《精通MATLAB科学计算》既可以作为MATLAB教学用书，又可以作为高等数学、线性代数、计算方法、复变函数、概率统计、数学规划、偏微分方程解法，以及动态仿真等课程的教学辅导书，还可以作为物理、化学、计算机、机械、控制等领域的科研人员和工程计算人员学习和使用MATLAB的参考书。本书附CD光盘一张。

《神经科学研究与进展•神经科学MATLAB教程:MATLAB科学计算导论(英文)(导读版)》内容简介：作为科学计算的数学软件，Matlab被广泛应用于几乎所有的神经科学和认知心理学实验室。《神经科学研究与进展•神经科学MATLAB教程:MATLAB科学计算导论(英文)(导读版)》介绍了Matlab的基础原理和基本程序设计、数据搜集与实验控制、数据分析与建模，帮助使用者解决各种计算问题。作者并非将Matlab单纯视为程序设计语言，而是将其作为解决神经科学实际问题的工具。

本书介绍如何用Python开发科学计算的应用程序，除了介绍数值计算之外，还着重介绍如何制作交互式的2D、3D图像，如何设计精巧的程序界面，如何与C语言编写的高速计算程序结合，如何编写声音、图像处理算法等内容。书中涉及的Python扩展库包括NumPy、SciPy、SymPy、matplotlib、Traits、TraitsUI、Chaco、TVTK、Mayavi、VPython、OpenCV等，涉及的应用领域包括数值运算、符号运算、二维图表、三维数据可视化、三维动画演示、图像处理以及界面设计等。 书中以大量实例引导读者逐步深入学习，每个实例程序都有详尽的解释，并都能在本书推荐的运行环境中正常运行。此外，本书附有大量的图表和插图，力求减少长篇的理论介绍和公式推导，以便读者通过实例和数据学习并掌握理论知识。

本书全面的介绍了科学计算中解各种主要问题的数值方法，包括线性和非线性方程，最小二乘法，特征值，最优化，插值，积分，常微分方程和偏微分方程，快速傅立叶变换和随机数生成。本书的特点是： ** 以使用算法的读者为对象，重点讲授算法背后的思想和原理，而不是算法的详细分析。 ** 强调敏感性和病态性等概念，对同一问题的不同算法进行比较和评价，提高读者对算法的鉴赏能力。 ** 对每类问题都专门介绍和讨论有关的数学软件，包括在Internet上可以获得的免费软件和有版权保护的商业软件平台，供读者选用。 ** 丰富的例题和习题，书中包括169道例题，500多道思考题，240多道练习题和200多道数值计算题。 本书可作为研究生“数值分析”课程的教材或参考书，对于需要解决计算问题的科技人员，本书具有很高的参考价值。

本书全面、系统地探讨科学计算的背景、机器学习的重要性以及昇思MindSpore框架在科学计算中的广泛应用。科学计算作为一门交叉学科，融合了数学、计算机科学与技术等领域的专业知识，在现代科学研究和工程实践中起着关键作用。本书以MindSpore为平台，深入研究这一全场景AI框架在科学计算中的探索与实践，通过对基础理论、行业应用和实际案例的详细介绍，为读者提供全方位的学习和参考资料。 全书共8章，首先详细介绍科学计算的基础理论，包括数学模型、算法原理等，为读者打下坚实的理论基础。然后，通过MindSpore在电磁学、生物计算、流体力学、气象学、材料化学及量子计算等领域的实际案例，帮助读者深刻理解MindSpore在现实场景中的应用，为未来的科学计算实践提供实际的指导和参考。 本书不仅适合AI、智能科学与技术、计算机科学与技术、电子信息工程、自动化等相关专业的本科生和研究生阅读，也可为软件开发工程师和科研人员提供深入了解MindSpore框架及其实践的丰富资料。

