金融预测和建模
运动MATLAB的应用程序，只需移动鼠标并点击，，即可导入时间序列的数据完成计量经济模型的拟合（例如 ARMA、ARIMA、GARCH、EGARCH、GJR）或机器学习算法。
MATLAB提供了DSGE 模型界面来预测关键经济变量的。
根据 Nelson-Siegel 或 Svensson 模型估算的参数进行利率建模和预测。
衍生品定价
使用 MATLAB 中的 Monte Carlo 模拟计算变异期权（exotic option）的价格和敏感度指标变量，远远快于其在 Visual Basic、R 和 Python 中的运算速度。
选择多种方法（例如闭合方程、二叉树、三叉树和随机波动模型）来对期权进行定价，包括欧式期权、美式期权、亚式期权、障碍期权、利率封**期权、利率保底期权、互换期权和多基础资产衍生品。
并行运行计算密集型应用程序或者将它们部署到 GPU。
与 Numerix 进行交互。
保险和精算学
分析大数据集，创建定制的精算模型，并使用并行化轻松加快模拟运算速度。
以 MATLAB 为平台，针对 Solvency II 构建自定义风险模型。
对多种保险产品（如变额年金、较低收益保证期权、定期保险和养老保险）进行定价。
MATLAB 实现深度学习
设计、构建和可视化卷积神经网络
只需要几行 MATLAB® 代码，*成为*，您就能构建深度学习模型。了解如何使用 MATLAB 帮助您执行深度学习任务。
易于访问较新的模型，包括 GoogLeNet、 VGG-16、 VGG-19、AlexNet、ResNet-50、ResNet-101 和 Inception-v3
。
加速 NVIDIA® GPU、云和数据中心资源上的算法，而*专门编程。
使用 MATLAB 应用程序和可视化工具，创建、修改和分析复杂的深度神经网络架构。
使用应用程序自动进行图像、视频和音频数据的真实值 (ground-truth) 标注。
处理来自 Caffe 和 TensorFlow-Keras 的模型。
MATLAB 支持 ONNX™，所以您可以使用 PyTorch 和 MxNet 之类的框架与同事协作。
Manufacturers of equipment used in manufacturing, testing, and power generation applications face complex challenges to develop embedded applications that integrate with mechanical, electrical, control, and ** processing systems. Forward-looking companies are turning to Model-Based Design to redefine the way they perform system-level design.
Model-Based Design enables industrial equipment makers to create executable specifications in the form of Simulink® models that provide clear design direction to diverse engineering groups.
Sharing models shifts the focus of the development process from design and test on hardware to design and test with models, enabling early verification across domains before investing in prototypes. Machine makers then leverage code-generation technology to reduce rework, link code to design, and allow software engineers to focus on software architecture.
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