MathWorks MATLAB R2020a中文破解版

　　matlab2020a 破解版是一款商业数学软件，通过这款软件可以帮助用户快速设计各种商业数据模型，也可以帮助用户分析编程开发数据，也可以通过这款软件设计APP，软件可以使用的行业非常多，在机器人、数据分析、无线通信、深度学习、信号处理、计算机视觉等多种数学分析领域都可以通过这款软件建立数据分析模型，从而在软件测试各项开发数据，MathWorks MATLAB R2020a破解版提供多种辅助工具，可以选择适合自己使用的工具安装使用，无论是金融统计行业还是计算机分析、数据库分析都可以在软件找到适合的数据分析工具，这里小编推荐的是破解版，如果你需要就下载吧！

新版功能

　　共享工作

　　使用 MATLAB 实时编辑器在可执行记事本中创建组合了代码、输出和格式化文本的 MATLAB 脚本和函数。

　　新增 实时任务：使用实时编辑器任务浏览各参数、查看结果并自动生成代码。（R2019b、R2020a）

　　新增 在实时编辑器中运行测试：直接从实时编辑器工具条运行测试 (R2020a)

　　隐藏代码：共享和导出实时脚本时隐藏代码 (R2019a)

　　保存到 Word：将实时脚本和函数另存为 Microsoft Word 文档 (R2019a)

　　动画：支持在绘图中使用动画，显示一段时间内的数据变化 (R2019a)

　　交互式表格：以交互方式筛选表格输出，然后将生成的代码添加到实时脚本中 (R2018b)

　　App 构建

　　App 设计工具让您无需成为专业的软件开发人员，即可创建专业的 App。

　　新增 uicontextmenu 函数：在 App 设计工具和基于 uifigure 的应用程序中添加和配置上下文菜单 (R2020a)

　　新增 uitoolbar 函数：向基于 uifigure 的应用程序添加自定义工具栏 (R2020a)

　　新增 App 测试框架：自动执行其他按键交互，例如右键单击和双击 (R2020a)

　　uihtml 函数：将 HTML、JavaScript 或 CSS 内容添加到应用程序 (R2019b)

　　uitable 和 uistyle 函数：以互动方式对表格进行排序，并为表格 UI 组件中的行、列或单元格创建样式 (R2019a)

　　数据导入和分析

　　从多个数据源访问、组织、清洗和分析数据。

　　新增 实时编辑器任务：使用可自动生成 MATLAB 代码的任务，对数据进行交互式预处理 (R2019b) 并操作表格和时间表 (R2020a)

　　分组工作流程：使用 grouptransform (R2018b)、groupcounts (R2019a) 以及 groupfilter (R2019b) 执行分组操作

　　数据类型 I/O：使用专用函数读取和写入矩阵、元胞数组和时间表 (R2019a)

　　Parquet 文件支持：读取和写入单个或大量 Parquet 文件集 (R2019a)

　　数据可视化

　　使用新绘图函数和自定义功能对数据进行可视化。

　　新增 boxchart 函数：创建盒须图以可视化分组的数值数据 (R2020a)

　　新增 exportgraphics 和 copygraphcis 函数：保存和复制图形，增强了对发布工作流的支持 (R2020a)

　　新增 tiledlayout 函数：定位、嵌套和更改布局的网格大小 (R2020a)

　　新增 图表容器类：制作图表以显示笛卡尔、极坐标或地理图的平铺 (R2020a)

　　内置坐标轴交互：通过默认情况下启用的平移、缩放、数据提示和三维旋转来浏览数据 (R2019a)

　　大数据

　　无需做出重大改动，拓展对大数据进行的分析。

　　新增 数据存储写出：将数据存储中的大型数据集写出到磁盘，用于数据工程和基于文件的工作流 (R2020a)

　　自定义 Tall 数组：编写自定义算法以在 tall 数组上对块或滑动窗口进行运算（R2018b、R2019a）

　　支持 Tall 数组的函数：更多函数支持对 Tall 数组进行运算，包括 innerjoin、outerjoin、xcorr、svd 以及 wordcloud（R2018b、R2019a、R2019b）

