●第1章 MATLAB入門 1
1.1 MATLAB簡介 1
1.1.1 MATLAB的產生和發展 1
1.1.2 MATLAB的產品構成與特點 2
1.1.3 MATLAB與科學計算 4
1.2 MATLAB的安裝開發環境、窗口簡介 4
1.2.1 MATLAB的安裝 4
1.2.2 MATLAB的集成開發環境 9
1.2.3 MATLAB的窗口 10
1.3 MATLAB程序及其幫助繫統 13
1.3.1 搜索路徑 13
1.3.2 M文件 14
1.3.3 幫助繫統 16
1.3.4 學習MATLAB的方法 19
第2章 MATLAB程序設計 21
2.1 基本語法 21
2.1.1 標識符 21
2.1.2 數據類型 23
2.1.3 運算符 35
2.1.4 流程控制語句 37
2.1.5 矩陣與數組 41
2.1.6 腳本與函數 43
2.2 文件I/O 44
2.2.1 使用load/save 44
2.2.2 讀寫文本文件 45
2.2.3 讀寫圖像文件 47
2.3 MATLAB編程技巧 49
2.3.1 高效開發技巧 49
2.3.2 提高代碼效率 49
2.3.3 向量化編程 50
2.3.4 並行計算 50
2.3.5 稀疏矩陣 51
2.4 綜合實例 56
第3章 可視化編程 58
3.1 繪制二維圖形 58
3.1.1 常用繪圖函數 58
3.1.2 圖形設置 60
3.1.3 特殊圖形 62
3.1.4 特殊坐標繫函數 64
3.2 繪制三維圖形 65
3.3 GUIDE工具 69
3.3.1 設計工具 69
3.3.2 句柄圖形對像 70
3.3.3 GUIDE簡介 72
3.3.4 創建GUIDE 74
3.3.5 GUI的編程 78
3.3.6 CallBack函數 80
3.4 綜合實例 81
第4章 MATLAB求微分與積分 89
4.1 極限 89
4.2 數值積分 92
4.2.1 Int求積分 92
4.2.2 梯形法求積分 96
4.2.3 辛普森（Simpleson）積分法 98
4.2.4 重積分辛普森（Simpleson）法 101
4.2.5 多重數值積分法 103
4.2.6 積分變換 104
4.3 數值微分 107
4.3.1 Diff求微分 107
4.3.2 梯度 109
4.3.3 jacobian函數 110
4.3.4 中點公式 112
4.3.5 三點公式法和五點公式法 113
4.3.6 樣條函數法 116
4.3.7 辛普森（Simpleson）微分法 117
4.3.8 多項式的微分 121
4.4 綜合實例 123
第5章 MATLAB插值計算 124
5.1 一維插值 124
5.1.1 拉格朗日插值 124
5.1.2 牛頓插值 129
5.1.3 埃爾米特插值 131
5.1.4 分段低次插值 135
5.1.5 三次樣條插值 138
5.2 二維插值 140
5.2.1 近鄰插值 141
5.2.2 分片線性插值 141
5.2.3 雙線性插值 142
5.2.4 雙三次插值 143
5.2.5 散亂節點插值 147
5.3 綜合實例 149
第6章 MATLAB函數逼近 152
6.1 泰勒逼近 152
6.2 平方逼近 156
6.2.1 平方逼近的原理 156
6.2.2 正交多項式 162
6.2.3 切比雪夫多項式 163
6.2.4 勒讓德多項式 170
6.3 一致逼近 175
6.4 綜合實例—泰勒展開式的降次 182
第7章 MATLAB曲線與曲面擬合 185
7.1 二乘擬合 185
7.2 MATLAB擬合函數 191
7.2.線性擬合—lsqlin、regress 191
7.2.多項式擬合 194
7.2.3 非線性擬合 198
7.3 MATLAB擬合工具箱 203
7.4 綜合實例—臨床藥物注射問題 213
第8章 MATLAB求解線性方程組 216
8.1 線性方程組 216
8.2 符號解法 217
8.3 求逆法 221
8.4 矩陣分解法 223
8.4.1 Cholesky分解 223
8.4.2 LU分解 225
8.4.3 QR分解 227
8.5 迭代法 228
