دسترسی نامحدود
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید
در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب
از ساعت 7 صبح تا 10 شب
ویرایش: [4 ed.]
نویسندگان: George Lindfield. John Penny
سری:
ISBN (شابک) : 0128122560, 9780128122563
ناشر: Academic Press, A. P, AP
سال نشر: 2018
تعداد صفحات:
زبان: English
فرمت فایل : 7Z (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود)
حجم فایل: 634 Kb
در صورت تبدیل فایل کتاب Numerical Methods: Using MATLAB, Fourth Edition (Complete Instructor's Resources with Solution Manual) (Solutions) به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.
توجه داشته باشید کتاب روشهای عددی: با استفاده از متلب، ویرایش چهارم (منابع کامل مدرس به همراه راهحل) (راهحلها) نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.
ویرایش چهارم روشهای عددی با استفاده از MATLAB مقدمهای واضح و دقیق برای طیف وسیعی از روشهای عددی که کاربردهای عملی دارند، ارائه میکند. رویکرد نویسندگان ادغام MATLAB® با تجزیه و تحلیل عددی به روشی است که وضوح را به تجزیه و تحلیل عددی اضافه می کند و آشنایی با MATLAB® را توسعه می دهد. گرافیک MATLAB® و خروجی عددی به طور گسترده برای روشن کردن مسائل پیچیده و ارائه درک عمیق تر از ماهیت آنها استفاده می شود. این متن یک مرجع گسترده ارائه میکند که الگوریتمهای عددی مفید و مهم متعددی را ارائه میکند که در MATLAB پیادهسازی شدهاند تا به محققان کمک کند تا یک نتیجه خاص را تجزیه و تحلیل کنند. با استفاده از MATLAB این امکان برای خوانندگان وجود دارد که به برخی از مسائل بزرگ و دشوار رسیدگی کنند و درک خود را از حل مسئله با استفاده از روشهای عددی تعمیق و تثبیت کنند. بسیاری از مثالهای کار شده همراه با تمرینها و راهحلها ارائه شدهاند تا نشان دهند چگونه میتوان از روشهای عددی برای مطالعه مسائلی استفاده کرد که در علوم زیستی، آشفتگی، بهینهسازی و بسیاری از زمینههای دیگر کاربرد دارند. این متن کمک ارزشمندی برای افرادی خواهد بود که در طیف گسترده ای از زمینه ها مانند مهندسی، علوم و اقتصاد کار می کنند.
The fourth edition of Numerical Methods Using MATLAB® provides a clear and rigorous introduction to a wide range of numerical methods that have practical applications. The authors' approach is to integrate MATLAB® with numerical analysis in a way which adds clarity to the numerical analysis and develops familiarity with MATLAB®. MATLAB® graphics and numerical output are used extensively to clarify complex problems and give a deeper understanding of their nature. The text provides an extensive reference providing numerous useful and important numerical algorithms that are implemented in MATLAB® to help researchers analyze a particular outcome. By using MATLAB® it is possible for the readers to tackle some large and difficult problems and deepen and consolidate their understanding of problem solving using numerical methods. Many worked examples are given together with exercises and solutions to illustrate how numerical methods can be used to study problems that have applications in the biosciences, chaos, optimization and many other fields. The text will be a valuable aid to people working in a wide range of fields, such as engineering, science and economics.
