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MATLAB與數(shù)學建模 
定 價：79 元
9 7 4 8 3 7 0 5 5 1 2 2 5  本書主要介紹常用數(shù)學建模方法及其MATLAB實現(xiàn)與應用,內(nèi)容包括MATLAB數(shù)組運算、MATLAB程序設計、MATLAB繪圖與可視化、MATLAB數(shù)據(jù)管理、MATLAB符號計算、MATLAB數(shù)值計算、多項式與插值擬合、常用統(tǒng)計及優(yōu)化建模方法與MATLAB求解、人工神經(jīng)網(wǎng)絡方法、排隊論方法、以層次分析法和模糊綜合評價法為代表的多指標綜合評價方法、MATLAB圖像處理基礎、Simulink建模與仿真、全國大學生數(shù)學建模競賽真題解析等。 本書可作為高等院校學生的數(shù)學建�；蚺c數(shù)學實驗相關課程的教材或教學參考書,也可作為從事數(shù)學建模應用的研究人員的參考用書。 ①作者資深。作者是MATLAB中文論壇的資深版主，大學資深數(shù)學建模競賽的指導老師，多年教授“數(shù)學建模和數(shù)學實驗”等課程的一線老師， MATLAB資深培訓師。2016年，謝中華老師和他的“愛情行列式”曾紅極一時，網(wǎng)上的閱讀量破百萬。 ②案例驅(qū)動。從指導老師的角度，結(jié)合數(shù)學建模案例全面介紹常用的數(shù)學建模方法及其MATLAB實現(xiàn)，深入淺出，通俗易懂。 ③雙系統(tǒng)性。數(shù)學建模方法與MATLAB編程均成體系，即可作為MATLAB從基礎到提到的進階教程，也可作為數(shù)學建模與數(shù)學實驗的教程。 ④內(nèi)容全面。建模所要用到的MATLAB書中都有介紹，常用數(shù)學建模方法也舉例作了講解，最后輔以詳盡的歷年真題解析。 ⑤代碼免費。書中代碼和數(shù)據(jù)可以通過論壇、出版社網(wǎng)站、網(wǎng)盤免費下載。詳見書中前言部分。 數(shù)學是一門研究現(xiàn)實世界數(shù)量關系和空間形式的科學。很多人在學習數(shù)學類課程的時候,都會有一定的困惑:數(shù)學這么難,學習數(shù)學到底有什么用? 數(shù)學的難體現(xiàn)在大多數(shù)的數(shù)學知識都很抽象,讓人很難聯(lián)系實際。其實數(shù)學正是來源于實際,是從實際中抽象出來的。如果能夠嘗試用抽象的數(shù)學知識去解決實際問題,一切將變得具象起來,數(shù)學的學習會變得更有意思,也會更簡單。在人類的發(fā)展歷史中,許多科學家用數(shù)學模型來描述客觀世界,促進了人類文明的發(fā)展,諸如17世紀牛頓提出的萬有引力定律、20世紀愛因斯坦提出的廣義相對論,這些都是數(shù)學成功應用的典范。 將數(shù)學應用于實際,這正是數(shù)學建模所要研究的內(nèi)容�，F(xiàn)如今,數(shù)學已經(jīng)應用于日常生活的方方面面,數(shù)學建模也越來越受到人們的重視,幾乎所有高校都開設了數(shù)學建模課程,以此提高學生們應用數(shù)學知識解決實際問題的能力,甚至有些中小學也在嘗試開展數(shù)學建�；顒�。放眼世界,每年都會有大大小小的各類數(shù)學建模競賽活動,比較著名的有“全國大學生數(shù)學建模競賽”“中國研究生數(shù)學建模競賽”和“美國大學生數(shù)學建模競賽”。筆者每年都要指導學生參加這些競賽活動,也多次獲得優(yōu)異的成績。 用數(shù)學知識解決實際問題通常包括兩個基本步驟:首先,需要把問題進行抽象,用數(shù)學的語言去描述,即在一定的合理假設下建立合適的數(shù)學模型;其次,建立數(shù)學模型后,需要選擇合適的工具求解模型。