Introduction to C++, Excel, Matlab, and Basic Engineering Numerical Methods pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Stenger, Harvey G./ Smith, Charles R.

出品人:

页数:0

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出版时间:

价格:67

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isbn号码:9780136142935

丛书系列:

图书标签:

• C++
• Excel
• Matlab
• 数值方法
• 工程计算
• 编程入门
• 高等教育
• 理工科
• 科学计算
• 计算机科学

好的，这是一份关于《Introduction to C++, Excel, Matlab, and Basic Engineering Numerical Methods》这本书的详细简介，内容严格围绕该书可能涵盖的主题展开，并力求详尽和自然： --- 《Introduction to C++, Excel, Matlab, and Basic Engineering Numerical Methods》内容导览 本书旨在为工程和科学领域初学者提供一套全面且实用的计算工具基础，重点聚焦于四种核心技术：C++编程、Microsoft Excel的电子表格能力、Matlab的矩阵运算环境，以及解决工程问题所需的基本数值方法。本书的结构设计旨在循序渐进地引导读者从零基础迈入计算科学的世界，使他们能够熟练运用这些工具来建模、仿真和分析现实世界中的工程问题。 第一部分：C++编程基础与面向对象入门 本书的前半部分致力于构建坚实的C++编程基础。C++作为一种强大的、面向对象的通用编程语言，在高性能计算和系统级工程应用中占据核心地位。 C++核心语法与结构： 我们将从C++的基础语法开始，详细介绍变量类型（如整数、浮点数、字符）、基本输入/输出操作（使用`iostream`库），以及控制流程结构，包括`if-else`条件语句、`for`、`while`循环。此外，函数定义、调用、参数传递（值传递与引用传递）的机制将被深入探讨。 数据结构与内存管理： 理解C++的强大之处在于其对内存的精细控制。本部分将介绍标准模板库（STL）中的核心容器，如数组、向量（`std::vector`）、链表和映射（`std::map`）。特别关注指针和引用的概念，这是理解动态内存分配（使用`new`和`delete`操作符）的关键。通过实践，读者将学会如何编写既高效又安全的内存管理代码。 面向对象编程（OOP）范式： C++的灵魂在于其面向对象特性。我们将全面讲解四大支柱：封装、继承、多态和抽象。通过类的定义、对象的创建、构造函数与析构函数的生命周期管理，读者将掌握如何构建模块化、可重用且易于维护的大型软件系统。虚函数、纯虚函数以及抽象基类的引入，为深入理解运行时多态性打下坚实基础。 文件操作与错误处理： 为了处理工程数据，输入/输出操作至关重要。我们将涵盖使用`fstream`库进行文本和二进制文件的读写操作。同时，异常处理机制（`try-catch`块）的介绍，将确保程序在遇到意外情况时能优雅地退出或恢复，而不是突然崩溃。 第二部分：Excel在工程分析中的应用 Microsoft Excel因其直观的界面和强大的电子表格功能，成为工程领域快速原型设计、数据整理和基础分析的首选工具。 数据管理与基础计算： 本章节聚焦于Excel的基本操作，包括工作表的组织、单元格引用（绝对与相对）、以及数千个内置函数的应用。我们将详细展示如何使用算术、统计（如平均值、标准差、回归分析的基础函数）和逻辑函数来处理工程数据。 图表制作与可视化： 工程分析的最终目的往往是清晰的沟通。我们将指导读者如何根据输入数据创建高质量的工程图表，如散点图、线图、柱状图，并学习如何自定义图表元素以满足出版或报告要求。 使用Excel进行数值求解（宏与VBA入门）： 对于更复杂的迭代求解或自定义逻辑，Excel的宏（VBA，Visual Basic for Applications）是必要的补充。我们将介绍VBA的基础语法、变量声明、条件逻辑和循环结构，并演示如何编写简单的宏来自动化重复的数据处理任务，或者实现简单的迭代求解器，例如求解非线性方程。 第三部分：Matlab——科学计算的核心环境 Matlab（矩阵实验室）是工程计算的行业标准之一，以其卓越的矩阵运算能力和丰富的工具箱而著称。 Matlab环境与基本操作： 本书将带领读者熟悉Matlab的命令行界面、工作区管理、脚本（`.m`文件）的编写与执行。重点讲解Matlab是如何将所有数据视为矩阵进行操作的，这是其高效处理工程数据的关键所在。 向量化运算与矩阵代数： 我们将深入探讨Matlab的向量化编程哲学，演示如何用简洁的矩阵操作取代慢速的循环，从而极大地提高代码执行效率。矩阵的创建、索引、基本运算（加减乘除、点乘、转置）以及矩阵分解（如LU，QR分解）的函数调用将被详细介绍。 数据可视化与脚本开发： 学习使用`plot`系列函数进行二维和三维图形绘制，掌握如何利用子图（`subplot`）和动画技术展示动态过程。同时，强调编写结构良好、注释清晰的Matlab脚本文件，用于解决特定的工程计算任务。 第四部分：基础工程数值方法 计算能力的提升必须与正确的数学方法相结合。本部分将重点介绍几种在工程和科学计算中最常用且最基础的数值技术，并指导读者如何使用前述的C++或Matlab工具来实现这些方法。 非线性方程求解： 工程中常见的任务是求解形如 $f(x) = 0$ 的方程。我们将详细分析并实现以下迭代方法： 1. 二分法 (Bisection Method): 介绍其稳定性和收敛速度的理论基础。 2. 牛顿法 (Newton's Method): 阐述其快速收敛的原理，并讨论其对初值选择的敏感性。 3. 割线法 (Secant Method): 作为牛顿法的一种替代方案，尤其在导数难以计算时。 线性方程组的求解： 大量工程问题最终归结为求解 $Ax=b$ 形式的线性代数方程组。 1. 直接法概述： 重点介绍高斯消元法（Gaussian Elimination），包括其步骤、枢轴选择的重要性以及回代过程。 2. 迭代法介绍： 简要引入雅可比（Jacobi）和高斯-赛德尔（Gauss-Seidel）方法，用于大规模稀疏系统的求解。 数值积分： 在无法解析积分的物理和工程场景中，数值积分至关重要。我们将实现和比较： 1. 梯形法则 (Trapezoidal Rule): 介绍其几何意义。 2. 辛普森法则 (Simpson's Rule): 阐述其更高的精度来源。 常微分方程（ODE）的初步数值解法： 对于描述动态系统的微分方程，数值求解是不可或缺的。我们将介绍最基础的初值问题求解器： 1. 欧拉法 (Euler's Method): 作为最直观的第一步，理解其局限性。 2. 改进的欧拉法或龙格-库塔法（如二阶RK）： 介绍如何提高求解的准确性和稳定性。 通过对C++, Excel, Matlab的综合运用，读者将能将理论上的数值方法转化为实际可运行、可验证的工程解决方案，为后续更深入的有限元分析（FEA）、计算流体力学（CFD）等高级课程打下坚实的基础。本书的实践性强，每项方法都配有详细的编程实现案例。

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