绪论 1
第1章 MATLAB程序设计语言与初等数学运算 16
1.1 变量 16
1.2 数据类型 17
1.3 MATLAB的基本数学运算 22
1.4 数据输入和输出 26
1.5 MATLAB图形 29
1.6 函数文件和脚本文件 38
1.7 MATLAB函数 41
1.8 关系和逻辑运算 45
1.9 MATLAB程序流程控制 47
习题 54
第2章 矩阵操作与线性方程组求解 59
2.1 矩阵的生成 59
2.2 矩阵的基本性质函数 62
2.3 矩阵操作 64
2.4 矩阵分析函数 69
2.5 线性方程组求解方法 71
2.6 MATLAB求解线性方程组方法 73
2.7 矩阵分块与线性方程组的迭代解法 76
习题 78
第3章 非线性方程组求解 80
3.1 非线性方程（组）数值求解基本原理 80
3.2 fzero函数 84
3.3 多项式求根函数roots 87
3.4 fsolve函数 89
3.5 化工数值计算中的迭代与试差 94
习题 101
第4章 插值与拟合 103
4.1 函数插值 103
4.2 分段插值 106
4.3 MATLAB一维插值函数 108
4.4 最小二乘法曲线拟合 114
4.5 最小二乘法曲线拟合的MATLAB实现 118
习题 124
第5章 数值微分与数值积分 127
5.1 数值微分 127
5.2 差分近似微分 128
5.3 三次样条插值函数求微分 130
5.4 最小二乘法拟合函数求微分 131
5.5 数值积分算法 133
5.6 MATLAB数值积分函数 137
习题 141
第6章 常微分方程数值解 143
6.1 常微分方程定义 143
6.2 初值问题的数值解方法 143
6.3 MATLAB求解初值问题方法 146
6.4 边值问题的加权剩余法 164
6.5 边值问题的MATLAB求解方法 167
习题 171
第7章 偏微分方程数值解 175
7.1 微分方程的分类 175
7.2 偏微分方程的定解问题 176
7.3 偏微分方程数值解基本方法 178
7.4 pdepe函数求解偏微分方程方法 179
7.5 MATLAB偏微分方程工具箱的使用 188
习题 196
第8章 概率论与数理统计 199
8.1 化工数学模型概论 199
8.2 概率论与数理统计基础 200
8.3 数理统计的几个基本概念 209
8.4 MATLAB实验数据的初步处理 211
8.5 参数估计 219
8.6 假设检验 223
8.7 方差分析 228
8.8 回归分析 233
8.9 实验设计 240
习题 258
第9章 数值最优化方法 261
9.1 最优化问题的基本形式与分类 261
9.2 数值最优化算法的基本思路 262
9.3 MATLAB最优化工具箱函数使用 266
9.4 MATLAB全局优化工具箱 276
9.5 优化工具箱图形界面 281
9.6 MATLAB最优化方法与模型参数回归 283
习题 302
第10章 神经网络 305
10.1 神经网络概述 305
10.2 神经网络的MATLAB实现 311
10.3 神经网络在化工中的应用领域 323
习题 333
参考文献 334