MATLAB: A Practical Introduction to Programming and Problem Solving
Autor Dorothy C. Attawayen Limba Engleză Paperback – 3 oct 2022
Ecosistemul MATLAB rămâne standardul de aur în calculul numeric, iar ediția a șasea a lucrării semnate de Dorothy C. Attaway se concentrează pe exploatarea versiunii R2021a și a pachetului Machine Learning Toolbox. Găsim în această carte o abordare hibridă: autorul nu se limitează la prezentarea funcțiilor predefinite, ci construiește o bază solidă de algoritmică, tratând MATLAB ca pe un limbaj de programare complet, nu doar ca pe un calculator avansat.
Ca și Andrew P. King în MATLAB Programming for Biomedical Engineers and Scientists, autorul distilează experiență reală în principii acționabile, însă Dorothy C. Attaway extinde aria de aplicabilitate către toate ramurile ingineriei. Structura este riguros organizată în două părți. Prima parte pune bazele — de la gestionarea vectorilor și matricelor, până la structuri de selecție și tehnici de vectorizare a codului. Partea a doua avansează către transferul de date, programarea orientată pe obiecte, grafică și matematică avansată. Un element distinctiv al acestei ediții este integrarea progresivă a conceptelor de învățare automată (machine learning) prin secțiuni dedicate la finalul fiecărui capitol.
Credem că eficiența procesului de învățare este susținută major de formatul color al graficelor și de inserțiile practice de tip „Quick Questions”. Cartea ghidează cititorul prin procesul de curățare a datelor (data scrubbing) și manipularea formatelor moderne de fișiere, oferind în același timp un set de reguli de „bune practici” care ajută la evitarea capcanelor sintactice comune. Este o resursă tehnică ce transformă complexitatea mediului MATLAB într-un instrument de lucru logic și predictibil.
Preț: 309.53 lei
Preț vechi: 521.52 lei
-41%
Carte disponibilă
Livrare economică 28 aprilie-12 mai
Livrare express 18-24 aprilie pentru 162.84 lei
Specificații
ISBN-10: 032391750X
Pagini: 592
Dimensiuni: 191 x 235 x 33 mm
Greutate: 1.01 kg
Ediția:6
Editura: ELSEVIER SCIENCE
Public țintă
Undergraduate students in engineering and science taking a course that uses (or recommends) MATLAB, including introductory programming for engineering courses / Navstem estimates the current annual US market at 71,700 enrolled studentsDe ce să citești această carte
Recomandăm această carte studenților și inginerilor care au nevoie de o introducere practică în MATLAB. Câștigul principal este dublu: înveți programare procedurală de la zero și stăpânești cele mai noi funcții de Machine Learning din versiunea R2021a. Este un ghid complet care elimină presupunerile din procesul de codare, oferind soluții concrete pentru modelarea sistemelor complexe.
Descriere scurtă
- Presents programming concepts and MATLAB built-in functions side by side, giving students the ability to program efficiently and exploit the power of MATLAB to solve technical problems
- Offers sections on common pitfalls and programming guidelines that direct students to best practice procedures
- Tests conceptual understanding of the material with Quick Questions! and Practice sections within each chapter
- Full color treatment of charts, graphs, grids and special chapter sections such as Quick Questions and Key Terms enhances readability and learning of MATLAB programming concepts and functions
- Content in this edition has been updated to MATLAB version R2021a where appropriate
- For this edition, new sections introducing concepts relevant to machine learning have been added to the end of every chapter along with a new Introduction to Machine Learning chapter
Cuprins
1. Introduction to MATLAB
2. Vectors and Matrices
3. Introduction to MATLAB Programming
4. Selection Statements
5. Loop Statements and Vectorizing Code
6. MATLAB Programs
7. Text Manipulation
8. Data Structures
Part 2 Advanced Topics for Problem Solving with MATLAB
9. Data Transfer
10. Advanced Functions
11. Introduction to Object-Oriented Programming and Graphics
12. Advanced Plotting Techniques
13. Sights and Sounds
14. Advanced Mathematics
15. Introduction to Machine Learning