MATLAB科学计算软件功能系统介绍
MATLAB科学计算与编程教程
MATLAB科学计算与编程教程第一章：MATLAB简介和基本操作MATLAB是美国MathWorks公司开发的一款高级科学计算软件，广泛用于工程、科学等领域的数据处理、可视化和算法开发。
本章将介绍MATLAB的基本概念、安装方法和界面，以及常用的基本操作，包括变量的定义和操作、矩阵运算、函数调用等。
第二章：MATLAB编程基础本章将介绍MATLAB的基本编程方法，包括程序结构、数据类型、运算符、流程控制语句等。
同时还将介绍如何定义自定义函数和脚本文件，以及如何调试和优化MATLAB程序。
第三章：数据处理与可视化数据处理和可视化是MATLAB的重要应用之一。
本章将介绍MATLAB中常用的数据处理方法，如数据导入、清洗和转换，以及数据分析和统计。
同时还会介绍如何使用MATLAB进行数据可视化，包括绘制二维和三维图形、绘制动画等方法。
第四章：MATLAB在科学计算中的应用本章将介绍MATLAB在科学计算中的常见应用，包括数值计算、信号处理、图像处理、控制系统设计等。
其中会涵盖MATLAB中常用的数值计算方法，如数值积分、微分方程求解等，以及信号处理中的滤波、频谱分析等方法。
第五章：MATLAB与其他编程语言的接口MATLAB与其他编程语言的接口使得它能够与其他编程语言进行数据交流和代码调用。
本章将介绍如何使用MATLAB与C/C++、Python等编程语言进行接口编程，以及如何调用外部库函数和脚本。
第六章：MATLAB应用示例本章将通过实际的应用示例来展示MATLAB在各个领域中的应用。
包括机器学习、人工智能、金融工程、通信等领域的应用案例。
示例中将介绍如何使用MATLAB进行数据处理、模型训练和预测等操作。
第七章：MATLAB编程技巧和优化本章将介绍MATLAB编程中的一些常用技巧和优化方法，包括矢量化编程、并行计算和内存管理等。
这些技巧和方法能够帮助提高MATLAB程序的运行效率和可维护性。
第八章：MATLAB工具箱和资源除了基本功能，MATLAB还提供了大量的工具箱，通过安装这些工具箱可以扩展MATLAB的功能。
MATLAB科学计算软件入门教程
MATLAB科学计算软件入门教程第一章：MATLAB基础知识MATLAB是一种专业的科学计算软件，具有强大的数学计算和数据分析能力。
在使用MATLAB进行科学计算前，我们需要先了解一些基本知识。
1.1 MATLAB界面打开MATLAB后，我们会看到一个主界面。
主界面中有命令窗口、当前文件夹窗口、工作空间窗口和编辑器窗口等基本功能区域。
1.2 MATLAB变量和数据类型MATLAB中的变量可以用来存储各种类型的数据，如数字、字符串、矩阵等。
常见的数据类型包括：double（双精度浮点数）、char（字符）、logical（逻辑值）等。
1.3 MATLAB基本操作在MATLAB中，可以使用基本的数学运算符进行加、减、乘、除等计算操作。
另外，还可以通过内置函数实现更复杂的数学运算。
例如，sin函数可以计算正弦值，sum函数可以计算矩阵元素的和等。
第二章：MATLAB矩阵和向量操作2.1 创建矩阵和向量在MATLAB中，可以使用方括号来创建矩阵和向量。
例如，使用[1，2；3，4]可以创建一个2x2的矩阵。
2.2 矩阵和向量的加减乘除运算MATLAB提供了丰富的矩阵和向量运算函数，可以进行加法、减法、乘法、除法等运算操作。
例如，可以使用矩阵相乘函数*来计算矩阵的乘法。
2.3 矩阵和向量的索引和切片在MATLAB中，可以使用索引和切片操作来获取矩阵和向量中的特定元素或子集。
例如，使用矩阵名加上行和列的索引可以获取矩阵中指定位置的元素。
第三章：MATLAB数据可视化3.1 绘制二维图形MATLAB提供了丰富的绘图函数，可以绘制二维曲线、散点图、柱状图、等高线图等。
例如，可以使用plot函数来绘制二维曲线。
3.2 绘制三维图形MATLAB还可以绘制三维图形，如三维曲线、三维散点图、三维曲面等。
例如，可以使用plot3函数来绘制三维曲线。
