Matlab Programming : Numerical Analysis

Application gratuite de Matlab Tutoriels (Programmes) sur l'analyse numérique (méthodes).
Matlab (laboratoire de la matrice) est un environnement de calcul numérique multi-paradigme et le langage de programmation de quatrième génération. Un langage de programmation propriétaire développé par MathWorks, MATLAB permet des manipulations de la matrice, tracer des fonctions et des données, la mise en œuvre d'algorithmes, création d'interfaces utilisateur et l'interface avec des programmes écrits dans d'autres langues, y compris C, C ++, C #, Java, Fortran et Python.

Bien que Matlab est destiné principalement pour le calcul numérique, une boîte à outils en option utilise le moteur symbolique MuPAD, ce qui permet l'accès aux capacités de calcul symbolique. Un paquet supplémentaire, Simulink, ajoute la simulation multi-domaine graphique et la conception à base de modèles pour les systèmes dynamiques et embarqués.

À partir de 2017, a plus de 2 MATLAB® millions d'utilisateurs à travers le monde universitaire et l'industrie. [7] Les utilisateurs MATLAB® proviennent de divers milieux de l'ingénierie, des sciences et de l'économie.
Des millions d'ingénieurs et de scientifiques du monde entier utilisent MATLAB® pour analyser et concevoir les systèmes et produits de transformer notre monde. Matlab est dans les systèmes de sécurité active automobile, les engins spatiaux interplanétaires, des dispositifs de surveillance de la santé, les réseaux électriques intelligents et les réseaux cellulaires LTE. Il est utilisé pour l'apprentissage automatique, traitement du signal, traitement d'images, vision par ordinateur, les communications, les finances de calcul, la conception de contrôle, la robotique, et bien plus encore.

Math. Graphique. La programmation.

La plate-forme est optimisée pour Matlab résoudre les problèmes techniques et scientifiques. Le langage Matlab matricielle est plus naturelle du monde pour exprimer les mathématiques de calcul. graphiques intégrés, il est facile de visualiser et d'acquérir des connaissances à partir de données. Une vaste bibliothèque de boîtes à outils préconçus vous permet de commencer tout de suite avec des algorithmes essentiels à votre domaine. L'environnement de bureau invite l'expérimentation, l'exploration et la découverte. Ces outils Matlab et les capacités sont tous rigoureusement testés et conçus pour fonctionner ensemble.

Échelle. Intégrer. Déployer.

Chaque boîte à outils est acheté séparément. Une version étudiante de Matlab est disponible est une licence d'utilisation à domicile pour Matlab, Simulink, et un sous-ensemble de boîtes à outils de Mathwork à des prix considérablement réduits.

Matlab vous aide à prendre vos idées au-delà du bureau. Vous pouvez exécuter vos analyses sur des ensembles de données plus importants et l'échelle jusqu'à clusters et les nuages. un code Matlab peut être intégré avec d'autres langues, ce qui vous permet de déployer des algorithmes et des applications dans le Web, l'entreprise et les systèmes de production.

Analyse numérique est l'étude des algorithmes qui utilisent l'approximation numérique (par opposition aux manipulations symboliques générales) pour les problèmes d'analyse mathématique (à distinguer des mathématiques discrètes).

Analyse numérique trouve naturellement des applications dans tous les domaines de l'ingénierie et les sciences physiques, mais au 21ème siècle aussi les sciences de la vie et même les arts ont adopté des éléments de calculs scientifiques. équations différentielles ordinaires apparaissent dans la mécanique céleste (planètes, étoiles et galaxies); algèbre linéaire numérique est important pour l'analyse des données; équations différentielles stochastique et les chaînes de Markov sont essentiels dans la simulation des cellules vivantes pour la médecine et de la biologie.

Analyse numérique poursuit cette longue tradition de calculs mathématiques pratiques. Tout comme le rapprochement babylonienne de la racine carrée de 2, l'analyse numérique moderne ne cherche pas de réponses exactes, car les réponses exactes sont souvent impossibles à obtenir en pratique. Au lieu de cela, une grande partie de l'analyse numérique principal est d'obtenir des solutions approximatives, tout en maintenant des limites raisonnables sur les erreurs.

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