科学与工程计算技术丛书 MATLAB科学计算PDF电子书下载

第1章MATLAB概述 1

1.1 MATLAB平台简介 1

1.2 MATLAB R2016a的工作环境 2

1.2.1命令行窗口 3

1.2.2命令历史记录窗口 7

1.2.3当前文件夹窗口和路径管理 8

1.2.4搜索路径 9

1.2.5工作区窗口和数组编辑器 11

1.2.6变量的编辑命令 12

1.2.7存取数据文件 13

1.3 MATLAB图形绘制 14

1.4 MATLAB的帮助系统 16

1.4.1联机帮助系统 16

1.4.2命令窗口查询帮助系统 17

1.4.3联机演示系统 17

本章小结 18

第2章MATLAB基本运算 19

2.1MATLAB的数据类型 19

2.1.1变量和常量 19

2.1.2数值型数据 20

2.1.3字符型数据 22

2.1.4元胞数组 23

2.1.5结构体 24

2.1.6函数句柄 25

2.1.7数据类型间的转换 26

2.2数组运算 28

2.2.1数组的创建和操作 28

2.2.2数组的常见运算 31

2.3矩阵运算 35

2.3.1矩阵生成 35

2.3.2向量的生成 39

2.3.3矩阵加减运算 41

2.3.4矩阵乘法运算 42

2.3.5矩阵除法运算 44

2.4奇异值分解 44

2.5矩阵的基本函数运算 45

2.5.1矩阵的分解运算 46

2.5.2关系运算和逻辑运算 47

2.6线性方程组 48

2.6.1矩阵逆和除法解恰定方程组 48

2.6.2矩阵除法解超定方程组 50

2.6.3矩阵除法解欠定方程组 50

2.7符号运算 51

2.7.1符号表达式的生成 51

2.7.2符号矩阵 52

2.7.3常用符号运算 53

2.8复数及其运算 55

2.8.1复数和复矩阵的生成 55

2.8.2复数的运算 57

2.8.3留数运算 58

2.8.4泰勒级数展开 59

2.8.5傅里叶变换及其逆变换 60

2.8.6拉普拉斯变换及其逆变换 61

2.8.7 Z变换及其逆变换 62

2.9多项式求解 63

本章小结 67

第3章MATLAB图形可视化 68

3.1图形绘制 68

3.1.1离散数据图形绘制 68

3.1.2函数图形绘制 69

3.1.3图形绘制的基本步骤 70

3.2二维图形绘制 71

3.2.1 plot指令 71

3.2.2格栅 72

3.2.3图形标记说明 74

3.2.4线型、标记和颜色 75

3.2.5子图绘制 77

3.2.6拓扑关系图 78

3.2.7双坐标轴绘制 79

3.2.8二元函数的伪色彩 81

3.2.9 MATLAB特殊符号标记 81

3.3三维图形绘制 85

3.3.1网格图绘制 86

3.3.2曲线图绘制 88

3.3.3曲面图绘制 89

3.3.4等值线图绘制 90

3.3.5特殊图形绘制 91

3.4四维图形可视化 96

3.4.1用颜色描述第四维 96

3.4.2其他函数 97

3.5 MATLAB动画设计 98

本章小结 103

第4章MATLAB编程入门 104

4.1MATLAB编程简介 104

4.2 MATLAB编程原则 105

4.3 M文件和函数 107

4.3.1 M文件 107

4.3.2匿名函数、子函数、私有函数与私有目录 110

4.3.3重载函数 111

4.3.4 eval和feval函数 112

4.3.5内联函数 115

4.3.6向量化和预分配 118

4.4 MATLAB程序控制语句运用 120

4.5 MATLAB中的函数及调用 126

4.5.1函数类型 126

4.5.2函数参数传递 129

4.6 MATLAB程序调试 131

4.6.1调试方法 132

4.6.2 M文件分析工具 134

4.7 MATLAB常用编程技巧 136

4.7.1循环计算 136

4.7.2使用例外处理机制 137

4.7.3通过varargin传递参数 138

本章小结 141

第5章 插值拟合 142

5.1插值问题 142

5.1.1拉格朗日插值 142

5.1.2牛顿均差插值 144

5.2一维数据插值 146

5.3埃尔米特插值 155

5.4二维数据插值 158

5.5回归分析 165

本章小结 169

第6章 数据拟合 170

6.1函数逼近 170

6.1.1切比雪夫逼近 170

