Калькулятор матлаб онлайн: решение уравнений matlab

MATLAB Online и MATLAB Drive

Мы рады рассказать о новом инструменте для облегчения жизни преподавателям высших учебных заведений, которые используют общеуниверситетскую лицензию.

Инструмент носит скромное название MATLAB Online, сопровождается еще более скромным MATLAB Drive. Кратко о сути:

1) MATLAB доступен лицензионным пользователям в виде облачного сервиса. Выглядит вот так:


Список инструментов следующий (естественно, вам будут доступны те, которые есть в вашей лицензии):

Communications System Toolbox
Computer Vision System Toolbox
Control System Toolbox
Curve Fitting Toolbox
Econometrics Toolbox
Financial Toolbox
Fuzzy Logic Toolbox
Global Optimization Toolbox
Image Processing Toolbox
Model Predictive Control Toolbox
Neural Networks Toolbox
Optimization Toolbox
Partial Differential Equations Toolbox
Phased Array SystemToolbox
Robust Control Toolbox
RF Toolbox
Signal Processing Toolbox
Statistics and Machine Learning Toolbox

Symbolic Math Toolbox

2) MATLAB Drive — это аналог любого облачного диска для хранения ваших скриптов и файлов. Необходимо установить клиент на ПК для синхронизации ваших локальных файлов с облаком (или с MATLAB Mobile).

3) Самое важное — как (или зачем) это использовать:

    — Вузы страдают от недостатка современных компьютеров. Это настоящая головная боль, когда преподаватель не может использовать MATLAB, потому что у его ПК не хватает оперативной памяти. Теперь ваши лабораторные классы являются тонкими клиентами (при наличии выхода в интернет), а сам MATLAB работает на серверах MathWorks. 

    — Если у вас вдруг нет собственного класса, то можно попросить ваших чудесных студентов использовать личные планшеты/ноутбуки для решения задач на семинарах или лабораторных работах. Многие студенты ленятся устанавливать софт — просто отдайте им логин и пароль от личного кабинета. Естественно, нужен поднятый Wi-Fi. 
    — Помню, что в студенческие времена можно было использовать следующие аргументы при сдаче домашних работ: «флешка не читается», «файлы битые и не открываются», «я забыл ДЗ дома».
С помощью MATLAB Online и MATLAB Drive студент всегда будет с MATLAB (логин и пароль не сложно запомнить или восстановить), и его домашние работы всегда будут в его облачном MATLAB Drive, потому их нельзя будет забыть дома на сломанной флешке с битыми файлами.

Математический калькулятор в одну строку онлайн

Калькулятор математического выражения — это программа, позволяющая осуществлять арифметические операции, записывая команды в одну строку. Это удобный инструмент для проверки записи выражений, используемых в любых вычислительных программах от Excel и Matlab до вручную спрограммированных калькуляторов. Современные вычислительные машины производят сложнейшие вычисления за доли секунды, однако так было не всегда. 

История создания калькуляторов

Калькулятор — это инструмент для автоматизации громоздких вычислений. В древнем мире не было речи об автоматизации, однако уже тогда ученые создали инструменты для упрощения счета. Первой помощницей античных математиков стала счетная доска — абак. Счетные доски использовались еще в Древнем Вавилоне: в то время абак представлял собой линованную доску, на которой математики раскладывали камни. Позднее абак был усовершенствован и превратился в счеты, которые широко распространились на территории России с 15-го века. Счеты — удобная вещь, которой до сих пор пользуются некоторые торговцы, однако инженерная мысль не стояла на месте и в 17-м веке появилась необходимость в создании калькуляторов.

Арифмометры

Первым калькулятором в истории Европы считается арифмометр Блеза Паскаля. Громоздкая суммирующая машина была выполнена в виде ящика со связанными шестеренками. Суммируемые числа вводились в машину при вращении наборных колесиков, каждое из которых соответствовало одному десятичному разряду числа. Совершив один полный оборот колесико сдвигало соседний разряд, увеличивая его на единицу. Крутить колесики можно было только в одну сторону, поэтому машина не работала с отрицательными числами. Тем не менее арифмометр использовался не только для суммирования чисел: операции умножения и деления выполнялись по алгоритмам повторного сложения.  

Через пару десятилетий Вильгельм Лейбниц создал свой арифмометр. Он использовал принцип Паскаля, но вместе колесиков Лейбниц установил в машину специальные барабаны, а также рукоятку для удобства работы с арифмометром. Такая конструкция позволила ускорить вычисления, но и она была не слишком удобной для практического использования. В итоге было изготовлено всего 2 устройства по схеме Лейбница, одно из которых сегодня хранится в Ганноверском музее, а второе было утеряно.

Таким образом, арифмометры не смогли заменить банальные счеты. Машина Паскаля не получила широкого распространения, так как денежная система Франции была недесятичной, а «Паскалина» работала только с десятичными разрядами. Машина Лейбница разрабатывалась для сложных астрономических расчетов, но и она не дала той скорости вычислений, которую дает человеческий мозг. 

