Matlab პროგრამირების ენა. Matlab პროგრამის აღწერა

MatLab პაკეტი შეიქმნა Math Works-ის მიერ ათზე მეტი წლის წინ. ასობით მეცნიერისა და პროგრამისტის მუშაობა მიზნად ისახავს მისი შესაძლებლობების მუდმივ გაფართოებას და ძირითადი ალგორითმების გაუმჯობესებას. ამჟამად MatLab არის ძლიერი და უნივერსალური ინსტრუმენტი ადამიანის საქმიანობის სხვადასხვა სფეროში წარმოქმნილი პრობლემების გადასაჭრელად.
სამუშაო გარემო MatLab 6.x, MatLab 7 აქვს მოსახერხებელი ინტერფეისი MatLab-ის ბევრ დამხმარე ელემენტზე წვდომისთვის.
როდესაც დაიწყებთ MatLab 6.x-ს, სამუშაო გარემო გამოჩნდება ეკრანზე , ნაჩვენებია ნახ. 1.

ბრინჯი. 1. MatLab 6.x პაკეტის სამუშაო გარემო

ეს გაკვეთილი გვასწავლის მატლაბში მუშაობის საფუძვლებს (შესავალი).

სამუშაო გარემო შეიცავს შემდეგ ელემენტებს:

მენიუ;
- ხელსაწყოთა პანელი ღილაკებით და ჩამოსაშლელი სიით;
- ფანჯარა ჩანართებით გაშვება პადიდა სამუშაო სივრცესაიდანაც მარტივად შეგიძლიათ წვდომა ToolBox-ის სხვადასხვა მოდულებსა და სამუშაო გარემოს შინაარსზე;
- ფანჯარა ჩანართებით ბრძანება ისტორიადა მიმდინარე დირექტორია,განკუთვნილია ადრე შეყვანილი ბრძანებების სანახავად და ხელახლა გამოძახებისთვის, ასევე მიმდინარე დირექტორიას დასაყენებლად;
- ბრძანების ფანჯარა ბრძანება ფანჯარამოციმციმე კურსორის შემცველი ბრძანების ხაზით;
- სტატუსის ზოლი.

ამ ლაბორატორიაში აღწერილი ყველა ბრძანება უნდა იყოს აკრეფილი ბრძანების სტრიქონში. თავად სიმბოლო, რომელიც მიუთითებს მაგალითებში მოცემული ბრძანების სტრიქონზე, არ საჭიროებს აკრეფას. სამუშაო ადგილის სანახავად მოსახერხებელია გადახვევის ზოლების ან კლავიშების გამოყენება , გადაადგილება მარცხნივ ან მარჯვნივ და , ზევით ან ქვევით გადასაადგილებლად. გასაღებების გამოყენების შესახებ , , , შემდგომში იქნება ნათქვამი. თუ მოულოდნელად, ბრძანების ფანჯრის სამუშაო ზონაში გადაადგილების შემდეგ, მოციმციმე კურსორის ბრძანების ხაზი გაქრება, უბრალოდ დააწკაპუნეთ .
მნიშვნელოვანია გვახსოვდეს, რომ ნებისმიერი ბრძანების ან გამონათქვამის აკრეფა უნდა დასრულდეს კლავიშის დაჭერით რათა MatLab პროგრამამ შეასრულოს ეს ბრძანება ან შეაფასოს გამოხატულება.

შენიშვნა 1

თუ რამდენიმე აღწერილი ფანჯარა აკლია MatLab 6.x სამუშაო გარემოში, მაშინ უნდა გადახვიდეთ მენიუში. ხედიაირჩიეთ შესაბამისი ელემენტები: Command Window, Command History, Current Directory, Workspace, Launch Pad.

2.1. არითმეტიკული გამოთვლები

MatLab-ის ჩაშენებული მათემატიკის ფუნქციები საშუალებას გაძლევთ იპოვოთ სხვადასხვა გამონათქვამის მნიშვნელობა. MatLab იძლევა შედეგის გამომავალი ფორმატის კონტროლის შესაძლებლობას. გამონათქვამების შეფასების ბრძანებებს აქვთ ყველა მაღალი დონის პროგრამირების ენისთვის დამახასიათებელი ფორმა.

2.1.1. მარტივი გამოთვლები

ჩაწერეთ 1+2 ბრძანების ხაზზე და დააჭირეთ . შედეგად, MatLab ბრძანების ფანჯარა აჩვენებს შემდეგს:

» 1+2
ans =
3
» |

რა გააკეთა MatLab პროგრამამ? ჯერ მან გამოთვალა ჯამი 1+2, შემდეგ დაწერა შედეგი სპეციალურ ცვლადზე ans და აჩვენა მისი მნიშვნელობა 3-ის ტოლი ბრძანების ფანჯარაში. პასუხის ქვემოთ არის ბრძანების ხაზი მოციმციმე კურსორით, რაც მიუთითებს იმაზე, რომ MatLab მზად არის შემდგომი გამოთვლებისთვის. თქვენ შეგიძლიათ აკრიფოთ ახალი გამონათქვამები ბრძანების ხაზზე და იპოვოთ მათი მნიშვნელობა.

თუ საჭიროა წინა გამოთქმასთან მუშაობის გაგრძელება, მაგალითად, გამოთვალეთ (1+2)/4.5, მაშინ უმარტივესი გზაა არსებული შედეგის გამოყენება, რომელიც ინახება ans ცვლადში. ჩაწერეთ ans/4.5 ბრძანების ხაზზე (წერტილი გამოიყენება ათწილადების შეყვანისას) და დააჭირეთ , გამოდის:

» ans/4.5
ans =
0.6667
» |

შენიშვნა 2

ფორმა, რომლითაც გამოდის გამოთვლის შედეგები, დამოკიდებულია MatLab-ში დაყენებულ გამომავალ ფორმატზე. ქვემოთ მოცემულია, თუ როგორ უნდა დააყენოთ ძირითადი გამომავალი ფორმატები.

2.1.2. გაანგარიშების შედეგის გამომავალი ფორმატები

შედეგის საჭირო გამომავალი ფორმატი განისაზღვრება მომხმარებლის მიერ MatLab მენიუდან. აირჩიეთ მენიუდან ფაილიაბზაცი პრეფერენციებიეკრანზე გამოჩნდება დიალოგური ფანჯარა პრეფერენციებიგამომავალი ფორმატის დასაყენებლად, დარწმუნდით, რომ ელემენტი არჩეულია მარცხენა პანელის სიაში ბრძანება ფანჯარა. ფორმატი დაყენებულია ჩამოსაშლელი სიიდან რიცხვითი ფორმატიპანელები ტექსტი ჩვენება.
ამ დროისთვის ჩვენ გავაანალიზებთ მხოლოდ ყველაზე ხშირად გამოყენებულ ფორმატებს. აირჩიეთ მოკლეჩამოსაშლელ სიაში რიცხვითი ფორმატი MatLab 6.x-ში. დახურეთ დიალოგური ფანჯარა OK დაწკაპუნებით. მოკლე მცურავი წერტილის ფორმატი გამოთვლის შედეგების გამოსატანად ახლა დაყენებულია მოკლედ, რომელიც აჩვენებს მხოლოდ ოთხ ციფრს ეკრანზე ათობითი წერტილის შემდეგ. ჩაწერეთ 100/3 ბრძანების ხაზზე და დააჭირეთ .
შედეგი გამოდის მოკლე ფორმატში:

» 100/3
ans =
33.3333

ეს გამომავალი ფორმატი შენარჩუნდება ყველა შემდგომი გამოთვლებისთვის, თუ სხვა ფორმატი არ არის დაყენებული. გთხოვთ გაითვალისწინოთ, რომ MatLab-ში შესაძლებელია, რომ ზედმეტად დიდი ან პატარა რიცხვის ჩვენებისას შედეგი არ ჯდება მოკლე ფორმატში. გამოთვალეთ 100000/3, შედეგი იბეჭდება ექსპონენციალური ფორმით:

» 100000/3
ans =
Z.ZZZZe+004

იგივე მოხდება 1/3000-ის პოვნისას:

» 1/3000
ans =
Z.ZZZZe-004

თუმცა, საწყისი ფორმატის პარამეტრი შენარჩუნებულია შემდგომი გამოთვლების დროს; მცირე რაოდენობით, შედეგი კვლავ გამოვა მოკლე ფორმატში.

წინა მაგალითში, MatLab პაკეტი გამოსცემს გამოთვლის შედეგს ექსპონენციალური ფორმა.ჩანაწერი 3.3333e-004 ნიშნავს 3.3333*10-4 ან 0.00033333. ანალოგიურად, შეგიძლიათ აკრიფოთ რიცხვები გამონათქვამებში. მაგალითად 10e9 ან l.0e10 უფრო ადვილია აკრიფო ვიდრე 1000000000 და შედეგიც იგივე იქნება. შეყვანისას არ არის დაშვებული ციფრებსა და სიმბოლოს შორის სივრცე, რადგან ეს გამოიწვევს შეცდომის შეტყობინებას:

» 10 e9
??? 10 e9

თუ გსურთ მიიღოთ გაანგარიშების შედეგი უფრო ზუსტად, უნდა აირჩიოთ ჩამოსაშლელი სიიდან გრძელი. შედეგი ნაჩვენები იქნება გრძელი მცურავი წერტილის ფორმატით თოთხმეტი ციფრით ათობითი წერტილის შემდეგ. ფორმატები მოკლე ედა გრძელი ეშექმნილია შედეგის ექსპონენციალური სახით გამოსაჩენად ოთხი და თხუთმეტი ციფრით, შესაბამისად, ათობითი წერტილის შემდეგ. ფორმატების შესახებ ინფორმაციის მიღება შესაძლებელია ბრძანების სტრიქონში დახმარების აკრეფით ფორმატის არგუმენტით:

თითოეული ფორმატის აღწერა გამოჩნდება ბრძანების ფანჯარაში.

თქვენ შეგიძლიათ დააყენოთ გამომავალი ფორმატი პირდაპირ ბრძანების ხაზიდან ფორმატის ბრძანების გამოყენებით. მაგალითად, გრძელი მცურავი წერტილის ფორმატის დასაყენებლად გაანგარიშების შედეგების გამოსატანად, შეიყვანეთ ფორმატის long e ბრძანება ბრძანების ხაზზე:

» ფორმატი გრძელი
» 1.25/3.11
ans =
4.019292604501608е-001

გაითვალისწინეთ, რომ დახმარების ფორმატის ბრძანება აჩვენებს ფორმატის სახელებს დიდი ასოებით. ამასთან, ბრძანება, რომელიც უნდა შეიყვანოთ, შედგება მცირე ასოებისგან. ჩაშენებული დახმარების ამ ფუნქციას გარკვეული შეჩვევა სჭირდება. MatLab განასხვავებს დიდ და პატარა ასოებს. ბრძანების დიდი ასოებით აკრეფის მცდელობა გამოიწვევს შეცდომას:

» FORMAT LONG E
??? ფორმატი გრძელი.
გამოტოვებულია ოპერატორი, მძიმე ან ნახევარწერტილი.

შედეგის უფრო მოსახერხებელი აღქმისთვის, MatLab აჩვენებს გამოთვლების შედეგს გამოთვლილი გამონათქვამიდან ერთი ხაზის შემდეგ. თუმცა ზოგჯერ მოსახერხებელია ეკრანზე მეტი ხაზის განთავსება, რისთვისაც უნდა აირჩიოთ რადიო ღილაკი კომპაქტური (ფაილი, რიცხვითი ჩვენება)ჩამოსაშლელი სიიდან. ცარიელი ხაზების დამატება უზრუნველყოფილია არჩევით ფხვიერიჩამოსაშლელი სიიდან რიცხვითი ჩვენება.

შენიშვნა 3

MatLab ასრულებს ყველა შუალედურ გამოთვლას ორმაგი სიზუსტე,არ აქვს მნიშვნელობა რა გამომავალი ფორმატია დაყენებული.

2.2. ელემენტარული ფუნქციების გამოყენება

დავუშვათ, რომ გსურთ შეაფასოთ შემდეგი გამონათქვამი:

შეიყვანეთ ეს გამოთქმა ბრძანების სტრიქონში MatLab წესების მიხედვით და დააჭირეთ :

» exp(-2.5)*log(11.3)^0.3-sqrt((sin(2.45*pi)+cos(3.78*pi))/tan(3.3))

პასუხი ნაჩვენებია ბრძანების ფანჯარაში:

ans =
-3.2105

გამოხატვის შეყვანისას, MatLab-ის ჩაშენებული ფუნქციები გამოიყენება მაჩვენებლის, ბუნებრივი ლოგარითმის, კვადრატული ფესვისა და ტრიგონომეტრიული ფუნქციების გამოსათვლელად. რა ჩაშენებული ელემენტარული ფუნქციების გამოყენება შეიძლება და როგორ გამოვიძახოთ ისინი? ჩაწერეთ ბრძანება help eifun ბრძანების სტრიქონზე და ბრძანების ფანჯარაში გამოჩნდება ყველა ჩაშენებული ელემენტარული ფუნქციის სია მათი მოკლე აღწერილობით. ფუნქციის არგუმენტები ჩასმულია ფრჩხილებში, ხოლო ფუნქციების სახელები იბეჭდება მცირე ასოებით. ნომრის შესაყვანად ლუბრალოდ ჩაწერეთ pi ბრძანების ხაზზე.

არითმეტიკული ოპერაციები MatLab-ში შესრულებულია პროგრამირების ენების უმეტესობისთვის დამახასიათებელი ჩვეულებრივი თანმიმდევრობით:

ექსპონენტაცია ^;
- გამრავლება და გაყოფა *, /;
- შეკრება და გამოკლება +, -.

არითმეტიკული ოპერატორების შესრულების თანმიმდევრობის შესაცვლელად გამოიყენეთ ფრჩხილები.
თუ ახლა გსურთ შეაფასოთ წინა მსგავსი გამოხატვის მნიშვნელობა, მაგალითად

მაშინ არ არის საჭირო მისი ხელახლა აკრეფა ბრძანების ხაზზე. შეგიძლიათ ისარგებლოთ იმით, რომ MatLab ახსოვს ყველა შეყვანილი ბრძანება. იმისათვის, რომ ხელახლა შეიყვანოთ ისინი ბრძანების სტრიქონში, გამოიყენეთ კლავიშები , . შეაფასეთ ეს გამონათქვამი შემდეგი ნაბიჯების გამოყენებით.

1. დააჭირეთ ღილაკს<­>, და ადრე შეყვანილი გამონათქვამი გამოჩნდება ბრძანების ხაზზე.
2. შეიტანეთ მასში აუცილებელი ცვლილებები, შეცვალეთ მინუს ნიშანი პლუსის ნიშნით და კვადრატული ფესვი კვადრატით (გამოსახულებით ხაზის გასწვრივ გადასაადგილებლად გამოიყენეთ კლავიშები , , , ).
3. შეაფასეთ შეცვლილი გამოხატულება დაწკაპუნებით .

თურმე

»exp(-2.5)*log(11.3)^0.3+((sin(2.45*pi)+cos(3.78*pi))/tan(3.3))^2
ans =
121.2446

თუ უფრო ზუსტი შედეგის მიღება გჭირდებათ, უნდა გაუშვათ ფორმატის long e ბრძანება, შემდეგ დააჭირეთ ღილაკს<­>სანამ ბრძანების სტრიქონზე არ გამოჩნდება საჭირო გამოთქმა და გამოთვალეთ დაჭერით .

» ფორმატი გრძელი
» exp(-2.5)*log(11.3)^0.3+((sin.(2.45*pi)+cos(3.78*pi))/tan(3.3))^2
ans =
1.212446016556763e+002

თქვენ შეგიძლიათ გამოაქვეყნოთ ბოლო ნაპოვნი გამოხატვის შედეგი სხვა ფორმატში მისი ხელახალი გამოთვლის გარეშე. თქვენ უნდა შეცვალოთ ფორმატი მოკლე ბრძანებით, შემდეგ კი შეხედოთ ans ცვლადის მნიშვნელობას ბრძანების სტრიქონში აკრეფით და დაჭერით. :

» მოკლე ფორმატი
» ანს
ans =
121.2446

MatLab 6.x სამუშაო გარემოში არის მოსახერხებელი ინსტრუმენტი ადრე შეყვანილი ბრძანებების გამოსაძახებლად - ფანჯარა. ბრძანება ისტორიაგუნდის ისტორიით. ბრძანების ისტორია შეიცავს MatLab 6.x-თან მუშაობის ყოველი სესიის დროსა და თარიღს. ფანჯრის გასააქტიურებლად ბრძანება ისტორიათქვენ უნდა აირჩიოთ ჩანართი იგივე სახელით. ფანჯარაში მიმდინარე ბრძანება ნაჩვენებია ლურჯ ფონზე. თუ ფანჯარაში მაუსის მარცხენა ღილაკით დააწკაპუნებთ რომელიმე ბრძანებას, მაშინ ეს ბრძანება ხდება მიმდინარე. MatLab-ში მის შესასრულებლად, თქვენ უნდა დააწკაპუნოთ მაუსის ორჯერ ან აირჩიოთ ხაზი ბრძანებით კლავიშების გამოყენებით. , და დააჭირეთ ღილაკს . დამატებითი ბრძანების ამოღება შესაძლებელია ფანჯრიდან. ამისათვის თქვენ უნდა გახადოთ ის მიმდინარე და წაშალოთ კლავიშის გამოყენებით . თქვენ შეგიძლიათ აირჩიოთ რამდენიმე თანმიმდევრული ბრძანება კლავიატურის მალსახმობის გამოყენებით +, +და შეასრულეთ ისინი გამოყენებით ან წაშალეთ გასაღებით . თანმიმდევრული ბრძანებების არჩევა შესაძლებელია მაუსის მარცხენა ღილაკით, კლავიშის ერთდროულად დაჭერით . თუ ბრძანებები არ მიჰყვება ერთმანეთს, მაშინ მათ ასარჩევად უნდა გამოიყენოთ მაუსის მარცხენა ღილაკი კლავიშის დაჭერისას. .

როდესაც თქვენ დააწკაპუნეთ მარჯვენა ღილაკით ფანჯრის ზონაზე ბრძანება ისტორიაგამოჩნდება pop-up მენიუ. აირჩიე ნივთი სორაიწვევს ბრძანების კოპირებას Windows ბუფერში. დახმარებით შეაფასეთ შერჩევაშეგიძლიათ შეასრულოთ ბრძანებების მონიშნული ჯგუფი. მიმდინარე ბრძანების წასაშლელად გამოიყენეთ ელემენტი წაშლა შერჩევა. დწაშალეთ ყველა ბრძანება მიმდინარე ბრძანებამდე - წაშლა რომ შერჩევა,ყველა ბრძანების წაშლა - წაშლა მთელი ისტორია.

შეიძლება არსებობდეს გამონაკლისები გამოთვლებში, როგორიცაა გაყოფა ნულზე, რაც უმეტეს პროგრამირების ენებში იწვევს შეცდომას. MatLab-ში დადებითი რიცხვის ნულზე გაყოფისას შედეგი არის inf (უსასრულობა), ხოლო უარყოფითი რიცხვის ნულზე გაყოფისას შედეგი არის -inf (მინუს უსასრულობა) და გაიცემა გაფრთხილება:

» 1/0
გაფრთხილება: გაყავით ნულზე.
ans =
ინფ

ნულის ნულზე გაყოფა იწვევს NaN-ს (არა რიცხვს) და ასევე წარმოქმნის გაფრთხილებას:

» 0/0
გაფრთხილება: გაყავით ნულზე.
ans =
NaN

გაანგარიშებისას, მაგალითად sqrt(-1) , არანაირი შეცდომა ან გაფრთხილება არ ხდება. MatLab ავტომატურად გადადის რთული რიცხვების სფეროში:

»sqrt(-1.0)
ans =
0 + ლ.0000ი

როგორ იცით, რომელი ჩაშენებული პრიმიტიული ფუნქციების გამოყენებაა შესაძლებელი და როგორ გამოიძახოთ ისინი? ჩაწერეთ ბრძანება ბრძანების ხაზზე დაეხმარე ეიფუნსდა ბრძანების ფანჯარაში ნაჩვენებია ყველა ჩაშენებული ელემენტარული ფუნქციის სია მათი მოკლე აღწერილობით.

