使用MatLAB的矩阵向量方法（英文版 第2版）本书是康奈尔大学科学计算课程的教材，涵盖了关于科学计算方面的大部分内容，同时包括了图形和矩阵向量处理的内容，使读者能够深入理解数学与计算之间的密切联系。本书组织灵活、条理清晰，每一章都着重讲解一个重要的理论，包含大量实例和要求读者使用MATLAB来解决的问题，增强了读者的实践能力以及对算法的理解。查尔斯 F. 范龙 美国康奈尔大学计算机科学系主任。他于1973年在密歇根大学获得博士学位，此后就一直致力于计算复合线性代数领域的相关研究。

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第2版前言
　　在这次修订中，我将本书内容升级到MATLAB 5 以上版本，并增添了60个新问题和若干新专题。本书第1章增加了一节讲述结构数组和单元数组的内容，增加了一节讲述如何产生信息更为丰富的图形。对三角内插法的简单讨论现在放到了第2章（对该问题的快速傅里叶变换解法则放到了第5章）。第5章包括了对稀疏数组的简要讨论，这为第6章和第7章中对线性方程稀疏方法和最小二乘方的研究奠定了基础，在这些章节中，单元数组的使用充实了分块矩阵材料。第8章的轨道问题解采用了简化结构，因而简化了表达法。第9章则对ode23进行了较详细的讨论。
　　我十分感谢Carl de Boor和Mike Overton，他们对如何改进本书第1版提出了许多宝贵的建议。另外，Rob Corliss、Tim Davis以及Dan Druck也提供了许多好的意见。同时，我也要感谢我的助手Cindy Robinson和我的妻子Marian，是她们的支持帮助我完成了本书的修订。
　　最后，我非常荣幸地再次将此书献给Cleve Moler教授，感谢他在科学计算方面做出的卓越贡献。

第1版前言
　　MATLAB提倡试验各种有趣的数学概念，从而影响了我们从事科学计算研究的方式。它支持可视化和向量级的思考方式，使我们能够将重点放在高层次的问题上。现在，由于MATLAB在研究与应用领域的广泛使用，它已经成为计算学科中的提升力量。
　　由于同样的理由，MATLAB也提升了科学计算导论课程的教学水平。学生们需要与数学打交道，因为数学支持着学会的每一个新方法。他们需要用图示来领会收敛和误差；需要有一种矩阵向量程序设计语言来加强对线性代数的理解，并为高级数组级计算做好准备；需要利用一个完整的问题解决环境（这个环境能够使用最新的算法研究成果）以支持科学研究和工程设计。总之，他们需要MATLAB。
　　本书中讲述了一学期科学计算入门课程中通常会涵盖的各个主题。但是为了使学生们能理解连续数学和计算方法之间的联系，亦将图示法和矩阵向量运算操作融入其中。全书9章中的每一章都会有一个定理。所有分析都辅之以有利于建立感性认识的计算实例。实际上，本书是围绕着200多个M文件中的例子组织的。这些代码对这本教材非常重要。总体而言，它们传达了对关键数学概念的直观认识，有助于学生们体会数值计算的精妙之处。此外，它们还说明了MATLAB的许多功能，这对学生今后的计算生涯可能是很有益处的。
　　高级计算方法在讨论并行自适应求积法和并行矩阵计算法的章节中作了简要介绍。递归处理方法涉及了均差、自适应近似法、求积、快速傅里叶变换、Strassen矩阵乘法以及Cholesky分解。
　　数值线性代数没有仅限于在矩阵计算单元中介绍。由于图形表示贯穿于全书，因而从第1章开始的整个内容都涉及数值线性代数。第1章虽然只是MATLAB的入门指导，但该章有许多例子，为以后数值算法的学习奠定了基础。
　　我要感谢康奈尔大学CS222班级的学生们，他们的鼓励是我编写此书的源动力。同时，我也要感谢我的同事Yuying Li和Steve Vavasis，在校订的过程中他们给予我很大的帮助。
　　Cindy Robinson从1987年以来一直是我的行政助手。在此期间，多亏了Cindy的关心和支持，我才能够完成5本书的写作。
　　最后，我要感谢Cleve Moler先生，自从我作为密歇根大学的学生踏进他的办公室以来，他在我的学术生涯中起了关键作用。作为教师、博士生导师和MATLAB的推动者，是他将我引入了数学和计算方法的知识殿堂。我非常荣幸地将此书奉献给他。

软件
　　解决本书所涉及的所有问题的软件可以通过Netlib从如下地址获得：
　　http://www.netlib.org
　　读者也可以向这一地址netlib@ornl.gov发送一封内容为“send index”的邮件来获得上述的相关信息。通过访问我的网站http://www.cs.cornell.edu/cv/，读者可以获得本书每章末尾提到的M-file。此外，该网站亦包括本书所涉及的文档（勘误表、精选问题解法等）。

1. Power Tools of the Trade.
2. Polynomial Interpolation.
3. Piecewise Polynomial Interpolation.
4. Numerical Integration.
5. Matrix Computations.
6. Linear Systems.
7. The QR and Cholesky Factorizations.
8. Nonlinear Equations and Optimization.
9. The Initial Value Problem.
Bibliography.
Index.