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MATLAB PROGRAMMING WITH APPLICATIONS FOR ENGINEERS seeks to simultaneously teach MATLAB as a technical programming language while introducing the student to many of the practical functions that make solving problems in MATLAB so much easier than in other languages. The book provides a complete introduction to the fundamentals of good procedural programming, developing good design habits that will serve a student well in any other language that he or she may pick up later. Programming topics and examples are used as a jumping off point for exploring the rich set of highly optimized application functions that are built directly into MATLAB.

工程應用中的先進數值計算與軟件工程實踐 本書聚焦於現代工程領域中對數值計算、仿真建模以及高效軟件工程實踐日益增長的需求。 它旨在為讀者提供一套全麵而深入的工具箱，使工程師和技術人員能夠在復雜問題求解中，將理論知識與實際應用無縫結閤。 本書的基調是實踐驅動和方法論嚴謹，內容涵蓋瞭從基礎算法構建到高級係統級應用的多個層麵。我們避開瞭特定商業軟件的依賴性講解，而是側重於數值分析的核心原理、算法的效率分析，以及如何利用跨平颱、開源的計算環境來構建可復用、可維護的工程解決方案。 --- 第一部分：數值分析與工程建模的基石 本部分深入探討解決工程問題所必需的數學基礎和核心數值方法。我們強調理解算法背後的收斂性、穩定性和計算復雜度，而非僅僅停留在調用庫函數層麵。 第1章：浮點運算與誤差分析的深度剖析 本章從硬件和軟件的交匯點齣發，詳細討論IEEE 754浮點標準的內在機製，包括單精度、雙精度浮點的錶示範圍、精度限製以及特殊值處理。我們將重點分析工程計算中常見的誤差來源：捨入誤差、截斷誤差、模型誤差和人為輸入誤差。通過實際案例（如迭代過程中的災難性抵消），展示如何量化和最小化這些誤差，確保計算結果的可靠性。我們還將介紹可靠性指標（Condition Number）的概念及其在判斷問題本身難度上的重要性。 第2章：綫性代數的高效求解策略 綫性方程組是幾乎所有工程模型的骨架。本章係統梳理直接法（如高斯消元法及其LU分解的優化形式）和迭代法（如雅可比法、高斯-賽德爾法以及更高效的Krylov子空間方法，包括CG、GMRES）。討論的重點在於稀疏矩陣的處理技術，例如對稱正定問題的預處理技術（Preconditioning），以及如何在內存受限的環境下高效存儲和操作大型矩陣。對於特徵值問題，我們將分析QR算法的原理及其在係統模態分析中的應用。 第3章：非綫性方程與優化理論 麵對物理規律的復雜性，非綫性模型是常態。本章深入探討單變量和多變量非綫性方程的求解技術。牛頓法及其變體（如割綫法、擬牛頓法BFGS/DFP）的收斂速度和魯棒性是核心內容。在優化方麵，我們將係統介紹無約束優化（如梯度下降法、共軛梯度法、擬牛頓法）和約束優化（如拉格朗日乘數法、KKT條件）。重點將放在如何將這些優化技術應用於參數估計、最小二乘擬閤以及資源分配等工程場景。 第4章：微分方程的數值積分：從常微分到偏微分 微分方程是描述動態係統的核心語言。本章著重於常微分方程（ODEs）的數值求解。我們詳細對比顯式和隱式方法（如歐拉法、龍格-庫塔法RK4、BDF法），討論剛性ODE（Stiff ODEs）的識彆與處理策略。在偏微分方程（PDEs）方麵，本書側重於有限差分法（FDM）和有限元法的基本思想，重點闡述網格生成、邊界條件的離散化，以及如何將復雜的二維/三維問題轉化為可解的綫性/非綫性係統。 --- 第二部分：軟件工程與高性能計算實踐 本部分將焦點從純數學算法轉移到如何將這些算法高效地實現、集成和部署到實際的工程計算環境中。強調代碼質量、並行化和可移植性。 第5章：算法的結構化設計與麵嚮對象建模 本章探討如何將復雜的數值算法分解為清晰、模塊化的組件。我們將討論設計模式在科學計算中的應用，例如工廠模式用於不同求解器的實例化，觀察者模式用於實時監控仿真過程。強調通過抽象數據類型來封裝數據結構（如嚮量、張量、網格），使得算法邏輯與底層存儲細節解耦。 第6章：並行計算與多核架構優化 現代工程問題通常需要極高的計算資源。本章係統介紹實現計算加速的路徑。內容包括共享內存並行化（如OpenMP指令集在循環優化中的應用）、消息傳遞接口（MPI）在分布式計算中的基礎概念與編程範式。我們將分析任務並行與數據並行的適用場景，並通過實例展示如何識彆代碼中的性能瓶頸，並應用數據局部性和緩存優化來提升單核性能。 第7章：構建可移植的計算框架 為瞭確保工程代碼在不同操作係統和硬件平颱上的兼容性，本章關注構建係統和工具鏈。我們將探討如何使用現代構建工具（如CMake）來管理復雜的依賴關係、進行跨平颱編譯和鏈接。此外，還包括動態鏈接庫（DLL/SO）的創建與調用，確保數值內核可以方便地被上層應用或圖形界麵調用。 第8章：性能分析與代碼調試的專業技術 編寫高效的代碼隻是成功的一半，精確地度量和驗證性能至關重要。本章介紹使用性能分析工具（Profilers）來識彆CPU時間和內存訪問的熱點。討論如何通過斷點調試（Breakpoint Debugging）和內存泄漏檢測來確保程序的健壯性。特彆強調單元測試和集成測試在科學計算中的應用，包括如何設計測試用例來驗證數值解的準確性（如與解析解或標準參考值的比較）。 --- 第三部分：高級應用案例與跨學科集成 本部分通過具體的工程案例，展示前述方法論的綜閤應用，並探討新興的計算範式。 第9章：數據驅動的係統辨識與模型修正 在係統行為不完全已知的情況下，工程任務通常需要從實驗數據中提取模型參數。本章側重於迴歸分析和最小二乘法的穩健形式。討論如何使用正則化技術（如Ridge, Lasso）來處理過擬閤問題，以及如何利用數值積分的結果來估計係統響應時間常數等關鍵參數。 第10章：隨機過程與濛特卡洛模擬在風險評估中的應用 許多工程決策麵臨不確定性。本章介紹僞隨機數生成器的質量評估、重要性抽樣（Importance Sampling）等高級濛特卡洛技術。通過可靠性工程中的係統失效概率計算或金融工程中的期權定價模型，展示如何利用隨機模擬來量化和分析工程係統的風險暴露。 第11章：現代計算生態的互操作性 本章探討如何打破工具孤島，實現不同計算環境間的數據和功能交換。重點介紹外部接口標準，如C/C++與高級腳本語言之間的數據交換協議。討論數據序列化的方法（如Protocol Buffers或HDF5格式），確保大規模仿真數據可以在不同計算平颱間高效、無損地傳輸和存檔。 --- 通過對這些主題的係統性學習，讀者將不僅掌握解決具體工程問題的數值技巧，更重要的是，獲得構建高性能、高可靠性、易於維護的工程計算軟件係統的全麵能力。本書緻力於培養下一代能夠駕馭復雜計算挑戰的工程師。

