优秀 MATLAB 作者、书籍推荐：国外经典教材与技术资源整理

目录优秀 MATLAB 作者、书籍推荐国外经典教材与技术资源整理一、Cleve Moler从 MATLAB 的起源理解科学计算Numerical Computing with MATLABExperiments with MATLAB二、Nicholas Higham 与 Desmond Higham数值计算的准确性和可靠性MATLAB Guide, Third EditionAccuracy and Stability of Numerical Algorithms三、Lloyd N. Trefethen数值线性代数与谱方法Numerical Linear AlgebraSpectral Methods in MATLAB四、MATLAB 程序设计Attaway、Chapman 与 ChapraDorothy C. AttawayStephen J. ChapmanSteven C. Chapra五、图像处理与信号处理领域的经典教材Rafael C. Gonzalez、Richard E. Woods 与 Steven L. EddinsSteve Eddins 的技术博客Vinay K. Ingle 与 John G. Proakis六、MATLAB 高级编程与性能优化Loren ShureYair Altman七、国外 MATLAB 学习资源补充八、如何选择适合自己的教材九、结语优秀 MATLAB 作者、书籍推荐国外经典教材与技术资源整理MATLAB 是一款应用广泛的科学计算软件。在数学建模、数值分析、信号处理、图像处理、自动控制以及工程仿真等领域MATLAB 都有着成熟的应用。关于 MATLAB 的入门教程互联网上已经有很多资料。矩阵运算、程序控制、函数编写、数据可视化等基本内容通过官方文档和在线课程就可以逐步掌握。不过随着使用时间的增加仅仅了解函数的调用方式往往已经无法满足实际需求。例如面对一个大型线性方程组除了知道可以使用A\b求解还需要考虑矩阵是否病态、求解结果是否可靠、计算方法是否适合当前问题。类似的问题也会出现在插值、优化、微分方程求解和其他数值计算任务中。这时阅读一些优秀的国外教材了解相关领域学者的研究成果和技术文章能够帮助我们建立更加系统的知识体系。本文主要介绍国外 MATLAB 作者及其代表著作重点放在 MATLAB 程序设计、数值计算、数值线性代数、信号处理、图像处理和程序性能优化等方向。部分经典著作出版时间较早但其中的计算方法和数学思想仍具有学习价值。涉及软件接口和具体操作时建议结合当前版本的官方文档阅读。一、Cleve Moler从 MATLAB 的起源理解科学计算谈到 MATLABCleve Moler 是一位绕不开的人物。Cleve Moler 是 MATLAB 最初版本的作者也是 MathWorks 的联合创始人之一。他曾在多所大学从事数学与计算机科学教学研究并参与 LINPACK、EISPACK 等数值计算软件库的开发。早期 MATLAB 的设计目标与数值线性代数教学密切相关。它最初是一个交互式矩阵计算工具目的是让学生能够方便地使用成熟的矩阵计算算法而不必自行编写底层数值程序。了解这段历史对理解 MATLAB 的语言特点很有帮助。Numerical Computing with MATLAB这是 Cleve Moler 于 2004 年出版的一部数值计算教材由 SIAM 发行印刷版同时在 MathWorks 网站提供可以免费阅读的电子章节。书中主要涉及线性方程组、插值、非线性方程求根、最小二乘、数值积分、常微分方程、傅里叶分析、随机数、特征值与奇异值分解等内容。这本书比较吸引我的地方在于它将数值方法与 MATLAB 程序紧密结合。书中不仅给出计算结果还通过简洁的 MATLAB 程序展示算法的实现过程。以求解线性方程组为例MATLAB 的左除运算符使用起来十分方便x A\b;但程序能够执行并不意味着结果一定具有足够的精度。如果矩阵的条件数很大即使线性系统的求解残差较小计算结果仍可能对输入数据中的微小扰动非常敏感。这类问题涉及数值算法的稳定性、问题本身的敏感性以及浮点计算误差也是学习数值分析时需要建立的重要认识。相比单纯介绍 MATLAB 函数的教材Numerical Computing with MATLAB更适合希望理解数学计算原理的读者。值得一提的是MathWorks 官方网站提供了本书的各个章节以及配套程序可以直接阅读和学习。书籍与代码https://www.mathworks.com/moler/chapters.htmlExperiments with MATLABCleve Moler 的另一部著作Experiments with MATLAB更偏向探索式学习。它通过具体的数学实验介绍矩阵、函数、数值计算与可视化等内容适合具有一定数学基础、希望通过程序观察数学现象的读者。如果觉得传统数值分析教材中的推导比较抽象可以尝试从这本书中的交互式实验入手。作者资源主页https://www.mathworks.com/moler.html此外Cleve Moler 的技术博客Cleves Corner也值得阅读。