Офис

Matlab R2018a

Matlab R2015b

MATLAB (сокращение от англ. «Matrix Laboratory») — пакет прикладных программ для решения задач технических вычислений и одноимённый язык программирования, используемый в этом пакете. Скачав на cwer.ws MATLAB, созданный компанией MathWorks, вы сможете легко производить матричные вычисления, визуализировать математические функции и экспериментальные данные, реализовывать вычислительные алгоритмы, конструировать графический интерфейс пользователя для решения специфических задач, а также через специальные интерфейсы взаимодействовать с другими языками программирования и программами.

MATLAB – это высокоуровневый язык технических расчетов, интерактивная среда разработки алгоритмов и современный инструмент анализа данных. Более миллиона инженеров и ученых по всем миру используют MATLAB в качестве языка технических вычислений. MATLAB по сравнению с традиционными языками программирования (C/C++, Java, Pascal, FORTRAN) позволяет на порядок сократить время решения типовых задач и значительно упрощает разработку новых алгоритмов. MATLAB представляет собой основу всего семейства продуктов MathWorks и является главным инструментом для решения широкого спектра научных и прикладных задач, в таких областях как: моделирование объектов и разработка систем управления, проектирование коммуникационных систем, обработка сигналов и изображений, измерение сигналов и тестирование, финансовое моделирование, вычислительная биология и др. Ядро MATLAB позволяет максимально просто работать с матрицами реальных, комплексных и аналитических типов данных и со структурами данных и таблицами поиска. MATLAB cодержит встроенные функции линейной алгебры (LAPACK, BLAS), быстрого преобразования Фурье (FFTW), функции для работы с полиномами, функции базовой статистики и численного решения дифференциальных уравнений; расширенные математические библиотеки для Intel MKL. Все встроенные функции ядра MATLAB разработаны и оптимизированы специалистами и работают быстрее или так же, как их эквивалент на C/C++.

Matlab R2018a

MATLAB широко используется в таких областях, как:

  • обработка сигналов и связь,
  • обработка изображений и видео,
  • системы управления,
  • автоматизация тестирования и измерений,
  • финансовый инжиниринг,
  • вычислительная биология и т.п.

Численные вычисления

  • MATLAB предоставляет множество методов для анализа данных, разработки алгоритмов и создания моделей. Язык MATLAB включает в себя математические функции для инженерных и научных операций. Встроенные математические функции используют процессор-оптимизированные библиотеки, предназначенные для ускорения векторных и матричных вычислений.
  • Доступны следующие операции:
    • Интерполяция и регрессия
    • Дифференцирование и интегрирование
    • Системы линейных уравнений
    • Фурье анализ
    • Собственные значения и сингулярные числа матриц
    • Обыкновенные дифференциальные уравнения
    • Разреженные матрицы
  • Расширения MATLAB предоставляют специализированный функционал в таких областях как статистика, оптимизация, обработка сигналов, машинное обучение.

Анализ и визуализация данных

  • MATLAB предоставляет инструменты для получения, анализа и визуализации данных, позволяющие исследовать проблему быстрее, чем это возможно с помощью электронных таблиц или традиционных языков программирования.
  • Также вы можете документировать результаты в виде графиков, отчётов или публикации кода MATLAB.
  • Доступ к данным
    • MATLAB позволяет вам получать доступ к данным из файлов, других приложений, баз данных, внешних устройств. Вы можете читать данные из файлов таких популярных форматов как Microsoft Excel, текстовых или двоичных файлов, изображений, аудио и видео файлов, научных форматов (netCDF и HDF). Функции ввода-вывода позволяют работать с файлами данных любых форматов.
    • Используя расширения MATLAB можно получать данные с различных устройств, таких как последовательный порт компьютера или звуковая карта, а также потоковые данные в реальном времени с измерительных устройств непосредственно в MATLAB для анализа и визуализации. Помимо того, вы можете управлять такими приборами, как осциллографы, анализаторы сигналов и генераторы колебаний специальной формы.
  • Анализ данных
    • MATLAB позволяет управлять, фильтровать и осуществлять предварительную обработку данных. Вы можете исследовать данные для нахождения трендов, проверки гипотез, построения описательных моделей. В MATLAB включены функции для фильтрации, сглаживания, свёртки и быстрого преобразования Фурье (FFT). Продукты-расширения включают возможности подбора кривых и поверхностей, многомерной статистики, спектрального анализа, анализа изображений, идентификации систем и другие инструменты анализа.
  • Визуализация данных
    • MATLAB предоставляет набор встроенных функций построения 2D и 3D графиков, а также функции объёмной визуализации. Вы можете использовать эти функции для визуализации и как средство представления обрабатываемой информации. Графики могут быть созданы как интерактивно, так и программно.
    • В галерее графиков MATLAB есть примеры множества способов представления данных графически. Для каждого примера можно посмотреть и скачать исходный код для использования в ваших приложениях MATLAB.
Matlab R2018a

