本书紧密结合土木类专业的工程应用场景，以理论结合实践为核心理念，系统地构建了土木类专业从基础数学运算到智能算法的完整知识体系，为读者搭建了一座连接数学理论与工程应用的桥梁。本书共8章，内容包括绪论、MATLAB基础、数学运算可视化、线性代数问题的数学运算、微积分问题的数学运算、插值与拟合、概率统计与数据分析、智能算法。同时，MATLAB的使用贯穿全书，从编程基础到智能算法的原理与实践，详实的代码示例与操作，引导读者快速掌握MATLAB的核心功能。
本书可作为高等院校建筑环境与能源应用工程、智能建造及土木工程等土木类专业本科相关课程的教材，也可作为建设领域工程从业人员的参考书。

在物联网、大数据和人工智能技术不断演进的背景下，建筑领域正逐步实现智能化与自动化转型。数学运算与智能算法已成为科学与工程创新发展的核心驱动力。然而，目前在土木工程领域，精通智能算法、算法设计、图形化设计的专业人才短缺。该书以浙江省教育厅十四五省级教学改革项目和宁波工程学院校级项目课程（暖通空调系统智能算法原理与设计）教学改革为基础，以理论结合实践为核心理念，系统地构建了从基础数学运算到智能算法的完整知识体系，为读者搭建了一座连接数学理论与土木行业工程应用的桥梁。

在当今科技迅猛发展的时代，数学运算与智能算法已成为推动科学进步与工程创新的核心动力。无论是优化工程建设，还是构建智能系统、分析海量数据，数学始终是理论与实践的桥梁。传统的手工计算已无法满足现代工程对精度与效率的需求，计算机辅助的数值运算应运而生，成为数学理论与实际应用之间的纽带，智能算法则为复杂问题的求解提供了前所未有的高效工具。
本书以理论结合实践为核心理念，系统地构建了从基础数学运算到智能算法的完整知识体系，旨在为读者搭建一座连接数学理论与工程应用的桥梁，书中丰富的案例解析和实用的工具教学，能够助力读者掌握现代科学与工程计算中的核心技能。本书内容涵盖数学运算的多个核心领域：从误差分析、线性代数、微积分等基础理论，到插值拟合、概率统计等应用方法；同时，MATLAB的使用贯穿全书始终，从编程基础到智能算法的原理与实践，通过详实的代码示例与操作指南，引导读者快速掌握MATLAB的核心功能。
本书得到了浙江省教育厅十四五第二批本科省级教学改革项目（JGBA2024572）与宁波工程学院学术出版经费资助的支持，在此表示感谢。
限于编者水平，书中难免存在不妥之处，敬请读者批评指正。

赵志达，博士，面向土木工程、建环专业、安全工程（建筑安全）主讲《数值计算分析》《数据分析与处理》《自动控制原理》《空气调节》《建筑节能》等课程。研究方向：智能算法与智能控制；暖通空调系统运行优化控制。

