MATLAB数学建模 李昕编 辞典与工具书 书籍 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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李昕编著 著

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出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302467199

商品编码：23192892027

开本：16开

出版时间：2017-12-01

页数：529

字数：807000

作  者:李昕 编著 定  价:99 出 版 社:清华大学出版社 出版日期:2017年12月01日 页  数:529 装  帧:平装 ISBN:9787302467199 ●第1章MATLAB基础知识
●1.1数组和变量
●1.1.1数组的定义
●1.1.2数组的创建
●1.1.3多维数组及其操作
●1.1.4变量的命名
●1.2矩阵
●1.2.1实数值矩阵输入
●1.2.2复数矩阵输入
●1.2.3符号矩阵的生成
●1.2.4大矩阵的生成
●1.2.5矩阵的数学函数
●1.3符号运算的基本内容
●1.3.1符号变量代换及其函数
●1.3.2符号对象转换为数值对象的函数
●1.3.3符号表达式的化简
●1.3.4符号运算的其他函数
●1.3.5两种特定的符号运算函数
●本章小结
●第2章数学建模基础
●部分目录

内容简介

本书是MATLAB数学建模应用系列书籍之一，以MATLAB R2016a软件版本为基础，根据数学建模的需要编写，包含了多种数学建模问题的MATLAB求解方法，是解决数学实验和数学建模的有力工具。全书共18章，分为前后两个部分，靠前~10章属于前部分，靠前1~18章属于后部分。前部分从MATLAB基础和数学建模基础知识介绍开始，详细介绍MATLAB程序设计、常用MATLAB建模函数、数学规划模型、智能优化算法、Simulink简介、MATLAB图像处理算法等内容； 后部分介绍了水质评价与预测、投资收益与风险、旅行商问题、很优捕鱼策略、裁剪与复原、DNA序列分类、卫星和飞船的跟踪测控、中国人口增长预测等8个典型建模问题的MATLAB求解方法，引导读者深入挖掘各种建模问题背后的数学问题和求解方法。很后，在附录中给出了MATLAB基本命令的介绍，便于读者使用和研究。本书以MAT等 李昕 编著 李昕，毕业于哈尔滨工业大学，研究生学历。就职于天津光电集团，担任算法工程师职务。精通MATLAB、ANSYS等工程设计软件。曾担任MATLAB培训讲师，熟悉MATLAB仿真技术，对算法中涉及的数值仿真技术，算法运行速率测试有丰富的经验，擅长模块优化的解决方案。

