自然科学总论 类型
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126千字 字数
2024-08-01 发行日期
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主编推荐语

全面而系统讲解MATLAB的基本理论和一些实用技巧。

内容简介

数学实验将经典的数学知识、数学建模和计算机应用三者有机地结合在一起，使读者可以深入理解数学的基本概念、基本理论，熟悉常用数学软件，同时使读者真正做到“学数学，用数学”，从而激发读者学习数学的兴趣。

本书结合作者十余年数学实验课程的教学经验编写而成，内容主要包括：MATLAB的基础知识和主要命令，MATLAB在线性代数、微积分、概率论、数理统计、优化以及机器学习中的应用。读者在学习了本书之后，能很快掌握MATLAB软件的主要功能，并能用MATLAB解决实际中遇到的问题。

目录

  • 版权信息
  • 前言
  • 第1章 MATLAB软件入门
  • 1.1 MATLAB简介和工作环境
  • 1.1.1 MATLAB的系统结构
  • 1.1.2 MATLAB的工具箱
  • 1.1.3 菜单和工具栏
  • 1.1.4 命令行窗口
  • 1.1.5 当前文件夹浏览器、路径设置
  • 1.1.6 工作空间浏览器窗口和数组编辑器窗口
  • 1.1.7 M文件编辑/调试器窗口
  • 1.1.8 MATLAB的常用文件格式
  • 1.1.9 M文件
  • 1.2 基本运算
  • 1.2.1 数据类型
  • 1.2.2 矩阵和数组的运算
  • 1.2.3 字符串
  • 1.3 MATLAB程序设计
  • 1.3.1 顺序语句
  • 1.3.2 循环语句
  • 1.3.3 选择语句
  • 1.3.4 交互语句
  • 习题
  • 第2章 MATLAB绘图
  • 2.1 MATLAB二维曲线绘图
  • 2.1.1 二维曲线绘图命令
  • 2.1.2 控制参数
  • 2.1.3 二维特殊图形
  • 2.2 MATLAB三维绘图
  • 2.2.1 三维曲线绘图命令
  • 2.2.2 控制参数
  • 2.2.3 三维特殊图形
  • 2.3 图形对象及其句柄
  • 2.3.1 图形对象及句柄简介
  • 2.3.2 动态图形
  • 习题
  • 第3章 线性代数相关运算
  • 3.1 矩阵
  • 3.1.1 矩阵的修改
  • 3.1.2 矩阵的基本代数运算
  • 3.1.3 矩阵的其他运算
  • 3.2 稀疏矩阵
  • 3.2.1 生成稀疏矩阵
  • 3.2.2 还原成全元素矩阵
  • 3.2.3 查看稀疏矩阵
  • 3.2.4 稀疏带状矩阵
  • 3.3 线性方程组的解法
  • 3.3.1 逆矩阵解法
  • 3.3.2 初等变换法
  • 3.3.3 矩阵分解法
  • 3.3.4 迭代解法
  • 3.4 矩阵的特征值和特征向量
  • 3.4.1 求矩阵的特征值和特征向量
  • 3.4.2 矩阵特征值的几何意义
  • 3.4.3 马尔可夫过程
  • 3.5 综合实验
  • 3.5.1 综合实验一：濒危动物生态仿真
  • 3.5.2 综合实验二：图像的压缩
  • 习题
  • 第4章 微积分相关运算
  • 4.1 求极限
  • 4.1.1 理解极限的概念
  • 4.1.2 用MATLAB软件求函数极限
  • 4.2 求导数
  • 4.2.1 导数的概念
  • 4.2.2 用MATLAB软件求函数导数
  • 4.3 求积分
  • 4.4 数值积分
  • 4.4.1 公式的导出
  • 4.4.2 用MATLAB求数值积分
  • 4.5 无穷级数
  • 4.5.1 级数的符号求和
  • 4.5.2 级数敛散性的判定