Программирование и разработка алгоритмов. Язык MATLAB

  • Язык MATLAB изначально обладает поддержкой векторных и матричных операций, которая необходима для решения инженерных и научных задач, и предназначена для быстрой разработки и запуска.
  • С помощью языка MATLAB можно писать программы и алгоритмы быстрее, чем на традиционных языках программирования, потому что нет необходимости таких низкоуровневых организационных операций как объявление переменных, определение типов и выделение памяти. Во многих случаях переход на векторные и матричные операции избавляет от необходимости использования циклов for. В результате одна строка MATLAB кода часто может заменить несколько строк C/C++ кода.
  • MATLAB обладает свойствами традиционных языков программирования, включая управление потоками данных, обработку ошибок и объектно-ориентированное программирование (ООП). Можно использовать основные типы данных, сложные структуры данных или определять пользовательские типы.
  • Вы можете получать результаты немедленно, выполняя команды интерактивно по одной за раз. Такой подход позволяет быстро исследовать различные варианты для получения лучшего решения. Объединив эти интерактивные команды в скрипт или функцию можно автоматизировать их выполнение.
  • Расширения MATLAB имеют встроенные алгоритмы для обработки сигналов и связи, обработки изображений и видеоданных, систем управления и многих других областей. Комбинируя эти алгоритмы с вашими можно реализовать сложные программы и приложения.

Ключевые особенности

  • Платформонезависимый высокоуровневый язык программирования ориентированный на матричные вычисления и разработку алгоритмов
  • Интерактивная среда для разработки кода, управления файлами и данными
  • Функции линейной алгебры, статистики, анализ Фурье, решение дифференциальных уравнений и др.
  • Богатые средства визуализации, 2-D и 3-D графика.
  • Встроенные средства разработки пользовательского интерфейса для создания законченных приложений на MATLAB
  • Средства интеграции с C/C++, наследование кода, ActiveX технологии
Matlab R2018a

Особенности релиза R2018a:

