MATLAB及Mathematica软件应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

李根强 著

图书标签:

• MATLAB
• Mathematica
• 科学计算
• 数值分析
• 数学建模
• 工程计算
• 算法
• 软件应用
• 高等数学
• 仿真

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115411457

版次：1

商品编码：11864100

包装：平装

丛书名： 21世纪高等教育计算机规划教材

开本：16开

出版时间：2016-01-01

页数：192

正文语种：中文

编辑推荐

1.国内*部集合两大运算能力超强软件的图书。内容充分体现MATLAB强大的数值运算能力，尤其是矩阵数值运算能力，同时也体现Mathematica擅长的符号运算能力；
2.理工类专业的软件工具书，或作为一年级非计算机专业研究生选修课教材，内容基础，易入门。

内容简介

本书详细介绍了MATLAB及Mathematica软件的应用，主要由两部分内容构成。*一部分主要介绍MATLAB的基本语法规则，包含MATLAB的基础知识；第二部分主要介绍MATLAB在各领域中的应用以及Mathematica的应用，包含二维图形、三维图形的绘制、系统仿真、GUI编程、MATLAB在数学中的应用、Mathematica及其应用等。

作者简介

李根强，副教授，南开大学数学系计算数学专业毕业，现任湖南大学信息工程与通信学院教师，长期从事程序设计与数字计算的科研与教学工作，具有丰富的教学与实践经验， 编写过多本计算机相关教材。