  • 4.5.3 级数的泰勒展开
  • 4.6 常微分方程
  • 4.6.1 常微分方程的符号解法
  • 4.6.2 常微分方程的数值解法
  • 4.7 综合性实验：阻尼振动
  • 习题
  • 第5章 多项式及多项式拟合和插值
  • 5.1 多项式的构造
  • 5.2 多项式的基本运算
  • 5.3 有理多项式的运算
  • 5.4 代数式的符号运算
  • 5.5 多项式拟合
  • 5.6 多项式插值
  • 5.6.1 一维多项式插值
  • 5.6.2 二维多项式插值
  • 5.7 综合实验：消费价格指数的预测
  • 习题
  • 第6章 概率论与数理统计相关运算
  • 6.1 古典概型
  • 6.2 概率论相关运算与MATLAB实现
  • 6.2.1 理论知识
  • 6.2.2 相关MATLAB命令
  • 6.3 生成统计图
  • 6.3.1 频数直方图
  • 6.3.2 统计量
  • 6.4 参数估计
  • 6.4.1 理论知识
  • 6.4.2 参数估计的MATLAB实现
  • 6.5 假设检验
  • 6.5.1 理论知识
  • 6.5.2 参数假设检验的MATLAB实现
  • 6.6 蒙特卡罗模拟
  • 6.6.1 随机性问题
  • 6.6.2 确定性问题
  • 6.7 综合性实验：微信红包模拟
  • 习题
  • 第7章 优化相关运算
  • 7.1 一维函数的极值
  • 7.1.1 进退法
  • 7.1.2 黄金分割法
  • 7.1.3 牛顿法
  • 7.1.4 抛物线法
  • 7.1.5 MATLAB工具箱中的基本函数
  • 7.2 多维无约束的极值
  • 7.2.1 最速下降法
  • 7.2.2 共轭梯度法
  • 7.2.3 拟牛顿法
  • 7.2.4 MATLAB工具箱中的基本函数
  • 7.2.5 实例：产销量的最佳安排
  • 7.3 非线性拟合
  • 7.4 综合实验：使用MATLAB求解广告投放的权衡曲线
  • 习题
  • 第8章 机器学习
  • 8.1 机器学习概述
  • 8.1.1 机器学习的定义
  • 8.1.2 机器学习的历史
  • 8.1.3 机器学习的应用领域
  • 8.2 机器学习任务
  • 8.2.1 机器学习术语介绍
  • 8.2.2 机器学习算法种类
  • 8.3 支持向量机
  • 8.3.1 算法概述
  • 8.3.2 算法原理
  • 8.3.3 算法实现
  • 8.4 决策树
  • 8.4.1 算法概述
  • 8.4.2 算法原理
  • 8.4.3 算法实现
  • 8.5 k均值
  • 8.5.1 算法概述
  • 8.5.2 算法原理
  • 8.5.3 算法实现
  • 8.6 层次聚类算法
  • 8.6.1 算法概述
  • 8.6.2 算法原理
  • 8.6.3 算法实现
  • 8.7 线性回归
  • 8.7.1 算法概述
  • 8.7.2 算法原理
  • 8.7.3 算法实现
  • 8.8 BP神经网络
  • 8.8.1 算法概述
  • 8.8.2 算法原理
  • 8.8.3 算法实现
  • 8.9 机器学习工具箱
  • 习题
  • 参考文献
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出版方

机械工业出版社

机械工业出版社是全国优秀出版社，自1952年成立以来，坚持为科技、为教育服务，以向行业、向学校提供优质、权威的精神产品为宗旨，以“服务社会和人民群众需求，传播社会主义先进文化”为己任，产业结构不断完善，已由传统的图书出版向着图书、期刊、电子出版物、音像制品、电子商务一体化延伸，现已发展为多领域、多学科的大型综合性出版社，涉及机械、电工电子、汽车、计算机、经济管理、建筑、ELT、科普以及教材、教辅等领域。