商品簡介
本書介紹了利用MATLAB 2020進行數學計算和工程分析的各種方法和技巧，主要內容包括MATLAB的入門和基礎知識、資料可視化與二維繪圖、三維繪圖、特殊圖形與影像處理、試驗資料分析與處理、矩陣分析、特殊圖形與影像處理、數學分析、微分方程、優化設計等。
本書內容覆蓋面廣，涵蓋數學計算與工程分析等各個方面；實例豐富典型，全書通過上百個實例指導讀者有的放矢地進行學習，而且所有實例均在計算機上驗證通過，方便讀者直接上手使用。
此外，本書還配送了電子資料包，包含全書講解實例和練習實例的原始檔案素材，並製作了全程實例同步視頻檔。掃描書中二維碼，觀看講解視頻，輕鬆愉悅地學習本書。
本書既適合MATLAB初學者入門學習使用，也可作為高等院校理工科類專業師生的教材及參考書。
名人/編輯推薦
本書特色如下：
1.內容全面，知識體系完善。本書循序漸進地介紹了MATLAB 2020的常用操作及功能，滿足日常工作學習需要。
2.工程案例豐富實用。精選大量各行業領域中的經典案例展開分析與講解，滿足不同行業讀者的需求。
3.軟件版本新，適用範圍廣。本書基於目前新版MATLAB 2020編寫而成，同樣適合低版本軟件的讀者操作學習。
4.微視頻學習更便捷。本書配有大量同步講解視頻，掃書中二維碼邊學邊看，大大提高學習效率。
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6.優質的在線學習服務。作者團隊成員都是行業內認證的專家，免費為讀者提供答疑解惑服務。
序
MATLAB是美國MathWorks公司出品的一款優秀的數學計算軟件，其強大的數值計算能力和資料可視化能力令人震撼。經過多年的發展，MATLAB已經發展到了R2020a版本，功能日趨完善。MATLAB已經成為多種學科必不可少的計算工具，成為自動控制、應用數學、信息與計算科學等專業大學生與研究生必須掌握的基本技能，越來越多的學生借助MATLAB來學習數學分析、影像處理、模擬分析。
MATLAB本身是一個極為豐富的資源庫，因此，對大多數使用者來說，一定有部分MATLAB功能看起來是“透明”的，也就是說使用者能明白其全部細節；另有些功能表現為“灰色”，即用戶雖明白其原理，但是對於具體的執行細節不能完全掌握；還有些內容則是“全黑”，也就是用戶對它們一無所知。
為了幫助零基礎讀者快速掌握MATLAB的使用方法，本書從基礎著手，對MATLAB的基本函數功能進行了詳細的介紹，同時根據不同學科讀者的需求，結合數學計算、圖形繪製、模擬分析、最優化設計和外部接口程序設計等不同的領域展開案例分析，讓讀者能夠學以致用。
本書主要特色如下：
① 內容全面，知識體系完善。本書循序漸進地介紹了MATLAB 2020的常用操作及功能，滿足日常工作學習需要。
② 工程案例豐富實用。精選大量各行業領域中的經典案例展開分析與講解，滿足不同行業讀者的需求。
③ 軟件版本新，適用範圍廣。本書基於目前最新的MATLAB 2020版本編寫而成，同樣適合低版本軟件的讀者操作學習。
④ 微視頻學習更便捷。本書配有大量講解視頻，掃書中二維碼邊學邊看，大大提高學習效率。
⑤ 附贈超值學習資源。除配套視頻外，本書還同步贈送全部實例的原始檔案素材，方便讀者實踐拓展。
⑥ 優質的在線學習服務。作者團隊成員都是行業內認證的專家，免費為讀者提供答疑解惑服務。
本書由雲智造技術聯盟編著。雲智造技術聯盟是一個集CAD/CAM/CAE/EDA技術研討、工程開發、培訓諮詢和圖書創作於一體的工程技術人員協作聯盟，包含20多位專職和眾多兼職CAD/CAM/CAE/EDA工程技術專家，成員精通各種CAD/CAM/CAE/EDA軟件，在相關專業方向圖書創作領域具有豐富的理論和實踐經驗。
由於MATLAB功能十分強大，加之筆者水準有限，且時間倉促，書中疏漏之處在所難免，懇請廣大專家、讀者批評指正。
編著者
目次
1．1 MATLAB概述 2
1．1．1 什麼是MATLAB 2
1．1．2 MATLAB的發展歷程 3
1．1．3 MATLAB的特點 4
1．1．4 MATLAB系統 6
1．1．5 MATLAB R2020a的新特性 7
1．2 MATLAB 2020的工作環境 8
1．2．1 啟動MATLAB 8
1．2．2 命令列窗口 10
1．2．3 命令歷史記錄窗口 11
1．2．4 當前資料夾窗口 11