目录

第1章　MATLAB概述　1
1．1　MATLAB简介　1
1．1．1　MATLAB的简单介绍　1
1．1．2　MATLAB的特点　1
1．1．3　MATLAB的优势　2
1．1．4　MATLAB的常用工具箱　3
1．1．5　MATLAB的版本　4
1．2　MATLAB的用户界面　5
1．2．1　命令窗口　5
1．2．2　历史命令窗口　8
1．2．3　当前目录窗口　10
1．2．4　工作区窗口　12
1．3　帮助系统及其使用　15
1．3．1　纯文本帮助　16
1．3．2　演示帮助　17
1．3．3　帮助导航　18
1．3．4　帮助文件索引　19
习题　20
第2章　MATLAB基础　21
2．1　MATLAB的数据类型概述　21
2．1．1　数值型数据　22
2．1．2　字符型数据　25
2．2　MATLAB的常量及变量　25
2．2．1　常量　25
2．2．2　变量　27
2．3　标量与数组　28
2．3．1　标量　28
2．3．2　数组　28
2．4　运算符　29
2．4．1　算术运算符　29
2．4．2　关系运算符　30
2．4．3　逻辑运算符　31
2．4．4　运算符的优先级　31
2．5　命令、函数、表达式和语句　32
2．5．1　命令　32
2．5．2　函数　32
2．5．3　表达式　34
2．5．4　语句　34
习题　34
第3章　MATLAB程序设计　35
3．1　程序设计概述　35
3．1．1　命令窗口编写程序　35
3．1．2　编辑窗口编写程序　35
3．2　脚本文件　35
3．2．1　M文件的编辑　36
3．2．2　M脚本文件　37
3．3　函数文件　37
3．3．1　函数文件的命名规则　37
3．3．2　函数文件的定义及调用　37
3．4　变量的作用域　38
3．4．1　局部变量　39
3．4．2　全局变量　39
3．5　程序流程与结构　39
3．5．1　分支结构　39
3．5．2　循环结构　40
3．6　匿名函数、内联函数及函数句柄　42
3．6．1　匿名函数　42
3．6．2　内联函数　42
3．6．3　函数句柄　43
3．7　路径设置　44
3．7．1　在命令窗口设置　44
3．7．2　在文件夹窗口设置　44
3．8　程序调试与优化　45
3．8．1　在Debug窗口调试程序　46
3．8．2　设置断点　46
习题　46
第4章　向量与矩阵　48
4．1　向量和矩阵的创建　48
4．1．1　向量的创建（即一维数组的创建）　48
4．1．2　向量的访问　49
4．1．3　矩阵的创建（即二维数组的创建）　49
4．1．4　矩阵的访问　51
4．2　向量和矩阵的基本操作　52
4．2．1　算术运算　52
4．2．2　关系运算　54
4．2．3　逻辑运算　54
4．3　基本函数运算　55
4．3．1　标量级的基本函数　55
4．3．2　向量级的函数　56
4．3．3　矩阵函数　57
4．4　向量的特殊运算　59
4．4．1　向量的点积和叉积　59
4．4．2　多项式及其函数　60
4．5　矩阵的特殊运算　62
4．5．1　矩阵的三角分解　62
4．5．2　齐次线性方程组的求解　65
4．5．3　非齐次线性方程组的求解　66
4．5．4　方阵的特征值和特征向量　67
习题　68
第5章　MATLAB符号计算　70
5．1　符号表达式的建立　70
5．1．1　创建符号常量　70
5．1．2　创建符号变量和表达式　71
5．1．3　符号矩阵　72
5．2　符号表达式的代数运算　73
5．2．1　符号运算符和函数运算　73
5．2．2　符号数值任意精度控制和运算　75
5．2．3　符号对象与数值对象的转换　76
5．3　符号表达式的操作和转换　77
5．3．1　符号表达式中自由变量的确定　77
5．3．2　符号表达式的化简　78
5．3．3　符号表达式的转换　80
5．4　符号极限、微积分和级数求和　81
5．4．1　符号极限　81
5．4．2　符号微分　83
5．4．3　符号积分　84
5．4．4　符号级数　85
5．5　符号方程的求解　87
5．5．1　代数方程及方程组　87
5．5．2　符号常微分方程　88
习题　89
第6章　图形与图像处理　90
6．1　二维图形　90
6．1．1　plot绘图　90
6．1．2　plot绘图举例　90
6．2　极坐标和复平面坐标绘图　94
6．2．1　极坐标图　94
6．2．2　复平面坐标图　95
6．3　三维图形　97
6．3．1　三维曲线图　97
6．3．2　三维曲面图　97
6．4　网格图与等高线　98
6．4．1　网格图　98
6．4．2　等高线　99
6．5　统计图形　100
6．5．1　条形图　100
6．5．2　直方图　101
6．5．3　饼形图　102
6．6　子图和其他绘图函数　102
6．6．1　子图函数subplot()　102
6．6．2　其他绘图函数　104
6．7　隐函数绘图　107
6．7．1　一元隐函数绘图　107
6．7．2　二元隐函数绘图　107
6．8　基本图像处理　108
6．8．1　图像基础　108
6．8．2　图像的读和写　109
6．8．3　图像的显示　109
习题　110
第7章　Simulink仿真　113
7．1　Simulink简介　113
7．1．1　Simulink概述　113
7．1．2　Simulink的特点　113
7．2　Simulink的常用模块　114
7．2．1　进入Simulink工作环境的方法　114
7．2．2　Simulink的模块库　115
7．3　Simulink建模　119
7．3．1　新建模型窗口　119
7．3．2　建立新的模型　122
7．4　Simulink仿真示例　126
7．4．1　仿真配置　126
7．4．2　仿真结果　128
7．5　案例分析　128
7．5．1　连续系统　128
7．5．2　离散系统　131
习题　135
第8章　GUI编程　137
8．1　GUI基础　137
8．1．1　GUI介绍　137
8．1．2　创建GUI　137
8．1．3　回调函数　143
8．2　GUI控件　143
8．2．1　GUI控件类型　143
8．2．2　创建GUI控件　144
8．3　GUI菜单和工具栏　146
8．3．1　GUI菜单　146
8．3．2　GUI工具栏　148
8．4　对话框　148
8．4．1　对话框创建函数　148
8．4．2　对话框建立方法　149
习题　151
第9章　MATLAB在数学中的
应用　152
9．1　多项式与插值　152
9．1．1　插值问题与插值多项式　152
9．1．2　Lagrange插值　152
9．1．3　Newton插值　155
9．2　数值积分与数值微分　157
9．2．1　数值积分　157
9．2．2　数值微分　160
9．3　非线性方程的求根　160
9．3．1　概述　160
9．3．2　简单迭代法　162
9．3．3　Newton法　164
9．4　线性方程组的求解　165
9．4．1　解线性方程组的直接法　165
9．4．2　解线性方程组的迭代法　171
9．5　常微分方程的数值解　175
习题　178
第10章　Mathematica基础及其
应用　181
10．1　Mathematica基础　181
10．1．1　Mathematica介绍　181
10．1．2　Mathematica的使用和操作　181
10．1．3　Mathematica的输入　183
10．2　数值计算　183
10．2．1　算术运算　183
10．2．2　函数运算　184
10．3　常量、变量和表达式　185
10．3．1　使用前面的结果　185
10．3．2　常量和变量　185
10．3．3　对象与对象列表　185
10．3．4　表达式　186
10．3．5　符号运算　186
10．4　符号数学　187
10．4．1　函数极限　187
10．4．2　微分　187
10．4．3　积分　187
10．4．4　求和与求积　188
10．4．5　解方程　188
10．5　函数作图　188
10．5．1　基本绘图方法　188
10．5．2　三维曲面绘图　189
10．5．3　等高线和密度线　189
习题　191
参考文献　192

