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數(shù)學(xué)基本問題的MATLAB解法 讀者對象:本書適合大中專院校理工科學(xué)生學(xué)習(xí)使用,也可供廣大科研人員、學(xué)者、工程技術(shù)人員及MATLAB專業(yè)人員參考。
本書面向數(shù)學(xué)與工程計算,主要講解了MATLAB 2017a軟件基礎(chǔ)、初等數(shù)學(xué)專題概要、高等數(shù)學(xué)基本問題、線性代數(shù)與矩陣論基本問題、概率論與數(shù)理統(tǒng)計基本問題、數(shù)值分析基本問題、CASIO fx—991CN X(中文版)函數(shù)科學(xué)計算器簡介七方面的內(nèi)容。本書適合大中專院校理工科學(xué)生學(xué)習(xí)使用,也可供廣大科研人員、學(xué)者、工程技術(shù)人員及MATLAB專業(yè)人員參考。
第1章 MATLAB R2017a軟件基礎(chǔ) / 001
1.1 MATLAB概述 1 1.1.1 MATLAB與Simulink簡介 1 1.1.2 MathWorks公司官方網(wǎng)站對MATLAB軟件的描述 1 1.1.3 MATLAB的系統(tǒng)組成 2 1.2 MATLAB基礎(chǔ)知識 3 1.2.1 MATLAB R2017a的主界面 4 1.2.2 MATLAB R2017a的通用命令 4 1.2.3 數(shù)據(jù)類型 6 1.2.4 運算符 10 1.2.5 軟件層面的數(shù)組與矩陣 12 1.3 MATLAB R2017a編程基礎(chǔ) 15 1.3.1 命令行窗口與腳本編輯器 15 1.3.2 變量 15 1.3.3 MATLAB的控制流 17 1.3.4 文件的結(jié)構(gòu) 23 1.3.5 程序調(diào)試 25 1.4 可執(zhí)行程序exe文件的編譯 26 1.5 其他數(shù)學(xué)軟件簡介 27 1.5.1 Mathematica簡介 27 1.5.2 Maple簡介 27 第2章 初等數(shù)學(xué)專題概要 / 28 2.1 數(shù)學(xué)的起源與發(fā)展 28 2.1.1 從未開化到文明 28 2.1.2 數(shù)制簡介 28 2.1.3 數(shù)與量綱的發(fā)展簡史 30 2.2 常數(shù)與常數(shù)運算 32 2.2.1 四則運算及其混合運算 32 2.2.2 用MATLAB進(jìn)行常數(shù)運算 32 2.3 代數(shù)式與代數(shù)運算 33 2.3.1 MATLAB符號數(shù)學(xué)計算基礎(chǔ) 33 2.3.2 用MATLAB進(jìn)行合并同類項 33 2.3.3 用MATLAB去括號 34 2.3.4 用MATLAB進(jìn)行高次多項式嵌套 34 2.3.5 用MATLAB進(jìn)行因式分解 34 2.3.6 用MATLAB進(jìn)行代數(shù)式化簡 35 2.3.7 函數(shù)求值和換元 35 2.3.8 用MATLAB進(jìn)行有理多項式展開 36 2.3.9 用MATLAB解簡單代數(shù)方程 37 2.4 坐標(biāo)系與簡單坐標(biāo)變換 38 2.4.1 直角坐標(biāo)與極坐標(biāo)的互化 39 2.4.2 函數(shù)表達(dá)式的直角坐標(biāo)與極坐標(biāo)互化 39 2.5 基本初等函數(shù)與函數(shù)運算 40 2.5.1 基本初等函數(shù)的范疇 40 2.5.2 基本初等函數(shù)值的MATLAB計算 40 2.5.3 用MATLAB生成復(fù)合函數(shù) 40 2.5.4 用MATLAB生成反函數(shù) 41 2.5.5 用MATLAB觀察一次函數(shù) 41 2.5.6 用MATLAB觀察二次函數(shù) 43 2.5.7 用MATLAB觀察三角函數(shù) 45 2.5.8 用MATLAB觀察指數(shù)和對數(shù)函數(shù) 47 2.5.9 MATLAB任意一元函數(shù)圖像發(fā)生器 48 2.6 初等統(tǒng)計學(xué)概要 50 2.6.1 用MATLAB簡單計算平均數(shù) 