3.3 图像处理与显示MATLAB提供了图像处理和显示的函数，可以加载、编辑和保存图像。
MATLAB精通科学计算_偏微分方程求解
一、Maple V 系统Maple V是由Waterloo大学开发的数学系统软件，它不但具有精确的数值处理功能，而且具有无以伦比的符号计算功能。
Maple V的符号计算能力还是MathCAD和MATLAB等软件的符号处理的核心。
Maple提供了2000余种数学函数，涉及范围包括：普通数学、高等数学、线性代数、数论、离散数学、图形学。
它还提供了一套内置的编程语言，用户可以开发自己的应用程序，而且Maple自身的2000多种函数，基本上是用此语言开发的。
Maple采用字符行输入方式，输入时需要按照规定的格式输入，虽然与一般常见的数学格式不同，但灵活方便，也很容易理解。
输出则可以选择字符方式和图形方式，产生的图形结果可以很方便地剪贴到Windows应用程序内。
二、MATLAB 系统MATLAB原是矩阵实验室（Matrix Laboratory）在70年代用来提供Linpack和Eispac k软件包的接口程序，采用C语言编写。
从80年代出现3.0的DOS版本，逐渐成为科技计算、视图交互系统和程序语言。
MATLAB可以运行在十几个操作平台上，比较常见的有基于W indows 9X/NT、OS/2、Macintosh、Sun、Unix、Linux等平台的系统。
MATLAB程序主要由主程序和各种工具包组成，其中主程序包含数百个内部核心函数，工具包则包括复杂系统仿真、信号处理工具包、系统识别工具包、优化工具包、神经网络工具包、控制系统工具包、μ分析和综合工具包、样条工具包、符号数学工具包、图像处理工具包、统计工具包等。
而且5.x版本还包含一套几十个的PDF文件，从MATLAB的使用入门到其他专题应用均有详细的介绍。
MATLAB是数值计算的先锋，它以矩阵作为基本数据单位，在应用线性代数、数理统计、自动控制、数字信号处理、动态系统仿真方面已经成为首选工具，同时也是科研工作人员和大学生、研究生进行科学研究的得力工具。
matlab在科学计算中的应用
MATLAB在科学计算中的应用非常广泛，主要包括以下方面：
1. 数值计算和数据分析：MATLAB提供了丰富的数值计算和数据分析工具箱，包括向量、矩阵、多维数组、函数和数据可视化等功能，可以用于求解线性代数、常微分方程、偏微分方程、统计分析等问题。
2. 机器学习和数据挖掘：MATLAB提供了机器学习和数据挖掘工具箱，包括支持向量机、随机森林、神经网络等算法，可以用于分类、回归、聚类等任务。
3. 信号处理和图像处理：MATLAB提供了信号处理和图像处理工具箱，可以用于信号滤波、频谱分析、图像增强、图像处理等任务。
4. 控制系统设计和仿真：MATLAB提供了控制系统工具箱，可以用于设计和仿真各种控制系统，包括PID控制、模糊控制、神经网络控制等。
5. 计算机视觉和机器人技术：MATLAB提供了计算机视觉和机器人技术工具箱，可以用于图像处理、目标检测、跟踪、机器人运动规划等任务。
总之，MATLAB在科学计算中的应用非常广泛，可以帮助科学家和工程师解决各种复杂的数学和工程问题，提高工作效率和精度。
matlab-GUI-设计(简易科学计算器)
MATLAB大作业班级：姓名：学号：计算器➢题目本题目通过MATLAB的gui程序设计较为简单，在gui设计中主要用到三种控件，文本编辑框（edit text），静态文本框（Static text），命令按钮（push button）。
然后在通过各个按钮的回调函数，实现简单的计算功能。
➢1、功能介绍(1)具有友好的用户图形界面。
实现十进制数的加、减、乘、除、乘方、开方等简单计算。
(2)具有科学计算函数，包括(反)正弦、(反)余弦、(反)正切、(反)余切、开方、指数等函数运行。
（注：三角函数计算的是弧度而不是角度）。
(3)有清除键，能清除操作。
➢2、功能实现程序由两个部分组成：MATLAB代码（.m文件）和GUI图形（.fig）。
