MATLAB R2024a完全自學一本通

第1部分
第1章　MATLAB概述 1
1.1 MATLAB簡介 2
1.1.1 MathWorks及其產品概述 2
1.1.2 MATLAB的主要特點 2
1.1.3 MATLAB系統(tǒng)的組成 3
1.1.4 MATLAB應用程序簡介 3
1.2 目錄結構 4
1.3 工作環(huán)境 4
1.3.1 選項卡/組 5
1.3.2 命令行窗口 7
1.3.3 工作區(qū)窗口 7
1.4 通用命令 8
1.5 文件管理 9
1.5.1 當前文件夾窗口 9
1.5.2 搜索路徑及其設置 9
1.6 幫助系統(tǒng) 11
1.6.1 純文本幫助 11
1.6.2 幫助導航瀏覽器 12
1.7 示例展示 13
1.8 本章小結 14
第2章　基礎知識 15
2.1 數(shù)據(jù)類型 16
2.1.1 數(shù)值型 16
2.1.2 邏輯型 20
2.1.3 字符型 22
2.1.4 函數(shù)句柄 24
2.1.5 結構體 25
2.1.6 數(shù)組類型 28
2.1.7 元胞數(shù)組 29
2.1.8 map容器 32
2.2 矩陣的基本操作 36
2.2.1 矩陣和數(shù)組的概念及其區(qū)別 36
2.2.2 矩陣的構造 37
2.2.3 矩陣大小及結構的改變 41
2.2.4 矩陣下標引用 42
2.2.5 矩陣信息的獲取 45
2.2.6 矩陣的保存和加載 49
2.3 運算符 55
2.3.1 算術運算符 55
2.3.2 關系運算符 56
2.3.3 邏輯運算符 57
2.3.4 運算優(yōu)先級 58
2.4 字符串處理函數(shù) 59
2.4.1 字符串或字符串數(shù)組的構造 59
2.4.2 字符串比較 60
2.4.3 字符串查找和替換 61
2.4.4 字符串和數(shù)值的轉換 62
2.5 本章小結 62
第3章　數(shù)組與矩陣 63
3.1 數(shù)組運算 64
3.1.1 數(shù)組的創(chuàng)建和操作 64
3.1.2 數(shù)組的常見運算 67
3.2 矩陣操作 71
3.2.1 創(chuàng)建矩陣 71
3.2.2 改變矩陣大小 76
3.2.3 重構矩陣 78
3.3 矩陣元素的運算 78
3.3.1 矩陣的加減法運算 79
3.3.2 矩陣的乘法運算 80
3.3.3 矩陣的除法運算 81
3.3.4 矩陣的冪運算 81
3.3.5 矩陣元素的查找 82
3.3.6 矩陣元素的排序 83
3.3.7 矩陣元素的求和 83
3.3.8 矩陣元素的求積 84
3.3.9 矩陣元素的差分 85
3.4 矩陣運算 86
3.4.1 矩陣分析 86
3.4.2 矩陣分解 91
3.4.3 特征值和特征向量 97
3.5 稀疏矩陣 98
3.5.1 稀疏矩陣的存儲方式 99
3.5.2 稀疏矩陣的生成 99
3.5.3 稀疏矩陣的運算 104
3.6 本章小結 104
第4章　程序設計 105
4.1 M文件編輯器 106
4.2 變量 109
4.2.1 變量的命名 109
4.2.2 變量的類型 109
4.2.3 特殊變量 110
4.2.4 關鍵字 110
4.3 控制流 111
4.3.1 順序結構 111
4.3.2 if-else-end分支結構 112
4.3.3 switch-case結構 113
4.3.4 try-catch結構 115
4.3.5 for循環(huán)結構 116
4.3.6 while循環(huán)結構 118
4.4 常用指令 119
4.4.1 return指令 119
4.4.2 input指令和keyboard指令 119
4.4.3 pause指令 120
4.4.4 continue指令 120
4.4.5 break指令 120
4.4.6 error指令和warning指令 121
4.5 腳本和函數(shù) 121
4.5.1 腳本 121
4.5.2 函數(shù) 122
4.5.3 M文件的一般結構 124
4.5.4 匿名函數(shù)、子函數(shù)、私有函數(shù)與私有目錄 126
4.5.5 重載函數(shù) 128
4.5.6 eval函數(shù)和feval函數(shù) 128
4.5.7 內聯(lián)函數(shù) 130
