第1章概述
1.1MATLAB简介
1.2MATLAB的安装
1.3MATLAB的目录结构
1.4MATLAB的应用窗口
1.4.1主界面介绍
1.4.2组件窗口
1.5MATLAB的通用命令
1.6MATLAB的帮助系统
1.6.1命令行窗口查询帮助
1.6.2MATLAB联机帮助系统
1.7本章小结
1.8习题
第2章数值运算
2.1数据类型
2.1.1字符串
2.1.2数值
2.1.3函数句柄
2.1.4逻辑类型和关系运算
2.1.5结构类型
2.1.6元胞数组类型
2.2数组及操作
2.2.1创建数组
2.2.2数组操作
2.3矩阵及操作
2.3.1创建矩阵
2.3.2矩阵的运算
2.3.3矩阵的分析
2.3.4稀疏矩阵
2.4多项式运算
2.4.1创建多项式
2.4.2计算多项式
2.5本章小结
2.6习题
第3章符号运算
3.1符号运算基础
3.1.1创建符号对象
3.1.2创建表达式
3.1.3基本操作
3.1.4相关运算符
3.1.5确定自变量
3.2表达式运算
3.2.1提取分子和分母
3.2.2数值转换
3.2.3变量替换
3.2.4化简与格式化
3.2.5表达式的相互转换
3.2.6反函数
3.2.7替换函数
3.3运算精度
3.4符号矩阵运算
3.4.1基本代数运算
3.4.2线性代数运算
3.4.3科学计算
3.5积分及其变换
3.5.1傅里叶变换及其反变换
3.5.2拉普拉斯变换及其反变换
3.5.3Z变换及其反变换
3.6绘制符号函数图形
3.6.1绘制曲线
3.6.2绘制等值线
3.6.3绘制曲面图及表面图
3.7本章小结
3.8习题
第4章图形图像
4.1二维绘图
4.1.1line函数
4.1.2semilogx和semilogy函数
4.1.3logspace函数
4.1.4plot函数
4.1.5plotyy函数
4.1.6axis函数
4.1.7subplot函数
4.1.8其他特殊函数
4.2三维绘图
4.2.1mesh函数
4.2.2surf函数
4.2.3peaks函数
4.2.4特殊函数
4.3图形处理
4.3.1调整坐标轴
4.3.2标示文字
4.3.3修饰文字
4.3.4图例注解
4.3.5图形保持
4.3.6控制网络
4.3.7分割图形窗口
4.4图像分析的常用函数
4.4.1像素及其处理
4.4.2常用函数
4.5本章小结
4.6习题
第5章M文件
5.1概述
5.1.1创建M文件
5.1.2打开M文件
5.1.3基本内容
5.1.4M文件分类
5.2数据共享
5.2.1数据基本操作
5.2.2数据文件调用
5.3流程控制
5.3.1顺序结构
5.3.2选择结构
5.3.3循环结构
5.4脚本文件
5.5函数
5.5.1主函数
5.5.2子函数
5.5.3私有函数
5.5.4嵌套函数
5.5.5重载函数
5.6P码文件和变量作用域
5.6.1P码文件
5.6.2局部变量、全局变量和持存变量
5.7M文件调试
5.7.1出错信息
5.7.2调试方法
5.8本章小结
5.9习题
第6章Simulink仿真模型
6.1预备知识
6.1.1概述
6.1.2建模环境
6.1.3建模原理
6.2Simulink基本模块
6.2.1基本模块
6.2.2设置模块参数和属性
6.2.3简单模块的使用
6.3仿真模型创建
6.3.1模块操作
6.3.2基本步骤
6.3.3仿真示例
6.4子系统及其封装
6.4.1创建子系统
6.4.2封装子系统
6.5仿真模型执行
6.5.1过零检测和代数环
6.5.2仿真的运行
6.6仿真模型调试
6.7S函数
6.7.1S函数的定义
6.7.2工作原理
6.7.3S函数模板
6.7.4使用S函数
6.7.5应用示例
6.8复杂系统的仿真与分析
6.8.1连续系统仿真
6.8.2离散系统仿真
6.8.3仿真结构参数化
6.9本章小结
6.10习题
第7章科学计算
7.1常见方程求解
7.1.1求解线性方程组
7.1.2求解非线性方程组