這里的求解并不只是簡單的公式推導,大多數(shù)情況下不能靠手算實現(xiàn),必須要借助計算機軟件來實現(xiàn)。筆者在指導學生參加數(shù)學建模競賽的過程中,也切身體會到學生面臨的最大困難往往并不是建立模型,而是編寫程序求解模型。在眾多的科學計算軟件中,MATLAB是求解數(shù)學模型的利器。相比于其他軟件,MATLAB有“草稿紙式”的編程語言,還有包羅萬象的工具箱,易學易用,用戶不僅可以調(diào)用其內(nèi)部函數(shù)進行“傻瓜式”的計算,還可以根據(jù)自己的算法進行擴展編程。本書將結(jié)合數(shù)學建模案例全面介紹常用的數(shù)學建模方法及其MATLAB實現(xiàn)。相比于其他同類型的著作,本書的特色是雙系統(tǒng)性,對數(shù)學建模方法與MATLAB編程語言的介紹都是自成系統(tǒng)的,當然也是緊密結(jié)合的。本書既可作為MATLAB從基礎到提高的進階教程,也可作為數(shù)學建模與數(shù)學實驗的教程。 數(shù)學學科的分支有很多,這也就決定了數(shù)學建模的方法也有很多。對比近些年的數(shù)學建模競賽賽題不難發(fā)現(xiàn),數(shù)學建模所要解決的實際問題往往是開放性的,并沒有一個標準答案,解決問題的過程也是比較復雜的,會用到多種不同的建模方法。大致總結(jié)一下,常用的數(shù)學模型與建模方法包括:積分模型、代數(shù)方程模型、常微分方程模型、偏微分方程模型、回歸模型、線性規(guī)劃模型、非線性規(guī)劃模型、多目標規(guī)劃模型、整數(shù)規(guī)劃模型、圖與網(wǎng)絡優(yōu)化模型、多項式與插值擬合方法、基本概率統(tǒng)計方法、方差分析方法、聚類分析方法、判別分析與模式識別方法、主成分分析法、遺傳算法、模擬退火算法、粒子群算法、蟻群算法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡方法、排隊論方法、層次分析法、模糊綜合評價法、圖像處理方法、Simulink建模仿真方法等。針對具體問題,如何從眾多的建模方法中選擇合適的方法,建立合適的數(shù)學模型,這是讓很多人頗感困惑的問題,筆者希望本書中大量的案例能給讀者帶來啟發(fā)。 筆者長期從事本科生“數(shù)學建模與數(shù)學實驗”“數(shù)據(jù)分析與數(shù)學軟件實踐”“高等數(shù)學”“線性代數(shù)”“概率論與數(shù)理統(tǒng)計”,碩士研究生“工程數(shù)學”,博士研究生“應用數(shù)學基礎”等課程的教學。在教學中,筆者把MATLAB和數(shù)學建模方法引入課堂,深受學生歡迎。本書也是筆者長期教學經(jīng)驗的總結(jié)。 本書章節(jié)是這樣安排的:第1章,MATLAB數(shù)組運算;第2章,MATLAB程序設計;第3章,MATLAB繪圖與可視化;第4章,MATLAB數(shù)據(jù)管理;第5章,MATLAB符號計算;第6章,MATLAB數(shù)值計算;第7章,多項式與插值擬合;第8章,常用統(tǒng)計建模方法與MATLAB求解;第9章,常用優(yōu)化建模方法與MATLAB求解;第10章,人工神經(jīng)網(wǎng)絡方法;第11章,排隊論方法;第12章,多指標綜合評價方法;第13章,MATLAB圖像處理基礎;第14章,Simulink建模與仿真;第15章,全國大學生數(shù)學建模競賽真題解析。在章節(jié)順序的安排上,以MATLAB軟件為切入點,結(jié)合大量案例循序漸進地介紹常用的數(shù)學建模方法及其MATLAB實現(xiàn),最后通過真題解析進行實戰(zhàn)演練。相信通過本書的學習,讀者一定能夠在短時間內(nèi)提高解決實際問題的能力,成為數(shù)學建模的高手! 