Matlab R2019a

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.ru 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 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.

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

Особенности релиза R2019a:

• Environment
• Live Editor Controls: Add check boxes, edit fields, and buttons to set variable values and run the live script
• Live Editor Controls: Specify what code to run when a control value changes
• Live Editor Controls: Hide code when sharing and exporting live scripts with interactive controls
• Live Editor Export: Save live scripts and functions as Microsoft Word documents
• Live Editor Output: Enable animations in plots to show changes in data over time
• Live Editor Output: Interactively clean categorical data and filter datetime and duration variables in table output
• Live Editor Output: Interactively change the data type of variables in table output
• Live Editor Functions: Automatically convert selected code to a function
• MATLAB Online: Share folders and collaborate with others
• Projects: Organize, manage, and share your work using projects
• MATLAB Startup: Execute MATLAB script or function non-interactively
• Toolbox Packaging: Install required add-ons with custom toolboxes
• Language and Programming
• append Function: Combine strings
• MException class: Provide a suggested fix for an uncaught exception
• Functionality being removed or changed
• Data Analysis
• xcorr and xcov Functions: Compute cross-correlation and cross-covariance in core MATLAB
• detrend Function: Remove piecewise polynomial trends, set continuity requirements, and specify sample points
• groupcounts Function: Count the number of group elements for arrays, tables, and timetables
• grouptransform Function: Transform array data by group
• filloutliers, isoutlier, and rmoutliers Functions: Detect outliers using percentiles
• fillmissing and filloutliers Functions: Fill missing and outlier data using modified Akima interpolation
• fillmissing Function: Specify missing value locations
• min and max Functions: Return index information when operating on more than one dimension and specify linear indices
• tall Arrays: Write custom sliding-window algorithms to operate on tall arrays
• tall Arrays: Operate on tall arrays with more functions, including groupcounts, intersect, and svd
• Functionality Being Removed or Changed
• Data Import and Export
• readmatrix, readvars, and readcell Functions: Read tabular data as a matrix, variables, or a cell array
• writematrix and writecell functions: Write tabular data from a matrix or cell array to a text or spreadsheet file
• readtimetable and writetimetable Functions: Read and write timetables
• detectImportOptions Function: Improve detection of import options for text and spreadsheet files
• parquetread, parquetwrite, and parquetinfo Functions: Read, write, and get information from Parquet files
• write Function: Write tall arrays to Parquet files
• Import Tool: Generate improved code when importing from text files
• thingSpeakRead and thingSpeakWrite Functions: Read or write data to the ThingSpeak IoT platform
• writetable and imwrite Functions: Write to web-based storage services like Amazon Web Services and Azure Blob Storage
• ParquetDatastore Object: Create a datastore for a collection of Parquet files
• ImageDatastore Object: Create a subset of an existing datastore
• DsFileSet Object: Create a subset of a file collection
• FileDatastore Object: Read large files by importing the file in smaller portions
• Datastores: Combine and transform datastores
• Custom Datastore: Read Hadoop based data from files, databases, and other non-file-based locations
• VideoReader function: Generate C and C++ code
• ind2rgb function: Generate C and C++ code
• Scientific File Format Libraries: NetCDF Library upgraded to version 4.6.1
• web function: Open external sites in system browser instead of MATLAB browser
• Functionality being removed or changed
• Mathematics
• Solve assignment problem with matchpairs and equilibrate
• graph and digraph Objects: Construct graphs with categorical nodes
• Graphics
• parallelplot Function: Visualize tabular or matrix data with multiple columns by using a parallel coordinates plot
• Data Tips: Pin and customize data tips in charts
• Axes Interactions: Customize chart interactions such as dragging to pan or scrolling to zoom
