Что за программа matlab

Содержание

Матлаб — это пакет прикладных программ, предназначенных для выполнения технических вычислений.

Введение

Специалисты в области высшей математики отлично представляют себе, какой огромный вычислительный объём могут содержать в себе отдельные математические формулы или выражения. К примеру, чтобы вычислить значение какого-либо тройного интеграла, имеющего просто гигантские размеры, может потребоваться необычайно много времени, терпения и нервных клеток, которые, как известно, не восстанавливаются.

Для такого неординарного, но часто встречающегося, случая имеется мощнейшее математическое вооружение, а именно, программный пакет MATLAB. Он способен и выполнить решение уравнения, и осуществить аппроксимацию, и сформировать график функции. MATLAB является одним из самых мощных не текущий момент программных пакетов, предназначенных для информационной обработки. Название MATLAB образовано как сокращение от Matrix Laboratory, то есть, в переводе это матричная лаборатория.

Что такое MATLAB Central? Обзор сообщества пользователей MATLAB

Сдай на права пока
учишься в ВУЗе
Вся теория в удобном приложении. Выбери инструктора и начни заниматься!

Программный пакет Матлаб используется огромным количеством специалистов различных научных направлений. Он способен работать практически со всеми современными операционными системами, такими как, Linux, Mac OS и Windows.

Пакет прикладных программ MATLAB

Пакет прикладных программ MATLAB охватывает фактически все математические направления. А именно, при помощи этого программного пакета можно осуществлять следующие процедуры:

Выполнять набор самых разных операций над матрицами, находить решения линейных уравнений, осуществлять различные векторные операции.
Определять корни многочленов практически любых степеней, осуществлять разные действия с многочленами, выполнять операции дифференцирования, операции экстраполирования и интерполирования кривых, делать построение графика любой функции.
Выполнять действия статистического анализа информационных данных с применением цифровых фильтров, а также статистической регрессии.
Осуществлять решение дифференциальных уравнений, включая уравнения в частных производных, линейные и нелинейные, а также с набором граничных условий.
Осуществлять арифметические действия с целыми числами.

Готовые курсовые работы и рефераты
Решение учебных вопросов в 2 клика
Помощь в написании учебной работы

Помимо этого, заложенные в Матлаб возможности способны осуществить визуализацию данных, включая формирование трёхмерных графиков и производство анимированных роликов. Кроме того, вместе с предусмотренными производителями возможностями и функциями имеется множество инструментов Матлаба, которые написали обычные энтузиасты или другие фирмы.

Матлаб является ещё и языком программирования, который можно использовать прямо при работе с программой. Программы, сформированные на языке Матлаб, могут быть следующих типов:

Программы, являющиеся функциями.
Программы, являющиеся скриптами.

Главным рабочим файлом программы является так называемый М-файл, который представляет из себя бесконечный текстовый файл. Именно в этом файле осуществляется непосредственное программирование вычислительных операций.

What Is MATLAB?

М-файлы подразделяются на следующие типы:

М-сценарии, которые являются самым простым типом М-файла, поскольку у него нет входных и выходных аргументов. Этот тип файла применяется для того, чтобы автоматизировать многократно повторяемые вычислительные процедуры.
М-функции. М-функциями являются М-файлы, которые допускают присутствие входных и выходных аргументов.

Для наглядной демонстрации возможностей использования программы, ниже приведён пример формирования функции в Матлаб. Эта функция способна определить среднюю величину вектора:

function y = average (x) % AVERAGE Среднее значение элементов вектора. % AVERAGE(X), где X — вектор. Вычисляет среднее значение элементов вектора. % Если входной аргумент не является вектором, генерируется ошибка. [m,n] = size(x); if (~((m == 1) | (n == 1)) | (m == 1 % Собственно вычисление

Строчка, где определяется функция, информирует систему Матлаб, что файл следует считать М-функцией, а, кроме того, назначается перечень входных аргументов. Первая строка, где определяется функция average, расшифровывается следующим образом:

function y = average(x)

function является ключевым словом, определяющим М-функцию.
y является выходным аргументом.
average является именем функции.
x является входным аргументом.

