Для программистов инструментарий MATLAB может оказаться весьма полезным. Статистические методы, такие как описательная или логическая статистика, легко реализовать. То же самое верно и для машинного обучения. Современные задачи можно решать с помощью самых разных моделей. Приложения для работы с большими данными также могут использовать используемые методы.
Подходящие кривые
Набор инструментов для подгонки кривых помогает в анализе шаблонов распределения данных. Можно предвидеть будущие тренды, как только будет получен конкретный тренд, который может быть кривой или поверхностью. Возможны дополнительные графические, интегральные и производные расчеты, интерполяция и другие задачи.
Системы управления определенного типа достижимы. Могут быть получены графики Боде, графики Найквиста, динамика разомкнутого и замкнутого контура, управляемость и наблюдаемость, а также другие факторы. Можно визуализировать различные методы управления, такие как PD, PI и PID. Возможен анализ во временной или частотной области.
Обработка сигналов
Различные инженерные дисциплины преподают сигналы, системы и цифровую обработку сигналов. Но MATLAB предлагает возможность должным образом визуализировать это. К любому заданному сигналу могут быть применены различные преобразования, в том числе Лапласа, Z и другие. Теорему можно проверить. Возможен анализ во временной или частотной области. Существует множество доступных встроенных функций.
Отображение
Картографирование можно использовать во многих отраслях. Например, инструмент MapReduce, который имеет множество реальных приложений, очень важен в области больших данных. Анализ кражи или обнаружение финансового мошенничества, модели регрессии и непредвиденные обстоятельства. Картирование данных можно использовать для анализа, методов прогнозирования в социальных сетях, мониторинга данных и т. Д.
Углубленное обучение
Это тип машинного обучения, который можно использовать для анализа изображений в медицине, распознавания речи и обнаружения финансовых махинаций. Вы можете использовать различные технологии, включая анализ временных рядов, искусственные нейронные сети (ИНС) и нечеткую логику.
Анализ финансов
Перед началом любого проекта предприниматель должен провести тщательное расследование и финансовый анализ, чтобы определить наилучший план действий. Все необходимые инструменты содержатся в MATLAB. Можно выделить такие компоненты, как прибыльность, платежеспособность, ликвидность и стабильность. Можно оценить оценку бизнеса, бюджетирование капиталовложений, стоимость капитала и т.д.
Обработка изображений
Самым распространенным приложением, которое мы наблюдаем почти каждый день, являются бары. При доставке данных с удаленных спутников, а также при их приеме и декодировании, существенную роль также играет цифровая обработка изображений. Все эти приложения могут поддерживаться существующими алгоритмами.
Анализ текста
Анализ тональности может быть выполнен по тексту. В течение нескольких миллисекунд после ввода любого текста Google возвращает миллионы результатов поиска. Анализ текста делает все это возможным. В криминалистике возможно сравнение почерка. Одна часть программного обеспечения, которая может делать все, без ограничений приложений.
Проектирование электромобилей
Используется для моделирования электромобилей и анализа их производительности при изменении входных параметров системы. Сравнение скорости и крутящего момента, проектирование и моделирование транспортного средства, еще много чего.
Аэрокосмическая промышленность
Этот набор инструментов в MATLAB используется для анализа предложений ресурсов для анализа речи, акустических измерений и обработки звука. Он также предлагает методы извлечения звуковых и речевых характеристик и преобразования звуковых сигналов.
Заключение:
Он предлагает значительную библиотеку математических операций для решения обыкновенных дифференциальных уравнений и выполнения линейной алгебры, статистики, анализа Фурье, фильтрации, оптимизации и численного интегрирования. Он предлагает инструменты для создания персонализированных графиков, а также встроенную графику для визуализации данных.
