數(shù)學(xué)實(shí)驗(yàn)（第2版）

第2版前言
第1版前言
第1章 準(zhǔn)備實(shí)驗(yàn)
實(shí)驗(yàn)1.1 MATLAB的基本用法
實(shí)驗(yàn)?zāi)康?br />一、MATLAB簡介
二、矩陣的輸入
三、數(shù)組的輸入及運(yùn)算
四、常量、變量與表達(dá)式
五、函數(shù)
六、幫助系統(tǒng)
七、數(shù)據(jù)顯示格式
實(shí)驗(yàn)任務(wù)
實(shí)驗(yàn)1.2 矩陣的運(yùn)算
實(shí)驗(yàn)?zāi)康?br />一、矩陣的四則運(yùn)算
二、矩陣的轉(zhuǎn)置、行列式、秩和逆
三、對角陣、上（下）三角陣和稀疏矩陣
四、特征值與特征向量
實(shí)驗(yàn)任務(wù)
實(shí)驗(yàn)1.3 M文件與程序設(shè)計(jì)
實(shí)驗(yàn)?zāi)康?br />一、M文件
二、程序控制結(jié)構(gòu)
三、函數(shù)文件
實(shí)驗(yàn)任務(wù)
實(shí)驗(yàn)1.4 MATLAB繪圖
實(shí)驗(yàn)?zāi)康?br />一、二維數(shù)據(jù)曲線圖
二、其他二維圖形
三、隱函數(shù)繪圖
四、三維圖形
五、圖形修飾處理
實(shí)驗(yàn)任務(wù)
實(shí)驗(yàn)1.5 MATLAB符號計(jì)算
實(shí)驗(yàn)?zāi)康?br />一、MATLAB的符號功能
二、求極限
三、求導(dǎo)數(shù)
四、求積分
五、級數(shù)的和
六、泰勒多項(xiàng)式
七、解方程
八、其他
第2章 方程及方程組的解
實(shí)驗(yàn)2.1 線性方程組的解
實(shí)驗(yàn)?zāi)康?br />一、解線性方程組的MATLAB實(shí)現(xiàn)
二、應(yīng)用舉例
實(shí)驗(yàn)任務(wù)
實(shí)驗(yàn)2.2 非線性方程的解
實(shí)驗(yàn)?zāi)康?br />一、二分法
二、簡單迭代法
三、牛頓迭代法
四、應(yīng)用舉例
實(shí)驗(yàn)任務(wù)
第3章 最優(yōu)化方法
實(shí)驗(yàn)3.1 線性規(guī)劃
實(shí)驗(yàn)?zāi)康?br />一、線性規(guī)劃的概念
二、線性規(guī)劃的圖解法
三、用MATLAB優(yōu)化工具箱解線性規(guī)劃
四、應(yīng)用舉例：投資的收益和風(fēng)險(xiǎn)
實(shí)驗(yàn)任務(wù)
實(shí)驗(yàn)3.2 非線性規(guī)劃
實(shí)驗(yàn)?zāi)康?br />一、非線性規(guī)劃的概念
二、二次規(guī)劃
三、無約束非線性規(guī)劃
四、帶約束非線性規(guī)劃
五、應(yīng)用舉例：供應(yīng)與選址
實(shí)驗(yàn)任務(wù)
第4章 數(shù)值分析
實(shí)驗(yàn)4.1 插值
實(shí)驗(yàn)?zāi)康?br />一、拉格朗日（Lagrange）插值法
二、分段線性插值
三、三次樣條插值
四、應(yīng)用舉例：數(shù)據(jù)加細(xì)問題
實(shí)驗(yàn)任務(wù)
實(shí)驗(yàn)4.2 離散數(shù)據(jù)的曲線擬合
實(shí)驗(yàn)?zāi)康?br />一、離散數(shù)據(jù)的多項(xiàng)式擬合
二、曲線擬合的線性最小二乘法
三、應(yīng)用舉例
實(shí)驗(yàn)任務(wù)
實(shí)驗(yàn)4.3 MATLAB數(shù)值積分與微分
實(shí)驗(yàn)?zāi)康?br />一、數(shù)值積分
二、數(shù)值微分
實(shí)驗(yàn)4.4 常微分方程的數(shù)值解
實(shí)驗(yàn)?zāi)康?br />一、常微分方程的符號解
二、常微分方程的數(shù)值解
三、應(yīng)用舉例：導(dǎo)彈追蹤問題
實(shí)驗(yàn)任務(wù)
第5章 數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)與分析
實(shí)驗(yàn)5.1 統(tǒng)計(jì)作圖
實(shí)驗(yàn)?zāi)康?br />一、頻率直方圖
二、統(tǒng)計(jì)量
三、常用概率分布的MATLAB實(shí)現(xiàn)
四、應(yīng)用舉例
實(shí)驗(yàn)任務(wù)
實(shí)驗(yàn)5.2 參數(shù)估計(jì)
實(shí)驗(yàn)?zāi)康?br />一、參數(shù)估計(jì)
二、參數(shù)估計(jì)的MATLAB實(shí)現(xiàn)
三、應(yīng)用舉例
實(shí)驗(yàn)任務(wù)
實(shí)驗(yàn)5.3 假設(shè)檢驗(yàn)
實(shí)驗(yàn)?zāi)康?br />一、參數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)
二、參數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)的MATLAB實(shí)現(xiàn)
三、應(yīng)用舉例
實(shí)驗(yàn)任務(wù)
第6章 方差分析
實(shí)驗(yàn)6.1 單因素方差分析
實(shí)驗(yàn)?zāi)康?br />一、方差分析概述
二、單因素方差分析
實(shí)驗(yàn)6.2 雙因素方差分析
實(shí)驗(yàn)?zāi)康?br />一、無交互作用的雙因素方差分析
二、有交互作用的雙因素方差分析
實(shí)驗(yàn)任務(wù)
第7章 回歸分析
實(shí)驗(yàn)7.1 一元回歸分析
實(shí)驗(yàn)?zāi)康?br />一、一元線性回歸分析
二、一元非線性回歸分析
三、回歸分析的MATLAB實(shí)現(xiàn)
四、應(yīng)用實(shí)例
實(shí)驗(yàn)任務(wù)
實(shí)驗(yàn)7.2 多元回歸分析
實(shí)驗(yàn)?zāi)康?br />一、多元線性回歸分析
二、逐步回歸分析
三、多元非線性回歸分析
四、應(yīng)用舉例
實(shí)驗(yàn)任務(wù)
第8章 模糊綜合評判
實(shí)驗(yàn)8.1 單層次的模糊綜合評判
實(shí)驗(yàn)?zāi)康?br />一、單層次模糊綜合評判
二、應(yīng)用舉例
實(shí)驗(yàn)任務(wù)
實(shí)驗(yàn)8.2 多層次（或多級）的模糊綜合評判
實(shí)驗(yàn)?zāi)康?br />一、多層次模糊綜合評判
二、應(yīng)用舉例
實(shí)驗(yàn)任務(wù)
參考文獻(xiàn)