前言/序言

《 MATLAB及Mathematica软件应用 》是一本旨在帮助读者掌握这两款强大的科学计算与符号计算软件的实用指南。本书涵盖了 MATLAB 和 Mathematica 的核心功能，从基础语法到高级应用，力求让读者能够独立解决工程、科学研究及数据分析中的复杂问题。 第一部分：MATLAB 基础与核心应用 MATLAB 是一个强大的数值计算软件，在工程、科学和数据科学领域有着广泛的应用。本书的 MATLAB 部分将从最基础的知识入手，循序渐进地引导读者熟悉其操作环境与核心功能。 第一章：MATLAB 环境入门 软件安装与许可： 详细介绍 MATLAB 的安装步骤，包括不同操作系统的安装指南，以及常见的许可类型和激活方法。 工作空间与命令窗口： 讲解 MATLAB 的集成开发环境（IDE），包括命令窗口、编辑器、工作区、当前文件夹等核心窗口的功能及其交互方式。 变量与基本数据类型： 介绍 MATLAB 中的变量命名规则、作用域，以及数值型（双精度、单精度、整型）、逻辑型、字符型等基本数据类型的存储与操作。 运算符与表达式： 涵盖算术运算符、关系运算符、逻辑运算符、赋值运算符等，并讲解如何构建复杂的数学表达式。 初识 M 文件： 介绍 M 文件的概念，如何创建、编辑和运行 M 文件，为后续的编程奠定基础。 图形界面（GUI）基础： 简要介绍 MATLAB 的图形用户界面（GUI）开发工具，为有相关需求的用户提供一个初步的了解。 第二章：MATLAB 数值计算与矩阵运算 矩阵的创建与操作： 深入讲解 MATLAB 中矩阵的各种创建方式（如直接输入、冒号运算符、函数创建），以及矩阵元素的访问、修改、转置、求逆等基本操作。 向量与多维数组： 扩展矩阵概念至向量和多维数组，介绍其创建、索引和常用函数。 矩阵运算： 详细阐述矩阵的加减乘除、点乘、矩阵除法（左除、右除）以及内置的矩阵函数（如 `eye`, `zeros`, `ones`, `rand`, `diag`, `trace`, `det`, `inv`, `rank` 等）。 数值求解： 介绍 MATLAB 如何进行数值积分、数值微分、方程组求解（线性方程组和非线性方程组）、多项式运算（根、插值、拟合）等。 优化工具箱： 简要介绍 MATLAB 优化工具箱，包括无约束优化、约束优化、线性规划等问题的求解方法。 第三章：MATLAB 流程控制与程序设计 条件语句： 讲解 `if-else-end`, `switch-case-end` 等条件判断语句，以及如何根据不同条件执行不同的代码块。 循环语句： 详细介绍 `for` 循环、`while` 循环，以及如何使用 `break` 和 `continue` 控制循环的执行。 函数设计与调用： 讲解如何编写自己的函数（包括局部函数和匿名函数），理解函数参数的传递方式，以及函数的嵌套调用。 脚本与函数文件的区别： 阐明脚本文件和函数文件的本质区别，以及在实际应用中的选择。 错误处理： 介绍 MATLAB 的错误处理机制，如 `try-catch` 语句，以及如何捕获和处理运行时错误。 第四章：MATLAB 数据可视化与图形绘制 基本二维图形： 讲解 `plot` 函数绘制线图，以及 `scatter`, `bar`, `hist`, `pie` 等绘制散点图、柱状图、直方图、饼图。 图形定制： 介绍如何添加标题、坐标轴标签、图例，设置坐标轴范围、刻度，修改线条颜色、样式、标记等。 多子图绘制： 使用 `subplot` 函数在同一图形窗口中绘制多个子图。 三维图形： 讲解 `plot3` 绘制三维曲线，`surf`, `mesh` 绘制三维曲面图。 高级图形： 介绍 `contour`, `imagesc` 等等制图函数。 图形导出： 讲解如何将绘制的图形导出为常见的图像文件格式（如 PNG, JPEG, EPS, PDF）。 第五章：MATLAB 数据处理与信号分析 数据导入与导出： 介绍如何从各种文件格式（如 .txt, .csv, .xlsx, .mat）导入数据，以及如何将 MATLAB 中的数据导出到文件。 