MATLAB數(shù)值計(jì)算（英文版 2013修訂版）

定　價(jià)：￥88.00

作　者：	Cleve B.Moler 著
出版社：	北京航空航天大學(xué)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	計(jì)算機(jī)/網(wǎng)絡(luò) 行業(yè)軟件及應(yīng)用

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ISBN：	9787512415751	出版時(shí)間：	2014-10-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁(yè)數(shù)：	346	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　《MATLAB數(shù)值計(jì)算·2013修訂版（英文版）》已得到MATLAB、數(shù)值分析和科學(xué)計(jì)算之父Cleve Moler 本人正式授權(quán)。該書不以深?yuàn)W的數(shù)值分析理論為內(nèi)容，而以易于理解的數(shù)學(xué)思維和便于掌握的數(shù)學(xué)計(jì)算編程技術(shù)為教學(xué)素材。該書摒棄以往數(shù)值分析教材中常見的程式性定理、定理證明、收斂性理論和冗長(zhǎng)公式推演。該書數(shù)值算法原理的表述，言簡(jiǎn)意駭、層次豐富、見解獨(dú)到、權(quán)威精辟；數(shù)學(xué)計(jì)算軟件的教學(xué)內(nèi)容易學(xué)易懂，構(gòu)思巧妙而循循善誘。　全書正文共11 章，包括：MATLAB 入門、線性方程組、插值、零點(diǎn)和根、最小二乘、定積分、常微分方程、隨機(jī)數(shù)、傅立葉分析、特征值和奇異值、偏微分方程。每章后都配置了大量習(xí)題。與本書正文及習(xí)題匹配的70 多個(gè)M 文件都由Cleve Moler 本人編寫，并被其本人贊為最引以自傲的軟件作品。該書所有代碼都適配于MATLAB R2014a?！≡摃荂leve Moler 專為高校研究生、本科生編寫的數(shù)值計(jì)算、MATLAB 教材。該書也是所有MATLAB 用戶理解MATLAB 算法原理的最好指南，也是廣大科技人員自學(xué)、精讀或隨時(shí)查閱的最可信賴的參考書。

作者簡(jiǎn)介

　　Cleve Moler是MathWorks公司的董事長(zhǎng)和首席科學(xué)家。Moler先后在密歇根大學(xué)、斯坦福大學(xué)、新墨西哥大學(xué)擔(dān)任數(shù)學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)教授達(dá)20余年。1989年全職加入MathWokrs公司之前，他先后在Intel Hypercube和Ardent Computer這計(jì)算機(jī)硬件生產(chǎn)公司工作了五年。Cleve先后就讀于加州理工和斯坦福并獲博士學(xué)位?！∽鳛镸ATLAB創(chuàng)始人，他同時(shí)也是LINPACK和EISPACK科學(xué)子程序庫(kù)的作者之一。他與別人合作出版了三本關(guān)于數(shù)值方法的書，同時(shí)也獨(dú)立編寫了Numerical Computing with MATLAB 和 Experiments with MATLAB。　Cleve長(zhǎng)期服務(wù)于美國(guó)工業(yè)與應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)會(huì)，并于2007-2009任主席。Cleve于1997年當(dāng)選美國(guó)國(guó)家工程院院士，并獲多項(xiàng)榮譽(yù)，包括瑞典林學(xué)平大學(xué)榮譽(yù)學(xué)位，加拿大滑鐵盧大學(xué)榮譽(yù)數(shù)學(xué)博士學(xué)位，丹麥科技大學(xué)榮譽(yù)博士等。Cleve還獲得IEEE計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)的2012年計(jì)算機(jī)先驅(qū)獎(jiǎng)。

圖書目錄

Preface 1Introduction to MATLAB 1.1 The Golden Ratio 1.2 Fibonacci Numbers 1.3 Fractal Fern 1.4 Magic Squares 1.5 Cryptography 1.6 The 3n+1 Sequence 1.7 Floating-Point Arithmetic 1.8 Further Reading Exercises 2 Linear Equations 2.1 Solving Linear Systems 2.2 The MATLAB Backslash Operator 2.3 A 3-by-3 Example 2.4 Permutation and Triangular Matrices 2.5 LU Factorization 2.6 Why Is Pivoting Necessary? 2.7 lutx, bslashtx, lugui 2.8 Effect of Roundoff Errors 2.9 Norms and Condition Numbers 2.10 Sparse Matrices and Band Matrices 2.11 PageRank and Markov Chains 2.12 Further Reading Exercises 3 Interpolation 3.1 The Interpolating Polynomial 3.2 Piecewise Linear Interpolation 3.3 Piecewise Cubic Hermite Interpolation 3.4 Shape-Preserving Piecewise Cubic 3.5 Cubic Spline 3.6 pchiptx, splinetx 3.7 interpgui Exercises 4 Zeros and Roots 4.1 Bisection 4.2 Newton's Method 4.3 A Perverse Example 4.4 Secant Method 4.5 Inverse Quadratic Interpolation 4.6 Zeroin 4.7 fzerotx 4.8 fzerogui 4.9 Value Finding and Reverse Interpolation 4.10 Optimization and fmintx Exercises 5 Least Squares 5.1 Models and Curve Fitting 5.2 Norms 5.3 censusgui 5.4 Householder Reflections 5.5 The QR Factorization 5.6 Pseudoinverse 5.7 Rank De ciency 5.8 Separable Least Squares 5.9 Further Reading Exercises 6 Quadrature 6.1 Adaptive Quadrature 6.2 Basic Quadrature Rules 6.3 quadtx, quadgui 6.4 Specifying Integrands 6.5 Performance 6.6 Integrating Discrete Data 6.7 Further Reading Exercises 7 Ordinary Differential Equations 193 7.1 Integrating Differential Equations 7.2 Systems of Equations 7.3 Linearized Differential Equations 7.4 Single-Step Methods 7.5 The BS23 Algorithm 7.6 ode23tx 7.7 Examples 7.8 Lorenz Attractor 7.9 Stiffness 7.10 Events 7.11 Multistep Methods 7.12 The MATLAB ODE Solvers 7.13 Errors 7.14 Performance 7.15 Further Reading Exercises 8 Fourier Analysis 8.1 Touch-Tone Dialing 8.2 Finite Fourier Transform 8.3 fftgui 8.4 Sunspots 8.5 Periodic Time Series 8.6 Fast Finite Fourier Transform 8.7 ffttx 8.8 fftmatrix 8.9 Other Fourier Transforms and Series 8.10 Further Reading Exercises