MATLAB程式设计入门：在工程上的应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

图书标签:

• MATLAB
• 程式设计
• 入门
• 工程应用
• 数值计算
• 算法
• 科学计算
• 数学建模
• 仿真
• 工程数学

　　本书有许多特别的设计，用来强调编写 MATLAB 程式所需使用的观念与方法。这些特色有助于第一次学习的读者，对于应用在实际作业上也有帮助。特色包括：

　　‧强调由上而下的程式设计方法
　　鼓励学生在开始编写程式码之前，先思考程式的适当设计，并强调在进行任何工作之前，必须先清楚定义出使用者想要解决的问题，以及解决此问题所需要的输入输出。

　　‧强调函式的使用
　　本书强调函式的使用，将完整的工作合理地分解成更小的子工作。同时也教导读者一些使用函式常见的错误，以及如何避免这些错误。

　　‧强调 MATLAB 工具
　　本书教导读者如何正确使用MATLAB工具，简化程式编写与除错。

　　‧好的编写程式技巧
　　为了学生学习方便，特别强调良好程式设计技巧。此外，每章的最后会整理该章所提到的编写技巧。

　　‧编写程式的陷阱
　　强调一般常见的程式设计错误，以提醒使用者避免犯错。
 

好的，这是一份关于《MATLAB程式设计入门：在工程上的应用》的图书简介，但内容将完全围绕该书未包含的方面进行阐述，旨在全面勾勒出该领域内其他重要主题的图景。 --- 编程范式与高级工程计算的广阔图景：超越基础 MATLAB 脚本的深度探索 本书的定位是为初学者提供使用 MATLAB 进行基础编程和解决常见工程问题的坚实起点。然而，在现代工程计算的舞台上，知识的深度和广度远超入门教程的范畴。一旦掌握了变量、循环和基本绘图，工程师和研究人员便需要迅速转向更专业化、更高效、更具前瞻性的计算范式。 本简介旨在探讨那些在入门级教材中通常不会深入覆盖的、但对专业级应用至关重要的计算领域和编程哲学。这些领域代表了从“能用”到“精通”的飞跃，是驱动复杂系统建模、大规模数据处理和前沿科学研究的核心动力。 一、 跨平台与高性能计算的挑战 基础教材往往假定在一个标准化的、单线程的 MATLAB 环境中进行操作。然而，真正的工程问题很少是简单的。 1. 并行计算与分布式架构的精细控制 现代工程仿真，例如有限元分析 (FEA)、计算流体力学 (CFD) 或大规模优化问题，对计算资源的需求是指数级的。入门书籍可能提及 `parfor` 循环，但它们不会深入讲解以下内容： 细粒度并行化策略： 如何在不依赖于简单的循环结构的情况下，利用 Message Passing Interface (MPI) 或 MATLAB Parallel Computing Toolbox 中的底层函数，实现跨多个 CPU 核心、甚至跨集群节点的复杂数据划分与同步机制。 GPU 计算的深度集成： 详细阐述如何使用 CUDA 编程模型与 MATLAB 深度融合，特别是在深度学习以外的科学计算任务（如大规模矩阵运算或粒子模拟）中，手动管理 GPU 内存和线程块的优化技巧。 性能分析与瓶颈诊断： 如何使用专业的性能分析工具（如 MATLAB 的 Performance Profiler 的高级功能，或外部工具如 VTune）来精确识别内存访问延迟、缓存未命中和同步开销，从而超越直觉的优化。 2. 编译与部署的工程实践 将 MATLAB 脚本转化为独立、可执行的工程工具，是项目交付的关键一步。入门教程通常停留在 M 文件的层面，但专业应用要求： C/C++ 代码生成（Code Generation）： 如何使用 MATLAB Coder 针对实时系统或嵌入式平台生成高效、无依赖的 C/C++ 代码。这涉及到理解 C 语言的数据类型映射、内存布局的差异，以及如何手动修改生成的代码以满足特定硬件约束。 运行时环境的优化： 深入理解 MATLAB Runtime (MCR) 的加载机制、动态链接库 (DLL) 的封装，以及在没有完整 MATLAB 安装的环境中，如何最小化部署包的体积和启动时间。 二、 高级数据结构与面向对象编程的范式转移 虽然基础教程会介绍结构体 (structs)，但它们通常回避了 MATLAB 在面向对象编程 (OOP) 上的全部潜力，以及处理非结构化或海量数据的复杂数据结构。 1. 深入的面向对象工程设计 专业的工程项目往往涉及数十个相互作用的模块（例如，传感器模型、控制器、执行器）。这要求： 继承、多态与抽象基类： 如何设计复杂的类层次结构，确保代码的可扩展性和维护性。例如，定义一个通用的“设备接口”类，然后让“电机”、“阀门”等子类继承并实现特定方法。 Handle Classes 与 Value Classes 的选择： 理解何时使用引用语义（Handle Classes）来避免不必要的深度复制，以及何时使用值语义（Value Classes）来保证数据操作的原子性。这对于避免在大型仿真中出现难以追踪的状态副作用至关重要。 2. 内存效率与非标准数据管理 当处理 TB 级别的数据集时（如高分辨率遥感图像、长时间序列的传感器数据），标准的数组操作变得低效或不可行。入门内容不会涉及： 大数据集的内存映射： 使用 MATLAB's `memmapfile` 或类似机制，实现对磁盘上大于物理内存的数据集的直接访问，避免将整个文件加载到 RAM 中。 混合编程数据交换： 如何高效地使用 MEX 文件 或 External Interfaces 与 C++ 或 Python 中高度优化的库（如 HDF5, Protocol Buffers）进行数据交换，减少序列化和反序列化的开销。 三、 数值方法的理论深度与前沿应用 入门书籍侧重于调用内置函数（如 `ode45`）。真正的工程应用要求使用者理解这些函数背后的数学原理，并能针对特定问题定制求解器。 1. 求解器稳定性与收敛性分析 刚性方程组的处理： 深入分析为什么某些常微分方程 (ODE) 系统被称为“刚性”的，以及何时需要切换到 BDF (Backward Differentiation Formula) 等隐式方法，而不是默认的显式方法。 高阶方法与误差控制： 对 Runge-Kutta 方法族的理论进行解析，理解不同阶数（如 Dormand-Prince 5/4 对比经典 4 阶）在计算效率和局部误差估计上的权衡。 2. 优化算法的定制与约束处理 基础优化停留在寻找全局最小值。专业工程优化则涉及复杂的约束和非光滑问题： 序列二次规划 (SQP) 与内点法 (Interior-Point Methods) 的内部机制： 理解这些高级优化算法如何处理不等式约束，以及如何调整参数（如惩罚因子或步长因子）以确保收敛到工程可接受的边界内。 全局优化策略的局限性： 探讨 遗传算法 (GA)、粒子群优化 (PSO) 等启发式方法在复杂多模态搜索空间中的局限性，以及如何结合局部搜索技术（如模拟退火）来提高鲁棒性。 总结：从工具使用者到系统架构师 掌握《MATLAB 程式设计入门：在工程上的应用》中的知识，使学习者能够“使用”MATLAB 解决问题。然而，上述未提及的领域——大规模并行架构、严格的面向对象系统设计、以及数值算法的理论深入——才是将使用者提升为能够设计、部署和维护复杂、高性能工程计算系统的架构师的关键所在。这些高级主题要求更深厚的计算机科学基础、更精湛的数学建模能力，以及对底层硬件的深刻理解。