50 2.6.2 計數(shù)原理 51 2.7 數(shù)域的擴充與復(fù)數(shù) 52 2.7.1 無解的一元二次方程與虛數(shù)的引入 52 2.7.2 用MATLAB進(jìn)行復(fù)數(shù)基本運算 52 第3章 高等數(shù)學(xué)基本問題 / 54 3.1 函數(shù)與極限 54 3.1.1 數(shù)列與函數(shù)極限的概念 54 3.1.2 函數(shù)極限的筆算方法簡介 56 3.1.3 函數(shù)極限的MATLAB計算 57 3.1.4 連續(xù)性與間斷點的概念 58 3.1.5 用MATLAB觀察函數(shù)的連續(xù)性和間斷點 59 3.1.6 閉區(qū)間上的連續(xù)函數(shù) 60 3.1.7 用MATLAB計算函數(shù)的極值和最值 61 3.1.8 用MATLAB求函數(shù)零點 62 3.2 導(dǎo)數(shù)與微分 63 3.2.1 導(dǎo)數(shù)的定義與幾何意義 63 3.2.2 筆算求導(dǎo)法則與常用公式 65 3.2.3 顯函數(shù)導(dǎo)數(shù)的MATLAB求法 65 3.2.4 隱函數(shù)求導(dǎo)的筆算方法簡介 67 3.2.5 隱函數(shù)導(dǎo)數(shù)的MATLAB求法 68 3.2.6 參數(shù)方程所確定的函數(shù)的導(dǎo)數(shù) 70 3.2.7 用MATLAB求參數(shù)方程所確定的函數(shù)導(dǎo)數(shù) 70 3.2.8 微分簡介 71 3.3 微分中值定理與導(dǎo)數(shù)的應(yīng)用 72 3.3.1 微分中值定理簡介 72 3.3.2 幾何與工程實際問題的微分學(xué)原理 74 3.3.3 函數(shù)的單調(diào)性和凹凸性 77 3.3.4 用MATLAB找曲線的拐點 78 3.3.5 漸近線 79 3.3.6 曲率的概念 79 3.4 不定積分 81 3.4.1 不定積分的概念 81 3.4.2 不定積分的筆算求法簡介 81 3.4.3 用MATLAB求函數(shù)的不定積分 84 3.5 定積分 85 3.5.1 定積分的概念與性質(zhì) 85 3.5.2 積分上限函數(shù) 87 3.5.3 用MATLAB對積分上限函數(shù)求導(dǎo) 88 3.5.4 函數(shù)定積分的筆算方法簡介 88 3.5.5 函數(shù)定積分與廣義積分的MATLAB計算 90 3.5.6 廣義積分的MATLAB審斂 91 3.5.7 Γ函數(shù)簡介 92 3.6 定積分的應(yīng)用 93 3.6.1 定積分的元素法簡介 93 3.6.2 幾何問題的微積分原理 93 3.6.3 工程實際問題的微積分原理 97 3.7 常微分方程 99 3.7.1 常微分方程的概念 99 3.7.2 微分方程的分類與筆算解法簡介 100 3.7.3 用MATLAB解常微分方程(組) 104 3.8 空間解析幾何簡介 106 3.8.1 向量及其簡單運算 106 3.8.2 內(nèi)積、叉積和混合積的MATLAB計算 108 3.8.3 空間方程的概念 108 3.8.4 平面及其方程 108 3.8.5 空間直線及其方程 109 3.8.6 曲面及其方程 110 3.8.7 空間曲線方程 113 3.8.8 用MATLAB繪制空間方程曲面 114 3.9 多元函數(shù)微分法 116 3.9.1 多元函數(shù)的概念 116 3.9.2 二元函數(shù)的極限 116 3.9.3 二元函數(shù)極限的筆算方法簡介 117 3.9.4 二元函數(shù)極限的MATLAB計算 117 3.9.5 多元函數(shù)的連續(xù)性 117 3.9.6 用MATLAB觀察二元函數(shù)的連續(xù)性 117 3.9.7 偏導(dǎo)數(shù)的概念 118 3.9.8 多元函數(shù)偏導(dǎo)數(shù)的筆算求法簡介 120 3.9.9 多元函數(shù)偏導(dǎo)數(shù)的MATLAB求法 122 3.9.10 全微分的概念 125 3.9.11 全微分的MATLAB求法 126 3.9.12 多元函數(shù)微分學(xué)的幾何應(yīng)用 126 3.9.13 