　　自定义数据存储：使用自定义数据存储框架，从基于 Hadoop 的数据库中读取 (R2019a)

　　FileDatastore 对象：通过将文件以小块形式导入来读取大型自定义文件 (R2019a)

　　部署到企业应用程序

　　MATLAB 代码可直接用于生产，因此您可以直接部署到云和企业系统，并与数据源和业务系统集成。

　　在嵌入式设备上运行

　　自动将 MATLAB 算法转换为 C/C++ 和 HDL 代码，从而在嵌入式设备上运行。

　　与基于模型的设计集成

　　MATLAB 与 Simulink 配合以支持基于模型的设计，用于多域仿真、自动生成代码，以及嵌入式系统的测试和验证。

　　数百万工程师和科学家信赖 MATLAB

　　MATLAB 将适合迭代分析和设计过程的桌面环境与直接表达矩阵和数组运算的编程语言相结合。

　　专业开发

　　MATLAB 工具箱经过专业开发、严格测试并拥有完善的帮助文档。

　　包含交互式应用程序

　　MATLAB 应用程序让您看到不同的算法如何处理您的数据。在您获得所需结果之前反复迭代，然后自动生成 MATLAB 程序，以便对您的工作进行重现或自动处理。

　　以及扩展能力

　　只需更改少量代码就能扩展您的分析在群集、GPU 和云上运行。无需重写代码或学习大数据编程和内存溢出技术。

软件特色

　　5G工具箱

　　模拟，分析和测试5G通信系统

　　深度学习工具箱

　　设计，训练和分析深度学习网络

　　金融工具箱

　　设计，定价和对冲复杂的金融工具

　　定点设计器

　　建模和优化定点和浮点算法

　　MATLAB编码器

　　从MATLAB®代码生成C和C ++代码

　　MATLAB编译器

　　从MATLAB程序构建独立的可执行文件和Web应用程序

　　MATLAB Web App服务器

　　将MATLAB应用程序和Simulink®仿真共享为基于浏览器的Web应用程序

　　电机控制模块组

　　设计和实现电机控制算法

　　OPC工具箱

　　从OPC服务器和数据历史记录读取和写入数据

　　Simscape流体

　　建模和仿真流体系统

　　Simulink 3D动画

　　可视化虚拟现实环境中的动态系统行为

　　Simulink编译器

　　作为独立的可执行文件，Web应用程序和功能样机单元（FMU）共享模拟

　　Simulink覆盖范围

　　测量模型和生成代码中的测试覆盖率

　　WLAN工具箱

　　模拟，分析和测试WLAN通信系统

　　无线HDL工具箱

　　设计和实现用于FPGA，ASIC和SoC的5G和LTE通信子系统

安装方法

　　1、下载以后得到R2020a_Windows.iso以及破解文件，打开ISO

　　2、运行setup.exe就可以进入软件的安装引导界面

　　3、在软件右上角点击高级设置，选择我有文件安装密钥

　　4、提示软件的协议内容，点击接受协议

　　5、输入以下文件安装秘钥：09806-07443-53955-64350-21751-41297，然后点击下一步；

　　ps如果需要使用MATLAB服务器的用户可以输入文件安装秘钥：40236-45817-26714-51426-39281，然后点击下一步

　　6、随后将下载的破解文件夹中保存的许可证打开，选择license_standalone.lic即可，下一步；

　　7、如图所示，许可证添加到软件就可以点击下一步继续

　　8、显示软件的安装地址C:\Program Files\Polyspace\R2020a

　　9、因为小编的C盘空间不足所以小编将其安装到E盘

　　10、这里是软件的安装内容，已经全部勾选，如果你知道自己需要哪些软件就自己勾选，不需要全部安装

　　11、提示快捷方式设置，点击下一步

　　12、提示即将安装的内容，小编仅仅选择两个内容安装，点击开始安装

　　13、提示软件的安装进度，等待安装结束吧

　　14、直接点击关闭按钮，你可以点击界面的链接查看官方配置服务器的教程

　　15、打开Matlab R2020a Win64 Crack文件夹，复制R2020a文件夹到安装地址替换