То есть, для написания функции в Матлабе, следует понимать, что все функции в системе Матлаб содержат строчку, где определяется функция, аналогично примеру выше.

Конечно, этот мощнейший программный пакет предназначен не только для облегчения студенческой жизни. Сегодня Матлаб считается очень популярным приложением в кругу специалистов большинства научных и инженерных сфер. Кроме того, наличие возможности работать с матрицами больших размеров превращает Матлаб в незаменимый инструмент аналитиков финансовой сферы, который позволяет решать существенно больший круг задач, чем, например, тот же достаточно популярный Excel.

Однако, как и у любой, вероятно, программы у Матлаба есть и свои недостатки. Фундаментальный недостаток всего один.Для полного раскрытия возможностей, заложенных в Матлабе, чтобы затем легко разрешать возникающие перед пользователем проблемы, следует вначале досконально изучить все его операции (создание файла, формирование функции и так далее). Следует признать, что Матлаб всё-таки не является простой программой и его освоение потребует от пользователя выделить на этот процесс определённое время. Но всё это в последствии окупится сторицей при его практическом применении.

Кстати, в сфере образования Матлаб часто применяется для преподавания численных методик и основ линейной алгебры. Очень много студентов используют Матлаб для обработки итоговых результатов экспериментов, выполненных при проведении лабораторных работ.

Источник: spravochnick.ru

click fraud protection

Программирование — это ядро современного компьютера. Вы не можете даже представить себе живой компьютер без программирования. Есть несколько языков для компьютерного программирования, и каждый из них имеет свою специальную область. Некоторые из них известны научными вычислениями, а некоторые специализируются на создании строительных блоков операционной системы. MATLAB также очень популярный язык программирования . Сегодня мы собираемся получить полное представление о MATLAB и его широком применении в современном мире.

Хотя в виртуальном мире доступно большое количество языков программирования, мы выбрали MATLAB по нескольким важным причинам. Это компактный язык для тяжелых работ. Мы собираемся открыть для себя каждую деталь MATLAB в этом путешествии. Оставайтесь с нами, чтобы учиться. Чем больше вы знаете, тем больше вы растете.

Краткий обзор MATLAB

MATLAB — это высокопроизводительный язык программирования для визуализации, математических и научных вычислений и т. Д. В основном это известно численным анализом. У вас есть кусок данных, и вы совершенно не знаете, как вы собираетесь получать от него информацию; не о чем беспокоиться. MATLAB предназначен для выполнения сложных и утомительных вычислений за вас.

Основная аудитория MATLAB — инженеры и ученые. Анализ и обработка данных, создание моделей на их основе, разработка сложных алгоритмов — вот некоторые из распространенных приложений MATLAB.

MATLAB — это сокращенная форма от Matrix Laboratory. Душой этого языка является матричный язык под названием MATLAB language. Вычислительная математика MATLAB с каждым днем становится все проще и легче.

Краткая история

Вначале MATLAB не разрабатывался как язык программирования. Это был всего лишь интерактивный матричный калькулятор. Нет места для сложных вычислений, нет места для графики или визуализации.

Первым предком MATLAB был EISPACK. Он был опубликован в 1971 году. Он был разработан с использованием подходов Алгола для задач, связанных с собственными значениями. В 1975 году был выпущен еще один пакет под названием LINPACK. Он родился в Фортране.

Их заставили служить определенным целям, но они оба не смогли им служить должным образом.

Позже MATLAB был написан на Фортране с одной матрицей типов данных. Автор MATLAB был учителем линейной алгебры и был очень одержим матрицами. Это было сделано для хобби и не имело коммерческого плана.

MathWorks inc выпустила первый коммерческий MATLAB в 1985 году. Это было началом. Позже он значительно расширился, и теперь у нас есть текущая версия MATLAB, способная вычислять дифференциальные уравнения, преобразования Фурье, построение сложных кривых, имеют множество типов данных вместе с матрицы.

Как работает MATLAB?

MATLAB состоит в основном из пяти элементов. Базовая структура MATLAB — еще одна важная часть введения MATLAB. Вкратце, это:

1. Среда

Среда — это необходимость для развития любого проекта. MATLAB также имеет среду разработки, которая состоит из окна команд, редактора, отладчика и истории команд. Кроме того, вы можете найти внешние ссылки для получения интерактивной справки, документации для автономной справки и т. Д.

