第一篇 MATLAB基础篇 3
第1章 MATLAB基础知识 3
1.1 MATLAB介绍与基本环境 3
1.1.1 MATLAB介绍 3
1.1.2 MATLAB的开发环境 4
1.2 MATLAB的基本命令 11
1.3 MATLAB程序设计初步 14
1.4 MATLAB语言流程控制结构 17
1.4.1 MATLAB的基本语句结构 17
1.4.2 循环语句 18
1.4.3 转移语句 18
1.4.4 开关语句 19
1.4.5 试探语句 19
1.5 函数文件与脚本文件 19
1.6 数据的读写 22
1.7 结束语 24
习题 24
参考文献 24
第2章 MATLAB数据可视化 25
2.1 MATLAB中图形窗口及其操作 25
2.2 二维绘图 26
2.3 三维绘图 29
2.4 动画设计 33
2.5 结束语 34
习题 34
参考文献 35
第3章 图形用户界面GUI设计 36
3.1 GUI设计简介 36
3.1.1 打开和创建GUI界面 36
3.1.2 GUI工具栏简介 37
3.1.3 GUI控件栏简介 39
3.2 GUI的程序编写 40
3.2.1 添加控件 40
3.2.2 编写控件代码 40
3.2.3 控件属性 40
3.2.4 控件属性控制 42
3.2.5 不同GUI间控件的相互操作 42
3.3 GUI中的数据传递 43
3.3.1 运用函数传递参数 43
3.3.2 运用全局变量传递参数 44
3.3.3 运用UserData传递参数 44
3.3.4 应用setappdata等函数 45
3.3.5 结合handles等函数 46
3.3.6 运用save等函数传递参数 46
3.4 打包发布工具简介 46
3.4.1 新建打包文件 46
3.4.2 添加程序与文件 47
3.5 GUI程序设计实例 48
3.5.1 项目介绍 48
3.5.2 选煤界面 49
3.5.3 煤库打开界面 50
3.5.4 煤种选择界面 50
3.5.5 配比结果界面 50
3.5.6 部分相关代码 50
3.5.7 运行效果 52
3.6 结束语 53
习题 53
参考文献 53
第二篇MATLAB提高篇 57
第4章 MATLAB数值计算 57
4.1 向量运算 57
4.2 矩阵运算 60
4.2.1 矩阵元素的存储次序 60
4.2.2 矩阵的创建 61
4.2.3 矩阵的代数运算 67
4.3 多项式运算 69
4.3.1 多项式 69
4.3.2 多项式求值和求根运算 70
4.4 线性方程组的数值解 71
4.4.1 直接相除法 71
4.4.2 消去法 72
4.5 结束语 72
习题 73
参考文献 73
第5章 数据拟合及其MATLAB实现 74
5.1 一元线性拟合 74
5.1.1 多项式拟合 74
5.1.2 已知函数线性组合的拟合方法 75
5.2 一元非线性拟合 76
5.2.1 非线性拟合线性化 76
5.2.2 使用插值方法拟合 79
5.3 多元拟合 81
5.4 MATLAB拟合工具应用简介 83
5.4.1 MATLAB曲线拟合简介 83
5.4.2 工具箱使用方法 83
5.4.3 应用实例 87
5.4.4 利用工具箱改善拟合结果 89
5.5 结束语 90
习题 90
参考文献 90
第6章 微分方程及其MATLAB实现 91
6.1 微分方程概念及解 91
6.1.2 几种常见的常微分方程 91
6.1.3 二阶线性常微分方程 92
6.1.4 二阶常系数齐次线性微分方程 92
6.2 常微分方程初值问题的解 92
6.2.1 常微分方程的解析解 92
6.2.2 常微分方程的数值解法 93
6.3 MATLAB求解常微分方程 94
6.3.1 解析解求解方法 94
6.3.2 数值解求解方法 95
6.4 MATLAB偏微分方程工具箱应用简介 100
6.4.1 偏微分方程数值解工具箱概述 100
6.4.2 利用图形用户界面求解偏微分方程 102
6.4.3 经典例子 110
6.5 结束语 111
习题 111
参考文献 112
第7章 模糊数学及其MATLAB实现 113
7.1 模糊数学的基本概念 113
7.1.1 模糊集的定义 113
7.1.2 模糊集的表示 114
7.1.3 隶属函数的定义 114
7.2 模糊数学的MATLAB实现 115
7.2.1 经典集合理论基础 115
7.2.2 隶属度函数 116
7.3 MATLAB模糊工具箱的使用 125
7.3.1 MATLAB的模糊逻辑工具箱基础 125