  • Desktop
    • Live Editor: Create live functions with richly formatted documentation, including equations and images
    • Live Editor: Debug live functions and scripts
    • Live Editor: Add sliders and drop-down lists to control variable values in a live script
    • Live Editor: Sort table data interactively
    • Live Editor: Create a table of contents and add formatted code examples​
    • Live Editor: Select and edit a rectangular area of code
    • Add-Ons Explorer: Browse by category to discover convenient, helpful add-ons
    • Comparison Tool: Find differences in live scripts and functions
    • Favorites: Rerun favorite commands
    • Toolbox Packaging: Specify portability information for custom toolboxes
  • Language and Programming
    • Empty Arrays: Create complex empty arrays using functions such as zeros and ones
    • Code Compatibility Report: Generate compatibility report from Current Folder browser
    • timer Object: Access properties with multilevel indexing
    • Functionality being removed or changed
  • Mathematics
    • graph and digraph Objects: Work with multigraphs that have multiple edges between two nodes
    • graph and digraph Objects: Calculate component sizes and weighted adjacency matrices
    • GraphPlot Object: Visualize graphs with additional options for 'force', 'force3', and 'circle' layouts
    • polyshape Objects: Analyze polygons with turningdist, nearestvertex, and overlaps functions
    • polyshape Objects: Return vertex map and accept arrays with compatible sizes for intersect, subtract, union, and xor functions
    • polybuffer Function: Create buffer around points or lines
    • triangulation Objects: Find neighboring vertices and locations of query points with improved performance
    • ode45 Function: Solve nonstiff differential equations faster
  • Graphics
    • Axes Object: View axes at small size with improved layout, limit selection, and font scaling
    • Axes Object: Map data values to colormap using linear or logarithmic scale
    • Legend Object: Create legends with multiple columns
    • heatmap Function: Zoom and pan data, display data tips, and sort rows and columns interactively
    • geobubble Function: Explore with interactive data tips and a scale bar​ ​
    • Axes Toolbar: Add toolbars to your axes for quick access to pan, zoom, and other data exploration tools
    • Property Inspector: Modify graphics interactively with an improved property inspector
    • Polygon Object: Control color and transparency of hole edges
    • Functionality being removed or changed
  • Data Import and Export
    • readtable Function: Specify the number of rows to read from a text file using import options
    • readtable Function: Easily manage prefixes and suffixes from data using import options
    • preview Function: Preview first 8 rows of a table in a file without importing the full table
    • imageDatastore Function: Work with millions of images with improved memory usage and performance
    • Datastore Functions: Seamlessly work with datasets stored on cloud and local machines
    • Datastore Functions: Read HDFS data more easily when using Hortonworks or Cloudera
    • readtable, detectImportOptions, datastore, and tabularTextDatastore Functions: Automatically detect and return duration data in text files
    • detectImportOptions Function: Control import properties of duration data
    • VideoReader Function: Read video files faster on all platforms
    • VideoWriter Function: Write video files faster on all platforms
    • openDiskFile Function: Read data files in FITS (Flexible Image Transport System) data format
    • webwrite Function: Support for NTLM authentication
    • Functionality being removed or changed
  • Data Analysis
    • groupsummary Function: Group and discretize data for summary operations on table and timetable variables
    • Table and Timetable Variables: Add, delete, and rearrange column-oriented variables with the functions addvars, removevars, movevars, splitvars, mergevars, rows2vars, and inner2outer
    • Preallocated Tables and Timetables: Initialize table and timetable variables so that they have specified sizes and data types
    • Regular Timetables: Create regularly spaced timetables using a time step or sampling rate
    • retime and synchronize Functions: Synchronize timetables to a time step or sampling rate that you specify
    • duration Arrays: Create duration arrays from text that represents elapsed times
    • normalize Function: Normalize array, table, and timetable data
    • tall Arrays: Operate on tall arrays with more functions, including smoothdata, find, and isoutlier
    • tall Array Indexing: Use tall numeric arrays to index the first dimension
    • tall Arrays: Solve linear systems Ax = b
    • tall Arrays: Return group labels with findgroups
    • tall Arrays: Set date and time components of tall datetime and tall duration arrays
    • tall Arrays: Set properties of tall tables and tall timetables
    • Functionality being removed or changed