პაკეტის ძირითადი მახასიათებლებიMatlab

პაკეტის ხელსაწყოების ნაკრებიMatlab

პაკეტის სტრუქტურა და სამუშაო ფანჯრებიMatlab

მუშაობა გუნდურ რეჟიმში

პროგრამირების ენის ძირითადი ელემენტებიMatlab

1. Matlab პაკეტის ძირითადი მახასიათებლები

MATLAB(შემოკლებით "Matrix Laboratory") არის აპლიკაციის პროგრამების პაკეტი ტექნიკური გამოთვლითი პრობლემების გადასაჭრელად და ამ პაკეტში გამოყენებული ამავე სახელწოდების პროგრამირების ენა. MATLAB-ს იყენებს 1,000,000-ზე მეტი ინჟინერი და მეცნიერი და მუშაობს უმეტეს თანამედროვე ოპერაციულ სისტემებზე, მათ შორის Linux, Mac OS, Solaris (Solaris აღარ არის მხარდაჭერილი R2010b-დან) და Microsoft Windows.

ამბავი. MATLAB, როგორც პროგრამირების ენა, შეიმუშავა კლევ მოლერმა 1970-იანი წლების ბოლოს, როდესაც ის იყო ნიუ-მექსიკოს უნივერსიტეტის კომპიუტერული მეცნიერების განყოფილების დეკანი. განვითარების მიზანი იყო ფაკულტეტის სტუდენტებს მიეცათ შესაძლებლობა ესარგებლათ Linpack და EISPACK პროგრამული ბიბლიოთეკებით Fortran-ის შესწავლის საჭიროების გარეშე. ახალი ენა მალევე გავრცელდა სხვა უნივერსიტეტებში და დიდი ინტერესით მიიღეს გამოყენებითი მათემატიკის დარგში მომუშავე მეცნიერებმა. ფორტრანში დაწერილი 1982 წლის ვერსია, რომელიც გავრცელდა ღია კოდის სახით, ჯერ კიდევ შეგიძლიათ იხილოთ ინტერნეტში. ინჟინერ ჯონ ნ. (ჯეკ) ლიტლს ენა გაეცნო 1983 წელს კლივ მაულერის სტენფორდის უნივერსიტეტში ვიზიტის დროს. გააცნობიერა, რომ ახალ ენას დიდი კომერციული პოტენციალი ჰქონდა, ის გაერთიანდა კლივ მოულერთან და სტივ ბანგერთან. მათ ერთად გადაწერეს MATLAB C-ზე და დააარსეს კომპანია The MathWorks 1984 წელს მისი შემდგომი განვითარების მიზნით. C-ზე გადაწერილი ეს ბიბლიოთეკები დიდი ხნის განმავლობაში იყო ცნობილი JACKPAC-ის სახელით. MATLAB თავდაპირველად განკუთვნილი იყო საკონტროლო სისტემის დიზაინისთვის (ჯონ ლიტლის სპეციალობა), მაგრამ სწრაფად მოიპოვა პოპულარობა ბევრ სხვა სამეცნიერო და საინჟინრო სფეროში. იგი ასევე ფართოდ გამოიყენებოდა განათლებაში, განსაკუთრებით ხაზოვანი ალგებრისა და რიცხვითი მეთოდების სწავლებისთვის.

MATLAB ენის აღწერა. MATLAB ენა მაღალი დონისაა ინტერპრეტირებული პროგრამირების ენა, მათ შორის მათზე დაფუძნებული მატრიცებიმონაცემთა სტრუქტურები, ფუნქციების ფართო სპექტრი, ინტეგრირებული განვითარების გარემო, ობიექტზე ორიენტირებული შესაძლებლობები და სხვა პროგრამირების ენებზე დაწერილი პროგრამების ინტერფეისები.

MATLAB-ში დაწერილი პროგრამები ორი ტიპისაა - ფუნქციებიდა სკრიპტები.

ფუნქციებს აქვთ შემავალი და გამომავალი არგუმენტები, ასევე საკუთარი სამუშაო სივრცე შუალედური გამოთვლის შედეგებისა და ცვლადების შესანახად.

სკრიპტები იყენებენ საერთო სამუშაო სივრცეს. ორივე სკრიპტები და ფუნქციები არ არის შედგენილი მანქანის კოდში და ინახება ტექსტურ ფაილებად.

ასევე შესაძლებელია გადარჩენა ე.წ წინასწარ გარჩეულიპროგრამები - ფუნქციები და სკრიპტები დამუშავებული მანქანით შესასრულებლად მოსახერხებელ ფორმაში. ზოგადად, ასეთი პროგრამები უფრო სწრაფად მუშაობს, ვიდრე ჩვეულებრივი, განსაკუთრებით თუ ფუნქცია შეიცავს გრაფიკული ბრძანებებს.

MATLAB ენის მთავარი მახასიათებელია მატრიცებთან მუშაობის ფართო შესაძლებლობები, რაც ენის შემქმნელებმა გამოთქვეს ლოზუნგით „იფიქრე ვექტორულად“. დაფიქრდი ვექტორიზებული).

MATLAB-ის აპლიკაცია.

მათემატიკა და გამოთვლები. MATLAB მომხმარებელს უწევს მონაცემთა ანალიზის დიდ რაოდენობას (რამდენიმე ასეულ) ფუნქციას, რომელიც მოიცავს მათემატიკის თითქმის ყველა სფეროს, კერძოდ:

მატრიცები და წრფივი ალგებრა - მატრიცული ალგებრა, წრფივი განტოლებები, საკუთარი მნიშვნელობები და ვექტორები, სინგულარები, მატრიცის ფაქტორიზაცია და სხვა.

პოლინომები და ინტერპოლაცია - მრავალწევრების ფესვები, მოქმედებები მრავალწევრებზე და მათი დიფერენციაცია, მრუდების ინტერპოლაცია და ექსტრაპოლაცია და სხვა.

მათემატიკური სტატისტიკა და მონაცემთა ანალიზი - სტატისტიკური ფუნქციები, სტატისტიკური რეგრესია, ციფრული ფილტრაცია, სწრაფი ფურიეს ტრანსფორმაცია და სხვა.

მონაცემთა დამუშავება - სპეციალური ფუნქციების ერთობლიობა, მათ შორის ნახატი, ოპტიმიზაცია, ნულოვანი ძიება, რიცხვითი ინტეგრაცია (კვადრატებში) და სხვა.

დიფერენციალური განტოლებები - დიფერენციალური და დიფერენციალურ-ალგებრული განტოლებების ამოხსნა, დაგვიანებული დიფერენციალური განტოლებები, შეზღუდული განტოლებები, ნაწილობრივი დიფერენციალური განტოლებები და სხვა.

Sparse მატრიცები არის MATLAB პაკეტის სპეციალური მონაცემთა კლასი, რომელიც გამოიყენება სპეციალიზებულ აპლიკაციებში.

მთელი არითმეტიკა - MATLAB-ში მთელი რიცხვის არითმეტიკული მოქმედებების შესრულება.

ალგორითმების შემუშავება. MATLAB უზრუნველყოფს მოსახერხებელ ინსტრუმენტებს ალგორითმების შემუშავებისთვის, მათ შორის მაღალი დონის, ობიექტზე ორიენტირებული პროგრამირების კონცეფციების გამოყენებით. მას აქვს ინტეგრირებული განვითარების გარემოს ყველა საჭირო ხელსაწყო, მათ შორის გამართვა და პროფილერი. მონაცემთა მთლიან ტიპებთან მუშაობის ფუნქციები აადვილებს ალგორითმების შექმნას მიკროკონტროლერებისთვის და საჭიროების შემთხვევაში სხვა აპლიკაციებისთვის.

მონაცემთა ვიზუალიზაცია. MATLAB პაკეტს აქვს დიდი რაოდენობით ფუნქციები გრაფიკების შესაქმნელად, მათ შორის სამგანზომილებიანი, ვიზუალური მონაცემთა ანალიზისა და ანიმაციური ვიდეოების შესაქმნელად.

ჩაშენებული განვითარების გარემო საშუალებას გაძლევთ შექმნათ მომხმარებლის გრაფიკული ინტერფეისი სხვადასხვა კონტროლით, როგორიცაა ღილაკები, შეყვანის ველები და სხვა.

დამოუკიდებელი აპლიკაციები. MATLAB პროგრამები, როგორც კონსოლი, ასევე GUI, შეიძლება კომპილირებული იყოს კომპონენტების გამოყენებით MATLAB შემდგენელი MATLAB-დან დამოუკიდებელ შესრულებად აპლიკაციებში ან დინამიურ ბიბლიოთეკებში, რომლებიც, თუმცა, სხვა კომპიუტერებზე გასაშვებად საჭიროებენ თავისუფლად გადანაწილებადი გარემოს დაყენებას MATLAB შემდგენელი Runtime(MCR).

გარე ინტერფეისები. MATLAB მოიცავს სხვადასხვა ინტერფეისებს გარე რუტინებზე წვდომისთვის, რომლებიც დაწერილია სხვა პროგრამირების ენებზე, მონაცემებზე, კლიენტებსა და სერვერებზე, რომლებიც ურთიერთობენ Component Object Model ან Dynamic Data Exchange ტექნოლოგიების მეშვეობით და პერიფერიულ მოწყობილობებს, რომლებიც უშუალოდ აკავშირებენ MATLAB-თან. ამ შესაძლებლობებიდან ბევრი ცნობილია როგორც MATLAB API.

COM. MATLAB უზრუნველყოფს წვდომას ფუნქციებზე, რომლებიც საშუალებას გაძლევთ შექმნათ, მანიპულიროთ და წაშალოთ COM ობიექტები (როგორც კლიენტები, ასევე სერვერები). ActiveX ტექნოლოგია ასევე მხარდაჭერილია. ყველა COM ობიექტი ეკუთვნის MATLAB პაკეტის სპეციალურ COM კლასს. ყველა პროგრამა, რომელსაც აქვს ავტომატიზაციის კონტროლერის ფუნქციები (ინგლისური) ავტომატიზაცია კონტროლერი) შეუძლია MATLAB-ზე წვდომა, როგორც ავტომატიზაციის სერვერზე. ავტომატიზაცია სერვერი).

.NET. MATLAB Microsoft Windows-ზე უზრუნველყოფს წვდომას .NET Framework-ზე. შესაძლებელია .NET ასამბლეების ჩატვირთვა და .NET კლასის ობიექტებთან მუშაობა MATLAB გარემოდან. MATLAB ვერსია 7.11 (R2010b) მხარს უჭერს .NET Framework ვერსიებს 2.0, 3.0, 3.5 და 4.0.

DDE. MATLAB შეიცავს ფუნქციებს, რომლებიც საშუალებას აძლევს მას შევიდეს Windows-ის სხვა აპლიკაციებზე და ამ აპლიკაციებისთვის წვდომა MATLAB მონაცემებზე, დინამიური მონაცემთა გაცვლის (DDE) ტექნოლოგიის მეშვეობით. თითოეულ აპლიკაციას, რომელიც შეიძლება იყოს DDE სერვერი, აქვს თავისი უნიკალური საიდენტიფიკაციო სახელი. MATLAB-ისთვის ეს სახელია - Matlab.

ვებ სერვისები. MATLAB-ში შესაძლებელია ვებ სერვისის მეთოდების გამოძახება. მორგებული ფუნქცია ქმნის კლასს ვებ სერვისის API მეთოდებზე დაყრდნობით.

MATLAB ურთიერთქმედებს ვებ სერვისის კლიენტთან მისგან შეტყობინებების მიღების, მათი დამუშავებისა და პასუხის გაგზავნით. მხარდაჭერილია შემდეგი ტექნოლოგიები: Simple Object Access Protocol (SOAP) და Web Services Description Language (WSDL).

COM პორტი. MATLAB-ის სერიული პორტის ინტერფეისი უზრუნველყოფს პირდაპირ წვდომას პერიფერიულ მოწყობილობებზე, როგორიცაა მოდემები, პრინტერები და სამეცნიერო აღჭურვილობა, რომლებიც უკავშირდებიან კომპიუტერს სერიული პორტის საშუალებით (COM პორტი). ინტერფეისი მუშაობს სერიული პორტისთვის სპეციალური კლასის ობიექტის შექმნით. ამ კლასის ხელმისაწვდომი მეთოდები საშუალებას გაძლევთ წაიკითხოთ და ჩაწეროთ მონაცემები სერიულ პორტში, გამოიყენოთ მოვლენები და მოვლენების დამმუშავებლები და ჩაწეროთ ინფორმაცია კომპიუტერის დისკზე რეალურ დროში. ეს აუცილებელია ექსპერიმენტების ჩატარებისას, რეალურ დროში სისტემების სიმულაციისას და სხვა აპლიკაციებისთვის.

MEX ფაილები. MATLAB პაკეტი მოიცავს ინტერფეისს გარე აპლიკაციებთან ურთიერთობისთვის, რომლებიც დაწერილია C და Fortran-ში. ეს ურთიერთქმედება ხორციელდება MEX ფაილების საშუალებით. შესაძლებელია MATLAB-დან C ან Fortran-ში დაწერილი რუტინების გამოძახება ისე, თითქოს ისინი იყოს პაკეტის ჩაშენებული ფუნქციები. MEX ფაილები არის დინამიური ბმული ბიბლიოთეკები, რომლებიც შეიძლება ჩაიტვირთოს და შესრულდეს MATLAB-ში ჩაშენებული თარჯიმანი. MEX პროცედურებს ასევე აქვთ ჩაშენებული MATLAB ბრძანებების გამოძახების შესაძლებლობა.

DLL. MATLAB-ის ზოგადი DLL ინტერფეისი საშუალებას გაძლევთ გამოიძახოთ ფუნქციები, რომლებიც გვხვდება საერთო დინამიური ბმულების ბიბლიოთეკებში პირდაპირ MATLAB-დან. ამ ფუნქციებს უნდა ჰქონდეს C ინტერფეისი.

გარდა ამისა, MATLAB-ს აქვს შესაძლებლობა შევიდეს მის ჩაშენებულ ფუნქციებზე C ინტერფეისის საშუალებით, რაც საშუალებას აძლევს პაკეტის ფუნქციებს გამოიყენონ C-ზე დაწერილ გარე აპლიკაციებში. MATLAB-ში ეს ტექნოლოგია ე.წ. C ძრავი.

ალტერნატიული პაკეტები. არსებობს დიდი რაოდენობით პროგრამული პაკეტები რიცხვითი ანალიზის პრობლემების გადასაჭრელად. ამ პაკეტებიდან ბევრი უფასო პროგრამაა.

თავსებადია MATLAB-თან პროგრამირების ენის დონეზე:

მსგავსი ფუნქციონალურობით:

APL და მისი შთამომავლები: მაგალითად ჯ

Python, როდესაც გამოიყენება Python(x,y) პროგრამულ პაკეტთან, ისევე როგორც ბიბლიოთეკებთან, როგორიცაა NumPy, SciPy და matplotlib, ახორციელებს მსგავს შესაძლებლობებს.

IDL (ინგლისური) ინტერაქტიული მონაცემები Ენა, მონაცემთა ინტერაქტიული აღწერის ენა), ოდესღაც MATLAB-ის კომერციული კონკურენტი, ახლა რჩება სერიოზულ კონკურენტად მრავალი აპლიკაციის სფეროში, თუმცა მისი ბაზრის წილი რიცხვითი ანალიზის პროგრამულ უზრუნველყოფაში მკვეთრად დაეცა.

Fortress, Sun Microsystems-ის მიერ შექმნილი პროგრამირების ენა, არის Fortran-ის შთამომავალი, მაგრამ არ არის მასთან თავსებადი.

თუ საჭიროა რიცხვითი ანალიზისთვის დიდი პროექტების შემუშავება, შესაძლებელია გამოიყენოთ ზოგადი დანიშნულების პროგრამირების ენები, რომლებიც მხარს უჭერენ სტატიკური აკრეფის და მოდულური სტრუქტურის მხარდაჭერას. მაგალითები მოიცავს Modula-3, Haskell, Ada, Java. ამ შემთხვევაში რეკომენდებულია სამეცნიერო და საინჟინრო გარემოში ცნობილი სპეციალიზებული ბიბლიოთეკების გამოყენება.

2. Matlab-ის ხელსაწყოთა ყუთები

Matlab-ში მნიშვნელოვანი როლი ენიჭება პროგრამების სპეციალიზებულ ჯგუფებს ე.წ ხელსაწყოთა ყუთები. ინსტრუმენტების ყუთები არის ფუნქციების (m-ფაილები) ყოვლისმომცველი კოლექცია, რომელიც დაწერილია MATLAB-ში, პრობლემების კონკრეტული კლასის გადასაჭრელად. Mathworks გთავაზობთ ინსტრუმენტთა კომპლექტს, რომელიც გამოიყენება მრავალ სფეროში, მათ შორის შემდეგში:

ციფრული სიგნალის, გამოსახულების და მონაცემთა დამუშავება: DSP Toolbox, გამოსახულების დამუშავების ხელსაწყოთა ყუთი, Wavelet Toolbox, კომუნიკაციის ხელსაწყოები, ფილტრის დიზაინის ხელსაწყოთა ყუთი- ფუნქციების კომპლექტი, რომელიც საშუალებას იძლევა გადაჭრას სიგნალისა და გამოსახულების დამუშავების, ციფრული ფილტრების და საკომუნიკაციო სისტემების პრობლემების ფართო სპექტრი.

კონტროლის სისტემები: საკონტროლო სისტემების ხელსაწყოთა ყუთი, μ-ანალიზისა და სინთეზის ხელსაწყოების ყუთი, ძლიერი კონტროლის ხელსაწყოთა ყუთი, სისტემის იდენტიფიკაციის ხელსაწყოთა ყუთი, LMI Control Toolbox, მოდელის პროგნოზირებადი კონტროლის ხელსაწყოთა ყუთი, მოდელზე დაფუძნებული კალიბრაციის ხელსაწყოთა ყუთი- ფუნქციების კომპლექტი, რომელიც ხელს უწყობს დინამიური სისტემების ანალიზს და სინთეზს, მართვის სისტემების დიზაინს, მოდელირებას და იდენტიფიკაციას, მათ შორის თანამედროვე მართვის ალგორითმებს, როგორიცაა ძლიერი კონტროლი, H∞-კონტროლი, LMN-სინთეზი, μ-სინთეზი და სხვა.

ფინანსური ანალიზი: GARCH ხელსაწყოს ყუთი, ფიქსირებული შემოსავლის ხელსაწყოთა ყუთი, Financial Time Series Toolbox, ფინანსური წარმოებულების ხელსაწყოები, ფინანსური ინსტრუმენტების ყუთი, Datafeed Toolbox- ფუნქციების ნაკრები, რომელიც საშუალებას გაძლევთ სწრაფად და ეფექტურად შეაგროვოთ, დაამუშავოთ და გადასცეთ სხვადასხვა ფინანსური ინფორმაცია.

გეოგრაფიული რუქების ანალიზი და სინთეზი, მათ შორის სამგანზომილებიანი: რუკების ინსტრუმენტების ყუთი.

ექსპერიმენტული მონაცემების შეგროვება და ანალიზი: მონაცემთა შეძენის ხელსაწყოთა ყუთი, გამოსახულების შეძენის ხელსაწყოთა ყუთი, ინსტრუმენტების კონტროლის ინსტრუმენტების ყუთი, ბმული Code Composer Studio-სთვის- ფუნქციების ნაკრები, რომელიც საშუალებას გაძლევთ შეინახოთ და დაამუშავოთ ექსპერიმენტების დროს მიღებული მონაცემები, მათ შორის რეალურ დროში. მხარდაჭერილია სამეცნიერო და საინჟინრო საზომი მოწყობილობების ფართო სპექტრი.

