MATLAB工程数学{*JB*}||电子工业出版社

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MATLAB工程数学{*JB*}

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作者：	出版社：电子工业出版社
译者：	丛书名：
出版日期：2005-8-1	上架日期：2005-10-12
ISBN：7121016087	页数：498 版次：初版
开本：16开	装帧：

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| 大封面 | 封底 | 前言 | 内容简介 | 序言 | 目录 | 作者简介 | 译者简介 | 作者序 | 译者序 |

【读者评论】

内容简介
本书以最新版本MATLAB 7．O为基础，结合若干实例全面地介绍统计、优化、偏微分方程数值、样条和曲线拟合等工具箱的内容和用法。统计工具箱部分包括概率分布(包括若干分布的密度函数、累加函数、参数估计、累加函数逆函数、统计量和随机数生成等)、假设检验、方差分析、回归分析、非参数检验、判别分析、聚类分析、主成分分析、试验设计、统计过程控制、常用统计图形、多元方差分析、决策树、因子分析、隐马尔可夫模型和多维尺度分析等内容。优化工具箱部分介绍线性规划、二次规划、非线性规划、多目标规划、0一l规划、最大最小化、半无限问题、最小二乘问题和方程求解，以及大型优化问题的求解方法。偏微分方程数值解工具箱部分包括如何用图形用户界面和工具箱函数求解偏微分方程，常见的偏微分方程数值求解问题，以及包括结构力学的平面应力和平面应变、静电学、静磁学、电磁学、热传导、发散问题等多个领域的应用模式。样条工具箱部分包括B样条、三次样条、分段多项式样条，以及样条的图形用户界面等内容。曲线拟合工具箱部分包括进行曲线拟合的预处理、拟合和后处理等各个步骤。
本书内容翔实，实例丰富。可作为多元统计分析、最优化方法、偏微分方程数值解等课程及相关课程的教材和辅助教材，也可供相关专业的大学生、研究生和科研工作人员阅读。

