MATLAB数值分析与应用(附1DVD)
分類: 图书,自然科学,数学,数学分析,
作者: 宋叶志等编著
出 版 社: 机械工业出版社
出版时间: 2009-7-1字数:版次: 1页数: 472印刷时间:开本: 16开印次:纸张:I S B N : 9787111273738包装: 平装编辑推荐
囊括百余种数值分析类型,122个工程实验,涵盖MATLAB数值分析应用的各方面。
与工程应用密切相关的综合案例:从理论分析→数学模型建立→MATLAB数值分析方法求解的思路,进一步提高读者综合运用MATLAB解决实际问题的能力。
640分钟超值多媒体教程(包括200多道上机练习),讲解与图书内容紧密结合,观看光盘,轻松学习、快速掌握。
内容简介
MATLAB是数值分析领域使用最广泛的语言之一。本书以实验教程的形式介绍如何使用MATLAB编程实现数值分析计算问题,内容涵盖数值分析的多个方面。
全书包括13章(分三个部分)和4个附录。第一部分(第1章)讲述MATLAB语言程序设计基础。第二部分系统地介绍了符号计算在微积分和复变函数两门大学数学基础课程中的应用,以及线性方程组、非线性方程与最优化方法、特征值与特征向量、插值与函数逼近、估计方法和数据拟合、积分计算、常微分方程等数值方法;从实用角度考虑,在许多章节都给出了一些数值分析的应用范例。第三部分即最后两章单独介绍一些综合性较强的数学建模问题。本书着重强调数值分析的基本原理与编程思想,并强调计算可视化,尽可能地从多角度给出计算结果的图像表述。
本书适合作为大学理工科非数学类专业的本科生或研究生学习数值分析的有益参考,同时也可作为科技人员及工程计算人员的参考工具书。
目录
第1章MATLAB基础
视频教学:52分钟
1.1MATLAB窗口介绍
1.1.1启动MATLAB
1.1.2命令窗口
1.1.3“当前目录”浏览器
1.1.4“工作空间”浏览器
1.2MATLAB语言基础
1.2.1常量、变量和运算符
1.2.2矩阵与数组
1.2.3元胞数组
1.2.4符号运算
1.3MATLAB图形和3D可视化
1.3.1二维绘图
1.3.2三维绘图
1.3.3符号运算的可视化
1.4MATLAB程序设计基础
1.4.1M文件概述与编辑/调试器窗口基本操作
1.4.2M脚本文件
1.4.3 M函数文件
1.4.4 MATLAB控制流
1.5 MATLAB工具箱与帮助系统
1.5.1 MATLAB工具箱介绍
1.5.2 帮助系统
本章小结
第2章 MATLAB在微积分中的应用
视频教学:72分钟
实验2.1函数极限运算
实验2.2函数的导数与高阶导数运算
实验2.3泰勒展开
实验2.4符号求和与特殊级数问题
实验2.5不定积分运算
实验2.6定积分与反常积分运算
实验2.7多变量函数极限
实验2.8多元函数的偏导数运算
实验2.9隐函数的偏导数
实验2.10多变量泰勒展开
实验2.11梯度、Jacobi矩阵与Hesse矩阵
实验2.12重积分运算
实验2.13第一型曲线积分
实验2.14第二型曲线积分
实验2.15第一型曲面积分
实验2.16第二型曲面积分
实验2.17场论中的梯度、散度和旋度
实验2.18正交曲线坐标系的三度问题
实验2.19力学中的保守力场与非保守力场
本章小结
上机操作题
第3章复变函数与积分变换
视频教学:29分钟
实验3.1复数与复矩阵的生成
实验3.2复数的基本运算
实验3.3留数的两种计算方法
实验3.4留数在计算闭曲线积分中的应用
实验3.5 Fourier变换
实验3.6 Fourier逆变换
实验3.7 Laplace变换
实验3.8 Laplace逆变换
本章小结
上机操作题
第4章线性方程组数值方法
矿视频教学:47分钟
实验4.1 Jacobi迭代
实验4.2 Gauss-Seidel迭代
实验4.3 逐次超松弛迭代法(SOR)
实验4.4 Gauss消元法计算线性方程组
实验4.5 列主元消去法计算线性方程组
实验4.6 Lu分解法计算线性方程组
实验4.7 Cholesky分解法计算线性方程组
实验4.8奇异值分解法计算线性方程组
实验4.9双共轭梯度法
实验4.10共轭梯度的LSQR方法
实验4.11线性方程组的最小残差法
实验4.12线性方程组的标准最小残差法
实验4.13线性方程组的广义最小残差法
本章小结
上机操作题
第5章非线性方程的求根
第6章非线性方程组与最优化方法
第7章矩阵特征值及特征向量
第8章插值与函数逼近
第9章估计、滤波与数据拟合
第10章数值积分
第11章常微分方程数值方法
第12章数值方法应用范例(一)
第13章数值方法应用范例(二)
附录A数值分析中的泛函理论介绍
A.1线性空间与度量空间
A.2赋范线性空间与Banach空间
A.3内积空间与Hilbert空间
附录B代码编辑器UitraEdit
附录C程序调试方法
附录D常用数值分析理论及应用资源
主要参考文献