• Ruler Panning: Pan an axis to change its limits without having to use the pan tool
• Property Inspector: Navigate and control visibility of graphics objects interactively
• Geographic Plots: Geographic rulers, scale bar, CurrentPoint, and ginput
• Graphics Export: Export axes with tighter cropping using the axes toolbar
• Chart Resizing: Resize charts with improved layouts
• Colors Values: Specify colors using hexadecimal color codes
• Categorical Values: Specify categorical arrays for functions and objects that use lists of text
• rendererinfo Function: Get renderer information for any axes
• Functionality being removed or changed
• App Building
• uiimage Function: Display an icon, logo, or picture in apps and on the App Designer canvas
• uitable Function: Sort tables interactively when using table arrays
• Auto Resize: Automatically resize components when an app is made smaller
• Scrolling Grids: Create apps with scrollable grids
• App Designer: Create apps that automatically reflow content based on device size
• App Designer: Add and configure a grid layout manager on the App Designer canvas
• App Designer: Rearrange the order of callbacks
• App Designer: Create new apps using App Designer Start Page options
• App Designer: Control font, code, and autosave settings using MATLAB Preferences
• App Designer: Access context-sensitive help in Code View
• App Designer: Zoom in App Designer
• Graphics Support: Explore data using axes toolbar and data tips in apps created with the uifigure function
• Deployed Web Apps: Share resizeable apps or create apps that open web pages
• MATLAB Online: Create and edit App Designer apps using MATLAB Online
• App Testing Framework: Perform hover gesture on axes, UI axes, and UI figures
• App Testing Framework: Perform press gesture on axes, UI axes, and UI figures
• App Testing Framework: Perform type gesture on date picker objects
• Functionality Being Removed or Changed
• Performance
• sortrows Function: Sort rows of large matrices faster
• uitable Function: Faster performance using table arrays
• Software Development Tools
• checkcode Function: Get the modified cyclomatic complexity of functions
• Source Control Integration: Synchronise MATLAB Git status with external Git clients
• Unit Testing Framework: Display code coverage metrics in HTML format
• Unit Testing Framework: Specify sources for collections of code coverage data with runtests
• Unit Testing Framework: runperf collects more samples to achieve its target margin of error
• Unit Testing Framework: Return performance test results as TimeResult arrays
• Unit Testing Framework: Load previously saved MeasurementResult objects as DefaultMeasurementResult
• Unit Testing Framework: Use matlab.unittest.fixtures.Fixture.onFailure method only in subclasses
• Unit Testing Framework: Compare tables that contain no rows
• Unit Testing Framework: Create test suite array from tests in project
• Unit Testing Framework: Run tests from files in project using runtests or testsuite
• Unit Testing Framework: Specify verbosity enumeration as a string or character vector
• App Testing Framework: Perform hover gesture on axes, UI axes, and UI figures
• App Testing Framework: Perform press gesture on axes, UI axes, and UI figures
• App Testing Framework: Perform type gesture on date picker objects
• Mocking Framework: Create mocks for classes that use custom metaclasses
• Mocking Framework: Create mocks for classes that use property validation
• Mocking Framework: Specify which methods to mock
• Functionality being removed or changed
• External Language Interfaces
• C++: Use C++ classes from third-party libraries in MATLAB
• Python: Version 3.7 support
• Python engine: Data type support
• C++ MEX: Execute MEX function out of process
• MEX functions: Use customer version of Boost library
• MATLAB Data Array: Support for row-major memory layout
• Compiler support changed for building MEX files and standalone MATLAB engine and MAT-file applications
• Hardware Support
• MATLAB Support Package for Parrot Drones: Control Parrot Mambo FPV drone from MATLAB and acquire sensor data
• Deploy Sense HAT functions on Raspberry Pi hardware
• Functionality being changed or removed

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:
CRC32: 22C10DFB
MD5: E3B7F5914D9478AB3094D82C9B488662
SHA-1: EECD3F14C1451DAF67DFCB47E732191F737ECBF6

Скачать программу Matlab R2019a x64 (19,21 ГБ):