MATLAB程式设计：基础篇(第六版)(附范例光碟) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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本书内容详述MATLAB程式设计之基本指令及环境的介绍。内容包含MATLAB 5.0介绍、基本指令及符号、矩阵和阵列之介绍、函数指令、流程控制指令、一般程式和副程式的介绍、程式设计、绘图、多项式处理及数值分析。书末并附MATLAB摘要及指令索引，方便读者查阅。

本书特色

　　1.MATLAB基本指令和基本组成架构解释完整。
　　2.本书有丰富的范例说明，并完整介绍MATLAB在数值分析上的运算。
　　3.本书教导读者如何自行开发新的工具盒。
　　4.本书附指令索引，可快速了解MATLAB内容的基本概念、操作。

深入理解计算思维与高效编程实践：面向工程与科学应用的高级数值计算方法 本书旨在为读者提供一个全面、深入且极具实践指导意义的数值计算与编程方法论体系，重点关注现代工程分析、科学建模以及复杂数据处理中的核心技术和高效实现策略。本书内容完全独立于任何特定软件或基础编程语言的入门介绍，而是聚焦于算法本身的精髓、优化技巧以及面向大规模问题的解决方案设计。 --- 第一部分：高级数值分析与算法设计基础 本部分将读者从基础的数值运算层面提升至对复杂数学问题的抽象建模与算法选择的高度，强调理论与工程应用的紧密结合。 第一章：精确性、稳定性与计算效率的权衡艺术 本章探讨在计算机有限精度环境下进行数值计算时所面临的根本挑战。内容涵盖浮点数的存储机制（IEEE 754标准深入解析）、误差的传播与累积分析（如截断误差与舍入误差的量化模型）。我们将重点分析“病态问题”（Ill-conditioned Problems）的识别、量化（如条件数分析）与处理策略，包括选择对扰动不敏感的数值方法。此外，还将介绍如何通过精巧的算法设计，例如使用特定的求和算法（如Kahan求和），来最小化累积误差，确保计算结果的可靠性。 第二章：线性代数的高效求解——从稀疏性到迭代法 本章深入探讨求解大型线性方程组 $mathbf{Ax} = mathbf{b}$ 的现代方法。内容首先回顾直接法的局限性（如高斯消元法在大型系统中的存储和计算瓶颈），然后重点转向迭代方法的构建。详细讲解雅可比（Jacobi）、高斯-赛德尔（Gauss-Seidel）方法的收敛性判据与加速技术（如SOR方法）。对于超出中等规模的系统，将重点剖析 Krylov 子空间方法的核心原理，包括 Lanczos 算法在求解特征值问题中的应用，以及 GMRES, BiCGSTAB 等不对称系统求解器的构造与预处理技术。稀疏矩阵的存储格式（如CSR、CSC）及其对内存访问效率的影响将被详细论述。 第三章：非线性方程与优化问题的求解范式 本章侧重于解决不含解析解的复杂数学问题。对于单变量非线性方程的求解，我们将超越基础的二分法和牛顿法，引入拟牛顿法（Quasi-Newton Methods），如DFP和BFGS算法的原理、实现细节及其在约束条件下的应用。在多变量优化方面，内容将聚焦于无约束优化，深入探讨最速下降法、牛顿法的优缺点，并详细介绍信赖域方法（Trust-Region Methods）如何通过控制搜索步长以保证全局收敛性。约束优化部分，将引入拉格朗日乘数法（Lagrange Multipliers）的理论框架，并探讨序列二次规划（SQP）作为求解非线性约束优化问题的强大工具。 --- 第二部分：连续系统建模与专业领域计算 本部分将理论方法应用于描述物理世界和工程系统的微分方程求解，构建读者在连续系统分析中的核心能力。 第四章：常微分方程（ODE）的积分策略与刚性问题处理 本章全面覆盖常微分方程的数值积分方法。内容不仅包括欧拉法和龙格-库塔（Runge-Kutta, RK）方法的原理与高阶实现（如RK4的精确推导），更重要的是对隐式方法（如后向欧拉法、Crank-Nicolson方法）的系统性介绍，并分析其在确保时间步长稳定性上的优势。核心内容在于刚性方程组（Stiff ODEs）的识别、挑战（时间步长受限于隐式方法的代数求解难度而非精度要求）以及相应的稳定积分器（如BDF方法）的选择与应用。 第五章：偏微分方程（PDE）的数值离散化技术 本章是工程模拟的基础。内容集中于求解傅立叶、拉普拉斯、泊松以及热传导、波动等基本偏微分方程的两种主要数值方法。有限差分法（FDM）将从一维推导至二维/三维，重点讨论边界条件的离散化处理（如Dirichlet, Neumann条件）。随后，本书将深入探讨有限元方法（FEM）的基础，包括形函数（Shape Functions）的构建、单元刚度矩阵的组装过程，以及如何将连续问题转化为大型代数系统。对比 FDM 与 FEM 在处理复杂几何形状和材料非均匀性方面的优劣。 第六章：傅里叶分析与谱方法在信号处理中的应用 本章将数值分析的视角扩展到频域。内容深入解析离散傅里叶变换（DFT）的计算瓶颈，并系统介绍快速傅里叶变换（FFT）算法的原理（如Cooley-Tukey算法的蝶形运算）。除了标准的时间序列分析，本章还探讨如何利用FFT进行高效的卷积计算（在求解线性常微分方程时有重要应用）以及周期延拓带来的周期性误差分析。引入谱方法的概念，说明如何利用正交多项式（如切比雪夫多项式）基函数的展开，实现对函数导数的极高精度近似。 --- 第三部分：计算效率与软件工程实践 本部分关注如何将高效的算法转化为可维护、高性能的计算代码，强调并行化和数据结构优化。 第七章：高性能计算的底层优化与并行化策略 本章探讨如何打破单核处理器的性能限制。内容涵盖向量化计算的原理（SIMD指令集对数组操作的加速）、缓存友好性（Cache Locality）设计，以及如何通过重新排序循环和优化数据布局（如“数据平铺”技术）来最大化内存带宽利用率。并行化方面，本章不依赖于特定的并行编程模型API，而是侧重于算法的内在并行结构分析，介绍如何将问题分解为适合于数据并行或任务并行的子问题，为理解和应用更高级的并行框架（如MPI或OpenMP/CUDA的底层思想）打下坚实的理论基础。 第八章：数值模拟中的随机性与蒙特卡洛方法 本章介绍如何处理本质上具有随机性的问题，或当系统复杂度高到无法使用确定性数值方法时。内容包括高质量伪随机数生成器（PRNG）的特性分析（如Mersenne Twister的周期与统计特性），以及如何利用这些生成器进行蒙特卡洛模拟。重点讲解重要性抽样（Importance Sampling）和马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法（如Metropolis-Hastings算法）的核心思想，用于对高维积分或复杂概率分布进行高效估计。 --- 目标读者： 本书面向具有一定数学基础和编程经验的在校高年级本科生、研究生，以及在工程、物理、金融、生物信息学等领域中需要进行复杂数值模拟和数据分析的专业人士。本书不教授特定软件的菜单操作或基本语法，而是专注于“如何用计算思维解决科学难题”的核心能力培养。