4.5.8 向量化和預分配 133
4.5.9 函數(shù)的函數(shù) 133
4.5.10 P碼文件 134
4.6 變量的檢測與傳遞 136
4.6.1 輸入/輸出變量檢測指令 136
4.6.2 “可變數(shù)量”輸入/輸出變量 136
4.6.3 跨空間變量傳遞和賦值 138
4.7 程序調試 140
4.7.1 程序調試的基本概念 140
4.7.2 直接調試法 141
4.7.3 使用調試函數(shù)進行調試 141
4.7.4 工具調試法 145
4.7.5 程序的性能優(yōu)化技術 145
4.8 本章小結 147
第5章　數(shù)據(jù)可視化 148
5.1 圖形繪制 149
5.1.1 離散數(shù)據(jù)及離散函數(shù) 149
5.1.2 連續(xù)函數(shù) 150
5.1.3 圖形繪制示例 150
5.1.4 圖形繪制的基本步驟 152
5.2 二維圖形繪制 152
5.2.1 plot指令 153
5.2.2 柵格 157
5.2.3 文字說明 157
5.2.4 線型、標記和顏色 160
5.2.5 坐標軸設置 162
5.2.6 圖形疊繪 163
5.2.7 子圖繪制 164
5.2.8 交互式繪圖 165
5.2.9 雙坐標軸繪制 166
5.2.10 fplot繪圖指令 167
5.2.11 ezplot繪圖指令 168
5.2.12 特殊坐標軸繪圖 169
5.2.13 二維特殊圖形函數(shù) 171
5.3 三維圖形繪制 175
5.3.1 三維曲線圖繪制 175
5.3.2 三維網(wǎng)格圖繪制 176
5.3.3 三維曲面圖繪制 177
5.3.4 光照模型 178
5.3.5 繪制等值線圖 179
5.4 四維圖形可視化 180
5.4.1 用顏色描述第四維 180
5.4.2 其他函數(shù) 181
5.5 本章小結 182
第2部分
第6章　數(shù)值計算 183
6.1 多項式及其函數(shù) 184
6.1.1 多項式的表達式和創(chuàng)建 184
6.1.2 多項式求根 185
6.1.3 多項式的四則運算 186
6.1.4 多項式的導數(shù)、積分與估值 188
6.1.5 多項式運算函數(shù)及操作指令 189
6.1.6 有理多項式 190
6.2 數(shù)據(jù)插值 191
6.2.1 一維插值 192
6.2.2 二維插值 194
6.3 函數(shù)的極限 195
6.3.1 極限的概念 196
6.3.2 求極限的函數(shù) 196
6.4 函數(shù)數(shù)值積分 197
6.4.1 數(shù)值積分問題的數(shù)學表述 197
6.4.2 一元函數(shù)的數(shù)值積分 198
6.4.3 多重數(shù)值積分 199
6.5 本章小結 200
第7章　符號計算 201
7.1 符號計算概述 202
7.2 符號對象和符號表達式 202
7.2.1 對象創(chuàng)建命令 202
7.2.2 對象創(chuàng)建示例 203
7.2.3 運算符和基本函數(shù) 205
7.2.4 對象類別識別函數(shù) 208
7.2.5 表達式中的變量確定 210
7.2.6 符號計算的精度 211
7.3 符號表達式的基本操作 212
7.3.1 符號表達式的顯示 212
7.3.2 符號表達式的合并 212
7.3.3 符號表達式的展開 213
7.3.4 符號表達式的嵌套 214
7.3.5 符號表達式的分解 214
7.3.6 符號表達式的化簡 215
7.4 符號表達式的替換 215
7.4.1 subs替換函數(shù) 216
7.4.2 subexpr替換函數(shù) 216
7.5 符號函數(shù)的操作 217
7.5.1 復合函數(shù)操作 217
7.5.2 反函數(shù)操作 218
7.6 微積分 218
7.6.1 極限 219
7.6.2 微分 220
7.6.3 積分 221
7.6.4 級數(shù)求和 221
7.6.5 泰勒級數(shù) 222
7.7 積分變換 223
7.7.1 傅里葉變換 223
7.7.2 拉普拉斯變換 224
7.7.3 Z變換 224
7.8 方程求解 226