Современные калькуляторы

Первые компактные вычислительные машины появились в шестидесятые годы 20-го века. Тогда началось массовое производство изящных электронных устройств, которые даже выдавали распечатку выполненных расчетов. Со временем вычислительная техника развивалась, и простые калькуляторы стали обыденной вещью. Началось производство специализированных устройств для инженерных, бухгалтерских, финансовых и статистических вычислений. Сегодня любой смышленый студент-программист может написать оболочку для выполнения простейших арифметических операций, а на просторах Сети легко отыскать сложные тематические калькуляторы, вычисления которых не ограничиваются арифметикой. В каталоге онлайн-инструментов можно найти налоговые, ипотечные, банковские, финансовые или бухгалтерские калькуляторы.

Калькулятор в одну строку

Математический калькулятор в одну строку — это удобный инструмент, позволяющий задать выражение так, как оно записывается при программировании или в некоторых вычислительных программах (Matlab, Excel). Основная проблема записи строчных калькуляторов состоит в учете знаков и скобок. Если выражение довольно громоздкое, потеря одной скобки приводит к ошибкам и неверной работе всей программы. Конечно, в программировании и Matlab в вычислениях используются переменные, а в Excel – ячейки. Но числовой вариант всегда можно проверить при помощи однострочного калькулятора.

Кроме того, такой калькулятор прекрасно подойдет школьникам и студентам для текущих расчетов. При использовании обыкновенного калькулятора или программы на мобильном телефоне достаточно сложно считать выражения по формулам. Обычный калькулятор не имеет функции скобок, поэтому при расчете по формулам, которые представляют собой многочлены или дроби, школьникам приходится вычислять поэтапно значения в скобках. Калькулятор математического выражения позволяет записать все числа и сразу же получить результат, избегая промежуточных расчетов. 

Пример использования

Школьная задача

В задаче по физике требуется вычислить перемещение тела при равноускоренном движении. Это простая задача, даны все переменные, которые требуется подставить в формулу:

S = S0 + Vo × t + (a × t2)/2

С использованием обычного калькулятора потребовалось бы вначале вычислить значение (a× t2)/2, затем Vo × t и только потом суммировать все члены выражения. При помощи калькулятора в одну строку это сделать куда проще. Пусть в задаче начальная координата S0 = 2, начальная скорость Vo = 20 м/с, время движения t = 10 с, а ускорение тела составляет a= 2 м/с2. Зная значения всех параметров мы можем записать эти значения в строку согласно формуле и произвести вычисления. Запишем это с учетом синтаксиса калькулятора, в котором знак умножения записывается как * (звездочка):

S = 2 + 20 * 10 + (2 * 102) / 2 = 213

Калькулятор мгновенно рассчитал выражение, и мы вычислили, что тело совершило перемещение на 213 метров. 

Заключение

Калькулятор математического выражения — это удобный инструмент, позволяющий быстро провести вычисления по заданной формуле. Используйте и другие калькуляторы из нашего каталога для упрощения или проверки своих выкладок.

Онлайн калькулятор: Метод хорд

Немного теории о методе хорд под калькулятором.

Метод хорд
Критерий останова (тип)Отличие функции от нуля Точность вычисления

Знаков после запятой: 4

Файл очень большой, при загрузке и создании может наблюдаться торможение браузера.

Загрузить close

content_copy Ссылка save Сохранить extension Виджет

Метод хорд

Метод хорд можно рассматривать как комбинацию метода секущих (Метод секущих) и метода дихотомии — отличие от метода секущих состоит в том, что если в методе секущих в качестве точек следующей итерации выбираются последние рассчитанные точки, то в методе хорд выбираются те точки, в которых функция имеет разный знак, и соответственно, выбранный интервал содержит корень.

Вывод итерационной формулы аналогичен выводу формулы для метода секущих:

Положим, что у нас есть две точки, x0 и x1, в которых значения функции равны соответственно f(x0) и f(x1). Тогда уравнение прямой, проходящей через эти точки, будет

Для точки пересечения с осью абсцисс (у=0) получим уравнение

Но в отличие от метода секущих, после расчета следующего приближения в качестве второй точки выбирается не последняя, а та, в которой функция имеет разный знак со значением функции в вычисленной точке. Проиллюстрировано это ниже.

Источник

Метод хорд является двухшаговым, то есть новое приближение определяется двумя предыдущими итерациями. Поэтому необходимо задавать два начальных приближения корня.
Метод требует, чтобы начальные точки были выбраны по разные стороны от корня (то есть корень содержался в выбранном интервале), при этом величина интервала в процессе итераций не стремится к 0.

В качестве критерия останова берут один из следующих:

— значение функции на данной итерации стало меньше заданого ε.

— изменение хk в результате итерации стало меньше заданого ε. При этом имеется в виду не интервальные значения, а два вычисленных значения, так как величина интервала не стремится к 0.

Подробнее: Метод хорд

Построение графика функции онлайн | umath.ru

  • Обязательно писать все знаки умножения
  • Десятичные дроби нужно разделять точкой
  • Список функций и констант смотрите ниже

Как пользоваться программой:

  • Можно строить графики сразу нескольких функций.
    Для этого просто разделяйте функции точкой с запятой (;).
  • Масштаб изменяется с помощью кнопок «+» и «−». Кнопка «100%» меняет масштаб на стандартный.
  • Положение экрана можно менять, перетаскивая его мышью, а можно стрелками на панели слева.
  • Кнопка «·» в центре джойстика переносит начало координат в центр экрана.
  • Кнопка «↺» изменяет масштаб на стандартный и переносит начало координат в центр.
  • В форме под графиком можно выбрать точку, которую нужно расположить в центре экрана.

