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Material Design 3 全新的進階版本UI庫

在 Google 的 I/O 大會上，Material Design 系統迎來了重要更新Material Design 3，特別是在個性化功能上展現了全新的表現力。 Material You 的發布展示了動態顏色支持和組件升級，包括顏色擴展和主題更新。 以下是遷移和應用 Material Design 3 的關鍵點：

1. 主題遷移: 從M2到M3（MDC 1.4.0到1.5.0），更新主題為Material 3，將.*替換為3.*，同時更新部件樣式。

2. 顏色與主題: Material You擴展了顏色空間，引入第三色和從主色等衍生的插值色。 動態顏色可通過Material Theme Builder簡化配置，并支持Web和Figma的可視化。

3. 動態色彩生成: Material You在Android 12中根據壁紙自動生成動態調色板，根據用戶選擇分析顏色并應用到主題屬性中，確保對比度和可訪問性。

4. 代碼整合: 應用中需確保無硬編碼顏色，動態顏色通過DynamicColors類管理，如在()中添加一行動態顏色應用代碼。

5. 排版調整: Material 3簡化了標題、字幕等樣式，分為小、中、大三個等級，文本樣式更規則。

6. 組件更新: 如Top App Bar使用新表面色調，Bottom Navigation View的圖標和標簽顏色變化，FAB設計更新為圓角矩形等。

現在是時候將你的UI庫升級到Material Design 3，探索更加豐富和個性化的用戶體驗了。

matlab 如何使用循環語句

一、基本技術 ----------------------------------------------------- 1)MATLAB索引或引用(MATLAB Indexing or Referencing) 在MATLAB中有三種基本方法可以選取一個矩陣的子陣。 它們分別是 下標法，線性法和邏輯法(subscripted, linear, and logical)。 如果你已經熟悉這個內容，請跳過本節 1.1)下標法 非常簡單，看幾個例子就好。 A = 6:12; A([3,5]) ans = 8 10 A([3:2:end]) ans = 8 10 12 A = [11 14 17; ... 12 15 18; ... 13 16 19]; A(2:3,2) ans = 15 16 1.2)線性法 二維矩陣以列優先順序可以線性展開，可以通過現行展開后的元素序號 來訪問元素。 A = [11 14 17; ... 12 15 18; ... 13 16 19]; A(6) ans = 16 A([3,1,8]) ans = 13 11 18 A([3;1;8]) ans = 13 11 18 1.3)邏輯法 用一個和原矩陣具有相同尺寸的0-1矩陣，可以索引元素。 在某個 位置上為1表示選取元素，否則不選。 得到的結果是一個向量。 A = 6:10; A(logical([0 0 1 0 1])) ans = 8 10 A = [1 2 3 4]; B = [1 0 0 1]; A(logical(B)) ans = 1 4 ----------------------------------------------------- 2)數組操作和矩陣操作(Array Operations vs. Matrix Operations) 對矩陣的元素一個一個孤立進行的操作稱作數組操作；而把矩陣視為 一個整體進行的運算則成為矩陣操作。 MATLAB運算符*,/,,^都是矩陣 運算，而相應的數組操作則是.*, ./, ., .^ A=[1 0 ;0 1]; B=[0 1 ;1 0]; A*B % 矩陣乘法 ans = 0 1 1 0 A.*B % A和B對應項相乘 ans = 0 0 0 0 ------------------------------------------------------ 3)布朗數組操作(Boolean Array Operations) 對矩陣的比較運算是數組操作，也就是說，是對每個元素孤立進行的。 因此其結果就不是一個“真”或者“假”，而是一堆“真假”。 這個 結果就是布朗數組。 D = [-0.2 1.0 1.5 3.0 -1.0 4.2 3.14]; D >= 0 ans = 0 1 1 1 0 1 1 如果想選出D中的正元素： D = D(D>0) D = 1.0000 1.5000 3.0000 4.2000 3.1400 除此之外，MATLAB運算中會出現NaN,Inf,-Inf。 對它們的比較參見下例 Inf==Inf返回真 Inf<1返回假 NaN==NaN返回假 同時，可以用isinf，isnan判斷，用法可以顧名思義。 在比較兩個矩陣大小時，矩陣必須具有相同的尺寸，否則會報錯。 這是 你用的上size和isequal,isequalwithequalnans(R13及以后)。 ------------------------------------------------------ 4)從向量構建矩陣(Constructing Matrices from Vectors) 在MATLAB中創建常數矩陣非常簡單，大家經常使用的是： A = ones(5,5)*10 但你是否知道，這個乘法是不必要的？ A = 10; A = A(ones(5,5)) A = 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 類似的例子還有： v = (1:5); n = 3; M = v(:,ones(n,1)) M = 1 1 1 2 2 2 3 3 3 4 4 4 5 5 5 事實上，上述過程還有一種更加容易理解的實現方法： A = repmat(10,[5 5]); M = repmat([1:5], [1,3]); 其中repmat的含義是把一個矩陣重復平鋪，生成較大矩陣。 更多詳細情況，參見函數repmat和meshgrid。 ----------------------------------------------------- 5)相關函數列表(Utility Functions) ones 全1矩陣 zeros 全0矩陣 reshape 修改矩陣形狀 repmat 矩陣平鋪 meshgrid 3維plot需要用到的X－Y網格矩陣 ndgrid n維plot需要用到的X－Y－Z...網格矩陣 filter 一維數字濾波器，當數組元素前后相關時特別有用。 cumsum 數組元素的逐步累計 cumprod 數組元素的逐步累計 eye 單位矩陣 diag 生成對角矩陣或者求矩陣對角線 spdiags 稀疏對角矩陣 gallery 不同類型矩陣庫 Pascal Pascal 矩陣 hankel Hankel 矩陣 toeplitz Toeplitz 矩陣 ========================================================== 二、擴充的例子 ------------------------------------------------------ 6)作用于兩個向量的矩陣函數 假設我們要計算兩個變量的函數F F(x,y) = x*exp(-x^2 - y^2) 我們有一系列x值，保存在x向量中，同時我們還有一系列y值。 我們要對向量x上的每個點和向量y上的每個點計算F值。 換句話 說，我們要計算對于給定向量x和y的所確定的網格上的F值。 使用meshgrid，我們可以復制x和y來建立合適的輸入向量。 然后 可以使用第2節中的方法來計算這個函數。 x = (-2:.2:2); y = (-1.5:.2:1.5); [X,Y] = meshgrid(x, y); F = X .* exp(-X.^2 - Y.^2); 如果函數F具有某些性質，你甚至可以不用meshgrid，比如 F(x,y) = x*y ，則可以直接用向量外積 x = (-2:2); y = (-1.5:.5:1.5); x*y 在用兩個向量建立矩陣時，在有些情況下，稀疏矩陣可以更加有 效地利用存儲空間，并實現有效的算法。 我們將在第8節中以一個 實例來進行更詳細地討論. -------------------------------------------------------- 7)排序、設置和計數(Ordering, Setting, and Counting Operations) 在迄今為止討論過的例子中，對向量中一個元素的計算都是獨立 于同一向量的其他元素的。 但是，在許多應用中，你要做的計算 則可能與其它元素密切相關。 例如，假設你用一個向量x來表示一 個集合。 不觀察向量的其他元素，你并不知道某個元素是不是一 個冗余元素，并應該被去掉。 如何在不使用循環語句的情況下刪除 冗余元素，至少在現在，并不是一個明顯可以解決的問題。 解決這類問題需要相當的智巧。 以下介紹一些可用的基本工具 max 最大元素 min 最小元素 sort 遞增排序 unique 尋找集合中互異元素（去掉相同元素） diff 差分運算符[X(2) - X(1), X(3) - X(2), ... X(n) - X(n-1)] find 查找非零、非NaN元素的索引值 union 集合并 intersect 集合交 setdiff 集合差 setxor 集合異或 繼續我們的實例，消除向量中的多余元素。 注意：一旦向量排序后， 任何多余的元素就是相鄰的了。 同時，在任何相等的相鄰元素在向量 diff運算時變為零。 這是我們能夠應用以下策略達到目的。 我們現在 在已排序向量中，選取那些差分非零的元素。 % 初次嘗試。 不太正確! x = sort(x(:)); difference = diff(x); y = x(difference~=0); 這離正確結果很近了，但是我們忘了diff函數返回向量的元素個數比 輸入向量少1。 