2. Библиотека математических функций

MATLAB имеет богатую библиотеку, состоящую из множества математических функций. Он охватывает от основных функций до более сложных. Даже у него есть возможность решения дифференциальных уравнений.

3. Язык

Язык MATLAB в основном состоит из матричного языка, который также имеет функции, операторы потока, структуру данных, объектно-ориентированное программирование и т. Д.

4. Графика

Моделирование и построение графиков — две неотъемлемые особенности MATLAB, поэтому он имеет очень привлекательный графический модуль. Вы можете отображать любую матрицу или любой вектор в виде графиков в MATLAB. Также в MATLAB доступна трехмерная визуализация, анимация, обработка изображений, обработка сигналов.

5. Внешние интерфейсы

Вы можете писать здесь с помощью кодов FORTRAN или C, которые взаимодействуют с основными кодами MATLAB. MATLAB используется здесь как вычислительный движок.

Приложения MATLAB

Если мы хотим поговорить о возможностях MATLAB , то над этим должна быть написана отдельная книга. Сообщение о введении в MATLAB без упоминания некоторых его приложений является неполным. Здесь мы увидим только некоторые примечательные области, в которых MATLAB известен своей потрясающей производительностью.

1. Автоматическое вождение

Наряду с MATLAB для этой цели у вас должен быть SIMULINK. Когда вы говорите об автоматизированном автомобиле, вы должны учитывать несколько моментов. Вы должны охватить работы о датчиках, динамике, сценариях, обнаружении, управлении, слежении, локализации и т. Д.

Используя MATLAB и SIMULINK, вы можете легко манипулировать данными в реальном времени и разрабатывать алгоритмы для поддержания ранее упомянутых факторов. Цифровая обработка изображений также играет здесь жизненно важную роль, и MATLAB также является отличным решением для этого.

2. Робототехника

Вы можете использовать MATLAB и SIMULINK для разработки основного проекта, можете моделировать, а также проверять динамику любой автоматизированной системы. Здесь довольно просто смоделировать любую роботизированную систему с точностью. Также вы можете получить представление о вибрации двигателей и шумах датчиков с помощью комбинации MATLAB и SIMULINK.

matlab в робототехнике

Здесь можно выполнить точную динамику, моделирование кинематики, а также их оптимизацию. С помощью MATLAB можно разработать и проверить любой сложный роботизированный алгоритм.

3. Машинное обучение

Одно из самых популярных применений MATLAB в последнее время — сектор машинного обучения . У вас могут быть расширенные возможности обработки сигналов в MATLAB. Кроме того, в MATLAB очень эффективно извлечение информации из существующих данных. Он с легкостью сравнивает и обучает модели.

Еще один замечательный аспект MATLAB в области машинного обучения заключается в том, что вы можете получить автоматически сгенерированный код C / C ++, который можно использовать для встроенных приложений.

Также в MATLAB доступно автоматизированное машинное обучение. Вы можете использовать технику байесовской оптимизации для настройки. Уровень масштабирования довольно большой, а производительность действительно достойная похвалы.

4. Глубокое обучение

Вы можете легко включить его в любое из ваших приложений с помощью простых и лаконичных кодов MATLAB. Допустим, вы хотите перейти в практический мир систем, управляемых искусственным интеллектом, из модели глубокого обучения . MATLAB сделал этот переход проще, чем большинство других приложений.

Matlab в глубоком обучении - введение в Matlab

Обработка любых сигналов или данных временных рядов или любых фото и видео с помощью MATLAB очень эффективна. У вас есть преимущество наличия интерактивных приложений для предварительной обработки данных. Кроме того, вы можете обучать и оценивать различные типы моделей и моделировать их с помощью MATLAB. Для автоматического обнаружения дефектов и преобразования сигналов мозга в языки — еще несколько примеров применения глубокого обучения на основе MATLAB.