目录
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第1编统计工具箱
第1章统计工具箱简介
1. 1统计工具箱的内容
1. 2数学符号约定
第2章概率论
2. 1概率密度函数和分布律
2．1．1基本数学原理
2．1．2有关函数介绍
2.2累加分布函数
2．2．1基本数学原理
2．2．2有关函数介绍
2.3参数估计
2．3．1基本数学原理
2．3．2有关函数介绍
2. 4逆累加分布函数
2．4．1基本数学原理
2．4．2有关函数介绍
2. 5随机数的生成
2．5．1生成随机数的基本原理
2．5．2有关函数介绍
2. 6分布函数的统计量估计
第3章样本描述
3.1描述集中趋势的统计量
3．1．1几何均值
3．1．2调和均值
3．1．3算术平均值
3．1．4中值
3．1．5截尾均值
3.2描述离中趋势的统计量
3．2．1内四分极值
3．2．2均值绝对差
3．2. 3极差
3．2.4方差
3．2．5标准差
3.3分组数据描述
3．4包含缺失数据的样本描述
3．5百分位数和图形描述
3．6自助统计量
3．7  中心矩
3．8相关系数
3．9协方差矩阵
3．10峰度和偏度
3．10．1峰度
3．10．2偏度
3．11频数表
3．12列联表
第4章方差分析
4．1单因子方差分析
4．1．1基本数学原理
4．1．2有关函数介绍
4．1．3应用实例
4．2双因子方差分析
4．2．1基本数学原理
4．2．2有关函数介绍
4．2．3 应用实例
4．3多因子方差分析
4．4方差分析工具
第5章假设检验
5．1单个样本的t检验
5．1．1基本数学原理
5．1．2有关函数介绍
5．1．3应用实例
5．2两个样本的t检验
5．2．1基本数学原理
5．2．2有关函数介绍
5．2．3应用实例
5．3 Z检验
5．3．1有关函数介绍
5．3．2应用实例
5．4 Jarque．Beta检验
5．4．1基本数学原理
5．4．2有关函数介绍
5．4．3应用实例
第6章回归分析
6．1线性回归
6．1．1基本数学原理
6．1．2有关函数介绍
6．1．3应用实例
6．2岭回归
6．2．1基本数学原理
6．2．2有关函数介绍
6．2．3应用实例
6．3扩展线性模型
6．4多项式拟合
6．5稳健回归
6．6二次响应面模型
6．7非线性回归
第7章非参数检验
7．1单样本Kolmogorov．Smirnov检验
7．1．1基本数学原理
7．1．2有关函数介绍
7．1．3应用实例
7．2双样本Kolmogotov．Smiraov检验
7．2．1基本数学原理
7．2．2有关函数介绍
7．2．3应用实例
7．3 LiUiefors检验
7．3．1基本数学原理
7．3．2有关函数介绍
7．3．3  蔓用举例
7．4 Kmskal-Wallis检验
7．4．1基本数学原理
7．4．2有关函数介绍
7．4．3  应学实例
7．5 Fdedman检验
7．5．1基本数学原理
7．5．2有关函数介绍
7．5．3应用实例
7．6秩和检验
7．6．1基本数学原理
7．6．2有关函数介绍
7．6．3应用举例
7．7符号秩检验
7．7．1基本数学原理
7．7．2有关函数介绍
7．7．3应用实例
7．8符号检验
7．8．1基本数学原理
7．8．2有关函数介绍
7．8.3应用实例
7．9核平滑法¨
第8章多元方差分析
8．1单因子多元方差分析
8．2分组聚类
8. 3多重比较
第9章聚类分析
9．1系统聚类分析
9．1．1基本数学原理
9．1．2有关函数介绍
9．1.3应用实例
9．2 K均值聚类
9．2．1基本数学原理
9．2．2相关函数介绍
9．2．3应用实例-
第10章判别分析
10．1基本数学原理
lO．2有关函数介绍
10．3应用综合实例
第11章主成分分析
11．1有关函数介绍
11．2应用综合实例
第12章因子分析
12．1基本数学原理
12．2有关函数介绍
12. 3应用综合实例
第13章隐马尔可夫模型
13．1基本数学原理
13．2有关函数介绍
13.3应用实例
13．3．1问题描述
13．3．2定义马尔可夫链
13．3．3生成随机序列
13．3．4分析隐马尔可夫模型
第14章多维尺度分析
14．1典型计量多维尺度分析
14．2非典型计量多维尺度分析
14. 3非计量多维尺度分析
第15章决策树
15．1基本数学原理
15．2有关函数介绍
15. 3应用实例
第16章统计过程控制
16．1过程控制图
16．1．1基本原理
16．1．2有关函数介绍
16．2过程性能图
第17章试验设计
17．1完全析因设计
17．1.1基本原理
17．1．2有关函数介绍
17．2不完全析因设计
17．2．1基本数学原理
17．2．2有关函数介绍
17．2．3应用实例
17.3响应面设计
17．4 D优化设计
17．4．1基本数学原理
17．4．2有关函数介绍
17．4. 3综合实例
第18章统计图
18．1箱形图
18．2经验累加分布函数图
18．3误差条图
18．4函数交互等值线图
18．5交互画线
18．6交互点标注
18．7散点矩阵图
18．8散点图
18．9添加最小二乘拟合线
18．10正态概率图
18．11帕累托图
18．12 q—q图
18．13回归个案次序图
18．14参考多项式曲线
18．15添加参考线
18．16交互插值等值线图
18．17威布尔图
第19章文件输入/输出
19．1文件输入
19．2文件输出
第20章统计演示
20．1交互式方差分析工具
20．2交互式经验分布函数工具
20.3一般线性模型演示
20．4稳健回归与最小二乘拟合比较工具
20．5多项式拟合工具
20．6随机数生成工具
第2篇优化工具箱
第21章优化工具箱概述
21．1优化工具箱中的函数
21.2优化函数的变量
21. 3参数设置
21．4模型输Z．rt寸需要注意的问题
21．5@(函数句柄)函数
第22章无约束最优化问题
22．1单变量最小化
22．1．1基本数学原理