在我們的初次嘗試中，沒有考慮到最后一個元素也可能 是相異的。 為了解決這個問題，我們可以在進行差分之前給向量x加入 一個元素，并且使得它與以前的元素一定不同。 一種實現的方法是增 加一個NaN。 % 最終的版本。 x = sort(x(:)); difference = diff([x;NaN]); y = x(difference~=0); 我們使用(:)運算來保證x是一個向量。 我們使用~=0運算，而不用find 函數，因為find函數不返回NaN元素的索引值，而我們操作中差分的最 后元素一定是NaN。 這一實例還有另一種實現方式： y=unique(x); 后者當然很簡單，但是前者作為一個練習并非無用，它是為了練習使用 矢量化技術，并示范如何編寫你自己的高效代碼。 此外，前者還有一個 作用：Unique函數提供了一些超出我們要求的額外功能，這可能降低代 碼的執行速度。 假設我們不只是要返回集合x，而且要知道在原始的矩陣里每個相異元素 出現了多少個“復本”。 一旦我們對x排序并進行了差分，我們可以用 find來確定差分變化的位置。 再將這個變化位置進行差分，就可以得到 復本的數目。 這就是diff of find of diff的技巧。 基于以上的討論， 我們有： % Find the redundancy in a vector x x = sort(x(:)); difference = diff([x;max(x)+1]); count = diff(find([1;difference])); y = x(find(difference)); plot(y,count) 這個圖畫出了x中每個相異元素出現的復本數。 注意，在這里我們避開了 NaN，因為find不返回NaN元素的索引值。 但是，作為特例，NaN和Inf 的復本數可以容易地計算出來： count_nans = sum(isnan(x(:))); count_infs = sum(isinf(x(:))); 另一個用于求和或者計數運算的矢量化技巧是用類似建立稀疏矩陣的方 法實現的。 這還將在第9節中作更加詳細的討論. ------------------------------------------------------- 8)稀疏矩陣結構(Sparse Matrix Structures) 在某些情況下，你可以使用稀疏矩陣來增加計算的效率。 如果你構造一 個大的中間矩陣，通常矢量化更加容易。 在某些情況下，你可以充分利 用稀疏矩陣結構來矢量化代碼，而對于這個中間矩陣不需要大的存儲空 間。 假設在上一個例子中，你事先知道集合y的域是整數的子集， {k+1,k+2,...k+n}；即， y = (1:n) + k 例如，這樣的數據可能代表一個調色板的索引值。 然后，你就可以對集 合中每個元素的出現進行計數（構建色彩直方圖？譯者）。 這是對上一 節中diff of find of diff技巧的一種變形。 現在讓我們來構造一個大的m x n矩陣A，這里m是原始x向量中的元素數， n是集合y中的元素數。 A(i,j) = 1 if x(i) = y(j) 0 otherwise 回想一下第3節和第4節，你可能認為我們需要從x和y來構造矩陣A。 如果 當然可以，但要消耗許多存儲空間。 我們可以做得更好，因為我們知道， 矩陣A中的多數元素為0，x中的每個元素對應的行上只有一個值為1。 以下就是構造矩陣的方法（注意到y(j) = k+j，根據以上的公式）： x = sort(x(:)); A = sparse(1:length(x), x+k, 1, length(x), n); 現在我們對A的列進行求和，得到出現次數。 count = sum(A); 在這種情況下，我們不必明確地形成排序向量y，因為我們事先知道 y = 1:n + k. 這里的關鍵是使用數據，（也就是說，用x控制矩陣A的結構）。 由于x在 一個已知范圍內取整數值，我們可以更加有效地構造矩陣。 假設你要給一個很大矩陣的每一列乘以相同的向量。 使用稀疏矩陣，不僅 可以節省空間，并且要比在第5節介紹的方法更加快速. 下面是它的工作 方式： F = rand(1024,1024); x = rand(1024,1); % 對F的所有行進行點型乘法. Y = F * diag(sparse(x)); % 對F的所有列進行點型乘法. Y = diag(sparse(x)) * F; 我們充分利用矩陣乘法算符來執行大規模運算，并使用稀疏矩陣以防止臨 時變量變得太大。 -------------------------------------------------------- 9)附加的例子(Additional Examples) 下面的例子使用一些在本技術手冊中討論過的方法，以及其它一些相關方 法。 請嘗試使用tic 和toc（或t=cputime和cputime-t），看一下速度加快 的效果。 >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>> 用于計算數組的雙重for循環。 