MATLAB程式设计与工程应用 第二版 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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本书特色

　　‧舍弃繁复的单一指令介绍，改以汇整比较的方式呈现，内容以精要且引导思考的方向编制，务使读者能由基础精要内容之学习，外延地应用至所学习的领域中。

　　‧本书共分为三大部份，第一部份为程式设计基础，其完整地涵盖 MATLAB 基本环境的介绍与概念引导、数值与文字资料格式、向量与矩阵之处理、数据处理与统计分析、绘图指令与图形展示、关系与逻辑运算元、程式流程控制、程式与函数编辑、基础微积分运算与符号数学运算工具应用等。

　　‧第二部份则进阶探讨数值解程式设计功能，并将相关工程应用问题，依类型分为线性联立方程式、非线性方程式、微分与积分之运算、常微分方程式、最适化问题与模式参数估计等六大主题，分别加以探讨并进行 MATLAB 求解过程与程式设计的示范说明。

　　‧第三部份则介绍 Simulink 动态模拟环境与应用，除了基本工具资料库内建模组之运用示范说明外，更以范例引导如何自订函数模组，使其能与 MATLAB 主环境整合，扩大其使用效能与应用范畴。
 

好的，这是一份关于其他技术类图书的详细介绍，旨在避免提及您提到的那本书的内容： --- 深入探索：现代数据科学与算法实现 《高性能计算中的并行编程范式》 第一版 图书简介 在当今科技飞速发展的时代，计算能力的瓶颈日益凸显，特别是在处理大规模数据集和复杂模拟任务时。本书旨在为计算机科学、工程学及物理学等领域的专业人士和高级学生，提供一套全面而深入的现代并行计算理论与实践指南。我们聚焦于如何有效地利用多核处理器、图形处理器（GPU）以及分布式集群，以加速科学计算和数据密集型应用。 本书不拘泥于单一编程模型或特定硬件平台，而是构建了一个跨越不同并行范式的广阔视野。内容涵盖了从底层硬件架构到高层应用软件实现的完整链路。 第一部分：并行计算基础与模型 本部分首先回顾了串行计算的局限性，并系统地介绍了并行计算的根本概念，包括指令级并行、数据级并行和任务级并行。我们深入剖析了并行性度量标准，如加速比（Speedup）、效率（Efficiency）和Amhdahl定律的实际应用与局限。重点讲解了经典的并行程序设计模型，如共享内存模型（基于线程）和消息传递模型（基于进程），并对比了它们在不同计算拓扑结构下的适用性。 第二部分：共享内存编程技术详解 针对多核CPU环境，本部分详细阐述了当前主流的共享内存编程接口。首先，我们对POSIX线程（Pthreads）进行了详尽的介绍，从线程的创建、同步到互斥操作，通过大量的实例代码演示了如何安全地管理共享数据。随后，我们转向更高级的、更具可移植性的并行化工具——OpenMP。我们不仅覆盖了OpenMP的基本指令（如`parallel for`, `sections`），还深入探讨了内存一致性模型、缓存效应、伪共享（False Sharing）问题及其优化策略。特别地，我们提供了一章专门讨论并行循环划分（Loop Scheduling）算法，用以最小化负载不平衡。 第三部分：分布式内存与集群计算 在处理超大规模问题时，分布式内存系统是必不可少的。本书投入大量篇幅讲解了消息传递接口（MPI）。我们不仅仅是罗列MPI函数，而是侧重于设计高效的通信模式。章节内容包括点对点通信（`Send`, `Recv`）、集合通信（如`Broadcast`, `Reduce`, `Scatter`, `Gather`）的高效实现。我们还探讨了拓扑感知的通信优化，例如如何利用Ring或Torus结构来减少通信延迟。对于需要高度耦合的大规模模拟，我们介绍了容错机制和检查点恢复策略在MPI应用中的集成。 第四部分：异构计算与GPU编程 随着GPU计算能力的爆发式增长，异构计算已成为高性能计算的基石。本部分聚焦于CUDA（Compute Unified Device Architecture）编程模型。我们详细解析了GPU的层次结构——从Grid到Block再到Thread，并阐述了内存层次结构（全局内存、共享内存、寄存器）的特性。通过大量的矩阵运算和数据并行案例，读者将掌握如何有效地将算法映射到GPU的数千个核心上。此外，本书也简要介绍了OpenCL作为跨平台异构编程的替代方案。 第五部分：性能分析与优化实践 理论学习必须与实际性能测量相结合。本部分提供了实用的性能分析工具链介绍，包括硬件性能计数器、软件分析器（如gprof的并行版本、VTune等）。我们将重点教授如何识别性能瓶颈——是计算受限、通信受限还是内存受限。最后，我们提供了一套系统的优化方法论，涵盖了从数据布局重排、算法替换到通信隐藏等多个层面的工程实践。 