MATLAB语言与数学实验 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:科学出版社

作者:江世宏

出品人:

页数:259

译者:

出版时间:2007-8

价格:26.80元

装帧:

isbn号码:9787030197207

丛书系列:

图书标签:

• 编程
• 数学
• MATLAB
• 数学实验
• 数值计算
• 科学计算
• 工程数学
• 算法
• 矩阵
• 数据分析
• 可视化
• 高等数学

好的，这是一份关于一本名为《MATLAB语言与数学实验》的图书的详细简介，内容完全独立于该书本身，旨在介绍其他相关的、但又不包含该书内容的领域或主题。 --- 图书简介：高级数值计算与科学建模实践 聚焦深度、创新与前沿应用 本图书旨在为读者提供一个深入探索现代科学计算与工程应用核心领域的广阔平台。我们聚焦于那些在传统工具局限之外，需要高度抽象思维、复杂算法设计以及跨学科知识融合的前沿领域。本书并非一本关于特定软件语法的指南，而是关于如何构建、分析和解决复杂数学问题的思维框架与技术精髓。 核心内容概述： 本书分为三大模块，层层递进，全面覆盖了从理论基础到实际应用的各个层面： 第一模块：高级数值分析理论与方法 本模块深入探讨了现代数值计算方法背后的数学原理和收敛性分析。我们摒弃了对基本数值方法（如简单的线性方程求解、牛顿法）的表面介绍，转而聚焦于那些在处理大规模、高维或病态问题时至关重要的技术。 1. 矩阵分析与特征值问题： 探讨了 Krylov 子空间方法（如 Arnoldi 迭代、Lanczos 迭代）在求解超大规模稀疏矩阵特征值问题中的优势与局限。内容涵盖了 Ritz 值、Ritz 向量的稳定性分析，以及在量子化学和结构工程中的实际应用模型。 2. 非线性优化与全局搜索： 详细解析了基于信赖域（Trust-Region）方法的理论基础，包括信赖域半径的动态调整策略、Hessian 近似（如 BFGS、L-BFGS）的理论收敛保证。同时，引入了全局优化技术，如模拟退火（Simulated Annealing）的理论框架、遗传算法（GA）在组合优化中的性能边界，以及粒子群优化（PSO）的收敛性分析。 3. 偏微分方程（PDE）的高精度离散化： 重点介绍有限元方法（FEM）的变分原理、插值函数选择（如 C1 连续性要求）以及网格自适应策略。此外，对于流体力学和热传导问题，我们将深入探讨谱方法（Spectral Methods），如傅里叶谱法和Chebyshev 谱法，分析其在光滑解问题中超指数收敛的内在机制。 第二模块：随机过程、蒙特卡洛模拟与不确定性量化 在现代工程和金融领域，处理不确定性是核心挑战。本模块专注于从概率论的严谨角度出发，设计高效的随机模拟方案。 1. 高级蒙特卡洛方法： 介绍了方差缩减技术，如重要性抽样（Importance Sampling）、控制变量法（Control Variates）和分层抽样（Stratified Sampling）的精确数学推导。重点阐述了准蒙特卡洛（Quasi-Monte Carlo, QMC）方法，讨论了低差异序列（如 Sobol 序列、Halton 序列）如何通过弥补均匀性来加速收敛，并分析了其在确定性积分问题中的适用性。 2. 马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）： 详细阐述了 Metropolis-Hastings 算法和 Gibbs 采样的理论构建，特别关注其在贝叶斯推断中的应用。内容包括平稳分布的证明、混合速度的诊断指标（如 Gelman-Rubin 统计量）以及 MCMC 在高维后验分布采样中的挑战与对策。 3. 随机微分方程（SDEs）的数值解法： 探索了伊藤积分（Itô Calculus）的基础，并对比了 Euler-Maruyama 方法、Milstein 方法在精度和稳定性上的差异。重点分析了在金融衍生品定价中，如何保证数值解在时间尺度上的次鞅性质。 第三模块：复杂系统建模与高性能计算范式 本模块关注如何将数值算法转化为高效、可扩展的软件解决方案，尤其是在多核、分布式计算环境下的优化。 1. 并行计算模型与算法设计： 区别于简单的多线程并行，本章深入讲解了 MPI (Message Passing Interface) 和 OpenMP 在矩阵运算中的应用范式。重点分析了矩阵分解（如 LU 分解、Cholesky 分解）在并行架构上的任务划分策略（如 1D、2D 分块），以及通信开销的理论最小化。 2. 稀疏矩阵存储与优化： 探讨了超越 CSR (Compressed Sparse Row) 格式的更高效存储结构，例如 BSR (Block Sparse Row) 格式在特定结构矩阵（如有限差分法产生的矩阵）上的优势。内容包括稀疏矩阵向量乘法（SpMV）在现代 CPU 缓存层次结构下的优化技巧，以最大化数据局部性。 3. 计算科学的软件工程： 讨论了如何使用现代面向对象的设计原则来构建可维护、可扩展的科学计算库。关注点在于接口设计、抽象数据类型的实现，以及如何集成编译时优化技术（如模板元编程）来减少运行时开销，确保算法性能的同时兼顾代码质量和复用性。 目标读者： 本书面向具有扎实微积分、线性代数基础，并希望在数值分析、应用数学、计算物理、金融工程或高级工程模拟领域进行深入研究的研究生、博士后研究人员以及资深的软件工程师。它要求读者具备将数学理论转化为严谨、可执行算法的能力。 本书的独特价值： 本书的价值在于其对“如何思考”的强调，而非“如何编码”。它教授的是方法论、收敛性论证、算法的内在局限性分析，以及如何在资源受限或面对前所未有的计算规模时，设计出具有数学严谨性的解决方案。我们期望读者在阅读完本书后，能够独立设计并验证复杂科学问题的数值框架，并对当前主流计算方法的深层原理了如指掌。