針對本書,MATLAB中文論壇(http://www.ilovematlab.cn/)特別提供了讀者與作者在線交流的平臺https://www.ilovematlab.cn/forum-275-1.html,筆者希望在這個平臺上與廣大讀者作面對面的交流,解決大家在學習本書過程中遇到的問題,分享彼此的學習經(jīng)驗,共同提高數(shù)學建模和模型求解的能力! 本書的所有數(shù)據(jù)和源程序可通過掃描本頁的二維碼→關注“北航科技圖書”公眾號→ 回復“3052”免費獲得。所有程序在MATLAB R2018b(MATLAB 9.5)下通過了驗證,均能夠正確執(zhí)行,讀者可將自己的MATLAB更新至較新的版本,以免出現(xiàn)不必要的問題。 在本書的寫作過程中,筆者得到了北京航空航天大學出版社陳守平編輯、天津工業(yè)大學汪曉銀教授、MathWorks公司工程師卓金武、MATLAB 中文論壇管理員Smile(呂凌曦)和MATLAB技術論壇管理員Dynamic(詹惠崇)的支持與鼓勵。在此,向他們表示最真誠的謝意! 此外,筆者也得到了天津科技大學理學院和數(shù)學系領導及同事們的支持與鼓勵。張大克、邱玉文、王霞、邢化明、王玉杰、崔家峰、劉寅立、賈學龍、王洪武、張立東、孟祥波、李玉峰、廖嘉、夏國坤和孫明晶為本書提出了寶貴的修改意見,在此一并表示最誠摯的感謝! 最后,還要感謝我的妻兒,他們默默地為我付出,支持我順利完成本書的寫作。在此,向我的妻子和兒子表示最衷心的感謝! 由于作者水平有限,書中若存在疏漏和不當之處,懇請廣大讀者和同行批評指正! 作者郵箱:xiezhh@tust.edu.cn。本書勘誤網(wǎng)址:https://www.ilovematlab.cn/thread-578894-1-1.html。 謝中華 2019年6月 謝中華，副教授，天津市現(xiàn)場統(tǒng)計研究會理事，資深MATLAB培訓師，MATLAB技術論壇創(chuàng)始人之一，已出版書籍《MATLAB統(tǒng)計分析與應用：40個案例分析》《MATLAB從零到進階》《新編MATLAB/Simulink自學一本通》。長期從事數(shù)學建模及MATLAB相關課程的教學與培訓，多次指導本科生獲得全國大學生數(shù)學建模競賽國家一等獎，長期參與中國研究生數(shù)學建模競賽閱卷工作，多次指導碩士生獲得中國研究生數(shù)學建模競賽國家一等獎。精通MATLAB、SAS、R語言等軟件，擅長多種軟件“協(xié)同作戰(zhàn)”，有著扎實的理論基礎和豐富的實戰(zhàn)經(jīng)驗。 第1章 MATLAB數(shù)組運算 1 1.1 MATLAB工作界面布局 1 1.2 變量的定義與數(shù)據(jù)類型 2 1.2.1 變量的定義與賦值 2 1.2.2 MATLAB中的常量 2 1.2.3 MATLAB中的關鍵字 4 1.2.4 數(shù)據(jù)類型 4 1.2.5 數(shù)據(jù)輸出格式 5 1.3 常用函數(shù) 5 1.4 數(shù)組的定義 7 1.4.1 向量的定義 7 1.4.2 矩陣的定義 8 1.4.3 特殊矩陣 10 1.4.4 高維數(shù)組 12 1.4.5 訪問數(shù)組元素 13 1.4.6 定義元胞數(shù)組(Cell Array) 14 1.4.7 定義結(jié)構(gòu)體數(shù)組 15 1.4.8 幾種數(shù)組的轉(zhuǎn)換 16 1.4.9 定義數(shù)據(jù)集數(shù)組 18 1.4.10 定義表格型數(shù)組 18 1.5 矩陣運算 19 1.5.1 矩陣的算術運算 19 1.5.2 矩陣的關系運算 21 1.5.3 矩陣的邏輯運算 21 1.5.4 矩陣的其他常用運算 22 第2章 MATLAB程序設計 26 2.1 MATLAB語言的流程結(jié)構(gòu) 26 2.1.1 