1．2．5 工作區窗口 12
1．2．6 功能區 12
1．3 MATLAB的説明系統 14
1．3．1 在線說明系統 14
1．3．2 命令列窗口查詢説明系統 14
1．3．3 連線演示系統 17
1．3．4 常用命令和技巧 18
1．4 MATLAB的搜索路徑與擴展 19
1．4．1 MATLAB的搜索路徑 19
1．4．2 MATLAB搜索路徑擴展 21
第2章 MATLAB基礎知識
2．1 資料類型 23
2．1．1 變數與常量 23
2．1．2 數值 24
2．1．3 字串 27
2．1．4 向量 29
2．1．5 矩陣 31
2．1．6 單元型變數 41
2．1．7 結構型變數 43
2．2 運算子 45
2．2．1 算術運算子 45
2．2．2 關係運算子 46
2．2．3 邏輯運算子 46
2．3 數值運算 46
2．3．1 矩陣運算 47
2．3．2 向量運算 52
2．3．3 多項式運算 53
2．4 符號運算 57
2．4．1 符號運算式的生成 57
2．4．2 符號運算式的運算 58
2．4．3 符號與數值間的轉換 60
2．4．4 符號矩陣 62
2．5 M文件 68
2．5．1 命令文件 68
2．5．2 函數檔 69
2．6 MATLAB程序設計 72
2．6．1 程式結構 72
2．6．2 程式的流程控制 79
2．6．3 互動式輸入 86
2．6．4 程式調試 88
2．7 圖形窗口 91
2．7．1 圖形窗口的創建 91
2．7．2 工具條的使用 94
第3章 數據可視化與二維繪圖
3．1 數據可視化 99
3．1．1 離散情況 99
3．1．2 連續情況 101
3．2 二維繪圖 102
3．2．1 plot繪圖命令 102
3．2．2 fplot繪圖命令 108
3．2．3 fimplicit繪圖命令 111
3．2．4 其他坐標系下的繪圖命令 112
3．3 二維圖形修飾處理 117
3．3．1 坐標軸控制 117
3．3．2 圖形注釋 119
3．3．3 圖形放大與縮小 125
3．3．4 顏色控制 126
第4章 三維繪圖
4．1 三維繪圖 129
4．1．1 三維曲線繪圖命令 129
4．1．2 三維網格命令 131
4．1．3 三維曲面命令 136
4．1．4 柱面與球面 139
4．1．5 三維圖形等值線 141
4．2 三維圖形修飾處理 148
4．2．1 視角處理 148
4．2．2 顏色處理 149
4．2．3 光照處理 154
第5章 特殊圖形與影像處理
5．1 特殊圖形 159
5．1．1 統計圖形 159
5．1．2 離散資料圖形 165
5．1．3 向量圖形 169
5．2 影像處理及動畫演示 172
5．2．1 圖像的讀寫 173
5．2．2 圖像的顯示及信息查詢 174
5．2．3 動畫演示 178
第6章 試驗資料分析與處理
6．1 曲線擬合 181
6．1．1 最小二乘曲線擬合 181
6．1．2 直線的最小二乘擬合 184
6．2 數值插值 187
6．2．1 拉格朗日（Lagrange）插值 187
6．2．2 埃爾米特（Hermite）插值 189
6．2．3 分段線性插值 191
6．2．4 三次樣條插值 194
6．2．5 多維插值 195
6．3 回歸分析 196
6．3．1 一元線性回歸 197
6．3．2 多元線性回歸 198
6．3．3 部分最小二乘回歸 201
6．4 方差分析 207
6．4．1 單因素方差分析 207
6．4．2 雙因素方差分析 210
6．5 正交試驗分析 214
6．5．1 正交試驗的極差分析 214
6．5．2 正交試驗的方差分析 217
6．6 判別分析 220
6．6．1 距離判別 220
6．6．2 費歇判別 224
6．7 多中繼資料相關分析 226
6．7．1 主成分分析 226
6．7．2 典型相關分析 228
6．8 MATLAB 數理統計基礎 231
6．8．1 樣本均值 231
6．8．2 樣本方差與標準差 232
6．8．3 協方差和相關係數 233
6．8．4 資料比較 234
6．8．5 數據累積與累和 237
第7章 矩陣分析
7．1 特徵值與特徵向量 239
7．1．1 標準特徵值與特徵向量問題 239
7．1．2 廣義特徵值與特徵向量問題 241