Режимы

Обычный. В этом режиме можно строить графики функций, заданных уравнением

Параметрический. Этот режим предназначен для построения графиков кривых, заданных параметрически, то есть в виде

Полярные координаты. Режим позволяет построить график кривой, заданной в полярной системе координат, то есть уравнением где — радиальная координата, а — полярная координата.

Список констант

Константа Описание
pi Число =3,14159. 3 дают x в третьей степени
sqrt() Квадратный корень
sin() Синус
cos() Косинус
tg() Тангенс
ctg() Котангенс
arcsin() Арксинус
arccos() Арккосинус
arctg() Арктангенс
arcctg() Арккотангенс
ln() Натуральный логарифм числа
lg() Десятичный логарифм числа
log(a, b) Логарифм числа
b
по основанию a
exp() Степень числа e
sh() Гиперболический синус
ch() Гиперболический косинус
th() Гиперболический тангенс
cth() Гиперболический котангенс

График функции

Графиком функции называется множество точек плоскости таких, что абсциссы и ординаты этих точек удовлетворяют уравнению .

Программа создана для школьников и студентов и позволяет строить графики функций онлайн. Во многих браузерах (например, Google Chrome) картинку с графиком функции можно сохранить на компьютер.

Пожалуйста, все предложения и замечания по работе программы пишите в комментариях.

Кроме того мы планируем создать библиотеку функций с интересными и забавными графиками. Если вы открыли функцию с таким графиком, то обязательно напишите об этом в комментариях! Ваше открытие будет опубликовано и станет носить ваше имя ;).

Решение СЛАУ и матрицы в Matlab

Доброго времени суток, читатели! Сегодня мы поговорим о матрицах в Matlab, об их применении в решении систем линейных алгебраических уравнений. Подробно разберем методы решения, и для этого необходимо знание нескольких базовых алгоритмов.

Также стоит отметить, что у каждого алгоритма, которым мы будем искать решение СЛАУ в Matlab, своя скорость нахождения этого решения, наличие или отсутствие условия выполнения алгоритма и т. д.

В традициях нашего сайта разберём на примере:

Решить систему линейных уравнений:

4*a + b - c = 6
a - b + c = 4
2*a - 3*b - 3*c = 4

Метод обратной матрицы в Matlab

Начнем с достаточно распространенного метода. Его суть состоит в том, что сначала необходимо выписать коэффициенты при a, b и c (то есть те коэффициенты, которые находятся слева) в одну матрицу, а свободный член (то есть то, что справа) в другую.

В итоге у нас получится 2 матрицы:

A=[4  1 -1; 1 -1  1; 2 -3 -3];   % коэффициенты
B=[6; 4; 4];

Для реализации этого метода (и следующих методов тоже) требуется одно условие: чтобы определитель матрицы, составленной из коэффициентов левой части не был равен нулю. Проверка на определитель:

det(A)

Вывод: 30

После проверки условия можем перейти к следующему шагу: нахождение обратной матрицы. В Matlab для этого используется оператор inv.


А само решение СЛАУ в Matlab находится как перемножение найденной обратной матрицы на матрицу свободных членов:

x=inv(A)*B

Вывод:
2
-1
1

Мы получили 3 значения, которые и соответствуют нашим коэффициентам: то есть a = 2, b = -1, c = 1. Можете проверить, подставив полученные ответы в исходную систему, и убедиться, что мы решили СЛАУ правильно.

Также следует отметить, что матрицы нужно перемножать именно, как сделали мы, то есть слева обратная матрица, справа матрица свободных членов.

Если вы не все поняли, то советую вам почитать нашу статью по основам Matlab.

Метод Гаусса

Метод Гаусса в Matlab реализуется достаточно просто: для этого нам нужно всего лишь изучить один новый оператор.
(\) - левое деление.
При следующей записи:

x = A\B

Вывод:
2
-1
1

Мы получим ответы на нашу исходную систему. Только заметьте, мы решили СЛАУ стандартным набором функций в Matlab, и желательно этот оператор использовать когда матрица коэффициентов квадратная, так как оператор приводит эту матрицу к треугольному виду. В других случаях могут возникнуть ошибки.

Метод разложения матрицы

Теперь поговорим о разложении матрицы. Нахождение решения через разложение матрицы очень эффективно. Эффективность обусловлена скоростью нахождения решения для данного вида систем и точностью полученных результатов.

Возможны следующие разложения:

  • разложение Холецкого
  • LU разложение
  • QR разложение

Разберём решение через LU и QR разложение, так как в задачах чаще всего встречается задание на решение именно через такие разложения.

Основное отличие этих двух разложений: LU разложение применимо только для квадратных матриц, QR — возможно и для прямоугольных.