მონაცემთა ვიზუალიზაცია და პრეზენტაცია: ვირტუალური რეალობის ხელსაწყოთა ყუთი- საშუალებას გაძლევთ შექმნათ ინტერაქტიული სამყაროები და ვიზუალურად წარმოიდგინოთ სამეცნიერო ინფორმაცია ვირტუალური რეალობის ტექნოლოგიებისა და VRML ენის გამოყენებით.

განვითარების ინსტრუმენტები: MATLAB Builder COM-ისთვის, MATLAB Builder Excel-ისთვის, MATLAB Builder NET-ისთვის, MATLAB შემდგენელი, ფილტრის დიზაინი HDL კოდიერი- ფუნქციების ნაკრები, რომელიც საშუალებას გაძლევთ შექმნათ დამოუკიდებელი აპლიკაციები MATLAB გარემოდან.

ურთიერთქმედება გარე პროგრამულ პროდუქტებთან: MATLAB ანგარიშის გენერატორი, Excel ლინკი, მონაცემთა ბაზის ხელსაწყოთა ყუთი, MATLAB ვებ სერვერი, ბმული ModelSim-ისთვის- ფუნქციების ნაკრები, რომელიც საშუალებას გაძლევთ შეინახოთ მონაცემები ისე, რომ სხვა პროგრამებმა შეძლონ მასთან მუშაობა.

Მონაცემთა ბაზა: მონაცემთა ბაზის ხელსაწყოთა ყუთი- ინსტრუმენტები მონაცემთა ბაზებთან მუშაობისთვის.

მეცნიერებისა და მათემატიკის პაკეტები: ბიოინფორმატიკის ხელსაწყოს ყუთი, Curve Fitting Toolbox, Fixed-Point Toolbox, Fuzzy Logic Toolbox, გენეტიკური ალგორითმი და პირდაპირი ძიების ხელსაწყოები, OPC Toolbox, ოპტიმიზაციის ხელსაწყოთა ყუთი, ნაწილობრივი დიფერენციალური განტოლების ხელსაწყოთა ყუთი, Spline Toolbox, სტატისტიკური ხელსაწყოები, RF Toolbox- სპეციალიზებული მათემატიკური ფუნქციების კომპლექტი, რომელიც საშუალებას იძლევა გადაჭრას სამეცნიერო და საინჟინრო პრობლემების ფართო სპექტრი, მათ შორის გენეტიკური ალგორითმების შემუშავება, ნაწილობრივი წარმოებული ამოცანების გადაჭრა, მთელი რიცხვები, სისტემის ოპტიმიზაცია და სხვა.

Ნეირონული ქსელები: ნერვული ქსელის ხელსაწყოთა ყუთი- ინსტრუმენტები ნერვული ქსელების სინთეზისა და ანალიზისთვის.

ბუნდოვანი ლოგიკა: Fuzzy Logic Toolbox- ინსტრუმენტები ბუნდოვანი კომპლექტების აგებისა და ანალიზისთვის.

სიმბოლური გამოთვლები: სიმბოლური მათემატიკის ხელსაწყოები- სიმბოლური გამოთვლების ხელსაწყოები Maple პროგრამის სიმბოლურ პროცესორთან ურთიერთქმედების შესაძლებლობით.

გარდა ზემოაღნიშნულისა, არსებობს ათასობით სხვა MATLAB ინსტრუმენტარიუმის დაწერილი სხვა კომპანიები და ენთუზიასტები.

1. გაკვეთილი 23. MATLAB გაფართოების პაკეტების შესავალი

გაკვეთილი #23.

MATLAB-ის გაფართოების პაკეტების შესავალი

გაფართოების პაკეტების სია

Simulinc Windows-ისთვის

სიმბოლური მათემატიკის პაკეტი

მათემატიკის პაკეტები

საკონტროლო სისტემების ანალიზისა და სინთეზის პაკეტები

სისტემის საიდენტიფიკაციო პაკეტები

დამატებითი Simulinc ინსტრუმენტები

სიგნალისა და გამოსახულების დამუშავების პაკეტები

სხვა აპლიკაციის პაკეტები

ამ გაკვეთილზე ჩვენ მოკლედ გავეცნობით სისტემის პროფესიული გაფართოების ძირითად საშუალებებს და მის ადაპტაციას გარკვეული კლასების მათემატიკური, სამეცნიერო და ტექნიკური ამოცანების გადასაჭრელად - MATLAB სისტემის გაფართოების პაკეტებით. ეჭვგარეშეა, რომ ამ პაკეტების ნაწილი მაინც უნდა დაეთმოს ცალკე სასწავლო კურსს ან საცნობარო წიგნს, შესაძლოა ერთზე მეტს. ამ გაფართოებების უმეტესობაზე საზღვარგარეთ გამოიცა ცალკე წიგნები და მათზე დოკუმენტაციის მოცულობა ასობით მეგაბაიტს შეადგენს. სამწუხაროდ, ამ წიგნის ფარგლები საშუალებას იძლევა მხოლოდ მოკლე გასეირნება გაფართოების პაკეტებში, რათა მკითხველს მიაწოდოს წარმოდგენა იმ მიმართულებების შესახებ, რომლებშიც სისტემა ვითარდება.

2. გაფართოების პაკეტების სია

გაფართოების პაკეტების სია

MATLAB 6.0 სისტემის სრული შემადგენლობა შეიცავს უამრავ კომპონენტს, რომელთა დასახელება, ვერსიის ნომერი და შექმნის თარიღი შეიძლება იყოს ნაჩვენები ver ბრძანებით:

MATLAB ვერსია 6.0.0.88 (R12) PCWIN-ზე MATLAB ლიცენზიის ნომერი: 0

	MATLAB ინსტრუმენტების ყუთი	ვერსია 6.0		06-0ct-2000
		ვერსია 4.0
		ვერსია 4.0		04-0ct-2000
	Stateflow Coder	ვერსია 4.0		04-0ct-2000
	რეალურ დროში სემინარი	ვერსია 4.0
	COMA საცნობარო ბლოკის ნაკრები	ვერსია 1.0.2
	კომუნიკაციების ბლოკირება	ვერსია 2.0
	კომუნიკაციების ხელსაწყოები	ვერსია 2.0
	საკონტროლო სისტემის ხელსაწყოთა ყუთი	ვერსია 5.0
	DSP Blockset	ვერსია 4.0
	მონაცემთა შეძენის ხელსაწყოთა ყუთი	ვერსია 2.0		05-0ct-2000
	მონაცემთა ბაზის ხელსაწყოთა ყუთი	ვერსია 2.1
	Datafeed Toolbox	ვერსია 1.2
	Dials & Gauges Blockset	ვერსია 1.1
	ფილტრის დიზაინის ხელსაწყოთა ყუთი	ვერსია 2.0
	ფინანსური წარმოებულების ხელსაწყოები	ვერსია 1.0
	Financial Time Series Toolbox	ვერსია 1.0
	ფინანსური ინსტრუმენტების ყუთი	ვერსია 2.1.2
	ფიქსირებული წერტილის ბლოკის ნაკრები	ვერსია 3.0
	Fuzzy Logic Toolbox	ვერსია 2.1
	GARCH ხელსაწყოს ყუთი	ვერსია 1.0
	გამოსახულების დამუშავების ხელსაწყოთა ყუთი	ვერსია 2.2.2

	ინსტრუმენტების კონტროლის ინსტრუმენტების ყუთი	ვერსია 1.0
	LMI Control Toolbox	ვერსია 1.0.6
	MATLAB შემდგენელი	ვერსია 2.1
	MATLAB ანგარიშის გენერატორი	ვერსია 1.1
	რუკების ინსტრუმენტების ყუთი	ვერსია 1.2
		ვერსია 1.0.5
	Motorola DSP დეველოპერის ნაკრები	ვერსია 1.1		ოლ-სექ-2000წ
	Mi-Analysis და Synthesis Toolbox	ვერსია 3.0.5
	ნერვული ქსელის ხელსაწყოთა ყუთი	ვერსია 4.0
	არაწრფივი საკონტროლო დიზაინის ბლოკის ნაკრები	ვერსია 1.1.4
	ოპტიმიზაციის ხელსაწყოთა ყუთი	ვერსია 2.1
	ნაწილობრივი დიფერენციალური განტოლების ხელსაწყოთა ყუთი	ვერსია 1.0.3
	ენერგეტიკული სისტემის ბლოკირება	ვერსია 2.1
	რეალურ დროში სემინარი Ada Coder	ვერსია 4.0
	რეალურ დროში სემინარის ჩაშენებული კოდიერი	ვერსია 1.0
	მოთხოვნების მართვის ინტერფეისი	ვერსია 1.0.1
	ძლიერი კონტროლის ხელსაწყოთა ყუთი	ვერსია 2.0.7
	SB2SL (კონვერტირებს SystemBuild-ს Simu	ვერსია 2.1
	სიგნალის დამუშავების ხელსაწყოთა ყუთი	ვერსია 5.0
	Simulink ამაჩქარებელი	ვერსია 1.0
	მოდელის განსხვავება Simulink-ისთვის და...	ვერსია 1.0
	Simulink მოდელის დაფარვის ინსტრუმენტი	ვერსია 1.0
	Simulink ანგარიშის გენერატორი	ვერსია 1.1
	Spline Toolbox	ვერსია 3.0
	სტატისტიკის ხელსაწყოები	ვერსია 3.0
	სიმბოლური მათემატიკის ხელსაწყოები	ვერსია 2.1.2
		ვერსია 5.0
	Wavelet Toolbox	ვერსია 2.0
		ვერსია 1.1
	xPC Target Embedded Option	ვერსია 1.1

გთხოვთ გაითვალისწინოთ, რომ MATLAB 6.0-ის თითქმის ყველა გაფართოების პაკეტი განახლებულია და თარიღდება 2000 წლით. მათი აღწერა შესამჩნევად გაფართოვდა, რომელიც PDF ფორმატში უკვე ათ ათასზე მეტ გვერდს იკავებს. ქვემოთ მოცემულია ძირითადი გაფართოების პაკეტების მოკლე აღწერა

3. Simulink Windows-ისთვის

Simulink Windows-ისთვის

Simulink გაფართოების პაკეტი გამოიყენება მოდელების სიმულაციური მოდელირებისთვის, რომლებიც შედგება გრაფიკული ბლოკებისგან განსაზღვრული თვისებებით (პარამეტრებით). მოდელის კომპონენტები, თავის მხრივ, არის გრაფიკული ბლოკები და მოდელები, რომლებიც შეიცავს უამრავ ბიბლიოთეკას და შეიძლება გადავიდეს მთავარ ფანჯარაში მაუსის გამოყენებით და დაუკავშირდეს ერთმანეთს საჭირო კავშირებით. მოდელები შეიძლება შეიცავდეს სხვადასხვა ტიპის სიგნალის წყაროებს, ვირტუალურ ჩამწერ ინსტრუმენტებს და გრაფიკული ანიმაციის ხელსაწყოებს. მოდელის ბლოკზე ორჯერ დაწკაპუნებით გამოჩნდება ფანჯარა მისი პარამეტრების ჩამონათვალით, რომელთა შეცვლაც მომხმარებელს შეუძლია. სიმულაციის გაშვება უზრუნველყოფს აგებული მოდელის მათემატიკური მოდელირებას შედეგების მკაფიო ვიზუალური წარმოდგენით. პაკეტი ეფუძნება ბლოკ-სქემების კონსტრუქციას კომპონენტის ბიბლიოთეკიდან ბლოკების გადატანით მომხმარებლის მიერ შექმნილი მოდელის რედაქტირების ფანჯარაში. შემდეგ მოდელი გაშვებულია. ნახ. ნახაზზე 23.1 ნაჩვენებია მარტივი სისტემის - ჰიდრავლიკური ცილინდრის მოდელირების პროცესი. მონიტორინგი ხორციელდება ვირტუალური ოსილოსკოპების გამოყენებით - ნახ. ნახაზი 23.1 გვიჩვენებს ორი ასეთი ოსცილოსკოპის ეკრანს და მოდელის მარტივი ქვესისტემის ფანჯარას. შესაძლებელია მრავალი ქვესისტემისგან შემდგარი რთული სისტემების მოდელირება.

Simulink აგროვებს და ხსნის მოდელის მდგომარეობის განტოლებებს და საშუალებას გაძლევთ დააკავშიროთ სხვადასხვა ვირტუალური საზომი ხელსაწყოები სასურველ წერტილებთან. გასაოცარია სიმულაციის შედეგების პრეზენტაციის სიცხადე. Simulink პაკეტის გამოყენების რამდენიმე მაგალითი უკვე მოცემულია 4 გაკვეთილზე. პაკეტის წინა ვერსია საკმარისად დეტალურად არის აღწერილი წიგნებში. მთავარი სიახლე არის მატრიცული სიგნალების დამუშავება. დამატებულია Simulink-ის შესრულების ცალკეული პაკეტები, როგორიცაა Simulink Accelerator მოდელის კოდის შედგენისთვის, Simulink პროფილერი კოდის ანალიზისთვის და ა.შ.

ბრინჯი. 23.1.ჰიდრავლიკური ცილინდრის სისტემის მოდელირების მაგალითი Simulink გაფართოების გამოყენებით

1.gif

სურათი:

1b.gif

სურათი:

4. რეალურ დროში Windows Target და Workshop

რეალურ დროში Windows Target და Workshop

მძლავრი რეალურ დროში სიმულაციური ქვესისტემა, რომელიც დაკავშირებულია Simulink-თან (დამატებითი აპარატურით კომპიუტერული გაფართოების ბარათების სახით), წარმოდგენილი Real Time Windows Target-ისა და Workshop-ის გაფართოების პაკეტებით, არის ძლიერი ინსტრუმენტი რეალური ობიექტებისა და სისტემების მართვისთვის. გარდა ამისა, ეს გაფართოებები საშუალებას გაძლევთ შექმნათ შესრულებადი მოდელის კოდები. ბრინჯი. მე-4 გაკვეთილის ნახაზი 4.21 გვიჩვენებს ვან დერ პოლის არაწრფივი დიფერენციალური განტოლებებით აღწერილი სისტემის ასეთი მოდელირების მაგალითს. ასეთი მოდელირების უპირატესობა მისი მათემატიკური და ფიზიკური სიცხადეა. Simulink მოდელის კომპონენტებში შეგიძლიათ მიუთითოთ არა მხოლოდ ფიქსირებული პარამეტრები, არამედ მათემატიკური ურთიერთობები, რომლებიც აღწერს მოდელების ქცევას.

5. ანგარიშის გენერატორი MATLAB-ისა და Simulink-ისთვის

ანგარიშის გენერატორი MATLAB-ისა და Simulink-ისთვის

ანგარიშის გენერატორები, ინსტრუმენტი, რომელიც დანერგილია MATLAB 5.3.1-ში, გვაწვდის ინფორმაციას MATLAB სისტემის ფუნქციონირებისა და Simulink გაფართოების პაკეტის შესახებ. ეს ინსტრუმენტი ძალიან სასარგებლოა რთული გამოთვლითი ალგორითმების გამართვისას ან რთული სისტემების სიმულაციისას. ანგარიშის გენერატორები გაშვებულია Report ბრძანებით. ანგარიშები შეიძლება წარმოდგენილი იყოს პროგრამების სახით და რედაქტირება.

ანგარიშის გენერატორებს შეუძლიათ აწარმოონ ბრძანებები და პროგრამის ფრაგმენტები, რომლებიც შედის ანგარიშებში და საშუალებას მოგცემთ აკონტროლოთ რთული გამოთვლების ქცევა.

6. ნერვული ქსელების ხელსაწყოების ყუთი

ნერვული ქსელების ხელსაწყოების ყუთი

აპლიკაციის პროგრამების პაკეტი, რომელიც შეიცავს ინსტრუმენტებს ნეირონის მათემატიკური ანალოგის ქცევაზე დაფუძნებული ნერვული ქსელების შესაქმნელად. პაკეტი უზრუნველყოფს ეფექტურ მხარდაჭერას სხვადასხვა ცნობილი ქსელის პარადიგმების დიზაინის, ტრენინგისა და სიმულაციისთვის, პერცეპტრონის ძირითადი მოდელებიდან ყველაზე თანამედროვე ასოციაციურ და თვითორგანიზებულ ქსელებამდე. პაკეტი შეიძლება გამოყენებულ იქნას ნერვული ქსელების შესასწავლად და გამოსაყენებლად ისეთ პრობლემებზე, როგორიცაა სიგნალის დამუშავება, არაწრფივი კონტროლი და ფინანსური მოდელირება. უზრუნველყოფილია პორტატული C კოდის გენერირების შესაძლებლობა Real Time Workshop-ის გამოყენებით.

პაკეტი მოიცავს 15-ზე მეტ ცნობილ ქსელის ტიპს და სასწავლო წესებს, რაც მომხმარებელს საშუალებას აძლევს აირჩიოს ყველაზე შესაფერისი პარადიგმა კონკრეტული აპლიკაციის ან კვლევის პრობლემისთვის. თითოეული ტიპის არქიტექტურისა და სწავლის წესებისთვის არის ინიციალიზაციის, ტრენინგის, ადაპტაციის, შექმნისა და სიმულაციის, დემონსტრირებისა და ქსელის გამოყენების ფუნქციები.

ზედამხედველობის ქვეშ მყოფი ქსელებისთვის შეგიძლიათ აირჩიოთ წინა ან განმეორებითი არქიტექტურა სხვადასხვა სასწავლო წესებისა და დიზაინის ტექნიკის გამოყენებით, როგორიცაა პერცეპტრონი, უკანა გავრცელება, ლევენბერგის უკანა გავრცელება, რადიალური ბაზისური ქსელები და განმეორებადი ქსელები. თქვენ შეგიძლიათ მარტივად შეცვალოთ ნებისმიერი არქიტექტურა, სწავლის წესები ან გადასვლის ფუნქციები, ან დაამატოთ ახალი - ეს ყველაფერი C ან FORTRAN-ის ერთი ხაზის დაწერის გარეშე. ასოს გამოსახულების ამოცნობისთვის პაკეტის გამოყენების მაგალითი მოცემულია გაკვეთილზე 4. პაკეტის წინა ვერსიის დეტალური აღწერა შეგიძლიათ იხილოთ წიგნში.

7. Fuzzy Logic Toolbox

Fuzzy Logic Toolbox

Fuzzy Logic აპლიკაციის პაკეტი ეხება ბუნდოვანი (ფუზი) კომპლექტების თეორიას. უზრუნველყოფს თანამედროვე საეჭვო კლასტერიზაციის მეთოდებს და ადაპტირებულ ფაზულ ნერვულ ქსელებს. პაკეტის გრაფიკული ხელსაწყოები საშუალებას გაძლევთ ინტერაქტიულად დააკვირდეთ სისტემის ქცევას.

პაკეტის ძირითადი მახასიათებლები:

• ცვლადების, ბუნდოვანი წესების და წევრობის ფუნქციების განსაზღვრა;
• ბუნდოვანი ლოგიკური დასკვნის ინტერაქტიული დათვალიერება;
• თანამედროვე მეთოდები: ადაპტური ფაზური დასკვნა ნერვული ქსელების გამოყენებით, ფაზა კლასტერირება;
• ინტერაქტიული დინამიური სიმულაცია Simulink-ში;

პორტატული C კოდის გენერირება Real-Time Workshop-ის გამოყენებით.

ეს მაგალითი ნათლად აჩვენებს მოდელის ქცევაში არსებულ განსხვავებებს, როდესაც მხედველობაში მიიღება ბუნდოვანი ლოგიკა და ასეთი განხილვის გარეშე.