Cover Numerical Methods: Using MATLAB Copyright Dedication List of Figures About the Authors Preface Acknowledgment 1 An Introduction to Matlab® 1.1 The Software Package Matlab 1.2 Matrices in Matlab 1.3 Manipulating the Elements of a Matrix 1.4 Transposing Matrices 1.5 Special Matrices 1.6 Generating Matrices and Vectors With Specified Element Values 1.7 Matrix Algebra in Matlab 1.8 Matrix Functions 1.9 Using the Matlab Operator for Matrix Division 1.10 Element-by-Element Operations 1.11 Scalar Operations and Functions 1.12 String Variables 1.13 Input and Output in Matlab 1.14 Matlab Graphics 1.15 Three-Dimensional Graphics 1.16 Implicit Graphics 1.17 Manipulating Graphics - Handle Graphics 1.18 Scripting in Matlab 1.19 User-Defined Functions in Matlab 1.20 Data Structures in Matlab 1.21 Editing Matlab Scripts 1.22 Some Pitfalls in Matlab 1.23 Speeding up Calculations in Matlab 1.24 Live Editor 1.25 Summary 1.26 Problems 2 Linear Equations and Eigensystems 2.1 Introduction 2.2 Linear Equation Systems 2.3 Operators \ and / for Solving Ax = b 2.4 Accuracy of Solutions and Ill-Conditioning 2.5 Elementary Row Operations 2.6 Solution of Ax = b by Gaussian Elimination 2.7 LU Decomposition 2.8 Cholesky Decomposition 2.9 QR Decomposition 2.10 Singular Value Decomposition 2.11 The Pseudo-Inverse 2.12 Over- and Under-Determined Systems 2.13 Iterative Methods 2.14 Sparse Matrices 2.15 The Eigenvalue Problem 2.15.1 Eigenvalue Decomposition 2.15.2 Comparing Eigenvalue and Singular Value Decomposition 2.16 Iterative Methods for Solving the Eigenvalue Problem 2.17 Solution of the General Eigenvalue Problem 2.18 The Google `PageRank' Algorithm 2.19 Summary 2.20 Problems 3 Solution of Non-Linear Equations 3.1 Introduction 3.2 The Nature of Solutions to Non-Linear Equations 3.3 The Bisection Algorithm 3.4 Iterative or Fixed Point Methods 3.5 The Convergence of Iterative Methods 3.6 Ranges for Convergence and Chaotic Behavior 3.7 Newton's Method 3.8 Schroder's Method 3.9 Numerical Problems 3.10 The Matlab Function fzero and Comparative Studies 3.11 Methods for Finding all the Roots of a Polynomial 3.11.1 Bairstow's Method 3.11.2 Laguerre's Method 3.12 Solving Systems of Non-Linear Equations 3.13 Broyden's Method for Solving Non-Linear Equations 3.14 Comparing the Newton and Broyden Methods 3.15 Summary 3.16 Problems 4 Differentiation and Integration 4.1 Introduction 4.2 Numerical Differentiation 4.3 Numerical Integration 4.4 Simpson's Rule 4.5 Newton-Cotes Formulae 4.6 Romberg Integration 4.7 Gaussian Integration 4.8 Infinite Ranges of Integration 4.8.1 Gauss-Laguerre Formula 4.8.2 Gauss-Hermite Formula 4.9 Gauss-Chebyshev Formula 4.10 Gauss-Lobatto Integration 4.11 Filon's Sine and Cosine Formulae 4.12 Adaptive Integration 4.13 Problems in the Evaluation of Integrals 4.14 Test Integrals 4.15 Repeated Integrals 4.15.1 Simpson's Rule for Repeated Integrals 4.15.2 Gaussian Integration for Repeated Integrals 4.16 Matlab Functions for Double and Triple Integration 4.17 Summary 4.18 Problems 5 Solution of Differential Equations 5.1 Introduction 5.2 Euler's Method 5.3 The Problem of Stability 5.4 The Trapezoidal Method 5.5 Runge-Kutta Methods 5.6 Predictor-Corrector Methods 5.7 Hamming's Method and the Use of Error Estimates 5.8 Error Propagation in Differential Equations 5.9 The Stability of Particular Numerical