MATLAB數(shù)學(xué)建模與仿真（第2版·微課視頻版）

基礎(chǔ)篇
第1章概述
1.1MATLAB簡介
1.2MATLAB的安裝
1.3MATLAB的目錄結(jié)構(gòu)
1.4MATLAB的應(yīng)用窗口
1.4.1主界面介紹
1.4.2組件窗口
1.5MATLAB的通用命令
1.6MATLAB的幫助系統(tǒng)
1.6.1命令行窗口查詢幫助
1.6.2MATLAB 聯(lián)機(jī)幫助系統(tǒng)
1.7本章小結(jié)
1.8習(xí)題
第2章數(shù)值運算
2.1數(shù)據(jù)類型
2.1.1字符串類型
2.1.2數(shù)值
2.1.3函數(shù)句柄
2.1.4邏輯類型和關(guān)系運算
2.1.5結(jié)構(gòu)類型
2.1.6元胞數(shù)組類型
2.2數(shù)組及其操作
2.2.1創(chuàng)建數(shù)組
2.2.2數(shù)組操作
2.3矩陣及其操作
2.3.1創(chuàng)建矩陣
2.3.2矩陣的運算
2.3.3矩陣的分析
2.3.4稀疏矩陣
2.4多項式運算及其函數(shù)
2.4.1多項式的建立和操作
2.4.2多項式的計算
2.5綜合實例1： 多項式曲線擬合
2.6本章小結(jié)
2.7習(xí)題
第3章符號運算
3.1符號運算基礎(chǔ)
3.1.1創(chuàng)建符號對象
3.1.2創(chuàng)建表達(dá)式
3.1.3基本操作
3.1.4相關(guān)運算符
3.1.5確定自變量
3.2符號表達(dá)式運算
3.2.1提取分子和分母
3.2.2復(fù)合函數(shù)運算
3.2.3數(shù)值轉(zhuǎn)換
3.2.4變量替換
3.2.5表達(dá)式的相互轉(zhuǎn)換
3.2.6化簡與格式化
3.2.7反函數(shù)
3.2.8替換函數(shù)
3.3運算精度
3.4符號矩陣運算
3.4.1基本代數(shù)運算
3.4.2線性代數(shù)運算
3.4.3科學(xué)計算
3.5符號表達(dá)式積分及其變換
3.5.1傅里葉變換及其反變換
3.5.2拉普拉斯變換及其反變換
3.5.3Z變換及其反變換
3.6繪制符號函數(shù)圖形
3.6.1繪制曲線
3.6.2符號函數(shù)等值線的繪制
3.6.3符號函數(shù)曲面圖及表面圖的繪制
3.7綜合實例2： 求長方體體積
3.8本章小結(jié)
3.9習(xí)題
第4章圖形圖像
4.1二維繪圖
4.1.1line函數(shù)
4.1.2semilogx和semilogy函數(shù)
4.1.3logspace函數(shù)
4.1.4plot函數(shù)
4.1.5plotyy函數(shù)
4.1.6axis函數(shù)
4.1.7subplot函數(shù)
4.1.8其他特殊函數(shù)
4.2三維繪圖
4.2.1mesh函數(shù)
4.2.2surf函數(shù)
4.2.3peaks函數(shù)
4.2.4特殊函數(shù)
4.3圖形處理
4.3.1調(diào)整坐標(biāo)軸
4.3.2標(biāo)示文字
4.3.3修飾文字
4.3.4圖例注解
4.3.5圖形保持
4.3.6控制網(wǎng)絡(luò)
4.3.7分割圖形窗口
4.4圖像分析的常用函數(shù)
4.4.1像素及其處理
4.4.2常用函數(shù)
4.5綜合實例3： 二維統(tǒng)計分析圖和三維立體圖
4.6本章小結(jié)
4.7習(xí)題
第5章M文件
5.1概述
5.1.1創(chuàng)建M文件
5.1.2M文件的打開
5.1.3基本內(nèi)容
5.1.4M文件分類
5.2數(shù)據(jù)共享
5.3流程控制
5.3.1順序結(jié)構(gòu)
5.3.2選擇結(jié)構(gòu)
5.3.3循環(huán)結(jié)構(gòu)
5.4腳本文件
5.5函數(shù)
5.5.1主函數(shù)
5.5.2子函數(shù)
5.5.3私有函數(shù)
5.5.4嵌套函數(shù)
5.5.5重載函數(shù)
5.6P碼文件和變量作用域
5.6.1P碼文件
5.6.2局部變量、全局變量和持存變量
5.7M文件調(diào)試
5.7.1出錯信息
5.7.2調(diào)試方法
5.8綜合實例4： Python調(diào)用M腳本文件
5.9本章小結(jié)
5.10習(xí)題
第6章Simulink仿真模型
6.1預(yù)備知識
6.1.1概述
6.1.2建模環(huán)境
6.1.3建模原理
6.2Simulink基本模塊
6.2.1基本模塊
6.2.2設(shè)置模塊參數(shù)和屬性