数据预处理： 讲解数据清洗（缺失值处理、异常值检测与处理）、数据变换（归一化、标准化）、数据平滑等技术。 统计分析： 介绍 MATLAB 中的基本统计函数，如均值、方差、标准差、相关系数、协方差、描述性统计量等。 信号处理基础： 介绍信号的表示（时域、频域），采样定理，以及傅里叶变换（FFT）及其在信号分析中的应用。 滤波器设计与应用： 介绍数字滤波器的概念，以及 MATLAB 中提供的低通、高通、带通、带阻滤波器的设计与实现。 频谱分析： 介绍功率谱密度（PSD）等概念，以及如何使用 MATLAB 进行频谱分析。 第六章：MATLAB 常用工具箱简介 Simulink： 概述 Simulink 的图形化建模环境，及其在动态系统仿真中的应用。 图像处理工具箱： 介绍图像的读取、显示、增强、滤波、分割、形态学处理等基本功能。 统计与机器学习工具箱： 简介统计建模、分类、回归、聚类等常用的机器学习算法实现。 控制系统工具箱： 介绍传递函数、状态空间模型、根轨迹、伯德图、Nyquist图等在控制系统设计与分析中的应用。 其他常用工具箱： 简要列举并介绍其他在特定领域（如金融、生物信息学、通信）具有重要作用的工具箱。 第二部分：Mathematica 符号计算与应用 Mathematica 以其强大的符号计算能力而著称，是进行数学推导、理论研究、公式推导与求解的理想工具。本书的 Mathematica 部分将深入探讨其符号计算的精髓。 第七章：Mathematica 环境与基本语法 软件安装与界面介绍： 讲解 Mathematica 的安装流程，以及其 Notebook（笔记本）的交互式界面，包括输入、输出、单元格结构等。 表达式与求值： 介绍 Mathematica 中表达式的表示方式，以及使用 `=` 和 `:=` 进行赋值的区别。 内置函数与符号： 讲解 Mathematica 中海量内置函数的使用方法，以及其独特的符号命名规则（首字母大写）。 模式匹配与规则： 介绍 Mathematica 的核心概念——模式匹配，以及如何使用规则（Rule，`->` 和 `->>`）对表达式进行变换。 包（Package）与导入导出： 介绍 Mathematica 的包管理机制，以及如何导入和导出其他文件格式。 第八章：Mathematica 符号计算核心 代数运算： 讲解符号代数运算，包括多项式展开、因式分解、化简、求解代数方程（线性、非线性）、解方程组。 微积分： 介绍符号积分（不定积分、定积分）、符号微分（偏导数、高阶导数）、极限计算。 级数与求和： 讲解符号级数展开（泰勒级数、洛朗级数）、求和计算。 线性代数： 介绍符号矩阵的创建、运算，包括矩阵求逆、行列式、特征值、特征向量。 微分方程： 讲解如何使用 Mathematica 求解常微分方程（ODE）和偏微分方程（PDE），包括解析解和数值解。 第九章：Mathematica 程序设计与函数式编程 列表（List）操作： 详细讲解 Mathematica 中列表的创建、索引、遍历、映射、过滤等操作，及其在数据处理中的重要性。 函数定义与匿名函数： 介绍如何定义具有参数的函数，以及匿名函数（lambda 函数）的使用。 迭代与递归： 讲解 `Table`, `Map`, `Apply`, `Nest` 等函数在迭代与递归计算中的应用。 控制结构： 介绍 `If`, `Which`, `Do`, `While`, `For` 等控制流程语句。 模式与规则的进阶应用： 深入讲解模式匹配在函数定义、表达式重写、算法实现中的强大威力。 编译与性能优化： 介绍 `Compile` 函数，以及如何提高 Mathematica 代码的执行效率。 第十章：Mathematica 数据可视化与交互式应用 静态图形绘制： 讲解 `Plot` 绘制函数图形，`ListPlot` 绘制数据点图，`ParametricPlot` 绘制参数曲线，`Plot3D` 绘制三维曲面等。 