matlab正版软件学习班 matlab 2020a 正版软件

科学软件网提供软件和培训服务已有19年，拥有丰富的经验，提供软件产品上千款，涵盖领域包括经管，仿真，地球地理，生物化学，工程科学，排版及网络管理等。同时还有的服务，现场培训+课程，以及本地化服务。
Engineers working toward an optimized design must develop their software and physical system together. MathWorks physical modeling tools bring accuracy and efficiency to this effort by enabling you to:
Assemble system-level models that span multiple physical domains and include the control system in a single environment
Create reusable models of your physical system with physical ports, in addition to input and output **s
Model custom physical components (mechanical, electrical, and other physical domains) using a MATLAB based physical modeling language
Extend your analysis with 3D visualization and additional simulation methods
You can convert the models of your physical system to C code and deploy the code to other environments for tasks such as hardware-in-the-loop (HIL) testing. These models support all phases of Model-Based Design.

从 MATLAB 生成代码
从 MATLAB 生成 C、C++、CUDA 和 HDL 代码，只需三个迭代步骤。从任意位置运行和部署代码，台式机、移动设备或嵌入式系统均可。MATLAB Coder 可以随着设计的推进自动生成新代码，*手工编码。这样可以加速并实现更多的设计迭代。
您可以将生成的代码作为源代码、静态库或动态库，集成到桌面或云端中脱离 MATLAB 环境运行的应用程序。您还可以将生成的代码打包成 MEX 函数并直接在 MATLAB 中使用。
从 Simulink 生成代码
使用 Embedded Coder®，将您的模型转换为高质量源代码和可执行文件，从而实现原型设计和生产。既可使用默认 C 和 C++ 设置，也可使用 SIMD 指令、数据存储类及内存区段代码放置进行优化以实现更高性能。生成 ANSI/ISO C/C++、MISRA-C 或 AUTOSAR 源代码，插入运行时系统。或者，生成完整的交钥匙可执行文件，自动下载并在您的自定义硬件设备上运行。
使用双向可追踪链接，检查模型的生成代码，或使用代码、数据、函数接口和代码指标，生成报告。

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。
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、低收益保证期权、定期保险和养老保险）进行定价。

投资管理
为投资经理开发并持续完善控制工具，提供当日风险报告、评估和交易等功能。
使用预置的工具，通过均值-方差、平均离差 (MAD)、条件风险值 (CVaR) 和 Black-Litterman 模型执行投资组合优化。
运用风险调整后的 alpha值、跟踪误差、大跌幅和夏普比率（Sharpe ratio）来衡量投资业绩。
风险管理
在整个风险模型生命周期内自动化、加强并提供可执行的报告。仅需三个月即可完成模型验证、模型审核、模型实施和合规审批的流程。
针对美联储银行压力测试（ CCAR）、多德-弗兰克法案压力测试 （DFAST）、巴塞尔协议3（Basel III） 和 欧盟偿付能力II（Solvency II） 这些要求来构建风险管理体系或压力测试架构。
使用模型和函数来量化风险暴露（如市场风险、信用风险和运营风险等），使用 VaR 和预期缺口回测进行模型的验证，用机器学习算法和文本分析作为传统方法的补充。
算法交易
使用传统方法（例如技术指标或计量经济模型）或更*的机器学习算法来制定交易策略。
使用 MATLAB 代码实时执行交易策略。
19年来，公司始终秉承、专注、专心的发展理念，厚积薄发，积累了大量的人才、技术以及行业经验，在行业内得到了大量用户的认可和高度价。
http://turntech8843.b2b168.com