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前      言 Matlab是美国MathWorks公司自20世纪80年代中期推出的数学软件，优秀的数值计算能力和卓越的数据可视化能力使其很快在数学软件中脱颖而出。到目前为止，其最高版本6.0版已经推出。随着版本的不断升级，它在数值计算及符号计算功能上得到了进一步完善。Matlab已经发展成为多学科、多种工作平台的功能强大的大型软件。在欧美等高校，Matlab已经成为线性代数、自动控制理论、概率论及数理统计、数字信号处理、时间序列分析、动态系统仿真等高级课程的基本教学工具，是攻读学位的大学生、硕士生、博士生必须掌握的基本技能。 MATLAB的主要特点是： Ÿ        有高性能数值计算的高级算法，特别适合矩阵代数领域； Ÿ        有大量事先定义的数学函数，并且有很强的用户自定义函数的能力； Ÿ        有强大的绘图功能以及具有教育、科学和艺术学的图解和可视化的二维、三维图； Ÿ        基于HTML的完整的帮助功能； Ÿ        适合个人应用的强有力的面向矩阵(向量)的高级程序设计语言； Ÿ        与其它语言编写的程序结合和输入输出格式化数据的能力； Ÿ        有在多个应用领域解决难题的工具箱。 本教程提供了使用MATLAB的实践性指导，它基于MATLAB6.0版，内容由浅入深，特别是本书对每一条命令的使用格式都作了详细而又简单明了的说明，并配备了例题加以说明其用法，因此，对于初学者自学是很有帮助的；同时，又对数学中的一些深入问题如数值分析、稀疏矩阵、优化理论以及模糊数学等问题进行了较为详细的论述，因此，该书也可作为科技工作者的科学计算工具书。 本教程的具体特点是： Ÿ        它是以简明方法写就的一本易于掌握的数学手册； Ÿ        编写逻辑性强，内容由浅入深，对于初学者能很快掌握MATLAB的用法； Ÿ        易于查找命令和问题，给读者灵感与启迪，以解决实际问题； Ÿ        对每一条命令，都进行了详细论述； Ÿ        对于每一条命令，几乎都有易懂的实例； Ÿ        内容按数学分类进行描述。 本教程的光盘内容详尽、实例丰富：包含了MATLAB实例的源文件，函数/命令及注解，程序实例。

第1章  矩阵及其基本运算 MATLAB，即“矩阵实验室”，它是以矩阵为基本运算单元。因此，本书从最基本的运算单元出发，介绍MATLAB的命令及其用法。                                                                                                                                                   1.1 矩阵的表示 1.1.1 数值矩阵的生成 1．实数值矩阵输入 MATLAB的强大功能之一体现在能直接处理向量或矩阵。当然首要任务是输入待处理的向量或矩阵。 不管是任何矩阵（向量），我们可以直接按行方式输入每个元素：同一行中的元素用逗号（，）或者用空格符来分隔，且空格个数不限；不同的行用分号（；）分隔。所有元素处于一方括号（[ ]）内；当矩阵是多维（三维以上），且方括号内的元素是维数较低的矩阵时，会有多重的方括号。

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第2章  数值计算与数据分析                                                                                                                                             2.1  基本数学函数 2.1.1 三角函数与双曲函数 函数  sin、sinh 功能  正弦函数与双曲正弦函数 格式  Y = sin(X)   %计算参量X（可以是向量、矩阵，元素可以是复数）中每一个角度分量的正弦值Y，所有分量的角度单位为弧度。 Y = sinh(X) %计算参量X的双曲正弦值Y


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第3章  符号运算                                                                                                                                             3.1 算术符号操作 命令  +、-、*、.*、\、.\、/、./、^、.^、’、.’ 功能  符号矩阵的算术操作 用法如下： A+B、A-B  符号阵列的加法与减法。 若A与B为同型阵列时，A+B、A-B分别对对应分量进行加减；若A与B中至少有一个为标量，则把标量扩大为与另外一个同型的阵列，再按对应的分量进行加减。

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第4章  概率统计 本章介绍MATLAB在概率统计中的若干命令和使用格式，这些命令存放于MatlabR12\Toolbox\Stats中。                                                                                                                                             4.1 随机数的产生 4.1.1 二项分布的随机数据的产生 命令  参数为N，P的二项随机数据 函数  binornd 格式  R = binornd(N,P)   %N、P为二项分布的两个参数，返回服从参数为N、P的二项分布的随机数，N、P大小相同。 R = binornd(N,P,m)   %m指定随机数的个数，与R同维数。 R = binornd(N,P,m,n) %m,n分别表示R的行数和列数

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第5章  优化问题                                                                                                                                             5.1 线性规划问题 线性规划问题是目标函数和约束条件均为线性函数的问题，MATLAB6.0解决的线性规划问题的标准形式为： min  sub.to：               其中f、x、b、beq、lb、ub为向量，A、Aeq为矩阵。 其它形式的线性规划问题都可经过适当变换化为此标准形式。 在MATLAB6.0版中，线性规划问题（Linear Programming）已用函数linprog取代了MATLAB5.x版中的lp函数。当然，由于版本的向下兼容性，一般说来，低版本中的函数在6.0版中仍可使用。

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第6章  模糊逻辑                                                                                                                                                         6.1 隶属函数 6.1.1 高斯隶属函数 函数  gaussmf 格式  y=gaussmf(x,[sig c]) 说明  高斯隶属函数的数学表达式为：，其中为参数，x为自变量，sig为数学表达式中的参数。


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第7章  绘图与图形处理 人们很难从一大堆原始的数据中发现它们的含义，而数据图形恰能使视觉感官直接感受到数据的许多内在本质，发现数据的内在联系。MATLAB可以表达出数据的二维，三维，甚至四维的图形。通过图形的线型，立面，色彩，光线，视角等属性的控制，可把数据的内在特征表现得淋漓尽致。下面我们分别介绍图形的命令。

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第5章  优化问题