Ch1: INTRODUCTION TO MATLAB.
Ch2: MATLAB BASICS.
Ch3: TWO-DIMENSIONAL PLOTS.
Ch4: BRANCHING STATEMENTS AND PROGRAM DESIGN.
Ch5: LOOPS AND VECTORIZATION.
Ch6: BASIC USER-DEFINED FUNCTIONS.
Ch7: ADVANCED FEATURES OF USER-DEFINED FUNCTIONS.
Ch8: COMPLEX NUMBERS AND 3D PLOTS.
Ch9: CELL ARRAYS, STRUCTURES, AND IMPORTING DATA.
Ch10: HANDLE GRAPHICS AND ANIMATION.
Ch11: MORE MATLAB APPLICATIONS.
APPENDIX A. ASCII CHARACTER SET.
APPENDIX B. ADDITIONAL MATLAB INPUT / OUTPUT FUNCTIONS.
APPENDIX C. WORKING WITH CHARACTER STRINGS.
APPENDIX D. ANSWERS TO QUIZZES.

评分☆☆☆☆☆

說實話，一開始看到這本書的書名，我有點猶豫，因為我本身是比較偏嚮學術研究領域的，擔心它會太過強調工程應用而忽略瞭演算法的深度。但我錯瞭！這本書在工程應用的同時，也提供瞭非常紮實的數學和理論基礎。它不僅僅是教你怎麼「寫」MATLAB程式，更重要的是讓你理解「為什麼」要這麼寫，以及背後的原理是什麼。例如，在講解數值積分和微分方程求解的部分，作者並沒有直接丟齣MATLAB的內建函數，而是先從數值方法的原理開始講起，再逐步介紹MATLAB如何有效地實現這些方法。這種由淺入深、由理入法的講解方式，讓我受益匪淺。我發現，透過這本書，我對許多原本隻停留在公式層麵的概念，有瞭更深刻的理解。書中的案例也很多樣化，不僅有常見的機械、電機工程，甚至還涉及到一些生物醫學訊號處理的應用，這讓我看到瞭MATLAB在不同領域的廣泛可能性。對於正在做研究、需要大量數據分析和模型驗證的研究生來說，這本書絕對是一本不可多得的工具書。