方向?qū)?shù)及其筆算方法簡介 128 3.9.14 方向?qū)?shù)的MATLAB計算 128 3.9.15 梯度與場論簡介 129 3.9.16 多元函數(shù)梯度的MATLAB計算 130 3.9.17 多元函數(shù)極值的計算方法 131 3.10 重積分 132 3.10.1 二重積分的概念 132 3.10.2 二重積分的筆算方法簡介 133 3.10.3 二重積分的MATLAB計算 136 3.10.4 三重積分的概念 138 3.10.5 三重積分的筆算方法簡介 138 3.10.6 三重積分的MATLAB計算 141 3.10.7 幾何與工程實際問題的重積分原理 141 3.10.8 黎曼積分簡介 145 3.11 曲線積分與曲面積分 146 3.11.1 曲線積分的概念 146 3.11.2 曲線積分的筆算方法簡介 147 3.11.3 曲線積分的MATLAB計算 148 3.11.4 兩類曲線積分的聯(lián)系 150 3.11.5 格林公式及其應(yīng)用 151 3.11.6 曲面積分的概念 152 3.11.7 曲面積分的筆算方法簡介 154 3.11.8 曲面積分的MATLAB計算 155 3.11.9 兩類曲面積分的聯(lián)系 157 3.11.10 高斯公式及其應(yīng)用 157 3.11.11 通量與散度 158 3.11.12 曲面上通量的MATLAB計算 160 3.11.13 向量場散度的MATLAB計算 161 3.11.14 斯托克斯公式簡介 162 3.11.15 環(huán)流量與旋度 162 3.11.16 向量場環(huán)流量的MATLAB計算 163 3.11.17 向量場旋度的MATLAB計算 164 3.12 無窮級數(shù) 165 3.12.1 常數(shù)項級數(shù)的概念和審斂簡介 165 3.12.2 函數(shù)項級數(shù)的概念和審斂簡介 167 3.12.3 泰勒公式簡介 168 3.12.4 函數(shù)的泰勒展開式的筆算方法簡介 169 3.12.5 用MATLAB求函數(shù)的泰勒展開式 171 3.12.6 Taylor Tool泰勒分析模塊 172 3.12.7 二元函數(shù)的泰勒公式簡介 173 3.12.8 歐拉公式簡介 174 3.12.9 一致收斂性簡介 174 3.12.10 用MATLAB進(jìn)行級數(shù)求和 175 3.12.11 傅里葉級數(shù) 176 3.12.12 函數(shù)展開成傅里葉級數(shù)的筆算方法簡介 178 3.12.13 用MATLAB求函數(shù)的傅里葉級數(shù) 181 3.13 常用積分變換簡介 182 3.13.1 傅里葉變換及其反變換的MATLAB求法 182 3.13.2 快速傅里葉變換的MATLAB求法 183 3.13.3 拉普拉斯變換及其反變換的MATLAB求法 183 3.13.4 Z變換及其反變換的MATLAB求法 184 第4章 線性代數(shù)與矩陣論基本問題 / 186 4.1 行列式 186 4.1.1 行列式的引入與概念 186 4.1.2 四階以內(nèi)行列式的筆算方法簡介 188 4.1.3 行列式的MATLAB計算 189 4.2 矩陣及其運算 190 4.2.1 線性方程組與矩陣 190 4.2.2 用MATLAB構(gòu)造特殊矩陣 192 4.2.3 矩陣運算的規(guī)則簡介 192 4.2.4 矩陣的運算的MATLAB實現(xiàn) 193 4.2.5 逆矩陣 195 4.2.6 矩陣的筆算求逆簡介 195 4.2.7 逆矩陣和伴隨陣的MATLAB計算 197 4.2.8 克拉默法則 198 4.2.9 分塊矩陣簡介 199 4.3 線性方程組 200 4.3.1 矩陣的初等變換 200 4.3.2 矩陣化行最簡形的筆算簡介 201 4.3.3 用MATLAB化矩陣為行最簡形 202 4.3.4 矩陣的秩 202 4.3.5 矩陣的筆算求秩 203 4.3.6 用MATLAB求矩陣的秩 203 4.3.7 線性方程組的解 203 4.3.8 線性方程組的MATLAB求解 205 4.4 向量組的線性相關(guān)簡介 207 4.4.1 向量組與線性相關(guān) 207 4.4.2 向量組的秩 209 4.4.3 線性相關(guān)與線性方程組的解 