　　16、如图所示，点击替换目标文件就可以了，如果你修改了安装地址，没有R2020a文件夹，直接复制bin替换到主程序安装地址下的bin文件夹就可以了

　　17、进入bin文件夹，打开matlab.exe就可以开始使用软件

　　18、如图所示，这里就是软件的使用界面，可以在这里查看软件的界面功能

　　19、支持新建脚本、实时脚本、函数、实时函数、类、 System object、工程、图窗、 App

　　20、小编不会使用这款软件所以就不多介绍了，如果你会Matlab软件就下载吧！

使用说明

　　从符号表达式生成C或Fortran代码

　　您可以使用ccode和fortran函数从符号表达式生成C或Fortran代码片段，或生成包含代码片段的文件。 这些代码片段计算数值，就好像用数字代替符号表达式中的变量一样。

　　从符号表达式生成MATLAB函数

　　您可以使用matlabFunction生成一个MATLAB®函数句柄，该函数句柄可以计算数值，就好像您用数字代替符号表达式中的变量一样。 此外，matlabFunction可以创建一个接受数字参数并评估应用于该参数的符号表达式的文件。 生成的文件可用于任何MATLAB计算中，无论运行该文件的计算机是否具有Symbolic Math Toolbox™功能的许可证。

　　从符号表达式生成MATLAB功能块

　　使用matlabFunctionBlock，可以生成MATLAB®Function模块。 无论运行模拟的计算机是否具有Symbolic Math Toolbox™的许可证，生成的块都可用于Simulink®模型。

　　提高优化的准确性和性能

　　试试这个例子

　　查看MATLAB命令

　　本示例说明，符号数学工具箱可帮助您在求解非线性方程组时最大程度地减少错误。

　　本示例使用以下符号数学工具箱功能：

　　使用梯度计算分析梯度

　　使用jacobian计算分析jacobian

　　使用matlabFunction将符号结果转换为数值函数

　　使用fplot进行分析可视化

　　目的是找到Rosenbrock函数或所谓的“香蕉”函数的最小值。

　　使用fplot创建两个变量的Rosenbrock函数的快速可视化

　　动机

　　优化工具箱中的“带有解析雅可比分析的非线性方程”示例通过使用fsolve函数解决了相同的问题。 该示例中显示的工作流程有两个潜在的错误来源。 您需要

　　1、将Rosenbrock函数和Jacobian的方程式从文本的数学形式转换为数字代码。

　　明确计算雅可比行列式。 对于复杂的方程式，此任务容易出错。

　　2、此示例说明使用符号数学描述问题陈述，后续步骤可以最大程度地减少甚至消除此类错误。

　　将Rosenbrock函数重写为非线性方程组

　　首先，将Rosenbrock函数f转换为非线性方程F的系统，其中F是f的梯度。

　　将符号数学与Optimization Toolbox™解算器一起使用

　　本示例说明如何使用Symbolic Math Toolbox™函数jacobian和matlabFunction为优化求解器提供解析导数。当提供目标函数和约束函数的梯度以及Hessian时，Optimization Toolbox™求解器通常更准确，更高效。

　　将符号计算与优化函数一起使用时，需要考虑以下几点：

　　优化目标函数和约束函数应根据向量x来定义。但是，符号变量是标量或复数值，而不是矢量值。这要求您在向量和标量之间转换。

　　应该在目标或约束函数的主体内计算优化梯度，有时还使用Hessian。这意味着必须将符号渐变或Hessian放置在目标或约束函数文件或函数句柄中的适当位置。

　　象征性地计算梯度和黑森州可能会很耗时。因此，您应该只执行一次此计算，然后通过matlabFunction生成代码，以在求解程序执行期间进行调用。

　　使用subs函数评估符号表达式非常耗时。使用matlabFunction效率更高。

　　matlabFunction生成取决于输入向量方向的代码。由于fmincon用列向量调用目标函数，因此必须小心用符号变量的列向量调用matlabFunction。