博客包含矩阵计算、特征值、数值精度、微分方程及 MATLAB 历史等内容部分文章还介绍了经典算法背后的研究人物。目前官方博客已归档但仍保留了大量技术文章。https://blogs.mathworks.com/cleve/二、Nicholas Higham 与 Desmond Higham数值计算的准确性和可靠性如果说 Cleve Moler 的著作适合建立科学计算的整体认识那么 Higham 相关的著作更有助于理解计算结果是否可靠。Nicholas J. Higham 是数值线性代数领域的学者长期研究浮点运算、数值稳定性、矩阵函数及相关数值算法。Desmond J. Higham 的研究则涉及数值分析、随机计算和网络科学等方向。两人共同编写的MATLAB Guide是一部值得长期保留的 MATLAB 参考书。MATLAB Guide, Third EditionMATLAB Guide第三版由 SIAM 于 2017 年出版。它的内容覆盖 MATLAB 的基础使用、矩阵运算、数值分析、微分方程、符号计算、数据结构、程序设计及工具箱应用等多个方面。对于初学者这本书能够帮助建立 MATLAB 的整体知识框架对于已经具备一定编程经验的读者它又可以作为查阅数学计算功能的参考资料。与一些以操作步骤为主的教程相比MATLAB Guide对 MATLAB 数学功能的介绍更加系统。例如MATLAB 提供了矩阵分解、特征值计算和奇异值分解等大量现成函数。对于这些函数了解它们的输入输出只是基础更进一步还需要理解不同矩阵分解方法的计算特点以及它们适用于哪些问题。这正是 Higham 等数值分析学者的著作所擅长的内容。书籍主页https://nhigham.com/matlab-guide/Accuracy and Stability of Numerical AlgorithmsNicholas Higham 另一本值得关注的著作是Accuracy and Stability of Numerical Algorithms第二版于 2002 年由 SIAM 出版。严格来说这是一部数值分析专业著作并非 MATLAB 入门教材。书中系统讨论浮点运算、舍入误差、误差分析、数值稳定性和矩阵计算算法等问题适合已经具备线性代数与数值分析基础的读者。在实际计算中经常遇到这样的情况程序没有报错输出结果也看起来合理但结果精度却并不满足要求。造成这类问题的原因可能来自输入数据的敏感性、浮点误差积累、算法选择以及数值问题本身的性质。阅读 Higham 的研究著作可以帮助我们更准确地区分这些因素。他还提供了用于矩阵计算研究的 MATLAB 程序集合The Matrix Computation Toolbox包含测试矩阵、矩阵分解与相关实验工具。代码地址https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/2360-the-matrix-computation-toolboxNicholas Higham 的个人网站也维护了大量数值计算相关文章其中关于条件数、后向误差、数值稳定性和矩阵分解的文章尤其适合配合教材学习。https://nhigham.com/三、Lloyd N. Trefethen数值线性代数与谱方法Lloyd N. Trefethen 是数值分析领域的重要学者其研究涉及数值线性代数、谱方法、逼近理论和微分方程数值求解等方向。他的教材有一个比较鲜明的特点数学思想与计算实验结合紧密程序通常十分简洁但包含的数值分析内容并不简单。Numerical Linear AlgebraNumerical Linear Algebra由 Lloyd N. Trefethen 和 David Bau III 合著初版于 1997 年出版2022 年由 SIAM 重新发行了 25 周年纪念版。虽然书名中没有 MATLAB但书中使用 MATLAB 展示数值线性代数算法因此也适合 MATLAB 用户阅读。全书以 40 个相对独立、篇幅较短的讲次组织内容讨论 QR 分解、奇异值分解、特征值问题、迭代方法等数值线性代数中的核心问题。与一般按函数分类的 MATLAB 教程不同这本书从数学结构和算法原理出发。例如在线性最小二乘问题中直接构造正规方程通常不是数值计算中的首选方式。矩阵的条件数、舍入误差以及分解方法都会影响计算结果的可靠性。理解 QR 分解和奇异值分解等方法之后再回过头去阅读 MATLAB 的数值计算文档就更容易理解软件为什么提供不同的求解方案。这本书适合已经学过线性代数希望继续深入数值算法的学生和科研人员。书籍介绍https://www.mathworks.com/academia/books/numerical-linear-algebra-trefethen.htmlSpectral Methods in MATLAB对于需要求解微分方程尤其是偏微分方程的读者Trefethen 的Spectral Methods in MATLAB同样值得关注。该书由 SIAM 于 2000 年出版围绕 40 个简短的 MATLAB 程序展开介绍谱方法的基本思想及其在微分方程、特征值问题、数值积分等方面的应用。谱方法通常利用多项式或三角函数展开来表示待求函数。