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| 編輯推薦： |
在人工智能的浪潮中，每个与时俱进的人，都应该掌握一点“数学”（描述结构的语言）、“编程”（机器思考的模式）和“图形”（人类偏爱的表达），而这正是MATLAB最擅长的。MATLAB是科技工作者的强力工具，也是我们每个人理解时代的金钥匙。MATLAB以矩阵为核心，把数学、编程与图形紧密联系在一起，构建了一个数学实验室，为我们提供了卓越的实验环境。MATLAB软件的突出特点就是“简洁的架构”，可以帮助我们在极短时间内入门，然后在AI的帮助下掌握所需技能，并解决实际问题。
《MATLAB程序设计——重新定义科学计算工具学习方法》（第2版）基于MATLAB R2023b新版软件，以快捷的方式引领读者入门，帮助读者理解“一切皆是矩阵”的中心思想。书中深入论述了MATLAB图形、数学和编程，帮助读者快速掌握App Designer软件设计。此外，本书介绍了Simulink仿真强化模型思维，可以帮助读者针对数学建模领域展开思考，真正掌握MATLAB程序设计的核心技术。本书精心编排结构化的高效学习路线，设计简洁易懂的案例，展开了一幅MATLAB的全面图景。
学习资源
程序代码
教学大纲
教学课
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| 內容簡介： |
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MATLAB是一款用于科学工程计算的高级高效编程软件，是科学家与工程师的工具。本书强调MATLAB的思想精髓和应用性，基于MATLAB R2023b版本，重新定义了一套高效实用的MATLAB学习方法。本书与同类图书相比有诸多特色: 着重强调矩阵的核心思想，突出基于矩阵的数据结构与程序设计;精心编排结构化的高效学习路线，全面涵盖软件主线功能; 开辟市面罕见的App Designer教学，深挖App 设计思想与技术; 精编极简实用例程，应用实时脚本助力教学，极大压缩了读者的学习成本。全书章节分布考究，契合一套快捷有效的MATLAB学习策略: 首先介绍软件的基本操作流程、熟悉软件框架(第1、2 章)，然后介绍矩阵思想、练习矩阵编程(第3章)，进行功能集中实践并探索解决问题(第4~6章)，接下来进行软件设计制作和大型项目实践(第7章)，进而开展数学建模的进阶提高(第8章)，最后针对非常有价值的Simulink、计算机视觉和人工智能展开专项深入学习(第9~11章)。本书配套代码可在清华大学出版社官方网站下载，也可在GitHub上搜索图书书名下载。本书结构清晰、内容全面、语言精要而生动，可以作为高等院校MATLAB教学的参考用书，也可以作为广大科研、工程技术人员的参考书。
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| 關於作者： |
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王赫然 中国科学院沈阳自动化研究所副研究员，硕士研究生导师。先后就读于哈尔滨工业大学机械工程专业（学士与硕士）、中国科学院大学生物制造与类生命机器人专业（博士）。十余年来，深耕于科研一线，基于MATLAB工具开发《组织器官体外构建设计与工艺规划软件》（软著登字第10557151号），为中国科学院大学的学生与教职员工开设“MATLAB程序设计”课程。在今日头条“科技千里眼”头条号上开设关于MATLAB学习的专栏，受到读者的广泛好评
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| 目錄：
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第1章初识MATLAB： 数学、图形与编程
1.1探索MATLAB的世界
1.1.1MATLAB的演变： 从概念到市场领导者
1.1.2功能全景： 数学、图形与编程的融合
1.1.3应用领域： 探索MATLAB的无限潜能
1.1.4行业巨头： MATLAB的市场足迹
1.1.5工具箱概览： 功能函数的宝库
1.1.6应用（App）探秘： 内嵌的迷你软件
1.2掌握MATLAB开发环境