　　第一个示例：Hessian的无约束最小化

　　最小化的目标函数是：

　　该函数为正，在x1 = 4/3，x2 =（4/3）^ 3-4/3 = 1.0370时达到零的唯一最小值。

　　我们将自变量写为x1和x2，因为以这种形式它们可以用作符号变量。 作为向量x的成分，它们将被写为x（1）和x（2）。 该函数具有一个弯曲的谷，如下图所示。

　　fminunc求解器希望传入一个向量x，并且将SelectObjectiveGradient选项设置为true并将HessianFcn选项设置为“ objective”，并期望三个输出的列表：[f（x），gradf（x），hessf（x ）]。

　　matlabFunction从三个输入的列表中确切生成此三个输出的列表。 此外，使用vars选项，matlabFunction接受矢量输入。

　　我们在最佳点周围绘制了一个红色的小圆圈。

　　这是目标函数在可行区域上的绘图，该区域同时满足两个约束，如上图所示为深红色，并在最佳点周围有一个红色小圆圈：

　　非线性约束必须以c（x）<= 0的形式编写。我们计算所有符号约束及其导数，然后使用matlabFunction将它们放置在函数句柄中。

　　约束的梯度应该是列向量。 它们必须作为矩阵放在目标函数中，矩阵的每一列都代表一个约束函数的梯度。 这是jacobian生成的形式的转置，因此我们在下面进行转置。

　　我们将非线性约束放入函数句柄中。 fmincon期望按照[c ceq gradc gradceq]的顺序输出非线性约束和梯度。 由于没有非线性等式约束，因此我们为ceq和gradceq输出[]。

　　内点算法要求将其Hessian函数编写为单独的函数，而不是作为目标函数的一部分。 这是因为非线性约束函数需要在其Hessian中包含这些约束。 它的黑森州是拉格朗日的黑森州； 有关更多信息，请参见《用户指南》。

　　Hessian函数采用两个输入参数：位置向量x和Lagrange乘数结构lambda。 用于非线性约束的lambda结构部分是lambda.ineqnonlin和lambda.eqnonlin。 对于当前约束，没有线性等式，因此我们使用两个乘数lambda.ineqnonlin（1）和lambda.ineqnonlin（2）。

　　我们在第一个示例中计算了目标函数的Hessian。 现在，我们计算两个约束函数的Hessians，并使用matlabFunction制作函数句柄版本。

　　为了制作最终的Hessian，我们将三个Hessian放在一起，并在约束函数中添加了适当的Lagrange乘数。

　　设置选项以使用内点算法，渐变和Hessian，让目标函数返回目标和渐变，然后运行求解器：

　　MATLAB中没有等效代码。

　　convertMuPADNotebook在MATLAB中找不到相应的功能。

　　调整代码，使其仅使用可以在MATLAB语言中表达的功能。 或者，在目标.mlx文件中，某些功能可以用MATLAB功能代替，例如统计数据或文件输入输出。

　　无法翻译Airy函数的二阶和更高阶导数。 用Airy函数及其一阶导数表示这些导数。

　　MATLAB airy函数表示第一，第二类的Airy函数及其一阶导数。 在MuPAD中，airyAi（z，n）和airyBi（z，n）可以表示Airy函数的二阶和更高阶导数，即n可以大于1。

　　用Airy函数及其一阶导数重写Airy函数的二阶和更高阶导数。 然后将结果转换为MATLAB代码。

　　MuPAD airyAi和airyBi函数根据Airy函数及其一阶导数返回结果。 在将代码转换为MATLAB之前，可以用MuPAD中的输出替换二阶和更高阶导数。

　　无法将分配转换为MuPAD环境变量。

　　环境变量是全局变量，例如HISTORY，LEVEL，ORDER等，它们会影响MuPAD算法的行为。

　　在某些情况下，可以在每个函数调用中使用名称/值对参数，例如在taylor函数调用中设置值Order。

　　在其他情况下，没有适当的替换。调整代码，使其不需要全局设置。

　　无法将分配转换为过程的记住表。

　　MuPAD使用记住表来加快计算速度，尤其是在使用递归过程调用时。系统将过程调用的参数存储为“记住”表条目的索引，并将相应的结果存储为这些条目的值。当您使用与先前调用相同的参数调用过程时，MuPAD将访问该过程的记住表。如果记住表包含带有必需参数的条目，则MuPAD返回该条目的值。

