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| 內容簡介： |
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莫勒的《MATLAB数值计算（2013修订版英文版）》 风格生动，适用于数值方法、MATLAB 和技术计算等 方面的初级课程，着重介绍数学软件的熟练使用及其 内在的高效率算法。主要内容包括：MATLAB介绍、线 性方程组、插值、方程求根、最小二乘法、数值积分 、常微分方程、傅里叶分析、随机数、特征值与奇异 值、偏微分方程。
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| 關於作者： |
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Cleve B.Moler 是The MathWorks公司的主席和首席科学家。曾任密歇根大学、斯坦福大学和新墨西哥大学的数学系或计算机系教授。他在两个计算机硬件制造商Intel公司的Hypercube组织Ardent Computers公司工作了五年。他的主要专业兴趣在于数值分析和科学计算。他是MATLAB软件的创始者，也是著名的矩阵计算软件包LINPACK和EISPACK的作者之一，已撰写了三本有关数值方法的教材。同时，他在SIAM（美国工业与应用数学学会）历任期刊编辑、委员会成员和副总裁，并从1996年开始担任理事会成员。
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| 目錄：
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Preface
1 Introduction to MATLAB
1.1 The Golden Ratio
1.2 Fibonacci Numbers
1.3 Fractal Fern
1.4 Magic Squares
1.5 Cryptography
1.6 The 3n+l Sequence
1.7 Floating-Point Arithmetic
1.8 Further Reading
Exercises
2 Linear Equations
2.1 Solving Linear Systems
2.2 The MATLAB Backslash Operator
2.3 A 3-by-3 Example
2.4 Permutation and Triangular Matrices
2.5 LU Factorization
2.6 Why Is Pivoting Necessary?
2.7 lutx, bslashtx, lugui
2.8 Effect of Roundoff Errors
2.9 Norms and Condition Numbers
2.10 Sparse Matrices and Band Matrices
2.11 PageRank and Markov Chains
2.12 Further Reading
Exercises
3 Interpolation
3.1 The Interpolating Polynomial
3.2 Piecewise Linear Interpolation
3.3 Piecewise Cubic Hermite Interpolation
3.4 Shape-Preserving Piecewise Cubic
3.5 Cubic Spline
3.6 pchiptx, splinetx
3.7 interpgui
Exercises
4 Zeros and Roots
4.1 Bisection
4.2 Newton''s Method
4.3 A Perverse Example
4.4 Secant Method
4.5 Inverse Quadratic Interpolation
4.6 Zeroin
4.7 fzerctx
4.8 fzeregui
4.9 Value Finding and Reverse Interpolation
4.10 Optimization and fmintx
Exercises
5 Least Squares
5.1 Models and Curve Fitting
5.2 Ncrms
5.3 censusgui
5.4 Householder Reflections
5.5 The QR Factorization
5.6 Pseu doinverse
5.7 Rank Deficiency
5.8 Separable Least Squares
5.9 b-hrther Reading
Exercises
6 Quadrature
6.1 Adaptive Quadrature
6.2 Basic Quadrature Rules
6.3 qusdtx, quadgui
6.4 Specifying Integrands
6.5 Performance
6.6 Integrating Discrete Data
6.7 Further Reading
Exelcises
7 Ordinary Differential Equations
7.1 Integrating Differential Equations
7.2 Systems of Equations
7.3 Lineari2ed Differential Equations
7.4 Single-Step Methods
7.5 The BS23 Algorithm
7.6 ode23tx
7.7 Examples
7.8 Lorenz Attractor
7.9 Stiffness
7.10 Events
7.11 Multistep Methods
7.12 The MATLAB ODE Solvers
7.13 Errors
7.14 Performance
7.15 Further Reading
Exercises
8 Fourier Analysis
8.1 Touch-Tone Dialing
8.2 Finite Fourier Transform
8.3 fftgui
8.4 Sunspots
8.5 Periodic Time Series
8.6 Fast Finite Fourier Transform
8.7 ffttx
8.8 fftmatrix
8.9 Other Fourier Transforms and Series
8.10 Further Reading
Exercises
9 Random Numbers
9.1 Pseudorandom Numbers
9.2 Uniform Distribution
9.3 Normal Distribution
9.4 randtx, randntx
9.5 Twister
Exercises
10 Eigenvalues and Singular Values
10.1 Eigenvalue and Singular Value Decompositions
10.2 A Small Example
10.3 eigshow
10.4 Characteristic Polynomial
10.5 Symmetric and Hermitian Matrices
10.6 Eigenvalue Sensitivity and Accuracy
10.7 Singular Value Sensitivity and Accuracy
10.8 Jordan and Schur Forms
10.9 The QR Algorithm
10.10 eigsvdgui
10.11 Principal Components
10.12 Circle Generator
10.13 Further Reading
Exercises
11 Partial Differential Equations
11.1 Model Problems
11.2 Finite Difference Methods
11.3 Matrix Representation
11.4 Numerical Stability
11.5 The L-Shaped Membrane
Exercises
Bibliography
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