图形选项与定制： 介绍如何设置图形的标题、标签、图例，调整颜色、样式、刻度，以及创建复合图形。 动态图形与交互式组件： 演示如何使用 `Manipulate` 创建交互式可视化，用户可以通过滑块、按钮等控件实时改变图形参数。 数据导入与处理： 介绍 Mathematica 如何读取各种数据格式，并利用其强大的符号与数值计算能力进行数据分析。 图论可视化： 介绍 `Graph` 对象的创建与可视化。 第十一章：Mathematica 特色功能与高级应用 数学建模： 演示如何使用 Mathematica 进行数学建模，包括物理模型的构建、公式推导与求解。 科学文献支持： 介绍 Mathematica 在公式排版、论文撰写中的优势，包括对 LaTeX 的支持。 与其他软件的互操作性： 简要介绍 Mathematica 与外部程序（如 C++, Python）的接口，以及与其他计算软件的集成。 Wolfram|Alpha 集成： 介绍 Mathematica 与 Wolfram|Alpha 知识库的结合，如何直接调用海量知识进行计算与查询。 案例分析： 通过具体的科学研究或工程问题，展示 Mathematica 在解决实际问题中的应用。 第三部分：MATLAB 与 Mathematica 的综合比较与实践 第十二章：MATLAB 与 Mathematica 的核心差异与优势比较 数值计算 vs. 符号计算： 深入分析两款软件在设计理念、核心优势上的根本区别。 应用场景分析： 探讨在哪些工程、科学问题中，MATLAB 更具优势，而在哪些领域，Mathematica 更为适宜。 编程范式： 对比两款软件的编程风格、语法特点和效率。 学习曲线与社区支持： 分析两款软件的学习难度，以及其社区资源和文献支持情况。 第十三章：跨平台应用与协同工作 数据交互： 讲解如何有效地在 MATLAB 和 Mathematica 之间进行数据交换。 混合编程策略： 探讨在实际项目中，如何结合两款软件的优势，构建更强大的解决方案。 最佳实践与技巧： 分享使用这两款软件进行项目开发的实用建议与技巧。 本书旨在成为读者学习和应用 MATLAB 及 Mathematica 的得力助手，通过理论讲解与实例演示相结合的方式，帮助读者构建扎实的软件应用基础，并能将其高效地应用于解决实际问题。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度都超乎我的想象。它不仅仅停留在对软件基本功能的介绍，而是深入到了一些更高级的、更具挑战性的主题。我尤其关注书中对“数值分析与科学计算方法”的阐述，这部分内容对于我理解和应用各种复杂的算法至关重要。我希望能够通过这本书，学习到如何利用MATLAB和Mathematica进行更精确的数值模拟，并理解其中的数学原理。同时，书中关于“可视化技术与数据呈现”的章节也吸引了我，如何将复杂的数据以清晰、直观的方式展示出来，是科研交流中的一个关键环节。我期待书中能够提供一些关于高级绘图技巧和交互式可视化的指导。我对书中提及的“复杂系统建模与仿真”部分也充满了好奇，希望能够学习到如何利用这两款软件来构建和分析复杂的动态系统。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期使用科学计算软件的研究者，我深知一款优秀的参考资料对于学习效率的重要性。这本书从内容安排和叙述方式上看，都展现出了极高的专业性和用户导向性。我特别希望能通过这本书，学习到更多关于“优化算法与数学建模”的实际应用技巧，例如如何利用MATLAB和Mathematica解决实际工程问题中的优化难题。书中对“高级程序设计与软件工程”的探讨，也让我充满了期待，我希望能够学习到一些编写健壮、可维护代码的最佳实践，从而提高我作为软件开发者的水平。此外，我对书中对“学术研究与工业界应用实例”的介绍充满了浓厚的兴趣，通过这些真实的案例，我希望能更直观地了解这两款软件在不同领域的实际影响力，并从中获得启发。