6.1.2傅里叶逼近 173

6.2最小二乘拟合 176

6.3多项式拟合 178

6.4曲线拟合的最小二乘法 184

6.5用正交多项式作最小二乘拟合 186

6.6超定方程组的最小二乘解 190

6.7非线性曲线拟合 192

6.8非线性拟合转线性拟合 193

6.9用MATLAB解决拟合问题 197

6.10数据拟合方法 203

本章小结 207

第7章 微分方程求解 208

7.1符号微积分 208

7.1.1极限 208

7.1.2导数 209

7.1.3积分 211

7.1.4化简、提取和代入 211

7.1.5傅里叶变换及其逆变换 213

7.1.6拉普拉斯变换及其逆变换 215

7.1.7 Z变换及其逆变换 217

7.2数值积分 220

7.3微分方程的数值解 222

7.4微积分运算 228

7.4.1龙贝格积分法 228

7.4.2自适应积分法 230

7.4.3样条函数求积分 232

7.5动态微分方程模型 233

7.6打靶法 238

本章小结 241

第8章 微分方程及级数 242

8.1微分方程基本运算 242

8.1.1常微分方程符号解 242

8.1.2常微分方程数值解 244

8.1.3泰勒级数 247

8.2微分方程在实际物理模型中的应用 249

8.2.1肿瘤大小应用分析 250

8.2.2放射性废料的处理问题 253

8.2.3质点系转动惯量求解 257

8.2.4储油罐的油量计算 258

8.2.5香烟毒物摄入问题 260

8.2.6冰雹的下落速度 262

本章小结 264

第9章 线性方程（组）求解 265

9.1递推算法 265

9.1.1循环迭代 265

9.1.2迭代收敛性 267

9.1.3牛顿迭代 270

9.2高斯消元法 276

9.3追赶法 278

9.4范数 281

9.5方程组的性态 284

9.6高斯-塞德尔迭代法 288

9.7迭代法的收敛性 290

9.8雅可比迭代法 294

本章小结 297

第10章 非线性方程（组）求解 298

10.1线性规划问题 298

10.2非线性规划问题 300

10.2.1有约束的一元函数最小值 300

10.2.2无约束的多元函数最小值 301

10.2.3有约束的多元函数最小值 304

10.2.4二次规划问题 307

10.3“半无限”有约束的多元函数最优解 309

10.4极小化极大问题 313

10.5多目标规划问题 315

10.6最小二乘最优问题 318

10.6.1约束线性最小二乘 318

10.6.2非线性曲线拟合 320

10.6.3非线性最小二乘 321

10.6.4非负线性最小二乘 323

10.7非线性方程（组）的解 324

10.7.1非线性方程的解 324

10.7.2非线性方程组的解 325

本章小结 329

第11章 常微分方程（组）求解 330

11.1常微分方程解 330

11.2欧拉方法 331

11.2.1向前欧拉方法 331

11.2.2向后欧拉方法 336

11.2.3梯形公式 338

11.2.4改进欧拉公式 343

11.3龙格-库塔方法 346

11.3.1二阶龙格-库塔法 347

11.3.2三阶龙格-库塔法 350

11.3.3四阶龙格-库塔法 352

11.4亚当斯方法 362

11.4.1亚当斯外推公式 362

11.4.2亚当斯内推公式 366

11.4.3亚当斯校正公式 369

11.4.4汉明法 374

11.5一阶微分方程（组）的数值解计算 378

11.6高阶微分方程（组）的数值解计算 381

11.7边值问题的数值解计算 385

11.8有限差分方法 389

11.9常微分方程（组）边值问题数值解 392

本章小结 395

第12章 概率统计分布计算 396

12.1概率密度函数 396

12.2随机变量的一般特征 398

12.2.1期望 398

12.2.2方差、标准差、矩 400

12.2.3协方差、相关系数 402

12.3一维随机数生成 404

12.4特殊连续分布 418

12.5特殊离散分布 424

12.6生成多维联合分布随机数 425

12.6.1各维度独立 426

12.6.2协方差阵生成多元正态分布 428

12.7统计图绘制 430

12.8方差分析 434

12.8.1单因素试验的方差分析 435