1.2.1选择版本： 新即是优
1.2.2环境搭建： 打造友好的编程空间
1.2.3命令行窗口： 实时的多功能交互界面
1.2.4编辑器窗口： 编程的核心舞台
1.2.5工作区和变量编辑器： 数据的操控平台
1.3MATLAB高效学习方法
1.3.1学习策略与路径： 如何高效上手
1.3.2帮助文档： 不可或缺的学习宝典
1.3.3AI辅助学习与编程： 时代之选
常见问题解答
本章精华总结
第2章MATLAB极速入门
2.1零基础快速入门
2.1.1变量的起点： 创建与赋值
2.1.2矩阵操作基础
2.1.3矩阵计算基础
2.1.4矩阵索引基础
2.1.5字符矩阵： 文本处理入门
2.2图形可视化
2.2.1图形可视化原理
2.2.2多组数据的绘图
2.2.3三维绘图： 立体的艺术
2.2.4子图技巧： 组织多个视角
2.3数学计算
2.3.1线性代数基础操作
2.3.2微积分基础操作
2.3.3微分方程的求解
2.3.4概率统计： 数据分析的工具
2.4程序设计
2.4.1if语句： 决策的关键
2.4.2for循环： 重复任务的简化
2.4.3脚本编写： 命令序列的集合
2.4.4函数定义： 封装与复用
2.4.5矩阵编程： MATLAB的特色技巧
常见问题解答
本章精华总结
第3章矩阵： MATLAB的核心概念
3.1矩阵与数据类型
3.1.1数值矩阵： “数”的结构
3.1.2字符矩阵： “字”的结构
3.1.3符号矩阵： “符”的结构
3.2矩阵与数据结构
3.2.1元胞数组： 多元数据的集成
3.2.2结构体： 有序数据的框架
3.2.3表： 数据分析的利器
3.3矩阵操作
3.3.1索引操作： 矩阵的定位术
3.3.2逻辑操作： 决策与筛选的智慧
3.3.3函数操作： 矩阵处理的魔法
3.3.4实用技巧： 提升编程效率小妙招
3.4矩阵运算
3.4.1算术运算： 矩阵的计算法则
3.4.2逻辑运算： 矩阵的真与假
3.4.3关系运算： 比较与排序的逻辑
3.5矩阵编程
3.5.1矩阵编程举例： 理论与实践的结合
3.5.2矩阵编程要点： 编程效率的秘诀
常见问题解答
本章精华总结
第4章图形： MATLAB的可视化技术
4.1绘图技术探索
4.1.1线图： 揭示趋势与关系
4.1.2数据分布图： 探索数据的分布特性
4.1.3离散数据图： 展示离散数据点
4.1.4极坐标图： 从不同角度看数据
4.1.5二维向量与标量场： 解析场的流动与变化
4.1.6三维向量与标量场： 深入三维空间的数据探索
4.2图形设计
4.2.1文本和符号信息： 增加图形的信息量
4.2.2坐标区外观： 美化图形界面
4.2.3颜色栏和配色方案： 丰富图形色彩
4.2.4三维渲染： 让三维图形栩栩如生
4.2.5实用技术： 提升图形的实用性与可读性
4.3图像处理
4.3.1读写处理： 图像的基础操作
4.3.2算术运算： 图像数据的数学处理
4.3.3逻辑运算： 基于条件的图像操作
4.3.4几何运算： 改变图像的形状与位置
4.3.5灰度运算： 探索图像的灰度世界
4.4动画制作： 让图形动起来
4.4.1揭秘动画原理
4.4.2视频生成： 动画的终极形态
4.5科研综合绘图实例
4.5.1条形图 误差线： 数据的直观展示
4.5.2散点图 模型拟合线： 洞悉数据背后的规律
4.5.3散点图 误差线： 精准表达数据的不确定性
4.6三维体图像处理： 探索数据的深度
常见问题解答
本章精华总结
第5章数学： MATLAB数学计算
5.1初等数学
5.1.1离散数学
5.1.2多项式
5.2线性代数
5.2.1矩阵基础运算
5.2.2矩阵分解
5.2.3线性方程及矩阵的逆
5.3微积分
5.3.1极限的艺术
5.3.2导数： 原函数的“因”
5.3.3积分： 原函数的“果”
5.3.4泰勒展开： 多项式仿真工具
5.3.5傅里叶展开： 频域上的简谐波仿真
5.4插值与拟合
5.4.1一维插值
5.4.2二维网格数据插值
5.4.3二维一般数据插值
5.4.4多项式拟合
5.4.5最小二乘拟合： 拟合的优化之路
5.5代数方程与优化
5.5.1代数方程的求解
5.5.2无约束优化
5.5.3线性规划： 高效决策工具
5.5.4非线性规划
5.5.5最大值最小化问题
5.6微分方程
5.6.1常微分方程解析解
5.6.2常微分方程数值解
5.6.3微分方程Simulink求解