7．1．3 部分特徵值問題 242
7．2 矩陣對角化 244
7．2．1 預備知識 244
7．2．2 具體操作 246
7．3 若爾當(Jordan)標準形 248
7．3．1 若爾當(Jordan)標準形介紹 248
7．3．2 jordan命令 249
7．4 矩陣的反射與旋轉變換 250
7．4．1 兩種變換介紹 250
7．4．2 豪斯霍爾德(Householder)反射變換 251
7．4．3 吉文斯(Givens)旋轉變換 253
第8章 矩陣的應用
8．1 矩陣分解 257
8．1．1 楚列斯基(Cholesky)分解 257
8．1．2 LU分解 258
8．1．3 LDMT與LDLT分解 259
8．1．4 QR分解 262
8．1．5 SVD分解 265
8．1．6 舒爾(Schur)分解 266
8．1．7 海森伯格(Hessenberg)分解 268
8．2 線性方程組的求解 269
8．2．1 線性方程組基礎 269
8．2．2 利用矩陣的逆（偽逆）與除法求解 271
8．2．3 利用行階梯形求解 272
8．2．4 利用矩陣分解法求解 274
8．2．5 非負最小二乘解 279
8．3 綜合應用舉例 280
第9章 數學分析
9．1 極限、導數與微分 287
9．1．1 極限 287
9．1．2 導數與微分 288
9．2 積分 290
9．2．1 定積分與廣義積分 290
9．2．2 不定積分 293
9．3 級數求和 294
9．3．1 有限項級數求和 294
9．3．2 無窮級數求和 296
9．4 泰勒(Taylor)展開 297
9．4．1 泰勒(Taylor)定理 297
9．4．2 MATLAB實現方法 298
9．5 傅裡葉(Fourier)展開 300
9．6 積分變換 301
9．6．1 傅裡葉(Fourier)積分變換 302
9．6．2 傅裡葉(Fourier)逆變換 303
9．6．3 快速傅裡葉(Fourier)變換 305
9．6．4 拉普拉斯(Laplace)變換 307
9．6．5 拉普拉斯(ilaplace)逆變換 308
9．7 多元函數分析 310
9．7．1 多元函數的偏導 310
9．7．2 多元函數的梯度 312
9．8 多重積分 314
9．8．1 二重積分 314
9．8．2 三重積分 316
第10章 微分方程
10．1 常微分方程的數值解法 320
10．1．1 歐拉(Euler)方法 320
10．1．2 龍格-庫塔(Runge-Kutta)方法 323
10．1．3 龍格-庫塔(Runge-Kutta)方法解剛性問題 329
10．2 常微分方程的符號解法 330
10．3 時滯微分方程的數值解法 331
10．4 偏微分方程 333
10．4．1 偏微分方程簡介 334
10．4．2 區域設置及網格化 335
10．4．3 邊界條件設置 339
10．4．4 解特徵值方程 343
第11章 優化設計
11．1 優化問題概述 346
11．1．1 背景 346
11．1．2 基本概念及分支 346
11．1．3 最優化問題的實現 349
11．2 線性規劃 349
11．2．1 表述形式 350
11．2．2 MATLAB求解 351
11．3 無約束優化問題 358
11．3．1 無約束優化算法簡介 358
11．3．2 MATLAB求解 359
11．4 約束優化問題 366
11．4．1 單變數約束優化問題 366
11．4．2 多元約束優化問題 369
11．4．3 Minimax問題 373
11．4．4 二次規劃問題 377
11．5 最小二乘優化 380
11．5．1 線性最小二乘優化 380
11．5．2 非線性最小二乘優化 384
11．5．3 最小二乘曲線擬合 387
11．6 多目標規劃 390
11．6．1 表述形式 391
11．6．2 MATLAB求解 391
11．7 非線性方程（組）的求解 395
11．7．1 非線性方程的求解 395
11．7．2 非線性方程組的求解 396
11．8 優化參數設置 398
11．8．1 設置優化參數 398
11．8．2 獲取優化參數 402
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