8. სიმბოლური მათემატიკის ხელსაწყოები

სიმბოლური მათემატიკის ხელსაწყოები

აპლიკაციის პროგრამების პაკეტი, რომელიც ანიჭებს MATLAB სისტემას ფუნდამენტურად ახალ შესაძლებლობებს - ამოცანების გადაჭრის უნარს სიმბოლური (ანალიტიკური) ფორმით, მათ შორის თვითნებური ბიტის სიღრმის ზუსტი არითმეტიკის განხორციელება. პაკეტი ეფუძნება ერთ-ერთი უძლიერესი კომპიუტერული ალგებრის სისტემის - Maple V R4 სიმბოლური მათემატიკის ბირთვის გამოყენებას. უზრუნველყოფს სიმბოლურ დიფერენციაციას და ინტეგრაციას, ჯამების და პროდუქციის გამოთვლას, გაფართოებას ტეილორისა და მაკლორინის სერიებში, ოპერაციებს სიმძლავრის მრავალწევრებით (პოლინომები), მრავალწევრების ფესვების გამოთვლას, არაწრფივი განტოლებების ამოხსნას ანალიზურ ფორმაში, ყველა სახის სიმბოლურ ტრანსფორმაციას, ჩანაცვლებას და სხვა. მეტი. აქვს ბრძანებები Maple V სისტემის ბირთვზე პირდაპირი წვდომისთვის.

პაკეტი საშუალებას გაძლევთ მოამზადოთ პროცედურები Maple V R4 სისტემის პროგრამირების ენის სინტაქსით და დააინსტალიროთ ისინი MATLAB სისტემაში. სამწუხაროდ, სიმბოლური მათემატიკის შესაძლებლობების თვალსაზრისით, პაკეტი ბევრად ჩამოუვარდება სპეციალიზებულ კომპიუტერულ ალგებრის სისტემებს, როგორიცაა Maple და Mathematica-ს უახლესი ვერსიები.

9. მათემატიკის პაკეტები

მათემატიკის პაკეტები

MATLAB მოიცავს ბევრ გაფართოების პაკეტს, რომელიც აძლიერებს სისტემის მათემატიკურ შესაძლებლობებს, ზრდის გამოთვლების სიჩქარეს, ეფექტურობას და სიზუსტეს.

10.NAG Foundation Toolbox

NAG Foundation Toolbox

მათემატიკური ფუნქციების ერთ-ერთი ყველაზე ძლიერი ბიბლიოთეკა, რომელიც შეიქმნა The Numerical Algorithms Group-ის სპეციალური ჯგუფის მიერ, შპს. პაკეტი შეიცავს ასობით ახალ ფუნქციას. ფუნქციების სახელები და მათი გამოძახების სინტაქსი ნასესხებია ცნობილი NAG Foundation ბიბლიოთეკიდან. შედეგად, გამოცდილი NAG FORTRAN მომხმარებლებს შეუძლიათ მარტივად იმუშაონ NAG პაკეტთან MATLAB-ში. NAG Foundation ბიბლიოთეკა თავის ფუნქციებს უზრუნველყოფს ობიექტების კოდებისა და შესაბამისი m-ფაილების სახით მათ გამოძახებისთვის. მომხმარებელს შეუძლია ადვილად შეცვალოს ეს MEX ფაილები საწყისი კოდის დონეზე.

პაკეტში მოცემულია შემდეგი მახასიათებლები:

მრავალწევრების ფესვები და შეცვლილი ლაგერის მეთოდი;

რიგის ჯამის გამოთვლა: დისკრეტული და ჰერმიცია-დისკრეტული ფურიეს ტრანსფორმაცია;

ჩვეულებრივი დიფერენციალური განტოლებები: ადამსის და რუნგ-კუტას მეთოდები;

ნაწილობრივი დიფერენციალური განტოლებები;

ინტერპოლაცია;

საკუთარი მნიშვნელობების და ვექტორების, სინგულარული რიცხვების გამოთვლა, რთული და რეალური მატრიცების მხარდაჭერა;

მოსახვევებისა და ზედაპირების მიახლოება: მრავალწევრები, კუბური შტრიხები, ჩებიშევის პოლინომები;

ფუნქციების მინიმიზაცია და მაქსიმიზაცია: წრფივი და კვადრატული პროგრამირება, რამდენიმე ცვლადის ფუნქციების ექსტრემა;

მატრიცის დაშლა;

წრფივი განტოლებათა სისტემების ამოხსნა;

წრფივი განტოლებები (LAPACK);

სტატისტიკური გამოთვლები, მათ შორის აღწერითი სტატისტიკა და ალბათობის განაწილება;

კორელაციური და რეგრესიული ანალიზი: წრფივი, მრავალვარიანტული და განზოგადებული ხაზოვანი მოდელები;

მრავალგანზომილებიანი მეთოდები: ძირითადი კომპონენტები, ორთოგონალური ბრუნვები;

შემთხვევითი რიცხვების გენერირება: ნორმალური განაწილება, პუასონის, ვეიბულის და კოშის განაწილებები;

არაპარამეტრული სტატისტიკა: ფრიდმანი, კრუსკალ-უოლისი, მენ-უიტნი; დროის სერიების შესახებ: უნივარიატი და მრავალვარიაცია;

სპეციალური ფუნქციების მიახლოებები: ინტეგრალური ექსპონენციალური, გამა ფუნქცია, ბესელის და ჰანკელის ფუნქციები.

და ბოლოს, ეს პაკეტი საშუალებას აძლევს მომხმარებელს შექმნას FORTRAN პროგრამები, რომლებიც დინამიურად უკავშირდებიან MATLAB-ს.

11. Spline Toolbox

აპლიკაციის პაკეტი splines-თან მუშაობისთვის. მხარს უჭერს ერთგანზომილებიან, ორგანზომილებიან და მრავალგანზომილებიან სლაინის ინტერპოლაციას და მიახლოებას. უზრუნველყოფს რთული მონაცემების პრეზენტაციას და ჩვენებას და გრაფიკის მხარდაჭერას.

პაკეტი საშუალებას გაძლევთ შეასრულოთ შტრიხების ინტერპოლაცია, მიახლოება და ტრანსფორმაცია B-ფორმიდან ნაწილებად მრავალწევრამდე, ინტერპოლაცია კუბური შტრიხებით და გამარტივება, ოპერაციების შესრულება შტრიხებზე: წარმოებულის, ინტეგრალის და ჩვენების გამოთვლა.

Spline პაკეტი აღჭურვილია B-სპლაინებთან მუშაობის პროგრამებით, რომლებიც აღწერილია სპლაინის შემქმნელის და Spline პაკეტის ავტორის კარლ დებუერის ნაშრომში “A Practical Guide to Splines”. პაკეტის ფუნქციები, შერწყმულია MATLAB ენასთან და დეტალურ მომხმარებლის სახელმძღვანელოსთან, აადვილებს სპლაინებს ადვილად გასაგებად და ეფექტურად გამოიყენება სხვადასხვა პრობლემის გადასაჭრელად.

პაკეტი მოიცავს პროგრამებს სლაინის წარმოდგენის ორ ყველაზე ფართოდ გამოყენებულ ფორმასთან მუშაობისთვის: B-ფორმა და ცალმხრივი პოლინომიური ფორმა. B-ფორმა მოსახერხებელია სპლაინების აგების ეტაპზე, ხოლო ცალმხრივი მრავალწევრი ფორმა უფრო ეფექტურია სპლაინთან მუდმივი მუშაობისას. პაკეტი მოიცავს ფუნქციებს შექმნის, ჩვენების, ინტერპოლაციის, მიახლოების და დამუშავების ფუნქციებს B ფორმაში და პოლინომიური სეგმენტების სახით.

12. სტატისტიკის ხელსაწყოები

სტატისტიკის ხელსაწყოები

სტატისტიკური აპლიკაციის პაკეტი, რომელიც მკვეთრად აფართოებს MATLAB სისტემის შესაძლებლობებს სტატისტიკური გამოთვლებისა და სტატისტიკური მონაცემების დამუშავებაში. შეიცავს ინსტრუმენტების ძალიან წარმომადგენლობით კომპლექტს შემთხვევითი რიცხვების, ვექტორების, მატრიცების და მასივების გენერირებისთვის სხვადასხვა განაწილების კანონებით, ასევე მრავალი სტატისტიკური ფუნქციით. უნდა აღინიშნოს, რომ ყველაზე გავრცელებული სტატისტიკური ფუნქციები შედის MATLAB სისტემის ბირთვში (მათ შორის, შემთხვევითი მონაცემების გენერირების ფუნქციები ერთიანი და ნორმალური განაწილებით). პაკეტის ძირითადი მახასიათებლები:

აღწერითი სტატისტიკა;

ალბათობის განაწილება;

პარამეტრების შეფასება და დაახლოება;

ჰიპოთეზის ტესტირება;

მრავალჯერადი რეგრესია;

ინტერაქტიული ეტაპობრივი რეგრესია;

მონტე კარლოს სიმულაცია;

ინტერვალებზე დაახლოება;

სტატისტიკური პროცესის კონტროლი;

ექსპერიმენტის დაგეგმვა;

საპასუხო ზედაპირის მოდელირება;

არაწრფივი მოდელის დაახლოება;

ძირითადი კომპონენტის ანალიზი;

სტატისტიკური გრაფიკები;

მომხმარებლის გრაფიკული ინტერფეისი.

პაკეტში შედის 20 განსხვავებული ალბათობის განაწილება, მათ შორის t (სტუდენტური), F და Chi-კვადრატი. პარამეტრების შერჩევა, განაწილების გრაფიკული ჩვენება და საუკეთესო მიახლოებების გამოთვლის მეთოდი მოცემულია ყველა ტიპის განაწილებისთვის. არსებობს მრავალი ინტერაქტიული ინსტრუმენტი მონაცემთა დინამიური ვიზუალიზაციისა და ანალიზისთვის. არსებობს სპეციალიზებული ინტერფეისები საპასუხო ზედაპირის მოდელირებისთვის, განაწილების ვიზუალიზაციისთვის, შემთხვევითი რიცხვების გენერირებისთვის და დონის ხაზებისთვის.

13. ოპტიმიზაციის ხელსაწყოთა ყუთი

ოპტიმიზაციის ხელსაწყოთა ყუთი

გამოყენებითი ამოცანების პაკეტი - ოპტიმიზაციის ამოცანების და არაწრფივი განტოლებების სისტემების ამოხსნისთვის. მხარს უჭერს რამდენიმე ცვლადის ფუნქციების ოპტიმიზაციის ძირითად მეთოდებს:

არაწრფივი ფუნქციების უპირობო ოპტიმიზაცია;

უმცირესი კვადრატების მეთოდი და არაწრფივი ინტერპოლაცია;

არაწრფივი განტოლებების ამოხსნა;

ხაზოვანი პროგრამირება;

კვადრატული პროგრამირება;

არაწრფივი ფუნქციების პირობითი მინიმიზაცია;

მინიმაქსის მეთოდი;

მრავალკრიტერიუმიანი ოპტიმიზაცია.

სხვადასხვა მაგალითები აჩვენებს პაკეტის ფუნქციების ეფექტურად გამოყენებას. მათი დახმარებით თქვენ ასევე შეგიძლიათ შეადაროთ როგორ წყდება ერთი და იგივე პრობლემა სხვადასხვა მეთოდით.

14. ნაწილობრივი დიფერენციალური განტოლებების ხელსაწყოები

ნაწილობრივი დიფერენციალური განტოლებების ხელსაწყოები

ძალიან მნიშვნელოვანი აპლიკაციის პაკეტი, რომელიც შეიცავს მრავალ ფუნქციას ნაწილობრივი დიფერენციალური განტოლებების სისტემების გადასაჭრელად. უზრუნველყოფს ეფექტურ საშუალებებს განტოლებათა ასეთი სისტემების გადასაჭრელად, მათ შორის ხისტი. პაკეტი იყენებს სასრული ელემენტების მეთოდს. პაკეტის ბრძანებები და გრაფიკული ინტერფეისი შეიძლება გამოყენებულ იქნას ნაწილობრივი დიფერენციალური განტოლებების მათემატიკურად მოდელირებისთვის საინჟინრო და სამეცნიერო აპლიკაციების ფართო სპექტრისთვის, მათ შორის მასალების სიძლიერის პრობლემები, ელექტრომაგნიტური მოწყობილობების გამოთვლები, სითბოს და მასის გადაცემის პრობლემები და დიფუზიის პრობლემები. პაკეტის ძირითადი მახასიათებლები:

სრულფასოვანი გრაფიკული ინტერფეისი მეორე რიგის ნაწილობრივი დიფერენციალური განტოლებების დასამუშავებლად;

ავტომატური და ადაპტური ბადის შერჩევა;

სასაზღვრო პირობების დაყენება: დირიხლე, ნეუმანი და შერეული;

პრობლემის მოქნილი ფორმულირება MATLAB სინტაქსის გამოყენებით;

სრულად ავტომატური ბადე და სასრული ელემენტების ზომის შერჩევა;

არაწრფივი და ადაპტური დიზაინის სქემები;

გადაწყვეტის სხვადასხვა პარამეტრისა და ფუნქციის ველების ვიზუალიზაციის შესაძლებლობა, მიღებული დანაყოფების და ანიმაციური ეფექტების დემონსტრირება.

პაკეტი ინტუიციურად მიჰყვება PDE ამოხსნის ექვს საფეხურს სასრული ელემენტების მეთოდის გამოყენებით. ეს ნაბიჯები და პაკეტის შესაბამისი რეჟიმები შემდეგია: გეომეტრიის განსაზღვრა (ნახატის რეჟიმი), სასაზღვრო პირობების დაყენება (სასაზღვრო პირობების რეჟიმი), კოეფიციენტების შერჩევა, რომლებიც განსაზღვრავენ პრობლემას (PDE რეჟიმი), სასრული ელემენტების დისკრეტიზაცია (ბადის რეჟიმი). ), საწყისი პირობების დაყენება და განტოლებების ამოხსნა (ამოხსნის რეჟიმი), ამონახსნის შემდგომი დამუშავება (გრაფიკის რეჟიმი).

15. საკონტროლო სისტემების ანალიზისა და სინთეზის პაკეტები

საკონტროლო სისტემების ანალიზისა და სინთეზის პაკეტები

საკონტროლო სისტემის ხელსაწყოთა ყუთი

საკონტროლო სისტემის პაკეტი განკუთვნილია ავტომატური მართვის სისტემების მოდელირებისთვის, ანალიზისა და დიზაინისთვის - როგორც უწყვეტი, ასევე დისკრეტული. პაკეტის ფუნქციები ახორციელებს გადაცემის ფუნქციის ტრადიციულ მეთოდებს და თანამედროვე სახელმწიფო სივრცის მეთოდებს. სიხშირისა და დროის პასუხები, ნულოვანი პოლუსიანი დიაგრამები შეიძლება სწრაფად გამოითვალოს და გამოჩნდეს ეკრანზე. პაკეტში შედის:

MIMO (მრავალჯერადი შეყვანის მრავალჯერადი გამომავალი) სისტემების ინსტრუმენტების სრული ნაკრები;

დროის მახასიათებლები: გადაცემის და გარდამავალი ფუნქციები, რეაგირება თვითნებურ გავლენას;

სიხშირის მახასიათებლები: Bode, Nichols, Nyquist და ა.შ დიაგრამები;

უკუკავშირის მარყუჟების განვითარება;

LQR/LQE კონტროლერების დიზაინი;

მოდელების მახასიათებლები: კონტროლირებადი, დაკვირვებადობა, მოდელების რიგის დაქვეითება;

სისტემების მხარდაჭერა დაგვიანებით.

მოდელის შენობის დამატებითი მახასიათებლები საშუალებას გაძლევთ შექმნათ უფრო რთული მოდელები. დროის პასუხი შეიძლება გამოითვალოს პულსის შეყვანისთვის, ერთი ნაბიჯის შეყვანისთვის ან შემთხვევითი შეყვანის სიგნალისთვის. ასევე არსებობს ფუნქციები სინგულარული რიცხვების გასაანალიზებლად.

სისტემების დროისა და სიხშირის პასუხის შედარების ინტერაქტიული გარემო მომხმარებელს აძლევს გრაფიკულ კონტროლს, რათა ერთდროულად აჩვენოს და გადართოს პასუხებს შორის. შეიძლება გამოითვალოს რეაგირების სხვადასხვა მახასიათებელი, როგორიცაა აწევის დრო და აწევის დრო.

საკონტროლო სისტემის პაკეტი შეიცავს ინსტრუმენტებს უკუკავშირის პარამეტრების შესარჩევად. ტრადიციული მეთოდები მოიცავს: სინგულარული წერტილების ანალიზს, მომატების და შესუსტების კოეფიციენტების განსაზღვრას. თანამედროვე მეთოდებს შორის: ხაზოვანი-კვადრატული კონტროლი და ა.შ. Control System პაკეტში შედის საკონტროლო სისტემების დიზაინისა და ანალიზის ალგორითმები. გარდა ამისა, მას აქვს კონფიგურირებადი გარემო და გაძლევთ საშუალებას შექმნათ თქვენი საკუთარი m-ფაილები.

16. არაწრფივი მართვის დიზაინის ინსტრუმენტების ყუთი

არაწრფივი კონტროლის დიზაინის ხელსაწყოთა ყუთი

არაწრფივი მართვის დიზაინი (NCD) Blockset ახორციელებს დინამიური ოპტიმიზაციის მეთოდს საკონტროლო სისტემის დიზაინისთვის. შექმნილია Simulink-თან გამოსაყენებლად, ეს ინსტრუმენტი ავტომატურად არეგულირებს სისტემის პარამეტრებს მომხმარებლის მიერ განსაზღვრული დროის შეზღუდვების საფუძველზე.

პაკეტი იყენებს მაუსის გადაადგილებას დროის შეზღუდვების შესაცვლელად პირდაპირ გრაფიკებზე, რაც საშუალებას გაძლევთ მარტივად დააყენოთ ცვლადები და მიუთითოთ განუსაზღვრელი პარამეტრები, უზრუნველყოფს ინტერაქტიულ ოპტიმიზაციას, ახორციელებს მონტე კარლოს სიმულაციას, მხარს უჭერს SISO-ს დიზაინს (ერთი შეყვანა - ერთი გამომავალი) და MIMO კონტროლი. სისტემები, საშუალებას იძლევა მოდელირება ჩარევის ჩახშობის, თვალთვალის და სხვა ტიპის პასუხები, მხარს უჭერს განმეორებითი პარამეტრების პრობლემები და პრობლემების მართვის სისტემების დაგვიანებით, და საშუალებას აძლევს არჩევანის დაკმაყოფილებას და მიუწვდომელ შეზღუდვებს შორის.

17. ძლიერი კონტროლის ხელსაწყოების ყუთი

ძლიერი კონტროლის ხელსაწყოთა ყუთი

Robust Control პაკეტი მოიცავს ინსტრუმენტებს მრავალცვლადი ძლიერი კონტროლის სისტემების დიზაინისა და ანალიზისთვის. ეს არის სისტემები მოდელირების შეცდომებით, რომელთა დინამიკა ბოლომდე არ არის ცნობილი ან მათი პარამეტრები შეიძლება შეიცვალოს მოდელირების დროს. პაკეტის მძლავრი ალგორითმები საშუალებას გაძლევთ განახორციელოთ რთული გამოთვლები მრავალი პარამეტრის ცვლილების გათვალისწინებით. პაკეტის მახასიათებლები:

LQG კონტროლერების სინთეზი ერთიანი და ინტეგრალური ნორმების მინიმიზაციის საფუძველზე;

მრავალპარამეტრული სიხშირის პასუხი;

სახელმწიფო სივრცის მოდელის აგება;

მოდელების ტრანსფორმაცია სინგულარული მნიშვნელობების საფუძველზე;

მოდელის შეკვეთის შემცირება;

სპექტრალური ფაქტორიზაცია.

Robust Control პაკეტი ეფუძნება საკონტროლო სისტემის პაკეტის ფუნქციონირებას, ხოლო უზრუნველყოფს ალგორითმების გაფართოებულ კომპლექტს საკონტროლო სისტემის დიზაინისთვის. პაკეტი უზრუნველყოფს ხიდს თანამედროვე კონტროლის თეორიასა და პრაქტიკულ აპლიკაციებს შორის. მას აქვს მრავალი ფუნქცია, რომელიც ახორციელებს თანამედროვე მეთოდებს მრავალცვლადი ძლიერი კონტროლერების დიზაინისა და ანალიზისთვის.

