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第一篇 MATLAB基础篇3

第1章 MATLAB基础知识3

1.1 MATLAB介绍与基本环境3

1.1.1 MATLAB介绍3

1.1.2 MATLAB的开发环境4

1.2 MATLAB的基本命令11

1.3 MATLAB程序设计初步14

1.4 MATLAB语言流程控制结构17

1.4.1 MATLAB的基本语句结构17

1.4.2 循环语句18

1.4.3 转移语句18

1.4.4 开关语句19

1.4.5 试探语句19

1.5 函数文件与脚本文件19

1.6 数据的读写22

1.7 结束语24

习题24

参考文献24

第2章 MATLAB数据可视化25

2.1 MATLAB中图形窗口及其操作25

2.2 二维绘图26

2.3 三维绘图29

2.4 动画设计33

2.5 结束语34

习题34

参考文献35

第3章 图形用户界面GUI设计36

3.1 GUI设计简介36

3.1.1 打开和创建GUI界面36

3.1.2 GUI工具栏简介37

3.1.3 GUI控件栏简介39

3.2 GUI的程序编写40

3.2.1 添加控件40

3.2.2 编写控件代码40

3.2.3 控件属性40

3.2.4 控件属性控制42

3.2.5 不同GUI间控件的相互操作42

3.3 GUI中的数据传递43

3.3.1 运用函数传递参数43

3.3.2 运用全局变量传递参数44

3.3.3 运用UserData传递参数44

3.3.4 应用setappdata等函数45

3.3.5 结合handles等函数46

3.3.6 运用save等函数传递参数46

3.4 打包发布工具简介46

3.4.1 新建打包文件46

3.4.2 添加程序与文件47

3.5 GUI程序设计实例48

3.5.1 项目介绍48

3.5.2 选煤界面49

3.5.3 煤库打开界面50

3.5.4 煤种选择界面50

3.5.5 配比结果界面50

3.5.6 部分相关代码50

3.5.7 运行效果52

3.6 结束语53

习题53

参考文献53

第二篇MATLAB提高篇57

第4章 MATLAB数值计算57

4.1 向量运算57

4.2 矩阵运算60

4.2.1 矩阵元素的存储次序60

4.2.2 矩阵的创建61

4.2.3 矩阵的代数运算67

4.3 多项式运算69

4.3.1 多项式69

4.3.2 多项式求值和求根运算70

4.4 线性方程组的数值解71

4.4.1 直接相除法71

4.4.2 消去法72

4.5 结束语72

习题73

参考文献73

第5章 数据拟合及其MATLAB实现74

5.1 一元线性拟合74

5.1.1 多项式拟合74

5.1.2 已知函数线性组合的拟合方法75

5.2 一元非线性拟合76

5.2.1 非线性拟合线性化76

5.2.2 使用插值方法拟合79

5.3 多元拟合81

5.4 MATLAB拟合工具应用简介83

5.4.1 MATLAB曲线拟合简介83

5.4.2 工具箱使用方法83

5.4.3 应用实例87

5.4.4 利用工具箱改善拟合结果89

5.5 结束语90

习题90

参考文献90

第6章 微分方程及其MATLAB实现91

6.1 微分方程概念及解91

6.1.2 几种常见的常微分方程91

6.1.3 二阶线性常微分方程92

6.1.4 二阶常系数齐次线性微分方程92

6.2 常微分方程初值问题的解92

6.2.1 常微分方程的解析解92

6.2.2 常微分方程的数值解法93

6.3 MATLAB求解常微分方程94

6.3.1 解析解求解方法94

6.3.2 数值解求解方法95

6.4 MATLAB偏微分方程工具箱应用简介100

6.4.1 偏微分方程数值解工具箱概述100

6.4.2 利用图形用户界面求解偏微分方程102

6.4.3 经典例子110

6.5 结束语111

习题111

参考文献112

第7章 模糊数学及其MATLAB实现113

7.1 模糊数学的基本概念113

7.1.1 模糊集的定义113

7.1.2 模糊集的表示114

7.1.3 隶属函数的定义114

7.2 模糊数学的MATLAB实现115

7.2.1 经典集合理论基础115

7.2.2 隶属度函数116

7.3 MATLAB模糊工具箱的使用125