评分☆☆☆☆☆

读到这本书的目录，我感觉像是打开了一扇通往新世界的大门。它将MATLAB和Mathematica这两款看似独立但又在科学计算领域扮演着重要角色的软件，巧妙地结合在一起，形成了一个完整的学习体系。这种结构设计非常人性化，允许读者根据自己的需求和现有基础，选择性地学习其中的内容。我尤其感兴趣的是书中关于“跨平台协作与数据交换”的部分，因为在实际工作中，经常会遇到需要在这两款软件之间进行数据转换和算法迁移的情况，如何高效地实现这一点一直是个挑战。此外，书中对“高级算法实现与性能优化”的介绍也让我跃跃欲试，我希望能够学习到一些能够提升代码运行效率的技巧，尤其是在处理大规模数据集时，这一点显得尤为重要。我对书中提供的“案例分析与项目实践”环节寄予厚望，相信通过这些贴近实际应用的例子，我能够更深刻地理解软件的强大之处，并将其灵活运用到我的科研工作中。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计相当简洁，但又不失专业感。书名“MATLAB及Mathematica软件应用”一行字就清晰地表明了它的核心内容，对于初学者来说，这是一个非常直观的引导。我一直在寻找一本能够系统性地介绍这两款强大科学计算软件的书籍，特别是希望能找到一些实际应用案例，而不是仅仅罗列函数和语法。我希望这本书能够涵盖从基础操作到高级功能的进阶过程，能够让我在学习过程中逐步建立起扎实的理论基础和实践能力。例如，在MATLAB方面，我特别关注其在信号处理、图像处理以及数据分析方面的应用，这几块内容对我目前的研究项目至关重要。而在Mathematica方面，我则对它在符号计算、复杂模型构建和可视化方面的强大能力充满期待，希望能够通过这本书的学习，掌握如何利用Mathematica进行更高效的科学研究。这本书的出版，无疑为我这样的研究者提供了一个宝贵的学习资源，我相信它一定能帮助我更好地驾驭这两款软件，从而推动我的科研工作更上一层楼。

评分☆☆☆☆☆

这本书的风格非常引人入胜，作者用一种非常平易近人的方式讲解了MATLAB和Mathematica这两个庞大而复杂的软件系统。我特别欣赏书中大量的图示和代码示例，这些生动的元素让枯燥的理论变得鲜活起来，也让我在学习过程中不会感到迷茫。当我遇到一个新概念时，书中通常会立即提供相应的代码片段，让我能够亲手尝试，加深理解。我一直对“机器学习与数据挖掘”在MATLAB中的应用很感兴趣，也想了解Mathematica在“并行计算与高性能模拟”方面有什么独到的优势。这本书在这两方面的论述，我希望能获得更深入的洞见。另外，书中对“用户自定义函数与工具箱开发”的讲解，也让我看到了将软件能力扩展到极致的可能性。我非常期待书中能够提供一些关于如何构建和管理自己的代码库的建议，这将极大地提升我的开发效率。