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MATLAB與數學實驗(第3版)

作者：編者:艾冬梅//李艷晴//張麗靜//李曄//張林桐等|責編:王春華
出版社：機械工業
ISBN：9787111758419

出版日期：2024/08/01
裝幀：平裝
頁數：283

人民幣：RMB 69 元售價：元

內容大鋼

本書主要是為理工科院校各專業學生學習數學實驗、數學建模課程編寫的，內容主要包括：MATLAB的基礎知識和主要命令，MATLAB在線性代數、微積分、概率論、數理統計，優化以及機器學習中的應用，讀者在學習了本書之後，能很快掌握MATLAB軟體的主要功能，並能用MATLAB解決實際中遇到的問題。
本書可以作為高等學校各專業專科生、本科生、研究生及工程技術人員學習MATLAB或數學實驗課的教材和參考書。

作者介紹

編者:艾冬梅//李艷晴//張麗靜//李曄//張林桐等|責編:王春華

前言
第1章  MATLAB軟體入門
  1.1  MATLAB簡介和工作環境
    1.1.1  MATLAB的系統結構
    1.1.2  MATLAB的工具箱
    1.1.3  菜單和工具欄
    1.1.4  命令行窗口
    1.1.5  當前文件夾瀏覽器、路徑設置
    1.1.6  工作空間瀏覽器窗口和數組編輯器窗口
    1.1.7  M文件編輯/調試器窗口
    1.1.8  MATLAB的常用文件格式
    1.1.9  M文件
  1.2  基本運算
    1.2.1  數據類型
    1.2.2  矩陣和數組的運算
    1.2.3  字元串
  1.3  MATLAB程序設計
    1.3.1  順序語句
    1.3.2  循環語句
    1.3.3  選擇語句
    1.3.4  交互語句
  習題
第2章  MATLAB繪圖
  2.1  MATLAB二維曲線繪圖
    2.1.1  二維曲線繪圖命令
    2.1.2  控制參數
    2.1.3  二維特殊圖形
  2.2  MATLAB三維繪圖
    2.2.1  三維曲線繪圖命令
    2.2.2  控制參數
    2.2.3  三維特殊圖形
  2.3  圖形對象及其句柄
    2.3.1  圖形對象及句柄簡介
    2.3.2  動態圖形
  習題
第3章  線性代數相關運算
  3.1  矩陣
    3.1.1  矩陣的修改
    3.1.2  矩陣的基本代數運算
    3.1.3  矩陣的其他運算
  3.2  稀疏矩陣
    3.2.1  生成稀疏矩陣
    3.2.2  還原成全元素矩陣
    3.2.3  查看稀疏矩陣
    3.2.4  稀疏帶狀矩陣
  3.3  線性方程組的解法
    3.3.1  逆矩陣解法
    3.3.2  初等變換法
    3.3.3  矩陣分解法
    3.3.4  迭代解法

  3.4  矩陣的特徵值和特徵向量
    3.4.1  求矩陣的特徵值和特徵向量
    3.4.2  矩陣特徵值的幾何意義
    3.4.3  馬爾可夫過程
  3.5  綜合實驗
    3.5.1  綜合實驗一：瀕危動物生態模擬
    3.5.2  綜合實驗二：圖像的壓縮
  習題
第4章  微積分相關運算
  4.1  求極限
    4.1.1  理解極限的概念
    4.1.2  用MATLAB軟體求函數極限
  4.2  求導數
    4.2.1  導數的概念
    4.2.2  用MATLAB軟體求函數導數
  4.3  求積分
  4.4  數值積分
    4.4.1  公式的導出
    4.4.2  用MATLAB求數值積分
  4.5  無窮級數
    4.5.1  級數的符號求和
    4.5.2  級數斂散性的判定
    4.5.3  級數的泰勒展開
  4.6  常微分方程
    4.6.1  常微分方程的符號解法
    4.6.2  常微分方程的數值解法
  4.7  綜合性實驗：阻尼振動
  習題
第5章  多項式及多項式擬合和插值
  5.1  多項式的構造
  5.2  多項式的基本運算
  5.3  有理多項式的運算
  5.4  代數式的符號運算
  5.5  多項式擬合
  5.6  多項式插值
    5.6.1  一維多項式插值
    5.6.2  二維多項式插值
  5.7  綜合實驗：消費價格指數的預測
  習題
第6章  概率論與數理統計相關運算
  6.1  古典概型
  6.2  概率論相關運算與MATLAB實現
    6.2.1  理論知識
    6.2.2  相關MATLAB命令
  6.3  生成統計圖
    6.3.1  頻數直方圖
    6.3.2  統計量
  6.4  參數估計
    6.4.1  理論知識
    6.4.2  參數估計的MATLAB實現

  6.5  假設檢驗
    6.5.1  理論知識
    6.5.2  參數假設檢驗的MATLAB實現
  6.6  蒙特卡羅模擬
    6.6.1  隨機性問題
    6.6.2  確定性問題
  6.7  綜合性實驗：微信紅包模擬
  習題
第7章  優化相關運算
  7.1  一維函數的極值
    7.1.1  進退法
    7.1.2  黃金分割法
    7.1.3  牛頓法
    7.1.4  拋物線法
    7.1.5  MATLAB工具箱中的基本函數
  7.2  多維無約束的極值
    7.2.1  最速下降法
    7.2.2  共軛梯度法
    7.2.3  擬牛頓法
    7.2.4  MATLAB工具箱中的基本函數
    7.2.5  實例：產銷量的最佳安排
  7.3  非線性擬合
  7.4  綜合實驗：使用MATLAB求解廣告投放的權衡曲線
  習題
第8章  機器學習
  8.1  機器學習概述
    8.1.1  機器學習的定義
    8.1.2  機器學習的歷史
    8.1.3  機器學習的應用領域
  8.2  機器學習任務
    8.2.1  機器學習術語介紹
    8.2.2  機器學習演算法種類
  8.3  支持向量機
    8.3.1  演算法概述
    8.3.2  演算法原理
    8.3.3  演算法實現
  8.4  決策樹
    8.4.1  演算法概述
    8.4.2  演算法原理
    8.4.3  演算法實現
  8.5  k均值
    8.5.1  演算法概述
    8.5.2  演算法原理
    8.5.3  演算法實現
  8.6  層次聚類演算法
    8.6.1  演算法概述
    8.6.2  演算法原理
    8.6.3  演算法實現
  8.7  線性回歸
    8.7.1  演算法概述

    8.7.2  演算法原理
    8.7.3  演算法實現
  8.8  BP神經網路
    8.8.1  演算法概述
    8.8.2  演算法原理
    8.8.3  演算法實現
  8.9  機器學習工具箱
  習題
參考文獻

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