LU разложение

Решим выше предложенную задачу через LU разложение:

[L, U] = lu(A);

Вывод:

L =
    1       0     0
    0.25    1     0
    0.5     2.8   1

U =
    4     1     -1
    0    -1.25   1.25
    0     0     -5

Затем:

y = L\B;
x = U\y

Вывод:

2
-1
1

QR разложение

И через QR разложение соответственно:

[Q, R] = qr(A);
x = R\(Q'*B)

Вывод:

2. 0000
-1.0000
1.0000

Отметим, что апостроф (  '  ) после Q означает транспонирование.

Стандартные функции Matlab

Так же Matlab предлагает функцию linsolve, с помощью которой возможно решить систему линейных алгебраических уравнений. Выглядит это так:

x = linsolve(A,B)

Вывод:

2
-1
1

Как видите, ничего сложного тут нет, на то они и стандартные функции Matlab.

Повторение

Итак, сегодня мы с вами изучили несколько методов для решения СЛАУ в Matlab, как с помощью матриц, так и с помощью стандартных функций. Давайте их повторим на другом примере:

Решить систему линейных уравнений:
6*a - b - c = 0
a - 2*b + 3*d = 0
3*a - 4*b - 4*c = -1

A=[6 -1 -1; 1 -2 3; 3 -4 -4];
B=[0; 0; -1];
  • Методом обратной матрицы:
x=inv(A)*B

Вывод:
    0.0476
    0.1810
    0.1048
  • Методом Гаусса:
  • x = A\B
    
    Вывод:
        0. 0476
        0.1810
        0.1048
    
  • LU разложение:
  • [L, U] = lu(A);
    y = L\B;
    x = U\y
    
    Вывод:
        0.0476
        0.1810
        0.1048
    
  • QR разложение:
  • [Q, R] = qr(A);
    x = R\(Q'*B)
    
    Вывод:
        0.0476
        0.1810
        0.1048
    

    На этом я с вами попрощаюсь, надеюсь, вы научились применять матрицы в Matlab для решения СЛАУ.

    Поделиться ссылкой:

    Похожее

    MATLAB Online — MATLAB

    5G Toolbox
    • Приложение генератора сигналов 5G
    Ящик для аэрокосмических инструментов
    • aeroDataPackage
    • Aero.FGA Анимация
    • астфганим
    • Аэро.Виртуальная реальностьАнимация
    Панель инструментов связи
    • Функция распространения радиочастот
    • Приложение Wireless Waveform Generator
    Набор инструментов компьютерного зрения
    • зрение. Системный объект VideoPlayer
    • Vision.DeployableVideoPlayer Системный объект
    • Калибратор камеры
    • Калибратор стереокамеры
    • Этикетировщик изображений
    • этикетировщик видео
    • Тренажер OCR
    Панель инструментов системы управления

    Набор инструментов для установки кривых
    DSP System Toolbox
    • dsp.AudioFileWriter
    • audioDeviceWriter
    • Приложение Filter Builder
    • dspunfold
    Набор инструментов для глубокого обучения
    Econometrics Toolbox
    Набор инструментов для финансовых инструментов
    Финансовый ящик для инструментов
    Fuzzy Logic Toolbox
    Global Optimization Toolbox
    Кодер графического процессора
    • Приложение GPU Coder
    • кодер. сортировщик
    • Пакет поддержки
    • GPU Coder для графических процессоров NVIDIA
    • Генерация кода глубокого обучения для целей TensorRT
    Набор инструментов для обработки изображений
    • implay
    • Imovie
    • Сегментатор изображений
    • Анализатор области изображения
    • Пакетный процессор изображений
    LTE Toolbox
    • Приложение генератора сигналов LTE
    Панель инструментов навигации
    • Приложение SLAM Map Builder
    Набор инструментов для картографии

    MATLAB Coder
    • Приложение MATLAB Coder
    • кодер.сортировщик
    • Интерфейс MATLAB Coder для пакета поддержки библиотек глубокого обучения
    • Генерация кода глубокого обучения для целей MKL-DNN
    Model Predictive Control Toolbox
    • Приложение MPC Designer
    Инструменты оптимизации
    Набор инструментов для параллельных вычислений
    • Параллельные настройки не поддерживаются
    • Локальные кластеры недоступны в MATLAB Online
    Набор инструментов для уравнений в частных производных
    Набор инструментов системы фазированных решеток
    RF Toolbox
    Набор инструментов для управления рисками
    Ящик для инструментов робототехнической системы
    • Все функции, требующие подключения беседки, в настоящее время не поддерживаются для MATLAB Online
    Robust Control Toolbox
    Набор инструментов для обработки сигналов
    • Приложение Filter Builder
    • Приложение «Анализатор сигналов»
    • Приложение Signal Labeler
    Simscape
    • Обозреватель результатов
    • Программа просмотра переменных
    • Средство просмотра статистики
    • Модельная таблица номиналов
    Simscape Driveline
    Simscape Electrical
    Simscape Fluids
    Simscape Multibody
    • Параметры блока можно просматривать и изменять только с помощью команд API get_param и set_param
    • Исследователь механики
    Simulink Control Design
    • Линеаризатор модели
    • Проектировщик систем управления
    • Тюнер системы управления
    • Оценщик частотной характеристики
    • Менеджер устойчивого состояния
    Оптимизация проекта Simulink
    • Приложение для оценки параметров
    • Приложение оптимизатора отклика
    • Приложение «Анализатор чувствительности»
    Stateflow
    Набор инструментов для статистики и машинного обучения
    Набор инструментов Symbolic Math
    • Ноутбук MuPad и функции, связанные с ним
    Набор инструментов для идентификации системы
    • Приложение для идентификации системы
    Ящик для инструментов БПЛА
    • Приложение Flight Log Analyzer (flightLogAnalyzer)
    • Библиотека моделирования 3D в Simulink (uavsim3dlib)
    • mavlinkio может отправлять и получать сообщения только на локальном хосте
    Набор инструментов Wavelet
    • Приложение waveletAnalyzer
    • Приложение waveletSignalDenoiser