გაურკვევლობის გამოვლინებები, რომლებიც არღვევს სისტემების სტაბილურობას, მრავალფეროვანია - ხმაური და დარღვევები სიგნალებში, გადაცემის ფუნქციის მოდელის უზუსტობა, არამოდელირებული არაწრფივი დინამიკა. Robust Control პაკეტი საშუალებას გაძლევთ შეაფასოთ მრავალპარამეტრიანი სტაბილურობის ლიმიტი სხვადასხვა გაურკვევლობის პირობებში. გამოყენებულ მეთოდებს შორის: პერონის ალგორითმი, გადაცემის ფუნქციების მახასიათებლების ანალიზი და ა.შ.

Robust Control პაკეტი გთავაზობთ უკუკავშირის დიზაინის სხვადასხვა მეთოდს, მათ შორის: LQR, LQG, LQG/LTR და ა.შ. მოდელის შეკვეთის შემცირების აუცილებლობა წარმოიქმნება რამდენიმე შემთხვევაში: ობიექტის რიგის შემცირება, კონტროლერის რიგის შემცირება, დიდი ზომის მოდელირება. სისტემები. მოდელის რიგის შემცირების ხარისხობრივი პროცედურა უნდა იყოს რიცხობრივად სტაბილური. Robust Control პაკეტში შეტანილი პროცედურები წარმატებით უმკლავდება ამ ამოცანას.

18. მოდელის პროგნოზირებადი კონტროლის ხელსაწყოთა ყუთი

მოდელის პროგნოზირებადი კონტროლის ხელსაწყოთა ყუთი

მოდელის პროგნოზირებადი კონტროლის პაკეტი შეიცავს ინსტრუმენტების სრულ კომპლექტს პროგნოზირებადი (პროაქტიული) კონტროლის სტრატეგიის განსახორციელებლად. ეს სტრატეგია შემუშავებული იყო რთული მრავალარხიანი პროცესების კონტროლის პრაქტიკული პრობლემების გადასაჭრელად მდგომარეობის ცვლადებისა და კონტროლის შეზღუდვით. პროგნოზირებადი კონტროლის მეთოდები გამოიყენება ქიმიურ მრეწველობაში და სხვა უწყვეტი პროცესების გასაკონტროლებლად. პაკეტი ითვალისწინებს:

სისტემების მოდელირება, იდენტიფიკაცია და დიაგნოსტიკა;

MISO-ს მხარდაჭერა (მრავალჯერადი შეყვანა - ერთი გამომავალი), MIMO, გარდამავალი მახასიათებლები, მდგომარეობის სივრცის მოდელები;

სისტემების ანალიზი;

მოდელების გადაქცევა წარმოდგენის სხვადასხვა ფორმებად (მდგომარეობის სივრცე, გადაცემის ფუნქციები);

გაკვეთილების და დემოს უზრუნველყოფა.

საკონტროლო პრობლემების პროგნოზირებადი მიდგომა იყენებს მცენარის აშკარა ხაზოვან დინამიურ მოდელს საკონტროლო ცვლადებში მომავალი ცვლილებების ზემოქმედების პროგნოზირებისთვის მცენარის ქცევაზე. ოპტიმიზაციის პრობლემა ჩამოყალიბებულია როგორც კვადრატული პროგრამირების პრობლემა შეზღუდვებით, რომელიც ხელახლა წყდება ყოველი სიმულაციის ციკლზე. პაკეტი საშუალებას გაძლევთ შექმნათ და შეამოწმოთ კონტროლერები როგორც მარტივი, ასევე რთული ობიექტებისთვის.

პაკეტი შეიცავს ორმოცდაათზე მეტ სპეციალიზებულ ფუნქციას დინამიური სისტემების დიზაინის, ანალიზისა და მოდელირებისთვის პროგნოზული კონტროლის გამოყენებით. იგი მხარს უჭერს სისტემის შემდეგ ტიპებს: პულსირებული, უწყვეტი და დისკრეტული დრო, მდგომარეობის სივრცე. დამუშავებულია სხვადასხვა სახის დარღვევები. გარდა ამისა, შემავალ და გამომავალ ცვლადებზე შეზღუდვები შეიძლება ცალსახად იყოს შეტანილი მოდელში.

სიმულაციური ხელსაწყოები იძლევა თვალთვალის და სტაბილიზაციის საშუალებას. ანალიზის ინსტრუმენტები მოიცავს დახურული მარყუჟის პოლუსების გაანგარიშებას, სიხშირეზე რეაგირებას და სხვა საკონტროლო სისტემის მახასიათებლებს. მოდელის იდენტიფიცირებისთვის, პაკეტს აქვს ფუნქციები სისტემის იდენტიფიკაციის პაკეტთან ურთიერთობისთვის. პაკეტში ასევე შედის ორი Simulink ფუნქცია, რომელიც საშუალებას გაძლევთ შეამოწმოთ არაწრფივი მოდელები.

19. mu - ანალიზი და სინთეზი

(მუ)-ანალიზი და სინთეზი

p-Analysis and Synthesis პაკეტი შეიცავს ფუნქციებს ძლიერი კონტროლის სისტემების შესაქმნელად. პაკეტში გამოიყენება ერთიანი ნორმა და სინგულარული პარამეტრის ოპტიმიზაცია და. ეს პაკეტი მოიცავს გრაფიკულ ინტერფეისს ბლოკის მანიპულირების გასამარტივებლად ოპტიმალური კონტროლერების დიზაინის დროს. პაკეტის თვისებები:

• ერთიან და ინტეგრალურ ნორმებში ოპტიმალური რეგულატორების დიზაინი;
• რეალური და რთული სინგულარული პარამეტრის შეფასება მუ;

D-K გამეორებები მიახლოებით მუ-სინთეზი;

GUI დახურული მარყუჟის პასუხების ანალიზისთვის;

მოდელის შეკვეთის შემცირების საშუალებები;

დიდი სისტემების ცალკეული ბლოკების პირდაპირი კავშირი.

სახელმწიფო სივრცის მოდელი შეიძლება შეიქმნას და გაანალიზდეს სისტემის მატრიცებზე დაყრდნობით. პაკეტი მხარს უჭერს მუშაობას უწყვეტ და დისკრეტულ მოდელებთან. პაკეტს აქვს სრულფასოვანი გრაფიკული ინტერფეისი, მათ შორის: შეყვანის მონაცემების დიაპაზონის დაყენების შესაძლებლობა, სპეციალური ფანჯარა D-K გამეორებების თვისებების რედაქტირებისთვის და სიხშირის მახასიათებლების გრაფიკული წარმოდგენა. აქვს მატრიცების შეკრების, გამრავლების, სხვადასხვა გარდაქმნების და სხვა ოპერაციების ფუნქციები მატრიცებზე. უზრუნველყოფს მოდელების რიგის შემცირების შესაძლებლობას.

20.სახელმწიფო ნაკადი

Stateflow არის მოვლენებზე ორიენტირებული სისტემების მოდელირების პაკეტი, რომელიც დაფუძნებულია სასრული მდგომარეობის მანქანების თეორიაზე. ეს პაკეტი განკუთვნილია Simulink დინამიური სისტემების მოდელირების პაკეტთან გამოსაყენებლად. თქვენ შეგიძლიათ ჩასვათ Stateflow დიაგრამა (ან SF დიაგრამა) ნებისმიერ Simulink მოდელში, რომელიც ასახავს მოდელირების ობიექტის (ან სისტემის) კომპონენტების ქცევას. SF დიაგრამა არის ანიმაციური. მისი ფერადი კოდირებული ბლოკებისა და კავშირების გამოყენებით, შეგიძლიათ თვალყური ადევნოთ სიმულირებული სისტემის ან მოწყობილობის მუშაობის ყველა ეტაპს და მისი მოქმედება გარკვეულ მოვლენებზე დამოკიდებული გახადოთ. ბრინჯი. ნახაზი 23.6 ასახავს მანქანის ქცევის მოდელირებას გზაზე საგანგებო სიტუაციის დროს. მანქანის მოდელის ქვეშ ჩანს SF დიაგრამა (უფრო ზუსტად, მისი მუშაობის ერთი ჩარჩო).

SF დიაგრამების შესაქმნელად, პაკეტს აქვს მოსახერხებელი და მარტივი რედაქტორი, ასევე მომხმარებლის ინტერფეისის ინსტრუმენტები.

21. რაოდენობრივი უკუკავშირის თეორიის ხელსაწყოები

რაოდენობრივი უკუკავშირის თეორიის ხელსაწყოები

პაკეტი შეიცავს ფუნქციებს უკუკავშირით ძლიერი (სტაბილური) სისტემების შესაქმნელად. QFT (რაოდენობრივი უკუკავშირის თეორია) არის საინჟინრო მეთოდი, რომელიც იყენებს სიხშირის წარმოდგენის მოდელებს სხვადასხვა ხარისხის მოთხოვნების დასაკმაყოფილებლად მცენარეთა გაურკვეველი მახასიათებლების არსებობისას. მეთოდი ეფუძნება დაკვირვებას, რომ უკუკავშირი აუცილებელია იმ შემთხვევებში, როდესაც ობიექტის ზოგიერთი მახასიათებელი გაურკვეველია და/ან უცნობი დარღვევები გამოიყენება მის შეყვანაზე. პაკეტის მახასიათებლები:

უკუკავშირის თანდაყოლილი გაურკვევლობის სიხშირის ლიმიტების შეფასება;

მომხმარებლის გრაფიკული ინტერფეისი, რომელიც საშუალებას გაძლევთ ოპტიმიზაცია მოახდინოთ საჭირო უკუკავშირის პარამეტრების პოვნის პროცესზე;

მოდელში შეყვანილი სხვადასხვა ბლოკების გავლენის განსაზღვრის ფუნქციები (მულტიპლექსატორები, შემკრები, უკუკავშირის მარყუჟები) გაურკვევლობის არსებობისას;

მხარდაჭერა ანალოგური და ციფრული უკუკავშირის მარყუჟების, კასკადებისა და მრავალსაფეხურიანი სქემების მოდელირებისთვის;

მცენარეთა პარამეტრებში გაურკვევლობის გადაჭრა პარამეტრული და არაპარამეტრული მოდელების ან ამ ტიპის მოდელების კომბინაციის გამოყენებით.

უკუკავშირის თეორია დიზაინის კლასიკური სიხშირის მიდგომის ბუნებრივი გაფართოებაა. მისი მთავარი მიზანია შეიმუშაოს მარტივი, მცირე რიგის კონტროლერები მინიმალური გამტარიანობით, რომლებიც აკმაყოფილებენ შესრულების მახასიათებლებს გაურკვევლობის არსებობისას.

პაკეტი საშუალებას გაძლევთ გამოთვალოთ უკუკავშირის, ფილტრების და ტესტის კონტროლერების სხვადასხვა პარამეტრები როგორც უწყვეტ, ისე დისკრეტულ სივრცეში. მას აქვს მოსახერხებელი გრაფიკული ინტერფეისი, რომელიც საშუალებას გაძლევთ შექმნათ მარტივი კონტროლერები, რომლებიც აკმაყოფილებს მომხმარებლის მოთხოვნებს.

QFT საშუალებას გაძლევთ შექმნათ კონტროლერები, რომლებიც აკმაყოფილებენ სხვადასხვა მოთხოვნებს, მიუხედავად მოდელის პარამეტრების ცვლილებისა. გაზომილი მონაცემები შეიძლება გამოყენებულ იქნას უშუალოდ კონტროლერის დიზაინისთვის, სისტემის რთული პასუხის იდენტიფიცირების საჭიროების გარეშე.

22.LMI Control Toolbox

LMI Control Toolbox

LMI (ხაზოვანი მატრიცის უთანასწორობის) კონტროლის პაკეტი უზრუნველყოფს ინტეგრირებულ გარემოს ხაზოვანი პროგრამირების პრობლემების დასადგენად და გადასაჭრელად. პაკეტი, რომელიც თავდაპირველად განკუთვნილი იყო საკონტროლო სისტემების დიზაინისთვის, საშუალებას გაძლევთ გადაჭრას ნებისმიერი ხაზოვანი პროგრამირების პრობლემა საქმიანობის თითქმის ნებისმიერ სფეროში, სადაც ასეთი პრობლემები წარმოიქმნება. პაკეტის ძირითადი მახასიათებლები:

წრფივი პროგრამირების ამოცანების ამოხსნა: შეზღუდვების თავსებადობის პრობლემები, ხაზოვანი მიზნების მინიმიზაცია წრფივი შეზღუდვების არსებობისას, საკუთარი მნიშვნელობების მინიმიზაცია;

წრფივი პროგრამირების ამოცანების კვლევა;

ხაზოვანი პროგრამირების ამოცანების გრაფიკული რედაქტორი;

სიმბოლური ფორმით შეზღუდვების დაწესება;

რეგულატორების მრავალკრიტერიუმიანი დიზაინი;

სტაბილურობის შემოწმება: წრფივი სისტემების კვადრატული მდგრადობა, ლიაპუნოვის სტაბილურობა, პოპოვის კრიტერიუმის შემოწმება არაწრფივი სისტემებისთვის.

LMI Control პაკეტი შეიცავს თანამედროვე სიმპლექსის ალგორითმებს ხაზოვანი პროგრამირების პრობლემების გადასაჭრელად. იყენებს ხაზოვანი შეზღუდვების სტრუქტურირებულ წარმოდგენას, რაც აუმჯობესებს ეფექტურობას და ამცირებს მეხსიერების მოთხოვნებს. პაკეტს აქვს სპეციალიზებული ინსტრუმენტები ხაზოვანი პროგრამირების საფუძველზე კონტროლის სისტემების ანალიზისა და დიზაინისთვის.

ხაზოვანი პროგრამირების ამომხსნელებს შეუძლიათ ადვილად შეამოწმონ დინამიური სისტემებისა და სისტემების სტაბილურობა არაწრფივი კომპონენტებით. ადრე ამ ტიპის ანალიზი განსახორციელებლად ძალიან რთულად ითვლებოდა. პაკეტი კი იძლევა კრიტერიუმების ერთობლიობის საშუალებას, რომელიც ადრე ითვლებოდა ზედმეტად რთულად და ამოსახსნელად მხოლოდ ევრისტიკული მიდგომების დახმარებით.

პაკეტი არის ძლიერი ინსტრუმენტი ამოზნექილი ოპტიმიზაციის პრობლემების გადასაჭრელად, რომლებიც წარმოიქმნება ისეთ სფეროებში, როგორიცაა კონტროლი, იდენტიფიკაცია, ფილტრაცია, სტრუქტურული დიზაინი, გრაფიკის თეორია, ინტერპოლაცია და ხაზოვანი ალგებრა. რედაქტორი) და Magshape ინტერფეისი.LMI Editor საშუალებას გაძლევთ დააწესოთ შეზღუდვები სიმბოლური ფორმით, ხოლო Magshape მომხმარებელს აძლევს ხელსაყრელ ხელსაწყოებს პაკეტთან მუშაობისთვის.

23. სისტემის საიდენტიფიკაციო პაკეტები

სისტემის საიდენტიფიკაციო პაკეტები

სისტემის იდენტიფიკაციის ხელსაწყოთა ყუთი

სისტემის იდენტიფიკაციის პაკეტი შეიცავს ინსტრუმენტებს დინამიური სისტემების მათემატიკური მოდელების შესაქმნელად დაკვირვების შეყვანისა და გამომავალი მონაცემების საფუძველზე. მას აქვს მოქნილი გრაფიკული ინტერფეისი, რომელიც გეხმარებათ მონაცემების ორგანიზებაში და მოდელების შექმნაში. პაკეტში შეტანილი იდენტიფიკაციის მეთოდები გამოიყენება პრობლემების ფართო სპექტრისთვის, საკონტროლო სისტემების დიზაინიდან და სიგნალის დამუშავებიდან დაწყებული დროის სერიებისა და ვიბრაციის ანალიზამდე. პაკეტის ძირითადი თვისებები:

მარტივი და მოქნილი ინტერფეისი;

მონაცემთა წინასწარი დამუშავება, მათ შორის წინასწარი გაფილტვრა, ტენდენციებისა და მიკერძოების მოხსნა; О ანალიზისთვის მონაცემთა დიაპაზონის შერჩევა;

რეაგირების ანალიზი დროისა და სიხშირის დომენში;

სისტემის გადაცემის ფუნქციის ნულებისა და პოლუსების ჩვენება;

მოდელის ტესტირებისას ნარჩენების ანალიზი;

რთული დიაგრამების აგება, როგორიცაა Nyquist დიაგრამა და ა.შ.

გრაფიკული ინტერფეისი ამარტივებს მონაცემთა წინასწარ დამუშავებას, ისევე როგორც მოდელის ინტერაქტიული იდენტიფიკაციის პროცესს. ასევე შესაძლებელია პაკეტთან მუშაობა ბრძანების რეჟიმში და Simulink გაფართოების გამოყენებით. მონაცემთა ჩატვირთვისა და შენახვის ოპერაციები, დიაპაზონის არჩევა, ოფსეტებისა და ტენდენციების წაშლა ხორციელდება მინიმალური ძალისხმევით და განლაგებულია მთავარ მენიუში.

მონაცემთა და იდენტიფიცირებული მოდელების პრეზენტაცია ორგანიზებულია გრაფიკულად ისე, რომ ინტერაქტიული იდენტიფიკაციის პროცესის დროს მომხმარებელს შეუძლია ადვილად დაუბრუნდეს მუშაობის წინა საფეხურს. დამწყებთათვის, არსებობს შესაძლებლობა იხილოთ შემდეგი შესაძლო ნაბიჯები. გრაფიკული ხელსაწყოები სპეციალისტს საშუალებას აძლევს, მოიძიოს ადრე მიღებული ნებისმიერი მოდელი და შეაფასოს მისი ხარისხი სხვა მოდელებთან შედარებით.

გამომავალი და შეყვანის გაზომვით დაწყებით, შეგიძლიათ შექმნათ სისტემის პარამეტრული მოდელი, რომელიც აღწერს მის ქცევას დროთა განმავლობაში. პაკეტი მხარს უჭერს ყველა ტრადიციულ მოდელის სტრუქტურას, მათ შორის ავტორეგრესიას, Box-Jenkins და ა.შ. იგი მხარს უჭერს ხაზოვანი მდგომარეობის სივრცის მოდელებს, რომლებიც შეიძლება განისაზღვროს როგორც დისკრეტულ, ასევე უწყვეტ სივრცეში. ეს მოდელები შეიძლება შეიცავდეს შეყვანის და გამოსავლების თვითნებურ რაოდენობას. პაკეტში შედის ფუნქციები, რომლებიც შეიძლება გამოყენებულ იქნას როგორც სატესტო მონაცემები იდენტიფიცირებული მოდელებისთვის. ხაზოვანი მოდელის იდენტიფიკაცია ფართოდ გამოიყენება მართვის სისტემების დიზაინში, როდესაც აუცილებელია ობიექტის მოდელის შექმნა. სიგნალის დამუშავების პრობლემებში, მოდელები შეიძლება გამოყენებულ იქნას სიგნალის ადაპტური დამუშავებისთვის. იდენტიფიკაციის მეთოდები ასევე წარმატებით გამოიყენება ფინანსურ აპლიკაციებზე.

