Einführung in MATLAB
Matrix Laboratory oder MATLAB der Firma Mathworks ist eine Programmierumgebung, mit der mathematische Berechnungen, Programmierungen und Visualisierungen durchgeführt werden. Es ist ein leistungsstarkes Tool mit einer eigenen Hochsprache und Funktionen zur schnelleren Ausführung mathematischer Aufgaben. Es wird in vielen Organisationen verwendet, um Probleme in der Praxis zu lösen, die die Komplexität verringern und die Erklärung der Ergebnisse für andere einfacher machen.
Funktionen und Vorteile von MATLAB-Versionen
Es gibt mehr als 50 Matlab-Versionen, die von 1984 bis heute veröffentlicht wurden. Matlab 1.0 war die erste im Jahr 1984 veröffentlichte Version. Neuere Versionen sind jedoch in C, C ++ und Java geschrieben. Mathworks hat kürzlich die Matlab 9.7 R2019b-Version veröffentlicht, die die Ai-Fähigkeiten und -Tools enthält, um die Entscheidungen zu erleichtern.
- MATLAB 1.0 : Es wurde im Jahr 1984 von Mathworks veröffentlicht. Es wurde in C geschrieben und arbeitete auf verschiedenen Maschinen.
- MATLAB 2 : Es wurde 1986 veröffentlicht.
- MATLAB 3 : Es wurde 1987 veröffentlicht.
- MATLAB 3.5: Es wurde im Jahr 1990 veröffentlicht. Es war kompatibel mit MS-DOS.
- MATLAB 4 . Es wurde im Jahr 1992 veröffentlicht. Es lief auf Windows 3 und MAC.
- MATLAB 4.2c : Es wurde im Jahr 1994 veröffentlicht.
- MATLAB 5.0 : Es wurde im Jahr 1996 veröffentlicht. Freigegeben für alle Plattformen.
- MATLAB 5.1 : Es wurde im Jahr 1997 veröffentlicht.
- MATLAB 5.1.1 R9.1 : Es wurde im Jahr 1997 veröffentlicht.
- MATLAB 5.2 R10 : Es wurde im Jahr 1998 veröffentlicht. Dies war die letzte Version, die auf alten Macs lief.
- MATLAB 5.2.1 1 : Es wurde im Jahr 1998 veröffentlicht.
- MATLAB 5.3 R11 : Es wurde im Jahr 1999 veröffentlicht.
- MATLAB 5.3.1 R11.1 : Es wurde im Jahr 1999 veröffentlicht.
- MATLAB 6.0 R12 : Es wurde im Jahr 2000 veröffentlicht. Dies war die erste Version für Java Virtual Machine.
- MATLAB 6.1 R12.1 : Es wurde im Jahr 2001 veröffentlicht.
- MATLAB 6.5 R13 : Es wurde im Jahr 2002 veröffentlicht. Es enthält eine neue grafische Benutzeroberfläche zum Importieren von Daten und bietet eine grafische Ansicht der Metadaten.
- MATLAB 6.5.1 R13SP1 : Es wurde im Jahr 2003 veröffentlicht
- MATLAB 6.5.2 R13SP2 : Es wurde im Jahr 2003 veröffentlicht.
- MATLAB 7 R14 : Es wurde im Jahr 2004 veröffentlicht. Es führte verschachtelte Funktionen ein und führte MAC wieder ein.
- MATLAB 7.0.1 R14SP1 : Es wurde im Jahr 2004 veröffentlicht
- MATLAB 7.0.4 R14SP2 : Es wurde im März 2005 veröffentlicht.
- MATLAB 7.1 R14SP3 : Es wurde im September 2005 veröffentlicht. Es war für Windows XP-64-Bit verfügbar
- MATLAB 7.2 R2006a : Es wurde im März 2006 veröffentlicht.
- MATLAB 7.3 R2006b : Es wurde im September 2006 veröffentlicht.