    Инструменты математических и числовых вычислений с открытым исходным кодом

    Примечание редактора: эта статья была первоначально опубликована в июне 2016 года и была обновлена, чтобы предоставить некоторые дополнительные параметры, которые вы, возможно, захотите рассмотреть.

    Для многих студентов, изучающих математику, физические науки, инженерию, экономику и другие области с тяжелым числовым компонентом, MATLAB — их первое введение в программирование или научные вычисления в целом.

    Это может быть хороший инструмент для обучения, хотя (по моему опыту) многие вещи, для которых студенты и исследователи используют MATLAB, не требуют особо сложных вычислений; скорее, их можно было легко проводить с помощью любого количества основных инструментов создания сценариев, со статистическими или математически ориентированными пакетами или без них.Тем не менее, он практически повсеместен во многих академических учреждениях, привлекая с собой большое сообщество пользователей, знакомых с языком, надстройками и возможностями в целом.

    Но MATLAB — это проприетарный инструмент. Без доступа к его исходному коду у вас есть ограниченное представление о том, как он работает и как вы можете его изменить. Это также непомерно дорого для многих людей за пределами академической среды, где лицензионные сборы за одну копию могут достигать тысяч долларов.

    К счастью, есть много отличных альтернатив с открытым исходным кодом.В зависимости от вашей конкретной цели, вы можете найти тот или иной вариант, который лучше соответствует вашим конкретным потребностям. Вот три, которые следует учитывать:

    Юлия

    Julia — это язык программирования с динамической типизацией, включающий макросы в стиле Lisp, встроенные примитивы для параллельных вычислений и функции, предназначенные для обработки матриц, визуализации данных и многого другого. Он разработан, чтобы ощущаться как язык сценариев, а не язык программирования в стиле C, и даже имеет интерактивный режим (REPL) и может быть встроен в другие языки с помощью встроенного API.

    Пользователи Julia имеют множество причин любить его синтаксис и возможности, но некоторые из популярных примеров включают его функцию широковещательной передачи , которая позволяет применять функцию к одному или нескольким массивам без написания сложного цикла, ее простые функции массива, которые позволяют вращать и изменять форму массивов, преобразования матриц, автодифференцирование, встроенную поддержку Unicode, интегрированное модульное тестирование, простую параллелизацию и более простой синтаксис без потери функциональности (и повышенную эффективность кода. )

    Julia имеет активное сообщество вокруг его разработки и его использования, поэтому он также был адаптирован для конкретных целей, включая обработку изображений (JuliaImages), биологию (BioJulia), квантовую физику (QuantumBFS), нелинейную динамику (JuliaDynamics), экономику ( QuantEcon), астрономия (JuliaAstro) и многое другое.

    Julia находится под лицензией MIT, и ее можно загрузить с julialang.org.

    GNU Octave

    GNU Octave может быть самой известной альтернативой MATLAB.Octave находится в активной разработке на протяжении почти трех десятилетий и работает в Linux, Windows и Mac — и входит в состав большинства основных дистрибутивов. Если вы ищете проект, который максимально приближен к реальному языку MATLAB, Octave может вам подойти; он стремится к точной совместимости, поэтому многие из ваших проектов, разработанных для MATLAB, могут работать в Octave без каких-либо изменений.

    Octave имеет множество различных вариантов, доступных для взаимодействия с внешним интерфейсом за пределами значения по умолчанию, которое теперь поставляется с версией 4; некоторые больше напоминают интерфейс MATLAB, чем другие. На странице Octave в Википедии перечислены несколько вариантов.

    Octave находится под лицензией GPL, а ее исходный код можно найти на сайте загрузки GNU.

    NumPy

    NumPy — основной пакет для научных вычислений с Python (как следует из названия). Он может обрабатывать N-мерные массивы, сложные матричные преобразования, линейную алгебру, преобразования Фурье и может выступать в качестве шлюза для интеграции C и C ++. Он использовался в мире разработки визуальных эффектов для игр и фильмов и представляет собой фундаментальную структуру массива данных для SciPy Stack, экосистемы математического, научного и инженерного программного обеспечения на основе Python.NumPy под лицензией BSD, и пакеты доступны для Linux, Windows и Mac OS X.

    Scilab

    Scilab — еще один вариант с открытым исходным кодом для численных вычислений, который работает на всех основных платформах: Windows, Mac и Linux в том числе. Scilab, пожалуй, самая известная альтернатива за пределами Octave, и (как Octave) он очень похож на MATLAB в своей реализации, хотя точная совместимость не является целью разработчиков проекта.