当问题满足适当的光滑性等条件时这类方法可以表现出很好的收敛性质。书中的 MATLAB 程序适合逐步阅读、修改和实验。尤其对于希望学习 Chebyshev 谱方法的读者它提供了一条比较直接的入门路径。需要说明的是这本书对读者的数学基础有一定要求。阅读前最好已经接触过线性代数、常微分方程、偏微分方程和基础数值分析。作者在牛津大学的个人网页提供了配套 M 文件下载。书籍与程序https://people.maths.ox.ac.uk/trefethen/spectral.html与 Trefethen 相关的另一个项目是Chebfun。Chebfun 是基于 MATLAB 的开源数值计算项目利用 Chebyshev 逼近等技术对函数进行数值表示和运算。它能够在较高的抽象层次上完成函数求导、积分、求根及部分微分方程求解任务。对于关注数值逼近和函数计算的读者Chebfun 的代码与文档本身就是有价值的学习材料。https://www.chebfun.org/四、MATLAB 程序设计Attaway、Chapman 与 Chapra前面介绍的教材比较偏向科学计算。如果编程基础尚不扎实直接阅读数值分析著作可能会遇到一些困难。对于初学者和希望系统整理 MATLAB 编程知识的读者可以关注以下几位国外教材作者。Dorothy C. AttawayMATLAB: A Practical Introduction to Programming and Problem Solving是一部面向初学者的程序设计教材目前可以查阅到 Elsevier 于 2022 年出版的第六版。这本书从变量、赋值、条件判断、循环等基本编程概念开始再逐步引入 MATLAB 的内置函数和科学计算能力。它假设读者没有编程经验因此比较适合作为第一本 MATLAB 英文教材。本书值得注意的地方是将一般程序设计知识与 MATLAB 的特点结合起来。学习过程中既能理解程序控制结构也能逐步掌握 MATLAB 的数组和矩阵运算。对于此前主要依靠复制示例代码完成任务、尚未系统学习程序设计的读者这本书能够提供比较完整的基础训练。出版社介绍https://shop.elsevier.com/books/matlab/attaway/978-0-323-91750-6Stephen J. Chapman如果已经具备基础编程知识或者希望进一步提高 MATLAB 工程程序设计能力可以考虑 Stephen J. Chapman 的MATLAB Programming for Engineers。该书第七版由 Cengage 出版强调 MATLAB 程序设计与工程问题求解。相比 Attaway 的教材Chapman 的著作更偏向工程编程训练重视代码组织、可读性、程序文档以及实际问题求解。第七版除了基础编程内容还涉及文件输入输出、面向对象编程和图形用户界面等进阶主题。对于需要编写较大规模 MATLAB 程序的工程专业学生这种组织方式具有实际意义。在阅读这类教材时建议不要只关注示例最终输出了什么结果更应注意作者如何拆分任务、设计函数接口和组织程序结构。书籍介绍https://www.mathworks.com/academia/books/matlab-programming-for-engineers-chapman.htmlSteven C. ChapraSteven C. Chapra 的Applied Numerical Methods with MATLAB for Engineers and Scientists则位于程序设计与数值方法之间。该书由 McGraw Hill 出版第五版的版权年份为 2023 年。它围绕工程与科学中的实际问题介绍数值方法涉及非线性方程求根、优化、线性方程组、插值、积分和微分方程数值求解等内容。Chapra 比较重视如何从实际问题引出计算方法同时提供理解算法所需的数学背景。因此对于已经掌握 MATLAB 基础语法但数值分析基础还比较薄弱的读者这本书是一个合适的过渡选择。它与 Cleve Moler 的Numerical Computing with MATLAB有一定的内容交集但组织方式有所不同。Chapra 更偏向工程问题驱动的课程教材而 Moler 更注重通过 MATLAB 实验展示数值计算思想。出版社介绍https://www.mheducation.com/highered/product/Applied-Numerical-Methods-with-MATLAB-for-Engineers-and-Scientists-Chapra.html五、图像处理与信号处理领域的经典教材MATLAB 在图像处理和数字信号处理中的应用十分成熟相关教材也很多。这两个方向的学习有一个共同特点理解数学原理之后还需要通过实际数据和程序实验观察算法的行为。Rafael C. Gonzalez、Richard E. Woods 与 Steven L. Eddins数字图像处理方向可以关注Digital Image Processing Using MATLAB。该书由 Rafael C. Gonzalez、Richard E. Woods 和 Steven L. Eddins 合著第三版于 2020 年由 Gatesmark Publishing 出版。