具体描述
《MATLAB函数查询手册》内容简介：Matlab是当前最流行的大型数学工具软件之一，能够完成绝大部分科学运算。《MATLAB函数查询手册》从实用角度出发，系统介绍Matlab各种函数，包括：绘图、矩阵运算、插值拟合、微积分、符号运算、概率统计、Simulink仿真、图形用户界面、小波分析、神经网络、遗传算法、信号处理等。为便于读者对Matlab函数的理解，《MATLAB函数查询手册》列举了大量的函数实例，并提供操作录像供读者参考，可极大地降低学习难度。
《MATLAB函数查询手册》可作为Matlab各层次使用者的参考用书，尤其适合作为相关专业的学生以及教师、广大科研工作者、工程技术人员的案头查询手册。
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读后感
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用户评价
作为一个刚接触科学计算的科研新手，我过去在查找特定数学函数时的体验常常是“大海捞针”。我需要一个能将散落在各个工具箱中的相关函数集中起来，并按照数学逻辑进行分类的参考书。这本书的编排简直是为我量身定制的。它的章节划分非常合理，从基础的线性代数运算函数（比如矩阵分解、特征值计算）到高级的数值积分与微分方程求解器（如`ode45`的详细参数解析），结构清晰得令人赞叹。我特别关注了它在优化算法方面的介绍，例如无约束优化中的`fminunc`和约束优化中的`fmincon`，书中不仅展示了如何设置目标函数和约束条件，还对比了不同求解器（如牛顿法、拟牛顿法）在收敛速度和全局最优性方面的特性，这种对比分析对于我选择最适合自己模型的算法至关重要。此外，它对M文件和MEX文件的交互调用也做了专门的说明，这对于提升程序运行效率至关重要。总而言之，这本书极大地提升了我对MATLAB工具箱覆盖范围的认知，使我能够更自信地去构建和验证我的数学模型。
评分我是一名专注于金融时间序列分析的量化研究员，对MATLAB的统计和计量经济学功能有极高的要求。过去我总是在各种论坛上寻找关于波动率模型（如GARCH族）特定函数调用的零散信息。然而，翻阅这本手册后，我发现它对金融数据处理函数的覆盖率令人印象深刻。从基础的描述性统计函数（`mean`、`std`的进阶用法）到复杂的自回归模型（ARIMA、VAR）的估计函数，书中的讲解深入且细致入微。特别是对数据导入/导出函数（如处理`.csv`、`.mat`甚至数据库连接的函数）的详尽说明，极大地简化了我的数据预处理流程。它没有过多地纠缠于金融理论的推导，而是专注于如何用MATLAB的语言精确高效地实现这些模型，这正是我需要的。例如，书中对于时间序列对象的创建和操作函数的讲解，非常贴合实际工作中对序列对齐和缺失值处理的需求。这本工具书，为我在复杂的量化策略开发中，提供了稳定而可靠的函数支撑。
评分这本书简直是我的救命稻草！我最近接手了一个需要大量用到各种信号处理和优化算法的项目，但对MATLAB的函数库了解得实在是不够深入。翻开这本书，我立刻感受到了它的实用性。比如，我之前对`fft`函数的理解还停留在基础的傅里叶变换，但这本书深入剖析了其各种可选参数以及在不同应用场景下的最佳用法，甚至还专门开辟了一章讲解如何高效地处理大数据集的FFT运算，这一点让我眼前一亮。更别提那些复杂的控制系统设计函数，比如PID控制器设计中的`pidtune`和状态空间模型分析中的`ss`、`tf`等，书中的讲解不仅清晰，还配有大量的实例代码，我可以直接套用在我的项目中进行修改和调试，极大地缩短了我的学习曲线。我尤其欣赏它对那些不太常用但关键的统计工具箱函数的收录和解析，比如涉及贝叶斯统计的函数群，过去我只能去查阅零散的官方文档，现在一目了然，构建模型的思路一下子开阔了很多。对于任何需要深度挖掘MATLAB潜力的工程师和研究人员来说，这本手册简直是案头必备的“武功秘籍”，它的组织结构非常符合实际工作中的查询习惯，检索效率极高。
评分这本书在处理大规模数据和并行计算方面的介绍，着实让我大开眼界。我过去一直认为MATLAB在处理“大数据”时存在性能瓶颈，但这本书中专门针对`parallel computing toolbox`的函数进行了梳理和讲解，彻底颠覆了我的看法。它清晰地解释了如何使用`parfor`循环来替代传统的`for`循环，并详细阐述了数据在工作者（Workers）之间如何进行有效的分配和同步，避免了不必要的通信开销。对于内存管理方面，它也提供了许多实用的内置函数，比如如何有效地使用稀疏矩阵（`sparse`函数族）来节省内存占用，以及如何使用内存映射文件（`memmapfile`）来处理超出物理内存限制的数据集。我特别欣赏它对并行处理中常见错误和调试方法的总结，这使得我在尝试并行化我的耗时仿真程序时，能够更快地定位问题所在。这本书不仅仅是一个函数列表，更像是一本关于如何榨干MATLAB计算性能的实战指南，对于任何进行高性能计算或复杂仿真的用户来说，其价值无可估量。
评分我花了大量时间去研究图像处理工具箱，因为我的工作涉及到一些图像增强和特征提取的任务。坦白说，市面上很多关于MATLAB的书籍在图像处理部分往往只停留在表面的调用，比如简单的灰度化或者边缘检测。但这本《MATLAB函数查询手册》给我的感觉完全不同。它详尽地阐述了从底层算法原理到上层函数实现的映射关系。例如，关于形态学操作，它不仅列出了`imerode`和`imdilate`的基本用法，还深入解释了结构元素（SE）的设计对最终结果的影响，并对比了不同卷积核在特定滤波任务中的性能差异。更让我惊喜的是，它对深度学习工具箱（Deep Learning Toolbox）中的一些核心函数也做了详细的梳理，像网络层的定义、损失函数的定制，甚至是如何利用GPU加速进行模型训练的命令行参数，都给出了清晰的指导。这种将理论深度与工程实践完美结合的叙述方式，让我在面对那些复杂的算法迭代时，不再感到迷茫。它就像一位经验丰富的导师，在你需要特定“招式”时，立刻就能指出最精准、最高效的那一招。
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