7.3.1 MATLAB的模糊逻辑工具箱基础125

7.3.2 实例——锅炉汽包水位控制系统的设计131

7.4 结束语137

习题138

参考文献138

第8章 动态仿真及其MATLAB实现139

8.1 计算机仿真建模简介139

8.2 动态仿真140

8.2.1 动态仿真之风寒温度问题140

8.2.2 动态仿真之市场服务问题141

8.2.3 动态仿真之追逐问题142

8.3 蒙特卡罗方法144

8.3.1 蒙特卡罗方法之圆周率估计144

8.3.2 蒙特卡罗方法之对战问题145

8.3.3 蒙特卡罗方法之解非线性规划问题148

8.4 建模实例150

8.5 结束语153

习题153

参考文献153

第三篇 概率论与数理统计基础篇157

第9章 概率论的基本概念157

9.1 随机事件及相关概念157

9.2 随机变量与概率分布158

9.3 随机向量与概率分布160

9.4 随机变量的数字特征161

9.5 特征函数163

9.6 中心极限定理164

9.7 结束语164

习题165

参考文献165

第10章 数理统计的基本概念166

10.1 总体与样本166

10.2 统计量166

10.3 几个在统计中常见的概率分布167

10.4 结束语168

习题168

参考文献168

第四篇 R软件基础篇171

第11章 R软件介绍171

11.1 R软件基础知识171

11.1.1 R软件下载与安装172

11.1.2 R软件主窗口命令简介173

11.2 R软件基本语句180

11.2.1 向量180

11.2.2 多维数组和矩阵185

11.2.3 控制语句190

11.2.4 mode属性和length属性192

11.2.5 列表与数据框192

11.3 读写数据文件194

11.3.1 读纯文本文件194

11.3.2 读其他格式的数据文件195

11.3.3 写数据文件196

11.4 R软件数据预处理197

11.4.1 删掉缺失值197

11.4.2 比较两个数据框是否相同197

11.4.3 随机抽取数据198

11.5 R软件绘图198

11.5.1 高水平作图函数198

11.5.2 低水平作图函数200

11.6 结束语201

习题201

参考文献202

第12章 统计模型的R函数203

12.1 描述统计量的R函数203

12.1.1 集中趋势的度量203

12.1.2 离散程度的度量205

12.1.3 分布形状的度量206

12.1.4 数据的分布207

12.2 参数估计的R函数213

12.2.1 点估计213

12.2.2 优良性评价准则216

12.2.3 区间估计217

12.3 假设检验的R函数221

12.3.1 假设检验的基本方法221

12.3.2 假设检验的两类错误223

12.3.3 单个正态总体的假设检验223

12.3.4 常见的非参数检验227

12.4 回归分析的R函数232

12.4.1 回归的概念232

12.4.2 线性回归模型232

12.4.3 曲线回归模型239

12.5 方差分析的R函数245

12.5.1 单因素方差分析245

12.5.2 双因素方差分析247

12.6 结束语250

习题251

参考文献252

第五篇LINGO基础篇255

第13章 LINGO基础255

13.1 LINGO简介255

13.2 基本使用方法256

13.3 结束语264

习题264

参考文献265

第14章 LINGO的常用运算符与函数266

14.1 运算符及其优先级266

14.1.1 算术运算符266

14.1.2 逻辑运算符266

14.1.3 关系运算符267

14.2 基本数学函数268

14.3 概率函数269

14.4 集合操作函数270

14.5 变量定界函数273

14.6 结束语274

习题274

参考文献274

第六篇 LINGO提高篇277

第15章 用LINGO求解非线性规划和目标规划277

15.1 非线性规划模型277

15.2 飞行管理问题278

15.3 目标规划模型281

15.4 目标规划问题实例285

15.5 结束语287

习题287

参考文献287

第16章 典型实例288

16.1 简单实例288

16.2 巡回旅行商问题291

16.3 最短路问题294

16.4 资源分配问题296

16.5 结束语298