5.6.4抛物椭圆型偏微分方程
5.6.5偏微分方程工具箱
5.7概率统计
5.7.1概率分布
5.7.2伪随机数的生成与应用
5.7.3统计量分析： 数据的解码器
5.7.4参数估计： 统计的预言家
5.7.5假设检验： 验证数据的真相
常见问题解答
本章精华总结
第6章编程： MATLAB程序设计
6.1数据结构
6.1.1数据类型： 多彩的数据世界
6.1.2数据结构： 组织数据的智慧
6.1.3应用技巧： 数据处理的巧手
6.2控制流结构
6.2.1分支结构： 选择的艺术
6.2.2循环结构： 重复的力量
6.2.3试错结构： 错误处理的护盾
6.3程序文件结构
6.3.1脚本： 编程的起点
6.3.2函数： 模块化编程的核心
6.3.3类： 面向对象的精髓
6.4矩阵化编程
6.4.1基础操作与运算
6.4.2矩阵化算法函数
6.5编程习惯
6.5.1命名习惯： 标识的智慧
6.5.2代码习惯： 清晰的编程风格
6.5.3项目习惯： 管理的策略
6.5.4性能习惯： 追求代码的极致
6.6程序交互设计
6.6.1命令行交互： 简洁的指令互动
6.6.2文件交互： 数据的进出通道
6.6.3局部UI交互： 界面的精细操作
6.7调试与分发
6.7.1调试脚本： 错误的猎手
6.7.2程序调试： 追踪程序缺陷（bug）的技巧
6.7.3加密分发： 保护智慧成果
常见问题解答
本章精华总结
第7章MATLAB软件设计： App Designer
7.1App Designer介绍
7.1.1为何App Designer是GUIDE的“终结者”
7.1.2探索基础功能
7.1.3快速上手指南
7.2App Designer组件
7.2.1常用组件
7.2.2组织界面的容器组件
7.2.3打造互动体验的仪表组件
7.3App Designer编程
7.3.1代码视图
7.3.2编写回调
7.3.3启动任务
7.3.4构建多窗口应用
7.3.5应用的封装与打包
7.4软件设计实战
7.4.1设计的艺术： 功能篇
7.4.2数据的准备与管理
7.4.3界面设计的思考
7.4.4自建准备
7.4.5动态互动的回调逻辑
7.4.6填写函数
7.4.7分析与优化： 效果篇
7.5App编程构建方法
7.5.1面向对象程序设计
7.5.2App类应用
7.5.3App编程构建解析
7.6科研一线软件设计案例： BiopDesigner
7.6.1架构篇： 界面布局与逻辑框架
7.6.2功能篇： 探索软件的心脏
7.6.3实现篇： 编译与运行环境
常见问题解答
本章精华总结
第8章MATLAB数学建模
8.1图论与网络分析： 揭示事物间的隐藏联系
8.1.1图论： 构建与分析抽象网络的基础
8.1.2社交网络图： 描绘人际关系的图形结构
8.1.3交通网络分析： 加权图的应用与优化
8.1.4动态规划与最短路径问题： 高效路径的探索
8.2博弈论与策略分析： 理解竞争与合作的智慧
8.2.1博弈论： 战略互动的数学框架
8.2.2囚徒困境与纳什均衡： 博弈的经典难题
8.2.3Cournot竞争模型： 企业博弈的经济解析
8.3决策评价模型： 精准打分的艺术
8.3.1TOPSIS法： 接近理想解的评价方法
8.3.2主成分分析法： 数据降维与信息提取
8.3.3因子分析法： 深挖变量背后的因子
8.4模糊数学与决策： 模糊环境下的准确判断
8.4.1模糊数学基础： 隶属度与不确定性的处理
8.4.2模糊聚类分析： 基于隶属度的分类技术
8.4.3模糊综合评价： 综合评定的模糊逻辑
8.5启发式算法： 复杂问题的智能求解
8.5.1启发式算法概览： 计算的力量解放思考
8.5.2模拟退火算法： 热力学启发的优化策略
8.5.3遗传算法： 生物进化原理启发下的优化策略
常见问题解答
本章精华总结
第9章Simulink仿真
9.1Simulink入门指南
9.1.1模块库揭秘： 仿真的“心脏”
9.1.2基本操作技巧
9.1.3系统建模方法
9.2PID控制系统
9.2.1深入理解PID控制
9.2.2构建PID控制系统模型
9.2.3PID控制系统调试与分析
9.3通信系统
9.3.1掌握通信系统基础
9.3.2通信工具箱： 通信设计利器
9.3.3通信系统调制与解调建模
9.4信号处理系统
9.4.1理解信号处理系统