7.3.2 实例——锅炉汽包水位控制系统的设计 131
7.4 结束语 137
习题 138
参考文献 138
第8章 动态仿真及其MATLAB实现 139
8.1 计算机仿真建模简介 139
8.2 动态仿真 140
8.2.1 动态仿真之风寒温度问题 140
8.2.2 动态仿真之市场服务问题 141
8.2.3 动态仿真之追逐问题 142
8.3 蒙特卡罗方法 144
8.3.1 蒙特卡罗方法之圆周率估计 144
8.3.2 蒙特卡罗方法之对战问题 145
8.3.3 蒙特卡罗方法之解非线性规划问题 148
8.4 建模实例 150
8.5 结束语 153
习题 153
参考文献 153
第三篇 概率论与数理统计基础篇 157
第9章 概率论的基本概念 157
9.1 随机事件及相关概念 157
9.2 随机变量与概率分布 158
9.3 随机向量与概率分布 160
9.4 随机变量的数字特征 161
9.5 特征函数 163
9.6 中心极限定理 164
9.7 结束语 164
习题 165
参考文献 165
第10章 数理统计的基本概念 166
10.1 总体与样本 166
10.2 统计量 166
10.3 几个在统计中常见的概率分布 167
10.4 结束语 168
习题 168
参考文献 168
第四篇 R软件基础篇 171
第11章 R软件介绍 171
11.1 R软件基础知识 171
11.1.1 R软件下载与安装 172
11.1.2 R软件主窗口命令简介 173
11.2 R软件基本语句 180
11.2.1 向量 180
11.2.2 多维数组和矩阵 185
11.2.3 控制语句 190
11.2.4 mode属性和length属性 192
11.2.5 列表与数据框 192
11.3 读写数据文件 194
11.3.1 读纯文本文件 194
11.3.2 读其他格式的数据文件 195
11.3.3 写数据文件 196
11.4 R软件数据预处理 197
11.4.1 删掉缺失值 197
11.4.2 比较两个数据框是否相同 197
11.4.3 随机抽取数据 198
11.5 R软件绘图 198
11.5.1 高水平作图函数 198
11.5.2 低水平作图函数 200
11.6 结束语 201
习题 201
参考文献 202
第12章 统计模型的R函数 203
12.1 描述统计量的R函数 203
12.1.1 集中趋势的度量 203
12.1.2 离散程度的度量 205
12.1.3 分布形状的度量 206
12.1.4 数据的分布 207
12.2 参数估计的R函数 213
12.2.1 点估计 213
12.2.2 优良性评价准则 216
12.2.3 区间估计 217
12.3 假设检验的R函数 221
12.3.1 假设检验的基本方法 221
12.3.2 假设检验的两类错误 223
12.3.3 单个正态总体的假设检验 223
12.3.4 常见的非参数检验 227
12.4 回归分析的R函数 232
12.4.1 回归的概念 232
12.4.2 线性回归模型 232
12.4.3 曲线回归模型 239
12.5 方差分析的R函数 245
12.5.1 单因素方差分析 245
12.5.2 双因素方差分析 247
12.6 结束语 250
习题 251
参考文献 252
第五篇LINGO基础篇 255
第13章 LINGO基础 255
13.1 LINGO简介 255
13.2 基本使用方法 256
13.3 结束语 264
习题 264
参考文献 265
第14章 LINGO的常用运算符与函数 266
14.1 运算符及其优先级 266
14.1.1 算术运算符 266
14.1.2 逻辑运算符 266
14.1.3 关系运算符 267
14.2 基本数学函数 268
14.3 概率函数 269
14.4 集合操作函数 270
14.5 变量定界函数 273
14.6 结束语 274
习题 274
参考文献 274
第六篇 LINGO提高篇 277
第15章 用LINGO求解非线性规划和目标规划 277
15.1 非线性规划模型 277
15.2 飞行管理问题 278
15.3 目标规划模型 281
15.4 目标规划问题实例 285
15.5 结束语 287
习题 287
参考文献 287
第16章 典型实例 288
16.1 简单实例 288
16.2 巡回旅行商问题 291
16.3 最短路问题 294
16.4 资源分配问题 296
16.5 结束语 298