程序使用的流程：直接利用图形界面中的按键键入所需数值、运算符等即可得出结果。
备注：软件版本：MATLAB 2011b首先用MATLAB GUI功能，在绘制一个静态文本框和一个文本编辑框，以及33个命令按钮，调整好各控件大小、颜色，整体布局如图所示：（附录中有相关属性修改介绍）然后通过双击各个按钮来改写其属性，在m文件中编写其回调函数，最后在运行调试。
2.1 各功能界面设计GUI设计界面：注：底部边框用（Panel）工具添加，有两种设计顺序。
（1、先加底部边框，再在底部边框上画功能键。
2、先画功能键，布好局，画底框，全选功能键拖动到底框上。
）2.2 各功能模块实现（可根据需要增减功能键）算法设计：1. 数字键设计：0—9以及小数点函数都一样，只是参数不同：例如：按键‘1’响应：global jjtextString = get(handles.text1,'String');if(strcmp(textString,'0.')==1)&(jj==0)set(handles.text1,'String','1') ;elsetextString =strcat(textString,'1');set(handles.text1,'String',textString)endjj=0;2. 四则运算函数：‘+’功能响应：textString = get(handles.text1,'String');textString =strcat(textString,'+');set(handles.text1,'String',textString)‘-’功能响应：textString = get(handles.text1,'String');textString =strcat(textString,'-');set(handles.text1,'String',textString)‘×’功能响应：textString = get(handles.text1,'String');textString =strcat(textString,'*');set(handles.text1,'String',textString)‘÷’功能响应：textString = get(handles.text1,'String');textString =strcat(textString,'/');set(handles.text1,'String',textString)3. 科学计算函数：例如：‘sin’功能响应：textString = get(handles.text1,'String');if(strcmp(textString,'0.')==1)set(handles.text1,'String','0.') ;elsea = strread(textString, '%f');a=sin(a);set(handles.text1,'String',a)end4. 退格键(DEL)：通过取屏幕值，计算出其字符长度，然后取其前N-1项的值来实现退格：global jjtextString = get(handles.text1,'String');if(strcmp(textString,'0.')==1)&(jj==0)set(handles.text1,'String','0.') ;elsess=char(textString);l=length(textString);textString=ss(1:l-1);set(handles.text1,'String',textString)endjj=0;5. 清屏键函数(AC)：set(handles.text1,'String','0.') ;2.3 各模块程序添加方法选中一个需添加程序的功能键，右击，View Callbacks，Callback，出现如下图所示界面。
MATLAB的功能及特点
MATLAB的功能及特点经过MathWorks公司的不断完善升级，MATLAB进展得越来越优秀，主要表现在：1. 数值计算功能演草纸式的数学运算和高质量、高牢靠的数值运算力量使其优于其他数值计算软件。