24. სიხშირის დომენის სისტემის იდენტიფიკაციის ხელსაწყოები

სიხშირის დომენის სისტემის იდენტიფიკაციის ხელსაწყოები

სიხშირის დომენის სისტემის იდენტიფიკაციის პაკეტი უზრუნველყოფს სპეციალიზებულ ინსტრუმენტებს ხაზოვანი დინამიური სისტემების იდენტიფიცირებისთვის მათი დროის ან სიხშირის პასუხის მიხედვით. სიხშირეზე დაფუძნებული მეთოდები მიზნად ისახავს უწყვეტი სისტემების იდენტიფიცირებას, რაც უზრუნველყოფს უფრო ტრადიციულ დისკრეტულ ტექნიკის ძლიერ დანამატს. პაკეტის მეთოდები შეიძლება გამოყენებულ იქნას ისეთი პრობლემებისთვის, როგორიცაა ელექტრო, მექანიკური და აკუსტიკური სისტემების მოდელირება. პაკეტის თვისებები:

პერიოდული დარღვევები, პიკის ფაქტორი, ოპტიმალური სპექტრი, ფსევდო შემთხვევითი და დისკრეტული ბინარული თანმიმდევრობები;

ამპლიტუდისა და ფაზის, ნულებისა და პოლუსების ნდობის ინტერვალების გაანგარიშება;

უწყვეტი და დისკრეტული სისტემების იდენტიფიკაცია უცნობი დაყოვნებით;

მოდელის დიაგნოსტიკა, მათ შორის მოდელირება და ნარჩენების გამოთვლა;

მოდელების კონვერტაცია სისტემის იდენტიფიკაციის ინსტრუმენტთა ყუთის ფორმატში და პირიქით.

სიხშირის დომენის მიდგომის გამოყენებით, საუკეთესო მოდელის მიღწევა შესაძლებელია სიხშირის დომენში; შერჩევის შეცდომების თავიდან აცილება; სიგნალის DC კომპონენტის ადვილად იზოლირება; მნიშვნელოვნად გააუმჯობესებს სიგნალის და ხმაურის თანაფარდობას. არეულობის სიგნალების მისაღებად, პაკეტი უზრუნველყოფს ორობითი მიმდევრობის გენერირების ფუნქციებს, პიკის სიდიდის მინიმუმამდე შემცირებას და სპექტრული მახასიათებლების გაუმჯობესებას. პაკეტი უზრუნველყოფს უწყვეტი და დისკრეტული წრფივი სტატიკური სისტემების იდენტიფიკაციას, შეყვანის სიგნალების ავტომატურ წარმოქმნას, აგრეთვე შედეგად სისტემის გადაცემის ფუნქციის ნულებისა და პოლუსების გრაფიკულ წარმოდგენას. მოდელის ტესტირების ფუნქციები მოიცავს ნარჩენების გამოთვლას, გადაცემის ფუნქციებს, ნულებს და პოლუსებს და მოდელის გაშვებას ტესტის მონაცემების გამოყენებით.

25. დამატებითი MATLAB გაფართოების პაკეტები

დამატებითი MATLAB გაფართოების პაკეტები

კომუნიკაციების ხელსაწყოები

სააპლიკაციო პროგრამების პაკეტი სხვადასხვა სატელეკომუნიკაციო მოწყობილობების კონსტრუქციისა და მოდელირებისთვის: ციფრული საკომუნიკაციო ხაზები, მოდემები, სიგნალის გადამყვანები და ა.შ. მას აქვს მრავალფეროვანი საკომუნიკაციო და სატელეკომუნიკაციო მოწყობილობების მოდელების მდიდარი ნაკრები. შეიცავს საკომუნიკაციო ხელსაწყოების მოდელირების უამრავ საინტერესო მაგალითს, მაგალითად, მოდემს, რომელიც მუშაობს v34 პროტოკოლის გამოყენებით, მოდულატორს ცალმხრივი მოდულაციის უზრუნველსაყოფად და ა.შ.

26. ციფრული სიგნალის დამუშავების (DSP) Blockset

ციფრული სიგნალის დამუშავების (DSP) ბლოკი

აპლიკაციის პროგრამების პაკეტი ციფრული სიგნალის პროცესორების გამოყენებით მოწყობილობების დიზაინისთვის. ეს არის, უპირველეს ყოვლისა, მაღალეფექტური ციფრული ფილტრები სიხშირის პასუხით (სიხშირის პასუხი) მითითებული ან ადაპტირებული სიგნალების პარამეტრებზე. ამ პაკეტის გამოყენებით ციფრული მოწყობილობების მოდელირებისა და დიზაინის შედეგები შეიძლება გამოყენებულ იქნას მაღალეფექტური ციფრული ფილტრების შესაქმნელად თანამედროვე ციფრული სიგნალის დამუშავების მიკროპროცესორებზე.

27. Fixed-Point Blockset

ფიქსირებული წერტილის ბლოკის ნაკრები

ეს სპეციალური პაკეტი ორიენტირებულია ციფრული მართვის სისტემებისა და ციფრული ფილტრების მოდელირებაზე, როგორც Simulink პაკეტის ნაწილი. კომპონენტების სპეციალური ნაკრები საშუალებას გაძლევთ სწრაფად გადახვიდეთ ფიქსირებულ და მცურავი წერტილის (წერტილის) გამოთვლებს შორის. შეგიძლიათ მიუთითოთ 8-, 16- ან 32-ბიტიანი სიტყვის სიგრძე. პაკეტს აქვს მრავალი სასარგებლო თვისება:

ხელმოუწერელი ან ორობითი არითმეტიკის გამოყენება;

მომხმარებლის ორობითი წერტილის პოზიციის შერჩევა;

ბინარული წერტილის პოზიციის ავტომატური დაყენება;

მოდელის სიგნალის მაქსიმალური და მინიმალური დიაპაზონის ნახვა;

ფიქსირებული და მცურავი წერტილის გამოთვლებს შორის გადართვა;

გადინების კორექტირება და ძირითადი კომპონენტების ხელმისაწვდომობა ფიქსირებული წერტილის ოპერაციებისთვის; ლოგიკური ოპერატორები, ერთ და ორგანზომილებიანი საძიებო ცხრილები.

28. სიგნალის და გამოსახულების დამუშავების პაკეტები

სიგნალისა და გამოსახულების დამუშავების პაკეტები

სიგნალის დამუშავების ხელსაწყოთა ყუთი

მძლავრი პაკეტი ყველა სახის სიგნალის დასამუშავებლად მოწყობილობების ანალიზის, მოდელირებისა და დიზაინისთვის, მათი ფილტრაციისა და მრავალი ტრანსფორმაციის უზრუნველსაყოფად.

სიგნალის დამუშავების პაკეტი უზრუნველყოფს უაღრესად ყოვლისმომცველ შესაძლებლობებს თანამედროვე სამეცნიერო და საინჟინრო აპლიკაციებისთვის სიგნალის დამუშავების პროგრამების შესაქმნელად. პაკეტი იყენებს ფილტრაციის სხვადასხვა ტექნიკას და სპექტრული ანალიზის უახლეს ალგორითმებს. პაკეტი შეიცავს მოდულებს ხაზოვანი სისტემების განვითარებისა და დროის სერიების ანალიზისთვის. პაკეტი სასარგებლო იქნება, კერძოდ, ისეთ სფეროებში, როგორიცაა აუდიო და ვიდეო ინფორმაციის დამუშავება, ტელეკომუნიკაცია, გეოფიზიკა, რეალურ დროში კონტროლის ამოცანები, ეკონომიკა, ფინანსები და მედიცინა. პაკეტის ძირითადი თვისებები:

სიგნალებისა და ხაზოვანი სისტემების მოდელირება;

ციფრული და ანალოგური ფილტრების დიზაინი, ანალიზი და დანერგვა;

სწრაფი ფურიეს ტრანსფორმაცია, დისკრეტული კოსინუსი და სხვა გარდაქმნები;

სპექტრების შეფასება და სტატისტიკური სიგნალის დამუშავება;

დროის სერიების პარამეტრული დამუშავება;

სხვადასხვა ფორმის სიგნალების წარმოქმნა.

სიგნალის დამუშავების პაკეტი არის იდეალური გარსი სიგნალის ანალიზისა და დამუშავებისთვის. იგი იყენებს პრაქტიკაში შემოწმებულ ალგორითმებს, რომლებიც შერჩეულია მაქსიმალური ეფექტურობისა და საიმედოობისთვის. პაკეტი შეიცავს ალგორითმების ფართო სპექტრს სიგნალებისა და ხაზოვანი მოდელების წარმოსადგენად. ეს ნაკრები მომხმარებელს აძლევს საკმაოდ მოქნილ მიდგომას სიგნალის დამუშავების სკრიპტის შესაქმნელად. პაკეტში შედის ალგორითმები მოდელის ერთი წარმოდგენიდან მეორეზე ტრანსფორმაციისთვის.

სიგნალის დამუშავების პაკეტი მოიცავს ტექნიკის სრულ კომპლექტს ციფრული ფილტრების შესაქმნელად სხვადასხვა მახასიათებლებით. ეს საშუალებას გაძლევთ სწრაფად განავითაროთ მაღალი და დაბალი გამტარი ფილტრები, ზოლიანი და გაჩერების ფილტრები, მრავალზოლიანი ფილტრები, მათ შორის Chebyshev, Yule-Walker, ელიფსური ფილტრები და ა.შ.

გრაფიკული ინტერფეისი საშუალებას გაძლევთ შეიმუშაოთ ფილტრები მათთვის მოთხოვნების მითითებით ობიექტების მაუსის საშუალებით გადატანის რეჟიმში. პაკეტში შედის ფილტრის დიზაინის შემდეგი ახალი მეთოდები:

განზოგადებული ჩებიშევის მეთოდი ფილტრების შესაქმნელად არაწრფივი ფაზის პასუხით, რთული კოეფიციენტებით ან თვითნებური პასუხით. ალგორითმი შემუშავდა მაკლენანმა და კარამმა 1995 წელს;

შეზღუდული უმცირესი კვადრატები მომხმარებელს საშუალებას აძლევს ცალსახად აკონტროლოს მაქსიმალური შეცდომა (დაგლუვება);

კაიზერის ფანჯრით ფილტრის მინიმალური შეკვეთის გამოთვლის მეთოდი;

განზოგადებული ბუტერვორტის მეთოდი დაბალგამტარი ფილტრების დასაპროექტებლად მაქსიმალური ერთგვაროვანი ზოლებითა და შესუსტებით.

ოპტიმალური სწრაფი ფურიეს ტრანსფორმაციის ალგორითმის საფუძველზე, სიგნალის დამუშავება გთავაზობთ შეუდარებელ შესრულებას სიხშირის ანალიზისა და სპექტრული შეფასებისთვის. პაკეტი მოიცავს ფუნქციებს დისკრეტული ფურიეს ტრანსფორმაციის, დისკრეტული კოსინუსური ტრანსფორმაციის, ჰილბერტის ტრანსფორმაციის და სხვა ტრანსფორმაციების გამოსათვლელად, რომლებიც ხშირად გამოიყენება ანალიზისთვის, კოდირებისთვის და გაფილტვრისთვის. პაკეტი ახორციელებს სპექტრალური ანალიზის ისეთ მეთოდებს, როგორიცაა Welch მეთოდი, მაქსიმალური ენტროპიის მეთოდი და ა.შ.

ახალი გრაფიკული ინტერფეისი საშუალებას გაძლევთ ნახოთ და ვიზუალურად შეაფასოთ სიგნალის მახასიათებლები, შეიმუშავოთ და გამოიყენოთ ფილტრები, განახორციელოთ სპექტრული ანალიზი, შეისწავლოთ სხვადასხვა მეთოდებისა და მათი პარამეტრების გავლენა მიღებულ შედეგზე. გრაფიკული ინტერფეისი განსაკუთრებით სასარგებლოა დროის სერიების, სპექტრების, დროისა და სიხშირის მახასიათებლების, სისტემების გადაცემის ფუნქციების ნულებისა და პოლუსების ადგილმდებარეობის ვიზუალიზაციისთვის.

სიგნალის დამუშავების პაკეტი არის მრავალი სხვა პრობლემის გადაჭრის საფუძველი. მაგალითად, სურათის დამუშავების პაკეტთან კომბინაციით, შესაძლებელია 2D სიგნალების და სურათების დამუშავება და ანალიზი. სისტემის იდენტიფიკაციის პაკეტთან დაწყვილებისას, სიგნალის დამუშავების პაკეტი იძლევა სისტემების პარამეტრულ დროის დომენის მოდელირებას. ნერვულ ქსელთან და Fuzzy Logic პაკეტებთან შერწყმისას, შეიძლება შეიქმნას სხვადასხვა ხელსაწყოები მონაცემთა დამუშავების ან კლასიფიკაციის მახასიათებლების ამოღებისთვის. სიგნალის გენერირების ინსტრუმენტი საშუალებას გაძლევთ შექმნათ სხვადასხვა ფორმის პულსის სიგნალები.

29. უმაღლესი რიგის სპექტრული ანალიზის ხელსაწყოები

უმაღლესი რიგის სპექტრული ანალიზის ხელსაწყოები

უმაღლესი რიგის სპექტრული ანალიზის პაკეტი შეიცავს სპეციალურ ალგორითმებს სიგნალების ანალიზისთვის უმაღლესი რიგის მომენტების გამოყენებით. პაკეტი იძლევა უამრავ შესაძლებლობებს არაგაუსური სიგნალების ანალიზისთვის, რადგან ის შეიცავს ალგორითმებს სიგნალების ანალიზისა და დამუშავების ალბათ ყველაზე მოწინავე მეთოდებისთვის. პაკეტის ძირითადი მახასიათებლები:

მაღალი რიგის სპექტრების შეფასება;

ტრადიციული ან პარამეტრული მიდგომა;

ამპლიტუდისა და ფაზის აღდგენა;

ადაპტური ხაზოვანი პროგნოზირება;

ჰარმონიული აღდგენა;

ჩამორჩენის შეფასება;

ბლოკის სიგნალის დამუშავება.

უმაღლესი რიგის სპექტრული ანალიზის პაკეტი საშუალებას გაძლევთ გაანალიზოთ სიგნალები, რომლებიც დაზიანებულია არაგაუსის ხმაურით და არაწრფივი სისტემებით მიმდინარე პროცესებით. მაღალი რიგის სპექტრები, განსაზღვრული სიგნალის მაღალი რიგის მომენტების მიხედვით, შეიცავს დამატებით ინფორმაციას, რომლის მიღება შეუძლებელია მხოლოდ ავტოკორელაციის ან სიგნალის სიმძლავრის სპექტრის ანალიზის გამოყენებით. მაღალი რიგის სპექტრები იძლევა საშუალებას:

თრგუნავს დანამატის ფერის გაუსიან ხმაურს;

არამინიმალური ფაზის სიგნალების იდენტიფიცირება;

მონიშნეთ ინფორმაცია ხმაურის არაგაუსური ხასიათის გამო;

სიგნალების არაწრფივი თვისებების აღმოჩენა და ანალიზი.

მაღალი რიგის სპექტრული ანალიზის შესაძლო გამოყენებას მოიცავს აკუსტიკა, ბიომედიცინა, ეკონომეტრია, სეისმოლოგია, ოკეანოგრაფია, პლაზმის ფიზიკა, რადარი და რადარი. პაკეტის ძირითადი ფუნქციები მხარს უჭერს მაღალი რიგის სპექტრებს, ჯვარედინი სპექტრულ შეფასებას, ხაზოვანი პროგნოზირების მოდელებს და დაგვიანების შეფასებას.

30. გამოსახულების დამუშავების ხელსაწყოები

გამოსახულების დამუშავების ხელსაწყოთა ყუთი

გამოსახულების დამუშავება მეცნიერებს, ინჟინრებს და ხელოვანებსაც კი აწვდის ინსტრუმენტების ფართო სპექტრს ციფრული გამოსახულების დამუშავებისა და ანალიზისთვის. MATLAB აპლიკაციის განვითარების გარემოსთან მჭიდროდ შერწყმული, გამოსახულების დამუშავების ხელსაწყოთა ყუთი ათავისუფლებს შრომატევადი კოდირებისა და ალგორითმების გამართვისგან, რაც საშუალებას გაძლევთ ფოკუსირება მოახდინოთ მთავარი სამეცნიერო ან პრაქტიკული პრობლემის გადაჭრაზე. პაკეტის ძირითადი თვისებები:

გამოსახულების დეტალების აღდგენა და ხაზგასმა;

სურათის არჩეულ ზონასთან მუშაობა;

გამოსახულების ანალიზი;

ხაზოვანი ფილტრაცია;

გამოსახულების კონვერტაცია;

გეომეტრიული გარდაქმნები;

მნიშვნელოვანი დეტალების კონტრასტის გაზრდა;

ორობითი გარდაქმნები;

სურათის დამუშავება და სტატისტიკა;

ფერის გარდაქმნები;

პალიტრის შეცვლა;

სურათის ტიპის კონვერტაცია.

გამოსახულების დამუშავების პაკეტი იძლევა უამრავ შესაძლებლობებს გრაფიკული სურათების შესაქმნელად და ანალიზისთვის MATLAB გარემოში. ეს პაკეტი უზრუნველყოფს უაღრესად მოქნილ ინტერფეისს, რომელიც საშუალებას გაძლევთ მანიპულიროთ სურათებით, ინტერაქტიულად განავითაროთ გრაფიკა, ვიზუალიზაცია მოახდინოთ მონაცემთა ნაკრებისთვის და შეადგინოთ შედეგები თეთრი ქაღალდებისთვის, ანგარიშებისთვის და პუბლიკაციებისთვის. მოქნილობა, პაკეტის ალგორითმების კომბინაცია ისეთ MATLAB მახასიათებლებთან, როგორიცაა მატრიცულ-ვექტორული აღწერა პაკეტს ძალიან უხდება გრაფიკის შემუშავებისა და პრეზენტაციის თითქმის ნებისმიერი პრობლემის გადასაჭრელად. MATLAB სისტემის გარემოში ამ პაკეტის გამოყენების მაგალითები მოცემულია მე-7 გაკვეთილში. MATLAB მოიცავს სპეციალურად შემუშავებულ პროცედურებს გრაფიკული გარსის ეფექტურობის გასაუმჯობესებლად. კერძოდ, შეიძლება აღინიშნოს შემდეგი მახასიათებლები:

ინტერაქტიული გამართვა გრაფიკის შემუშავებისას;

პროფილერი ალგორითმის შესრულების დროის ოპტიმიზაციისთვის;

ინსტრუმენტები ინტერაქტიული გრაფიკული მომხმარებლის ინტერფეისის შესაქმნელად (GUI Builder) GUI შაბლონების შემუშავების დაჩქარების მიზნით, რაც საშუალებას მოგცემთ დააკონფიგურიროთ იგი მომხმარებლის ამოცანებზე.

ეს პაკეტი საშუალებას აძლევს მომხმარებელს დახარჯოს მნიშვნელოვნად ნაკლები დრო და ძალისხმევა სტანდარტული გრაფიკის შექმნაზე და, ამრიგად, კონცენტრირება მოახდინოს გამოსახულების მნიშვნელოვან დეტალებზე და მახასიათებლებზე.

MATLAB და გამოსახულების დამუშავების პაკეტი მაქსიმალურად არის ადაპტირებული მომხმარებლის ახალი იდეებისა და მეთოდების შემუშავებისა და განხორციელებისთვის. ამ მიზნით, არსებობს ასოცირებული პაკეტების ნაკრები, რომელიც მიზნად ისახავს ყველა სახის კონკრეტული პრობლემის და პრობლემის გადაჭრას არატრადიციულ გარემოში.

გამოსახულების დამუშავებას ამჟამად ფართოდ იყენებს 4000-ზე მეტი კომპანია და უნივერსიტეტი მთელს მსოფლიოში. ამავდროულად, არსებობს პრობლემების ძალიან ფართო სპექტრი, რომლებსაც მომხმარებლები წყვეტენ ამ პაკეტის დახმარებით, მაგალითად, კოსმოსური კვლევა, სამხედრო განვითარება, ასტრონომია, მედიცინა, ბიოლოგია, რობოტიკა, მასალების მეცნიერება, გენეტიკა და ა.შ.

