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Wolfram语言基础入门指南第二版概述

下载需积分: 50 | 14.39MB | 更新于2025-01-31 | 60 浏览量 | 27 下载量 举报 收藏
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《第二版An Elementary Introduction to the Wolfram Language》是一本面向读者的入门级教程,旨在介绍Wolfram语言的基本知识和使用方法。Wolfram语言是Wolfram Research公司开发的一种高级编程语言,广泛应用于其主要产品Mathematica和Wolfram Alpha中。这门语言以其强大的符号计算、数据可视化和知识引擎整合能力而著称。本书的目的是教会读者如何运用Wolfram语言进行各种计算和任务,同时训练读者以计算性思维去思考问题,并用Wolfram语言将这些思考传递给计算机。 知识点一:Wolfram语言概述 Wolfram语言是一种多范式的编程语言,其设计哲学是尽可能地简化问题解决过程。它包含了大量的内置函数,覆盖了从基本算术操作到复杂数据分析和图形绘制的广泛功能。Wolfram语言通过抽象的数据表示和丰富的算法库,使得用户可以更加直接地表达复杂的思想和计算。 知识点二:计算性思维 计算性思维是指将问题和解决方案分解成一系列可以被计算机处理的步骤的能力。本书强调通过Wolfram语言的学习,培养读者的计算性思维,即在遇到问题时能够先思考如何将其转换成计算模型,然后再用程序代码实现这个模型。 知识点三:Wolfram Language的特性 - 符号计算:Wolfram语言能够在没有具体数值的情况下操作表达式和公式,从而进行符号推导。 - 数据可视化:Wolfram语言内置了强大的数据可视化工具,能够快速生成图表、图形和动画来展示数据结果。 - 知识引擎整合:Wolfram语言可以访问Wolfram Alpha的知识库,通过内置的“知识引擎”实现知识的查询和推理。 知识点四:Wolfram Language编程基础 - 表达式和符号:Wolfram语言的基础单元是表达式,所有元素都用符号的形式表示。 - 函数式编程:该语言支持函数式编程范式,通过组合函数来创建和操作数据结构。 - 规则和模式匹配:Wolfram语言中的模式匹配允许对数据进行高效处理,并可以应用复杂的规则系统。 - 笔记本界面:Wolfram语言通常在Mathematica的笔记本界面中使用,这种界面支持富文本编辑和代码执行,便于交互式学习和探索。 知识点五:基本操作示例 - 算术运算:Wolfram语言可以直接进行基本的算术运算,如加减乘除和更高级的数学函数。 - 字符串处理:它提供了丰富的字符串操作函数,可以用于文本数据的处理和分析。 - 列表和矩阵操作:语言内置了对列表和矩阵的强大操作能力,可以进行各种数组计算。 - 图形和可视化:通过简单的函数调用即可生成各种图形,包括二维和三维图表。 知识点六:与其他语言的比较 Wolfram语言的独特之处在于它对多种编程范式的集成,以及对符号计算和可视化表现形式的重视。与传统的编程语言如Python、Java或C++相比,Wolfram语言更加适合进行数学和科学计算,但学习曲线可能相对陡峭。对于熟悉Matlab或R的用户来说,Wolfram语言在数据处理和分析方面提供了更为直观和强大的工具。 知识点七:实践应用 本书将会通过实例引导读者逐步了解和掌握Wolfram语言在不同领域的应用,例如数学问题求解、物理模拟、生物信息学数据分析、经济模型构建等。通过实际案例的解析和练习,读者可以学会如何将Wolfram语言应用到具体的项目中去。 综上所述,本书《第二版An Elementary Introduction to the Wolfram Language》是一本学习和掌握Wolfram语言的优秀资源。通过阅读这本书,读者可以充分理解Wolfram语言的编程思想和语法结构,提升自身在科学计算和数据分析领域的编程能力。

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内容概要:本书《Deep Reinforcement Learning with Guaranteed Performance》探讨了基于李雅普诺夫方法的深度强化学习及其在非线性系统最优控制中的应用。书中提出了一种近似最优自适应控制方法,结合泰勒展开、神经网络、估计器设计及滑模控制思想,解决了不同场景下的跟踪控制问题。该方法不仅保证了性能指标的渐近收敛,还确保了跟踪误差的渐近收敛至零。此外,书中还涉及了执行器饱和、冗余解析等问题,并提出了新的冗余解析方法,验证了所提方法的有效性和优越性。 适合人群:研究生及以上学历的研究人员,特别是从事自适应/最优控制、机器人学和动态神经网络领域的学术界和工业界研究人员。 使用场景及目标:①研究非线性系统的最优控制问题,特别是在存在输入约束和系统动力学的情况下;②解决带有参数不确定性的线性和非线性系统的跟踪控制问题;③探索基于李雅普诺夫方法的深度强化学习在非线性系统控制中的应用;④设计和验证针对冗余机械臂的新型冗余解析方法。 其他说明:本书分为七章,每章内容相对独立,便于读者理解。书中不仅提供了理论分析,还通过实际应用(如欠驱动船舶、冗余机械臂)验证了所提方法的有效性。此外,作者鼓励读者通过仿真和实验进一步验证书中提出的理论和技术。
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