Let at lære MATLAB teknisk - Hvad er MATLAB nøjagtigt inden jeg fortsætter med den tekniske computerdel? Det står for Matrix Laboratory. Det blev udviklet af Mathworks og er et fjerde generations programmeringssprog. Da jeg var nybegynder og ønskede at lære MATLAB, vidste jeg ikke, hvad det var. Jeg troede altid, at det ville være et slags laboratorium, hvor du ville lave en slags test og sånt.
Jeg havde ikke helt ret, men jeg tager heller ikke fejl. Dette er et computermiljø. Det er et programmeringssprog, der ligner det på andre sprog, men ikke nøjagtigt det samme. Lad os dvæle længere ind i dette og se, hvad det er nøjagtigt, og hvad er dets formål.
Hvad er MATLAB?
MATLAB svarer til Python og Ruby er et programmeringssprog på højt niveau. Det har sit eget interaktive miljø. Hvis du har studeret python, ved du, hvordan tolken fungerer. Det er ikke meget forskelligt fra det. Men det er meget mere omfattende end python. Det hjælper dig med at fokusere på at få dine ideer på sporet og konvertere fra virtualisering til virkelighed. Dets samfund er ekstremt bredt og har en anstændigt udviklet beregningsmotor.
Her kan du ikke kun bringe dine ideer til live, men du kan også dele dem over hele verden med et antal forskere ved at dele dem på deres hjemmeside. Hvis du ikke er sikker på, hvordan det fungerer, eller du er i tvivl om dette, kan du uploade dine projekter, hvor det store samfund kan hjælpe dig med at debugge dine apps. Det har også et stort bibliotek inden for billedbehandling, algebra og signalbehandling sammen med kontrolsystemer.
Funktionalitet og udvikling
Hvis vi taler om hastighed, er det andet. Men hvis vi taler om kodebehandling og fejlsøgning, er det ekstremt let i MATLAB. Bruger flere kerneprocessorer, klynger og den grafiske behandlingsenhed til at fremskynde sit arbejde. Det kan automatisk generere C-relaterede koder og kompilere dem fra MATLAB-algoritmer. Hvis det ikke er nok, kan det også distribuere sine egne komponenter.
MATLAB teknisk bruger vores maskins fulde beregningskraft.Algebraiske og numeriske funktioner kan køres på flere tråde her. Dette er som standard på alle MATLAB tekniske beregninger. Du kan dog også konfigurere det afhængigt af dine behov. Mange funktioner såsom billed- og signalbehandling er automatisk flertrådede. Desuden kan man køre flere computermotorer af MATLAB tekniske og udføre dem parallelt, så du får mere frihed og kontrol over parallelisme og multitråde.
Du kan også ikke kun bruge multithreading, men også en kan bruge den parallelle behandling og med lidt viden kan man endda bruge flere maskiner til at behandle disse signaler ved hjælp af distribueret serverberegning. Jeg vil ikke komme meget dybere ind i dette. Men dette kræver en vis forudgående viden til programmering for faktisk at gøre MATLAB effektiv til at arbejde.
MATLAB Compiler
MATK-kompilatorens SDK giver dig funktionaliteten til at opbygge delte biblioteker C og C ++, dot netsamlinger, andre Java- og Python-pakker fra sine egne programmer. Disse kan senere samles i en og derefter distribueres til enten desktop- eller webapplikationer. Det inkluderer også et udviklingssæt til produktionsserverversionen til kodebugging og test. Det har også Excel-tilføjelser indbygget til fejlfinding, før de implementeres til andre applikationer.
Anbefalede kurser
- C # Online-kursus
- PHP og MySQL certificeringskursus
- Professionel halvlederuddannelse
- Onlinekursus om estimering af software
MATLAB teknisk og matematik
MATLAB leverer masser af matematiske funktioner. Det har masser af numeriske beregningsmetoder, herunder metoder til kodning af algoritmer, analyse af datastrukturer og skrivning af modeller. De vigtige funktioner i MATLAB teknisk bruger effektivt optimerede biblioteker og bruger kerneprocessorer udfører de hurtige beregninger af matrix og vektorer.