第1章　MATLAB简介
第2章　MATLAB的基本功能
第3章　二维图形
第4章　分支控制和程式设计
第5章　回圈与向量化运算
第6章　使用者定义函式
第7章　使用者定义函式的进阶功能
第8章　复数与三维绘图
第9章　MATLAB的更多应用

附录A　ASCII字元集
附录B　再论输入／输出函式
附录C　测验解答
索引
 

评分☆☆☆☆☆

收到这本《MATLAB程式设计入门：在工程上的应用》之后，我第一时间就是翻到后面的一些附录和案例分析。我一直觉得，学编程最重要的一点，就是要知道“为什么学”以及“学了能做什么”。这本书的“工程上的应用”这几个字，无疑是给了我一个明确的方向。我之前在学校里接触过一些MATLAB，但那都是老师指定的一些实验课内容，我并没有真正把它作为一个强大的工具来使用。所以，我非常期待这本书能够教我一些实际的、能解决实际问题的技巧。比如，如何用MATLAB来处理一些复杂的实验数据，进行统计分析，或者绘制出专业级的图表。我希望书中能有一些涉及信号处理、图像处理或者控制系统的例子，因为这些都是我工作中经常会遇到的问题。能够用MATLAB来分析一段原始的传感器数据，或者模拟一个简单的控制流程，想想就觉得很激动。而且，我更希望这本书的讲解能够紧密结合工程的实际需求，而不是仅仅停留在语法层面。比如，在讲解循环和条件语句的时候，能否结合一个实际的工程问题，让我们明白这些语法结构在这个场景下是如何应用的。我希望这本书能让我感受到MATLAB的强大之处，并且激发我进一步深入学习的兴趣。总而言之，我希望这本书能成为我进入MATLAB工程应用领域的一块坚实的敲门砖。

