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内容简介

本书旨在为初学者提供MATLAB编程的基础知识，通过实例和项目实践，帮助读者建立起对MATLAB的实际运用能力。本书内容包括MATLAB应用基础、MATLAB语言、MATLAB读写与数据管理、统计与多项式、MATLAB方程计算、MATLAB绘图与可视化、MATLAB程序设计、常用的优化建模方法与MATLAB求解、常用的统计建模方法与MATLAB求解等。同时，为方便学习，本书免费提供所有程序代码、数据文件等资料。本书可作为高等院校数学建模或与数学实验相关课程的教材或教学参考用书，也可作为从事数学建模应用的研究人员的参考用书。

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ISBN：9787121519284

开本：16(185*260)

页数：276

字数：464

本书目录

目录
第1章  MATLAB应用基础	1
1.1  MATLAB概述	1
1.1.1  MATLAB的发展	1
1.1.2  MATLAB的主要功能	1
1.2  MATLAB的集成开发环境	4
1.2.1  MATLAB软件的安装	4
1.2.2  MATLAB操作界面	8
1.2.3  MATLAB搜索路径	10
1.3  MATLAB的帮助功能	12
1.3.1  帮助界面	12
1.3.2  帮助命令	13
1.3.3  演示系统	14
第2章  MATLAB语言	15
2.1  变量的定义与数据类型	15
2.1.1  变量的定义与赋值	15
2.1.2  MATLAB中的常量和关键字	17
2.1.3  数据类型	18
2.1.4  数据输出格式	18
2.2  常用函数及标点符号	19
2.3  数组的定义	23
2.3.1  向量的定义	23
2.3.2  矩阵的定义	25
2.3.3  特殊矩阵	28
2.3.4  高维数组	31
2.3.5  访问数组元素	32
2.3.6  定义字符串数组	35
2.3.7  定义元胞数组	40
2.3.8  定义结构体数组	41
2.3.9  定义数据集数组	42
2.3.10  定义表格型数组	43
2.3.11  几种数组的转换	44
2.4  矩阵运算	47
2.4.1  矩阵的算术运算	47
2.4.2  矩阵的关系运算	51
2.4.3  矩阵的逻辑运算	52
2.4.4  矩阵的其他常用运算	53
第3章  MATLAB读写与数据管理	57
3.1  利用数据导入向导导入数据	57
3.1.1  利用数据导入向导导入TXT文件	57
3.1.2  利用数据导入向导导入Excel文件	59
3.2  调用函数读取外部数据	60
3.2.1  调用readmatrix函数读取TXT数据文件	60
3.2.2  调用textscan函数读取TXT数据文件	62
3.2.3  调用fgetl和sscanf函数读取TXT数据文件	66
3.2.4  调用xlsread函数读取Excel数据文件	67
3.2.5  调用readtable函数创建数据表	68
3.3  将数据写入文件	69
3.3.1  调用save函数保存计算结果	69
3.3.2  调用xlswrite函数将数据写入Excel文件	70
3.4  时间类型数据的读写与处理	71
3.4.1  时间类型数据的读写	71
3.4.2  时间类型数据的字符串处理	72
3.5  图形数据的读写与处理	72
3.5.1  图形数据的读写	72
3.5.2  图形数据的处理	73
3.5.3  图形数据处理实例	73
3.6  音频数据的读写与处理	74
3.6.1  音频数据的读写	74
3.6.2  音频数据处理实例	74
3.7  视频数据的读写与处理	75
3.7.1  视频数据的读写	75
3.7.2  视频数据处理实例	75
第4章  统计与多项式	76
4.1  统计	76
4.1.1  最大值和最小值	76
4.1.2  求和与求积	78
4.1.3  平均值和中值	79
4.1.4  累加和与累乘积	80
4.1.5  标准方差与相关系数	81
4.1.6  排序	83
4.1.7  取整	84
4.2  插值问题	85
4.2.1  什么是插值	85
4.2.2  常用插值函数	85
4.2.3  一维插值问题	85
4.2.4  二维插值问题	90
4.2.5  高维插值问题	95
4.3  多项式拟合	97
4.3.1  多项式拟合的数学模型	97
4.3.2  多项式拟合的MATLAB实现	97
4.3.3  多项式拟合实例	98
