Matlab是一种高性能的数值计算和可视化软件，拥有强大的计算能力与数据分析功能，是众多科研人员与工程技术人员的重要工具。其丰富的工具箱（Toolbox）覆盖了各个科学技术领域，提供了大量的函数和应用模型，极大地方便了科研与工程计算。Matlab工具箱应用指南——应用数学篇主要针对Matlab中与数学联系紧密的四个工具箱进行深入介绍，包括统计工具箱（Statistics Toolbox）、偏微分方程工具箱（Partial Differential Equation Toolbox）、样条工具箱（Spline Toolbox）以及优化工具箱（Optimization Toolbox）。这些工具箱广泛应用于科学研究、工程设计以及数据分析等领域，成为Matlab使用者在进行相关工作时的重要参考。
统计工具箱是Matlab用于数据分析和统计计算的重要工具箱之一，提供了包括数据描述、概率分布、假设检验、回归分析、方差分析、多变量分析等一系列统计分析函数。通过这些函数，用户可以方便地进行数据的整理、分析和解读，用于研究各种数学问题和工程问题。
偏微分方程工具箱主要用于求解偏微分方程（PDEs），在物理学、工程学、金融学等领域有着广泛的应用。它包含了用于求解线性与非线性偏微分方程的函数，能够处理各种边界条件和初始条件问题，是进行复杂系统建模和求解的有力工具。
样条工具箱包含了一系列用于数据插值、平滑以及数据拟合的样条函数。样条插值是一种在有限数据点之间进行平滑插值的数学方法，广泛用于工程绘图、几何建模和计算机图形学等领域。通过样条工具箱，用户可以实现高精度的数据拟合和曲线设计。
优化工具箱则为用户提供了一套解决线性与非线性规划问题的函数。它包括用于线性和二次规划、非线性最小化、半无限规划、多目标优化和遗传算法等算法的函数。这些功能可以帮助用户在各种约束条件下找到最优解，对于工程优化设计、资源分配、经济决策等都具有重要的实践价值。
在Matlab的工具箱中，还包含了许多其他领域工具箱，例如信号处理工具箱、图像处理工具箱、通信工具箱、小波分析工具箱等，它们扩展了Matlab在信号分析、图像识别、通信设计、小波变换等领域的应用。每个工具箱都提供了一组函数，针对特定问题提供了专业的解决方案。
Matlab工具箱应用指南——应用数学篇不仅对每个工具箱的功能进行了系统介绍，还提供了详细的函数使用说明和应用例程。这对于提高用户对Matlab工具箱的理解和掌握程度具有极大的帮助。尤其对于理工科大学教师、研究生、高年级本科生以及科研人员来说，通过这些工具箱能够快速地实现各种复杂问题的计算与分析，站在巨人的肩膀上进行工作。
Matlab工具箱应用指南——应用数学篇的出版，不仅为Matlab用户提供了重要的参考资源，也为广大科研人员提供了学习和使用Matlab的便利，帮助他们更加高效地进行科学计算与数据分析。随着Matlab在全球的普及，这套应用指南对于推进Matlab在中国的教育和应用具有积极的意义。