CH1简 介
1.1 matlab的发展历史
1.2 matlab的组成关系
1.3 matlab的特性
1.4 matlab的应用
1.5 matlab的档案结构及附档名的意义
习 题

CH2matlab 环境介绍
2.1 matlab 5.0环境介绍
2.2 matlab 5.0程式的编写及执行
2.3 设定路径
2.4 matlab 6.0环境介绍
2.5 matlab 6.5环境介绍
习 题

CH3基本指令及符号介绍
3.1 一般性的指令
3.2 系统的特殊值的表示和符号意义
3.3 输出入格式指令
3.4 基本的转换指令
3.5 load和save指令的介绍
3.6 如何把一般资料读入matlab系统中
习 题

CH4矩阵和阵列(向量)之介绍
4.1 变数的设定
4.2 矩阵及阵列的基本运算
4.3 一般矩阵管理的方法
4.4 矩阵运算函数
4.5 矩阵函数
4.6 矩阵的条件数和Norm
4.7 矩阵的分解和因式分解
4.8 稀疏矩阵
4.9 范例说明
习 题

CH5函数指令的介绍
5.1 三角函数
5.2 一般函数
5.3 特殊函数
5.4 离散资料的分析
5.5 其他相关指令
5.6 范例说明
习 题

CH6流程控制指令
6.1 for回路设计
6.2 条件分歧指令
6.3 while回路指令
6.4 逻辑关系函数
6.5 switch的介绍
习 题

CH7一般程式和副程式的介绍
7.1 巨集程式的设计(一般程式)
7.2 函数的制作
7.3 范 例
习 题

CH8matlab程式设计
习 题

CH9绘 图
9.1 二维图形绘制指令
9.2 萤幕控制指令及文字输出指令
9.3 特殊刻度图形的处理
9.4 图形视窗切割指令
9.5 特殊二维图形的绘制
9.6 阶梯图的绘制
9.7 hold指令
9.8 axis：座标刻度控制指令
9.9 立体图形的绘制
9.10 复数资料的绘图和极座标的绘图
9.11 Windows新增绘图指令
习 题

CH10多项式处理及数值分析
10.1 多项式处理
10.2 微分积分的运用
10.3 非线性规划指令
10.4 符号数学
10.5 傅利叶转换
习 题

附 录
A 基本matlab摘要
A.1 基本概念和操作
A.2 基本指令摘要

B 基本资料的指定
B.1 绘图指令中有关线条颜色、样式设定的代号
B.2 各种系统的磁碟档案管理指令
B.3 各种数学运算符号

C matlab指令索引
C.1 一般目的命令
C.2 运算字元和特殊字元
C.3 矩阵和矩阵管理
C.4 数学函数
C.5 线性代数运算
C.6 资料分析的基本运算
C.7 稀疏矩阵命令
C.8 绘图指令
C.9 声音和数值转换

D 利用网路获得matlab的最新资讯

评分☆☆☆☆☆

這本《MATLAB程式設計：基礎篇(第六版)》真的是我近期讀過最實用的一本書！身為一個剛接觸MATLAB的學生，一開始真的覺得 MATLAB 好像什麼都會，但又不知道從何學起，網路上的資料零零散散，看得我頭昏腦脹。幸好，我看到了這本書，它的排版清晰，每一個觀念都解釋得非常詳盡，而且最重要的，它不像其他書一樣枯燥乏味，而是透過大量的實際範例來引導，我真的覺得自己不是在「讀書」，而是在「做實驗」。光碟裡的範例程式碼更是寶藏，我可以直接拿來修改，看看不同參數會產生什麼結果，這種親手操作的學習方式，比單純看理論有效太多了。書裡面的觀念循序漸進，從最基礎的變數、運算符號，到後面複雜的矩陣操作、函數撰寫，都銜接得非常自然。我印象深刻的是，書中對於「除錯」這件事情也提供了非常實用的技巧，這對初學者來說是個大問題，以往我寫程式常常卡住，不知道是哪裡錯了，現在有了書中的指引，我能更快地找出問題所在，真的是大大提升了我的學習效率。總之，如果你跟我一樣是 MATLAB 新手，或者想把 MATLAB 的基礎打得更穩固，這本書絕對是你的不二選擇，強烈推薦！

评分☆☆☆☆☆

這本《MATLAB程式設計：基礎篇(第六版)》真的是我近期最滿意的一本技術書籍了！身為一個需要頻繁用到 MATLAB 進行數據分析和模擬的研究生，我一直尋找一本能夠系統性地提升我 MATLAB 程式設計能力的教材。這本書正好滿足了我的需求。它不僅涵蓋了 MATLAB 的基礎語法，更深入地探討了許多在實際研究中會經常遇到的應用場景。我尤其欣賞書中對於「函數設計」和「迴圈結構」的詳細講解，這對於我撰寫更有效率、更精簡的程式碼至關重要。書中的範例非常貼近學術研究的實際需求，例如如何處理實驗數據、如何繪製專業的圖表，以及如何進行基本的數值計算。光碟裡的程式碼品質很高，而且都附有詳細的註解，讓我能夠輕鬆地理解其邏輯，並在此基礎上進行修改和擴展。我印象深刻的是，書中介紹了一些常用的 MATLAB 工具箱，這對我來說是個意外的驚喜，讓我知道原來 MATLAB 還有這麼多強大的功能可以利用，大大拓展了我解決問題的思路。總之，這本書不僅是一本入門教材，更是一本能夠陪伴我一路成長的參考書，強烈推薦給所有需要深入學習 MATLAB 的朋友。