31. Wavelet Toolbox

Wavelet პაკეტი მომხმარებელს აძლევს პროგრამების სრულ კომპლექტს მრავალგანზომილებიანი არასტაციონარული ფენომენების შესასწავლად ვეილეტების (მოკლე ტალღის პაკეტების) გამოყენებით. Wavelet-ის პაკეტში შედარებით ახლახან შექმნილი მეთოდები აფართოებს მომხმარებლის შესაძლებლობებს იმ ადგილებში, სადაც ჩვეულებრივ გამოიყენება ფურიეს დაშლის ტექნიკა. პაკეტი შეიძლება სასარგებლო იყოს ისეთი აპლიკაციებისთვის, როგორიცაა მეტყველება და აუდიო დამუშავება, ტელეკომუნიკაცია, გეოფიზიკა, ფინანსები და მედიცინა. პაკეტის ძირითადი თვისებები:

გაუმჯობესებული გრაფიკული ინტერფეისი და ბრძანებების ნაკრები ანალიზისთვის, სინთეზისთვის, სიგნალებისა და სურათების გაფილტვრისთვის;

მრავალგანზომილებიანი უწყვეტი სიგნალების ტრანსფორმაცია;

დისკრეტული სიგნალის კონვერტაცია;

სიგნალებისა და სურათების დაშლა და ანალიზი;

საბაზისო ფუნქციების ფართო სპექტრი, მათ შორის სასაზღვრო ეფექტის კორექტირება;

სიგნალებისა და სურათების სერიული დამუშავება;

ენტროპიაზე დაფუძნებული პაკეტის ანალიზი;

ფილტრაცია მყარი და რბილი ზღურბლების დაყენების შესაძლებლობით;

სიგნალის ოპტიმალური შეკუმშვა.

პაკეტის გამოყენებით, თქვენ შეგიძლიათ გაანალიზოთ სიგნალის ანალიზის სხვა მეთოდების გამოტოვებული მახასიათებლები, ანუ ტენდენციები, ხაზები, არღვევს მაღალი რიგის წარმოებულებს. პაკეტი საშუალებას გაძლევთ შეკუმშოთ და გაფილტროთ სიგნალები აშკარა დანაკარგების გარეშე, მაშინაც კი, როდესაც თქვენ გჭირდებათ სიგნალის ორივე მაღალი და დაბალი სიხშირის კომპონენტების შენარჩუნება. არსებობს შეკუმშვისა და ფილტრაციის ალგორითმები სიგნალის სერიული დამუშავებისთვის. შეკუმშვის პროგრამები ირჩევენ იმ კოეფიციენტების მინიმალურ რაოდენობას, რომლებიც ყველაზე ზუსტად წარმოადგენენ თავდაპირველ ინფორმაციას, რაც ძალიან მნიშვნელოვანია შეკუმშვის სისტემის შემდგომი ეტაპებისთვის. პაკეტში შედის ვაილეტების საფუძვლების კომპლექტები: ბიორთოგონალური, ჰაარი, მექსიკური ქუდი, მაიერი და ა.შ. თქვენ ასევე შეგიძლიათ დაამატოთ თქვენი საკუთარი ბაზები პაკეტში.

ვრცელი მომხმარებლის სახელმძღვანელო განმარტავს, თუ როგორ უნდა იმუშაოთ პაკეტის მეთოდებთან, რომელსაც ახლავს მრავალი მაგალითი და სრული საცნობარო განყოფილება.

32. სხვა აპლიკაციის პაკეტები

სხვა აპლიკაციის პაკეტები

ფინანსური ინსტრუმენტების ყუთი

ფინანსური და ეკონომიკური გამოთვლების აპლიკაციის პროგრამების პაკეტი, რომელიც საკმაოდ აქტუალურია ჩვენი საბაზრო რეფორმების პერიოდისთვის. შეიცავს უამრავ ფუნქციას რთული პროცენტის გამოანგარიშებისთვის, საბანკო დეპოზიტების ოპერაციების, მოგების გაანგარიშებისთვის და მრავალი სხვა. სამწუხაროდ, ფინანსური და ეკონომიკური ფორმულების მრავალრიცხოვანი (თუმცა, ზოგადად, არც თუ ისე ფუნდამენტური) განსხვავებების გამო, მისი გამოყენება ჩვენს პირობებში ყოველთვის არ არის გონივრული - ასეთი გამოთვლებისთვის ბევრი საშინაო პროგრამაა, მაგალითად, "ბუღალტრული აღრიცხვა 1C". მაგრამ თუ გსურთ დაუკავშირდეთ ფინანსური ახალი ამბების სააგენტოების მონაცემთა ბაზებს - Bloom-berg, IDC Datafeed Toolbox MATLAB პაკეტის საშუალებით, მაშინ, რა თქმა უნდა, აუცილებლად გამოიყენეთ MATLAB ფინანსური გაფართოების პაკეტები.

ფინანსური პაკეტი წარმოადგენს MATLAB-ში სხვადასხვა ფინანსური პრობლემის გადაჭრის საფუძველს, მარტივი გათვლებიდან დაწყებული სრულმასშტაბიანი განაწილებული აპლიკაციებით. ფინანსური პაკეტი შეიძლება გამოყენებულ იქნას საპროცენტო განაკვეთებისა და მოგების გამოსათვლელად, წარმოებული შემოსავლებისა და დეპოზიტების გასაანალიზებლად და საინვესტიციო პორტფელის ოპტიმიზაციისთვის. პაკეტის ძირითადი მახასიათებლები:

მონაცემთა დამუშავება;

საინვესტიციო პორტფელის ეფექტურობის დისპერსიული ანალიზი;

დროის სერიების ანალიზი;

ფასიანი ქაღალდების შემოსავლიანობის გამოთვლა და განაკვეთების შეფასება;

სტატისტიკური და ბაზრის სენსიტიურობის ანალიზი;

წლიური შემოსავლის გაანგარიშება და ფულადი სახსრების გაანგარიშება;

ცვეთისა და ამორტიზაციის გაანგარიშების მეთოდები.

კონკრეტული ფინანსური ტრანზაქციის თარიღის მნიშვნელობიდან გამომდინარე, ფინანსური პაკეტი მოიცავს რამდენიმე ფუნქციას სხვადასხვა ფორმატში თარიღებისა და დროის მანიპულირებისთვის. ფინანსური პაკეტი საშუალებას გაძლევთ გამოთვალოთ ფასები და ანაზღაურება ობლიგაციების ინვესტიციებისთვის. მომხმარებელს აქვს შესაძლებლობა დაადგინოს არასტანდარტული, მათ შორის არარეგულარული და არათანმიმდევრული გრაფიკები სადებეტო და საკრედიტო ოპერაციების და საბოლოო ანგარიშსწორების გადასახადების დაფარვისას. ეკონომიკური სენსიტიურობის ფუნქციები შეიძლება გამოითვალოს სხვადასხვა სიმწიფის გათვალისწინებით.

ფინანსური პაკეტის ალგორითმები ფულადი ნაკადების ინდიკატორების გამოსათვლელად და ფინანსურ ანგარიშებზე ასახული სხვა მონაცემები საშუალებას გაძლევთ გამოთვალოთ, კერძოდ, სესხებზე და კრედიტებზე საპროცენტო განაკვეთები, მომგებიანობის კოეფიციენტები, სესხის შემოღებები და მთლიანი დარიცხვები, შეაფასოთ და წინასწარ განსაზღვროთ საინვესტიციო პორტფელის ღირებულება. , და გამოთვალეთ ამორტიზაციის მაჩვენებლები და ა.შ. პაკეტის ფუნქციების გამოყენება შესაძლებელია დადებითი და უარყოფითი ფულადი ნაკადების (ფულადი ნაკადების) გათვალისწინებით (ნაღდი ფულის შემოსულობების გადაჭარბება გადასახდელებზე ან ნაღდი ანგარიშსწორება ქვითრებზე, შესაბამისად).

ფინანსური პაკეტი შეიცავს ალგორითმებს, რომლებიც საშუალებას გაძლევთ გაანალიზოთ საინვესტიციო პორტფელი, დინამიკა და ეკონომიკური მგრძნობელობის ფაქტორები. კერძოდ, ინვესტიციების ეფექტურობის განსაზღვრისას, პაკეტის ფუნქციები საშუალებას გაძლევთ შექმნათ პორტფელი, რომელიც აკმაყოფილებს გ. მარკოვიცის კლასიკურ პრობლემას. მომხმარებელს შეუძლია დააკავშიროს პაკეტის ალგორითმები Sharpe კოეფიციენტებისა და ანაზღაურების განაკვეთების გამოსათვლელად. დინამიკისა და ეკონომიკური სენსიტიურობის ფაქტორების ანალიზი მომხმარებელს საშუალებას აძლევს განსაზღვროს პოზიციები სტრადლ ვაჭრობის, ჰეჯირებისა და ფიქსირებული კურსის ვაჭრობისთვის. ფინანსური პაკეტი ასევე უზრუნველყოფს ფართო შესაძლებლობებს მონაცემთა და შედეგების წარდგენისა და წარდგენისთვის გრაფიკებისა და დიაგრამების სახით, ტრადიციული ეკონომიკური და ფინანსური სფეროებისთვის. ნაღდი ფულის ჩვენება შესაძლებელია ათობითი, საბანკო და პროცენტული ფორმატით მომხმარებლის შეხედულებისამებრ.

33. რუკების ინსტრუმენტების ყუთი

რუკების პაკეტი უზრუნველყოფს გრაფიკულ და ბრძანების ხაზის ინტერფეისს გეოგრაფიული მონაცემების ანალიზისთვის, რუქების ჩვენებისთვის და გარე გეოგრაფიული მონაცემების წყაროებზე წვდომისთვის. გარდა ამისა, პაკეტი შესაფერისია ბევრ ცნობილ ატლასთან მუშაობისთვის. ყველა ეს ინსტრუმენტი, MATLAB-თან ერთად, მომხმარებლებს აძლევს ყველა პირობას სამეცნიერო გეოგრაფიული მონაცემებით პროდუქტიული მუშაობისთვის. პაკეტის ძირითადი მახასიათებლები:

გრაფიკული და სამეცნიერო მონაცემების ვიზუალიზაცია, დამუშავება და ანალიზი;

60-ზე მეტი რუკის პროექცია (პირდაპირი და ინვერსიული);

ვექტორული, მატრიცული და კომპოზიტური რუქების დიზაინი და ჩვენება;

გრაფიკული ინტერფეისი რუკებისა და მონაცემების აგებისა და დამუშავებისთვის;

გლობალური და რეგიონალური მონაცემთა ატლასები და ინტერფეისები მაღალი რეზოლუციის სამთავრობო მონაცემებთან;

გეოგრაფიული სტატისტიკა და ნავიგაციის ფუნქციები;

რუქების სამგანზომილებიანი წარმოდგენა ჩაშენებული ხაზგასმით და დაჩრდილვით;

კონვერტორები პოპულარული გეოგრაფიული მონაცემების ფორმატებისთვის: DCW, TIGER, ETOPO5.

რუკების პაკეტი მოიცავს 60-ზე მეტ ყველაზე ფართოდ ცნობილ პროექციას, მათ შორის ცილინდრულ, ფსევდო-ცილინდრულ, კონუსურ, პოლიკონურ და ფსევდოკონუსურ, აზიმუთალურ და ფსევდო-აზიმუტალებს. შესაძლებელია წინა და საპირისპირო პროგნოზები, ასევე მომხმარებლის მიერ მითითებული პროექციის არასტანდარტული ტიპები.

რუკების პაკეტში ბარათითარის ნებისმიერი ცვლადი ან ცვლადების ნაკრები, რომელიც წარმოადგენს ან ანიჭებს ციფრულ მნიშვნელობას გეოგრაფიულ წერტილს ან ტერიტორიას. პაკეტი საშუალებას გაძლევთ იმუშაოთ ვექტორულ, მატრიცულ და შერეული მონაცემების რუქებთან. მძლავრი გრაფიკული ინტერფეისი უზრუნველყოფს ინტერაქტიული რუქის გამოცდილებას, როგორიცაა მაჩვენებლის ობიექტზე გადატანის და მასზე დაწკაპუნების შესაძლებლობა ინფორმაციის მისაღებად. გრაფიკული ინტერფეისი MAPTOOL არის აპლიკაციის განვითარების სრული გარემო რუკებთან მუშაობისთვის.

შეფუთვაში შედის მსოფლიოში ყველაზე ცნობილი ატლასები, შეერთებული შტატები და ასტრონომიული ატლასები. გეოგრაფიული მონაცემების სტრუქტურა ამარტივებს ატლასებიდან და რუქებიდან მონაცემების მოპოვებასა და დამუშავებას. გეოგრაფიული მონაცემების სტრუქტურა და ფუნქციონალობა გარე გეოგრაფიულ მონაცემებთან ურთიერთქმედებისთვის მსოფლიო ციფრული გრაფიკის (DCW), TIGER, TBASE და ETOPO5 ფორმატებში გაერთიანებულია, რათა უზრუნველყოს მძლავრი და მოქნილი ინსტრუმენტი არსებული და მომავალი გეოგრაფიული მონაცემთა ბაზებზე წვდომისთვის. გეოგრაფიული მონაცემების ფრთხილად ანალიზი ხშირად მოითხოვს მათემატიკურ მეთოდებს, რომლებიც მოქმედებს სფერულ კოორდინატულ სისტემაში. რუკების პაკეტი უზრუნველყოფს გეოგრაფიული, სტატისტიკური და სანავიგაციო ფუნქციების ქვეჯგუფს გეოგრაფიული მონაცემების გასაანალიზებლად. ნავიგაციის ფუნქციები იძლევა ძლიერ შესაძლებლობებს სამოგზაურო ამოცანების შესასრულებლად, როგორიცაა პოზიციონირება და მარშრუტის დაგეგმვა.

34. ენერგოსისტემის ბლოკის ნაკრები

მონაცემთა შეძენის ხელსაწყოები და ინსტრუმენტების კონტროლის ხელსაწყოები

მონაცემთა შეძენის ხელსაწყოები არის გაფართოების პაკეტი, რომელიც დაკავშირებულია მონაცემთა შეგროვების სფეროსთან კომპიუტერის შიდა ავტობუსთან დაკავშირებული ბლოკებით, ფუნქციების გენერატორებით, სპექტრის ანალიზატორებით - მოკლედ, ინსტრუმენტები, რომლებიც ფართოდ გამოიყენება კვლევის მიზნებისთვის მონაცემების მისაღებად. მათ მხარს უჭერს შესაბამისი გამოთვლითი ბაზა. ახალი Instrument Control Toolbox საშუალებას გაძლევთ დააკავშიროთ ინსტრუმენტები და მოწყობილობები სერიული ინტერფეისით და საჯარო არხის და VXI ინტერფეისებით.

36. მონაცემთა ბაზის ხელსაწყოთა ყუთი და ვირტუალური რეალობის ხელსაწყოები

მონაცემთა ბაზის ხელსაწყოთა ყუთი და ვირტუალური რეალობის ხელსაწყოთა ყუთი

მონაცემთა ბაზის ინსტრუმენტთა ყუთის სიჩქარე გაიზარდა 100-ზე მეტჯერ, რომლის დახმარებით ხდება ინფორმაციის გაცვლა მონაცემთა ბაზის მართვის სისტემებთან ODBC ან JDBC დრაივერების საშუალებით:

• წვდომა 95 ან 97 Microsoft;

  Microsoft SQL Server 6.5 ან 7.0;

  Sybase Adaptive Server 11;

  Sybase (ყოფილი Watcom) SQL Server Anywhere 5.0;

  IBM DB2 Universal 5.0;

• Computer Associates Ingres (ყველა ვერსია).

ყველა მონაცემი წინასწარ გარდაიქმნება უჯრედების მასივში MATLAB 6.0-ში. MATLAB 6.1-ში ასევე შეგიძლიათ გამოიყენოთ სტრუქტურების მასივი. Visual Query Builder საშუალებას გაძლევთ შექმნათ თვითნებურად რთული მოთხოვნები ამ მონაცემთა ბაზების SQL დიალექტებში, თუნდაც SQL-ის ცოდნის გარეშე. მრავალი ჰეტეროგენული მონაცემთა ბაზის გახსნა შესაძლებელია ერთ სესიაზე.

ვირტუალური რეალობის ხელსაწყოთა ყუთი ხელმისაწვდომია MATLAB 6.1-ით დაწყებული. საშუალებას გაძლევთ შეასრულოთ სამგანზომილებიანი ანიმაცია და ანიმაცია, მათ შორის Simulink მოდელები. პროგრამირების ენა - VRML - ვირტუალური რეალობის მოდელირების ენა (Virtual Reality Modeling Language). ანიმაციის ნახვა შესაძლებელია ნებისმიერი კომპიუტერიდან, რომელიც აღჭურვილია VRML-ის მხარდაჭერილი ბრაუზერით. ადასტურებს, რომ მათემატიკა არის მეცნიერება ნებისმიერი რეალური თუ ვირტუალური სამყაროს რაოდენობრივი ურთიერთობებისა და სივრცითი ფორმების შესახებ.

37. Excel ბმული

საშუალებას გაძლევთ გამოიყენოთ Microsoft Excel 97, როგორც MATLAB I/O პროცესორი. ამისათვის უბრალოდ დააინსტალირეთ Math Works-ის მიერ მოწოდებული excllinkxla ფაილი, როგორც დამატებითი ფუნქცია Excel-ში. Excel-ში თქვენ უნდა აკრიფოთ Service > დანამატები > დათვალიერება, აირჩიეთ ფაილი \matlabrl2\toolbox\exlink დირექტორიაში და დააინსტალირეთ. ახლა, ყოველ ჯერზე, როდესაც თქვენ დაიწყებთ Excel-ს, გამოჩნდება MATLAB ბრძანების ფანჯარა და Excel-ის მართვის პანელი დაემატება getmatrix, putmatrix, evalstring ღილაკებს. Excel-დან MATLAB-ის დასახურად, უბრალოდ ჩაწერეთ =MLC1ose() Excel-ის ნებისმიერ უჯრედში. ამ ბრძანების შესრულების შემდეგ გასახსნელად, თქვენ უნდა დააჭიროთ ერთ-ერთ getmatrix, putmatrix, evalstring ღილაკებს, ან აკრიფოთ Excel Tools > Macro > Execute mat! აბი ნი ტ. თქვენი მაუსის შერჩევით Excel უჯრედების დიაპაზონში, შეგიძლიათ დააჭიროთ getmatrix-ს და აკრიფოთ MATLAB ცვლადის სახელი. მატრიცა გამოჩნდება Excel-ში. მას შემდეგ რაც შეავსებთ Excel უჯრედების დიაპაზონს რიცხვებით, შეგიძლიათ მონიშნოთ დიაპაზონი, დააწკაპუნოთ putmatrix-ზე და შეიყვანოთ MATLAB ცვლადის სახელი. ამიტომ ოპერაცია ინტუიციურია. MATLAB-ისგან განსხვავებით, Excel Link არ არის რეგისტრირებული: I და i, J და j ეკვივალენტურია.

გაფართოების პაკეტების დემოს გამოძახება.

ახლა სისტემის შესაძლებლობები მნიშვნელოვნად აღემატება Matrix Laboratory-ის ორიგინალური ვერსიის შესაძლებლობებს. დღევანდელი MATLAB, The MathWorks, Inc.-ის შემუშავება, არის ძალიან ეფექტური ენა საინჟინრო და სამეცნიერო გამოთვლებისთვის. ის მხარს უჭერს მათემატიკურ გამოთვლებს, სამეცნიერო გრაფიკულ ვიზუალიზაციას და პროგრამირებას ადვილად შესასწავლი ოპერაციული გარემოს გამოყენებით. MATLAB სისტემის გამოყენების ყველაზე ცნობილი სფეროები:

მათემატიკა და გამოთვლები;

ალგორითმის შემუშავება;

გამოთვლითი ექსპერიმენტი, სიმულაციური მოდელირება, პროტოტიპირება;

მონაცემთა ანალიზი, კვლევა და შედეგების ვიზუალიზაცია;

სამეცნიერო და საინჟინრო გრაფიკა;

აპლიკაციის შემუშავება, მომხმარებლის გრაფიკული ინტერფეისის ჩათვლით.

MATLAB არის ინტერაქტიული სისტემა, რომლის მთავარი ობიექტი არის მასივი, რომლის განზომილება არ საჭიროებს ცალსახად დაზუსტებას. ეს შესაძლებელს ხდის ვექტორ-მატრიცის ფორმულირებთან დაკავშირებული მრავალი გამოთვლითი პრობლემის გადაჭრას.