5. Дизайн управления силовой электроникой

Вы можете легко разработать системы управления для любой аккумуляторной системы, двигателей и т. Д., Используя MATLAB и SIMULINK. Для систем с обратной связью необходима система управления для оптимизации выходных данных. Для управления выводом можно выполнить несколько алгоритмов. Вы можете сгенерировать программный код управления с помощью MATLAB, сократив время проекта на 50% по сравнению с другими приложениями.

Вы можете получить легкий доступ к большому количеству готовых компонентов электрического моделирования и симуляций с помощью MATLAB. В MATLAB можно использовать как классические методы проектирования, такие как корневой годограф, график Боде, так и методы автоматизированного проектирования, такие как настройка PID. У вас есть свободный доступ ко всем методикам. Просто выберите тот, который вам нужен, и приступайте к работе.

6. Анализ и проектирование энергосистем

С помощью MATLAB, SIMULINK и SIMSCAPE вы можете получить моделирование, симуляцию и управление любой электрической системой в воздухе, на суше и на воде. В этой среде можно с комфортом осуществлять мониторинг электрического транспорта и сети.

Проектирование любой микросети с помощью SIMSCAPE может снизить стоимость любого проекта и повысить эффективность. Вы можете изучить работу системы, если запустите смоделированные сценарии вместе с основным проектом с краткими кодами. Это поможет вам получить представление об основной работе, которую вы выполняете, а также поможет вам предсказать результат проекта.

7. Железнодорожные системы

Железнодорожным инженерам необходимо разработать системы управления локомотивами, подвижным составом, системы блокировки и т. Д. для этого необходимо модельное проектирование. MATLAB и SIMULINK очень полезны для улучшения качества проектирования и рентабельности этих систем.

Matlab в железнодорожных системах - введение в Matlab

Думаете ли вы об управлении поездом, противобуксовочной системе или торможении, у вас должно быть огромное количество электроники в новейших системах. Чтобы эффективно управлять ими, вам необходимо иметь эффективное управляющее программное обеспечение. А это рабочий сектор MATLAB.

Системы сигнализации и блокировки локомотивов — еще одна сложная область, требующая очень сложного управления. Синхронизация железнодорожного движения и интеграция системы блокировки должны выполняться очень осторожно. Это деликатное программное обеспечение требует высокой эффективности, потому что от них зависят многие жизни.

8. Встроенные системы

Встроенные системы являются сердцем современных инженерных систем. Вы можете легко использовать MATLAB и SIMULINK для генерации кодов, можете проектировать, а также проверять свои встроенные системы. Вы можете сгенерировать из него оптимизированные коды C, C ++, Verilog и запустить его на оборудовании.

Кроме того, можно интегрировать любые сгенерированные коды с динамическими и статическими библиотеками в вашем приложении. SIMULINK может генерировать любой код в мгновение ока. Просто нужно уметь использовать их в своих работах.

Разработка любых кодов на основе моделирования и их выполнение с помощью MATLAB — это довольно весело. MATLAB значительно снижает нагрузку на встроенных кодеров.

9. Науки о данных

Одна из самых известных областей работы MATLAB — это наука о данных . Специалисты по обработке данных находят легким доступ к существующим данным, их обработку и получение на их основе эффективной информации. MATLAB сделал это очень, очень просто. MATLAB graphics с комфортом документирует анализ данных. Кроме того, вы можете автоматически преобразовать любую модель машинного обучения в код C / C ++.

Предварительная обработка любых извлеченных данных — самое утомительное занятие. специалист по данным должен сделать. MATLAB сделал его менее трудоемким и более эффективным. От любых данных датчика в реальном времени или любого изображения до текстовых данных, MATLAB значительно сокращает время предварительной обработки. Здесь намного проще визуализировать любые данные, чтобы понять существующие тенденции, а также определить качество данных.

10. Неврология

Подобно науке о данных, обработка любых экспериментальных данных, проведение различных типов экспериментов также необходимы в секторе нейробиологии. Моделирование различных мозговых цепей может быть выполнено с помощью MATLAB и SIMULINK. Вы можете анализировать данные нейронных временных рядов в режиме реального времени напрямую по сигналам электродов. Этот прямой доступ к необработанным данным сделал этот анализ более точным и точным.

matlab в неврологии

Поскольку MATLAB имеет заметный эффект в области глубокого обучения и машинного обучения, любые нейробиолог также может использовать модели, обученные с данными нейробиологии, для прогнозирования и классифицируйте что угодно. Создание и обработка потоков данных в реальном времени и поведенческих систем также может выполняться с помощью MATLAB и SIMULINK.

