《MATLAB线性代数简明教程英文版普通高等教育十三五规划教材运用MATLAB语言与数学知识解决实际问题的工具书专业基础课教材》[69M]百度网盘|pdf下载|亲测有效
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MATLAB线性代数简明教程英文版普通高等教育十三五规划教材运用MATLAB语言与数学知识解决实际问题的工具书专业基础课教材 pdf下载

出版社 火把图书专营店
出版年 2020-01
页数 390页
装帧 精装
评分 9.3(豆瓣)
8.99¥ 10.99¥

内容简介

本篇主要提供MATLAB线性代数简明教程英文版普通高等教育十三五规划教材运用MATLAB语言与数学知识解决实际问题的工具书专业基础课教材电子书的pdf版本下载,本电子书下载方式为百度网盘方式,点击以上按钮下单完成后即会通过邮件和网页的方式发货,有问题请联系邮箱ebook666@outlook.com

基本信息

  • 商品名称:MATLAB线性代数简明教程(英文版普通高等教育十三五规划教材)
  • 作者:编者:李爽
  • 定价:32
  • 出版社:化学工业
  • 书号:9787122353214

其他参考信息(以实物为准)

  • 出版时间:2020-01-01
  • 印刷时间:2020-01-01
  • 版次:1
  • 印次:1
  • 开本:16开
  • 包装:平装
  • 页数:122
  • 字数:149千字

内容提要

《MATLAB线性代数简明教程(Linear Algebra Using MATLAB)》共分为8章,主要内容为:第1章 介绍了MATLAB软件的桌面和MATLAB编程基础,第2 章~第7章分别介绍了线性代数的各种运算,包括矩 阵运算、求解线性方程、向量空间和子空间、投影 、 小二乘逼近、行列式、特征值和特征向量、相 似矩阵和奇异值分解等。此外,基于图像处理与线 性代数有着密切的关系,第8章简要介绍了线性代数 在图像处理中的应用。本书结合线性代数理论与 MATLAB语言介绍线性代数的应用,列举了丰富的 MATLAB代码实例,不仅可以加深对线性代数理论的 理解,而且可以提高应用线性代数知识解决实际问 题的能力。
     《MATLAB线性代数简明教程(Linear Algebra Using MATLAB)》可作为高等院校理工科专业基础 课教材,也是运用MATLAB语言与数学知识解决实际 问题的工具书,可供从事经济、物理、系统控制、 信号处理、图像处理等领域专业技术人员参考。
    

目录

Chapter 1Fundament for MATLAB1
1.1MATLAB Desk
1.2Vectors and Matrices7
1.3MATLAB Programming11
Chapter 2Introduction to Vectors and Matrices20
2.1Vectors and Linear Combination20
2.2Lengths and Dot Products28
2.3Matrices31
Chapter 3Solving Linear Equations40
3.1Vectors and Linear Equations40
3.2The Idea of Elimination45
3.3Elimination Using Matrices52
3.4Inverse Matrices58
Chapter 4Vector Spaces and Subspaces62
4.1Spaces of Vectors62
4.2The Nullspace of matrix64
4.3The Rank and Linear Dependence68
Chapter 5Orthogonality71
5.1 Projections71
5.2Least Squares Approximations75
5.3Orthogonal Bases and Gram-Schmidt Process80
Chapter 6Determinants85
6.1 The Properties of Determinants85
6.2Permutations and Cofactors92
6.3Cramer’s Rule98
Chapter 7Eigenvalues and Eigenvectors102
7.1Introduction to Eigenvalues102
7.2Similar matrices and diagonalization of matrices105
7.3Singular Value Decomposition109
Chapter 8Linear Algebra in Image Processing112
8.1Digital Image Representation112
8.2Geometric Transformation using Matrix Operation114
8.3Image Restoration using Inverse Matrix117
8.4Image Fusion using Principal Component Analysis119
8.5Image Compression using Singular Value Decomposition120
References122