评分☆☆☆☆☆

我只能說，這本《MATLAB程式設計：基礎篇(第六版)》絕對是我在學習 MATLAB 過程中最重要的一盞明燈。過去我總是覺得 MATLAB 的介面有點複雜，程式碼寫起來也常常遇到各種奇怪的錯誤，讓我感到非常挫敗。但自從我開始閱讀這本書，我才真正發現原來 MATLAB 的世界可以這麼清晰、這麼有邏輯。書中的內容編排得非常用心，它沒有一開始就用艱澀的術語嚇唬讀者，而是從最基礎的「如何與 MATLAB 互動」開始，逐步引導我們認識變數、資料型態、運算等基本概念。我特別喜歡書中對於「圖形繪製」的講解，這是我過去學習 MATLAB 的一個痛點，總是畫不出想要的圖。但是，這本書卻提供了非常多實用的技巧和範例，讓我能夠輕鬆地繪製出專業、美觀的圖表，大大提升了我報告和論文的質感。光碟裡的程式碼更是讓我受益匪淺，我可以直接將這些程式碼應用到我的課業或研究中，再慢慢去琢磨其中的細節，這種「學以致用」的學習方式，讓我對 MATLAB 的掌握度越來越高，也越來越有信心。這本書真的讓我對 MATLAB 改觀，它不再是個冰冷的工具，而是一個能夠幫助我實現各種想法的夥伴。

评分☆☆☆☆☆

說真的，這本《MATLAB程式設計：基礎篇(第六版)》完全超乎我的期待。我原本以為這類程式設計的書，大多就是理論講一講，然後丟幾個範例讓你照抄，很難真的學到東西。但這本書的編寫方式完全顛覆了我的想法。它沒有一開始就丟一堆複雜的概念，而是從最基本、最貼近我們日常邏輯的例子開始。舉例來說，書中解釋如何計算平均值、如何處理一堆數據，都是用非常生活化的方式去說明，讓我一看就懂，而且馬上就能聯想到在實際應用中可能遇到的問題。最讓我驚豔的是，書中對於「程式邏輯」的建構，提供了非常多不同角度的思考方式。它不會只告訴你「怎麼做」，更會引導你思考「為什麼要這樣做」。這種深度的理解，對於以後撰寫更複雜的程式碼非常有幫助。光碟裡附的範例光碟，更是讓我愛不釋手，每個範例都經過精心設計，不僅能驗證書中的理論，更能激發我進一步探索的可能性。有時候我會試著修改範例的參數，看看會有什麼不同的輸出，這過程讓我對 MATLAB 的掌握度越來越高，也越來越有成就感。這本書不僅教會我 MATLAB 的語法，更重要的是，它教會了我如何「思考」如何運用 MATLAB 來解決問題。

评分☆☆☆☆☆

我必須承認，我一開始對這本《MATLAB程式設計：基礎篇(第六版)》抱持著有點懷疑的態度，畢竟市面上 MATLAB 的書這麼多，到底哪一本真正適合我？但我翻開這本書後，立刻就被它紮實的內容和清晰的結構吸引住了。書中的每一個章節都好像經過了仔細的規劃，從簡單到複雜，循序漸進，完全不會讓人感到突兀或不知所措。我特別喜歡書中對於「向量」和「矩陣」的講解，這兩個概念在 MATLAB 中非常重要，但對新手來說卻有點抽象。作者卻能用非常淺顯易懂的方式，搭配圖示和實際範例，讓我瞬間茅塞頓開。像是書中演示如何利用向量進行元素級運算，或是如何利用矩陣來表示和處理數據，這些都讓我學到了許多過去從未接觸過的觀念。光碟裡的範例程式碼更是品質極高，每一個都獨立成一個小單元，我可以直接複製貼上，然後觀察結果，再依據書中的說明去理解其原理。這種「邊學邊練」的方式，讓我對 MATLAB 的掌握度大大提升，不再只是紙上談兵。我之前總是覺得 MATLAB 很難上手，但這本書徹底改變了我的看法，它讓我發現原來 MATLAB 也可以這麼有趣，這麼有條理。