MATLAB數(shù)值計算基礎(chǔ)與實例教程

前言
第1章數(shù)值計算基礎(chǔ)
1.1數(shù)據(jù)的類型
1.1.1字符串
1.1.2數(shù)值類型
1.1.3函數(shù)句柄
1.1.4布爾運(yùn)算與關(guān)系運(yùn)算
1.1.5結(jié)構(gòu)類型
1.1.6元胞數(shù)組
1.2數(shù)組的應(yīng)用
1.2.1數(shù)組創(chuàng)建
1.2.2數(shù)組操作
1.3矩陣運(yùn)算
1.3.1矩陣創(chuàng)建
1.3.2矩陣的算術(shù)運(yùn)算與關(guān)系運(yùn)算
1.3.3相關(guān)矩陣分析
1.3.4稀疏矩陣的創(chuàng)建與運(yùn)算
1.4多項式
1.4.1多項式創(chuàng)建
1.4.2多項式計算
1.5本章小結(jié)
1.6習(xí)題
第2章MATLAB基礎(chǔ)
2.1M文件概述
2.1.1M文件的創(chuàng)建與打開
2.1.2M文件的基本內(nèi)容
2.1.3M命令文件與M函數(shù)文件
2.1.4M文件案例
2.2程序控制結(jié)構(gòu)
2.2.1順序結(jié)構(gòu)
2.2.2選擇結(jié)構(gòu)
2.2.3循環(huán)結(jié)構(gòu)
2.2.4其他輔助控制語句
2.2.5程序控制結(jié)構(gòu)綜合案例
2.3MATLAB函數(shù)
2.3.1主函數(shù)
2.3.2子函數(shù)與私有函數(shù)
2.3.3嵌套函數(shù)
2.4Bug調(diào)試方法
2.5本章小結(jié)
2.6習(xí)題
第3章數(shù)值計算的通用函數(shù)
3.1符號計算基礎(chǔ)
3.1.1創(chuàng)建符號對象
3.1.2表達(dá)式創(chuàng)建
3.1.3運(yùn)算符及運(yùn)算
3.2符號矩陣運(yùn)算函數(shù)
3.2.1代數(shù)運(yùn)算函數(shù)
3.2.2線性運(yùn)算函數(shù)
3.2.3科學(xué)運(yùn)算函數(shù)
3.3數(shù)值統(tǒng)計函數(shù)
3.3.1隨機(jī)數(shù)
3.3.2最大（?。┲?
3.3.3和與積
3.3.4均（中）值
3.3.5標(biāo)準(zhǔn)差和方差
3.3.6協(xié)方差和相關(guān)系數(shù)
3.3.7排序
3.4數(shù)值積分函數(shù)
3.4.1一元函數(shù)
3.4.2矢量積分
3.4.3二元函數(shù)
3.4.4三元函數(shù)
3.5圖形繪制函數(shù)
3.5.1二維曲線繪制
3.5.2三維曲線繪制
3.5.3等值線繪制
3.5.4表面圖繪制
3.5.5曲面圖繪制
3.6本章小結(jié)
3.7習(xí)題
第4章數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵技術(shù)
4.1數(shù)據(jù)預(yù)處理
4.1.1處理缺失數(shù)據(jù)
4.1.2處理異常值
4.1.3數(shù)據(jù)平滑處理
4.1.4數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理與歸一化處理
4.2一維插值
4.2.1方法介紹
4.2.2實例應(yīng)用
4.3二維插值
4.3.1方法介紹
4.3.2實例應(yīng)用
4.4三維插值
4.4.1方法介紹
4.4.2實例應(yīng)用
4.5樣條插值
4.5.1方法介紹
4.5.2實例應(yīng)用
4.6拉格朗日插值
4.6.1方法介紹
4.6.2實例應(yīng)用
4.7擬合
4.7.1多項式最小二乘曲線擬合
4.7.2正交最小二乘擬合
4.7.3擬合界面
4.8本章小結(jié)
4.9習(xí)題
第5章高等數(shù)學(xué)中的數(shù)值計算
5.1極限
5.1.1數(shù)列極限
5.1.2函數(shù)極限
5.1.3極限的實現(xiàn)
5.1.4實例應(yīng)用
5.2導(dǎo)數(shù)
5.2.1意義與性質(zhì)
5.2.2導(dǎo)數(shù)與極值的實現(xiàn)
5.2.3實例應(yīng)用
5.3不定積分
5.3.1定義與性質(zhì)
5.3.2不定積分的實現(xiàn)
5.3.3實例應(yīng)用
5.4定積分