ვერსია MATLAB 6.1 არის დეველოპერების ბოლო მიღწევა (უკანასკნელი იყო MATLAB 6.5).

MATLAB სისტემა არის როგორც ოპერაციული გარემო, ასევე პროგრამირების ენა. სისტემის ერთ-ერთი ყველაზე ძლიერი მხარე არის ის, რომ მრავალჯერადი გამოყენების პროგრამები შეიძლება დაიწეროს MATLAB-ში. მომხმარებელს შეუძლია თავად დაწეროს სპეციალიზებული ფუნქციები და პროგრამები, რომლებიც შედგენილია M-ფაილის სახით. სწორედ ამიტომ, აპლიკაციის პროგრამული პაკეტები - MATLAB Application Toolboxes, რომლებიც MATLAB პროდუქტების ოჯახის ნაწილია, საშუალებას გაძლევთ იყოთ ყველაზე თანამედროვე მსოფლიო მიღწევების დონეზე.

MATLAB 6.1 სისტემის ოპერაციული გარემო. MATLAB 6.1 სისტემის ოპერაციული გარემო არის ინტერფეისების ერთობლიობა, რომელიც მხარს უჭერს ამ სისტემის კომუნიკაციას გარე სამყაროსთან მომხმარებელთან დიალოგის მეშვეობით ბრძანების ხაზის, M-ფაილის რედაქტორის, გარე სისტემებთან ურთიერთქმედების Microsoft Word, Excel და ა.შ.

MATLAB პროგრამის დაწყების შემდეგ კომპიუტერის ეკრანზე გამოჩნდება მისი მთავარი ფანჯარა, რომელიც შეიცავს მენიუ, ხელსაწყოს მმართველიღილაკებით და ფანჯრის კლიენტის მხარემოწვევის ნიშნით. ამ ფანჯარას ჩვეულებრივ უწოდებენ ბრძანების ფანჯარა MATLAB სისტემები (ნახ. 1).

მენიუ ფაილი(ნახ. 2) აერთიანებს ჩვეულებრივ ფუნქციებს: რედაქტირებაპასუხისმგებელია შინაარსის ცვლილებებზე ფანჯარაბრძანებები (გაუქმება, გამეორება, ამოჭრა, კოპირება, ჩასმა, ყველას არჩევა, წაშლა და ა.შ.) და MATLAB-ის ზოგიერთი ფანჯრის გასასუფთავებლად; მენიუ ხედი– დესკტოპის დიზაინისთვის; ვებ მენიუ – უშვებს ვებ გვერდებს ინტერნეტიდან; მენიუ ფანჯარა– მუშაობს M-ფაილის რედაქტორთან/გამმართველთან (ხურავს ყველა M-ფაილს, აქცევს ერთ-ერთ მათგანს აქტუალურს); მენიუ დახმარება- მუშაობს საცნობარო დოკუმენტაციასთან და დემოსთან.

ვარიანტი იმსახურებს განსაკუთრებულ განხილვას პრეფერენციები... (მახასიათებლების შერჩევა), რომელიც არჩევისას ხსნის ფანჯარას, რომელიც მოიცავს მარცხნივ ობიექტების ხეს (ნახ. 3) და მათ შესაძლო მახასიათებლებს მარჯვნივ.

დაფა MATLAB სისტემის ბრძანების ფანჯარა იძლევა M-ფაილებზე ოპერაციებზე მარტივი წვდომის საშუალებას: ახალი M-ფაილის შექმნა; არსებული M- ფაილის გახსნა; ფრაგმენტის წაშლა; ფრაგმენტის კოპირება; ფრაგმენტის ჩასმა; მხოლოდ დასრულებული ოპერაციის აღდგენა და ა.შ.

IN კლიენტის მხარე MATLAB ბრძანების ფანჯარა, მოწოდების შემდეგ, შეგიძლიათ შეიყვანოთ სხვადასხვა რიცხვები, ცვლადების სახელები და ოპერაციების ნიშნები, რომლებიც ერთად ქმნიან რამდენიმე გამონათქვამს. Enter-ის დაჭერით MATLAB-ს შეუძლია შეაფასოს გამოხატულება ან, თუ ის არ აფასებს, გაიმეოროს. მიუხედავად იმისა, რომ ნიშანი ";" ხაზის ბოლოს თრგუნავს შედეგის გამომავალს (ექო გამომავალი).

ამრიგად, MATLAB ბრძანების ფანჯრის კლიენტის ნაწილში, მომხმარებელს შეუძლია დაუყოვნებლივ დაწეროს ბრძანებები, რომლებიც ქმნიან ინდივიდუალურ გამოთვლებს ან მთელ პროგრამას.

ასე რომ, გაანალიზდა MATLAB ბრძანების ფანჯრის სტრუქტურული ნაწილები. მაგრამ მათ გარდა, არის კიდევ რამდენიმე MATLAB ელემენტი, რომელიც ეხმარება მუშაობისას:

გუნდები- ფანჯარა, რომელიც შეიცავს ბრძანების ფანჯარაში ადრე შეყვანილ ბრძანებებს ("ბრძანების ისტორია").

სამუშაო სივრცეარის MATLAB მეხსიერების არეალი, რომელშიც განლაგებულია სისტემის ცვლადები. ამ ტერიტორიის შინაარსის ნახვა შესაძლებელია ბრძანების ხაზიდან ბრძანებების გამოყენებით ჯანმო(მხოლოდ აჩვენებს ცვლადის სახელებს) და ვისი(აჩვენებს ინფორმაციას მასივების ზომისა და ცვლადის ტიპის შესახებ) ან ცალკე ფანჯარაში ამავე სახელწოდებით. მასში შეგიძლიათ შეასრულოთ შემდეგი ოპერაციები: ჩატვირთოთ მონაცემთა ფაილი, შეინახოთ Workspace როგორც (ბრძანებები საშუალებას გაძლევთ გახსნათ და შეინახოთ სამუშაო სივრცის შინაარსი ბინარულ MAT ფაილში), წაშალოთ არჩეული ცვლადები; გახსენით არჩეული ცვლადები (სადაც შეგიძლიათ შეცვალოთ მათი მნიშვნელობა). გარდა ამისა, რედაქტირების მენიუში შეგიძლიათ გაასუფთავოთ როგორც ბრძანების ფანჯარა, ასევე ბრძანების ისტორია, ასევე სამუშაო სივრცე (ან გაუშვით ბრძანება ბრძანების ფანჯარაში: ნათელი).

სამუშაო სივრცის შესანახად და გასაშვებად შეგიძლიათ გამოიყენოთ ჩატვირთვისა და შენახვის ბრძანებები.

მაგალითი.

შენახვა: matlab.mat

>> save my.mat

>> ჩატვირთეთ my.mat

>> save my2

>> ჩატვირთეთ my2

მიმდინარე კატალოგი– ფანჯარა, რომელიც ერთგვარი „მეგზურია“ MATLAB-ის კატალოგებში.

გაუშვით რედაქტორი– ფანჯარა, რომელშიც ნაჩვენებია MATLAB-ის სტრუქტურული ელემენტების ხე და მასთან ერთად დაინსტალირებული სხვა პროგრამული უზრუნველყოფა, რომლის გაშვება შესაძლებელია მაუსის ორმაგი მარცხნივ დაწკაპუნებით. მაგალითად, ეს ფანჯარა შეიძლება გამოიყურებოდეს სურათი 9.

M-ფაილის რედაქტორი/გამმართველი– MATLAB-ის ერთ-ერთი ყველაზე მნიშვნელოვანი სტრუქტურული ნაწილი, რომელიც შეიძლება გაიხსნას მთავარ მენიუში, ხელსაწყოთა ზოლში შესაბამისი ოფციის არჩევით, ან გამოიძახოთ ბრძანების ხაზიდან edit ან edit ბრძანებით.<имя М-файла>და გაძლევთ საშუალებას შექმნათ და დაარედაქტიროთ M-ფაილები.

რედაქტორი/გამმართველი მხარს უჭერს შემდეგ ოპერაციებს: ახალი M- ფაილის შექმნა; არსებული M- ფაილის გახსნა; M-ფაილის დისკზე შენახვა; ფრაგმენტის წაშლა; ფრაგმენტის კოპირება; ფრაგმენტის ჩასმა; დახმარება; საკონტროლო წერტილის დაყენება/წაშლა; განაგრძეთ შესრულება და ა.შ.

GUIDE არის გრაფიკული მომხმარებლის ინტერფეისი, რომელშიც იქმნება სრული აპლიკაციები.

ინტერაქტიული სამუშაო სესია. M-ფაილები. ინტერაქტიული რეჟიმი არის მომხმარებლის რეჟიმი კლავიატურიდან ბრძანებების და გამონათქვამების შეყვანისთვის, რომლის შესრულება წარმოქმნის აუცილებელ ციფრულ შედეგებს, რომელთა ვიზუალიზაცია შესაძლებელია მარტივად და სწრაფად, MATLAB პაკეტის ჩაშენებული გრაფიკული ხელსაწყოების გამოყენებით. მაგრამ ამ რეჟიმის გამოყენება კონკრეტული პროგრამის შესაქმნელად და შესანახად შეუძლებელია. ამიტომ MATLAB-ის შემქმნელებმა Command Window-ის გარდა, რომელშიც ინტერაქტიული რეჟიმია დანერგილი, გამოავლინეს MATLAB ენის კოდების შემცველი სპეციალური ფაილები და უწოდეს მათ M-files (*.m). M-ფაილის შესაქმნელად გამოიყენეთ ტექსტური რედაქტორი (M-ფაილის რედაქტორი/გამმართველი).

მუშაობა M-ფაილის რედაქტორში. MatLab ბრძანების ხაზიდან მუშაობა გართულდება, თუ საჭიროა ბევრი ბრძანების შეყვანა და მათი ხშირად შეცვლა. ბრძანებების შესრულების ყველაზე მოსახერხებელი გზა გამოყენებაა მ-ფაილები, რომლებშიც შეგიძლიათ აკრიფოთ ბრძანებები, შეასრულოთ ისინი ერთდროულად ან ნაწილებად, შეინახოთ ისინი ფაილში და გამოიყენოთ ისინი მომავალში. იმუშაოს მ- რედაქტორი განკუთვნილია ფაილებისთვის მ- ფაილები. რედაქტორის გამოყენებით, შეგიძლიათ შექმნათ თქვენი საკუთარი ფუნქციები და დარეკოთ მათ, მათ შორის ბრძანების ხაზიდან.

გააფართოვეთ MatLab-ის მთავარი ფანჯრის File მენიუ და New პუნქტში აირჩიეთ M-file ქვეპუნქტი. ახალი ფაილი იხსნება რედაქტორის ფანჯარაში მ-ფაილები (სურ. 10). მოდით დავწეროთ პროგრამა ფაილში საშუალო არითმეტიკის გამოსათვლელად.

ცვლადი a და b, შემდეგ შეინახეთ სახელით fun1.m. შეადარეთ ცხრილში წარმოდგენილი პრობლემის გადაჭრის მეთოდები.

MATLAB აერთიანებს ადვილად შესასწავლ ენას სწრაფ გამოთვლის სიჩქარესთან. როგორ მიიღწევა ეს სიჩქარე? რა არის საჭირო MATLAB-ში მართლაც სწრაფი პროგრამის დასაწერად? დაბოლოს, არის თუ არა MATLAB-ის ღირსეული ალტერნატივა თავისუფალ პროგრამულ უზრუნველყოფას შორის? ახლა ჩვენ შევეცდებით ვუპასუხოთ ყველა ამ კითხვას.

MATLAB გაჩნდა 1970-იანი წლების ბოლოს, როგორც სკრიპტირების ენა და შეფუთვა ხაზოვანი ალგებრის ბიბლიოთეკების LINPACK და EISPACK ფუნქციების გარშემო. MATLAB-ის განსაკუთრებული მახასიათებელია ის, რომ ძირითადი (და იმ დროისთვის ერთადერთი) მონაცემთა ტიპი მასში არის მატრიცა და არა რიცხვი. ამის წყალობით შესაძლებელი გახდა მატრიცული ოპერაციების ჩაწერის გათავისუფლება ციკლებისგან, რაც უფრო კომპაქტური და მათემატიკურის მსგავსი გახდა. მეორე მხრივ, იმდროინდელი ყველაზე თანამედროვე ბიბლიოთეკების გამოყენება უზრუნველყოფდა გამოთვლების მაღალ შესრულებას. ამ ყველაფერმა ხელი შეუწყო MATLAB-ის პოპულარობის სწრაფ ზრდას.

მატრიცის გამრავლება სხვადასხვა გზით დაწერილ რიცხვზე

მას შემდეგ ოცდაათ წელზე მეტი გავიდა. წლების განმავლობაში ათობით წიგნი დაიწერა MATLAB-ის შესახებ და ის გახდა ერთ-ერთი სტანდარტული ენა სამეცნიერო და ტექნიკური გამოთვლებისთვის. ენის შედარებითი სიმარტივე და მისი დახმარებით შესრულებული გამოთვლების მაღალი სიჩქარე შენარჩუნებულია და რჩება პაკეტის მიმზიდველ ასპექტებად. მაგრამ როგორ მიიღწევა ეს? როგორ მუშაობს თანამედროვე MATLAB?

როგორც ადრე, MATLAB-ს აქვს ყველაზე მოწინავე მათემატიკური ბიბლიოთეკები. ამჟამად ესენია: Intel Math Kernel Library (MKL) ხაზოვანი ალგებრის ოპერაციებისთვის და Intel Integrated Performance Primitives Library (IPPL) გამოსახულების დამუშავების ოპტიმიზაციისთვის. MKL მოიცავს, კერძოდ, შემდეგ ბიბლიოთეკებს: BLAS, რომელიც ახორციელებს ვექტორულ-მატრიცის ძირითად ოპერაციებს და LAPACK - LINPACK-ის თანამედროვე განვითარება - შეიცავს ხაზოვანი ალგებრის ამოცანების ამომხსნელებს. აქედან გამომდინარე, გასაკვირი არ არის, რომ შესრულების სიჩქარის თვალსაზრისით, MATLAB უფრო სწრაფია, ვიდრე ნებისმიერი "სახლის" კოდი, რომელიც ახორციელებს ვექტორ-მატრიცის ოპერაციებს. ის ასევე დამაჯერებლად აჯობა პაკეტებს BLAS-ისა და LAPACK-ის სხვა განხორციელებების გამოყენებით.

ფაქტია, რომ MKL და IPPL იყენებენ SSE და AVX - ინსტრუქციების კომპლექტი პროცესორისთვის, რომლებიც ახორციელებენ პარალელურ გამოთვლებს, როდესაც გჭირდებათ მოქმედებების იგივე თანმიმდევრობის შესრულება სხვადასხვა მონაცემებზე (SIMD). ეს იწვევს პროდუქტიულობის მნიშვნელოვან ზრდას, მომხმარებლის მხრიდან ყოველგვარი ძალისხმევის გარეშე.

გარდა ამისა, MATLAB სავარაუდოდ იყენებს SSE/AVX-ს თავის ბირთვის ფუნქციებში, რომლებიც დანერგილია C-ში. ყოველ შემთხვევაში MathWorks პაკეტის განვითარებისთვის იყენებს Intel Parallel Studio XE-ს, რომელიც მოიცავს C/C++ კომპილატორს.

საინტერესოა, რომ AMD პროცესორების მქონე კომპიუტერებზე MATLAB ასევე იყენებს Intel-ის მიერ შემუშავებულ ბიბლიოთეკებს, თუმცა AMD-მა დანერგა საკუთარი ბიბლიოთეკა მსგავსი შესაძლებლობებით - AMD Core Math Library (ACML).

ამრიგად, MATLAB-ის შესრულება შედგება უაღრესად ოპტიმიზირებული ბიბლიოთეკებისგან (Intel), იმპლიციტური პარალელიზაციისგან (რაც ასევე ინტელის დამსახურებაა) და ბირთვის ფუნქციებისგან, რომლებიც კონფიგურირებულია ამ უპირატესობებით სარგებლობისთვის (MathWorks). ჩვენ ზუსტად არ ვიცით თითოეული ფაქტორის გავლენის ხარისხი, გარდა ამისა, ისინი შეიძლება განსხვავდებოდეს ვერსიიდან ვერსიამდე და პლატფორმიდან პლატფორმაზე.

ვერსიის ფუნქციის გამოყენებით გამოყენებული MATLAB ბიბლიოთეკების ვერსიების განსაზღვრა

იმისათვის, რომ ეფექტურად გამოიყენოთ ეს შესაძლებლობები, საჭიროა პროგრამის „ვექტორიზაცია“, ანუ მარყუჟების გამოყენება მთლიანად მასივის ოპერაციებით, რომლებიც ზუსტად ხორციელდება MATLAB-ის სწრაფი ფუნქციებით.

მაგრამ არც ციკლები დავიწყებული იყო. 2003 წელს გამოჩნდა JIT შემდგენელი, როგორც MATLAB (ვერსია 6.5, R13). ის აანალიზებს შემსრულებელ პროგრამას, თარგმნის განმეორებით ფრაგმენტებს მანქანურ კოდში. შედეგად, შემდგომი გამეორებებით, ამ ფრაგმენტების შესრულების სიჩქარე მნიშვნელოვნად იზრდება (ზოგჯერ 100-ჯერ), რაც ზოგიერთ მარყუჟს თითქმის ისევე სწრაფს ხდის, როგორც მათი ვექტორიზებული ანალოგი. მაგრამ: იმისათვის, რომ JIT შემდგენელი წარმატებით იქნას გამოყენებული, ციკლის კოდი უნდა აკმაყოფილებდეს გარკვეულ მოთხოვნებს.

ამ მოთხოვნების მოკლე მიმოხილვა, ისევე როგორც რჩევები პროგრამის ვექტორიზაციის შესახებ, შეგიძლიათ იხილოთ MATLAB კოდის სწრაფი ჩაწერაში, ხოლო უფრო დეტალური და განახლებული ინფორმაცია შეგიძლიათ იხილოთ Yair Altman-ის დაუსაბუთებელ Matlab ბლოგში ან მის გვერდებზე. წიგნი "MATLAB-ის მუშაობის დაჩქარება" - ყველაზე დეტალური დღემდე MATLAB პროგრამის ოპტიმიზაციის სახელმძღვანელო. სხვათა შორის, ვერსიის ფუნქციის ზემოაღნიშნული გამოყენება ასევე ეხება პაკეტის დაუსაბუთებელ შესაძლებლობებს.

როგორც MATLAB-ის იაფი ალტერნატივა, შეგიძლიათ გამოიყენოთ Python NumPy/SciPy ბიბლიოთეკებით და MKL დაინსტალირებული. ამ შემთხვევაში MATLAB JIT შემდგენელის ნაცვლად გამოიყენება Numba ან Cython. მრავალი ტესტი, რომლის შედეგების ნახვა შეგიძლიათ ინტერნეტში (მაგალითად, ეს), მიუთითებს იმაზე, რომ MATLAB და Python + SciPy კომბინაცია იძლევა შედეგებს, რომლებიც ძალიან ჰგავს შესრულებას, ამიტომ პროგრამისტის უნარი და მისი ცოდნა წინა პლანზე გამოდის კონკრეტული პაკეტის მახასიათებლები.

დიმიტრი ხრამოვი

 

შეიძლება სასარგებლო იყოს წაკითხვა:

• რა არის ჰოლის სენსორი სმარტფონში და რატომ არის საჭირო?;
• Microsoft-ის მოხსნის მეთოდები;
• პროგრამირების დამოუკიდებლად სწავლა;
• პროგრამები RAM-ის შესამოწმებლად;
• CURL PHP: რა არის და როგორ გამოვიყენოთ იგი?;
• Php შექმენით ფაილი, წაიკითხეთ და დაწერეთ Php მონაცემების მიღება ფაილიდან;
• რა არის დისკის დეფრაგმენტაცია და რატომ არის საჭირო დისკი სწრაფად ფრაგმენტდება.;
• კომპიუტერის ათი ყველაზე გავრცელებული პრობლემის გადაჭრა;