8.5.1 Gauss-Seidel迭代法 229
8.5.2 SOR超松弛迭代法 231
8.5.3 Jacobi迭代法 234
8.5.4 Bicg迭代法 236
8.6 綜合實例 238
第9章 MATLAB求解非線性方程組 242
9.1 二分法 242
9.2 迭代法 244
9.2.1 牛頓法 246
9.2.2 簡化牛頓法 248
9.2.3 割線迭代法 249
9.2.4 黃金分割法 250
9.2.5 拋物線法 252
9.2.6 不動點迭代法 254
9.2.7 牛頓下山法 256
9.3 綜合實例 257
第10章 MATLAB概率統計 261
10.1 概率統計工具箱 261
10.2 隨機數生成 262
10.2.1 生成均勻分布隨機數 264
10.2.2 生成正態分布隨機數 266
10.3 隨機變量的統計值 267
10.3.1 求期望 267
10.3.2 求方差 269
10.3.3 求標準差 270
10.3.4 矩 272
10.3.5 幾何平均數 273
10.3.6 算術平均數 274
10.3.7 中位數 274
10.3.8 值差 275
10.3.9 調和平均數 276
10.3.10 樣本的偏斜度 277
10.3.11 協方差 278
10.3.12 相關繫數 279
10.3.13 其他數字特征 281
10.4 參數估計 281
10.4.1 均勻分布的參數估計 282
10.4.2 正態分布的參數估計 283
10.4.3 二項分布的參數估計 284
10.4.4 mle-指定分布的參數估計 285
10.5 假設檢驗 286
10.5.1 t檢驗法 287
10.5.2 u檢驗法 288
10.5.3 秩和檢驗 289
10.5.4 符號秩檢驗 290
10.6 回歸 291
10.6.1 線性回歸 291
10.6.2 非線性回歸 292
10.7 綜合實例 293
第11章 MATLAB求解微分方程組 298
11.1 常微分方程 298
11.1.1 微分方程組的符號解 298
11.1.2 歐拉法 299
11.1.3 改進的歐拉法 301
11.1.4 龍格-庫塔法 303
11.1.5 亞當斯（Adams）外插法 307
11.1.6 亞當斯（Adams）內插法 308
11.2 偏微分方程——有限差分法 309
11.2.1 網格剖分 309
11.2.2 數值微分 310
11.3 PDE工具箱 311
11.3.1 PDE支持的方程 311
11.3.2 PDE使用說明 312
11.4 綜合實例 315
第12章 MATLAB優化計算 320
12.1 MATLAB優化工具箱的函數 320
12.1.1 優化工具箱 321
12.2 線性規劃 329
12.3 0-1整數規劃 333
12.4 二次規劃 334
12.5 多目標規劃 337
12.6 貪心算法 339
12.7 遺傳算法 341
12.8 模擬退火算法 345
12.9 粒子群算法 347
12.10 綜合實例 347
第13章 C/C++與MATLAB混合編程 353
13.1 C/C++與MATLAB混合調用的方法 353
13.2 MATLAB調用C/C++ 354
13.2.1 MATLAB的MEX文件 355
13.2.2 C-MEX文件的使用 356
13.3 C/C++調用MATLAB 357
13.3.1 C/C++調用引擎 357
13.3.2 C/C++調用Matcom 363
13.3.3 C/C++調用COM 370
13.3.4 C/C++調用動態鏈接庫 376
13.4 綜合實例 381
第14章 MATLAB工程計算案例精粹 387
14.1 Delta並聯機器人建模 387
14.1.1 背景介紹 387
14.1.2 問題闡述 388
14.1.3 實驗例程 390
14.2 柴油機故障診斷 394
14.2.1 問題闡述 394
14.2.2 實驗例程 395
14.3 街頭遊戲解謎 398
14.3.1 問題闡述 398
14.3.2 實驗例程 398
14.4 零件參數的設計 400
14.4.1 問題闡述 400
14.4.2 實驗例程 402
