MATLAB程序設(shè)計導(dǎo)論

出版者的話
譯者序
前言
第一部分計算基礎(chǔ)
第1章計算機(jī)與編程語言簡介2
11早期計算史2
12現(xiàn)代計算機(jī)3
13什么是編程3
14編程語言概述4
15計算機(jī)中的數(shù)字表示及其潛在問題5
151離散化——計算機(jī)的主要弱點5
152二進(jìn)制表示6
153浮點數(shù)表示6
154結(jié)論7
16自學(xué)7
第2章MATLAB基礎(chǔ)9
21MATLAB的圖形用戶界面9
22功能強(qiáng)大的MATLAB計算器11
221MATLAB的變量類型11
222內(nèi)置函數(shù)和運算符12
223運算符的優(yōu)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(chuàng)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(xué)23
第3章布爾代數(shù)、條件語句和循環(huán)24
31布爾代數(shù)24
311MATLAB中布爾運算符的優(yōu)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等于語句的常見錯誤28
35循環(huán)28
351while循環(huán)28
352特殊命令——break和continue29
353for循環(huán)30
36自學(xué)31
第4章函數(shù)、腳本和良好的編程實踐32
41動機(jī)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(shù)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(yù)見非預(yù)期行為37
443運行測試用例38
444檢查并清理輸入?yún)?shù)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(jié)40
45遞歸函數(shù)和匿名函數(shù)40
451遞歸函數(shù)40
452匿名函數(shù)41
46自學(xué)42
第二部分使用MATLAB求解日常問題
第5章線性代數(shù)方程組求解46
51風(fēng)鈴問題46
52MATLAB內(nèi)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(fēng)鈴問題49
54示例：惠斯通電橋問題50
55自學(xué)52
第6章數(shù)據(jù)約簡與擬合53
61數(shù)據(jù)約簡與擬合的必要性53
62擬合的正式定義53
63數(shù)據(jù)擬合示例54
64參數(shù)不確定性估計56
65擬合結(jié)果評估56
66如何得到最優(yōu)擬合58
661數(shù)據(jù)繪圖60
662選擇擬合模型60
663擬合參數(shù)的初始猜測61
664基于初始猜測的數(shù)據(jù)和模型繪制61
665擬合數(shù)據(jù)62
666擬合參數(shù)的不確定性評估63
67自學(xué)65
第7章數(shù)值導(dǎo)數(shù)67
71通過前向差分估計導(dǎo)數(shù)67
72數(shù)值導(dǎo)數(shù)的算法誤差估計68
73通過中心差分估計導(dǎo)數(shù)69
74自學(xué)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(jìn)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(jìn)行解析求導(dǎo)80
872使用牛頓拉弗森法進(jìn)行數(shù)值求導(dǎo)81
88Ridders法81
89求根算法的陷阱82
810求根算法總結(jié)83
811MATLAB內(nèi)置求根命令84
812自學(xué)84
第9章數(shù)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(dǎo)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(shù)值積分陷阱94
991使用大量的數(shù)據(jù)點94
992使用過少的數(shù)據(jù)點95
910MATLAB的積分函數(shù)95
911自學(xué)96
第10章數(shù)據(jù)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(zhǔn)則102
105三次樣條插值102
106MATLAB內(nèi)置的插值方法104
107外推法104
108插值的非常規(guī)應(yīng)用104
109自學(xué)105
第三部分深入研究并擴(kuò)展科學(xué)家的工具箱
第11章隨機(jī)數(shù)生成器和隨機(jī)過程108
111統(tǒng)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(shù)108
112均勻隨機(jī)分布109
113隨機(jī)數(shù)生成器和計算機(jī)110
1131線性同余生成器110
1132隨機(jī)數(shù)生成器周期111
114如何檢驗隨機(jī)數(shù)生成器111
115MATLAB的內(nèi)置隨機(jī)數(shù)生成器113
116自學(xué)114
第12章蒙特卡羅仿真115
121釘板實驗115
122拋硬幣游戲117
123傳染病傳播118
124自學(xué)123
第13章優(yōu)化問題125
131優(yōu)化問題簡介125
132一維優(yōu)化126
1321黃金分割最優(yōu)搜索算法126
1322一維最優(yōu)MATLAB內(nèi)置函數(shù)128
1323一維優(yōu)化示例128
133多維優(yōu)化130
134組合優(yōu)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(xué)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(shù)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(shù)值求解器157
144剛性常微分方程及數(shù)值解的穩(wěn)定性問題157
145MATLAB的內(nèi)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
1462空氣阻