使用的工具：數組乘法 優化前： A = magic(100); B = pascal(100); for j = 1:100 for k = 1:100; X(j,k) = sqrt(A(j,k)) * (B(j,k) - 1); end end 優化后： A = magic(100); B = pascal(100); X = sqrt(A).*(B-1); >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>> 用一個循環建立一個向量，其元素依賴于前一個元素 使用的工具：FILTER, CUMSUM, CUMPROD 優化前： A = 1; L = 1000; for i = 1:L A(i+1) = 2*A(i)+1; end 優化后： L = 1000; A = filter([1],[1 -2],ones(1,L+1)); >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>> 如果你的向量構造只使用加法或乘法，你可使用cumsum或cumprod函數。 優化前： n=; V_B=100*ones(1,n); V_B2=100*ones(1,n); ScaleFactor=rand(1,n-1); for i = 2:n V_B(i) = V_B(i-1)*(1+ScaleFactor(i-1)); end for i=2:n V_B2(i) = V_B2(i-1)+3; end 優化后： n=; V_A=100*ones(1,n); V_A2 = 100*ones(1,n); ScaleFactor=rand(1,n-1); V_A=cumprod([100 1+ScaleFactor]); V_A2=cumsum([100 3*ones(1,n-1)]); >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>> 向量累加，每5個元素進行一次： 工具：CUMSUM , 向量索引 優化前： % Use an arbitrary vector, x x = 1; y = []; for n = 5:5:length(x) y = [y sum(x(1:n))]; end 優化后(使用預分配)： x = 1; ylength = (length(x) - mod(length(x),5))/5; % Avoid using ZEROS command during preallocation y(1:ylength) = 0; for n = 5:5:length(x) y(n/5) = sum(x(1:n)); end 優化后(使用矢量化,不再需要預分配)： x = 1; cums = cumsum(x); y = cums(5:5:length(x)); >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>> 操作一個向量，當某個元素的后繼元素為0時，重復這個元素： 工具：FIND, CUMSUM, DIFF 任務：我們要操作一個由非零數值和零組成的向量，要求把零替換成為 它前面的非零數值。 例如，我們要轉換下面的向量： a=2; b=3; c=5; d=15; e=11; x = [a 0 0 0 b 0 0 c 0 0 0 0 d 0 e 0 0 0 0 0]; 為： x = [a a a a b b b c c c c c d d e e e e e e]; 解(diff和cumsum是反函數)： valind = find(x); x(valind(2:end)) = diff(x(valind)); x = cumsum(x); >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>> 將向量的元素累加到特定位置上 工具：SPARSE 優化前： % The values we are summing at designated indices values = [20 15 45 50 75 10 15 15 35 40 10]; % The indices associated with the values are summed cumulatively indices = [2 4 4 1 3 4 2 1 3 3 1]; totals = zeros(max(indices),1); for n = 1:length(indices) totals(indices(n)) = totals(indices(n)) + values(n); end 優化后： indices = [2 4 4 1 3 4 2 1 3 3 1]; totals = full(sparse(indices,1,values)); 注意：這一方法開辟了稀疏矩陣的新用途。 在使用sparse命令創建稀疏矩陣 時，它是對分配到同一個索引的所有值求和，而不是替代已有的數值。 這稱 為向量累加，是MATLAB處理稀疏矩陣的方式。

