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編輯推薦:
本书对MATLAB进行了详细的介绍和讲解,力争做到条理明晰,深入浅出,并配有大量实用的例子,达到快速入门和提高的目的。
內容簡介:
1、本书对MATLAB进行了详细的介绍和讲解,力争做到条理明晰,深入浅出,并配有大量实用的例子,达到快速入门和提高的目的。
2、注重内容的系统性与逻辑关系。先由浅入深地介绍MATLAB的使用基础及其数据分析,然后详细介绍了其数学建模及科学计算,最后介绍MATLAB的应用部分。
3、侧重MATLAB求解实际的数学建模问题,给出了详细的建模过程和程序。通过大量的实例向读者展示了MATLAB的建模与仿真应用。
4、示例精巧,条理清晰、指导性强。源程序详尽、注释丰富,而且通过实验验证了其正确性。通过章后的习题练习,进一步熟练掌握MATLAB的高级编程技巧。
本书适用于MATLAB软件的初、中级学习者,既可以用来作为高等学校MATLAB教学用书或者科学计算、数学建模等课程的教学辅导书,也可以作为科研人员及工程技术人员的参考资料。
關於作者:
王健,女,博士,教授,博士生导师。近年来一直从事认知计算及群智感知等方面的研究,主持并参与国家自然科学基金、高等学校博士点及863计划等项目。在IET、Pervasive and Mobile Computing、Computer Communications等期刊发表论文30余篇。多年来一直从事Matlab研究工作,熟悉Matlab并掌握该领域的发展方向,具有扎实丰富的实践经验。
目錄 :
基础篇
第1章概述
1.1MATLAB简介
1.2MATLAB的安装
1.3MATLAB的目录结构
1.4MATLAB的应用窗口
1.4.1主界面介绍
1.4.2组件窗口
1.5MATLAB的通用命令
1.6MATLAB的帮助系统
1.6.1命令行窗口查询帮助
1.6.2MATLAB 联机帮助系统
1.7本章小结
1.8习题
第2章数值运算
2.1数据类型
2.1.1字符串类型
2.1.2数值
2.1.3函数句柄
2.1.4逻辑类型和关系运算
2.1.5结构类型
2.1.6元胞数组类型
2.2数组及其操作
2.2.1创建数组
2.2.2数组操作
2.3矩阵及其操作
2.3.1创建矩阵
2.3.2矩阵的运算
2.3.3矩阵的分析
2.3.4稀疏矩阵
2.4多项式运算及其函数
2.4.1多项式的建立和操作
2.4.2多项式的计算
2.5综合实例1: 多项式曲线拟合
2.6本章小结
2.7习题
第3章符号运算
3.1符号运算基础
3.1.1创建符号对象
3.1.2创建表达式
3.1.3基本操作
3.1.4相关运算符
3.1.5确定自变量
3.2符号表达式运算
3.2.1提取分子和分母
3.2.2复合函数运算
3.2.3数值转换
3.2.4变量替换
3.2.5表达式的相互转换
3.2.6化简与格式化
3.2.7反函数
3.2.8替换函数
3.3运算精度
3.4符号矩阵运算
3.4.1基本代数运算
3.4.2线性代数运算
3.4.3科学计算
3.5符号表达式积分及其变换
3.5.1傅里叶变换及其反变换
3.5.2拉普拉斯变换及其反变换
3.5.3Z变换及其反变换
3.6绘制符号函数图形
3.6.1绘制曲线
3.6.2符号函数等值线的绘制
3.6.3符号函数曲面图及表面图的绘制
3.7综合实例2: 求长方体体积
3.8本章小结
3.9习题
第4章图形图像
4.1二维绘图
4.1.1line函数
4.1.2semilogx和semilogy函数
4.1.3logspace函数
4.1.4plot函数
4.1.5plotyy函数
4.1.6axis函数
4.1.7subplot函数
4.1.8其他特殊函数
4.2三维绘图
4.2.1mesh函数
4.2.2surf函数
4.2.3peaks函数
4.2.4特殊函数
4.3图形处理
4.3.1调整坐标轴
4.3.2标示文字
4.3.3修饰文字
4.3.4图例注解
4.3.5图形保持
4.3.6控制网络
4.3.7分割图形窗口
4.4图像分析的常用函数
4.4.1像素及其处理
4.4.2常用函数
4.5综合实例3: 二维统计分析图和三维立体图
4.6本章小结
4.7习题
第5章M文件
5.1概述
5.1.1创建M文件
5.1.2M文件的打开
5.1.3基本内容
5.1.4M文件分类
5.2数据共享