12.8.2双因素试验的方差分析 437

12.9蒙特卡罗方法 438

本章小结 443

第13章 偏最小二乘应用分析 445

13.1偏最小二乘回归 445

13.2偏最小二乘案例分析 448

13.3本章小结 454

第14章 人工智能算法 455

14.1人工智能基本概念 455

14.1.1智能的概念 455

14.1.2人工智能的概念 457

14.1.3人工智能的研究目标 458

14.2人工智能的典型应用 458

14.3人工智能的MATLAB实现 460

14.3.1粒子群算法的MATLAB实现 460

14.3.2遗传算法的MATLAB实现 472

14.3.3模糊神经网络控制在MATLAB中的应用 486

14.3.4蚁群算法的MATLAB实现 494

本章小结 505

第15章 模糊逻辑工具箱 506

15.1隶属度函数 506

15.1.1高斯隶属度函数 506

15.1.2两边型高斯隶属度函数 507

15.1.3一般钟型隶属度函数 507

15.1.4两个sigmoid型隶属度函数之差组成的隶属度函数 509

15.1.5通用隶属度函数 509

15.1.6 ？形隶属度函数 510

15.1.7两个sigmoid型隶属度函数乘积组成的隶属度函数 511

15.1.8 sigmoid型隶属度函数 512

15.1.9 S形隶属度函数 514

15.1.10梯形隶属度函数 515

15.1.11三角形隶属度函数 517

15.1.12 Z形隶属度函数 518

15.1.13两个隶属度函数之间转换参数 519

15.1.14基本FIS编辑器 520

15.1.15隶属度函数编辑器 522

15.2模糊推理结构 524

15.2.1不使用数据聚类从数据生成FIS 524

15.2.2使用减法聚类从数据生成FIS 525

15.2.3生成FIS曲面 526

15.2.4 mamdani型FIS转换为sugeno型FIS 526

15.2.5完成模糊推理计算 527

15.2.6模糊均值聚类 528

15.2.7模糊均值和减法聚类 529

15.2.8绘制FIS 529

15.2.9绘制给定变量的所有隶属度函数曲线 531

15.2.10从磁盘装入FIS 531

15.2.11从FIS中删除某一隶属度函数 532

15.2.12从FIS中删除变量 533

15.2.13设置模糊系统属性 534

15.2.14以分行形式显示FIS所有属性 536

15.2.15完成模糊运算 537

15.2.16解析模糊规则 538

15.2.17规则编辑器和语法编辑器 539

15.2.18规则观察器和模糊推理框图 540

15.2.19保存FIS到磁盘 541

15.2.20显示FIS的规则 542

15.3模糊聚类工具箱 543

15.4直接自适应模糊控制 546

15.4.1问题描述 546

15.4.2控制器设计 546

15.4.3自适应律设计 547

15.4.4直接自适应模糊控制仿真 549

本章小结 552

第16章 优化工具箱 553

16.1优化工具箱及最优化问题简介 553

16.1.1优化工具箱常用函数 554

16.1.2最优化问题 557

16.2线性规划 560

16.2.1线性规划函数 560

16.2.2线性规划问题的应用 562

16.3无约束非线性规划 570

16.3.1基本数学原理简介 570

16.3.2无约束非线性规划函数 571

16.3.3无约束非线性规划问题的应用 574

16.4二次规划 575

16.4.1二次规划函数quadprog 575

16.4.2二次规划问题的应用 577

16.5有约束最小化 578

16.5.1有约束最小化函数fmincon 578

16.5.2有约束最小化的应用 582

16.6目标规划 582

16.6.1目标规划函数fgoalattain 583

16.6.2目标规划的应用 586

16.7最大最小化 591

16.7.1最大最小化函数fminimax 591

16.7.2最大最小化的应用 592

本章小结 594

第17章 偏微分方程工具箱 595

17.1偏微分方程工具箱简介 595

17.2求解椭圆方程 597

17.3求解抛物线方程 602

17.4求解双曲线方程 607

17.5求解特征值方程 612

本章小结 616