22．1．2有关函数介绍
22．1. 3应用实例
22．2无约束非线性规划问题
22．2．1基本数学原理
22.2．2有关函数介绍
第23章有约束最优化问题
23．1线性规划
23．1．1基本数学原理
23．1. 2有关函数介绍
23．1.3应用实例
23．2有约束非线性最优化问题
23．2．1基本数学原理
23．2．2有关函数介绍
23．2．3应用实例
第24章二次规划
24．1基本数学原理
24．2有关函数介绍
24．3应用实例
第25章0-1规划
25．1基本数学原理
25．2有关函数介绍
25．3应用实例
第26章多目标规划
26．1基本数学原理
26．2有关函数介绍
26. 3应用实例
第27章最大最小化
27．1基本数学原理
27．2有关函数介绍
27.3应用实例
第28章半无限问题
28．1基本数学原理
28．2有关函数介绍
28．3应用实例
第29章最小二乘问题
29．1基本数学原理
29．1．1 Gauss．Newton法
29．1．2 I．evenberg-Marquart法(又称阻尼最小二乘法)
29．2线性最小二乘问题
29．3非负线性最小二乘解问题
29．3．1基本数学原理
29．3．2有关函数介绍
29．3．3应用实例
29．4有约束线性最小二乘问题
29．4．1基本数学原理
29．4．2有关函数介绍
29．4_3应用实例
29．5非线性最小二乘问题
29．5．1基本数学原理
29．5．2有关函数介绍
29．5．3应用实例
29．6非线性曲线拟合问题
29．6．1基本数学原理
29．6．2有关函数介绍
29．6．3应用实例
第30章方程求解
30．1线性方程(组)的求解
30．1．1基本原理与算法
30．1．2应用实例
30．2非线性方程(组)的求解
30．2．1非线性方程的求解
30．2．2非线性方程组的求解
第31章大型课题
31．1大型问题的模型与函数
31．2大型问题的算法
31．2．1求解非线性最小化问题的置信域法
31．2．2预处理共轭梯度法
31．2. 3求解线性约束问题的算法
31．2．4求解非线性最小二乘问题的算法
31．2．5求解二次规划问题的算法
31．2．6求解线性最小二乘问题的算法
31．2．7求解大型线性规划问题的算法
3l. 3典型的大型优化问题
31．3．1带雅可比矩阵的非线性等式
31．3．2采用梯度和Hess矩阵的非线性最小化
31．3．3采用梯度和Hess稀疏模式的非线性最小化
31．3. 4给定边界约束和初始条件的非线性最小化
31.3．5带等式约束的非线性最小化
31．3．6带边界约束的二次最小化
31．3．7带边界约束的线性最小二乘问题
31．3．8带等式约束和不等式约束的线性规划问题
第3篇偏微分方程数值解工具箱
第32章偏微分方程数值解工具箱概述
32．1有限元法简介
32．2工具箱提供的各种函数简介
第33章利用图形用户界面(GUl)求解偏微分方程的一般过程
33．1选择应用模式
33．2建立几何模型
33．3定义边界条件
33．4定义PDE类型和PDE系数
33．5三角形网格剖分
33．6 PDE求解
33．7解的图形表达
第34章利用MATLAB函数求解偏微分方程
34．1建立几何模型
34．1．1用基本图元函数创建几何模型
34．1．2用M文件创建几何模型
34．1．3几何模型的进一步处理
34．1．4几何模型的绘制
34．2定义边界条件
34．3网格剖分和调整
34．3．1网格剖分
34. 3．2网格细化
34．3. 3网格微调
34．3．4矩形区域上的四边形网格剖分
34. 3．5自适应剖分
34．3．6网格的绘制
34．4 PDE求解
34．4．1椭圆型问题
34．4．3双曲型问题
34．4．4特征值问题
34．4．5非线性问题
34．4．6自适应算法
34．5解的图形表示
34．6实用算法函数
第35章常见偏微分方程求解一
35．1椭圆型问题
35．1．1单位圆盘的泊松方程
35．1．2一个离散问题
35．1．3最小表面问题
35．1．4区域分解问题
35．2抛物型问题
35．2．1受热金属块的热传导方程
35．2．2放射性棒的热扩散
35．3双曲型问题
35．4特征值问题
35．4．1 L形薄膜的特征值和特征函数
35．4．2圆角L形薄膜
35．4．3方形的特征值和特征值模式
第36章应用模式
36．1概述
36．2结构力学——平面应力
36．3结构力学——平面应变
36．4静电学
36．5静磁学
36．6交流电电磁学
36．7直流导电介质
36．8热传导
36．9扩散问题
第4篇样条工具箱
第37章样条工具箱及样条曲线简介
第38章三次样条曲线
38．1基本原理
38．2三次样条曲线的生成
第39章分段多项式样条曲线
39．1基本原理
39．2分段多项式样条曲线的生成
第40章B样条曲线
40．1基本原理
40．2 B样条曲线的生成
第41章有理样条曲线
41．1基本原理
41．2有理样条函数的生成
第42章操作器类函数
第43章样条曲线的端点与节点处理类函数
第44章解线性方程组类函数
第45章样条GUI函数
第5篇曲线拟合工具箱
第46章数据预处理
46．1导入数据
46．2查看数据
46．2．1散点图方式
46．2．2工作表方式
46．3数据的预处理
46．3．1 平滑数据
46．3．2排除法和区间排除法
46．3．3其他数据预处理方法
第47章数据拟合
47．1参数拟合
47．1．1与误差有关的基本假设
47．1．2最小二乘拟合方法
47．1．3库模型
47．2．4自定义模型
47．1．5指定拟合选项
47．1．6评价拟合优度
47．1．7综合实例
47．2非参数拟合
47．2．1插值法
47．2．2  F滑样条法
47．2．3综合实例
第48章数据后处理
48．1插值
48．1．1内插
48．1．2外推
48．2微分和积分
参考文献

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