2. 符号计算功能在数学、应用科学和工程计算领域，经常会遇到符号计算的问题。
MATLAB通过收购MAPLE的使用权，实现了符号计算功能。
3. 数据分析和可视化功能对科学讨论和工程计算中的大量原始数据，用MATLAB分析时通常可以用图形的方式显现出来，这不仅使数据间的关系清楚明白，而且对于揭示其内在本质往往起着较大的作用。
4. 文字处理功能MATLAB Notebook为用户供应了强大的文字处理功能。
他允许用户从一个文字处理程序（Microsoft Word）访问MATLAB的数值计算和可视化结果。
MATLAB Notebook就象一个会运算的文稿，在该文件中，可以编辑文字、随时修改计算命令、随时计算并绘制图形。
这对于撰写科技报告、论文、专著的科学工与老师，以及对于演算理工科习题的广阔同学，都是特别有用的。
5. SIMULINK动态仿真功能SIMULINK是用来建模、分析和仿真各种动态系统的交互环境，供应了采纳鼠标拖放的方法建立系统框图模型的交互界面。
通过SIMULINK供应的丰富的功能块，可以快速地创建系统的模型，不需要书写一行行代码。
与其他高级程序设计语言相比较，MATLAB不但在数学语言的表达与解释方面表现出人机交互的高度全都，而且具有如下特点：1. 基于向量、数组和矩阵的高级程序设计语言。
2. 界面友好、编程效率高。
3. 高级图形和可视化数据处理力量。
4. 广泛解决各学科专业领域内简单问题的力量。
5. 拥有一个强大的仿真工具——SIMULINK。
6. 支持科学和工程计算标准的开放式、可扩充结构。
7. 跨平台兼容。
Matlab基本功能及使用方法
Matlab基本功能及使用方法Matlab是一种专业的计算机软件，广泛应用于科学计算、数据分析和工程模拟等领域。
它具有强大的数学计算功能和灵活的编程接口，使得科学家、工程师和研究人员能够快速、高效地处理和分析数据。
本文将介绍Matlab的基本功能及使用方法，帮助读者快速上手并掌握Matlab的基本操作和应用技巧。
1. Matlab的界面和基本操作Matlab的界面分为工作区、命令窗口、编辑器和图形界面等几个部分。
在工作区可以查看和管理当前变量，命令窗口可以输入和执行Matlab命令，编辑器则用于编写和运行Matlab脚本或函数。
同时Matlab还提供了丰富的工具箱，包括统计工具箱、优化工具箱、图像处理工具箱等，可以根据需要加载并使用。
2. Matlab的基本数据类型和运算Matlab支持常见的数据类型，如标量、向量、矩阵和多维数组等。
可以使用Matlab进行基本的数学运算，包括加减乘除、幂运算和三角函数等。
Matlab还提供了丰富的数学函数和操作符，使得数学计算变得更加简单和高效。
3. 数据的导入和导出Matlab可以方便地导入和导出各种数据格式，如文本文件、Excel文件、图像文件和音频文件等。
可以使用Matlab提供的函数读取和处理数据，也可以将计算结果和图表保存为文件，方便后续的使用和分享。
4. 数据的可视化Matlab具有强大的数据可视化功能，可以绘制各种类型的图表和图形，如折线图、散点图、柱状图和3D图等。
可以使用Matlab提供的函数设置图表的样式和属性，如线条颜色、坐标轴范围和图例等。
通过数据可视化，可以更直观地理解和展示数据，揭示数据背后的规律和趋势。
5. 图像处理和信号处理Matlab在图像处理和信号处理方面有着广泛的应用。
可以使用Matlab提供的函数读取和处理图像，如图像的滤波、边缘检测和图像增强等。
同时，Matlab还提供了丰富的信号处理函数和工具箱，如离散傅里叶变换、数字滤波器设计和信号重构等，可以对信号进行分析和处理，实现各种信号处理算法和方法。
学习使用MATLAB进行科学计算和数据可视化
学习使用MATLAB进行科学计算和数据可视化MATLAB（Matrix Laboratory）是一款被广泛应用于科学计算和数据可视化的工具软件，也是开发者进行算法实现，模型设计及分析的首要选择。