目标读者 本书适合具有扎实的C/C++或Fortran语言基础的科研人员、研究生、软件工程师，以及所有希望将现有计算任务加速到极致的专业人士。掌握本书内容，将使读者有能力设计、实现和优化运行在现代超级计算机和高性能工作站上的复杂应用。 --- 《Python在数据分析与机器学习中的应用实践》 第三版 图书简介 本书是面向广大数据科学、商业智能和应用统计领域从业者的权威指南。它紧密围绕Python语言生态系统中的核心库展开，旨在帮助读者从数据采集、清洗、探索性分析（EDA）到构建和部署机器学习模型，实现端到端的全流程实战能力。第三版根据近年来库的快速迭代和业界新趋势进行了全面的更新与重构。 第一章：Python环境搭建与基础回顾 本章首先确保读者拥有一个稳定、现代的Python环境（推荐使用Anaconda发行版）。我们简要回顾了Python的面向对象特性和核心数据结构，重点强调了对向量化操作的理解，这是后续高性能计算的基础。 第二章：Pandas：数据操作的基石 Pandas库是Python数据分析的核心。本章详尽介绍了`DataFrame`和`Series`对象的创建、索引、切片操作。我们深入讲解了数据清洗技术，包括缺失值处理（插补与删除）、数据类型转换、字符串处理以及高效的数据合并与重塑（`merge`, `join`, `pivot`, `melt`）。本章的重点是“分组与聚合”（`groupby`）操作的高级应用，展示了如何用简洁的语法完成复杂的业务逻辑计算。 第三章：NumPy：高效数值计算的引擎 NumPy作为科学计算的基础库，其核心在于N维数组（`ndarray`）及其向量化操作。本章深入探讨了数组的内存布局、广播机制（Broadcasting），并展示了如何通过避免Python原生循环来极大地提升性能。我们还涵盖了线性代数运算在NumPy中的实现及其在工程问题中的应用。 第四章：数据可视化：从静态到交互 清晰的图表是洞察力的来源。本书重点介绍了Matplotlib和Seaborn库。除了标准的线图、柱状图和散点图，我们详细讲解了如何构建复杂的统计图表，如小提琴图、热力图以及多子图布局的管理。此外，针对Web应用和仪表盘需求，本章引入了Plotly和Bokeh库，指导读者创建交互式图表，使用户能够动态探索数据。 第五章：机器学习导论与Scikit-learn实战 本章将理论与Scikit-learn库的操作紧密结合。我们从经典的监督学习（回归与分类）开始，涵盖了线性模型、决策树、集成方法（如随机森林和梯度提升）。随后，我们系统地介绍了无监督学习（聚类与降维）。每个算法都配有清晰的API调用流程，并强调了特征工程（Feature Engineering）的关键步骤，如特征缩放、独热编码和特征选择。 第六章：模型评估与验证 构建模型只是第一步，可靠的评估至关重要。本章详尽介绍了交叉验证策略（K-Fold, Stratified K-Fold），以及分类问题的评估指标（精确率、召回率、F1分数、ROC曲线与AUC）。对于回归问题，则侧重于均方误差和平均绝对误差的解读。我们还深入探讨了超参数调优技术，包括网格搜索（Grid Search）和更高效的随机搜索（Randomized Search）。 第七章：深度学习框架基础（TensorFlow/PyTorch简介） 鉴于深度学习在当前领域的统治地位，本章提供了一个侧重于实践的概述。我们简要介绍了TensorFlow 2.x和PyTorch的主要区别和使用场景，重点演示了如何定义一个简单的多层感知机（MLP），以及如何使用这些框架进行模型训练和保存。 第八章：数据管道与生产化部署 本书最后聚焦于如何将分析成果转化为实际价值。我们介绍了如何使用Joblib进行模型序列化，并探讨了使用Flask或Streamlit框架来快速搭建一个简单的模型服务API。同时，也涵盖了数据管道的构建思路，确保数据处理流程的可重复性和自动化性。 适用读者 本书非常适合初级到中级水平的数据分析师、希望转型为数据科学家的工程师，以及需要利用Python强大工具集快速解决实际问题的领域专家。无需深厚的数学背景，但要求具备基本的编程逻辑能力。

PART 1  MATLAB 程式设计基础
1. MATLAB 简介与入门
2. 基本数学运算
3. 复数之处理
4. 向量之处理
5. 矩阵之处理
6. 数据处理与列印输出
7. 文字字串之处理
8. 关系与逻辑运算元
9. 绘图指令与用法
10. 回圈与程式流程控制
11. 程式编辑器简介与函数的编写
12. 多项式之处理
13. 曲线凑合与内插
14. 符号数学运算工具箱简介与应用

PART 2  进阶程式设计与工程应用
15. 线性联立方程式之求解与应用
16. 非线性方程式之求解与应用
17. 数值积分、微分与应用
18. 常微分方程式之求解与应用
19. 最适化问题之求解与应用
20. 参数估计与应用

