Über Matlab Code Numerical Analysis
Kostenlose App von Matlab Tutorials (Programme) über Numerische (Methoden) Analyse.
Kostenlose Anwendung von Matlab-Tutorials (Programmen) über Numerische (Methoden) Analyse.
MATLAB (Matrix-Labor) ist eine multiparadigmatische numerische Computerumgebung und eine Programmiersprache der vierten Generation. MATLAB ist eine von MathWorks entwickelte proprietäre Programmiersprache und ermöglicht Matrixmanipulationen, das Zeichnen von Funktionen und Daten, die Implementierung von Algorithmen, die Erstellung von Benutzeroberflächen und die Schnittstelle mit Programmen, die in anderen Sprachen wie C, C++, C#, Java, Fortran und Python geschrieben wurden.
Obwohl MATLAB in erster Linie für numerisches Rechnen gedacht ist, verwendet eine optionale Toolbox die MuPAD-Symbolik-Engine, die den Zugriff auf symbolische Computerfähigkeiten ermöglicht. Ein zusätzliches Paket, Simulink, fügt grafische Multi-Domain-Simulation und modellbasiertes Design für dynamische und eingebettete Systeme hinzu.
Im Jahr 2017 hat MATLAB über 2 Millionen Nutzer in Industrie und Wissenschaft.
MATLAB-Benutzer kommen aus verschiedenen Bereichen der Ingenieurs-, Natur- und Wirtschaftswissenschaften.
Millionen von Ingenieuren und Wissenschaftlern weltweit verwenden MATLAB®, um die Systeme und Produkte zu analysieren und zu entwickeln, die unsere Welt verändern. MATLAB ist in aktiven Sicherheitssystemen für Automobile, interplanetaren Raumfahrzeugen, Gesundheitsüberwachungsgeräten, intelligenten Stromnetzen und LTE-Mobilfunknetzen enthalten. Es wird für maschinelles Lernen, Signalverarbeitung, Bildverarbeitung, Computer Vision, Kommunikation, Computerfinanzierung, Steuerungsdesign, Robotik und vieles mehr verwendet.
Mathematik. Grafik. Programmierung.
Die MATLAB-Plattform ist für die Lösung technischer und wissenschaftlicher Probleme optimiert. Die matrixbasierte MATLAB-Sprache ist die weltweit natürlichste Art, Computermathematik auszudrücken. Integrierte Grafiken machen es einfach, Daten zu visualisieren und Erkenntnisse aus ihnen zu gewinnen. Dank einer umfangreichen Bibliothek vorgefertigter Toolboxen können Sie sofort mit Algorithmen beginnen, die für Ihre Domain unerlässlich sind. Die Desktop-Umgebung lädt zum Experimentieren, Erkunden und Entdecken ein. Diese MATLAB-Tools und -Funktionen wurden alle gründlich getestet und für die Zusammenarbeit entwickelt.
Skala. Integrieren. Einsetzen.
Jede Werkzeugkiste wird separat erworben. Eine Studentenversion von MATLAB ist ebenso wie eine Heimlizenz für MATLAB, Simulink und eine Teilmenge von Mathworks Toolboxes zu erheblich reduzierten Preisen erhältlich.
MATLAB hilft Ihnen, Ihre Ideen über den Desktop hinaus zu bringen. Sie können Ihre Analysen auf größeren Datensätzen ausführen und auf Cluster und Clouds skalieren. MATLAB-Code kann in andere Sprachen integriert werden, sodass Sie Algorithmen und Anwendungen in Web-, Unternehmens- und Produktionssystemen bereitstellen können.
Numerische Analyse ist die Untersuchung von Algorithmen, die numerische Näherung (im Gegensatz zu allgemeinen symbolischen Manipulationen) für die Probleme der mathematischen Analyse (im Unterschied zur diskreten Mathematik) verwenden.
Die numerische Analyse findet natürlich in allen Bereichen der Ingenieurwissenschaften und der Naturwissenschaften Anwendung, aber im 21. Jahrhundert haben auch die Lebenswissenschaften und sogar die Künste Elemente wissenschaftlicher Berechnungen übernommen. Gewöhnliche Differentialgleichungen erscheinen in der Himmelsmechanik (Planeten, Sterne und Galaxien); die numerische lineare Algebra ist für die Datenanalyse wichtig; Stochastische Differentialgleichungen und Markov-Ketten sind essenziell bei der Simulation lebender Zellen für Medizin und Biologie.
Die numerische Analyse setzt diese lange Tradition praktischer mathematischer Berechnungen fort. Ähnlich wie die babylonische Approximation der Quadratwurzel aus 2 sucht die moderne numerische Analysis nicht nach exakten Antworten, da genaue Antworten in der Praxis oft unmöglich zu erhalten sind. Stattdessen beschäftigt sich ein Großteil der numerischen Analyse damit, Näherungslösungen zu erhalten, während vernünftige Fehlergrenzen eingehalten werden.
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