5.3流程控制
5.3.1顺序结构
5.3.2选择结构
5.3.3循环结构
5.4脚本文件
5.5函数
5.5.1主函数
5.5.2子函数
5.5.3私有函数
5.5.4嵌套函数
5.5.5重载函数
5.6P码文件和变量作用域
5.6.1P码文件
5.6.2局部变量、全局变量和持存变量
5.7M文件调试
5.7.1出错信息
5.7.2调试方法
5.8综合实例4: Python调用M脚本文件
5.9本章小结
5.10习题
第6章Simulink仿真模型
6.1预备知识
6.1.1概述
6.1.2建模环境
6.1.3建模原理
6.2Simulink基本模块
6.2.1基本模块
6.2.2设置模块参数和属性
6.2.3简单模块的使用
6.3仿真模型创建
6.3.1模块操作
6.3.2基本步骤
6.3.3仿真示例
6.4子系统及其封装
6.4.1创建子系统
6.4.2封装子系统
6.5运行仿真
6.5.1过零检测和代数环
6.5.2仿真的运行
6.6仿真模型调试
6.7S函数
6.7.1S函数的定义
6.7.2工作原理
6.7.3S函数模板
6.7.4使用S函数
6.7.5应用示例
6.8复杂系统的仿真与分析
6.8.1连续系统仿真
6.8.2离散系统仿真
6.8.3仿真结构参数化
6.9综合实例5: Simulink仿真建模之HelloWorld
6.10本章小结
6.11习题
第7章科学计算
7.1常见方程求解
7.1.1求解线性方程组
7.1.2求解非线性方程组
7.1.3求解常微分方程
7.2数据的统计处理
7.2.1最大值与最小值
7.2.2求和与求积
7.2.3平均值与中值
7.2.4标准方差
7.2.5相关系数
7.2.6排序
7.3数据的插值
7.3.1一维插值
7.3.2二维插值
7.3.3三维插值
7.4数值积分函数
7.4.1一元函数积分
7.4.2矢量积分
7.4.3二元函数积分
7.4.4三元函数积分
7.5求解最优化问题
7.5.1无约束非线性极小化
7.5.2有约束极小化
7.5.3二次规划和线性规划
7.5.4线性最小二乘
7.5.5非线性最小二乘
7.5.6多目标寻优方法
7.6综合实例6: MATLAB智能优化之神经网络算法
7.7本章小结
7.8习题
第8章MATLAB在高等数学中的应用
8.1极限
8.1.1数列{an}的极限
8.1.2函数极限定义及性质
8.1.3函数极限计算的重要结论
8.1.4有关函数极限计算的MATLAB命令
8.2导数及其应用
8.2.1函数导数定义及性质
8.2.2函数导数计算的重要结论
8.2.3有关函数导数计算的MATLAB命令
8.2.4极值问题
8.3不定积分
8.3.1不定积分定义及性质
8.3.2有关计算函数不定积分的MATLAB命令
8.4定积分
8.4.1定积分定义及性质
8.4.2有关计算函数定积分的MATLAB命令
8.4.3数值积分及软件实现
8.5二重积分
8.6无穷级数
8.6.1常数项级数的概念
8.6.2常数项级数的收敛性判别方法
8.6.3用MATLAB实现级数求和
8.6.4幂级数
8.7方程数值的求解方法
8.8常微分方程的求解
8.8.1基本概念
8.8.2常微分方程的解法
8.8.3MATLAB求解微分方程的命令
8.9综合实例7: 生日蛋糕问题和长方体体积问题
8.10本章小结
8.11习题
第9章MATLAB在线性代数中的应用
9.1矩阵的基本函数运算
9.1.1矩阵的逆运算
9.1.2矩阵的行列式运算
9.1.3向量的点乘(内积)
9.1.4混合积
9.2秩与线性相关性
9.2.1矩阵和向量组的秩以及向量组的线性相关性
9.2.2向量组的最大无关组
9.3线性方程组的求解
9.3.1求线性方程组的唯一解或特解
9.3.2求线性齐次方程组的通解
9.3.3求非齐次线性方程组的通解
9.4特征值与二次型
9.4.1矩阵的特征值与特征向量
9.4.2正交矩阵及二次型
9.5综合实例8: MATLAB在线性代数中的典型应用
9.6本章小结
9.7习题
第10章MATLAB在数理统计中的应用
10.1数据分析
10.1.1总体与样本
10.1.2几种均值
10.1.3数据比较
10.1.4累和与累积
10.1.5简单随机样本
10.1.6有限总体的无放回样本
10.2离散型随机变量的概率及概率分布
10.2.1几种常见分布
10.2.2概率密度函数值
10.3连续型随机变量的概率及其分布