9.4.2信号处理工具箱： 处理信号的利器
9.4.3信号处理系统建模调试案例
常见问题解答
本章精华总结
第10章计算机视觉
10.1计算机视觉基础
10.1.1概念揭秘： 视觉领域的术语解析
10.1.2现状透视： 计算机视觉的进化之路
10.1.3原理剖析： 视觉技术的核心机制
10.1.4实用工具： MATLAB视觉工具箱
10.2基于小波变换的图像融合
10.2.1图像融合的奥秘
10.2.2小波变换基本原理与在图像融合中的应用
10.2.3动手实践： 玩转小波变换图像融合
10.3图像全景拼接
10.3.1全景拼接： 技术原理解读
10.3.2案例实操： 打造全景世界
10.3.3效果分析： 拼接艺术的品鉴
10.4光流法运动检测
10.4.1解析光流法： 原理与独特优势
10.4.2案例分析： 光流法详解与应用
常见问题解答
本章精华总结
第11章人工智能
11.1人工智能的概念、技术与分类
11.1.1人工智能的发展与现状
11.1.2普通人在人工智能浪潮中的角色
11.1.3人工智能学科的子领域简介
11.1.4机器学习的奥秘
11.2监督学习
11.2.1回归： 连续的标签分布
11.2.2分类： 离散的标签分布
11.3无监督学习
11.3.1无监督学习技术全景
11.3.2聚类： 以K均值聚类为例
11.3.3降维： 以主成分分析法为例
11.4强化学习
11.4.1强化学习： 结构与原理
11.4.2强化学习方法介绍： Q学习算法
11.4.3基于Q学习算法的强化学习实例
常见问题解答
本章精华总结
附录A工具箱分类及简介
附录B常用核心函数
B.1语言基础
B.2数据导入和分析
B.3数学
B.4图形
B.5编程
B.6App构建
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| 內容試閱：
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在人工智能（AI）的浪潮中，每个与时俱进的人都应该掌握一点“数学”（描述结构的语言）、“编程”（机器思考的模式）和“图形”（人类偏爱的表达形式）的相关知识，而这正是MATLAB最擅长的。
MATLAB是科技工作者的强力工具，也是我们每个人理解时代的“金钥匙”。
1. 数学力量的极大延伸
数学是人类思维对于世界结构的反映，而科学无非是认知的数学化。在AI时代，我们更应深入学习数学，“把数学当作朋友”，这是理解世界最直接有效的方式。可以说，数学是一种强大的力量，拥有这种力量的人，将与AI一起更深刻地理解世界、影响世界。
MATLAB以矩阵为核心，把数学、编程与图形紧密联系在一起，为我们构建了一个强大的数学实验场所，让我们能把心中所思所想快速落地验证，可以帮助我们快速加深对数学与世界的理解。MATLAB拥有海量的优质工具箱、App以及社区资源，让我们可以不必陷入“重复造轮子”的泥潭，而是能把有限的精力投入最感兴趣的环节，极大地拓展了个人的能力。
2. AI时代的速学速用
MATLAB的最大特点就是拥有“简洁的架构”，我们完全可以在极短的时间内快速入门，然后在AI的帮助下高效地掌握所需技能，并解决实际问题。
本书基于MATLAB R2023b，以快捷的方式带领读者迅速入门（第1、2章），理解“一切皆是矩阵”的中心思想（第3章），以此展开对图形、数学、编程的深入认识（第4~6章），快速实践App Designer软件设计（第7章），针对数学建模领域开展思考（第8章），推出Simulink仿真强化模型思维（第9章），最后帮助读者掌握计算机视觉与人工智能的核心思路与技术（第10、11章）。
本书精心编排结构化的高效学习路线，设计简洁易懂的案例，展开了一幅MATLAB的全面图景，带领读者深挖MATLAB内涵，从此让它陪伴读者的整个学习与工作生涯。
3. 与读者一起玩转MATLAB
笔者奋战在科研一线近十年，深谙MATLAB蕴含的巨大能量。本书首次出版后，受到了大量读者的欢迎，笔者也以本书为教材在中国科学院连续两年开设了相关课程。本次再版，增加了大量章节（尤其是对于AI应用与算法的部分），优化了大量表述，但终因水平有限，书中难免有欠妥之处，还望读者和同人不吝赐教。
王赫然2024年10月12日
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