Matlab Code Numerical Analysis

Application gratuite des didacticiels Matlab (programmes) sur l'analyse numérique (méthodes).

MATLAB (laboratoire matriciel) est un environnement de calcul numérique multi-paradigmes et un langage de programmation de quatrième génération. Langage de programmation propriétaire développé par MathWorks, MATLAB permet des manipulations matricielles, le tracé de fonctions et de données, la mise en œuvre d'algorithmes, la création d'interfaces utilisateur et l'interfaçage avec des programmes écrits dans d'autres langages, notamment C, C++, C#, Java, Fortran et Python.

Bien que MATLAB soit principalement destiné au calcul numérique, une boîte à outils optionnelle utilise le moteur symbolique MuPAD, permettant d'accéder aux capacités de calcul symbolique. Un package supplémentaire, Simulink, ajoute une simulation graphique multi-domaines et une conception basée sur un modèle pour les systèmes dynamiques et embarqués.

En 2017, MATLAB comptait plus de 2 millions d'utilisateurs dans l'industrie et le milieu universitaire.

Les utilisateurs de MATLAB viennent de divers horizons en ingénierie, science et économie.

Des millions d'ingénieurs et de scientifiques dans le monde utilisent MATLAB® pour analyser et concevoir les systèmes et produits qui transforment notre monde. MATLAB est présent dans les systèmes de sécurité active automobile, les engins spatiaux interplanétaires, les dispositifs de surveillance de la santé, les réseaux électriques intelligents et les réseaux cellulaires LTE. Il est utilisé pour l'apprentissage automatique, le traitement du signal, le traitement d'images, la vision par ordinateur, les communications, la finance informatique, la conception de commandes, la robotique et bien plus encore.

Math. Graphique. La programmation.

La plate-forme MATLAB est optimisée pour résoudre des problèmes d'ingénierie et scientifiques. Le langage matriciel MATLAB est le moyen le plus naturel au monde d'exprimer les mathématiques computationnelles. Les graphiques intégrés facilitent la visualisation et l'obtention d'informations à partir des données. Une vaste bibliothèque de boîtes à outils prédéfinies vous permet de commencer immédiatement avec les algorithmes essentiels à votre domaine. L'environnement de bureau invite à l'expérimentation, à l'exploration et à la découverte. Ces outils et capacités MATLAB sont tous rigoureusement testés et conçus pour fonctionner ensemble.

Échelle. Intégrer. Déployer.

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

MATLAB vous aide à amener vos idées au-delà du bureau. Vous pouvez exécuter vos analyses sur des ensembles de données plus volumineux et évoluer vers des clusters et des nuages. Le code MATLAB peut être intégré à d'autres langages, ce qui vous permet de déployer des algorithmes et des applications dans des systèmes Web, d'entreprise et de production.

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

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

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

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