代表着一种主动的学习和探索方式。通过在MATLAB环境中动手实践，读者可以直观地观察数学模型如何运作，验证理论猜想，发现数据中的规律，甚至设计和优化算法。 本书的结构设计旨在循序渐进，让不同背景的读者都能找到切入点。首先，我们会介绍MATLAB的基础操作和核心功能，例如变量的定义、基本运算、数据结构的运用（如向量、矩阵、元胞数组等）。这些是进行任何数学实验的基础。随后，我们将进入具体的数学主题，但与传统教材不同的是，每一部分都将围绕一个或一组数学概念，通过一系列精心设计的MATLAB实验来加以阐释。 例如，在涉及函数与图形的部分，我们不仅会讲解函数的概念、求导、积分等，更会展示如何利用MATLAB绘制各种二维、三维函数图形，观察函数的增减性、极值、渐近线等，以及如何通过图形直观理解微分和积分的几何意义。读者将学会如何改变参数，观察图形的变化，从而加深对函数行为的理解。 在代数方程组的求解方面，本书会引导读者了解线性方程组的几何意义，并通过MATLAB的矩阵运算来求解方程组，例如使用矩阵求逆、高斯消元法或LU分解等。同时，我们会探讨方程组解的存在性、唯一性问题，并通过数值计算来观察当系数矩阵接近奇异时，解会如何变化，这对于理解数值稳定性至关重要。 对于微积分的深入探讨，除了数值积分和微分的实现，我们还将涉及泰勒展开、级数收敛性的判断等。读者将有机会通过MATLAB模拟，直观地看到函数如何被多项式逼近，以及逼近的精度如何随着项数的增加而提高。 线性代数是本书的重要组成部分。除了基础的矩阵运算、行列式、特征值和特征向量的计算，我们还将深入研究向量空间的性质，如基、维度、子空间。通过MATLAB，读者可以方便地进行矩阵的秩计算、求解线性方程组的通解，理解奇异值分解（SVD）在降维、数据压缩等领域的应用。 概率统计的部分，本书会结合MATLAB强大的统计工具箱，介绍常用概率分布的生成与可视化，如正态分布、均匀分布、泊松分布等。读者将学会如何进行随机抽样，计算样本统计量，并利用MATLAB进行假设检验、置信区间的估计。特别地，我们会通过蒙特卡洛模拟来演示大数定律和中心极限定理，让抽象的概率论概念变得生动具体。 数值分析是本书的另一大亮点。我们会介绍各种数值算法的原理和MATLAB实现，包括非线性方程求根（如牛顿法、二分法）、插值与拟合（如多项式插值、样条插值）、数值积分（如梯形法则、辛普森法则）以及常微分方程的数值解法（如欧拉法、龙格-库塔法）。本书强调通过实验来观察这些算法的收敛性、精度以及在不同条件下的表现。 本书的语言力求清晰易懂，避免过多的学术术语堆砌。我们相信，通过MATLAB的强大可视化能力和交互式编程环境，原本抽象的数学概念将变得直观、形象。读者在阅读过程中，将不仅仅是被动接受知识，更是主动参与到数学探索的过程中。 每一章都将包含一系列的“实验”或“练习”，这些练习设计得既有基础性的验证，也有更具挑战性的应用。读者可以通过运行给出的MATLAB代码，理解其实现逻辑，并尝试修改参数或扩展功能，从而发现数学的更多奥秘。本书并非提供一套现成的解题集，而是希望读者能够掌握使用MATLAB来分析和解决数学问题的思维方式和基本技能。 最终，《MATLAB数学实验》的目标是激发读者对数学的兴趣，培养其利用计算工具解决实际问题的能力，为读者在科学、工程、金融等领域进一步的学习和研究打下坚实的基础。本书适合计算机科学、工程、物理、经济、数学等专业的学生，以及任何对利用计算方法探索数学世界感兴趣的读者。