7.1.3求解常微分方程
7.2数据的统计处理
7.2.1最大值与最小值
7.2.2求和与求积
7.2.3平均值与中值
7.2.4标准方差
7.2.5相关系数
7.2.6排序
7.3数据的插值
7.3.1一维插值
7.3.2二维插值
7.3.3三维插值
7.4数值积分函数
7.4.1一元函数积分
7.4.2矢量积分
7.4.3二元函数积分
7.4.4三元函数积分
7.5求解最优化问题
7.5.1无约束非线性极小化
7.5.2有约束极小化
7.5.3二次规划和线性规划
7.5.4线性最小二乘
7.5.5非线性最小二乘
7.5.6多目标寻优方法
7.6本章小结
7.7习题
第8章MATLAB在高等数学中的应用
8.1极限
8.1.1数列{an}的极限
8.1.2函数极限定义及性质
8.1.3函数极限计算的重要结论
8.1.4有关函数极限计算的MATLAB命令
8.2导数及其应用
8.2.1函数导数定义及性质
8.2.2函数导数计算的重要结论
8.2.3有关函数导数计算的MATLAB命令
8.2.4极值问题
8.3不定积分
8.3.1不定积分定义及性质
8.3.2有关计算函数不定积分的MATLAB命令
8.4定积分
8.4.1定积分定义及性质
8.4.2有关计算函数定积分的MATLAB命令
8.4.3数值积分及软件实现
8.5二重积分
8.6无穷级数
8.6.1常数项级数的概念
8.6.2常数项级数的收敛性判别方法
8.6.3用MATLAB实现级数求和
8.6.4幂级数
8.7方程数值的求解方法
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综合实例
8.10本章小结
8.11习题
第9章MATLAB在线性代数中的应用
9.1矩阵的基本函数运算
9.1.1矩阵的逆运算
9.1.2矩阵的行列式运算
9.1.3向量的点乘（内积）
9.1.4混合积
9.2秩与线性相关性
9.2.1矩阵和向量组的秩以及向量组的线性相关性
9.2.2向量组的最大无关组
9.3线性方程组的求解
9.3.1求线性方程组的唯一解或特解
9.3.2求线性齐次方程组的通解
9.3.3求非齐次线性方程组的通解
9.4特征值与二次型
9.4.1矩阵的特征值与特征向量
9.4.2正交矩阵及二次型
9.5综合实例
9.6本章小结
9.7习题
第10章MATLAB在数理统计中的应用
10.1数据分析
10.1.1总体与样本
10.1.2几种均值
10.1.3数据比较
10.1.4累和与累积
10.1.5简单随机样本
10.1.6有限总体的无放回样本
10.2离散型随机变量的概率及概率分布
10.2.1几个常见分布
10.2.2概率密度函数值
10.3连续型随机变量的概率及其分布
10.3.1几个常见的分布
10.3.2概率密度函数值
10.3.3累积概率函数值（分布函数）
10.3.4逆累计概率值
10.4统计量
10.4.1样本k阶矩
10.4.2顺序统计量
10.4.3经验分布函数
10.5数字特征
10.5.1随机变量的期望
10.5.2方差与标准差
10.5.3常用分布的期望与方差求法
10.6二维随机向量的数字特征
10.6.1期望
10.6.2协方差
10.6.3相关系数
10.7参数估计
10.7.1点估计
10.7.2区间估计
10.7.3最大似然估计法
10.8假设检验
10.8.1假设检验的基本概念
10.8.2正态总体参数的假设检验
10.8.33个常用的非参数检验
10.8.4检验的功效函数
10.8.5总体分布的假设检验
10.9本章小结
10.10习题
第11章蚁群算法的仿真与实现
11.1蚁群算法介绍
11.2蚁群算法原理
11.2.1蚁群行为描述
11.2.2基本蚁群算法的机制原理
11.2.3对蚂蚁个体的抽象
11.2.4问题空间的描述
11.2.5寻找路径的抽象
11.2.6信息素挥发的抽象
11.2.7启发因子的引入
11.3基本蚁群算法的数学模型
11.3.1P、NP、NPC、NPhard问题描述