7.8.1 代數(shù)方程求解 226
7.8.2 微分方程求解 228
7.9 符號分析可視化 229
7.9.1 funtool分析界面 230
7.9.2 Taylor Tool分析界面 233
7.10 本章小結 234
第8章　概率統(tǒng)計 235
8.1 產生隨機數(shù) 236
8.1.1 二項分布隨機數(shù)的產生 236
8.1.2 正態(tài)分布隨機數(shù)的產生 236
8.1.3 常見分布隨機數(shù)的產生 237
8.1.4 控制隨機數(shù)生成器 238
8.2 概率密度計算 238
8.2.1 通用函數(shù)概率密度值 238
8.2.2 專用函數(shù)概率密度值 240
8.3 累積概率分布 241
8.3.1 通用函數(shù)累積概率值 241
8.3.2 專用函數(shù)累積概率值 243
8.4 統(tǒng)計特征 243
8.4.1 平均值、中值 243
8.4.2 數(shù)據(jù)比較 244
8.4.3 期望 245
8.4.4 方差和標準差 245
8.4.5 協(xié)方差與相關系數(shù) 246
8.5 統(tǒng)計作圖 247
8.5.1 正整數(shù)頻率表 247
8.5.2 累積分布函數(shù)圖形 248
8.5.3 最小二乘擬合直線 248
8.5.4 繪制正態(tài)分布概率圖形 249
8.5.5 樣本數(shù)據(jù)的盒圖 250
8.5.6 參考線繪制 251
8.5.7 樣本概率圖形 252
8.5.8 正態(tài)擬合直方圖 253
8.6 本章小結 254
第9章　數(shù)學建?；A 255
9.1 曲線擬合函數(shù) 256
9.1.1 多項式擬合 256
9.1.2 加權最小方差擬合原理及示例 257
9.1.3 非線性曲線擬合 259
9.2 參數(shù)估計函數(shù) 260
9.2.1 常見分布的參數(shù)估計 261
9.2.2 點估計 262
9.2.3 區(qū)間估計 264
9.3 參數(shù)傳遞 265
9.3.1 輸入?yún)?shù)和輸出參數(shù)的數(shù)目 265
9.3.2 可變數(shù)目的參數(shù)傳遞 266
9.3.3 返回被修改的輸入?yún)?shù) 267
9.3.4 全局變量 268
9.4 本章小結 269
第10章　智能算法 270
10.1 粒子群算法實現(xiàn) 271
10.1.1 基本原理 271
10.1.2 程序設計 272
10.1.3 經典應用 279
10.2 遺傳算法實現(xiàn) 283
10.2.1 基本原理 284
10.2.2 程序設計 286
10.2.3 經典應用 292
10.3 蟻群算法概述 298
10.3.1 基本原理 298
10.3.2 程序設計 299
10.3.3 經典應用 301
10.4 本章小結 308
第11章　偏微分方程 309
11.1 偏微分方程工具箱 310
11.1.1 偏微分方程常見類型 310
11.1.2 偏微分方程的求解過程 315
11.2 求解偏微分方程 317
11.2.1 求解橢圓方程 317
11.2.2 求解拋物線方程 321
11.2.3 求解雙曲線方程 325
11.2.4 求解特征值方程 329
11.3 本章小結 333
第3部分
第12章　優(yōu)化工具 334
12.1 優(yōu)化常用函數(shù)及最優(yōu)化問題 335
12.1.1 優(yōu)化常用函數(shù) 335
12.1.2 最優(yōu)化問題 337
12.2 線性規(guī)劃 339
12.2.1 線性規(guī)劃函數(shù) 340
12.2.2 線性規(guī)劃的應用 341
12.3 無約束非線性規(guī)劃 349
12.3.1 基本數(shù)學原理介紹 349
12.3.2 無約束非線性規(guī)劃函數(shù) 350
12.3.3 無約束非線性規(guī)劃的應用 353
12.4 二次規(guī)劃 354
12.4.1 二次規(guī)劃函數(shù)quadprog 354
12.4.2 二次規(guī)劃的應用 356
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