《精通MATLAB金融计算》讲述MATLAB在金融计算方面的应用。首先深入浅出地介绍相关的金融理论及模型，然后重点讲述MATLAB的金融、衍生品、固定收益工具箱中的函数，并通过大量的应用实例，帮助读者快速、熟练掌握使用MATLAB来解决金融中的计算和分析问题。 《精通MATLAB金融计算》由MATLAB入门篇、MATLAB金融计算及实例篇和MATLAB金融类工具箱函数详解篇组成，MATLAB入门篇介绍MATLAB软件、基本运算、数据可视化和数据获取及编程基础；金融计算及实例篇讲述MATLAB金融计算的主要内容，具体包括金融类工具箱的介绍、金融数据的处理、固定收益证券计算、利率期限结构和利率模型、金融衍生品计算、投资组合管理与风险控制、奇异期权和利率期权定价等；MATLAB金融类工具箱函数详解篇对金融、衍生品和固定收益这3个工具箱中的全部函数一一进行详...(展开全部)

Julia像C一样快，像MATLAB一样方便，并且像Python一样通用。在Julia开发者，特别是JuMP包开发者的大力支持下，Julia为运筹学及相关领域的高性能科学计算提供了一个强大的工具——JuMP。本书对Julia语法基础及其标准库、编程技巧、数值优化、优化求解、计算机科学计算都有所涉及，它可以作为计算机科学计算的入门图书使用；本书作者是美国南佛罗里达大学副教授Changhyun Kwon，他为了方便学生的研究、学习写下本书，所以本书也可以作为高校研究生和教师的有用的参考书。

本书首先讲解了Python语言的语法基础，适合没有Python基础的人，随后重点讲解Python在科学计算方面的应用，包括数组的使用、多项式、最小二乘法拟合、绘制各种二维和三维数据图像、各种数值计算方法，例如聚类算法、线性代数运算（特征值、特征向量、线性方程组求解、奇异值分解、范数等）、稀疏矩阵的存储及线性代数运算、积分、微分、常微分方程组的求解、各种插值算法、优化算法（单变量、多变量局部优化和全局优化、曲线拟合、方程求根、线性规划）、傅里叶变换（FFT、正弦余弦变换、窗函数、短时傅里叶变换等）、信号处理（卷积和相关计算、FIR和IIR滤波器及设计、滤波器频率响应、小波分析等）、图像处理、正交距离回归、空间算法（三维旋转变换、kd树、劳内德三角形、凸包等），符号运算包括多项式简化、微分、积分、极限、泰勒展开、代数方程、常微分偏微分方程求解、非线性方程组求解、密集和稀疏矩阵运算、绘制二维和三维图像等，用Python处理Excel数据、绘制Excel数据图像，文本文件和二进制文件的读写等内容。

本书全面地介绍了科学计算中解各种主要问题的数值方法，包括线性和非线性方程、最小二乘法、特征值、最优化、插值、积分、常微分方程和偏微分方程、快速傅里叶变换和随机数生成。 本书的特点是： 以使用算法的读者为对象，重点讲授算法背后的思想和原理，而不是算法的详细分析。 强调敏感性和病态性等概念，对同一问题的不同算法进行比较和评价，提高读者对算法的鉴赏能力。 对每类问题都专门介绍和讨论有关的数学软件，包括在Internet上可以获得的免费软件和有版权保护的商业软件平台，供读者选用。 丰富的例题和习题，书中包括160多道例题，500多道思考题，240多道练习题和200多道数值计算题。 本书可作为研究生“数值分析”课程的教材或参考书，对于需要解决计算问题的科技人员，本书具有很高的参考价值。

全书图文并茂，突出应用，并配有大量的程序实例。全书共分40章，分为入门、计算、绘图、扩展、实战5篇。入门篇为第1~13章，主要讲述MATLAB的基本使用；计算篇为第14~23章，主要讲述MATLAB强大的计算功能；绘图篇为第24~30章，主要讲述MATLAB同样强大的绘图功能；扩展篇为第31~35章，主要讲述MATLAB的扩展功能；实战篇为第36~40章，主要讲述MATLAB在大学课程中的实战例子。本书*的特色在于用实例说话，教您快速上手，每个例子都经过精挑细选，具有很强的针对性，力求让读者通过运行实例而掌握基本参数及制作技巧，快速有效地学习到MATLAB的知识。