MATLAB 2020 中文版完全實戰一本通

雲智造技術聯盟

  • 出版商: 化學工業
  • 出版日期: 2022-03-01
  • 定價: $534
  • 售價: 8.0$427
  • 語言: 簡體中文
  • 頁數: 402
  • 裝訂: 平裝
  • ISBN: 7122399508
  • ISBN-13: 9787122399502
  • 相關分類: Matlab
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商品描述

本書介紹了利用MATLAB 2020進行數學計算和工程分析的各種方法和技巧,
主要內容包括MATLAB的入門和基礎知識、數據可視化與二維繪圖、三維繪圖、特殊圖形與圖像處理、
試驗數據分析與處理、矩陣分析、特殊圖形與圖像處理、數學分析、微分方程、優化設計等。
本書內容覆蓋面廣,涵蓋數學計算與工程分析等各個方面;
實例豐富典型,全書通過上百個實例指導讀者有的放矢地進行學習,
而且所有實例均在計算機上驗證通過,方便讀者直接上手使用。
此外,本書還配送了電子資料包,包含全書講解實例和練習實例的源文件素材,並製作了全程實例同步視頻文件。
掃描書中二維碼,觀看講解視頻,輕鬆愉悅地學習本書。
本書既適合MATLAB初學者入門學習使用,
也可作為高等院校理工科類專業師生的教材及參考書。

目錄大綱

第1章 MATLAB入門
1.1 MATLAB概述2
1.1.1 什麼是MATLAB2
1.1.2 MATLAB的發展歷程3
1.1.3 MATLAB的特點4
1.1.4 MATLAB系統6
1.1.5 MATLAB R2020a的新特性7
1.2 MATLAB 2020的工作環境8
1.2.1 啟動MATLAB8
1.2.2 命令行窗口10
1.2.3 命令歷史記錄窗口11
1.2.4 當前文件夾窗口11
1.2.5 工作區窗口12
1.2.6 功能區12
1.3 MATLAB的幫助系統14
1.3.1 聯機幫助系統14
1.3.2 命令行窗口查詢幫助系統14
1.3.3 聯機演示系統17
1.3.4 常用命令和技巧18
1.4 MATLAB的搜索路徑與擴展19
1.4.1 MATLAB的搜索路徑19
1.4.2 MATLAB搜索路徑擴展21

第2章 MATLAB基礎知識
2.1 數據類型23
2.1.1 變量與常量23
2.1.2 數值24
2.1.3 字符串27
2.1.4 向量29
2.1.5 矩陣31
2.1.6 單元型變量41
2.1.7 結構型變量43
2.2 運算符45
2.2.1 算術運算符45
2.2.2 關係運算符46
2.2.3 邏輯運算符46
2.3 數值運算46
2.3.1 矩陣運算47
2.3.2 向量運算52
2.3.3 多項式運算53
2.4 符號運算57
2.4.1 符號表達式的生成57
2.4.2 符號表達式的運算58
2.4.3 符號與數值間的轉換60
2.4.4 符號矩陣62
2.5 M文件68
2.5.1 命令文件68
2.5.2 函數文件69
2.6 MATLAB程序設計72
2.6.1 程序結構72
2.6.2 程序的流程控制79
2.6.3 交互式輸入86
2.6.4 程序調試88
2.7 圖形窗口91
2.7.1 圖形窗口的創建91
2.7.2 工具條的使用94

第3章 數據可視化與二維繪圖
3.1 數據可視化99
3.1.1 離散情況99
3.1.2 連續情況101
3.2 二維繪圖102
3.2.1 plot繪圖命令102
3.2.2 fplot繪圖命令108
3.2.3 fimplicit繪圖命令111
3.2.4 其他坐標系下的繪圖命令112
3.3 二維圖形修飾處理117
3.3.1 坐標軸控制117
3.3.2 圖形註釋119
3.3.3 圖形放大與縮小125
3.3.4 顏色控制126

第4章 三維繪圖
4.1 三維繪圖129
4.1.1 三維曲線繪圖命令129
4.1.2 三維網格命令131
4.1.3 三維曲面命令136
4.1.4 柱面與球面139
4.1.5 三維圖形等值線141
4.2 三維圖形修飾處理148
4.2.1 視角處理148
4.2.2 顏色處理149
4.2.3 光照處理154

第5章 特殊圖形與圖像處理
5.1 特殊圖形159
5.1.1 統計圖形159
5.1.2 離散數據圖形165
5.1.3 向量圖形169
5.2 圖像處理及動畫演示172
5.2.1 圖像的讀寫173
5.2.2 圖像的顯示及信息查詢174
5.2.3 動畫演示178