对于学习使用MATLAB的人来说，熟练掌握该软件的操作和功能可以对其日后的科学研究和工作产生重要的影响。
本文将介绍如何学习并使用MATLAB进行科学计算和数据可视化，内容涵盖三个方面：基础知识、操作技巧以及应用案例。
一、基础知识MATLAB软件由工作空间、命令行窗口和图形窗口三个主要部分组成。
在开始使用MATLAB之前，需要了解以下几个基本概念：1. 变量在MATLAB中，变量是指可以存储数据或操作的值，可以通过变量名来引用变量。
变量可以是标量（一个数）、向量（一维数组）、矩阵（二维数组）或更高维度的数组。
2. 函数函数是一些已定义好的运算操作，可以通过函数名和参数来调用。
在MATLAB中，可以使用内置函数（例如sin、cos、log等）或用户定义的函数。
3. 脚本脚本是一些存储在文本文件中的MATLAB命令，可以通过运行脚本快速实现一系列的操作。
二、操作技巧在掌握基础知识之后，了解和熟练掌握MATLAB的操作技巧是提高工作效率和数据可视化质量的关键。
以下列举几个常用技巧：1. 绘图MATLAB的图形界面十分友好，可以通过直接调用plot、bar、scatter等函数来实现各种常见图形的绘制。
常用的属性包括图例、标签、颜色、线型等，可以通过指定不同的属性来定制绘图风格。
2. 数据处理在数据处理方面，MATLAB的内置函数库非常强大，可以实现数据的读取、处理、转换和分析等一系列操作。
例如，可以使用importdata函数快速读取TXT、CSV、MAT等各种格式的数据文件。
同时，MATLAB中也包含了各种各样的可视化函数，可以帮助用户更加直观地分析数据。
3. 调试在编写代码或脚本的过程中，MATLAB也提供了各种调试工具，例如断点、单步执行、变量检查等。
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科学计算软件功能介绍科学计算软件是一种用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境。
使用此种软件，您可以较使用传统的编程语言（如 C 、C++ 和 Fortran ）更快地解决技术计算问题。
科学计算软件的应用范围非常广，包括信号和图像处理、通讯、控制系统设计、测试和测量、财务建模和分析以及计算生物学等众多应用领域。
附加的工具箱（单独提供的专用函数集）扩展了 计算环境，以解决这些应用领域内特定类型的问题。
科学计算软件提供了很多用于记录和分享工作成果的功能。
可以将您的算法代码与其他语言和应用程序集成，来分发您的算法和应用。
科学计算软件的主要功能应科学计算软件的主要功能应包括包括包括：： * 数学与优化功能* 统计与数据分析功能 *编程与应用开发功能 *支持并行计算功能 *建模和仿真应用功能一：数学与优化功能MATLAB – 科学计算基础平台MA TLAB 提供了一种高级语言和开发工具，使您可以迅速地开发并分析算法和应用程序。
使用MA TLAB 语言，编程和开发算法的速度较使用传统语言大大提高，这是因为无须执行诸如声明变量、指定数据类型以及分配内存等低级管理任务。
在很多情况下，MA TLAB 无须使用"for" 循环。
因此，一行MA TLAB 代码经常等效于几行C 或C++ 代码。
同时，MA TLAB 还提供了传统编程语言的所有功能，包括算法运算符、流控制、数据结构、数据类型、面向对象编程(OOP) 以及调试功能。
MA TLAB 对整个数据分析过程提供支持，该过程从外部设备和数据库获取数据，通过对其进行预处理、可视化和数值分析，最后到生成质量达到演示要求的输出。
MA TLAB 中提供了将工程和科学数据可视化所需的全部图形功能。
这些功能包括二维和三维绘图函数、三维卷可视化函数、用于交互式创建图形的工具以及将结果输出为各种常用图形格式的功能。
可以通过添加多个坐标轴、更改线的颜色和标记、添加批注、LaTEX 方程和图例以及绘制形状，对图形进行自定义。
MA TLAB 包含了各种数学、统计及工程函数，支持所有常见的工程和科学运算。
