MATLAB程序設計導論（簡體書）

本書分三個層次進行內容組織：計算基礎、使用MATLAB解決日常生活問題、深入研究和擴展。計算基礎部分除了介紹MATLAB的基礎知識，還包含計算歷史和編程語言的簡要介紹，以及良好的編程實踐。這部分內容凝練了大學中常開設的“計算機基礎”和“計算機科學導論”等課程的精華。第二部分主要涉及線性代數方程求解、數值求導、求根算法等內容，利用高等數學和線性代數等課程的基本知識，簡單快速地解決日常生活中的常見問題。*後一部分是關於MATLAB的深入研究和擴展，介紹了隨機過程、蒙特卡洛仿真、優化問題和離散傅裡葉變換等內容，當你深入到實際科學研究和工程項目時都會用到這方面的內容。

尤金尼‧E. 米哈伊洛夫，得克薩斯農工大學物理系博士，MIT博士後，現為威廉與瑪麗學院教師。

出版者的話
譯者序
前言
第一部分計算基礎
第1章計算機與編程語言簡介2
11早期計算史2
12現代計算機3
13什麼是編程3
14編程語言概述4
15計算機中的數字表示及其潛在問題5
151離散化――計算機的主要弱點5
152二進制表示6
153浮點數表示6
154結論7
16自學7
第2章MATLAB基礎9
21MATLAB的圖形用戶界面9
22功能強大的MATLAB計算器11
221MATLAB的變量類型11
222內置函數和運算符12
223運算符的優先級13
224注釋14
23高效編輯14
24使用幫助文檔15
25矩陣16
251創建和訪問矩陣元素16
252基本矩陣運算17
253字符串矩陣20
26冒號運算符20
27繪圖21
28自學23
第3章布爾代數、條件語句和循環24
31布爾代數24
311MATLAB中布爾運算符的優先級25
312MATLAB布爾邏輯運算舉例25
32比較運算符26
321向量比較26
322矩陣比較27
33條件語句27
331if-else-end語句27
332if語句的簡短形式28
34等於語句的常見錯誤28
35循環28
351while循環28
352特殊命令――break和continue29
353for循環30
36自學31
第4章函數、腳本和良好的編程實踐32
41動機引例32
411銀行利率問題32
412飛行時間問題32
42腳本33
43函數35
44良好的編程實踐37
441簡化代碼37
442試著預見非預期行為37
443運行測試用例38
444檢查並清理輸入參數39
445判斷解是否符合實際40
446良好的編程實踐總結40
45遞歸函數和匿名函數40
451遞歸函數40
452匿名函數41
46自學42
第二部分使用MATLAB求解日常問題
第5章線性代數方程組求解46
51風鈴問題46
52MATLAB內置求解器48
521逆矩陣法48
522無逆矩陣計算的方法48
523選用哪種方法48
53用MATLAB求解風鈴問題49
54示例：惠斯通電橋問題50
55自學52
第6章數據約簡與擬合53
61數據約簡與擬合的必要性53
62擬合的正式定義53
63數據擬合示例54
64參數不確定性估計56
65擬合結果評估56
66如何得到最優擬合58
661數據繪圖60
662選擇擬合模型60
663擬合參數的初始猜測61
664基於初始猜測的數據和模型繪製61
665擬合數據62
666擬合參數的不確定性評估63
67自學65
第7章數值導數67
71通過前向差分估計導數67
72數值導數的算法誤差估計68
73通過中心差分估計導數69
74自學70
第8章求根算法71
81求根問題71
82試錯法71
83二分法72
831二分法示例和測試用例74
832二分法代碼的可能改進76
84算法收斂76
85試位法77
86割線法78
87牛頓拉弗森法79
871使用牛頓拉弗森法進行解析求導80
872使用牛頓拉弗森法進行數值求導81
88Ridders法81
89求根算法的陷阱82
810求根算法總結83
811MATLAB內置求根命令84
812自學84
第9章數值積分方法86
91積分問題描述86
92矩形法86
93梯形法89
94辛普森法90
95廣義積分公式90
96蒙特卡羅積分91
961示例：計算池塘面積91
962樸素蒙特卡羅積分91
963蒙特卡羅積分推導91
964蒙特卡羅方法的算法誤差92
97多維積分92
98蒙特卡羅多維積分94
99數值積分陷阱94
991使用大量的數據點94
992使用過少的數據點95
910MATLAB的積分函數95
911自學96
第10章數據插值98
101最近鄰插值98
102線性插值99
103多項式插值101
104好的插值程序的準則102
105三次樣條插值102
106MATLAB內置的插值方法104
107外推法104
108插值的非常規應用104
109自學105
第三部分深入研究並擴展科學家的工具箱
第11章隨機數生成器和隨機過程108
111統計和概率簡介108
1111離散事件的概率108
1112概率密度函數108
112均勻隨機分佈109
113隨機數生成器和計算機110
1131線性同餘生成器110
1132隨機數生成器週期111
114如何檢驗隨機數生成器111
115MATLAB的內置隨機數生成器113
116自學114
第12章蒙特卡羅仿真115
121釘板實驗115
122拋硬幣遊戲117
123傳染病傳播118
124自學123
第13章優化問題125
131優化問題簡介125
132一維優化126
1321黃金分割最優搜索算法126
1322一維最優MATLAB內置函數128
1323一維優化示例128
133多維優化130
134組合優化135
1341背包問題135
1342旅行商問題138
135模擬退火算法143
136遺傳算法150
137自學151
第14章常微分方程153
141常微分方程簡介153
142邊界條件154
143求解常微分方程的數值方法155
1431歐拉方法155
1432二階RungeKutta方法(RK2)156
1433四階RungeKutta法(RK4)157
1434其他數值求解器157
144剛性常微分方程及數值解的穩定性問題157
145MATLAB的內置常微分方程求解器159
146常微分方程示例159
1461自由落體159