6.2.3簡單模塊的使用
6.3仿真模型創(chuàng)建
6.3.1模塊操作
6.3.2基本步驟
6.3.3仿真示例
6.4子系統(tǒng)及其封裝
6.4.1創(chuàng)建子系統(tǒng)
6.4.2封裝子系統(tǒng)
6.5運行仿真
6.5.1過零檢測和代數(shù)環(huán)
6.5.2仿真的運行
6.6仿真模型調(diào)試
6.7S函數(shù)
6.7.1S函數(shù)的定義
6.7.2工作原理
6.7.3S函數(shù)模板
6.7.4使用S函數(shù)
6.7.5應(yīng)用示例
6.8復(fù)雜系統(tǒng)的仿真與分析
6.8.1連續(xù)系統(tǒng)仿真
6.8.2離散系統(tǒng)仿真
6.8.3仿真結(jié)構(gòu)參數(shù)化
6.9綜合實例5： Simulink仿真建模之HelloWorld
6.10本章小結(jié)
6.11習(xí)題
第7章科學(xué)計算
7.1常見方程求解
7.1.1求解線性方程組
7.1.2求解非線性方程組
7.1.3求解常微分方程
7.2數(shù)據(jù)的統(tǒng)計處理
7.2.1最大值與最小值
7.2.2求和與求積
7.2.3平均值與中值
7.2.4標(biāo)準(zhǔn)方差
7.2.5相關(guān)系數(shù)
7.2.6排序
7.3數(shù)據(jù)的插值
7.3.1一維插值
7.3.2二維插值
7.3.3三維插值
7.4數(shù)值積分函數(shù)
7.4.1一元函數(shù)積分
7.4.2矢量積分
7.4.3二元函數(shù)積分
7.4.4三元函數(shù)積分
7.5求解最優(yōu)化問題
7.5.1無約束非線性極小化
7.5.2有約束極小化
7.5.3二次規(guī)劃和線性規(guī)劃
7.5.4線性最小二乘
7.5.5非線性最小二乘
7.5.6多目標(biāo)尋優(yōu)方法
7.6綜合實例6： MATLAB智能優(yōu)化之神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
7.7本章小結(jié)
7.8習(xí)題
第8章MATLAB在高等數(shù)學(xué)中的應(yīng)用
8.1極限
8.1.1數(shù)列{an}的極限
8.1.2函數(shù)極限定義及性質(zhì)
8.1.3函數(shù)極限計算的重要結(jié)論
8.1.4有關(guān)函數(shù)極限計算的MATLAB命令
8.2導(dǎo)數(shù)及其應(yīng)用
8.2.1函數(shù)導(dǎo)數(shù)定義及性質(zhì)
8.2.2函數(shù)導(dǎo)數(shù)計算的重要結(jié)論
8.2.3有關(guān)函數(shù)導(dǎo)數(shù)計算的MATLAB命令
8.2.4極值問題
8.3不定積分
8.3.1不定積分定義及性質(zhì)
8.3.2有關(guān)計算函數(shù)不定積分的MATLAB命令
8.4定積分
8.4.1定積分定義及性質(zhì)
8.4.2有關(guān)計算函數(shù)定積分的MATLAB命令
8.4.3數(shù)值積分及軟件實現(xiàn)
8.5二重積分
8.6無窮級數(shù)
8.6.1常數(shù)項級數(shù)的概念
8.6.2常數(shù)項級數(shù)的收斂性判別方法
8.6.3用MATLAB實現(xiàn)級數(shù)求和
8.6.4冪級數(shù)
8.7方程數(shù)值的求解方法
8.8常微分方程的求解
8.8.1基本概念
8.8.2常微分方程的解法
8.8.3MATLAB求解微分方程的命令
8.9綜合實例7： 生日蛋糕問題和長方體體積問題
8.10本章小結(jié)
8.11習(xí)題
第9章MATLAB在線性代數(shù)中的應(yīng)用
9.1矩陣的基本函數(shù)運算
9.1.1矩陣的逆運算
9.1.2矩陣的行列式運算
9.1.3向量的點乘(內(nèi)積)
9.1.4混合積
9.2秩與線性相關(guān)性
9.2.1矩陣和向量組的秩以及向量組的線性相關(guān)性
9.2.2向量組的最大無關(guān)組
9.3線性方程組的求解
9.3.1求線性方程組的唯一解或特解
9.3.2求線性齊次方程組的通解
9.3.3求非齊次線性方程組的通解
9.4特征值與二次型
9.4.1矩陣的特征值與特征向量
9.4.2正交矩陣及二次型
9.5綜合實例8： MATLAB在線性代數(shù)中的典型應(yīng)用
9.6本章小結(jié)
9.7習(xí)題
第10章MATLAB在數(shù)理統(tǒng)計中的應(yīng)用
10.1數(shù)據(jù)分析