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案例分析环节是这本书的又一个重大缺陷，几乎可以说是形同虚设。书里宣称包含丰富的“数学实验”，但实际上这些实验大多是围绕教科书上最经典的、已经被无数次验证过的简单模型展开的，缺乏任何新意或启发性。我期待看到一些涉及现代工程、金融建模或者数据科学前沿应用的案例，比如用这本书提供的工具去处理实际的传感器数据，或者模拟一个复杂的流体力学问题。然而，内容却充斥着求解简单的二次方程、绘制正弦曲线这种“幼儿园级别”的演示。更糟糕的是，很多案例的代码并没有提供完整的、可直接运行的脚本，而是零散地分布在不同章节的文字描述中，读者需要自己去拼凑、调试，才能勉强跑起来。这完全违背了“实验”应该具有的直观性和即时反馈性原则，反而增加了读者的额外工作量，让人对书本的实用价值产生强烈的怀疑。

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作者在对新版本工具箱特性的跟进上显得严重滞后，这本书给人的感觉就像是从三五年前的旧版本基础上简单修补了一下就匆忙出版了。很多新的函数调用方式、性能优化技巧，以及官方推荐的最佳实践，在这本书中完全找不到踪影。我尝试使用书中介绍的某些绘图函数，结果在最新的软件环境中直接报错，提示该函数已被弃用或重命名。这不仅浪费了我的时间，更重要的是，它传递了一种错误的信息，让读者学到了一套可能在未来版本中完全失效的方法论。对于一本技术类书籍，时效性是其生命线，而这本书显然在这方面是严重不及格的。它更像是一份沉淀在历史角落的参考资料，而非指导当下实践的有力工具。读者如果依赖这本书进行项目开发，很可能会在集成性测试阶段遭遇兼容性难题。

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我发现这本书的理论深度和实践广度都停留在非常初级的阶段，完全无法满足一个有志于深入研究的读者的需求。它似乎只停留在对基本概念的罗列上，例如简单的线性代数运算、基础的数值积分方法介绍，但对于更高级的优化算法、偏微分方程求解的稳定性和效率分析，甚至是并行计算在其中的应用，都只是浅尝辄止，一带而过。书中提供的示例代码也显得过于简单和理想化，几乎没有涵盖真实世界问题中常见的噪声、奇异性或大规模数据处理的挑战。我尝试用书中的方法去解决一个稍复杂一些的工程问题，结果发现代码运行效率极低，而且结果的精度也无法达到要求。这本书更像是一本面向零基础入门者的“操作手册”，而不是一本能够引导读者进行创新研究的“学术基石”。它缺少对算法背后数学原理的深刻剖析，只停留在“怎么做”的层面，而没有深入探讨“为什么这样做”以及“这样做是否是最好的方法”。

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这本书的排版简直是灾难，装帧设计也充满了廉价感，拿到手里感觉就是一本赶工出来的教材。我本来还对它抱有期待，毕竟是作为专业课的参考书，结果翻开第一页就想退货。字体大小不统一，很多公式和代码块的间距挤压得让人看着头晕眼花，特别是在涉及到矩阵运算和复杂函数推导的部分，那些符号混在一起，根本没法清晰地分辨。更别提那些图表了，分辨率低得可怜，很多关键的图形细节根本看不清楚，需要反复对照文字才能勉强理解作者想表达的意思。我花了很长时间才适应这种阅读体验，期间光是查阅其他资料来理解书中的晦涩表达就耗费了大量精力。感觉作者和编辑团队完全没有从读者的角度去考虑阅读体验，纯粹就是把一堆知识点堆砌起来，完全没有经过细致的打磨和优化。如果只是作为快速查阅的工具书可能还行，但想深入学习或者作为教学用书，这种质量简直是对学习者的不尊重。

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这本书的语言风格极其晦涩和刻板，充满了过时的学术腔调，让人读起来倍感吃力。作者似乎习惯于用最绕口的方式来描述最简单的概念，很多句子结构复杂到需要反复重读才能理清主谓宾。更令人抓狂的是，它在术语的使用上缺乏一致性，有时一个概念会用好几种不同的说法来表述，导致初学者极易混淆。举个例子，在描述循环结构时，一会儿用“迭代”一会儿用“重复执行”，这种不严谨性在严谨的数学和编程领域是致命的。我感觉自己不是在学习一门现代的、活泼的编程语言的应用，而是在啃一本上世纪七八十年代的翻译过来的晦涩教材。如果这本书的目标读者是希望通过自学掌握这门技术的工程师或学生，那么这种沟通上的障碍会成为他们学习过程中最大的心理障碍之一。这本书的作者急需学习如何将复杂的知识“翻译”成易于理解的白话，而不是堆砌一堆只有他们自己才懂的“行话”。

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