　　由选项Remember或prog :: remember创建的记住表在MATLAB中不可用。

　　调整代码，使其不使用记住表。

　　无法将分配转换为域和功能环境的插槽。

　　在MuPAD中，插槽功能定义数据类型（域）的方法和条目，或者用于定义功能环境的属性（域类型DOM_FUNC_ENV）。这些方法和条目（插槽）使您可以按自己的域和功能环境重载系统功能。

　　域，函数环境及其插槽在MATLAB中不可用。

　　调整代码，使其不使用对域和功能环境的插槽的分配。

　　无法翻译明确给定的系数环。

　　MuPAD允许您使用不能用算术表达式表示的特殊系数环。指定多项式的系数环在MATLAB中不可用。

　　调整代码，使其不使用特殊环上的多项式。

　　无法翻译complexInfinity。

　　MuPAD使用值complexInfinity。该值在MATLAB中不可用。

　　调整代码，使其不使用complexInfinity。

　　无法翻译MuPAD代码，因为它使用了过时的调用语法。

　　MuPAD语法已更改，并且代码使用不再受支持的过时语法。

　　调整代码，使其仅使用可以在MATLAB语言中表达的功能，然后再次运行convertMuPADNotebook。

　　无法将调用转换为带有多个参数的函数“ D”。

　　D的第一个参数中的索引不能在MATLAB中转换为变量名。

　　使用MuPAD diff函数代替D。

　　无法转换MuPAD域或创建域或其元素的命令。

　　域表示MuPAD中的数据类型。它们在MATLAB中不可用。

　　调整代码，使其不会创建或显式使用域及其元素。

　　无法转换MuPAD环境变量“ {0}”。

　　环境变量是全局变量，例如HISTORY，LEVEL，ORDER等，它们会影响MuPAD算法的行为。

　　convertMuPADNotebook无法转换MuPAD环境变量，因为它们在MATLAB中不可用。

　　调整代码，使其不需要访问MuPAD环境变量。

　　无法转换以表达式序列作为输入参数的函数调用。

　　在MuPAD中，函数调用f（x）（其中x是n个操作数的序列）解析为具有n个参数的调用。

　　MATLAB无法将具有表达式序列的函数调用解析为具有多个参数的调用。

　　调整代码，使其不包含以表达式序列作为输入参数的函数调用。

　　无法翻译无限集。

　　MuPAD识别无限集。例如，MuPAD中的Solve函数可以将解决方案作为一个无限集返回：solve（sin（x * PI / 2）= 0，x）返回{2kk∈ℤ}。您可以使用Dom :: ImageSet创建此类集。