209 4.5 相似矩陣及二次型 209 4.5.1 向量的正交化 209 4.5.2 施密特正交化的筆算簡介 210 4.5.3 正交空間的MATLAB求法 212 4.5.4 方陣的特征值與特征向量 214 4.5.5 特征值與特征向量的筆算簡介 215 4.5.6 特征值與特征向量的MATLAB計算 215 4.5.7 相似矩陣與對角化 216 4.5.8 用相似變換矩陣進(jìn)行矩陣對角化的筆算簡介 216 4.5.9 相似變換矩陣和矩陣對角化的MATLAB求法 218 4.5.10 二次型標(biāo)準(zhǔn)化 219 4.5.11 二次型標(biāo)準(zhǔn)化的筆算方法簡介 220 4.5.12 二次型標(biāo)準(zhǔn)化的MATLAB實現(xiàn) 222 4.6 線性空間與線性變換簡介 225 4.6.1 線性空間與線性子空間基本概念 225 4.6.2 酉空間與歐氏空間簡介 227 4.6.3 線性變換簡介 227 4.6.4 多維空間的特征值與特征向量 230 4.7 多項式矩陣與Jordan標(biāo)準(zhǔn)形 231 4.7.1 λ-矩陣的概念 231 4.7.2 Smith標(biāo)準(zhǔn)形的筆算求法簡介 231 4.7.3 不變因子與初等因子 232 4.7.4 不變因子與初等因子的筆算簡介 232 4.7.5 Jordan標(biāo)準(zhǔn)形 233 4.7.6 Jordan標(biāo)準(zhǔn)形的筆算求法簡介 234 4.7.7 Jordan標(biāo)準(zhǔn)形與相似變換P矩陣的MATLAB求法 234 4.7.8 通過機算的Jordan標(biāo)準(zhǔn)形反求不變因子和Smith標(biāo)準(zhǔn)形 235 4.7.9 Cayley-Hamilton定理和最小多項式簡介 236 4.8 矩陣分析及矩陣函數(shù) 237 4.8.1 矩陣序列的極限 237 4.8.2 矩陣序列極限的MATLAB計算 237 4.8.3 矩陣級數(shù) 237 4.8.4 矩陣級數(shù)的MATLAB求和與審斂 238 4.8.5 函數(shù)矩陣的極限 239 4.8.6 函數(shù)矩陣極限的MATLAB計算 239 4.8.7 函數(shù)矩陣的微分和積分 239 4.8.8 函數(shù)矩陣的微分和積分的MATLAB求法 240 4.8.9 數(shù)量函數(shù)關(guān)于矩陣的微分 241 4.8.10 數(shù)量函數(shù)關(guān)于矩陣的微分的MATLAB求法 242 4.8.11 向量函數(shù)對向量的微分 242 4.8.12 矩陣函數(shù)的概念 243 4.8.13 矩陣函數(shù)的筆算求法簡介 243 4.8.14 矩陣函數(shù)的MATLAB求法 246 4.9 矩陣線性常微分方程 247 4.9.1 線性定常系統(tǒng)的狀態(tài)方程 248 4.9.2 常系數(shù)線性非齊次方程組的筆算求解簡介 249 4.9.3 常系數(shù)齊次線性方程組的MATLAB求解 250 4.9.4 常系數(shù)非齊次線性方程組的MATLAB求解 251 4.9.5 動態(tài)微分方程的筆算求解簡介 252 4.9.6 動態(tài)微分方程的MATLAB求解 253 4.9.7 轉(zhuǎn)移矩陣與時變系統(tǒng)的定解 254 4.9.8 狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣的筆算求法簡介 255 4.9.9 非齊次時變系統(tǒng)的定解問題 256 4.9.10 非齊次時變系統(tǒng)定解的筆算求法簡介 256 4.10 廣義逆矩陣簡介 257 4.10.1 左逆A_L^(-1)與右逆A_R^(-1)的概念 258 4.10.2 廣義逆矩陣A^-的筆算實例 258 4.10.3 廣義逆矩陣的MATLAB計算 258 4.10.4 超定矛盾方程組的最小二乘解 259 4.10.5 超定矛盾方程組的MATLAB求解 259 4.10.6 欠定矛盾方程組的最小二乘解 260 4.10.7 欠定矛盾方程組的MATLAB求解 260 第5章 概率論與數(shù)理統(tǒng)計基本問題 / 262 5.1 