- MATLAB 7.4 R2007a : Es wurde im März 2007 veröffentlicht. Die Bsxfun-Funktion wurde eingeführt, um die Binäroperation anzuwenden.
- MATLAB 7.5 R2007b : Es wurde im September 2007 veröffentlicht.
- MATLAB 7.6 R2008a : Es wurde im März 2008 veröffentlicht. Verbesserungen in Bezug auf objektorientierte Programmierfähigkeiten wurden vorgenommen.
- MATLAB 7.7 R2008b : Es wurde im Oktober 2008 veröffentlicht. Es gab ein Upgrade auf Zufallszahlengeneratoren.
- MATLAB 7.8 R2009a : Es wurde im März 2009 veröffentlicht. Dies war das erste Release für Microsoft 32- und 64-Bit-Windows 7. Die Schnittstelle zum .NET-Framework wurde hergestellt.
- MATLAB 7.9 R2009b : Es wurde im September 2009 veröffentlicht. Es gab die erste Veröffentlichung in Intel 64-Bit-MAC und ein neuer Operator (~) wurde eingeführt.
- MATLAB 7.9.1 R2009bSP1 : Es wurde im April 2010 veröffentlicht. Es gab Fehlerbehebungen für dieses Upgrade.
- MATLAB 7.10 R2010a : Es wurde im März 2010 veröffentlicht. Dies war die letzte Version für Intel 32-Bit-Mac
- MATLAB 7.11 R2010b : Es wurde im September 2010 veröffentlicht. Für Aufzählungen wurde Hilfe hinzugefügt.
- MATLAB 7.11.1 R2010bSP1 : Es wurde im März 2011 veröffentlicht. Fehlerkorrekturen und Updates.
- MATLAB 7.11.2 R2010bSP2 : Es wurde im April 2011 veröffentlicht. Fehlerkorrekturen und Updates
- MATLAB 7.12 R2011a : Es wurde im April 2011 veröffentlicht. Die Funktion rng zur Erzeugung von Zufallszahlen wurde eingeführt.
- MATLAB 7.13 R2011b : Es wurde im September 2011 veröffentlicht. Teile der Variablen wurden geändert und das Maximum der lokalen Arbeitskräfte erhöht.
- MATLAB 7.14 R2012a : Es wurde im Jahr 2012 veröffentlicht. Dies war die letzte Version für die 32-Bit-Linux-Unterstützung.
- MATLAB 8 R2012b : Es wurde im Jahr 2012 freigegeben. Die Tool-Strip-Schnittstelle wurde freigegeben und das Dokumentationssystem überarbeitet.
- MATLAB 8.1 R2013a : Es wurde im März 2013 veröffentlicht. Das Unit-Testing-Framework wurde hinzugefügt.
- MATLAB 8.2 R2013b : Es wurde im September 2013 veröffentlicht. Der Tabellendatentyp wurde hinzugefügt und die Java-Laufzeitumgebung wurde auf Version 7 aktualisiert.
- MATLAB 8.3 R2014a : Es wurde im März 2014 veröffentlicht. Die USB-Webcam-Unterstützung in MATLAB-Kern und die Anzahl der lokalen Mitarbeiter waren nicht auf 12 beschränkt.
- MATLAB 8.4 R2014b : Es wurde im Oktober 2014 veröffentlicht. Verbesserte Benutzer-Toolbox, neue Funktionen und Pakete wie py (für die Verwendung von Python), Webanzahl, Histogramme, TCP-Client und andere wurden hinzugefügt.
- MATLAB 8.5 R2015a : Es wurde im März 2015 veröffentlicht. Dies war die letzte Version, die Windows XP und Vista unterstützt.
- MATLAB 8.5 R2015aSP1 : Es wurde im Oktober 2015 veröffentlicht.
- MATLAB 8.6 R2015b : Es wurde im Jahr 2015 veröffentlicht. Eine neue Ausführungs-Engine (LXE) und neue Klassen wie Graphen und Digraphen wurden hinzugefügt, um mit den Graphen zu arbeiten.