我是學的機械自動化的，需要學習matlab嗎，我知道它是一個數學軟件，它的應用廣泛嗎

MATLAB具備卓越的數值計算能力外，它還提供了專業水平的符號計算，文字處理，可視化建模仿真和實時控制等功能。 你可以看看這個： MATLAB的基本數據單位是矩陣，它的指令表達式與數學,工程中常用的形式十分相似,故用MATLAB來解算問題要比用C,FORTRAN等語言完相同的事情簡捷得多.在新的版本中也加入了對C,FORTRAN,c++ ,JAVA的支持.可以直接調用,用戶也可以將自己編寫的實用程序導入到MATLAB函數庫中方便自己以后調用，此外許多的MATLAB愛好者都編寫了一些經典的程序，用戶可以直接進行下載就可以用，非常的方便。 MATLAB的基礎是矩陣計算,但是由于他的開放性,并且mathwork也吸收了像maple等軟件的優點,使MATLAB成為一個強大的數學軟件當前流行的MATLAB 6.5/7.0包括擁有數百個內部函數的主包和三十幾種工具包(Toolbox).工具包又可以分為功能性工具包和學科工具包.功能工具包用來擴充MATLAB的符號計算,可視化建模仿真,文字處理及實時控制等功能.學科工具包是專業性比較強的工具包,控制工具包,信號處理工具包,通信工具包等都屬于此類.開放性使MATLAB廣受用戶歡迎.除內部函數外,所有MATLAB主包文件和各種工具包都是可讀可修改的文件,用戶通過對源程序的修改或加入自己編寫程序構造新的專用工具包的官方網站：的優勢和特點（1）友好的工作平臺和編程環境MATLAB由一系列工具組成。 這些工具方便用戶使用MATLAB的函數和文件，其中許多工具采用的是圖形用戶界面。 包括MATLAB桌面和命令窗口、歷史命令窗口、編輯器和調試器、路徑搜索和用于用戶瀏覽幫助、工作空間、文件的瀏覽器。 隨著MATLAB的商業化以及軟件本身的不斷升級，MATLAB的用戶界面也越來越精致，更加接近Windows的標準界面，人機交互性更強，操作更簡單。 而且新版本的MATLAB提供了完整的聯機查詢、幫助系統，極大的方便了用戶的使用。 簡單的編程環境提供了比較完備的調試系統，程序不必經過編譯就可以直接運行，而且能夠及時地報告出現的錯誤及進行出錯原因分析。 （2）簡單易用的程序語言Matlab一個高級的距陣/陣列語言，它包含控制語句、函數、數據結構、輸入和輸出和面向對象編程特點。 用戶可以在命令窗口中將輸入語句與執行命令同步，也可以先編寫好一個較大的復雜的應用程序(M文件)后再一起運行。 新版本的MATLAB語言是基于最為流行的C＋＋語言基礎上的，因此語法特征與C＋＋語言極為相似，而且更加簡單，更加符合科技人員對數學表達式的書寫格式。 使之更利于非計算機專業的科技人員使用。 而且這種語言可移植性好、可拓展性極強，這也是MATLAB能夠深入到科學研究及工程計算各個領域的重要原因。 （3）強大的科學計算機數據處理能力MATLAB是一個包含大量計算算法的集合。 其擁有600多個工程中要用到的數學運算函數，可以方便的實現用戶所需的各種計算功能。 函數中所使用的算法都是科研和工程計算中的最新研究成果，而前經過了各種優化和容錯處理。 在通常情況下，可以用它來代替底層編程語言，如C和C++ 。 在計算要求相同的情況下，使用MATLAB的編程工作量會大大減少。 MATLAB的這些函數集包括從最簡單最基本的函數到諸如距陣，特征向量、快速傅立葉變換的復雜函數。 函數所能解決的問題其大致包括矩陣運算和線性方程組的求解、微分方程及偏微分方程的組的求解、符號運算、傅立葉變換和數據的統計分析、工程中的優化問題、稀疏矩陣運算、復數的各種運算、三角函數和其他初等數學運算、多維數組操作以及建模動態仿真等。 （4）出色的圖形處理功能MATLAB自產生之日起就具有方便的數據可視化功能，以將向量和距陣用圖形表現出來，并且可以對圖形進行標注和打印。 高層次的作圖包括二維和三維的可視化、圖象處理、動畫和表達式作圖。 可用于科學計算和工程繪圖。 新版本的MATLAB對整個圖形處理功能作了很大的改進和完善，使他不僅在一般數據可視化軟件都具有的功能（例如二維曲線和三維曲面的繪制和處理等）方面更加完善，而且對于一些其他軟件所沒有的功能（例如圖形的光照處理、色度處理以及四維數據的表現等），MATLAB同樣表現了出色的處理能力。 