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张德丰 著 / 清华大学出版社 / 2014-12 / 平装
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MATLAB数学实验与建模
MATLAB以其独特的魅力,改变了传统数学实验与建模的观念,从而成为解决数学实验与建模的有利工具。《MATLAB数学实验与建模(第2版)》以MATLABR2013a为平台,从实用的角度出发,由浅入深地全面介绍大学数学中基本数学实验的内容。全书共分10章,前9章主要介绍了MATLAB数学实验与建模基础知识、MATLAB软件编程基础、MATLAB绘制功能、MATLAB数值分析、MATLAB数学建模、MATLAB方程(组)的求解、MATLAB的优化设计、MATLAB的智能优化算法、MATLAB的Simulink仿真等内容,第10章总结性地介绍了数学实验与建模的实际应用,让读者进一步领略到MATLAB功能的强大及应用范围的广泛。
《MATLAB数学实验与建模(第2版)》主要用作大学“数学实验”和“数学建模”课程的教材,也可以作为广大在校本科生和研究生的学习用书,还可以作为广大科研人员、学者、工程技术人员的参考用书。
第1章MATLAB数学实验与建模基础知识1.1MATLAB概述1.1.1MATLAB的发展史1.1.2MATLABR2013的新特性1.1.3MATLAB的特点1.1.4MATLAB的应用1.2MATLAB安装、启动、退出及卸载1.2.1MATLAB安装1.2.2MATLAB启动和退出1.2.3MATLAB卸载1.3MATLAB工作环境1.3.1命令窗口1.3.2工作空间窗口1.3.3命令历史窗口1.4MATLAB帮助系统1.4.1帮助浏览器1.4.2命令帮助系统1.5数学建模1.5.1建模背景1.5.2建模过程1.5.3建模意义1.5.4数学建模的应用第2章MATLAB软件编程基础2.1MATLAB变量2.1.1特殊变量2.1.2局部变量2.1.3全局变量2.1.4永久变量2.2MATLAB数据类型2.2.1双精度型2.2.2浮点型2.2.3字符型2.2.4复数型2.2.5逻辑类型2.2.6关系运算2.2.7元胞数组2.2.8结构数组2.3矩阵与数组2.3.1矩阵与数组的概念2.3.2矩阵与数组的创建2.3.3矩阵与数组的简单运算2.3.4矩阵与数组的代数运算2.4矩阵的特殊运算2.4.1行列式运算2.4.2逆运算2.4.3矩阵的秩运算2.4.4矩阵的特征值2.4.5矩阵的条件数2.5矩阵的分解2.5.1三角分解2.5.2正交分解2.5.3Cholesky分解2.5.4奇异值分解2.5.5Schur分解2.6MATLAB程序结构2.6.1顺序结构2.6.2选择结构2.6.3循环结构2.6.4break与continue语句2.6.5错误控制结构2.7M文件2.7.1主程序文件结构2.7.2主程序文件的运行方式2.7.3函数文件结构第3章MATLAB绘制功能3.1基本绘图处理3.1.1基本函数3.1.2图形修饰3.2特殊二维图形3.3三维图形3.3.1三维基本绘图3.3.2标准三维曲面图3.3.3其他特殊三维图形3.4三维图形视角设置3.4.1视角的定义3.4.2视点转换矩阵3.5动画与声音3.6图形用户界面3.6.1GUI层次结构3.6.2GUIDE设计工具3.6.3用户接口对象3.6.4对话框第4章MATLAB数值分析4.1随机数4.1.1几何分布随机数4.1.2Beta分布随机数4.1.3正态分布随机数4.1.4二项分布随机数4.1.5分布随机数4.1.6指数分布随机数4.1.7F分布随机数4.1.8分布随机数4.1.9超几何分布随机数4.1.10对数正态分布随机数4.1.11泊松分布随机数4.1.12瑞利分布随机数4.1.13t分布随机数4.2统计参数4.2.1数学期望与均值4.2.2方差与标准差4.2.3最值与极差4.2.4中位数与分位数4.2.5求和与求积4.2.6累积与累和4.2.7协方差与相关系数4.2.8偏斜度和峰度4.3多项式4.3.1多项式的创建4.3.2矩阵的特征多项式4.3.3多项式四则运算4.3.4多项式微分4.3.5多项式求值4.3.6多项式求根4.3.7有理多项式4.4极限4.5数值积分4.5.1由给定的数据进行梯形求积4.5.2单变量数值积分4.5.3双重积分4.5.4三重积分4.6常微分方程4.6.1微分方程算法概述4.6.2常微分方程的MATLAB函数4.6.3延迟微分方程求解4.7偏微分方程4.7.1求解偏微分方程组4.7.2网格化4.7.3求解二阶偏微分方程4.8距离分析4.8.1向量的距离与夹角余弦4.8.2数据的属性与处理方法