Оптимизация производительности, минимизация времени простоя и повышение безопасности — вот некоторые факторы, которыми металлурги манипулируют с помощью MATLAB и SIMULINK. Поскольку добыча полезных ископаемых — очень дорогостоящая работа, моделирование операций перед экспедицией в реальном времени здесь совершенно необходимо. Данные, извлеченные с датчиков, тщательно анализируются, а затем использование искусственного интеллекта для моделирования экспедиций выполняется с помощью MATLAB.

Системы прогнозного обслуживания разрабатываются с использованием нескольких численных методов с легкостью с помощью MATLAB. Кроме того, машинное обучение помогает устранять проблемы с обработкой исторических данных. Многие данные были нечитаемыми в предыдущие времена, которые теперь превращены в пригодный для использования и отфильтрованный формат с помощью MATLAB. Эти данные действительно очень помогли сделать майнинг проще, чем когда-либо прежде.

12. Биотехнологии и фармацевтика

Ученые-медики используйте MATLAB и SIMULINK для проведения междисциплинарного анализа данных. Здесь множество потоков данных получается из изображений, сигналов или генетических факторов. Объединить их все — действительно сложная задача. MATLAB очень помогает гибридизировать эти данные.

В случае разработки лекарств выполняется моделирование и симуляция. Кроме того, оптимизация фармацевтического производства — еще одна задача, которую решает MATLAB. В последние дни медицинские устройства достигли нового уровня эффективности. Даже MATLAB предоставляет отчеты в различных форматах вывода (например, Microsoft Word или PowerPoint) для удобства врача.

На самом деле здесь упоминается лишь несколько приложений MATLAB. Есть еще много чего, что здесь не рассматривается. На самом деле никто не может охватить их все в одном посте. То, что я рассказал, достаточно, чтобы убедить любого в необходимости MATLAB в последние дни.

Много, много приложений. Но трудно ли изучить MATLAB?

Если мы хотим сделать однострочник, это невозможно. Для приложений MATLAB действительно полезен. У вас есть множество готовых инструментов для работы. Итак, есть много преимуществ. Независимо от того, являетесь ли вы экспертом или новичком, вы можете легко изучить MATLAB.

Но если у вас есть какой-либо предыдущий опыт программирования на любом языке предварительного уровня, вам будет легко.

Поскольку MATLAB имеет множество встроенных инструментов, их запоминание требует времени и усилий. Очень больно находить каждого из них посреди какой-либо работы. Так что их запоминание помогает с легкостью писать коды.

Наконец, Insight

MATLAB — это почти волшебный инструмент для любого ученого или инженера. Удобство использования, а также обширная область применения сделали его самым богатым языком программирования в истории компьютеров. От обычного математического кодирования до сложного моделирования проекта или прогнозного проектирования — MATLAB везде имеет свое место. Самое интересное, что очень мало конкурентов в каждой из областей, которые могут противостоять MATLAB. Он автономен практически во всех секторах.

Этот пост был основным введением только в MATLAB. Он не охватывал никаких подробностей о фактическом кодировании. В будущих постах я также расскажу о них. Оставайтесь с нами, чтобы изучать MATLAB.

Источник: ciksiti.com

MATLAB Версия — Особенности и преимущества версий MATLAB

Matrix Laboratory или MATLAB, предоставляемые компанией Mathworks, — это среда программирования, используемая для выполнения математических вычислений, программирования и визуализации. Это мощный инструмент, который включает в себя собственный язык высокого уровня и функции для более быстрого выполнения математических задач. Он используется во многих организациях для решения реальных проблем, которые снижают сложность и помогают легче объяснить результаты другим.

Особенности и преимущества версий MATLAB

С 1984 года по настоящее время выпущено более 50 версий Matlab. Matlab 1.0 была первой версией, выпущенной в 1984 году. Однако последние версии написаны на C, C ++ и Java. Mathworks недавно выпустила версию Matlab 9.7 R2019b, которая включает в себя навыки и инструменты Ai для облегчения принятия решений.