    Scilab распространяется как открытый исходный код под GPL-совместимой лицензией CeCILL, и его исходный код доступен на веб-сайте проекта.

    Шалфей

    SageMath — еще одна математическая программная система с открытым исходным кодом, которая может быть хорошим вариантом для тех, кто ищет альтернативу MATLAB. Он построен на основе множества хорошо известных библиотек научных вычислений на основе Python, а его собственный язык синтаксически похож на Python. Он имеет множество функций, включая интерфейс командной строки, записные книжки на основе браузера, инструменты для встраивания формул в другие документы и, конечно же, множество математических библиотек.

    SageMath доступен по лицензии GPL, а его исходный код можно найти на веб-сайте проекта.


    Этот список лишь поверхностно описывает инструменты, которые исследователи и студенты могут выбрать для использования в качестве альтернативы MATLAB с открытым исходным кодом. В зависимости от ваших конкретных потребностей вам могут подойти R, Julia, Python и другие стандартные языки программирования. Некоторые другие инструменты с открытым исходным кодом, которые вы можете рассмотреть, включают:

    • Genius Mathematic Tool, активно развивающаяся программа калькулятора и исследовательский инструмент. Он написан на Genius Extension Language для компьютеров Linux и Unix и доступен под лицензией GPL GNU.
    • Maxima, еще одна часто обновляемая альтернатива MATLAB. Он основан на Macsyma, «легендарной системе компьютерной алгебры», разработанной в Массачусетском технологическом институте в 1960-х годах, может быть скомпилирован для Linux, Mac OS X и Windows и доступен под GPLv2.
    • SymPy, еще одна библиотека Python для символьной математики с лицензией BSD. Его можно установить на любой компьютер с Python. Он стремится стать полноценной системой компьютерной алгебры; имеет активное сообщество разработчиков с регулярными выпусками; и используется во многих других проектах (включая SageMath, см. выше).

    Использовали ли вы какие-либо из этих или других инструментов в качестве альтернативы MATLAB? Какой из них вы предпочитаете и почему? Дайте нам знать в комментариях ниже.

    Лучшие ресурсы для изучения программирования MATLAB

    Блоги / Видео

    Введение в программирование MATLAB

    Вот список видеоуроков, опубликованных MIT Open Courseware. Эти учебные пособия лучше всего использовать новичком в MATLAB.

    MATLAB для начинающих

    Вот полный курс для начинающих по изучению MATLAB.Это руководство познакомит вас с основными функциями, командами и концепциями, используемыми для работы в MATLAB.

    MATLAB и Simulink Training

    Это онлайн-курс по MATLAB, предоставляемый Mathworks. Этот курс не бесплатный и предполагает определенную плату. Этот курс знакомит с обширным использованием MATLAB с использованием обработки изображений, машинного обучения, параллельных вычислений и других подобных концепций.

    Полный курс на YouTube — Введение в MATLAB

    Вот полный список руководств по MATLAB, доступных бесплатно.Эти видеоролики позволяют вам познакомиться с различными командами MATLAB и методами обработки данных.

    Моделирование и симуляция с использованием MATLAB

    Это онлайн-курс по моделированию и симуляции MATLAB. Он охватывает широкий спектр компонентов MATLAB, который включает введение в компоненты MATLAB, статистику и обработку изображений, базовый и расширенный набор инструментов для решения проблем и различные приложения с использованием MATLAB

    .

    Coursera — Введение в программирование с помощью MATLAB

    Это MOOC по программированию в MATLAB, предоставленный coursera.Этот курс лучше всего подходит для новичков, не имеющих опыта работы в компьютерных науках. Этот курс обучает различным функциям и командам, используемым в MATLAB.

    Канал MATLAB на YouTube

    Этот канал на YouTube посвящен обучению MATLAB с помощью различных информативных обучающих видео. Больше, чем просто обучение, вы также найдете интервью, беседы с лучшими экспертами MATLAB по всему миру.

    Книги для чтения

    1. MATLAB и книга на основе Simulink
    2. Начало работы с MATLAB: краткое введение для специалистов по данным и инженеров
    3. Освоение MATLAB 7

    Практические проекты

    1. Место обработки изображения
    2. Список проектов MATLAB
    3. MATLABprojects.com

    Если вы встретите больше замечательных ресурсов, пожалуйста, добавьте их в раздел комментариев ниже. Это мероприятие, проводимое сообществом, и мы ценим просьбу внести свой вклад.

    MATLAB

    Последнее обновление: 18 июня 2021 г., 15:46:55 PDT

    Доступно для: студентов, преподавателей и исследователей

    Платформы: Windows Mac и Linux Калифорнийский университет в Сан-Диего имеет лицензионное соглашение MATLAB для всего кампуса и поддерживает все наборы инструментов MATLAB.Посетите портал UCSD MATLAB, чтобы увидеть полный список продуктов.

    Студенты могут использовать эти продукты в образовательных и учебных целях.

    Преподаватели, исследователи и сотрудники могут использовать эти продукты для обучения, обучения и исследований.

    Лицензия позволяет физическим лицам устанавливать продукты на оборудование, принадлежащее университету, а также на личные компьютеры.