- MATLAB 9.0 R2016a : Es wurde im März 2016 veröffentlicht. App Designer wurde zum Erstellen und Entwerfen von Apps hinzugefügt. Die neue Pause-Schaltfläche wurde eingeführt, um den Lauf während der Ausführung anzuhalten.
- MATLAB 9.1 R2016b : Es wurde im September 2016 veröffentlicht. Offizielle MATLAB-Engine für JAVA, neue Codierungs- und Decodierungsfunktionen für JSON, neuer Datentyp „string“ hinzugefügt.
- MATLAB 9.2 R2017a : Es wurde im März 2017 veröffentlicht. Cloud-basiertes MATLAB (MATLAB Online), ein Framework für Komponententests, Operationen auf hohen Arrays, Funktionen zum Speichern und Erstellen von Heatmap-Diagrammen wurden hinzugefügt.
- MATLAB 9.3 R2017b : Es wurde im September 2017 veröffentlicht. Neue Funktionen wie Eigenfunktion und neue Diagrammfarben mit neuen Standardfarben wurden hinzugefügt.
- MATLAB 9.4 R2018a : Es wurde im März 2018 veröffentlicht. Für Grafiken und Diagramme wurden verschiedene neue Funktionen hinzugefügt. Das Unit-Test-Framework wurde geändert.
- MATLAB 9.5 R2018a : Es wurde im September 2018 veröffentlicht.
- MATLAB 9.6 R2019a : Es wurde im März 2019 veröffentlicht. Es enthält Verbesserungen für künstliche Intelligenz und Analytik sowie Fehlerbehebungen.
- MATLAB 9.7 R2019b : Es wurde im September 2019 veröffentlicht. Es enthält Aktualisierungen zur künstlichen Intelligenz, neue Produkte zur Unterstützung der Robotik und neue Ressourcen für die Modellierung.
Anwendungen von MATLAB
Nachfolgend sind die folgenden Punkte aufgeführt:
1. Luftfahrtindustrie
Es wird in der Regel während des Ingenieurstudiums eingesetzt. Wir können die Fahrzeugbewegung und -orientierung mithilfe integrierter mathematischer Operationen in der Luft- und Raumfahrt sowie Koordinatensystem- und Raumtransformationen bewerten.
2. Digitale Bildverarbeitung und -erkennung
IPT-Apps (Image Processing Toolbox) in MATLAB unterstützen Sie bei der Bildsegmentierung, Bildverbesserung, Rauschunterdrückung, geometrischen Transformationen, Bildregistrierung und 3D-Bildverarbeitung.
3. Data Science
Es bietet eine Vielzahl von Bibliotheken für maschinelles Lernen und Statistik sowie einige erweiterte Funktionen wie nichtlineare Optimierung und Systemidentifikation. Wir können Vorhersagemodelle erstellen, indem wir verschiedene Algorithmen zur logistischen Regression, Klassifizierungsbäume, Supportvektoren und Methoden für zufällige Gesamtstrukturen verwenden und Werkzeuge zur Modellverfeinerung verwenden, um ein genaues Modell zu erstellen.
4. Neuronale Netze
Das Ziel der Neuronalen Netze ist es, das menschliche Gehirn so zu imitieren, wie es das Gehirn leistet. MATLAB enthält Deep Learning-Tools und -Bibliotheken, mit denen die neuronalen Netze aufgebaut, trainiert und die Ergebnisse validiert werden.
Fazit
Es gibt zahlreiche Branchen, die MATLAB verwenden, in denen die Informationsanalyse die bevorzugte Aufgabe ist. Wenn es sich um ein Forschungsprojekt handelt, ist die Auswahl von MATLAB in fast allen Bereichen die richtige Option, da es viele Gliederungsfunktionen bietet, die bessere Einblicke ermöglichen.
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