《MATLAB数学建模 李昕编 辞典与工具书 书籍》是一本面向广大工程技术人员、科研工作者以及高等院校学生的实用型工具书。本书旨在为读者提供一个全面、深入的MATLAB数学建模知识体系，涵盖了从基础概念到高级应用的各个层面。 本书的独特之处在于其“辞典与工具书”的定位。 它不仅详细阐述了数学建模的基本原理、常用方法和算法，更重要的是，它将这些理论知识与MATLAB语言的实际应用紧密结合。读者将学会如何利用MATLAB强大的数值计算、符号计算、数据可视化能力，高效地构建、求解和分析各种数学模型。 全书结构清晰，内容编排循序渐进，适合不同层次的读者。 第一部分：MATLAB基础与数学建模入门 MATLAB环境与基本操作： 详细介绍MATLAB的开发环境，包括命令窗口、编辑器、工作区、图形窗口等。讲解MATLAB的基本数据类型（矩阵、向量、标量、字符串）、常用运算符和函数，以及脚本文件和函数文件的创建与执行。这部分内容为后续的建模学习奠定坚实的语言基础。 数学建模的基本概念： 梳理数学建模的定义、分类、建模思想和基本流程。通过经典的案例，如人口增长模型、传染病传播模型、资源优化模型等，引导读者理解如何将现实问题抽象为数学模型。 常用数学模型介绍： 介绍一些经典且常用的数学模型，如线性模型、非线性模型、常微分方程模型、偏微分方程模型、概率统计模型、最优化模型等。每种模型都配以直观的解释和应用场景，让读者对不同类型的模型有一个初步的认识。 第二部分：数学建模的常用方法与MATLAB实现 数据拟合与回归分析： 详细讲解线性回归、多项式回归、非线性回归等基本方法，以及如何利用MATLAB的`polyfit`、`fit`等函数进行数据拟合。重点介绍模型参数的估计、模型检验和预测。 插值与逼近： 介绍线性插值、样条插值、多项式插值等常用插值方法，并演示如何在MATLAB中使用`interp1`、`interp2`等函数实现。强调插值在数据平滑和函数逼近中的作用。 数值积分与微分： 讲解定积分和不定积分的数值计算方法，如梯形法则、辛普森法则、龙贝格积分等。介绍如何利用MATLAB的`integral`、`quad`等函数进行数值积分。同时，阐述数值微分的概念和方法，以及在MATLAB中的实现。 方程的求解： 详细介绍求解代数方程组（线性与非线性）、超越方程的方法。重点讲解MATLAB中求解方程的强大工具，如`solve`（符号求解）、`fzero`（单变量非线性方程）、`fsolve`（多变量非线性方程）等。 常微分方程（ODEs）的求解： 深入讲解常微分方程的数值解法，如欧拉法、改进欧拉法、龙格-库塔法等。详细演示如何利用MATLAB的`ode45`、`ode15s`等函数求解初值问题和边值问题。重点讨论模型的建立、求解器的选择以及结果的分析。 偏微分方程（PDEs）的数值求解： 介绍有限差分法、有限元法等求解偏微分方程的基本思想。虽然PDE的求解相对复杂，本书将以经典案例，如热传导方程、波动方程为例，演示如何利用MATLAB的PDE工具箱（如`pdepe`函数）进行求解，帮助读者建立初步的概念。 第三部分：高级建模技术与应用 最优化理论与方法： 详细介绍线性规划、非线性规划、整数规划等经典优化问题。讲解如何利用MATLAB的优化工具箱（如`linprog`、`fmincon`、`fminunc`等）来求解各种优化问题，并分析其在工程设计、资源分配等领域的应用。 概率统计与随机过程模型： 介绍概率分布（如正态分布、泊松分布、指数分布等）、统计推断（参数估计、假设检验）、回归分析（多元回归）等内容。演示如何利用MATLAB的统计工具箱进行数据分析和模型构建。同时，介绍马尔可夫链、排队论等随机过程模型，并给出MATLAB实现示例。 图论与网络模型： 讲解图的基本概念、常用算法（如最短路径算法、最小生成树算法）。演示如何利用MATLAB的图论工具箱（如`graph`、`digraph`对象）来构建和分析网络模型，并应用于交通网络、社交网络等场景。 模糊逻辑与神经网络建模： 简要介绍模糊逻辑和神经网络的基本原理，以及它们在处理不确定性信息和非线性映射方面的优势。展示如何利用MATLAB的模糊逻辑工具箱和神经网络工具箱来构建和训练模糊系统和神经网络模型，并应用于模式识别、预测控制等领域。 仿真技术与系统建模： 介绍系统仿真的基本概念和方法。以Simulink为例，展示如何利用其图形化界面进行复杂系统的建模和仿真，特别是在控制系统、信号处理等领域。 第四部分：案例分析与实践指导 本书的另一大亮点是提供了大量的实际案例分析。这些案例覆盖了经济学、管理学、工程学、生物学、环境科学等多个领域，充分展示了数学建模在解决实际问题中的强大威力。 经济与金融建模： 如股票价格预测模型、贷款风险评估模型、宏观经济预测模型。 工程与科学建模： 如结构强度分析模型、流体动力学模型、化学反应动力学模型、生态系统模型。 管理与决策建模： 如库存管理模型、生产调度模型、物流优化模型、排队论模型。 每个案例都遵循“问题提出—模型建立—模型求解—模型分析与解释”的完整流程，并附带详细的MATLAB代码和结果展示。这部分内容能够帮助读者将前面学到的理论知识融会贯通，掌握实际应用技巧。 第五部分：附录与参考文献 MATLAB常用函数速查： 针对数学建模常用到的MATLAB函数，提供一个简明扼要的速查表，方便读者快速查找和使用。 数学建模常用算法总结： 对书中介绍的各种数学建模算法进行归纳总结，便于读者回顾和参考。 参考文献： 列出本书参考的相关文献和进一步学习的资源，为读者提供更广阔的阅读空间。 本书的特色总结： 1. 理论与实践紧密结合： 既有严谨的数学建模理论阐述，又有丰富的MATLAB实现细节。 2. “辞典”与“工具书”并重： 既能作为一本查询资料的参考书，又能指导读者动手实践。 3. 案例丰富多样： 涵盖多个学科领域，贴近实际应用，增强学习的趣味性和实用性。 4. 循序渐进，易于上手： 从基础概念到高级应用，结构清晰，适合不同程度的学习者。 5. 强调方法论： 不仅教授具体模型和算法，更注重培养读者的建模思想和问题解决能力。 《MATLAB数学建模 李昕编 辞典与工具书 书籍》将是您在数学建模领域探索学习的得力助手，助您更好地理解和应用数学工具解决现实世界中的复杂问题。

