本书目录导读：
《MATLAB矩阵-向量方法：科学计算导论（第二版）》——全面深入的科学计算入门指南
《MATLAB矩阵-向量方法：科学计算导论（第二版）》是由知名科学计算专家John H. Mathews和Richard L. Howell合著的一部教科书，本书由Pearson Education出版，于2017年首次出版，随后于2020年进行了第二次修订和更新。
本书旨在为读者提供科学计算的基础知识和MATLAB软件的实用技能，通过使用MATLAB这一强大的数学计算软件，读者可以学习到如何将数学理论应用于实际问题，并掌握科学计算的基本方法。
以下是本书的详细介绍和篇章内容：
John H. Mathews，美国著名的数学家和教育家，曾任美国数学协会主席，他在数学和科学计算领域有深厚的学术造诣，发表了多篇学术论文，并有多部著作。
Richard L. Howell，美国数学家和科学计算专家，曾担任多所大学的教授，他在数学和科学计算领域有丰富的教学经验，致力于将理论与实践相结合，培养新一代的数学和科学计算人才。
Pearson Education是全球领先的教育出版公司之一，成立于1845年，公司旗下拥有众多知名教育品牌，如Prentice Hall、Addison-Wesley、Pearson等，Pearson Education致力于为全球学习者提供高质量的教育资源和服务。
本书第一版于2017年首次出版，经过两年多的教学实践和反馈，作者对本书进行了修订和更新，第二版于2020年正式出版。
《MATLAB矩阵-向量方法：科学计算导论（第二版）》共分为九章，涵盖了科学计算的基本概念、MATLAB软件操作、数值分析、线性代数、数值积分、数值微分、常微分方程、优化问题和最优化方法等内容。
以下是本书的篇章内容：
第一章：引言
介绍了科学计算的基本概念、MATLAB软件的特点以及本书的学习目标。
第二章：MATLAB基础
讲解了MATLAB软件的安装、启动、基本操作、数据类型、变量、运算符、表达式和函数等。
第三章：数值分析
介绍了数值分析的基本概念，包括数值误差、数值稳定性、数值计算方法等。
第四章：线性代数
讲解了线性代数的基本理论，包括矩阵、向量、行列式、线性方程组、特征值和特征向量等。
第五章：数值积分
介绍了数值积分的基本概念和常用方法，如梯形法、辛普森法、高斯积分等。
第六章：数值微分
讲解了数值微分的基本概念和常用方法，如中心差分法、前向差分法、后向差分法等。
第七章：常微分方程
介绍了常微分方程的基本理论，包括初值问题、边值问题、数值解法等。
第八章：优化问题
讲解了优化问题的基本概念，包括无约束优化、约束优化、线性规划、非线性规划等。
第九章：最优化方法
介绍了最优化方法的基本原理，包括梯度下降法、牛顿法、共轭梯度法等。
《MATLAB矩阵-向量方法：科学计算导论（第二版）》是一本全面、实用的科学计算入门指南，适合于广大数学、物理、工程等领域的读者学习和参考，通过学习本书，读者可以掌握科学计算的基本方法，提高解决实际问题的能力。