10.1.1總體與樣本
10.1.2幾種均值
10.1.3數(shù)據(jù)比較
10.1.4累和與累積
10.1.5簡單隨機(jī)樣本
10.1.6有限總體的無放回樣本
10.2離散型隨機(jī)變量的概率及概率分布
10.2.1幾種常見分布
10.2.2概率密度函數(shù)值
10.3連續(xù)型隨機(jī)變量的概率及其分布
10.3.1幾種常見分布
10.3.2概率密度函數(shù)值
10.3.3累積概率函數(shù)值(分布函數(shù))
10.3.4逆累積概率值
10.4統(tǒng)計量
10.4.1樣本k階矩
10.4.2順序統(tǒng)計量
10.4.3經(jīng)驗分布函數(shù)
10.5數(shù)字特征
10.5.1隨機(jī)變量的期望
10.5.2方差與標(biāo)準(zhǔn)差
10.5.3常用分布的期望與方差求法
10.6二維隨機(jī)向量的數(shù)字特征
10.6.1期望
10.6.2協(xié)方差
10.6.3相關(guān)系數(shù)
10.7參數(shù)估計
10.7.1點估計
10.7.2區(qū)間估計
10.7.3最大似然估計法
10.8假設(shè)檢驗
10.8.1假設(shè)檢驗的基本概念
10.8.2正態(tài)總體參數(shù)的假設(shè)檢驗
10.8.33個常用的非參數(shù)檢驗
10.8.4檢驗的功效函數(shù)
10.8.5總體分布的假設(shè)檢驗
10.9綜合實例9： MATLAB在數(shù)理統(tǒng)計中的典型應(yīng)用
10.10本章小結(jié)
10.11習(xí)題
應(yīng)用篇
第11章高校研究生指標(biāo)分配問題
11.1問題描述
11.2摘要
11.3基本假設(shè)
11.4符號說明
11.5問題分析
11.6模型建立與求解
11.6.1問題1的求解
11.6.2問題2的求解
11.6.3問題3的求解
11.6.4問題4的求解 
11.7模型的評價
11.8本章小結(jié)
第12章城市表層土壤重金屬污染分析
12.1問題描述
12.2模型假設(shè)
12.3符號說明
12.4問題分析
12.5模型建立與求解
12.5.1問題1的求解
12.5.2問題2的求解
12.5.3問題3的求解
12.5.4問題4的求解
12.6模型的評價
12.7本章小結(jié)
第13章風(fēng)電功率預(yù)測問題
13.1問題描述
13.2模型假設(shè)
13.3符號說明
13.4問題分析
13.5模型建立與求解
13.5.1問題1的求解
13.5.2問題2的求解
13.5.3問題3的求解
13.6模型的評價
13.7本章小結(jié)
第14章統(tǒng)計回歸模型求解
14.1問題描述
14.2模型假設(shè)
14.3符號說明
14.4問題分析
14.5模型建立與求解
14.5.1問題1的求解
14.5.2問題2的求解
14.6模型的評價
14.7本章小結(jié)
第15章圖論算法及MATLAB仿真
15.1圖論的起源
15.2相關(guān)概念
15.2.1圖
15.2.2特殊圖類
15.2.3有向圖
15.2.4路
15.3圖的矩陣表示
15.3.1鄰接矩陣
15.3.2關(guān)聯(lián)矩陣
15.4圖論的基本性質(zhì)和定理
15.5計算有向圖的可達(dá)矩陣的算法及其MATLAB實現(xiàn)
15.6最短路問題
15.7連通圖最短距離的算法實現(xiàn)
15.7.1問題描述與算法思想
15.7.2實現(xiàn)步驟
15.7.3算法驗證及MATLAB實現(xiàn)
15.8Dijkstra算法
15.8.1問題描述與算法思想
15.8.2實現(xiàn)步驟
15.8.3算法驗證及MATLAB實現(xiàn)
15.9Warshall Floyd算法
15.9.1問題描述與算法思想
15.9.2實現(xiàn)步驟
15.9.3算法驗證及MATLAB實現(xiàn)
15.10動態(tài)規(guī)劃求解最短路徑
15.10.1問題描述與算法思想
15.10.2實現(xiàn)步驟
15.10.3算法驗證及MATLAB實現(xiàn)
15.11棋盤覆蓋問題
15.11.1問題描述與算法思想
15.11.2實現(xiàn)步驟
15.11.3算法驗證及MATLAB實現(xiàn)
15.12最優(yōu)樹的應(yīng)用實例
15.12.1問題描述與算法思想
15.12.2實現(xiàn)步驟
15.12.3算法驗證及MATLAB實現(xiàn)
15.13本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)