MATLAB teknisk understøtter følgende med hensyn til matematik:
- Elementær matematik såsom diskret matematik, eksponentiering, trigonometri og lignende matematik
- Tilfældige frø og distribueringsalgoritmer
- Lineære algebraiske ligninger, faktorisering og analyse af matrixer
- Optimering af funktioner og problemer med begrænsning
- Datainterpolering
- Integrationer og numeriske og ikke-numeriske ligninger
- Sparsomme matrixer og ombestilling af algoritmer
- Computational Geometry
- Analyse og digital filtrering
- Retning / Udirigerede grafer og netværksalgoritmer
Andre anvendelser
Dette er kun dem med hensyn til matematik. Udover disse kan man også bruge computational MATLAB teknisk til grafisk brugergrænsefladebygning, animation, beregninger på tværs af regneark, avanceret softwareudvikling og mange flere.
Grafikfunktioner inkluderer 2D, 3D-funktionsplanlægning for praktisk talt at visualisere dataene og vise resultaterne. Man har enten muligheden for at tilpasse disse grunde interaktivt eller ellers programmatisk. Få eksempler er Ændring af placering og etiketter på akseværdien eller visning af farvede 3d-søjler i højden og fremhævelse af specifikke formniveauer.
Følgende er et berømt eksempel på de grafiske søjler:
Dette er kun et grundlæggende eksempel på lydbehandling, niveauet og analyser spektrum og frekvensbånd.
Ligesom i tilfælde af programmering kan MATLAB bruges til styring af strømme til løkker, forgrening og betingelsesopgørelser. MATLAB teknisk understøtter fil- og funktionsoperationer via MATLAB-søgesti. MATLAB teknisk har en indbygget kodeditor, og man kan bruge den til fejlsøgningsprogrammer og problemer. Det er ekstremt effektivt til at udføre forskellige funktioner, bestemme afhængigheder for at beskytte kildekoden og lignende ting.
Følgende er et grundlæggende eksempel på grafberegning af matrixer:
Som for dette eksempel vil jeg oprette en enkel vektor med 9 numeriske elementer kaldet y
y = (3 4 5 6 8 6 5 6 7)
Nu trækker vi 3 fra hvert af vores element i vektor y. Så lad den nye vektor være x.
x = (1 2 3 4 6 4 3 4 5)
Lad os nu oprette en graf. Dette er faktisk meget let. Vi planlægger også resultatet af både vores vektorer x og y med gitterlinjer. Så koden ville være:
plot(y)
grid (on)
Nu ser grafen sådan ud:
Her kaldte bevidst x-aksen som element som y-akse for element y for at gøre det let at forstå. Et andet eksempel, som jeg kan give dig som for en begynderdel, er som følger:
Man kan skrive matrixer i følgende format:
A = (2 5 10; -3 4 9; 11 2 7)
B = (3 -7 -9; 7 4 0; 1 -8 6)
Disse tildeler A og B de givne matrixer. For at multiplicere dem og få svaret, kunne man gøre følgende:
C = A*B
Hvilket giver svaret som:
C = (51 -74 42; 28 -35 81; 54 -125 -57)
Du kan også beregne yderligere problemer som:
B = A'
C = A .* B
OR
eig(A)
Konklusion
Dette er kun et par eksempler, jeg brugte, da jeg begyndte at lære MATLAB. MATLAB teknisk er let og får dig i gang, selvom du er nybegynder. Men når jeg startede MATLAB, kendte jeg allerede C, C ++ og Python. Så det er måske ikke det samme i dit tilfælde. Men MATLAB ser ud til at have et meget stærkt fundament, og at lære det aldrig ville være spild af tid.
Første billedskilde: pixabay.com
Relaterede artikler:-
Her er nogle artikler, der hjælper dig med at få mere detaljeret information om Kraftfuld teknisk computing, så bare gå gennem linket.
- Java vs Node JS Nyttig sammenligning
- Python vs Matlab-Hvilket er gavnligt
- Python vs Node.js
- 15 vigtigste Ruby Interview spørgsmål og svar
- Java vs Ruby