    Получить доступ:

    студентов, преподавателей и сотрудников UCSD могут получить доступ к продуктам MATLAB на портале UCSD MATLAB.Требуется вход через систему единого входа.

    Если вход в систему SSO завершается неудачно, и вы не можете получить доступ к сайту MATLAB, пожалуйста, откройте заявку в службу поддержки.

    Доступ бесплатный MATLAB Training

    Обучение / сертификация MATLAB и курсы для самостоятельного обучения

    • Войдите в свой MathWorks — необходимо зарегистрироваться с адресом электронной почты [email protected].
    • Выберите из списка доступных классов.
    • Вы получите электронное письмо с информацией о прохождении выбранных вами курсов.
    Подробнее MATLAB
    • MATLAB Online — MATLAB ® Online ™ обеспечивает доступ к MATLAB из любого стандартного веб-браузера, где бы у вас ни был доступ в Интернет — просто войдите в систему. Загрузка или установка не требуется.
    • MATLAB Drive — Работайте со своими файлами MATLAB из любого места и делитесь ими с другими. Учетные записи UCSD могут хранить до 5 ГБ файлов
    • MATLAB Mobile — подключитесь к MATLAB со своего iPhone, iPad или устройства Android.
    • MATLAB Parallel Server — MATLAB Parallel Server ™ позволяет масштабировать программы MATLAB ® и симуляции Simulink ® для кластеров и облаков.
    • Вычислительная биология — анализ, визуализация и моделирование биологических данных и систем
    • Медицинские устройства — проектируйте, моделируйте и производите медицинские устройства следующего поколения, ускоряя соблюдение нормативных требований.
    • Наука о данных — MATLAB ® упрощает анализ данных с помощью инструментов для доступа и предварительной обработки данных, построения машинного обучения и прогнозных моделей, а также развертывания моделей в корпоративных ИТ-системах.
    Обучение с помощью MATLAB

    В сотрудничестве с GEDC / IFEES компания MathWorks провела веб-семинар по инструментам для онлайн-курсов.Вот ссылка на запись: https://youtu.be/gqwgSWFB64g

    Mathworks недавно запустила сообщество дистанционного обучения , где вы можете взаимодействовать и обмениваться идеями с инструкторами, а также задавать вопросы и отвечать на них.

    Обучение с помощью MATLAB Обучение включает практическое введение в Live Scripts, MATLAB Online, MATLAB Drive — настоятельно рекомендуется, когда вы начинаете изучать онлайн-инструменты.

    MATLAB Grader Автоматическая оценка кода MATLAB в любой среде обучения

    Лицензирование MATLAB

    Сервер сетевых лицензий MATLAB Калифорнийского университета в Сан-Диего и параллельный сервер доступны для поддержки установки лабораторного компьютера и кластера.Для участия компьютеры должны быть в сети и зарегистрированы в домене кампуса «ucsd.edu».

    Пользователи

    UCSD могут запросить доступ к Matlab ISO и диспетчеру сетевых лицензий. Отправьте запрос в группу лицензирования корпоративного программного обеспечения.

    Поддержка MATLAB Поддержка MATLAB

    предоставляется MathWorks бесплатно. Команда поддержки Mathworks может помочь пользователям UCSD с техническими вопросами по MATLAB.

    Исследования и разработки COVID-19 с помощью MATLAB и Simulink

    Исследование COVID-19 : Если вы или кто-либо из ваших коллег проводите исследования по этому поводу, MathWorks готов поддержать эти усилия всеми возможными способами.Например. консультации с экспертами по инструментам Mathworks, предметными экспертами из разных областей, связи с людьми, которых мы, возможно, знаем в отрасли / академических кругах — все на столе.

    Финансирование MATLAB Enterprise было предоставлено участвующими отделами университетского городка и Образовательными технологиями (ETS). Если ваш отдел в настоящее время не является членом Консорциума UCSD MATLAB и вы заинтересованы, пожалуйста, свяжитесь с командой поддержки лицензирования программного обеспечения, чтобы узнать об участии в программе.

    Простое веб-приложение для калькулятора ипотеки — MATLAB и Simulink — MathWorks 中国

  • Запустите MATLAB.

  • Введите webAppCompiler в командной строке MATLAB, чтобы открыть Web App Compiler приложение.

  • В разделе ГЛАВНЫЙ ФАЙЛ панели инструментов нажмите кнопку, чтобы добавить Ипотека.mlapp в проект. Веб-приложение Компилятор автоматически изменяет размер, чтобы включить приложение раздел подробностей , содержащий информацию о приложении, например в виде названия приложения, автора, резюме, описания и версии. Вы можете редактировать информацию о приложении в App Designer, нажав Edit App Детали . Нажмите Обновить , чтобы обновить веб-приложение. Компилятор с внесенными вами изменениями.

    • (Необязательно) Обязательно используйте отображаемое имя это легко отличить, когда ваше веб-приложение развернуто в сервер.

    • (Необязательно) Укажите номер версии для в целях отслеживания. Номер версии отображается в веб-приложениях. домашняя страница.

    • (Необязательно) Добавьте описание своего веб-приложения в поле Сводка .Этот описание отображается на главной странице веб-приложений.