4.4  多项式计算	103
4.4.1  多项式的四则运算	103
4.4.2  多项式的导函数	105
4.4.3  多项式求值	106
4.4.4  多项式求根	107
第5章  MATLAB方程计算	108
5.1  线性方程组求解	108
5.2  非线性方程求解	108
5.2.1  单变量非线性方程求解	108
5.2.2  非线性方程组求解	109
5.3  微积分问题的数值解	110
5.3.1  离散数据求差分及导数	110
5.3.2  离散数据求积分	111
5.3.3  一元或多元函数的数值积分	112
5.4  常微分方程及方程组的数值解	113
5.4.1  初值问题求解	113
5.4.2  延迟微分方程求解	119
5.4.3  边值问题求解	122
第6章  MATLAB绘图与可视化	124
6.1  交互式绘图	124
6.1.1  可视化绘图工具	124
6.1.2  交互式绘图实例	125
6.1.3  交互式编辑图形	125
6.1.4  生成绘图代码	127
6.2  常用的绘图函数及其应用	129
6.2.1  线图与散点图	129
6.2.2  曲面、多边形及体（场）数据可视化	136
6.2.3  数据分布图	141
6.3  图形的修饰与美化	144
6.3.1  图形修饰与美化的常用函数	144
6.3.2  二维图形的修饰与美化	144
6.3.3  三维图形的修饰与美化	154
6.4  箭头图形的绘制	160
6.4.1  二维箭头图形的绘制	160
6.4.2  三维箭头图形的绘制	162
6.5  图形的复制与输出	162
6.6  制作GIF格式动画	163
第7章  MATLAB程序设计	165
7.1  MATLAB语言的流程结构	165
7.1.1  条件控制结构	165
7.1.2  循环结构	166
7.1.3  try-catch试探结构	167
7.1.4  break、continue、return和pause函数	168
7.2  M文件	169
7.2.1  M文件的建立与打开	169
7.2.2  M文件的分类	170
7.3  函数文件	171
7.3.1  函数文件的基本结构	171
7.3.2  函数调用	173
7.3.3  函数参数的可调性	174
7.3.4  全局变量与局部变量	175
7.4  匿名函数	176
7.5  子函数与嵌套函数	176
7.6  函数的递归调用	178
7.7  MATLAB常用快捷键和快捷命令	179
第8章  常用的优化建模方法与MATLAB求解	181
8.1  求解最优化问题的MATLAB函数	181
8.2  线性规划和混合整数线性规划	182
8.2.1  线性规划和混合整数线性规划的标准型	182
8.2.2  linprog和intlinprog函数的用法	182
8.2.3  线性规划和混合整数线性规划实例	183
8.3  数据包络分析	189
8.3.1  DEA基本模型	190
8.3.2  超效率DEA模型	193
8.3.3  广义DEA模型	194
8.4  非线性规划	195
8.4.1  无约束非线性规划	195
8.4.2  有约束非线性规划	197
8.5  多目标规划	200
8.5.1  最大最小问题	200
8.5.2  多目标达到问题	203
8.5.3  投资的风险与收益问题	205
8.6  运输问题	210
8.7  选址问题	213
8.7.1  集合覆盖选址模型	214
8.7.2  最大覆盖选址模型	215
第9章  常用的统计建模方法与MATLAB求解	218
9.1  回归分析	218
9.1.1  一元线性回归	218
9.1.2  多元线性回归	221
9.1.3  非线性回归	225
9.1.4  回归分析实例及MATLAB实现	226
9.2  聚类分析	245
9.2.1  距离和相似系数	245
9.2.2  系统聚类法	247
9.2.3  k均值聚类法	250
9.2.4  聚类分析的MATLAB函数	250
9.2.5  Q型聚类分析实例	251
9.2.6  R型聚类分析实例	255
9.3  判别分析	256
9.3.1  距离判别	256
9.3.2  贝叶斯判别	257
9.3.3  判别分析的MATLAB函数	258
9.3.4  判别分析实例	258
9.4  主成分分析	260
9.4.1  主成分分析的几何意义	260
9.4.2  总体的主成分	261
9.4.3  样本的主成分	262
9.4.4  主成分分析的MATLAB函数	263
9.4.5  主成分分析实例	264
参考文献	267

