周明华主编的《MATLAB实用教程》第1章介绍MATLAB基础知识及入门，包括MATLAB的特点、界面、常用命令与功能键。第2章介绍MATLAB的数值计算、矩阵及其运算，包括数组及类型、数组的常见运算。第3章介绍MATLAB的程序设计，包括M文件介绍、程序结构、子函数与局部函数、程序调试与优化。第4章介绍MATLAB的图形绘制，包括二维、三维图形的绘制以及图形处理技术。第5章介绍数值计算，包括数值微分与数值积分和微分方程数值解。第6章介绍插值与拟合，包括常见的插值方法及实现、线性拟合和非线性拟合。第7章介绍符号运算，包括符号矩阵、符号微积分、符号方程以及符号绘图。第8章介绍MATLAB在概率统计中的应用，包括数字特征、统计量的一般计算、参数估计以及假设检验。第9章介绍MATLAB在优化中的应用，包括线性优化、二次优化和非线性优化。每章后面均附有习题以方便学生练习，更好地掌握所学内容。
本书旨在系统地介绍Matlab的主要功能科学计算与可视化，以及它在计算方法、概率统计、优化处理和微分方程求解等领域中的应用，并在此基础上分析、解决经过简化的实际问题，提高学数学、用数学的兴趣、意识和能力，促成数学教学的良性循环。本书共分为九章，在每一章的开始部分编写了引言，介绍本章的基本内容等，每一章后均安排有一定的习题以供上机练习。
第1章 MATLAB简介
1.1 MATLAB的特点
1.1.1 简单易学
1.1.2 代码短小高效
1.1.3 强大的计算功能
1.1.4 强大的图形表现能力
1.1.5 扩展功能
1.2 MATLAB界面
1.3 MATLAB的常用命令与功能键
1.3.1 MATLAB的常用命令
1.3.2 常用功能键
1.3.3 MATLAB的帮助系统
第2章 数值计算、矩阵及其运算
2.1 变量
2.2 常量 第1章 MATLAB简介
1.1 MATLAB的特点
1.1.1 简单易学
1.1.2 代码短小高效
1.1.3 强大的计算功能
1.1.4 强大的图形表现能力
1.1.5 扩展功能
1.2 MATLAB界面
1.3 MATLAB的常用命令与功能键
1.3.1 MATLAB的常用命令
1.3.2 常用功能键
1.3.3 MATLAB的帮助系统
第2章 数值计算、矩阵及其运算
2.1 变量
2.2 常量
2.3 数字变量
2.3.1 数字变量的生成及运算
2.3.2 数值型变量的数据格式
2.4 向量(数值型一维数组)
2.4.1 向量的生成和调用
2.4.2 向量的运算
2.5 矩阵(数值型二维数组)
2.5.1 矩阵的生成与基本操作
2.5.2 矩阵的基本运算
2.6 字符型数组、单元型数组、结构型数组
2.6.1 字符型数组
2.6.2 单元型数组
2.6.3 结构型数组
2.7 多项式及其运算
2.7.1 多项式的创建方法
2.7.2 多项式运算
2.8 矩阵的函数运算
2.8.1 矩阵基本函数运算
2.8.2 矩阵的变换与分解
2.8.3 齐次线性方程组的通解
习题
第3章 程序设计
3.1 M文件介绍
3.1.1 M文件的特点与形式
3.1.2 命令式文件
3.1.3 函数式文件
3.2 程序结构
3.2.1 顺序结构
3.2.2 循环语句
3.2.3 选择语句
3.2.4 分支语句
3.3 函数变量及变量作用域
3.4 子函数与局部函数
3.5 程序调试与优化
3.5.1 人机交互命令
3.5.2 调试程序的基本技巧
习题
第4章 图形绘制
4.1 二维图形的绘制
4.1.1 二维图形绘制的基本命令
4.1.2 极坐标和对数坐标系中图形的绘制
4.1.3 双纵坐标二维图形的绘制
4.1.4 简易二维函数图形绘制命令
4.1.5 二维特殊函数图形的绘制
4.2 三维图形的绘制
4.2.1 绘制空间曲线基本命令
4.2.2 绘制空间曲面基本命令
4.2.3 三维特殊函数图形的绘制
4.3 图形处理技术
4.3.1 图形的标注
4.3.2 图形的控制
4.3.3 空间曲线曲面绘制例子
习题
第5章 数值计算
5.1 数值微分与数值积分
5.1.1 数值微分
5.1.2 数值积分
5.2 微分方程数值解
5.2.1 欧拉方法
5.2.2 Rungc-Kutta方法
5.3 非线性方程数值解
5.3.1 单个非线性方程的解法
5.3.2 非线性方程组解法
习题
第6章 插值与拟合
6.1 插值
6.1.1 Lagrange插值
6.1.2 分段低次插值
6.1.3 Hermite插值
6.2 多项式拟合和线性拟合
6.2.1 多项式拟合
6.2.2 线性拟合
6.3 非线性拟合
习题
第7章 符号运算
7.1 符号矩阵
7.2 符号微积分
7.3 符号方程
7.4 符号绘图
习题
第8章 MATLAB在概率统计中的应用
8.1 数字特征
8.1.1 样本均值
8.1.2 样本的累和、累积及数据比较
8.1.3 样本的方差、标准差、偏度和峰度
8.1.4 协方差和相关系数
8.2 常用随机变量分布的一般计算
8.2.1 数学期望与方差
8.2.2 概率密度函数
8.2.3 分布函数(概率累积函数)
8.2.4 分位点函数(逆概率累积函数)
8.2.5 随机数生成函数
8.3 参数估计
8.4 假设检验
8.4.1 单个正态总体均值μ的检验
8.4.2 两个正态总体均值差的检验(t检验)
8.4.3 秩和检验
习题
第9章 MATLAB在优化中的应用
9.1 线性优化
9.2 二次优化
9.3 非线性优化
9.3.1 无约束非线性优化
9.3.2 有约束非线性优化
习题
参考文献
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