用MATLAB生成隨機變量 262 5.1.1 二項分布的概念及其隨機變量的MATLAB生成 262 5.1.2 泊松分布的概念及其隨機變量的MATLAB生成 262 5.1.3 正態(tài)分布的概念及其隨機變量的MATLAB生成 263 5.1.4 其他主要分布隨機數(shù)的產(chǎn)生 263 5.2 概率分布函數(shù) 263 5.2.1 隨機變量的分布函數(shù)的概念 263 5.2.2 隨機變量的分布函數(shù)的筆算求法簡介 263 5.2.3 函數(shù)累積概率值的MATLAB計算 264 5.3 概率密度計算 265 5.3.1 連續(xù)型隨機變量及其概率密度的概念 265 5.3.2 概率密度的筆算方法簡介 265 5.3.3 均勻分布的概率密度簡介 266 5.3.4 指數(shù)分布的概率密度簡介 267 5.3.5 正態(tài)分布的概率密度簡介 267 5.3.6 函數(shù)的概率密度的MATLAB求法 268 5.4 隨機變量的數(shù)字特征 268 5.4.1 數(shù)學(xué)期望的定義 268 5.4.2 數(shù)學(xué)期望的筆算方法簡介 269 5.4.3 數(shù)學(xué)期望(平均值)的MATLAB計算 269 5.4.4 幾何平均數(shù)與調(diào)和平均數(shù)的概念及MATLAB計算 269 5.4.5 中位數(shù)的定義及其MATLAB計算 270 5.4.6 眾數(shù)的概念及其MATLAB計算 271 5.4.7 極差的概念及其MATLAB計算 271 5.4.8 方差和標(biāo)準(zhǔn)差的概念 271 5.4.9 方差的筆算簡介 271 5.4.10 方差和標(biāo)準(zhǔn)差的MATLAB計算 272 5.4.11 協(xié)方差與相關(guān)系數(shù)的定義 272 5.4.12 協(xié)方差與相關(guān)系數(shù)的MATLAB計算 272 5.4.13 MATLAB的數(shù)據(jù)排序操作 272 5.5 大數(shù)定律及中心極限定理簡介 272 5.5.1 大數(shù)定律 273 5.5.2 中心極限定理 273 5.6 抽樣分布簡介 274 5.6.1 抽樣分布基本概念 274 5.6.2 χ^2分布簡介 275 5.6.3 學(xué)生氏分布簡介 276 5.6.4 F分布簡介 276 5.7 參數(shù)估計 277 5.7.1 點估計的概念 277 5.7.2 最大似然估計和矩估計的筆算方法簡介 279 5.7.3 用MATLAB進(jìn)行最大似然估計 280 5.7.4 用MATLAB進(jìn)行矩估計 280 5.7.5 其他參數(shù)估計函數(shù) 280 5.7.6 區(qū)間估計的概念 281 5.7.7 用MATLAB進(jìn)行區(qū)間估計 282 5.8 線性回歸分析 282 5.8.1 線性回歸的概念 282 5.8.2 一元線性回歸的最小二乘估計 283 5.8.3 一元線性回歸的MATLAB實現(xiàn) 283 5.8.4 多元線性回歸的最小二乘估計 284 5.8.5 多元線性回歸的MATLAB實現(xiàn) 285 5.9 MATLAB統(tǒng)計作圖 289 5.9.1 累積分布函數(shù)圖形 289 5.9.2 用最小二乘法擬合直線 289 5.9.3 繪制正態(tài)分布概率圖形 290 5.9.4 樣本數(shù)據(jù)盒圖 291 5.9.5 參考線繪制 292 5.9.6 樣本概率圖形 293 5.9.7 正態(tài)擬合直方圖 294 第6章 數(shù)值分析基本問題 / 295 6.1 數(shù)值法的由來與算法簡介 295 6.1.1 數(shù)值法的由來 295 6.1.2 認(rèn)識算法及其復(fù)雜性 296 6.1.3 算法、程序、代碼、軟件四詞的辨析 296 6.1.4 數(shù)值解與解析解的區(qū)別與聯(lián)系 296 6.2 誤差及其計算 297 6.2.1 誤差的來源與分類 297 6.2.2 絕對誤差、相對誤差與有效數(shù)字 297 6.3 向量范數(shù)與矩陣范數(shù) 298 6.3.1 向量范數(shù) 298 6.3.2 矩陣范數(shù) 