  • App Building
    • App Designer: Create deployed web apps using MATLAB Compiler
    • App Designer: Add and configure tree components on the App Designer canvas
    • App Designer: Select from recently used argument sets when running apps with input arguments
    • App Designer: Edit axes title and label directly in the canvas
    • GUIDE: Migrate GUIDE apps to App Designer
    • App Testing Framework: Author automated tests for App Designer apps
    • Figure Objects: Maximize and minimize figures programmatically
    • uitable Function: Specify data as table array
    • uidatepicker Function: Add date selection controls to apps
    • uiprogressdlg Function: Create modal in-app progress dialog boxes to apps
    • uitree Function: Create trees with editable node text in the running app
    • Component Text Alignment: Improved text alignment for labels, check boxes, and radio buttons
    • Functionality being removed or changed
  • Performance
    • Startup: Increased speed of MATLAB startup time
    • Execution Engine: Execute tight loops with scalar math faster
    • Execution Engine: Improved performance for common programming patterns
    • App Designer: Starting, loading, and layout tasks are faster
  • Hardware Support
    • Raspberry Pi: Support for Raspberry Pi Zero W board
    • MATLAB Online: Acquire live images from USB webcams in MATLAB Online
  • Advanced Software Development
    • Tab Completion: Describe your function syntaxes for custom tab completion and other contextual suggestions
    • Unit Testing Framework: Run tests from the MATLAB Editor toolstrip
    • App Testing Framework: Author automated tests for App Designer apps
    • Unit Testing Framework: Rerun failed tests with one click
    • Unit Testing Framework: Test if values point to existing files or folders with IsFile and IsFolder constraints
    • Unit Testing Framework: Test if two sets are the same with IsSameSetAs constraint
    • Unit Testing Framework: Select tests by test class hierarchy
    • Unit Testing Framework: Direct output stream to unique files for plugins
    • Unit Testing Framework: Increased access to parameterized testing properties
    • Unit Testing Framework: Compare cell arrays of character arrays using StringComparator
    • Unit Testing Framework: Comparison method for objects changed
    • Performance Testing Framework: Define multiple, labeled measurement boundaries in test methods
    • Mocking Framework: Specify default property values on mock object
    • Mocking Framework: Obtain interaction history for mock object
    • Mocking Framework: Construct mocks for classes that have Abstract properties with other attributes
    • matlab.net.http Package: Stream data to and from a web service and handle forms and multipart messages
    • C++ MEX Interface: Access MATLAB data and objects easier from C++
    • Class Constructors: Author subclass without implementing a constructor solely to pass arguments through to a superclass constructor
    • Property Validation: Get information about property validation
    • Property Validation: Define validation for abstract properties
    • Functions: Call numArgumentsFromSubscript for object dot method from overloaded subsref
    • Classes: Concatenate matlab.lang.OnOffSwitchState enumeration members with nonmember char and string
    • Python Version 3.4: Support discontinued
    • Source Control Integration: View changes, save revisions, and manage repository locks
    • MATLAB Engine API for C++: Set and get a property value on an object in an object array
    • MATLAB Data API: Applications built with R2018a API do not run in MATLAB R2017b
    • MEX Functions: Build C MEX Files with Interleaved Complex API
    • MEX Functions: Release-specific build options
    • Version Embedded in MEX Files
    • Perl 5.26.1: MATLAB support
    • System objects: Create System Objects in MATLAB
    • System object support for strings
    • .NET: Supports string data type
    • Compiler support changed for building MEX files and standalone MATLAB engine and MAT-file applications
    • Functionality being removed or changed
Matlab R2018a

Системные требования:

  • OS: Windows 10, Windows 8.1, Windows 7 Service Pack 1, Windows Server 2016, Windows Server 2012 R2, Windows Server 2012
  • Processors: Any Intel or AMD x86-64 processor. AVX2 instruction set support is recommended. With Polyspace, 4 cores is recommended
  • Disk Space: 2 GB for MATLAB only, 4–6 GB for a typical installation
  • RAM: 4 GB
  • Graphics: No specific graphics card is required. Hardware accelerated graphics card supporting OpenGL 3.3 with 1GB GPU memory recommended.

Контрольные суммы образов:

x64:

DVD 1
CRC32: 9CFA080A
MD5: DF168D9DA8FCDE42A9B93A5C016CB7C3
SHA-1: A4F3D5ABACF25985708CF7CF377A8BDACEC351AE

DVD 2
CRC32: 2D6047D2
MD5: E838CC3AB46353AFD79E2C399D895A49
SHA-1: 0746A3D1C79C40859C73EDBF4E8A02B1E114AAA5

 

Скачать программу Matlab R2018a DVD1 & DVD2 x64 (13,2 ГБ):

-A.L.E.X.- 20/03/18 Просмотров: 1096
+2