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本书结合Matlab工具箱的使用全面介绍常用的科学计算方法与技术。全书分三篇：数值计算方法，随机科学计算方法和最优化方法。本书不仅对Matlab各有关程序的使用方法做了详尽的介绍，还特别注重介绍有关的数学基本概念、数值方法的使用条件、计算机输出结果的含义。通过完整的应用例题的介绍，力图使读者能全面学会如何分析实际问题，如何动手编程计算及如何对获得的计算结果进行分析。对于各例题，书中均附有完整的通用的程序供使用者学习参考或直接调用。
本书读者对象为高等院校理工科学生、研究生、教师和有关的科技工作者。

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• 第一篇数值计算方法
  第一章插值法
  1.多项式插值
  2.样条插值
  第二章数值微分与数值积分
  1.数值微分与差分
  2.一元函数数值积分
  3.重积分的计算
  第三章微分方程(组)数值解
  1.常微分方程组初值问题的数值解
  2.常微分方程初值问题数值解法程序的深入
  3.常微分方程组边值问题的数值解
  4.偏微分方程组数值解
  参考文献
  附录1程序及m-文件索引
  附录2主包中部分程序目录
  第二篇随机科学计算方法
  第四章数据的基本统计分析
  1.随机变量与分布
  2.描述性统计
  3.异常值
  4.参数估计
  5.假设检验
  第五章方差分析
  1.单因素试验方差分析
  2.双因素试验方差分析
  3.多因素试验方差分析
  第六章回归模型
  1.一元线性回归
  2.多元线性回归模型
  3.逐步回归
  4.多项式回归
  5.非线性回归分析
  6.广义线性模型
  第七章非参数检验
  1.符号检验
  2.秩和检验
  3.符号秩和检验
  4.分布拟合检验
  第八章多元统计分析
  1.主成分分析
  2.判别分析
  3.聚类分析
  4.多元方差分析及其聚类分析
  第九章试验设计
  1.因子试验设计
  2.回归设计
  第十章质量管理统计方法
  1.质量控制图
  2.工序能力统计分析
  第十一章统计模拟计算方法
  1.随机数的产生
  2.应用举例及补充说明
  第十二章统计工具演示
  1.分布函数及分布密度的计算
  2.多项式回归拟合预测的计算
  3.产生随机数的计算
  4.试验设计、响应曲面及非线性回归的演示
  参考文献
  附录1程序及m-文件索引
  附录2统计工具箱目录
  第三篇最优化方法
  第十三章最优化问题及优化工具箱简介
  1.最优化问题简介
  2.优化工具箱简介
  第十四章无约束最优化与方程求根
  1.一般的无约束最优化
  2.线性方程组求解
  3.非线性方程求解
  第十五章约束最优化
  1.一般的约束最优化
  2.二次规划
  3.线性规划
  4.运输问题
  第十六章最小二乘优化
  1.非负线性最小二乘问题
  2.约束线性最小二乘
  3.非线性最小二乘
  4.非线性最小二乘拟合
  第十七章动态规划
  1.多阶段决策问题及其动态规划方法
  2.投资问题，
  3.生产与存贮问题，
  4.设备更新问题
  第十八章几种其他的最优化问题
  1.最小最大问题
  2.求全局最优解的模拟退火法
  参考文献
  附录1程序及m-文件索引
  附录2优化工具箱目录(部分)