條件控制結(jié)構(gòu) 26 2.1.2 循環(huán)結(jié)構(gòu) 27 2.1.3 try catch試探結(jié)構(gòu) 28 2.1.4 break、continue、return和pause函數(shù) 29 2.2 編寫自己的MATLAB程序 29 2.2.1 腳本文件 29 2.2.2 函數(shù)文件 29 2.2.3 匿名函數(shù) 31 2.2.4 子函數(shù)與嵌套函數(shù) 31 2.2.5 函數(shù)的遞歸調(diào)用 33 2.2.6 MATLAB常用快捷鍵和快捷命令 34 第3章 MATLAB繪圖與可視化 36 3.1 圖形對象與圖形對象句柄 36 3.1.1 句柄式圖形對象 36 3.1.2 獲取圖形對象屬性名稱和屬性值 37 3.1.3 設置圖形對象屬性值 38 3.2 二維圖形的繪制 38 3.2.1 基本二維繪圖函數(shù) 38 3.2.2 二維圖形修飾和添加注釋 41 3.2.3 特殊二維繪圖函數(shù) 46 3.3 三維圖形的繪制 48 3.3.1 常用三維繪圖函數(shù) 48 3.3.2 三維圖形的修飾和添加注釋 53 3.4 圖形的復制和輸出 54 3.4.1 把圖形復制到剪貼板 54 3.4.2 把圖形導出到文件 55 第4章 MATLAB數(shù)據(jù)管理 56 4.1 利用數(shù)據(jù)導入向?qū)霐?shù)據(jù) 56 4.1.1 利用數(shù)據(jù)導入向?qū)隩XT文件 56 4.1.2 利用數(shù)據(jù)導入向?qū)隕xcel文件 58 4.2 調(diào)用函數(shù)讀取外部數(shù)據(jù) 59 4.2.1 調(diào)用dlmread函數(shù)讀取TXT數(shù)據(jù)文件 59 4.2.2 調(diào)用textscan函數(shù)讀取TXT數(shù)據(jù)文件 60 4.2.3 調(diào)用xlsread函數(shù)讀取Excel數(shù)據(jù)文件 65 4.2.4 調(diào)用dataset函數(shù)創(chuàng)建數(shù)據(jù)集 67 4.2.5 調(diào)用readtable函數(shù)創(chuàng)建數(shù)據(jù)表 68 4.3 把數(shù)據(jù)寫入文件 68 4.3.1 調(diào)用save函數(shù)保存計算結(jié)果 69 4.3.2 調(diào)用xlswrite函數(shù)把數(shù)據(jù)寫入Excel文件 70 第5章 MATLAB符號計算 72 5.1 符號對象和符號表達式 72 5.1.1 創(chuàng)建符號對象 72 5.1.2 符號變量取值域的限定 73 5.1.3 創(chuàng)建符號表達式 73 5.1.4 符號表達式的常用運算 75 5.1.5 符號運算中的轉(zhuǎn)換操作 77 5.1.6 符號函數(shù)繪圖 79 5.2 符號微積分 80 5.2.1 極限、導數(shù)和級數(shù)的符號計算 80 5.2.2 符號積分計算 82 5.3 符號方程求解 82 5.3.1 符號代數(shù)方程求解 82 5.3.2 符號常微分方程求解 84 第6章 MATLAB數(shù)值計算 86 6.1 微積分問題的數(shù)值解 86 6.1.1 離散數(shù)據(jù)求差分及導數(shù) 86 6.1.2 離散數(shù)據(jù)求積分 87 6.1.3 一元或多元函數(shù)的數(shù)值積分 88 6.2 代數(shù)方程與方程組的數(shù)值解 89 6.3 常微分方程與方程組的數(shù)值解 94 6.3.1 求解初值問題 94 6.3.2 求解延遲微分方程(DDE) 99 6.3.3 求解邊值問題 102 6.4 