　　MATLAB不支持无限集。

　　调整代码，使其不使用无限集作为输入。

　　无法转换访问先前计算结果的呼叫。 MATLAB ans函数仅允许您访问最新结果。

　　MuPAD的last功能及其快捷方式％通常可以使您访问内部MuPAD历史记录表中存储的最后20条命令。

　　在MATLAB中，ans只允许您访问一个最新命令。

　　调整代码，使其使用分配而不是依赖last或％。

　　无法转换表示MuPAD库的变量“ {0}”。

　　库包含大多数MuPAD功能。每个库均包含用于解决特定类型的数学问题的函数集合。虽然MuPAD库函数已转换为MATLAB代码，但库本身并未。

　　无法翻译嵌套索引分配。

　　嵌套索引分配在MATLAB中不可用。

　　用多个分配替换嵌套索引分配。

　　无法根据系数列表创建多项式。

　　无法转换给定系数列表中的多项式创建。

　　使poly的第一个参数成为一个算术表达式，而不是一个列表。

　　无法翻译非平凡的程序。

　　对于要重复执行的代码，MuPAD允许您使用proc命令创建过程。

　　convertMuPADNotebook可以将简单过程转换为匿名函数。简单的过程不包含循环，赋值，多个语句或嵌套函数，而内部函数访问外部函数的变量。

　　更复杂的过程无法转换为MATLAB代码。

　　调整代码，使其不使用复杂的过程。

　　无法转换全局属性表。

　　convertMuPADNotebook无法转换MuPAD全局属性表PROPERTIES，因为该功能在MATLAB中不可用。

　　设置假设，如符号变量的使用假设中所述。

　　无法创建具有单个种子值的随机生成器。

　　MuPAD允许您为每个随机数生成器设置一个单独的种子值。对于所有随机数生成器，MATLAB都有一个种子值。

　　调整代码，使其不依赖于不同随机数生成器的单个种子值。

　　无法转换MATLAB函数“重写”的目标“ {0}”。

　　MuPAD重写功能可以根据以下目标重写表达式：andor，arccos，arccosh，arccot，arcoth，arcsin，arcsinh，arctan，arctanh，arg，bernoulli，cos，cosh，cot，coth，diff，D，erf ，erfc，erfi，exp，事实，γ，谐波，较重，inverf，inverfc，lambertW，ln，max，min，分段，psi，标志，sin，sincos，sinh，sinhcosh，tan，tanh。

　　MATLAB重写函数支持较少的目标：exp，log，sincos，sin，cos，tan，cot，sqrt，heaviside，asin，acos，atan，acot，sinh，cosh，tanh，coth，sinhcosh，asinh，acosh，atanh， acoth，分段的。

　　调整代码，使其使用MATLAB中可用的目标选项。如果需要，请使用一系列函数调用来使用不同的目标选项进行重写。

　　无法转换域和功能环境的插槽。

　　插槽和域在MATLAB中不可用。

　　调整代码，使其不使用插槽或域。

　　无法仅替换一次出现的子表达式。

　　在MATLAB中，仅替换一次出现的子表达式是不可用的。

　　在目标.mlx文件中，使用子功能将表达式分解以获取子表达式，然后使用功能子替换它。

　　MuPAD代码中的语法错误。

　　MuPAD代码包含语法错误，例如缺少括号。

　　检查并更正您正在翻译的MuPAD代码。

　　MATLAB中不提供MuPAD的测试环境。

　　MuPAD测试环境在MATLAB中不可用。

　　调整代码，使其不使用MuPAD测试环境。

　　未知的域或库“ {0}”。

　　最有可能使用了自定义域或库，无法对其进行翻译。

　　检查并更正您正在翻译的MuPAD代码。

　　未知的MuPAD函数“ {0}”。

　　该功能在MuPAD中不可用。

　　检查并更正您正在翻译的MuPAD代码。

　　无法将调用转换为函数“ {0}”。

　　该函数是有效的MuPAD函数，但函数调用无效。例如，输入参数的数量或参数的类型可能不正确。

　　检查并更正您正在翻译的MuPAD代码。

　　无法将调用转换为库“ {0}”的功能。

　　该库的功能在MuPAD中可用，但在MATLAB中没有相应的功能。

　　调整代码，使其不使用该库的功能。

　　MuPAD函数“ {0}”无法转换为函数句柄。

　　MuPAD函数在MATLAB中没有等效的函数句柄。

　　调整代码以使用在MATLAB中具有等效功能的函数。

　　无法翻译选项“ {0}”。

　　该选项最有可能在MuPAD中可用，但在MATLAB中没有相应的选项。

　　调整代码，使其不使用此选项。

　　由于使用无效的调用语法，因此无法翻译MuPAD代码。

　　MuPAD代码中的函数调用很可能有错误。

　　检查并更正您正在翻译的MuPAD代码。

　　MATLAB® 提供了单一、高性能的大数据处理环境。MATLAB是：

　　易用 — 以熟悉的 MATLAB 函数和语法即可处理大数据集，即使它们无法存入内存。

　　便捷 — 适用于您已有大数据存储系统，包括传统文件系统、SQL 和 NoSQL 数据库以及 Hadoop/HDFS。

　　可扩展 — 使用匹配您需求的处理平台——自本地台式机至Hadoop，无需重写算法。

　　高级碰撞检测：从部署到生产之路

　　观看视频 (4:46)