第1章绪论
1.1数学运算概述
1.1.1数学运算的发展
1.1.2数值算法分类与特征
1.2误差理论
1.2.1误差的来源与分类
1.2.2绝对误差与相对误差
1.2.3误差的传播与估计
1.3人工智能算法概述
1.3.1人工智能算法基础
1.3.2智能算法的类型
1.3.3智能算法的发展历程
1.3.4智能算法的应用领域
本章习题
第2章MATLAB基础
2.1MATLAB的基本功能
2.2MATLAB的用户界面
2.2.1主界面
2.2.2MATLAB的带状工具栏及功能区
2.2.3MATLAB的主要窗口
2.2.4MATLAB的路径搜索
2.3MATLAB的基础计算
2.3.1MATLAB的数据类型
2.3.2MATLAB的变量与常量
2.3.3MATLAB运算显示格式
2.3.4矩阵输入
2.3.5MATLAB运算符的优先级
2.4MATLAB的程序设计
2.4.1循环语句
2.4.2if判断语句
2.4.3switch语句
2.5M文件应用
2.5.1M脚本文件
2.5.2M函数文件
2.6编写程序时的注意事项
2.7工程基础问题的数学运算
2.7.1流体力学问题
2.7.2工程热力学问题
2.7.3传热学问题
2.7.4力学问题
2.7.5设计计算问题
本章习题
第3章数学运算可视化
3.1绘制二维图形
3.1.1常用的绘图函数
3.1.2图形设置
3.1.3多窗口绘图
3.1.4条形图
3.1.5误差图
3.1.6饼形图
3.1.7气泡图
3.2绘制三维图形
3.2.1plot3函数
3.2.2ezplot3函数
3.2.3mesh函数
3.2.4surf函数
3.2.5fsurf函数
3.3图形窗口与图形属性编辑
3.3.1图形窗口
3.3.2图形属性编辑
3.4应用程序设计
3.4.1概述
3.4.2基础功能
3.4.3App Designer回调函数编辑
3.4.4图形化编程实例
3.5工程中图形绘制实例
本章习题
第4章线性代数问题的数学运算
4.1矩阵和数组的运算
4.2线性方程组的解法
4.2.1基础解法
4.2.2初等变换法
4.3非线性方程求解
4.3.1代数方程的求根指令
4.3.2求函数零点指令
4.3.3非线性方程组数值解的迭代法
4.3.4非线性方程组数值解的函数
实现
4.4矩阵分解
4.4.1LU分解法
4.4.2QR分解法
4.4.3Cholesky分解法
4.5范数
4.5.11范数矩阵条件数
4.5.22范数
本章习题
第5章微积分问题的数学运算
5.1极限
5.2导数
5.3微分方程的解析解方法
5.4积分
5.4.1定积分
5.4.2不定积分
5.5积分变换
5.5.1傅里叶积分变换
5.5.2傅里叶逆变换
5.5.3拉普拉斯变换
本章习题
第6章插值与拟合
6.1数据插值
6.1.1一维插值
6.1.2二维插值
6.1.3三维插值
6.1.4三次样条插值
6.2曲线拟合
6.2.1多项式拟合
6.2.2曲线拟合工具
6.3回归分析
6.3.1一元多项式回归
6.3.2多元线性回归
6.4插值的工程应用
本章习题
第7章概率统计与数据分析
7.1概率统计计算
7.1.1数学期望
7.1.2方差与标准差
7.1.3协方差与相关系数
7.2常用分布
7.2.1二项分布
7.2.2泊松分布
7.2.3正态分布
7.3参数估计
7.3.1正态分布的参数估计
7.3.2常用分布的参数估计函数
7.4假设检验
7.4.1单个正态总体均值的假设检验
7.4.2两个正态总体均值的假设检验
7.5数据的基本特征
7.5.1数据的质量分析
7.5.2数据的特征分析
7.5.3数据预处理
7.6工程数据的特点与价值分析
7.6.1暖通空调系统数据的特点与价值
分析
7.6.2土建数据的特点与价值分析
本章习题
第8章智能算法
8.1遗传算法
8.1.1遗传算法概述
8.1.2遗传算法的实现过程
8.1.3遗传算法在工程中的应用
8.2模拟退火算法
8.2.1模拟退火算法概述
8.2.2模拟算法的实现过程
8.2.3模拟退火算法在工程中的应用
8.3粒子群算法
8.3.1粒子群算法概述
8.3.2粒子群算法的实现过程
8.3.3粒子群算法在工程中的应用
8.4免疫算法
8.4.1免疫算法概述
8.4.2免疫算法的实现过程
8.4.3免疫算法在工程中的应用
8.5蚁群算法
8.5.1蚁群算法概述
8.5.2蚁群算法的实现过程
8.5.3蚁群算法在工程中的应用
8.6神经网络算法
8.6.1神经网络基本算法
8.6.2神经网络算法的实现过程
8.6.3神经网络算法在工程中的应用
本章习题
参考文献