评分☆☆☆☆☆

作为一个已经接触过一些编程基础，但对数学建模尚属新手的读者，我最看重的是书籍的易读性和实用性。我希望这本书能够以一种循序渐进的方式来引导我，从最基础的概念开始，逐步深入到更复杂的模型和技术。我希望书中能够提供清晰易懂的数学公式推导，并且在引入MATLAB代码时，能够有详细的注释和解释，让我知道每一行代码的作用以及它与数学模型之间的联系。我不太喜欢那种上来就抛出大量晦涩概念和复杂代码的书籍，那很容易打击学习者的积极性。我更希望这本书能够提供一些“上手”就能实践的例子，让我通过动手操作来加深对理论的理解。如果书中还能包含一些常见的建模错误和如何避免它们的经验分享，那就更好了，这对于我这种初学者来说，能够少走很多弯路。

评分☆☆☆☆☆

对于一本辞典与工具书性质的图书，我最期待的便是其内容的广度和深度。我希望它能够像一本百科全书一样，涵盖数学建模中可能涉及到的方方面面，从基础的线性代数、微积分，到概率统计、最优化方法，再到一些更高级的数值分析和仿真技术。同时，我希望它不仅仅是概念的罗列，更能在每个概念下，都提供相关的应用案例和MATLAB的实现示例。我喜欢那种能够帮助我理解“为什么”这样建模，以及“如何”用MATLAB实现它的书籍。如果它还能对不同方法的优缺点进行比较，并给出选择建议，那就更完美了。我希望这本书能够成为我在探索数学建模过程中，遇到各种问题时能够随时翻阅、获得解答的可靠伙伴，它应该能够帮助我构建一个扎实的理论基础，同时也能指导我进行高效的实践操作。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计给我留下了深刻的第一印象。深邃的蓝色基调，搭配上简洁明亮的白色书名，以及那个标志性的MATLAB图形，立刻就营造出一种专业、严谨的学术氛围。我喜欢这种不花哨，但又足够吸引人的设计。翻开书页，纸张的质感也相当不错，触感柔滑，印刷清晰，字迹工整，这对于长时间阅读和翻阅是非常重要的。它不是那种轻飘飘的纸，而是有一定的厚度，感觉很扎实，不像有些廉价书籍那么容易损坏。排版也很考究，公式和代码块都得到了妥善的处理，不会显得杂乱无章，这一点对于数学建模这种内容来说至关重要，因为它需要清晰地展示数学公式和编程逻辑。书本的整体尺寸也比较适中，既方便携带，又不会因为太小而显得拥挤，放在书架上整体美观度也很高。总而言之，从一本图书最直观的“外表”来看，这本书已经成功地引起了我的兴趣，并且让我对其内容产生了期待。

评分☆☆☆☆☆

我一直对利用计算机软件来解决实际问题充满好奇，而数学建模恰好是将数学理论与工程实践联系起来的绝佳桥梁。在学习过程中，我发现很多理论知识的学习往往是枯燥的，但当它能够通过实际的模型和代码得到验证和可视化时，学习的动力和兴趣就会大大提升。这本书给我的感觉就是，它不仅仅是理论的堆砌，更注重提供一种解决问题的思维方式和实践指导。我期待书中能够涵盖一些经典的数学建模案例，并且这些案例能够覆盖不同领域，例如物理、经济、工程等，这样我就可以从多角度理解数学建模的应用。同时，如果能有详细的步骤解析，从问题分析、模型建立、算法选择到结果解释，都能够一一呈现，那将是非常有价值的学习资源。我特别希望能看到一些关于如何将现实问题转化为数学模型的过程，这往往是初学者最感到困难的部分。

评分☆☆☆☆☆

我对工具书的期望往往是它能够成为我解决问题时的“案头必备”。在我的理解中，一本优秀的工具书不仅仅是提供知识，更应该具备高度的实用性和检索性。我希望这本书在内容上能够覆盖MATLAB在数学建模领域的一些核心工具和函数，并且能够针对这些工具的应用场景进行详细的说明。例如，当我遇到一个特定的数学问题时，我能够快速地在这本书中找到与之相关的建模方法和MATLAB实现技巧。我喜欢那种有清晰的章节划分，并且带有详细目录和索引的书籍，这样我就可以根据我的需求快速定位到我想要的内容。如果书中还能提供一些常用的算法和函数库的介绍，并且说明它们在不同模型中的适用性，那将极大地提升这本书的实用价值，让它成为我解决数学建模问题时不可或缺的助手。