偏微分方程與方程組的數(shù)值解 104 6.4.1 偏微分方程的基本概念 104 6.4.2 有限差分法 105 6.4.3 偏微分方程求解函數(shù) 109 6.4.4 雙曲型偏微分方程求解實例 110 6.4.5 拋物型偏微分方程求解實例 116 6.4.6 橢圓型偏微分方程求解實例 117 6.4.7 pdepe函數(shù)應用實例 120 6.4.8 偏微分方程可視化求解工具 124 第7章 多項式與插值擬合 128 7.1 多項式擬合 128 7.1.1 多項式擬合的數(shù)學模型 128 7.1.2 多項式擬合的MATLAB實現(xiàn) 128 7.1.3 多項式回歸案例 129 7.2 插值問題的數(shù)學描述 132 7.2.1 什么是插值 132 7.2.2 一維插值問題的數(shù)學描述 132 7.2.3 二維插值問題的數(shù)學描述 133 7.2.4 三次樣條插值的數(shù)學描述 133 7.3 MATLAB常用插值函數(shù) 134 7.4 插值擬合案例 134 7.4.1 一維插值 134 7.4.2 二維插值 138 7.4.3 高維插值 143 第8章 常用統(tǒng)計建模方法與MATLAB求解 145 8.1 描述性統(tǒng)計量和統(tǒng)計圖 145 8.1.1 描述性統(tǒng)計量 146 8.1.2 統(tǒng)計圖 148 8.2 參數(shù)估計 153 8.2.1 常見分布的參數(shù)估計 153 8.2.2 自定義分布的參數(shù)估計 154 8.3 正態(tài)總體參數(shù)的假設檢驗 155 8.3.1 總體標準差已知時的單個正態(tài)總體 均值的U 檢驗 155 8.3.2 總體標準差未知時的單個正態(tài)總體均值的t檢驗 157 8.3.3 總體標準差未知時的兩個正態(tài)總體均值的比較t檢驗 158 8.3.4 總體均值未知時的單個正態(tài)總體方差的χ2 檢驗 160 8.3.5 總體均值未知時的兩個正態(tài)總體方差的比較F 檢驗 161 8.4 常用非參數(shù)檢驗 161 8.4.1 游程檢驗 162 8.4.2 符號檢驗 163 8.4.3 Wilcoxon符號秩檢驗 164 8.4.4 Mann Whitney秩和檢驗 165 8.4.5 分布的擬合與檢驗 166 8.4.6 列聯(lián)表檢驗 169 8.5 方差分析 171 8.5.1 單因素方差分析 172 8.5.2 雙因素方差分析 175 8.5.3 方差分析的MATLAB實現(xiàn) 179 8.6 回歸分析 184 8.6.1 一元線性回歸 184 8.6.2 多元線性回歸 188 8.6.3 非線性回歸 191 8.6.4 回歸分析案例及MATLAB實現(xiàn) 194 8.7 聚類分析 214 8.7.1 距離和相似系數(shù) 214 8.7.2 系統(tǒng)聚類法 216 8.7.3 K均值聚類法 219 8.7.4 聚類分析的MATLAB函數(shù) 219 8.7.5 Q型聚類分析案例 220 8.7.6 R型聚類分析案例 223 8.8 判別分析 225 8.8.1 距離判別 225 8.8.2 貝葉斯判別 226 8.8.3 判別分析的MATLAB函數(shù) 227 8.8.4 判別分析案例 227 8.9 主成分分析 229 8.9.1 主成分分析的幾何意義 230 8.9.2 總體的主成分 230 8.9.3 樣本的主成分 232 8.9.4 主成分分析的MATLAB函數(shù) 233 8.9.5 主成分分析案例 233 第9章 常用優(yōu)化建模方法與MATLAB求解 236 9.1 求解最優(yōu)化問題的MATLAB函數(shù) 236 9.2 線性規(guī)劃和混合整數(shù)線性規(guī)劃 237 