同時對一些特殊的可視化要求，例如圖形對話等，MATLAB也有相應的功能函數，保證了用戶不同層次的要求。 另外新版本的MATLAB還著重在圖形用戶界面（GUI）的制作上作了很大的改善，對這方面有特殊要求的用戶也可以得到滿足。 （5）應用廣泛的模塊集合工具箱MATLAB對許多專門的領域都開發了功能強大的模塊集和工具箱。 一般來說，他們都是由特定領域的專家開發的，用戶可以直接使用工具箱學習、應用和評估不同的方法而不需要自己編寫代碼。 目前，MATLAB已經把工具箱延伸到了科學研究和工程應用的諸多領域，諸如數據采集、數據庫接口、概率統計、樣條擬合、優化算法、偏微分方程求解、神經網絡、小波分析、信號處理、圖像處理、系統辨識、控制系統設計、LMI控制、魯棒控制、模型預測、模糊邏輯、金融分析、地圖工具、非線性控制設計、實時快速原型及半物理仿真、嵌入式系統開發、定點仿真、DSP與通訊、電力系統仿真等，都在工具箱（Toolbox）家族中有了自己的一席之地。 （6）實用的程序接口和發布平臺新版本的MATLAB可以利用MATLAB編譯器和C/C++數學庫和圖形庫，將自己的MATLAB程序自動轉換為獨立于MATLAB運行的C和C++代碼。 允許用戶編寫可以和MATLAB進行交互的C或C＋＋語言程序。 另外，MATLAB網頁服務程序還容許在Web應用中使用自己的MATLAB數學和圖形程序。 MATLAB的一個重要特色就是他有一套程序擴展系統和一組稱之為工具箱的特殊應用子程序。 工具箱是MATLAB函數的子程序庫，每一個工具箱都是為某一類學科專業和應用而定制的，主要包括信號處理、控制系統、神經網絡、模糊邏輯、小波分析和系統仿真等方面的應用。 （7）應用軟件開發（包括用戶界面）在開發環境中，使用戶更方便地控制多個文件和圖形窗口；在編程方面支持了函數嵌套，有條件中斷等；在圖形化方面，有了更強大的圖形標注和處理功能，包括對性對起連接注釋等；在輸入輸出方面，可以直接向Excel和HDF5。 (8) Matlab常用工具箱介紹(英漢對照)Matlab Main Toolbox——matlab主工具箱Control System Toolbox——控制系統工具箱Communication Toolbox——通訊工具箱Financial Toolbox——財政金融工具箱System Identification Toolbox——系統辨識工具箱Fuzzy Logic Toolbox——模糊邏輯工具箱Higher-Order Spectral Analysis Toolbox——高階譜分析工具箱Image Processing Toolbox——圖象處理工具箱LMI Control Toolbox——線性矩陣不等式工具箱Model predictive Control Toolbox——模型預測控制工具箱μ-Analysis and Synthesis Toolbox——μ分析工具箱Neural Network Toolbox——神經網絡工具箱Optimization Toolbox——優化工具箱Partial Differential Toolbox——偏微分方程工具箱Robust Control Toolbox——魯棒控制工具箱Signal Processing Toolbox——信號處理工具箱Spline Toolbox——樣條工具箱Statistics Toolbox——統計工具箱Symbolic Math Toolbox——符號數學工具箱Simulink Toolbox——動態仿真工具箱System Identification Toolbox——系統辨識工具箱Wavele Toolbox——小波工具箱例如：控制系統工具箱包含如下功能：連續系統設計和離散系統設計狀態空間和傳遞函數以及模型轉換時域響應（脈沖響應、階躍響應、斜坡響應）頻域響應（Bode圖、Nyquist圖）根軌跡、極點配置1.補充新的內容：MATLAB R2007b正式發布了！