11.3.2基本蚁群算法的数学模型
11.4基本蚁群算法的实现步骤
11.5蚁群算法的MATLAB实现
11.6用蚁群算法建模求解旅行商问题
11.6.1问题描述与算法思想
11.6.2实现步骤
11.6.3算法验证及结论
11.7用蚁群算法建模求解智能组卷系统问题
11.7.1试卷质量评价的指标体系构建
11.7.2自动组卷系统的数学模型
11.7.3蚁群算法的自动组卷问题求解
11.8本章小结
第12章模拟退火算法的仿真与实现
12.1模拟退火算法介绍
12.1.1物理退火过程
12.1.2Metropolis准则
12.1.3模拟退火算法要素
12.1.4模拟退火算法流程图
12.2模拟退火算法原理
12.2.1基本内容
12.2.2算法描述
12.2.3模拟退火算法的伪代码实现
12.2.4旅行商问题的解决
12.3调度问题的算法实现
12.3.1解空间的实现
12.3.2目标函数
12.3.3初始解的选择
12.3.4新解的产生和接受机制
12.3.5停止准则的扩充
12.3.6仿真结果及分析
12.4模拟退火算法的改进
12.5本章小结
第13章神经元网络及MATLAB仿真
13.1神经元网络的简介
13.1.1神经元网络的发展史
13.1.2生物神经元
13.2人工神经网络结构
13.2.1人工神经网络简介
13.2.2人工神经元模型
13.2.3神经元作用函数
13.2.4神经网络模型
13.2.5人工神经网络的典型结构
13.3神经网络的学习方式和学习规则
13.3.1神经网络的学习方式
13.3.2BP神经网络及MATLAB实现
13.4神经元网络的算法实例
13.5本章小结
第14章图论算法及MATLAB仿真
14.1图论的起源
14.2相关概念
14.2.1图
14.2.2特殊图类
14.2.3有向图
14.2.4路
14.3图的矩阵表示
14.3.1邻接矩阵
14.3.2关联矩阵
14.4图论的基本性质和定理
14.5计算有向图的可达矩阵的算法及其MATLAB实现
14.6最短路问题
14.7连通图最短距离的算法实现
14.7.1问题描述与算法思想
14.7.2实现步骤
14.7.3算法验证及MATLAB实现
14.8Dijkstra算法
14.8.1问题描述与算法思想
14.8.2Dijkstra算法的步骤
14.8.3算法验证及MATLAB实现
14.9Warshall Floyd算法
14.9.1Warshall Floyd算法的基本思想
14.9.2Warshall Floyd算法的基本步骤
14.9.3Warshall Floyd算法的MATLAB实现
14.10动态规划求解最短路径
14.10.1问题描述与算法思想
14.10.2实现步骤
14.10.3算法验证及MATLAB实现
14.11棋盘覆盖问题
14.11.1问题描述与算法思想
14.11.2实现步骤
14.11.3算法验证及MATLAB实现
14.12最优树的应用实例
14.12.1问题描述与算法思想
14.12.2实现步骤
14.12.3算法验证及MATLAB实现
14.13本章小结
第15章遗传算法的仿真与实现
15.1遗传算法介绍
15.2遗传算法基本原理
15.2.1编码
15.2.2适应度评价函数
15.2.3选择算子
15.2.4交叉算子
15.2.5变异算子
15.2.6终止代数
15.3遗传算法优化工具箱
15.4遗传算法的MATLAB实现
15.5遗传算法实例及MATLAB实现
15.6暴雨强度公式优化及MATLAB实现
15.6.1暴雨强度公式
15.6.2遗传算法各算子及MATLAB的实现
15.6.3计算实例与结果
15.7遗传算法中的选择操作及MATLAB实现
15.7.1遗传操作
15.7.2初始种群的选择
15.7.3交配个体群的选择
15.7.4交叉算法中的选择操作
15.7.5变异中的选择操作
15.7.6主控程序
15.7.7结果分析
15.8本章小结
参考文献