　　MATLAB 使大数据处理变得轻松、便利访问数据

　　使用 MATLAB 数据存储可以访问一般无法存入单个计算机内存的数据。数据存储支持各种数据类型和存储系统。

　　了解如何访问和使用：

　　图像

　　电子表格

　　表格数据文件

　　自定义文件

　　数据库

　　Hadoop/HDFS

　　解决大数据难题 - 管理者指南

　　下载白皮书

　　浏览、处理和分析数据

　　使用 MATLAB 中成百上千个数据操作、数学与统计函数，浏览、整理、处理以及洞悉大数据。

　　Tall Arrays可应用统计、机器学习与可视化工具于无法存入内存的数据。对于可存入计算机集群聚合内存的数据，Distributed Arrays则可运用数学和矩阵运算。Tall Arrays和Distributed Arrays均可使用您熟稔的那些函数。

　　Tall Arrays使用于：

　　统计与机器学习

　　可视化

　　Distributed Arrays使用于：

　　数学与矩阵操作

　　开发预测模型

　　运用 MATLAB 中的高级数学与机器学习算法，执行基于大数据的无监督及监督学习。

　　若要查看以上工作流程的具体应用，请观看 MATLAB Tall 数组具体应用 (4:13)。

　　了解更多相关内容：

　　数据缩减

　　机器学习

　　深度学习

　　MATLAB 使工程和科学团队更高效

　　MATLAB 帮您的团队专注于工作，而非集成一个新系统或学习如何进行大数据编程。

　　专门构建的算法和工具使您的团队专注于工作，而非大数据编程

　　MATLAB 可适用于您现有的系统和流程

　　提供免版税的 分析快速操作化

　　MATLAB 适用您的 IT 基础架构

　　借助 MATLAB访问和分析大数据，使用您现有的 IT 系统及流程即可，包括：

　　带有本地磁盘和文件共享的台式电脑

　　SQL 和 NoSQL 数据库

　　Hadoop、HDFS 和 Spark

　　您还可以在交互式、流媒体和批处理应用中免版税地部署分析 (2:28)。

　　MATLAB 和 Simulink 产品广泛应用于汽车、航空航天、制造业和医疗等关键任务中，并提供充分支持。95% 的支持电话在3 分钟内即可得到我们支持工程师团队的应答。

更新日志

　　性能

　　实时编辑器循环执行：在实时脚本中运行循环时，性能得到改善

　　实时编辑器动画输出：改进实时脚本中的动画时的性能

　　datetime，持续时间和calendarDuration数据类型索引：通过下标分配元素时提高了性能

　　datetime数据类型格式解析：改进了文本输入格式的解析性能

　　table数据类型索引：通过下标到表变量来分配元素时提高了性能

　　下标参考：改进了存储在对象属性中的结构数组的性能

　　读取功能：提高了读取JPEG图像的性能

　　readmatrix功能：提高了读取数据的性能

　　ode15s，ode23t和ode15i解算器：改进了求解微分方程的性能

　　转置和ctranspose函数：改进大型数组的性能

　　ordschur和ordqz功能：在大型矩阵上运行的性能得到改善

　　稀疏函数：构建稀疏矩阵的改进性能

　　interp1功能：插值速度更快，问题更小

　　断言功能：改善最常见用例的性能

　　nexttile功能：在平铺图表布局中创建多个轴时提高了性能

　　App Designer代码视图：改进了在App Designer中显示和编辑代码时的性能

　　UI图形中的图形渲染：改进了UI图形中大数据集的图形渲染性能

　　数据提示标记：改进了在UI图形和MATLAB Online中创建的大型数据集的线图中的数据提示标记的渲染性能

　　图标属性：改进了带有图标的按钮和树节点的渲染性能

　　功能被删除或更改