第5章MATLAB数学建模5.1插值5.1.1一维插值5.1.2二维插值5.1.3高维插值5.1.4样条插值5.1.5拉格朗日插值5.1.6牛顿插值5.1.7Hermite插值5.2拟合5.2.1多项式拟合5.2.2非线性最小二乘拟合5.2.3加权最小方差拟合5.2.4函数线性组合的曲线拟合5.3回归分析5.3.1线性回归分析5.3.2非线性回归分析5.4方差分析5.4.1单因素方差分析5.4.2双因素方差分析5.4.3多因素方差分析5.5异常数据的处理第6章MATLAB方程(组)的求解6.1线性方程的求解6.1.1二分法6.1.2弦截法6.1.3不动点迭代法6.1.4牛顿迭代法6.2线性方程组的求解6.2.1不动点法6.2.2高斯消去法6.2.3逐次超松弛迭代法6.2.4雅克比迭代法6.3求逆法解线性方程组6.4矩阵分解法求解线性方程组6.4.1LU分解求解线性方程组6.4.2QR分解求解线性方程组6.4.3Cholesky分解求解线性方程组6.5矩阵方程的计算求解6.5.1Lyapunov方程的计算求解6.5.2Sylvester方程的计算求解6.5.3Riccati方程的计算求解6.6非线性方程的求解6.6.1二分法6.6.2迭代法6.6.3斯蒂芬森加速迭代法6.6.4牛顿迭代法6.7非线性方程组的求解6.7.1迭代法6.7.2牛顿迭代法6.7.3最速下降法6.7.4共轭梯度法6.8面向矩阵元素的非线性运算与矩阵函数求值6.8.1面向矩阵元素的非线性运算6.8.2矩阵函数求值第7章MATLAB的优化设计7.1运筹优化概述7.2线性规划7.2.1无约束最优化7.2.2有约束最优化7.2.3线性规划的实际应用7.3非线性规划7.3.1非线性规划的数学模型7.3.2非线性规划的MATLAB实现7.3.3非线性的二次型规划的求解7.4多目标规划7.4.1多目标规划概述7.4.2多目标规划的MATLAB实现7.5最小化问题7.5.1单变量最小化问题7.5.2最大最小化问题7.5.3最小二乘问题7.6半无限约束优化7.7整数规划7.7.1整数线性规划基本理论7.7.2整数线性规划的MATLAB实现7.7.30-1型整数线性规划基本理论7.7.40-1型线性规划的MATLAB实现7.7.5指派问题7.8动态规划7.8.1动态规划的基本理论7.8.2动态规划逆算法的MATLAB实现7.8.3动态规划的实际应用7.9图与网络优化7.9.1图与网络的基本知识7.9.2Kruskal与Dijkstra算法的MATLAB实现第8章MATLAB的智能优化算法8.1遗传算法8.1.1遗传算法的基本概念和原理8.1.2MATLAB遗传算法工具箱介绍8.1.3MATLAB直接搜索工具箱8.1.4遗传算法的应用8.2Boltzmann机网络8.2.1BM网络结构8.2.2BM网络规则8.2.3用BM网络求解8.2.4Boltzmann机网络的MATLAB实现8.3模糊智能控制8.3.1PID控制器8.3.2模糊控制系统的实际应用8.4神经网络8.4.1生物神经元的结构与功能特点8.4.2人工神经元模型8.4.3神经网络的结构及工作方式8.4.4神经元的数学模型8.4.5神经元的网络模型8.4.6神经网络的学习8.4.7神经网络的MATLAB实现8.5粒子群计算试验第9章MATLAB的Simulink仿真9.1Simulink的基础知识9.1.1Simulink的特点9.1.2Simulink的功能9.1.3Simulink的应用领域9.2Simulink的启动9.3Simulink模块9.3.1常用模块9.3.2连续模块9.3.3非连续模块9.3.4离散模块9.3.5逻辑与位操作模块9.3.6查找表模块9.3.7数学模块9.3.8模型检测模块9.3.9模型扩充模块9.3.10端口与子系统模块9.3.11信号属性模块9.3.12信号路线模块9.3.13接收器模块9.3.14输入源模块9.3.15用户自定义函数模块9.4一个简单的Simulink实例9.5子系统的封装技术9.5.1传递函数9.5.2微分方程9.5.3二阶微分方程9.6Simulink子系统9.6.1子系统介绍9.6.2子系统封装9.6.3条件子系统9.7S函数9.7.1S函数概述9.7.2S函数的工作原理9.7.3S函数的模板第10章MATLAB数学实验与建模实际应用10.1拟合与插值综合应用10.2粒子运输问题10.3绘制帐篷10.4节水洗衣机10.4.1问题及分析10.4.2模型建立与求解10.5凸轮设计和人口预测10.6图与网络优化应用10.7美丽的分形图形10.8数学建模的综合应用参考文献
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开播时间:09月02日 10:30