MATLAB 1.0 : он был выпущен в 1984 году компанией Mathworks. Он был написан на C и работал на разных машинах.
MATLAB 2 : он был выпущен в 1986 году.
MATLAB 3 : он был выпущен в 1987 году.
MATLAB 3.5: он был выпущен в 1990 году. Он был совместим с MS-DOS.
MATLAB 4 . Он был выпущен в 1992 году. Он работал на Windows 3 и MAC.
MATLAB 4.2c : выпущен в 1994 году.
MATLAB 5.0 : выпущен в 1996 году. Выпущен для всех платформ.
MATLAB 5.1 : выпущен в 1997 году.
MATLAB 5.1.1 R9.1 : выпущен в 1997 году.
MATLAB 5.2 R10 : он был выпущен в 1998 году. Это была последняя версия, работающая на древних Mac.
MATLAB 5.2.1 1 : выпущен в 1998 году.
MATLAB 5.3 R11 : выпущен в 1999 году.
MATLAB 5.3.1 R11.1 : выпущен в 1999 году.
MATLAB 6.0 R12 : выпущен в 2000 году. Это был первый выпуск виртуальной машины Java.
MATLAB 6.1 R12.1 : выпущен в 2001 году.
MATLAB 6.5 R13 : выпущен в 2002 году. Он включает в себя новый графический пользовательский интерфейс для импорта данных и предоставляет графическое представление метаданных.
MATLAB 6.5.1 R13SP1 : выпущен в 2003 году
MATLAB 6.5.2 R13SP2 : выпущен в 2003 году.
MATLAB 7 R14 : он был выпущен в 2004 году. Он представил вложенные функции и заново ввел MAC.
MATLAB 7.0.1 R14SP1 : выпущен в 2004 году
MATLAB 7.0.4 R14SP2 : выпущен в марте 2005 года.
MATLAB 7.1 R14SP3 : он был выпущен в сентябре 2005 года. Он был доступен для Windows XP-64 bit
MATLAB 7.2 R2006a : выпущен в марте 2006 года.
MATLAB 7.3 R2006b : выпущен в сентябре 2006 г.
MATLAB 7.4 R2007a : выпущен в марте 2007 года. Была введена функция Bsxfun для применения бинарной операции.
MATLAB 7.5 R2007b : выпущен в сентябре 2007 г.
MATLAB 7.6 R2008a : выпущен в марте 2008 года. Были сделаны улучшения, связанные с возможностями объектно-ориентированного программирования.
MATLAB 7.7 R2008b : выпущен в октябре 2008 года. Произведено обновление до генераторов случайных чисел.
MATLAB 7.8 R2009a : выпущен в марте 2009 года. Это был первый выпуск для 32-битной и 64-битной Windows 7 для Microsoft, интерфейс с .NET framework был готов.
MATLAB 7.9 R2009b : выпущен в сентябре 2009 года. Был выпущен первый выпуск 64-битного MAC- адреса Intel, и был представлен новый оператор (~).
MATLAB 7.9.1 R2009bSP1 : выпущен в апреле 2010 года. В этом обновлении были исправлены ошибки.
MATLAB 7.10 R2010a : выпущен в марте 2010 года. Это был последний выпуск для 32-битного Mac Intel
MATLAB 7.11 R2010b : выпущен в сентябре 2010 года. Добавлена помощь для перечислений.
MATLAB 7.11.1 R2010bSP1 : выпущен в марте 2011 года. Исправления ошибок и обновления.
MATLAB 7.11.2 R2010bSP2 : выпущен в апреле 2011 года. Исправления ошибок и обновление
MATLAB 7.12 R2011a : выпущен в апреле 2011 года. Добавлена функция генерации случайных чисел.
MATLAB 7.13 R2011b : выпущен в сентябре 2011 года. Изменены части переменных и увеличен максимум местных работников.
MATLAB 7.14 R2012a : выпущен в 2012 году. Это была последняя версия для поддержки 32-битного Linux.
MATLAB 8 R2012b : он был выпущен в 2012 году. Интерфейс инструментальной полосы был выпущен, а система документации была переработана.
MATLAB 8.1 R2013a : выпущен в марте 2013 года. Была добавлена среда модульного тестирования.
MATLAB 8.2 R2013b : выпущен в сентябре 2013 года. Добавлен тип данных таблицы, а среда выполнения Java обновлена до версии 7.
MATLAB 8.3 R2014a : он был выпущен в марте 2014 года. Поддержка веб-камеры USB в основном MATLAB и число местных работников не было ограничено 12.
MATLAB 8.4 R2014b : выпущен в октябре 2014 года. Добавлены улучшенная пользовательская панель инструментов, новые функции и пакеты, такие как py (для использования Python), счетчик веб-страниц, гистограммы, TCP-клиент и другие.
MATLAB 8.5 R2015a : выпущен в марте 2015 года. Это был последний выпуск, поддерживающий Windows XP и Vista.
MATLAB 8.5 R2015aSP1 : он был выпущен в октябре 2015 года.
MATLAB 8.6 R2015b : выпущен в 2015 году. Для работы с графиками добавлен новый механизм исполнения (LXE) и новые классы, такие как графики и орграфы.
MATLAB 9.0 R2016a : выпущен в марте 2016 года. App Designer был добавлен для создания и дизайна приложений. Новая кнопка паузы была введена, чтобы приостановить запуск во время выполнения.
MATLAB 9.1 R2016b : выпущен в сентябре 2016 года. Официальный движок MATLAB для JAVA, новые функции кодирования и декодирования для JSON, добавлен новый «строковый» тип данных.
MATLAB 9.2 R2017a : выпущен в марте 2017 года. Был добавлен облачный MATLAB (MATLAB Online), инфраструктура для модульного тестирования, операции над высокими массивами, функции запоминания и создания диаграмм тепловых карт.
MATLAB 9.3 R2017b : выпущен в сентябре 2017 года. Добавлены новые функции, такие как собственные функции и новые цвета диаграммы с новыми цветами по умолчанию.
MATLAB 9.4 R2018a : выпущен в марте 2018 года. Добавлены различные новые функции для графики и диаграмм. Структура модульного тестирования была изменена.
MATLAB 9.5 R2018a : выпущен в сентябре 2018 года.
MATLAB 9.6 R2019a : выпущен в марте 2019 года. Он содержит улучшения для искусственного интеллекта и аналитики, а также исправления ошибок.
MATLAB 9.7 R2019b : выпущен в сентябре 2019 года. Он включает в себя обновления по искусственному интеллекту, новые продукты в поддержку робототехники и новые ресурсы для моделирования.

