MATLAB工程师与科学家必读:第5版精华指南

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"Essential MATLAB for Engineers and Scientists"是2013年第五版的一本教材,专注于教授工程师和科学家如何使用MATLAB这一强大的数学计算软件。由Brian H. Hahn和Daniel T. Valentine合著,出版于Elsevier的Academic Press系列。 MATLAB是一种广泛应用于工程、科学和数学领域的编程环境,它提供了丰富的内置函数和工具,用于数值计算、符号计算、数据可视化以及应用程序开发。本书旨在帮助读者掌握MATLAB的基础知识和高级应用,从而在实际工作和研究中高效利用这一平台。 在书中,作者可能涵盖了以下关键知识点: 1. **MATLAB基础知识**:包括MATLAB的工作环境,如命令窗口、工作空间、编辑器和绘图功能。学习如何创建、编辑和运行MATLAB脚本及函数。 2. **数据类型与变量**:介绍MATLAB中的基本数据类型,如标量、向量、矩阵以及复数,以及如何进行算术运算和逻辑操作。 3. **控制结构**:讲解流程控制,如循环(for和while)、条件语句(if-else)和函数的使用,这些都是编写复杂MATLAB程序的基础。 4. **数组和矩阵操作**:MATLAB的核心是矩阵运算,书里会详细介绍矩阵的创建、索引、转置、乘法和逆等操作。 5. **函数和脚本**:如何定义和调用自定义函数,以及如何组织和管理脚本文件。 6. **数值分析**:涵盖插值、拟合、积分、微分和解线性代数方程组等数学计算方法。 7. **可视化**:MATLAB的强大在于其图形绘制能力,书中会讲解如何创建2D和3D图形,以及如何定制图形属性和交互式操作。 8. **文件输入输出**:如何读取和写入各种数据文件,包括文本文件、CSV和二进制文件。 9. **高级话题**:可能涉及面向对象编程、单元测试、并行计算和MATLAB与其他语言(如C++或Java)的接口。 10. **应用示例**:书中通过实例展示了MATLAB在工程问题和科学研究中的应用,如信号处理、图像分析、控制系统设计等。 此外,作者可能还会强调MATLAB的最新版本特性和更新,以确保读者能掌握最新的工具和技术。不过,需要注意的是,MATLAB的商标属于The MathWorks, Inc.,书中的内容并非该公司官方授权或认可的教学材料,而是作者根据个人理解和经验编写的。 未经出版商许可,不得复制或传播本书的任何部分。如果需要使用书中的内容,应事先获得出版社的正式许可。这保证了对知识产权的尊重,并符合出版业的规范。
2016-10-18 上传
GPU programming in MATLAB is intended for scientists, engineers, or students who develop or maintain applications in MATLAB and would like to accelerate their codes using GPU programming without losing the many benefits of MATLAB. The book starts with coverage of the Parallel Computing Toolbox and other MATLAB toolboxes for GPU computing, which allow applications to be ported straightforwardly onto GPUs without extensive knowledge of GPU programming. The next part covers built-in, GPU-enabled features of MATLAB, including options to leverage GPUs across multicore or different computer systems. Finally, advanced material includes CUDA code in MATLAB and optimizing existing GPU applications. Throughout the book, examples and source codes illustrate every concept so that readers can immediately apply them to their own development. Provides in-depth, comprehensive coverage of GPUs with MATLAB, including the parallel computing toolbox and built-in features for other MATLAB toolboxes Explains how to accelerate computationally heavy applications in MATLAB without the need to re-write them in another language Presents case studies illustrating key concepts across multiple fields Includes source code, sample datasets, and lecture slides Table of Contents Chapter 1: Introduction Chapter 2: Getting started Chapter 3: Parallel Computing Toolbox Chapter 4: Introduction to GPU programming in MATLAB Chapter 5: GPU programming on MATLAB toolboxes Chapter 6: Multiple GPUs Chapter 7: Run CUDA or PTX code Chapter 8: MATLAB MEX functions containing CUDA code Chapter 9: CUDA-accelerated libraries Chapter 10: Profiling code and improving GPU performance