9.2.1 線性規(guī)劃和混合整數(shù)線性規(guī)劃的標準型 237 9.2.2 linprog和intlinprog函數(shù)的用法 238 9.2.3 線性規(guī)劃和混合整數(shù)線性規(guī)劃的案例 238 9.3 非線性規(guī)劃 240 9.3.1 無約束的非線性規(guī)劃 240 9.3.2 有約束的非線性規(guī)劃 241 9.4 多目標規(guī)劃 244 9.4.1 最大最小問題 244 9.4.2 多目標達到問題 247 9.5 圖與網(wǎng)絡優(yōu)化 249 9.5.1 圖與網(wǎng)絡的基本概念 249 9.5.2 圖的矩陣表示 250 9.5.3 最小生成樹 252 9.5.4 最短路 253 9.5.5 最大流 257 9.6 常用智能優(yōu)化算法 260 9.6.1 遺傳算法 260 9.6.2 模擬退火算法 262 9.6.3 粒子群算法 264 9.6.4 蟻群算法 267 第10章 人工神經(jīng)網(wǎng)絡方法 274 10.1 人工神經(jīng)元模型 274 10.1.1 生物神經(jīng)元模型 274 10.1.2 人工神經(jīng)元模型 274 10.2 神經(jīng)網(wǎng)絡的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu) 275 10.3 神經(jīng)網(wǎng)絡的學習方式與BP算法 276 10.3.1 學習方式 276 10.3.2 BP算法 276 10.4 MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡工具箱常用函數(shù) 278 10.5 基于BP網(wǎng)絡的數(shù)據(jù)擬合 279 10.5.1 模型建立 279 10.5.2 模型求解 280 10.6 基于SOM 網(wǎng)絡的聚類分析 281 10.6.1 SOM 網(wǎng)絡的結(jié)構(gòu) 282 10.6.2 自組織特征映射學習算法 282 10.6.3 主要城市氣溫模式分類研究 283 10.7 基于BP網(wǎng)絡的神經(jīng)元形態(tài)分類與識別 285 10.7.1 問題重述 285 10.7.2 問題分析 285 10.7.3 模型建立 286 10.7.4 模型求解 287 第11章 排隊論方法 290 11.1 排隊論的基本概念 290 11.1.1 排隊系統(tǒng)的組成 290 11.1.2 排隊系統(tǒng)的運行指標 291 11.1.3 排隊系統(tǒng)的狀態(tài)及概率 291 11.2 排隊系統(tǒng)的概率分布 291 11.2.1 泊松流與泊松分布 291 11.2.2 負指數(shù)分布 292 11.2.3 愛爾朗分布 292 11.3 排隊模型的標準形式 292 11.4 單服務臺的排隊模型 293 11.4.1 標準型:M/M/1 293 11.4.2 系統(tǒng)容量有限:M/M/1/N/∞ 296 11.4.3 顧客源有限:M/M/1/∞/m 297 11.4.4 服務時間服從任意分布:M/G/1 298 11.5 多服務臺的排隊模型 299 11.5.1 標準型:M/M/c 299 11.5.2 系統(tǒng)容量有限:M/M/c/N/∞ 300 11.5.3 顧客源有限:M/M/c/∞/m 301 11.6 常見排隊模型的MATLAB求解 302 11.6.1 編寫常見排隊模型的通用求解函數(shù) 302 11.6.2 常見排隊模型的求解案例 304 11.7 排隊模型的隨機模擬 308 11.7.1 隨機模擬的原理 308 11.7.2 隨機模擬的步驟 308 11.7.3 隨機模擬的程序?qū)崿F(xiàn) 