Matlab Code Numerical Analysis

Aplicación gratuita de tutoriales (programas) de Matlab sobre análisis numérico (métodos).

MATLAB (laboratorio de matrices) es un entorno informático numérico de múltiples paradigmas y un lenguaje de programación de cuarta generación. Un lenguaje de programación patentado desarrollado por MathWorks, MATLAB permite manipulaciones matriciales, trazado de funciones y datos, implementación de algoritmos, creación de interfaces de usuario e interactuar con programas escritos en otros lenguajes, incluidos C, C ++, C #, Java, Fortran y Python.

Aunque MATLAB está destinado principalmente a la computación numérica, una caja de herramientas opcional utiliza el motor simbólico MuPAD, lo que permite el acceso a las capacidades de computación simbólica. Un paquete adicional, Simulink, agrega simulación gráfica multidominio y diseño basado en modelos para sistemas dinámicos e integrados.

A partir de 2017, MATLAB tiene más de 2 millones de usuarios en la industria y el mundo académico.

Los usuarios de MATLAB proceden de diversos ámbitos de la ingeniería, la ciencia y la economía.

Millones de ingenieros y científicos de todo el mundo utilizan MATLAB® para analizar y diseñar los sistemas y productos que transforman nuestro mundo. MATLAB se encuentra en sistemas de seguridad activa para automóviles, naves espaciales interplanetarias, dispositivos de monitoreo de salud, redes eléctricas inteligentes y redes celulares LTE. Se utiliza para aprendizaje automático, procesamiento de señales, procesamiento de imágenes, visión por computadora, comunicaciones, finanzas computacionales, diseño de control, robótica y mucho más.

Matemáticas. Gráficos. Programación.

La plataforma MATLAB está optimizada para resolver problemas científicos y de ingeniería. El lenguaje MATLAB basado en matrices es la forma más natural del mundo de expresar las matemáticas computacionales. Los gráficos integrados facilitan la visualización y la obtención de conocimientos a partir de los datos. Una amplia biblioteca de cajas de herramientas prediseñadas le permite comenzar de inmediato con algoritmos esenciales para su dominio. El entorno de escritorio invita a la experimentación, la exploración y el descubrimiento. Estas herramientas y capacidades de MATLAB se prueban rigurosamente y están diseñadas para funcionar juntas.

Escala. Integrar. Desplegar.

Cada caja de herramientas se compra por separado. Hay disponible una versión para estudiantes de MATLAB, así como una licencia de uso doméstico para MATLAB, Simulink y un subconjunto de Mathwork's Toolboxes a precios sustancialmente reducidos.

MATLAB le ayuda a llevar sus ideas más allá del escritorio. Puede ejecutar sus análisis en conjuntos de datos más grandes y escalarlos a clústeres y nubes. El código MATLAB se puede integrar con otros lenguajes, lo que le permite implementar algoritmos y aplicaciones en sistemas web, empresariales y de producción.

El análisis numérico es el estudio de algoritmos que utilizan la aproximación numérica (en oposición a las manipulaciones simbólicas generales) para los problemas de análisis matemático (a diferencia de las matemáticas discretas).

El análisis numérico encuentra naturalmente aplicaciones en todos los campos de la ingeniería y las ciencias físicas, pero en el siglo XXI también las ciencias de la vida e incluso las artes han adoptado elementos de cálculos científicos. Las ecuaciones diferenciales ordinarias aparecen en la mecánica celeste (planetas, estrellas y galaxias); el álgebra lineal numérica es importante para el análisis de datos; Las ecuaciones diferenciales estocásticas y las cadenas de Markov son esenciales en la simulación de células vivas para la medicina y la biología.

El análisis numérico continúa esta larga tradición de cálculos matemáticos prácticos. Al igual que la aproximación babilónica de la raíz cuadrada de 2, el análisis numérico moderno no busca respuestas exactas, porque las respuestas exactas a menudo son imposibles de obtener en la práctica. En cambio, gran parte del análisis numérico se ocupa de obtener soluciones aproximadas manteniendo límites razonables para los errores.

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