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许可形式单机和网络版
原产地美国
介质下载
适用平台windows,mac,linux
北京天演融智软件有限公司(科学软件网)前身是北京世纪天演科技有限公司,成立于2001年,专注为国内高校、科研院所和以研发为主的企事业单位提供科研软件和服务的国家。
**数以百万计的和科学家使用 MATLAB? 来分析和设计可改变世界的系统和产品。MATLAB 广泛应用于汽车主动安全系统、行星际宇宙飞船、健康设备、智能电网和 LTE 蜂窝网络。它用于机器学习、信号处理、图像处理、计算机视觉、通讯、计算金融学、控制设计、机器人学等等。
技术计算语言
**数以百万计的和科学家使用 MATLAB? 来分析和设计可改变世界的系统和产品。MATLAB 广泛应用于汽车主动安全系统、行星际宇宙飞船、健康设备、智能电网和 LTE 蜂窝网络。它用于机器学习、信号处理、图像处理、计算机视觉、通讯、计算金融学、控制设计、机器人学等等。
数学、图形、编程
MATLAB 平台为解决工程和科学问题进行了优化。基于矩阵的 MATLAB 语言是世界上自然的计算数学表示方法。内置图形使得可视化和洞察数据变得简单易行。大量的预制工具箱库可让您即刻开始使用对您的应用领域至关重要的算 法。桌面环境鼓励试验、探索和发现。这些 MATLAB 工具和功能全部经过严格测试,并为相互协同工作而定制。
扩展、集成、部署
MATLAB 帮助您让想法追赶桌面的限制。您可以对大型数据集运行分析,并扩展到集群和云。MATLAB 代码可以与其他语言集成,从而允许您将算法和应用程序部署在 Web、企业和生产系统内。
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在 GPU 上扩展 MATLAB 只需较少的代码更改
使用 500 多个支持 CUDA 的 MATLAB 函数,在 NVIDIA GPU 上运行 MATLAB 代码。使用工具箱中启用了 GPU 的函数,实现深度学习、机器学习、计算机视觉和信号处理等应用。Parallel Computing Toolbox 提供 gpuArray,这是一个具有关联函数的数组类型,可让您直接从 MATLAB 在支持 CUDA 的 NVIDIA GPU 上执行计算,而*学习低级 GPU 计算库。
*编写任何额外代码即可使用 GPU 资源,因此可以专注于应用本身而不是性能调优。
使用 parfor 和 spmd 等并行语言结构,可以在多个 GPU 上执行计算。在多个 GPU 上训练模型只需轻松调整训练选项。
借助 MATLAB,*任何额外 C 编程,还可以将您的现有 CUDA kernel集成到 MATLAB 应用程序。
部署从 MATLAB 生成的 CUDA 代码,使用 TensorRT 实现推理部署
使用 GPU Coder 从 MATLAB 代码生成优化的 CUDA 代码,用于深度学习、嵌入式视觉和自主系统。生成的代码自动调用优化的 NVIDIA CUDA 库,包括 TensorRT、cuDNN 和 cuBLAS,可在 NVIDIA GPU 上低延迟、高吞吐量地运行。将生成的代码作为源代码、静态库或动态库集成到您的项目,然后部署这些代码,从而可在 NVIDIA Volta®、NVIDIA Tesla®、NVIDIA Jetson® 和 NVIDIA DRIVE® 等 GPU 上运行。
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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。
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Discrete-event simulation with SimEvents® provides capabilities for analyzing and optimizing event-driven communication using hybrid system models, agent-based models, state charts, and process flows.
Within this integrated modeling and data analysis environment, you can:
Design distributed control systems, hardware architectures, and sensor and communication networks for aerospace, automotive, and electronics applications
Model process flows, perform capacity planning, and optimize supply chains for manufacturing and operations
Analyze and optimize end-to-end latencies, throughput, packet loss, and other performance characteristics of communication networks
Customize queues, routing algorithms, processing delays, and prioritization schemes
Simulate hybrid systems containing time-based, event-based, and agent-based components
Simulate event-driven processes, such as mission plans with autonomous agents or the stages of a manufacturing process
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