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我一直对那种只停留在理论表面的技术书籍感到不耐烦，但这本书似乎完全避开了这个“陷阱”。我尤其欣赏它在讲解每一个算法或工具函数时，都会立刻穿插进去具体的案例分析。这些案例不是那种教科书式的、脱离实际的演示，而是非常贴近工程实践中的真实问题。比如，在讲解矩阵分解时，它并没有仅仅罗列公式，而是紧接着展示了如何用这些分解方法去优化一个图像处理流程中的性能瓶颈，这种“知其然并知其所以然”的讲解方式，极大地激发了我动手实践的欲望。阅读过程中，我发现自己不再是被动地接受知识，而是主动地在思考如何将书中的方法灵活变通应用到我目前手头上的某个项目上。那些穿插的“小贴士”或者“注意事项”部分，往往是经验之谈，非常宝贵，它们就像一位经验丰富的前辈在你耳边低语，帮你避开那些新手常犯的错误。

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作为一名自学者，我最怕遇到那种语言晦涩难懂，充满了过时的专业术语的书籍。庆幸的是，这本书的行文风格极其流畅和现代化。作者似乎非常懂得如何与读者进行有效的沟通，他们的叙述既保持了学术的严谨性，又用非常直白易懂的方式阐述了复杂的数学原理。特别是对于那些初次接触某些高级数学模型的读者，书中提供的类比和图示简直是神来之笔。我发现自己很多次在困惑于一段公式推导时，翻过一页，看到一个精心绘制的示意图，那一瞬间，所有的疑惑就烟消云散了。这种以读者为中心的内容组织策略，让学习过程中的挫败感大大降低，取而代之的是持续不断的小小成就感，这对于保持长期的学习动力至关重要。

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这本书的包装设计真是让人眼前一亮，封面那种深邃的蓝色调，配上简洁的几何图形，一下子就抓住了我的眼球。刚拿到手的时候，那种厚重感就预示着这不是一本泛泛而谈的教材，而是真正用心打磨过的作品。内页的纸张质感也相当不错，印刷清晰，字迹锐利，阅读起来非常舒服，长时间盯着屏幕或者纸张看眼睛也不会太累，这点对于我们这种需要大量阅读专业书籍的人来说简直是福音。装帧工艺看起来也很扎实，我粗略翻看了一下目录，感觉内容组织得非常有逻辑性，从基础概念的铺陈到复杂应用的深入探讨，层层递进，让人对即将展开的知识探索充满了期待。而且，书脊的处理也做得很好，平摊在桌面上时，每一页都能被平稳地固定住，翻阅起来非常方便，不会出现书页容易脱落的担忧。总的来说，从拿到这本书的第一刻起，我就能感受到设计者和编者对每一个细节的考究，这无疑为接下来的学习体验打下了坚实的基础。

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这本书给我的感觉是，它不仅仅是一本工具书，更像是一份系统化的思维训练手册。它没有把数学工具当作孤立的知识点来介绍，而是将它们编织成了一张解决实际问题的网络。通过书中对不同领域案例的交叉引用，我开始意识到很多看似不相关的数学概念其实是相互关联、相互支撑的。比如，某一章节讨论的优化算法，在后续的信号处理章节中又以一种全新的视角被重新审视和应用，这种知识的螺旋上升和融会贯通，是单纯通过查阅零散资料难以获得的体验。这本书真正教会我的，不是如何输入一行命令，而是如何站在更高的维度上去思考“我应该用哪种数学工具来建模这个问题”，这种从“操作层面”到“策略层面”的跃升，是其最宝贵的价值所在。

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这本书的排版布局简直是艺术品级别的，这对于深度阅读体验来说是一个巨大的加分项。我注意到作者非常巧妙地运用了双栏和单栏的布局来切换内容。理论推导和核心定义部分通常采用更紧凑、信息密度更高的排版，便于快速查阅和回顾；而当进入到代码示例或应用场景的详细讲解时，则切换为更开阔的单栏布局，配合充足的行间距和代码高亮，使得阅读代码块时，眼睛的焦点能够快速定位，有效减少了视觉疲劳。更绝妙的是，它对关键术语和符号的标注方式，不是生硬的加粗或斜体，而是采用了更具层次感的不同字重和颜色区分，使得信息层级一目了然。这种对视觉层次的精妙把控，使得我能在不牺牲信息量的前提下，大幅提升了阅读的效率和愉悦度。

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为什么还有考试！想死的心都有了。。。

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考试的时候翻呀翻呀也没找到点有用滴~~

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挺实用的!

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为什么还有考试！想死的心都有了。。。

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挺实用的!