MATLAB 助力量化金融和风险管理
使用 MATLAB 可以导入数据、开发算法、调试代码、扩展处理能力等。
只需用几行 MATLAB® 代码，即可进行金融计算的建模并对其进行验证，通过并行处理来提高模型运算速度，然后直接将它们运用于日常业务中。
良好机构使用 MATLAB 来确定利率、进行压力测试、管理数十亿美元的投资组合，并在瞬间完成复杂金融产品的交易。
MATLAB 可进行快速运算：运行风险和投资组合分析模型可比在 R 中快达 120 倍，比在 Excel/VBA 中快达100 倍，比 Python快达 64 倍。
MATLAB 可以自动生成记录供模型复查以及满足监管合规的要求。
分析师可以使用预置的应用和工具来可视化中间结果并调试模型。
IT 团队可以将用MATLAB开发的模型直接部署到桌面和 Web 应用程序中（如 Excel、Tableau、Java、C++ 和 Python）。
MATLAB 含有从免费和付费来源（包括 Bloomberg、Thomson Reuters、FactSet、FRED 和 Twitter）导入历史和实时市场数据的界面。
MATLAB 可以对从各种数据源导入的大量实时数据流进行处理 。
自主机器人的路径规划和导航 使用 MATLAB 和 Simulink 简化机器人路径规划和导航的复杂任务。此演示介绍如何仿真自主机器人，只使用三个组件：路径、汽车模型和路径跟踪算法。
设计硬件平台
设计和分析三维刚体机械机构（如汽车平台和机械臂）和执行机构（如机电或流体系统）。通过直接向 Simulink 中导入 URDF 文件或利用 SolidWorks 和 Onshape 等 CAD 软件，您可以直接使用现有 CAD 文件。添加摩擦等约束条件，使用电气、液压或气动以及其他组件进行多域系统建模 (2:15)。运行后，可将设计模型重用为数字映射。
采集传感器数据
可通过 ROS 连接到传感器。摄像机、LiDAR 和 IMU 等特定传感器有 ROS 消息，可转换为 MATLAB 数据类型进行分析和可视化。
您可以自动化常见传感器处理工作流程，比如导入和批处理大型数据集、传感器校准、降噪、几何变换、分割和配准。
使用 MATLAB 开发、扩展和部署深度学习模型
MATLAB 可让一个用户实施端到端的工作流程，使用 Deep Learning Toolbox™ 开发和训练深度学习模型。然后，可以通过 Parallel Computing Toolbox 和 MATLAB Parallel Server 使用云和集群资源扩展训练，随后使用 GPU Coder 部署到数据中心或嵌入式设备。
使用 GPU 开发深度学习和其他计算密集型分析
MATLAB 是端到端工作流程平台，适用于 AI 和深度学习开发。MATLAB 提供工具和应用程序，用于导入训练数据集、可视化和调试、利用GPU对CNN进行扩展训练和实现部署。
使用一行代码即可扩展到台式机、云和群集上的其他计算资源和 GPU 资源。
MATLAB 应用程序让您看到不同的算法如何处理您的数据。在您获得所需结果之前反复迭代，然后自动生成 MATLAB 程序，以便对您的工作进行重现或自动处理。
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