MATLAB 2007b于2007年秋節正式發布，TMW正式發布了MATLAB R2007b，新版本涵蓋：Simulink 7、新產品Simulink Design Verifier、Link for Analog Devices VisualDSP以及82個產品模塊的更新升級及Bug修訂。 從現在開始，MathWorks公司將每年進行兩次產品發布，時間分別在每年的3月和9 月，而且，每一次發布都會包含所有的產品模塊，如產品的new feature、bug fixes和新產品模塊的推出。 在R2007b中（MATLAB 7.4,Simulink 6.6），主要更新了多個產品模塊、增加了多達350個新特性、增加了對64位Windows的支持，并新推出了工具箱。 R2007b, released on March 1, 2007, includes updates to MATLAB and Simulink, two new products released since R2007b, and updates and bug fixes to 82 other products. R2007b adds support for the Intel? based Mac, Windows Vista?, and 64-bit Sun Solaris? SPARC platforms.這次的升級做了重大的增強，也升級了以下各版本，提供了MATLAB、SIMULINK的升級以及其他最新的模塊的升級。 這個Matlab 2007版本不僅僅提高了產品質量，同時也提供了新的用于數據分析、大規模建模、固定點開發、編碼等新特征。 其中MATLAB Builder for 擴展了MATLAB Compiler的功能，主要有： 可以打包MATLAB函數，使網絡程序員可以通過C#，等語言訪問這些函數； 創建組件來保持MATLAB的靈活性； 創建COM組件； 將源自MATLAB函數的錯誤作為一個標準的管理異常來處理。 R2007b 提供了重大的新功能： 直接在命令行使用 Real-Time Workshop 的 嵌入式 MATLAB 函數的 C 代碼生成。 另外，Simulink 中的嵌入式 MATLAB 函數塊支持多 M 文件中的算法。 MATLAB R2007b新版本中，產品模塊進行了一些調整，MATLAB Builder for COM的功能集成到MATLAB Builder for 中去了，Finacial Time Series Toolbox的功能集成到Financial Toolbox中了。 MATLAB 將高性能的數值計算和可視化集成在一起，并提供了大量的內置函數，從而被廣泛地應用于科學計算、控制系統、信息處理等領域的分析、仿真和設計工作，而且利用 MATLAB 產品的開放式結構，可以非常容易地對 MATLAB 的功能進行擴充，從而在不斷深化對問題認識的同時，不斷完善 MATLAB 產品以提高產品自身的競爭能力。 作為和Mathematica、Maple并列的三大數學軟件。 其強項就是其強大的矩陣計算以及仿真能力。 要知道Matlab的由來就是Matrix + Laboratory = Matlab，所以這個軟件在國內也被稱作《矩陣實驗室》。 每次MathWorks發布Matlab的同時也會發布仿真工具Simulink。 在歐美很多大公司在將產品投入實際使用之前都會進行仿真試驗，他們所主要使用的仿真軟件就是Simulink。 Matlab提供了自己的編譯器：全面兼容C++以及 Fortran兩大語言。 所以Matlab是工程師，科研工作者手上最好的語言，最好的工具和環境。 Matlab 已經成為廣大科研人員的最值得信賴的助手和朋友！

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相關標簽： 使用MATLAB的心得、 定制化、 性能優化和可訪問性、 使用Material、 Components增強你的Android應用、

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