PART 3  Simulink 基本功能与应用
21. Simulink 基本功能与应用
 

评分☆☆☆☆☆

這本書對於想要深入理解MATLAB如何在實際工程中發揮作用的讀者來說，絕對是一本不可多得的佳作。我並非MATLAB的初學者，但我在某些特定工程領域的應用上，總感覺有些生疏，或者說，知道如何用MATLAB做，但卻不一定知道為什麼要這樣做。這本書最大的優點就在於它將MATLAB的程式設計與背後的工程原理緊密結合。它不會讓你單純地去記憶語法，而是透過一個個精心設計的工程案例，引導你去理解，如何透過MATLAB的強大功能，去模擬、分析、優化實際的工程問題。例如，在圖像處理的部分，它不僅展示了如何應用各種濾波器，還會解釋這些濾波器在圖像增強、特徵提取上的作用，以及它們背後的數學原理。這讓我對MATLAB的理解不再停留在「工具」層面，而是提升到了「解決問題」的層面。書中的範例程式碼結構清晰，註解詳盡，而且還會探討不同的解決方案及其優劣，這對於培養程式設計的嚴謹性和工程思維非常有幫助。我強烈推薦這本書給所有希望將MATLAB應用能力提升到一個新層次的工程師和學生。

评分☆☆☆☆☆

挖！這本《MATLAB程式設計與工程應用 第二版》真的是為我這種MATLAB新手量身打造的！我之前完全沒有接觸過MATLAB，光是看官方文件就頭大，什麼指令、函數、語法，看得我眼花撩亂。但這本書從最基礎的開始講起，連軟體安裝、基本介面介紹都清清楚楚，讓我很有安全感。最讓我驚喜的是，它不是那種死板的教學書，而是透過很多實際的工程問題來引導你學習MATLAB。例如，它會教你怎麼用MATLAB來分析數據、做圖表，甚至模擬一些物理現象，讓我知道原來MATLAB這麼有威力，不只是寫寫程式碼而已。那些範例都非常貼近我可能會遇到的情況，讓我學習起來更有動力。而且，書中的解釋都很淺顯易懂，不會用到太多艱澀的術語，即使我對工程概念不太熟悉，也能跟得上。我真的覺得這本書幫我打下了一個非常紮實的MATLAB基礎，現在我敢自己嘗試解決一些簡單的問題了，未來學習更進階的內容也更有信心！

评分☆☆☆☆☆

我是一位在電子工程領域工作的工程師，平常工作會大量使用MATLAB進行電路模擬、訊號處理和數據分析。過去我習慣使用一些比較舊的教材，或者零散地在網路上找資料，學習起來總覺得效率不高，而且對一些進階的演算法掌握得不夠深入。這本《MATLAB程式設計與工程應用 第二版》給我帶來了很大的驚喜。它在介紹MATLAB基本操作的同時，也花了很大的篇幅介紹了許多先進的工程應用。我尤其欣賞它在數位訊號處理和控制系統設計的章節，它不僅提供了標準的演算法介紹，還結合了MATLAB的工具箱，例如Signal Processing Toolbox和Control System Toolbox，讓我能夠更輕鬆地實現和驗證這些複雜的演算法。書中的圖表和示意圖都非常精美，讓複雜的概念變得容易理解。我學到了很多關於濾波器設計、系統辨識和PID控制器調優的技巧，這些都直接提升了我工作中的效率和準確性。對於有一定MATLAB基礎，想進一步提升工程應用能力的讀者來說，這本書絕對是必備的參考書。

评分☆☆☆☆☆

這本書真的是一本寶藏！我是一名剛踏入機械工程領域的研究生，MATLAB對我來說是必學的工具。在尋找教材的時候，我看了不少書，但很多都太過於偏重理論，或者範例不夠貼近實際。直到我拿到《MATLAB程式設計與工程應用 第二版》，我才覺得找到了對的書。它非常強調「應用」，每一個章節都圍繞著一個具體的工程問題展開。例如，在結構分析的章節，它會教你如何用MATLAB建立有限元素模型、求解應力應變；在流體力學的應用，它則展示了如何模擬流場、計算阻力。這些都是我實驗室經常需要處理的問題，書中的程式碼不僅寫得優雅，而且效率很高，讓我學到了不少程式優化的技巧。更重要的是，書中的問題設計都非常有啟發性，讓我開始思考如何將MATLAB應用到我自己的研究項目中。我已經按照書中的方法，成功解決了我論文中的一個數據分析瓶頸，真的非常感謝這本書！

评分☆☆☆☆☆

說實話，一開始看到這本書的書名，我以為會很理論化，畢竟是「程式設計與工程應用」，聽起來就很有深度。但實際翻開來，我發現它的內容廣度跟深度都恰到好處，對於已經有點MATLAB基礎的我來說，就像是在解鎖新的關卡一樣。它不是那種只停留在基本語法教學的程度，而是深入探討了許多工程領域實際會遇到的應用。例如，它在訊號處理、影像處理、控制系統設計等章節，都提供了非常豐富的範例程式碼，而且這些範例都寫得非常清晰，容易理解。我特別喜歡它講解如何建立GUI介面的部分，這對我來說是個全新的領域，書裡的步驟引導非常詳細，讓我可以一步一步跟著做，最後真的成功做出一個簡單的互動式介面，那種成就感真的太棒了！而且，作者在解釋原理時，也常常會連結到MATLAB的實際應用，讓我知道為什麼要這樣寫程式，背後的工程原理是什麼，這對於提升我的工程思維非常有幫助。