Gonzalez 和 Woods 也是经典教材Digital Image Processing的作者而 Eddins 长期参与 MathWorks 的图像处理相关软件开发工作。Digital Image Processing Using MATLAB将图像处理理论与 MATLAB 程序实现结合起来内容涉及图像变换、图像增强、形态学、图像分割、特征提取以及部分深度学习相关方法。这本书的一项优势是提供了较丰富的配套代码和图像数据能够支持读者在学习算法原理之后进行实验。例如学习图像分割时仅仅了解阈值分割的概念还不够还需要观察不同图像的灰度分布、噪声和光照变化对分割结果的影响。书中大量程序和项目正好可以用来开展此类实验。不过这本书使用了 Image Processing Toolbox、Deep Learning Toolbox 等工具箱。运行具体代码时应检查相应工具箱及软件版本要求。书籍介绍https://www.mathworks.com/academia/books/digital-image-processing-using-matlab-gonzalez.html配套资源网站https://www.imageprocessingplace.com/Steve Eddins 的技术博客除了教材Steve Eddins 在 MathWorks 工作期间维护的Steve on Image Processing with MATLAB也值得关注。这个博客包含大量围绕具体图像处理问题展开的技术文章讨论傅里叶变换、图像区域分析、几何变换、图像测量和 MATLAB 函数实现等内容。与教材相比博客文章通常聚焦于一个较小的问题可以作为深入学习某个算法的补充材料。Steve Eddins 于 2024 年从 MathWorks 退休原官方博客已经归档不再更新。不过他后来仍在个人网站上发表 MATLAB 与图像处理相关内容。MathWorks 博客存档https://blogs.mathworks.com/steve/个人网站https://steveeddins.com/Vinay K. Ingle 与 John G. Proakis在数字信号处理方向推荐关注Digital Signal Processing Using MATLAB: A Problem Solving Companion。该书由 Vinay K. Ingle 和 John G. Proakis 合著第四版于 2017 年由 Cengage 出版。书中将离散时间信号与系统、数字滤波、频谱分析等理论内容与 MATLAB 程序相结合后续还涉及自适应滤波和通信应用。对于正在学习数字信号处理课程的学生可以将它作为理论教材的配套参考。例如在学习离散傅里叶变换时除了掌握基本定义还应通过 MATLAB 实验观察频谱泄漏、采样长度、窗函数及信号频率对频谱结果的影响。这些现象往往需要结合实际程序和图形才能获得更直观的理解。书籍介绍https://www.mathworks.com/academia/books/digital-signal-processing-using-matlab-ingle.html六、MATLAB 高级编程与性能优化当程序规模逐渐增大时编程中的问题也会发生变化。对于几行代码就能完成的计算任务通常无需过多考虑程序结构。但当程序需要处理大量数据、反复运行数值算法或者包含多个相互依赖的模块时代码的运行效率和可维护性就会变得重要。在这个方向上有两位作者值得关注。Loren ShureLoren Shure 曾长期参与 MATLAB 语言设计工作其技术博客Loren on the Art of MATLAB包含大量 MATLAB 编程方法、程序设计技巧和语言特性方面的文章。博客讨论的内容包括程序可读性、代码重构、数组操作、数据结构、数值精度、向量化和 MATLAB 性能等问题。它比较适合已经能够独立编写 MATLAB 程序希望进一步改善代码质量的读者。其中关于程序重构和数组处理的文章尤其值得阅读。实际项目中代码能够运行只是基本要求良好的函数设计和数据组织方式能够显著降低后续维护难度。Loren Shure 于 2022 年退休相关官方博客目前已经归档。阅读涉及特定 MATLAB 版本的文章时需要结合当前软件文档判断其适用性。博客地址https://blogs.mathworks.com/loren/Yair AltmanYair Altman 是 MATLAB 高级编程与性能优化领域的技术作者创建了 Undocumented MATLAB 网站并编写了Accelerating MATLAB Performance: 1001 Tips to Speed Up MATLAB Programs。这本书由 CRC Press 出版MathWorks 书目将其列为 2014 年出版出版社版权记录为 2015 年。书中讨论 MATLAB 性能分析、数组操作、向量化、内存管理、缓存、并行计算、图形处理以及其他程序优化方法。比较有价值的是它强调需要先通过性能分析找到真正的计算瓶颈再选择相应的优化方法。例如一段程序运行缓慢原因可能是重复计算、数据复制、频繁访问磁盘也可能是数值算法本身的复杂度较高。