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前言

前言
数学是一门研究现实世界数量关系和空间形式的科学，很多人在学习数学课程的时候都会有疑惑：数学为什么那么难？学习数学有什么用？数学的难体现在大多数的数学知识都很抽象，让人很难将其与实际联系起来。其实数学正是来源于实际，是从实际中抽象出来的。如果能够尝试用抽象的数学知识去解决实际问题，那么一切将变得具象起来，数学会变得更有意思，数学的学习也会更简单。在人类的发展历史上，有许多科学家用数学模型来描述客观世界，促进了人类文明的发展，诸如17世纪牛顿提出的万有引力定律，20世纪爱因斯坦提出的广义相对论，这些都是数学成功应用的典范。
将数学应用于实际，这正是数学建模所要研究的内容。如今，数学已经应用于日常生活的方方面面，数学建模也越来越受到人们的重视，绝大多数高校都开设了数学建模课程，以此提高学生应用数学知识解决实际问题的能力，甚至有些中小学也在尝试开展数学建模活动。放眼世界，每年都会有大大小小的各类数学建模竞赛活动，比较著名的有“全国大学生数学建模竞赛”“中国研究生数学建模竞赛”“美国大学生数学建模竞赛”。
用数学知识解决实际问题通常包括两个基本步骤：首先，需要把问题进行抽象，用数学的语言去描述，即在一定的合理假设下建立合适的数学模型；其次，在建立数学模型后，需要选择合适的工具求解模型。这里的求解并不只是简单的公式推导，大多数情况下不能靠手算实现，需要借助于计算机软件来实现。在众多的科学计算软件中，MATLAB是求解数学模型的利器。相比于其他软件，MATLAB有“草稿纸式”的编程语言，还有包罗万象的工具箱，易学、易用，用户不仅可以调用其内部函数进行“傻瓜式”的计算，还可以根据自己的算法进行扩展编程。
本书结合数学建模案例全面介绍常用的数学建模方法及其MATLAB实现，旨在帮助读者快速上手MATLAB，了解其核心概念，并通过实际项目和案例学习如何在实际工作中应用这些概念。无论是初学者，还是有一定编程经验的专业人士，本书都为其提供了全面而系统的MATLAB学习资源。本书致力于建立一个适用于大学生、工程师、科研人员及对MATLAB感兴趣的读者群体的知识框架。本书注重从基础知识到高级应用的渐进式介绍，同时强调实际应用。案例研究和项目实践将帮助读者将理论知识转化为解决实际问题的能力。此外，为了更好地支持读者的学习，本书附带了程序代码、数据文件等资料。建议读者在阅读理论部分的同时，积极参与实际编程练习，通过动手实践巩固所学知识。
本书共分为9章，每一章都专注于一个关键的MATLAB主题。从基础的MATLAB环境介绍开始，逐步深入高级主题。具体章节是这样安排的：第1章为MATLAB应用基础；第2章为MATLAB语言；第3章为MATLAB读写与数据管理；第4章为统计与多项式；第5章为MATLAB方程计算；第6章为MATLAB绘图与可视化；第7章为MATLAB程序设计；第8章为常用的优化建模方法与MATLAB求解；第9章为常用的统计建模方法与MATLAB求解。
希望本书能够激发读者对MATLAB的热情，让读者在学习的过程中找到乐趣。祝读者在编程的旅途中取得丰硕成果！

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作者简介

刘丙泉，男，教授、硕导，先后主持参与国家自然科学基金、国家社会科学基金、教育部人文社会科学基金等课堂6项，在能源经济、资源环境与政策领域国际知名期刊Applied Energy、Journal of Cleaner Production、Emerging Market and Finance Trade 上发表学术论文40余篇。

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