评分☆☆☆☆☆

對於工程師來說，MATLAB的確是一個不可或缺的工具。我手邊已經有幾本MATLAB的參考書，但這本《MATLAB PROGRAMMING WITH APPLICATIONS FOR ENGINEERS, IE》依然讓我感到耳目一新。它最大的特色，在於將MATLAB的應用與當代工程的熱門趨勢緊密結閤。書中不僅涵蓋瞭傳統的訊號處理、係統控製等領域，還特別加入瞭關於機器學習、深度學習在工程中的應用介紹，這對我來說非常及時。例如，書中演示瞭如何利用MATLAB的神經網路工具箱來進行故障診斷和預測性維護，這正是我目前工作上急需解決的問題。作者在講解這些進階應用時，並沒有迴避數學上的複雜性，而是用一種務實的方式，引導讀者理解如何將這些理論轉化為實際的MATLAB程式碼。同時，書中也強調瞭程式的驗證和測試，以及如何進行模型評估，這對於確保工程專案的可靠性至關重要。總體而言，這本書的內容非常紮實，而且緊貼行業發展，對於想要提升自身工程能力的工程師來說，絕對是一本值得投資的優質讀物。

评分☆☆☆☆☆

天哪，這本《MATLAB PROGRAMMING WITH APPLICATIONS FOR ENGINEERS, IE》真的讓我大開眼界！我是一個剛從大學畢業沒多久的工程師，在學校的時候雖然有接觸過MATLAB，但總覺得學得不是很深入，實際應用起來總是卡卡的。這本書根本就是為我這種人量身打造的！它不是那種枯燥乏味的純理論書籍，而是把MATLAB的各種強大功能，用非常貼近工程師實際工作場景的例子來呈現。從數據處理、模擬分析，到圖像辨識、控製係統設計，幾乎涵蓋瞭工程領域裡最常見的應用。我尤其喜歡它講解PID控製器設計那一部分，那是我一直覺得很頭痛的難題，但書裡用圖文並茂的方式，一步步帶我釐清觀念，甚至還提供瞭可以直接套用的範例程式碼。讀完之後，我感覺自己對MATLAB的掌握度瞬間提升瞭好幾個檔次，以前覺得高不可攀的複雜演算法，現在看起來都沒那麼嚇人瞭。而且，書中的程式碼編寫風格很規範，讀起來清晰易懂，對於新手來說，這點真的非常重要，可以避免養成壞習慣。我已經迫不及待想把書裡學到的應用到我現在手上的專案裡瞭，感覺效率一定會大大提升！

评分☆☆☆☆☆

我是一個在工業界打滾多年的資深工程師，對於MATLAB的掌握已經算得上是得心應手瞭。原本以為這類書籍對我來說可能比較「入門」，但《MATLAB PROGRAMMING WITH APPLICATIONS FOR ENGINEERS, IE》卻還是帶給我不少驚喜。它最吸引我的地方，在於那些「進階」的技巧和「實戰」的考量。書中不隻介紹瞭MATLAB的基本語法和常用函數，更深入探討瞭一些效率優化、記憶體管理、以及如何撰寫可重複使用、模組化的程式碼的策略。像是關於嚮量化運算和編譯器優化的章節，讓我茅塞頓開，過去一些我以為是「瓶頸」的運算速度問題，竟然能透過作者提供的這些技巧迎刃而解。此外，書中還包含瞭如何將MATLAB與其他程式語言（例如C/C++）整閤，以及如何利用MATLAB Compiler將程式打包成獨立應用程式的介紹，這些對於我們這種需要將MATLAB成果產品化的工程師來說，實在是太實用瞭！它讓我知道，MATLAB不隻是一個實驗室裡的工具，更能成為工業界解決實際問題的利器。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，我是一個對程式設計有點「恐懼」的學生。每次看到一堆程式碼就頭昏眼花，MATLAB對我來說更是個遙遠的概念。但這本《MATLAB PROGRAMMING WITH APPLICATIONS FOR ENGINEERS, IE》徹底改變瞭我的想法！作者的寫作風格非常親切，就像一位很有耐心的老師在身邊指導你一樣。他用瞭非常多生活化的比喻，把一些聽起來很複雜的概念解釋得淺顯易懂。書中的範例程式碼，都經過精心設計，不僅能跑，而且結構清晰，註解也很完整，讓人一看就知道程式在做什麼。我尤其喜歡書中從簡單的變數操作開始，逐步帶入迴圈、條件判斷、函數定義，最後再到繪圖和資料視覺化。每一個步驟都循序漸進，讓我很有成就感。我甚至可以用書裡的範例，自己修改參數，觀察結果的變化，這真的讓學習過程變得很有趣，而不是枯燥的死記硬背。我現在對MATLAB的學習不再感到害怕，反而充滿瞭期待，覺得自己也能學好這門重要的技能！