第6章 試驗數據分析與處理
6.1 曲線擬合181
6.1.1 小二乘曲線擬合181
6.1.2 直線的 小二乘擬合184
6.2 數值插值187
6.2.1 拉格朗日(Lagrange)插值187
6.2.2 埃爾米特(Hermite)插值189
6.2.3 分段線性插值191
6.2.4 三次樣條插值194
6.2.5 多維插值195
6.3 回歸分析196
6.3.1 一元線性回歸197
6.3.2 多元線性回歸198
6.3.3 部分 小二乘回歸201
6.4 方差分析207
6.4.1 單因素方差分析207
6.4.2 雙因素方差分析210
6.5 正交試驗分析214
6.5.1 正交試驗的極差分析214
6.5.2 正交試驗的方差分析217
6.6 判別分析220
6.6.1 距離判別220
6.6.2 費歇判別224
6.7 多元數據相關分析226
6.7.1 主成分分析226
6.7.2 典型相關分析228
6.8 MATLAB 數理統計基礎231
6.8.1 樣本均值231
6.8.2 樣本方差與標準差232
6.8.3 協方差和相關係數233
6.8.4 數據比較234
6.8.5 數據累積與累和237

第7章 矩陣分析
7.1 特徵值與特徵向量239
7.1.1 標準特徵值與特徵向量問題239
7.1.2 廣義特徵值與特徵向量問題241
7.1.3 部分特徵值問題242
7.2 矩陣對角化244
7.2.1 預備知識244
7.2.2 具體操作246
7.3 若爾當(Jordan)標準形248
7.3.1 若爾當(Jordan)標準形介紹248
7.3.2 jordan命令249
7.4 矩陣的反射與旋轉變換250
7.4.1 兩種變換介紹250
7.4.2 豪斯霍爾德(Householder)反射變換251
7.4.3 吉文斯(Givens)旋轉變換253

第8章 矩陣的應用
8.1 矩陣分解257
8.1.1 楚列斯基(Cholesky)分解257
8.1.2 LU分解258
8.1.3 LDMT與LDLT分解259
8.1.4 QR分解262
8.1.5 SVD分解265
8.1.6 舒爾(Schur)分解266
8.1.7 海森伯格(Hessenberg)分解268
8.2 線性方程組的求解269
8.2.1 線性方程組基礎269
8.2.2 利用矩陣的逆(偽逆)與除法求解271
8.2.3 利用行階梯形求解272
8.2.4 利用矩陣分解法求解274
8.2.5 非負 小二乘解279
8.3 綜合應用舉例280

第9章 數學分析
9.1 極限、導數與微分287
9.1.1 極限287
9.1.2 導數與微分288
9.2 積分290
9.2.1 定積分與廣義積分290
9.2.2 不定積分293
9.3 級數求和294
9.3.1 有限項級數求和294
9.3.2 無窮級數求和296
9.4 泰勒(Taylor)展開297
9.4.1 泰勒(Taylor)定理297
9.4.2 MATLAB實現方法298
9.5 傅里葉(Fourier)展開300
9.6 積分變換301
9.6.1 傅里葉(Fourier)積分變換302
9.6.2 傅里葉(Fourier)逆變換303
9.6.3 快速傅里葉(Fourier)變換305
9.6.4 拉普拉斯(Laplace)變換307
9.6.5 拉普拉斯(ilaplace)逆變換308
9.7 多元函數分析310
9.7.1 多元函數的偏導310
9.7.2 多元函數的梯度312
9.8 多重積分314
9.8.1 二重積分314
9.8.2 三重積分316

0章 微分方程
10.1 常微分方程的數值解法320
10.1.1 歐拉(Euler)方法320
10.1.2 龍格-庫塔(Runge-Kutta)方法323
10.1.3 龍格-庫塔(Runge-Kutta)方法解剛性問題329
10.2 常微分方程的符號解法330
10.3 時滯微分方程的數值解法331
10.4 偏微分方程333
10.4.1 偏微分方程簡介334
10.4.2 區域設置及網格化335
10.4.3 邊界條件設置339
10.4.4 解特徵值方程343

1章 優化設計
11.1 優化問題概述346
11.1.1 背景346
11.1.2 基本概念及分支346
11.1.3 化問題的實現349
11.2 線性規劃349
11.2.1 表述形式350
11.2.2 MATLAB求解351
11.3 無約束優化問題358
11.3.1 無約束優化算法簡介358
11.3.2 MATLAB求解359
11.4 約束優化問題366
11.4.1 單變量約束優化問題366
11.4.2 多元約束優化問題369
11.4.3 Minimax問題373
11.4.4 二次規劃問題377
11.5 小二乘優化380
11.5.1 線性 小二乘優化380
11.5.2 非線性 小二乘優化384
11.5.3 小二乘曲線擬合387
11.6 多目標規劃390
11.6.1 表述形式391
11.6.2 MATLAB求解391
11.7 非線性方程(組)的求解395
11.7.1 非線性方程的求解395
11.7.2 非線性方程組的求解396
11.8 優化參數設置398
11.8.1 設置優化參數398
11.8.2 獲取優化參數402