Применение MATLAB

Ниже приведены следующие пункты:

1. Аэрокосмическая промышленность

Это обычно используется в течение периода инженерного курса. Мы можем оценить движение и ориентацию автомобиля, используя встроенные аэрокосмические математические операции и систему координат и пространственные преобразования.

2. Цифровая обработка изображений и распознавание

Приложения Image Processing Toolbox (IPT) в MATLAB помогают выполнять сегментацию изображения, улучшение изображения, уменьшение шума, геометрические преобразования, регистрацию изображения и обработку 3D-изображения.

3. Наука о данных

Он предлагает широкий спектр библиотек, связанных с машинным обучением и статистикой, а также некоторые расширенные функции, такие как нелинейная оптимизация, идентификация системы. Мы можем строить прогностические модели, используя различные алгоритмы логистической регрессии, деревья классификации, опорный вектор, методы случайного леса и использовать инструменты уточнения модели для создания точной модели.

4. Нейронные сети

Цель нейронных сетей состоит в том, чтобы имитировать человеческий мозг, который так работает. MATLAB включает в себя инструменты и библиотеки глубокого обучения, которые используются для построения и обучения нейронных сетей и проверки результатов.

Вывод

Есть множество отраслей, которые используют MATLAB, где анализ информации является предпочтительной задачей. Если работа связана с каким-либо научным исследованием, то выбор MATLAB является правильным вариантом почти во всех областях, поскольку он имеет много общих функций, которые обеспечивают лучшее понимание.