Methods 5.10 Systems of Simultaneous Differential Equations 5.10.1 Zeeman Model 5.10.2 The Predator-Prey Problem 5.11 Higher-Order Differential Equations 5.11.1 Conversion to a Set of Simultaneous First-Order Differential Equations 5.11.2 Newmark's Method 5.12 Chaotic Systems 5.12.1 The Lorenz Equations 5.12.2 Duffing's Equation 5.13 Differential Equations Applied to Neural Networks 5.14 Stiff Equations 5.15 Special Techniques 5.16 Extrapolation Techniques 5.17 Simulink 5.18 Summary 5.19 Problems 6 Boundary Value Problems 6.1 Classification of Second-Order Differential Equations 6.2 The Shooting Method 6.3 The Finite Difference Method 6.4 Two-Point Boundary Value Problems 6.5 Parabolic Partial Differential Equations 6.6 Hyperbolic Partial Differential Equations 6.7 Elliptic Partial Differential Equations 6.8 Summary 6.9 Problems 7 Analyzing Data 7.1 Introduction 7.2 Interpolation Using Polynomials 7.3 Interpolation Using Splines 7.4 Multiple Regression: Least Squares Criterion 7.5 Diagnostics for Model Improvement 7.6 Analysis of Residuals 7.7 Polynomial Regression 7.8 Fitting General Functions to Data 7.9 Non-Linear Least Squares Regression 7.10 Transforming Data 7.11 The Kalman Filter 7.12 Principal Component Analysis 7.13 Summary 7.14 Problems 8 Analyzing Data Using Discrete Transforms 8.1 Introduction 8.2 Fourier Analysis of Discrete Data 8.3 The Hilbert Transform 8.4 The Walsh Transforms 8.5 Introduction to Wavelet Analysis 8.6 Discrete Wavelet Transforms 8.6.1 Haar Wavelet 8.6.2 Daubechies Wavelets 8.7 Continuous Wavelet Transforms 8.8 Summary 8.9 Problems 9 Optimization Methods 9.1 Introduction 9.2 Linear Programming Problems 9.3 Optimizing Single-Variable Functions 9.4 The Conjugate Gradient Method 9.5 Moller's Scaled Conjugate Gradient Method 9.6 Conjugate Gradient Method for Solving Linear Systems 9.7 Metaheuristic Methods 9.8 Simulated Annealing 9.9 Evolutionary Algorithm 9.10 Differential Evolution 9.11 Constrained Non-Linear Optimization 9.12 The Sequential Unconstrained Minimization Technique 9.13 Summary 9.14 Problems 10 Applications of the Symbolic Toolbox 10.1 Introduction to the Symbolic Toolbox 10.2 Symbolic Variables and Expressions 10.3 Variable Precision Arithmetic in Symbolic Calculations 10.4 Series Expansion and Summation 10.5 Manipulation of Symbolic Matrices 10.6 Symbolic Methods for the Solution of Equations 10.7 Special Functions 10.8 Symbolic Differentiation 10.9 Symbolic Partial Differentiation 10.10 Symbolic Integration 10.11 Symbolic Solution of Ordinary Differential Equations 10.12 The Laplace Transform 10.13 The Z-Transform 10.14 Fourier Transform Methods 10.15 Linking Symbolic and Numerical Processes 10.16 Summary 10.17 Problems APPENDIX A Matrix Algebra A.1 Introduction A.2 Matrices and Vectors A.3 Some Special Matrices A.4 Determinants A.5 Matrix Operations A.6 Complex Matrices A.7 Matrix Properties A.8 Some Matrix Relationships A.9 Eigenvalues A.10 Definition of Norms A.11 Reduced Row Echelon Form A.12 Differentiating Matrices A.13 Square Root of a Matrix APPENDIX B Error Analysis B.1 Introduction B.2 Errors in Arithmetic Operations B.3 Errors in the Solution of Linear Equation Systems Solutions to Selected Problems Chapter 1 Chapter 2 Chapter 3 Chapter 4 Chapter 5 Chapter 6 Chapter 7 Chapter 8 Chapter 9 Chapter 10 Bibliography Index Back Cover