matlab百科_放心购买_matlab 2021a

科学软件网提供的软件覆盖各个学科，软件数量达1000余款，满足各高校和企事业单位的科研需求。此外，科学软件网还提供软件培训和研讨会服务，目前视频课程达68门，涵盖34款软件。
MATLAB® 代码可直接用于生产并安全地部署，与企业 IT 系统、数据源和运营技术集成。IT 部门可以跟工程团队合作：
在 Windows® 和 Linux® 上运行可靠、安全、可扩展的生产应用程序，可在本地或在 AWS® 和 Microsoft® Azure® 等公共云上部署。
使用行业标准安全机制对数据进行身份验证、授权访问和加密。 
直接集成到现有系统和数据，包括 Tableau®、TIBCO® Spotfire® 和 Power BI 等现代分析系统。
匹配现有DevOps流程和工具，使能够自行将其模型、算法和应用程序部署到生产系统，而*重新编码。
利用预置的行业特定 MATLAB 和 Simulink 工具箱，让用户能够快速开始工作。

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 。

感知环境
利用内置的 MATLAB 应用程序，可交互地执行对象检测和追踪、运动评估、三维点云处理和传感器融合。使用卷积网络 (CNN)，运用深度学行图像分类、回归分析和特征学习。
将您的算法自动转换为 C/C++、**、HDL 或 CUDA 代码。
制定规划和决策
使用 LiDAR 传感器数据，通过 Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) 创建环境地图。
通过设计算法进行路径和运动规划，在受约束的环境中导航。使用路径规划器，计算任何给定地图中的无障碍路径。
设计算法，让机器人在面对不确定情况时能做出决策，在协作环境中执行安全操作。实现状态机，定义决策所需的条件和行动。
设计控制系统
您可以使用算法和应用程序，系统性地分析、设计和可视化复杂系统在时域和频域中的行为。
使用交互式方法（如波特回路整形和根轨迹方法）来自动调节补偿器参数。您可以调节增益调度控制器并多个调节目标，如参考跟踪、干扰抑制和稳定裕度。
代码生成和需求可追溯性有助于验证您的系统，确认符合要求。

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。
科学软件网不仅提供软件产品，更有多项附加服务免费提供，让您售后**！
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