10.3.1几种常见分布
10.3.2概率密度函数值
10.3.3累积概率函数值(分布函数)
10.3.4逆累积概率值
10.4统计量
10.4.1样本k阶矩
10.4.2顺序统计量
10.4.3经验分布函数
10.5数字特征
10.5.1随机变量的期望
10.5.2方差与标准差
10.5.3常用分布的期望与方差求法
10.6二维随机向量的数字特征
10.6.1期望
10.6.2协方差
10.6.3相关系数
10.7参数估计
10.7.1点估计
10.7.2区间估计
10.7.3最大似然估计法
10.8假设检验
10.8.1假设检验的基本概念
10.8.2正态总体参数的假设检验
10.8.33个常用的非参数检验
10.8.4检验的功效函数
10.8.5总体分布的假设检验
10.9综合实例9: MATLAB在数理统计中的典型应用
10.10本章小结
10.11习题
应用篇
第11章高校研究生指标分配问题
11.1问题描述
11.2摘要
11.3基本假设
11.4符号说明
11.5问题分析
11.6模型建立与求解
11.6.1问题1的求解
11.6.2问题2的求解
11.6.3问题3的求解
11.6.4问题4的求解
11.7模型的评价
11.8本章小结
第12章城市表层土壤重金属污染分析
12.1问题描述
12.2模型假设
12.3符号说明
12.4问题分析
12.5模型建立与求解
12.5.1问题1的求解
12.5.2问题2的求解
12.5.3问题3的求解
12.5.4问题4的求解
12.6模型的评价
12.7本章小结
第13章风电功率预测问题
13.1问题描述
13.2模型假设
13.3符号说明
13.4问题分析
13.5模型建立与求解
13.5.1问题1的求解
13.5.2问题2的求解
13.5.3问题3的求解
13.6模型的评价
13.7本章小结
第14章统计回归模型求解
14.1问题描述
14.2模型假设
14.3符号说明
14.4问题分析
14.5模型建立与求解
14.5.1问题1的求解
14.5.2问题2的求解
14.6模型的评价
14.7本章小结
第15章图论算法及MATLAB仿真
15.1图论的起源
15.2相关概念
15.2.1图
15.2.2特殊图类
15.2.3有向图
15.2.4路
15.3图的矩阵表示
15.3.1邻接矩阵
15.3.2关联矩阵
15.4图论的基本性质和定理
15.5计算有向图的可达矩阵的算法及其MATLAB实现
15.6最短路问题
15.7连通图最短距离的算法实现
15.7.1问题描述与算法思想
15.7.2实现步骤
15.7.3算法验证及MATLAB实现
15.8Dijkstra算法
15.8.1问题描述与算法思想
15.8.2实现步骤
15.8.3算法验证及MATLAB实现
15.9Warshall Floyd算法
15.9.1问题描述与算法思想
15.9.2实现步骤
15.9.3算法验证及MATLAB实现
15.10动态规划求解最短路径
15.10.1问题描述与算法思想
15.10.2实现步骤
15.10.3算法验证及MATLAB实现
15.11棋盘覆盖问题
15.11.1问题描述与算法思想
15.11.2实现步骤
15.11.3算法验证及MATLAB实现
15.12最优树的应用实例
15.12.1问题描述与算法思想
15.12.2实现步骤
15.12.3算法验证及MATLAB实现
15.13本章小结
参考文献
內容試閱 :
基本内容
MATLAB已成为国际公认的优秀数学应用软件之一,用于算法开发、数据可视化、数据分析及数值计算的高级计算语言和交互式环境。它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中,为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案,代表了当今国际科学计算软件的先进水平,尤其在数学建模和仿真方面更是应用广泛
。然而,要精通MATLAB所有功能几乎是不可能的,所以针对需要有选择地学习是一种事半功倍的方法。目前,关于
MATLAB的书籍很多,数学建模的书也不少,但是真正将MATLAB与数学建模和仿真结合在一起的
书籍却不多。本书正是基于此,从数学建模与仿真的角度来介绍MATLAB的应用,充分使用MATLAB的功能,使抽象、枯燥的应用数学变得直观、明了和有趣,是从简单算例通向科学研究和工程设计实际问题的一条捷径。