盲目改写循环或者追求向量化并不一定能改善整体性能。对已有 MATLAB 程序进行优化时需要结合具体数据规模、硬件和软件版本测试而不能仅根据代码形式判断快慢。这本书涉及的一些内部实现和非公开接口已经具有明显的版本历史属性因此不宜把书中的所有技巧直接当成当前 MATLAB 版本的最佳实践。对于研究思路和性能分析方法它仍然具有参考价值。书籍介绍https://www.mathworks.com/academia/books/accelerating-matlab-performance-altman.html作者网站https://undocumentedmatlab.com/配套代码https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/48825-accelerating-matlab-performance-source-files七、国外 MATLAB 学习资源补充除了书籍和作者博客还有几个适合长期使用的官方资源。MathWorks 官方文档https://www.mathworks.com/help/matlab/官方文档适合确认函数定义、输入输出、参数选项、数值算法说明和不同版本之间的功能变化。对于在旧版教材中看到的函数建议以当前软件版本对应的官方文档作为最终使用依据。MATLAB Onramphttps://www.mathworks.com/products/matlab/getting-started.htmlMathWorks 提供免费的 MATLAB Onramp 交互式入门课程可以在浏览器中完成基本操作与编程练习。对于尚未接触过 MATLAB 的读者先完成这类课程再阅读英文原版教材会更加容易。需要注意免费在线课程不意味着 MATLAB 全部软件产品和工具箱都可以免费使用。MATLAB Central File Exchangehttps://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/File Exchange 包含 MATLAB 社区贡献者分享的函数、程序和工具箱。部分优秀教材也会通过该平台提供配套代码。下载第三方程序时应注意许可证、依赖工具箱、最近维护时间及软件版本兼容性。MATLAB and Simulink Bookshttps://www.mathworks.com/academia/books/search.html如果需要查找某一专业方向的教材可以通过 MathWorks 的图书目录进一步检索。该目录提供了 MATLAB 和 Simulink 相关图书的信息涵盖数值分析、控制、通信、图像处理和其他工程应用领域。八、如何选择适合自己的教材上面介绍的书籍各有侧重没有必要一次全部阅读。如果是 MATLAB 初学者建议从 Attaway 的MATLAB: A Practical Introduction to Programming and Problem Solving或 Chapman 的MATLAB Programming for Engineers开始。前者更重视从零建立编程基础后者更适合工程专业的程序设计训练。已经掌握基本语法希望系统学习科学计算的读者可以优先阅读 Cleve Moler 的Numerical Computing with MATLAB再结合 Chapra 的Applied Numerical Methods with MATLAB补充工程问题求解方法。如果研究工作涉及矩阵计算、最小二乘、特征值问题及数值算法可靠性Numerical Linear Algebra、MATLAB Guide和 Nicholas Higham 的相关著作会更有帮助。对谱方法和偏微分方程数值求解感兴趣的读者则可以进一步阅读 Trefethen 的Spectral Methods in MATLAB。至于图像处理、数字信号处理和高级性能优化更适合在已经确定实际研究方向或遇到具体技术需求之后有针对性地学习。阅读这些教材时还有一个值得注意的问题出版时间较早并不意味着书中的全部内容已经失去价值。MATLAB 的语言功能、图形界面、工具箱接口以及运行时性能会随着版本不断变化但数值线性代数、数值逼近、傅里叶分析和微分方程数值求解中的许多基础思想具有较强的延续性。因此面对经典教材可以将重点放在数学原理、算法设计与问题分析上涉及具体软件操作时再查阅新版官方文档。九、结语优秀的 MATLAB 学习资源并不局限于介绍软件功能的教程。Cleve Moler 的教材展现了 MATLAB 与科学计算之间的联系Higham 的著作强调数值算法的准确性与可靠性Trefethen 则通过简洁的程序展示了数值计算方法中的数学思想。对于 MATLAB 程序设计、信号处理、图像处理和性能优化也可以找到具有不同专业背景的作者和教材。选择书籍时最重要的是明确自己目前需要解决什么问题。基础编程、数值计算原理和专业算法应用具有不同的学习重点阅读顺序应当由已有知识和实际需求决定。这份清单主要整理了国外作者的代表著作及其公开学习资源后续可以随着新版教材和技术资料的发布继续补充。本文资料整理时间2026 年 11 月。