5.4.1定義與性質(zhì)
5.4.2定積分的實現(xiàn)
5.4.3實例應(yīng)用
5.5數(shù)值積分
5.5.1定義與性質(zhì)
5.5.2數(shù)值積分的實現(xiàn)
5.5.3實例應(yīng)用
5.6二重積分
5.6.1定義與性質(zhì)
5.6.2實例應(yīng)用
5.7常微分方程
5.7.1常微分方程求解方法
5.7.2微分方程的實現(xiàn)
5.7.3實例應(yīng)用
5.8綜合實例應(yīng)用
5.8.1求長方體體積案例
5.8.2衛(wèi)星的地面覆蓋案例
5.9本章小結(jié)
5.10習(xí)題
第6章線性代數(shù)中的數(shù)值計算
6.1矩陣運(yùn)算
6.1.1逆運(yùn)算
6.1.2轉(zhuǎn)置
6.1.3行列式運(yùn)算
6.1.4向量點乘
6.1.5混合積
6.1.6實例應(yīng)用
6.2秩與相關(guān)性
6.2.1矩陣與向量組的秩
6.2.2線性相關(guān)性
6.2.3最大無關(guān)組
6.2.4實例應(yīng)用
6.3特征值與二次型
6.3.1特征值與特征向量
6.3.2正交矩陣
6.3.3實例應(yīng)用
6.4線性方程組求解
6.4.1唯一解
6.4.2齊次線性方程組通解
6.4.3非齊次線性方程組通解
6.4.4MATLAB中其他內(nèi)置函數(shù)求解線
性方程組
6.4.5實例應(yīng)用
6.5綜合實例
6.5.1求解線性方程組案例
6.5.2線性規(guī)劃案例
6.5.3廠址選擇案例
6.6本章小結(jié)
6.7習(xí)題
第7章概率論與數(shù)理統(tǒng)計中的數(shù)值計算
7.1數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)知識
7.2離散型隨機(jī)變量
7.2.1三種常見分布
7.2.2七種概率密度函數(shù)值
7.2.3實例應(yīng)用
7.3連續(xù)型隨機(jī)變量
7.3.1六種常見分布
7.3.2兩種計算概率密度函數(shù)值的方法
7.3.3兩種計算累積概率函數(shù)值的方法
7.3.4兩種計算逆累積概率函數(shù)值的方法
7.3.5實例應(yīng)用
7.4一維隨機(jī)變量數(shù)字特征
7.4.1期望
7.4.2方差與標(biāo)準(zhǔn)差
7.4.3常用函數(shù)
7.4.4實例應(yīng)用
7.5二維隨機(jī)變量數(shù)字特征
7.5.1期望
7.5.2相關(guān)與協(xié)方差
7.5.3相關(guān)系數(shù)
7.5.4實例應(yīng)用
7.6參數(shù)估計
7.6.1點估計的評價角度
7.6.2區(qū)間估計的四種置信區(qū)間
7.6.3最大似然估計法
7.6.4實例應(yīng)用
7.7假設(shè)檢驗
7.7.1正態(tài)總體均值的假設(shè)檢驗
7.7.2正態(tài)總體方差的檢驗
7.7.3實例應(yīng)用
7.8綜合實例
7.8.1商品生產(chǎn)案例
7.8.2學(xué)生成績檢驗案例
7.9本章小結(jié)
7.10習(xí)題
第8章線性規(guī)劃與分析的優(yōu)化
8.1參數(shù)優(yōu)化
8.1.1設(shè)置優(yōu)化參數(shù)
8.1.2獲取優(yōu)化參數(shù)
8.2線性規(guī)劃問題簡介
8.3求解線性規(guī)劃
8.3.1MATLAB中的線性規(guī)劃函數(shù)
8.3.2線性最小二乘
8.3.3MATLAB中的線性規(guī)則實現(xiàn)
8.4優(yōu)化工具簡介
8.5綜合實例
8.5.1材料使用最優(yōu)化案例
8.5.2糧食生產(chǎn)與利潤最優(yōu)化案例
8.6本章小結(jié)
8.7習(xí)題
第9章非線性規(guī)劃與分析的優(yōu)化
9.1無約束與有約束的非線性規(guī)劃
9.1.1非線性規(guī)劃定義
9.1.2無約束非線性規(guī)劃
9.1.3有約束非線性規(guī)劃
9.2二次規(guī)劃問題
9.3多目標(biāo)規(guī)劃
9.4最小二乘擬合的規(guī)劃
9.5綜合實例
9.5.1投資與效益案例
9.5.2采購案例
9.6本章小結(jié)
9.7習(xí)題
第10章其他數(shù)值計算的求解問題
10.1單變量函數(shù)的求解
10.1.1二分法
10.1.2迭代法