评分☆☆☆☆☆

这本《MATLAB程式设计入门：在工程上的应用》我可是早就盯着了！之前也接触过一些编程语言，但总觉得跟工程实践有点距离，学了之后也不知道怎么落地。看书名就觉得很对味，"工程上的应用"这几个字简直是点睛之笔，让我这种工程背景出身但编程经验不多的新手眼前一亮。我最担心的是，很多“入门”的书，可能写得很基础，但要真的能解决工程问题，又需要大量的“进阶”知识。这本书能否真正做到“入门”就能“应用”，是我最期待的。我之前听朋友说，MATLAB在信号处理、控制系统、甚至最近很火的机器学习领域都有广泛应用，但具体怎么用，每个领域又有不同的技巧，光看官方文档有时候会觉得有点枯燥，而且不知道从何下手。这本书如果能提供一些具体的工程案例，从实际问题出发，一步步教你怎么用MATLAB去解决，那绝对是太棒了！我尤其希望它能涵盖一些比较经典的工程问题，比如滤波器的设计、PID控制器的实现、或者一些基本的数据分析和可视化。如果能顺带讲解一些常用的MATLAB函数库，并且说明它们在哪些工程场景下特别有用，那就更完美了。我希望这本书的例子不会太过于理论化，而是能让我在读的时候就能联想到自己工作或学习中遇到的实际问题，并且能有冲动去动手实践。毕竟，编程这东西，光看不练假把式，能够边学边做，效果肯定会比死记硬背来得好。

评分☆☆☆☆☆

对于这本《MATLAB程式设计入门：在工程上的应用》，我最看重的就是它能否真正地将MATLAB编程与工程实践相结合。我一直对MATLAB在科学计算和工程仿真领域的强大能力有所耳闻，但一直没有找到一个好的切入点来学习。很多“入门”的书籍，往往过于侧重理论，学习完之后感觉自己懂得了很多概念，但却不知道如何运用到实际的工程问题中。这本书的标题，特别是“在工程上的应用”几个字，让我看到了希望。我希望它能提供一些具体的、具有代表性的工程案例，从这些案例出发，一步步地引导读者掌握MATLAB的编程技巧。我特别想看到书中是否有关于数据处理和可视化的内容，因为在我的工程工作中，经常需要处理大量的实验数据，并将其以清晰、直观的方式呈现出来。如果MATLAB能够提供强大的数据处理和绘图功能，并且这本书能教我如何高效地使用它们，那将对我非常有帮助。此外，我对于这本书的讲解风格也有一些期待。我希望它的语言能够简洁明了，避免使用过多晦涩的专业术语，并且能够提供大量的代码示例，让读者可以跟着实践。我希望通过阅读这本书，能够真正地掌握MATLAB编程，并且能够运用它来解决我在工程实践中遇到的各种挑战。

评分☆☆☆☆☆

说实话，一开始被这本书吸引，主要是因为它的封面设计还挺简洁大方的，不像有些技术书那么死板。然后翻了一下目录，看到它涵盖了MATLAB的基础语法，还有很多与工程领域相关的章节，比如数值计算、数据可视化、甚至还有一些简单的仿真章节。我当时的想法是，既然是“入门”，那应该不会太难，而且“工程上的应用”这个副标题，感觉会比单纯教编程语言的书更有实际价值。我之前也试过一些在线的编程教程，但总觉得碎片化，而且很多都是通用的知识，不够聚焦。我希望这本《MATLAB程式设计入门：在工程上的应用》能提供一个比较系统性的学习路径，从最基础的变量、循环、条件判断开始，然后循序渐进地介绍如何在工程中应用这些知识。我特别在意的是，书中会不会提供可以直接运行的代码示例，并且附带详细的解释，告诉我每一行代码的作用以及为什么这么写。这样我才能更容易理解，并且在遇到问题的时候，能够自己去调试和修改。我希望它能让我快速上手，能够自己写一些小程序来处理我遇到的工程数据，或者进行一些简单的仿真分析。而且，我听说MATLAB在学术界和工业界都很受欢迎，如果这本书能让我掌握一些基础的应用技巧，对于我未来的学习和工作，肯定会是一个不错的加分项。我希望这本书的讲解风格能够清晰易懂，避免使用过于晦涩的术语，让像我这样的初学者也能轻松理解。

评分☆☆☆☆☆

最近手上的《MATLAB程式设计入门：在工程上的应用》可真是让我爱不释手。我一直觉得，学习一门新的编程语言，如果没有一个明确的应用场景，很容易就会半途而废。而这本书的副标题“在工程上的应用”，恰好解决了我的痛点。我之前尝试过一些其他的编程语言，但总觉得跟我的工程背景有些脱节，学了之后也不知道怎么把它用到实际工作中去。所以，当我在书店看到这本书的时候，就觉得它很可能会是我一直在寻找的那种。我特别好奇书中会不会有关于数值分析的章节，因为我在工程计算中经常会遇到一些需要数值求解的问题，比如积分、微分方程的求解等等。如果MATLAB能够很方便地帮我解决这些问题，那对我来说绝对是事半功倍。我个人比较关注的是，这本书在讲解基础语法的时候，会不会也穿插一些工程上的小技巧，让我在学习过程中就能感受到编程的实用性。我希望这本书的例子能够足够贴近实际工程应用，而不是那种脱离实际的理论讲解。比如，如果能用MATLAB来做一个简单的力学仿真，或者对一段实验数据进行快速分析，那我会觉得学得特别有成就感。而且，我希望这本书能够帮助我建立起一套用MATLAB解决工程问题的思维模式，而不仅仅是记住一些代码。