本书针对MATLAB的学习特点,结合作者多年使用MATLAB的教学和实践经验,由浅入深、图文并茂,详细介绍了数值计算、符号运算、图形图像和Simulink仿真等方面的内容。在讲解的过程中配合以大量实例操作,使读者循序渐进地熟悉软件、学习软件、掌握软件。每章都是从最基础的知识开始介绍,然后进行实例分析,最后是习题练习,使理论与实践紧密结合; 具体分为15章,各章主要内容如下。
第1章介绍了MATLAB的安装,主要功能以及熟悉MATLAB的操作环境。
第2章介绍了MATLAB的数据类型及其操作函数,讲解了数组、矩阵、多项式的创建方法以及关系和逻辑及其运算方法。
第3章讲解了符号运算、符号表达式、运算精度、符号矩阵的计算和符号函数等内容。
第4章讲解了图像处理与图像分析的相关内容,包括二维基本绘图、三维基本绘图和图形处理实用技术等基本知识、特征操作及编辑特征。
第5章介绍了M文件涉及的脚本、函数和程序调试等基础知识。
第6章介绍了Simulink的常用模块集、子系统及其封装、模型仿真和模型调试等内容。
第7章讲解了MATLAB科学计算问题的求解方法,内容涉及线性方程、非线性方程以及常微分方程的求解、数据插值、数值积分以及优化等方面。
第8章讲解了MATLAB在高等数学中多方面的应用,涉及极限、导数、极值、不定积分、定积分、二重积分、无穷级数、常微分方程等。
第9章讲解了MATLAB在线性代数中的应用,涉及行列式、矩阵运算、数乘矩阵、矩阵的秩、逆矩阵、求方程组的解及利用MATLAB解决一些线性代数的实际问题。
第10章介绍了如何使用MATLAB解决数理统计中的问题,如数据如何进行描述与分析,参数估计和假设检验如何在MATLAB中实现等。
第11章介绍了高校研究生名额合理分配的问题,主要采用线性回归模型进行了应用和实践。通过MATLAB的实现给出了模型的预测结果。
第12章对金属污染分布、原因、传播特征、污染源位置等进行了数据建模与分析。
第13章利用MATLAB中的BP神经元网络等工具函数,对风电功率进行了预测研究,解决了数据随机波动性大和无规律的离散型时间序列等方面的建模和仿真问题。
第14章介绍了统计回归模型及其MATLAB实现,包括模型的求解、改进与评价。
第15章讨论了图论算法及其MATLAB实现。讲解了图、特殊图类、有向图、路、等概念,将图论的著名问题与MATLAB仿真实例有机地结合在一起。
主要特点
本书作者长期使用MATLAB进行教学和科研工作,有着丰富的教学、实践和编著经验。在内容编排上,按照读者学习的一般规律,结合大量实例讲解操作步骤,能够使读者快速、真正地掌握MATLAB软件的使用。
具体来说,本书具有以下鲜明的特点:
循序渐进,轻松学习;
图解案例,清晰直观;
图文并茂,操作简单;
实例引导,专业经典;
学以致用,注重实践。
读者对象
学习MATLAB建模技术的初级读者;
具有一定MATLAB基础知识、希望进一步深入掌握MATLAB技术的中级读者;
普通高等学校理工科相关专业的学生;
从事科学计算、数学建模及仿真图形处理的相关工程技术人员。
本书适合作为各类普通高等学校理工科专业的教材,也可作为广大科研人员、学者、工程技术人员及MATLAB专业人员的参考用书。
本书由哈尔滨理工大学王健老师和哈尔滨师范大学赵国生老师共同编写。王健老师主要负责第1~5章内容,赵国生老师负责第6~15章内容。这里要特别感谢刘冬梅、任才、汪洋、谢杉杉、李晓佳和马嘉辉等研究生参与了所有源代码的校对工作。正是在他们的辛苦帮助下,本书才能够展现给各位读者,在此一并表示感谢。
本书得到以下项目的支持: 国家自然科学基金项目“可生存系统的自主认知模式研究”(编号61202458)、国家自然科学基金项目“基于认知循环的任务关键系统可生存性自主增长模型与方法”(编号61403109)、高等学校博士点专项基金项目“任务关键系统可信性增强的自律机理研究”(编号20112303120007)、
黑龙江省自然科学基金项目“面向感知质量保障的移动群智感知方法研究”(编号LH2020F034)
、黑龙江省高等教育教学改革研究项目“新工科背景下网络空间安全人才‘知行合一’
培养模式的探索与实践”(编号SJGY20220351)和
黑龙江省教育科学规划2023年度重点课题(编号GJB1423438)。
感谢您选择了本书,希望我们的努力对您的工作和学习有所帮助,如有错误和疏漏之处也希望您把建议告诉我们。
作者2024年3月