308 第12章 多指標綜合評價方法 311 12.1 層次分析法 311 12.1.1 層次分析法的原理與步驟 311 12.1.2 建立層次結(jié)構(gòu)模型 311 12.1.3 構(gòu)造判斷矩陣 312 12.1.4 層次單排序與一致性檢驗 314 12.1.5 層次總排序與決策 318 12.2 模糊綜合評價法 320 12.2.1 模糊綜合評價的原理與步驟 320 12.2.2 常用的模糊算子 320 12.2.3 一級模糊綜合評價 321 12.2.4 多級模糊綜合評價 323 第13章 MATLAB圖像處理基礎 326 13.1 圖像的基本類型 326 13.1.1 索引圖像 326 13.1.2 真彩圖像 327 13.1.3 灰度圖像 327 13.1.4 二值圖像 327 13.1.5 圖像類型的轉(zhuǎn)換 327 13.2 圖像的讀寫與顯示 328 13.3 圖像的幾何變換與增強 330 13.3.1 圖像縮放 330 13.3.2 圖像旋轉(zhuǎn) 330 13.3.3 對比度增強 331 13.3.4 直方圖均衡 331 13.4 圖像去噪 332 13.4.1 銳化濾波 332 13.4.2 中值濾波 333 13.4.3 傅里葉變換低通濾波 333 13.5 圖像分割與區(qū)域分析 335 13.5.1 閾值分割 335 13.5.2 自適應閾值分割 336 13.5.3 指定灰度值范圍進行圖像分割 337 13.5.4 手動選取感興趣區(qū)域 337 13.5.5 邊緣檢測 338 13.5.6 區(qū)域分析 339 13.6 建模案例——基于圖像資料的數(shù)據(jù)重建與擬合 340 13.6.1 案例描述 340 13.6.2 重建圖像數(shù)據(jù) 341 13.6.3 曲線擬合 343 第14章 Simulink建模與仿真 345 14.1 Simulink簡介 345 14.1.1 何為Simulink 345 14.1.2 Simulink的啟動 345 14.1.3 Simulink的模塊庫 346 14.2 Simulink動態(tài)系統(tǒng)建模與仿真 349 14.2.1 我的第一個Simulink模型 349 14.2.2 用Simulink模型解方程 351 14.3 建模案例———貓追老鼠的Simulink動畫仿真 352 14.3.1 問題描述 352 14.3.2 建立數(shù)學模型 352 14.3.3 建立Simulink模型 353 14.3.4 設置模型求解參數(shù) 354 14.3.5 編寫動畫模擬的S Function 354 14.3.6 模型求解與實時仿真 361 14.3.7 總 結(jié) 361 第15章 全國大學生數(shù)學建模競賽真題解析 362 15.1 儲油罐的變位識別與罐容表標定(CUMCM 2010A) 362 15.1.1 問題描述 362 15.1.2 問題分析 364 15.1.3 問題一模型建立 364 15.1.4 問題二模型建立 366 15.1.5 問題一模型求解 368 15.1.6 問題二模型求解 370 15.2 創(chuàng)意平板折疊桌(CUMCM 2014B) 375 15.2.1 問題描述 375 15.2.2 問題分析 376 15.2.3 模型假設 377 15.2.4 符號說明 377 15.2.5 問題一模型建立 378 15.2.6 問題二模型建立 380 15.2.7 問題三模型建立 382 15.2.8 問題一模型求解 382 15.2.9 問題二模型求解 386 15.2.10 問題三模型求解 390 15.2.11 折疊桌設計軟件 392 參考文獻 394
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