  • В разделе Информация об архиве укажите имя архива myMortgageWebApp .

  • Щелкните Пакет , чтобы упаковать приложение и создать веб-сайт. app архив (файл .ctf, ).

    В открывшемся диалоговом окне Save Project укажите имя проекта и место, где вы хотите сохранить проект веб-приложения. Компилятор веб-приложений сохраняет ваш проект и открывает Пакет диалоговое окно.

  • После завершения упаковки в диалоговом окне Пакет поле, щелкните Открыть выходную папку . Это открывает проект папка, в которой находятся следующие файлы:

    • myMortgageWebApp.ctf

    • mccExcludedFiles.log

    • PackagingLog.html

    • requiredMCRProducts.txt

    Вы можете просмотреть файл журнала PackagingLog.html , чтобы увидеть точный синтаксис mcc , используемый для упаковки и создания Интернета архив приложения.

  • Symbolab Math Solver — Пошаговый калькулятор

    \ bold {\ mathrm {Basic}} \ bold {\ alpha \ beta \ gamma} \ bold {\ mathrm {AB \ Gamma}} \ полужирный {\ sin \ cos} \ bold {\ ge \ div \ rightarrow} \ bold {\ overline {x} \ space \ mathbb {C} \ forall} \ bold {\ sum \ space \ int \ space \ product} \ bold {\ begin {pmatrix} \ square & \ square \\\ square & \ square \ end {pmatrix}} \ bold {H_ {2} O}
    \ квадрат ^ {2} x ^ {\ square} \ sqrt {\ square} \ nthroot [\ msquare] {\ square} \ frac {\ msquare} {\ msquare} \ log _ {\ msquare} \ pi \ theta \ infty \ внутр \ frac {d} {dx}
    \ ge \ le \ cdot \ div х ^ {\ circ} (\ квадрат) | \ квадрат | (f \: \ circ \: g) f (x) \ пер e ^ {\ square}
    \ влево (\ квадрат \ вправо) ^ {‘} \ frac {\ partial} {\ partial x} \ int _ {\ msquare} ^ {\ msquare} \ lim \ сумма \ грех \ cos \ загар \ детская кроватка \ csc \ сек
    \ alpha \ beta \ гамма \ дельта \ zeta \ eta \ theta \ iota \ каппа \ лямбда \ му
    \ nu \ xi \ pi \ rho \ сигма \ тау \ ипсилон \ phi \ хи фунт / кв. Дюйм \ омега
    A Б \ Гамма \ Дельта E З H \ Theta К \ Лямбда м
    N \ Си \ Pi п \ Sigma т \ Ипсилон \ Phi Х \ пси \ Омега
    \ sin \ cos \ загар \ детская кроватка \ сек \ csc \ синх \ cosh \ tanh \ coth \ sech
    \ arcsin \ arccos \ arctan \ arccot ​​ \ arcsec \ arccsc \ arcsinh \ arccosh \ arctanh \ arccoth \ arcsech
    + = \ ne \ div \ cdot \ раз < > \ le \ ge
    (\ квадрат) [\ квадрат] ▭ \: \ longdivision {▭} \ times \ twostack {▭} {▭} + \ twostack {▭} {▭} — \ twostack {▭} {▭} \ квадрат! х ^ {\ circ} \ rightarrow \ пол \ квадрат \ пол \ lceil \ square \ rceil
    \ overline {\ square} \ vec {\ square} \ дюйм \ forall \ notin \ существует \ mathbb {R} \ mathbb {C} \ mathbb {N} \ mathbb {Z} \ emptyset
    \ vee \ клин \ neg \ oplus \ cap \ чашка \ square ^ {c} \ подмножество \ subte \ superset \ supersete
    \ внутр \ int \ int \ интервал \ интервал \ интервал \ int _ {\ square} ^ {\ square} \ int _ {\ square} ^ {\ square} \ int _ {\ square} ^ {\ square} \ int _ {\ square} ^ {\ square} \ int _ {\ square} ^ {\ square} \ int _ {\ square} ^ {\ square} \ сумма \ прод
    \ lim \ lim _ {x \ to \ infty} \ lim _ {x \ to 0+} \ lim _ {x \ to 0-} \ frac {d} {dx} \ frac {d ^ 2} {dx ^ 2} \ влево (\ квадрат \ вправо) ^ {‘} \ влево (\ квадрат \ вправо) ^ {»} \ frac {\ partial} {\ partial x}
    (2 \ times2) (2 \ times3) (3 \ times3) (3 \ раза2) (4 \ раз2) (4 \ times3) (4 \ times4) (3 \ раза4) (2 \ times4) (5 \ times5)
    (1 \ times2) (1 \ times3) (1 \ times4) (1 \ times5) (1 \ times6) (2 \ times1) (3 \ раза1) (4 \ раз1) (5 \ times1) (6 \ раз1) (7 \ times1)
    \ mathrm {Радианы} \ mathrm {Градусы} \ квадрат! ( ) % \ mathrm {clear}
    \ arcsin \ грех \ sqrt {\ square} 7 8 9 \ div
    \ arccos \ cos \ ln 4 5 6 \ раз
    \ arctan \ загар \ лог 1 2 3
    \ pi e x ^ {\ square} 0

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *