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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。
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 。

Matlab在测试测量中的应用
Acquire, analyze, and explore data and automate tests
The MATLAB® environment for analysis provides the tools you need to acquire data and automate tasks. Within MATLAB and Simulink® you can control and acquire data from plug-in data acquisition boards, test instruments, Web cameras and frame grabbers, as well as send and receive messages over CAN buses.
Once you acquire data, you can interactively explore it and perform live visualization and data analysis. You can then build test systems, verify designs and concepts, and automate repetitive tasks. You can also deploy test applications built in MATLAB onto other computers.

MATLAB 和 Simulink 助力金属、材料和采矿
流程使用 MATLAB® 和 Simulink® 分析实时传感器数据，实施控制策略，并基于大数据和机器学习创建预测性维护系统。
MATLAB 和 Simulink 帮助采矿：
通过在高速传感器数据上应用数值技术来开发预测性维护系统
使用机器学习和历史数据来解决流程问题
使用数据建模来改进流程性能
采用数字化而非依赖于数据科学家或 IT 人员
仿真故障数据
传统上，根据传感器收集来的数据优化采矿厂和流程。
但是，传感器数据并不总适用于机器中多种可能的故障模式 。相反，您可以通过创建机器模型并仿真故障操作条件来使用仿真数据呈现故障。
Simulink 和 Simscape™ 让您构建可根据物理组件和动态描述其行为的机器模型。您可以通过修改参数值、注入故障和更改模型动态呈现机器的不同故障模式。
通过预测性维护和信号处理优化资产
MATLAB 可以帮助您根据设备的具体操作和架构特性开发自定义预测性维护算法。使用 Predictive Maintenance Toolbox™ 设计状态指示器和估算旋转钻井设备的剩余使用寿命。
您可以使用 Signal Processing Toolbox™ 自动控制回路的性能，远程确定管道中的腐蚀或点蚀程度，以及检测管道泄漏的位置和数量。

With MATLAB® and related data analysis products you perform analyses and gain insight into your data in a fraction of the time required with spreadsheets or traditional programming languages such as C, C++, or Visual Basic.
These products combine a powerful numeric engine and programming environment with interactive tools for statistical analysis, image processing, ** processing, and other domains. You can:
Access data from files, spreadsheets, databases, test equipment, data acquisition hardware, other software, or the Web
Explore your data to identify trends, test hypotheses, and estimate uncertainty
Create customized algorithms, visualizations, and models and publish customized reports
Share your analysis tools as MATLAB code or as standalone desktop or Web applications
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