299 6.3.3 矩陣范數(shù)的筆算簡例 299 6.3.4 范數(shù)的MATLAB計算 300 6.3.5 矩陣的條件數(shù) 300 6.3.6 矩陣的條件數(shù)的MATLAB計算 300 6.3.7 病態(tài)線性方程組簡介 300 6.4 數(shù)據(jù)插值 301 6.4.1 插值問題的引入 301 6.4.2 一元函數(shù)插值的概念 302 6.4.3 用MATLAB進(jìn)行一維插值 303 6.4.4 二元函數(shù)插值的概念 305 6.4.5 用MATLAB進(jìn)行二維插值 307 6.4.6 用MATLAB進(jìn)行三維插值 310 6.4.7 用MATLAB進(jìn)行n維插值 311 6.4.8 常用插值效果類比 312 6.4.9 Runge現(xiàn)象簡介 313 6.5 數(shù)據(jù)逼近 314 6.5.1 逼近問題概述 314 6.5.2 Chebyshev最佳一致逼近的原理 314 6.5.3 設(shè)置自定義函數(shù)路徑 315 6.5.4 用MATLAB進(jìn)行Chebyshev最佳一致逼近 316 6.5.5 最佳平方逼近的原理 317 6.5.6 最佳平方逼近多項式的筆算方法簡介 319 6.5.7 用MATLAB實現(xiàn)函數(shù)的最佳平方逼近 320 6.6 曲線與曲面擬合 321 6.6.1 擬合與估計的由來 321 6.6.2 曲線擬合的概念 322 6.6.3 函數(shù)的最小二乘擬合曲線的筆算簡例 322 6.6.4 含數(shù)學(xué)模型的線性最小二乘曲線擬合 323 6.6.5 含數(shù)學(xué)模型的非線性最小二乘曲線擬合 325 6.6.6 指數(shù)模型擬合 326 6.6.7 Kalman濾波簡介 327 6.6.8 Malthus和Logistic人口增長模型簡介 327 6.6.9 曲面擬合的概念 328 6.6.10 最小二乘曲面擬合的筆算簡例 329 6.6.11 MATLAB的Curve Fitting曲面擬合工具箱 330 6.7 常微分方程的數(shù)值解法 333 6.7.1 微分方程及其數(shù)值計算概述 333 6.7.2 解數(shù)值微分方程的常用算法簡介 334 6.7.3 顯式常微分方程初值問題的MATLAB求解 337 6.7.4 隱式常微分方程初值問題的MATLAB求解 339 6.7.5 延遲微分方程的MATLAB求解 340 6.7.6 含邊界條件的常微分方程的MATLAB求解 342 6.7.7 工程常用的常微分方程簡介 344 6.8 偏微分方程的數(shù)值解法 345 6.8.1 偏微分方程及其定解問題概述 346 6.8.2 偏微分方程(組)數(shù)值解的MATLAB求法 346 6.8.3 MATLAB中的二階偏微分方程求解函數(shù)簡介 348 6.8.4 數(shù)學(xué)物理方程及其推導(dǎo)簡介 352 6.8.5 麥克斯韋方程組簡介 353 6.8.6 薛定諤方程簡介 354 6.9 關(guān)于《數(shù)值分析》中其他問題的一些說明 355 6.10 未來接口——認(rèn)識泛函 355 6.11 世界的本質(zhì)淺談 356 第7章 CASIO fx-991CN X(中文版)函數(shù)科學(xué)計算器簡介 / 358 7.1 電子計算器的認(rèn)識與分類 358 7.1.1 算術(shù)計算器 358 7.1.2 科學(xué)計算器 358 7.1.3 圖形編程計算器 359 7.1.4 行業(yè)計算器 359 7.2 CASIO fx-991CN X函數(shù)科學(xué)計算器功能簡介 359 7.2.1 計算器型號的意義 359 7.2.2 CASIO官方旗艦店對fx-991CN X產(chǎn)品的描述 359 7.2.3 CASIO fx-991CN X的重要功能與算法介紹 360 7.3 美國德州儀器TI Nspire CX CAS彩屏圖形計算器簡介 361 附錄 MATLAB R2017a常用指令與函數(shù)速查 / 362 參考文獻(xiàn) / 368 后記 / 369
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