这些由数学方面的专家开发的函数是MA TLAB 语言的基础。
这些核心的数学函数使用LAPACK 和BLAS 线性代数子例程库和FFTW 离散傅立叶变换库。
由于这些与处理器相关的库已针对MA TLAB 支持的各种平台进行了优化，因此其执行速度比等效的C 或C++ 代码的执行速度要快。
利用MA TLAB，可以将结果导出为图形或完整的报表。
您可以将图形导出为各种常用的图形文件格式，然后将图形导入到诸如Microsoft Word 或Microsoft PowerPoint 等其他软件包中。
使用MA TLAB 编辑器，可以用HTML、Word、LaTEX 和其他格式发布MA TLAB 代码。
Partial Differential Equation Toolbox – 偏微分方程偏微分方程工具箱工具箱Optimization Toolbox – 优化工具箱偏微分方程工具箱提供了用有限元研究和解决偏微分方程(PDEs)在二维尺度和时域的求解技术，使您可以迅速地开发算法和应用程序来处理结构，热传导，电磁耦合等问题。
编程与图形界面结合完成2D PDEs 预处理，后处理的工作。
自动创建与调整网格。
运用构造实体几何模型(CSG)来创建几何。
多种方法定义边界条件: Dirichlet, generalized Neumann, and mixed 。
灵活的参数与PDE 方程定义。
自动网格创建与再精细化多因变量求解器：非线性，自适应 属性定义，求解过程，结果动画等多任务同步显示。
优化工具箱用来解决约束与无约束类连续或非连续的优化问题，功能要覆盖：线性规划，二次规划，非线性极小，非光滑优化，非线性最小二乘，多目标函数优化，二进制整数规划等。
编程与图形界面结合完成定义，求解，评价优化问题。
非线性，多目标函数优化的专用求解器。
非线性最小二乘，数据拟和，非线性方程得专用求解器。
多种方法求解线性规划和二次规划问题。
多种方法求解二进制整数规划问题。
约束非线性问题的并行求解功能。
Genetic Algorithm and Direct Search Toolbox – 遗传算法与直接搜索工具箱Extended Symbolic Math Toolbox – 扩展符号数学扩展符号数学工具箱工具箱该工具箱主要使用遗传算法，模拟退火算法，和直接搜索法来解决难以定义或数学描述的优化问题，主要覆盖：非连续，强非线性，随机，和无法求导等目标函数。
编程与图形界面结合完成问题定义，算法选项设置，进程监测。
遗传算法快速设置，包括：初始种群，适应度尺度，交叉，变异等。
直接搜索法快速设置，包括：网格大小，选择判据，搜索法等。
模拟退火法快速设置，包括：退火过程，温度表，接收判据等。
可以求解线性，非线性，边界约束等问题。
整数规划问题求解功能。
该工具箱主要用来求解被研究问题的符号解，而不是数值解。
功能包含MA TLAB 的符号数学求解器和Maple 软件的符号数学求解器。
这是一个融合符号计算，数值计算的单一平台，功能有：微积分。
变换。
线性代数。
符号算式简化。
符号方程求解。
符号精度算数。
支持C, Fortran, LaTex 符号表达式 支持Maple 算法二：统计与统计与数据分析数据分析数据分析功能功能Statistics Toolbox – 统计工具箱Neutral Network Toolbox – 神经网络工具箱此工具箱支持多个任务，从基本的描述性统计到开发和可视化多维非线性模型。
它提供了一组丰富的统计图表类型和交互式图形，如多相拟合和响应曲面建模。
它包括的函数和交互式工具可以用于分析历史数据、建模数据、模拟系统、开发统计算法以及学习和教授统计学。
数据组织和管理。
描述性统计。
统计制图和数据可视化。
概率分布。
方差分析(ANOVA)。
线性和非线性建模。
多变量统计。
试验设计(DOE)。
假设测试。
统计流程控制(SPC) 。
该工具箱主要用来设计，实现，可视化，及模拟人工神经网络算法。
主要应用在模式识别，非线性系统辨识和控制领域。
功能有：专用图形用户界面创建，训练和模拟神经网络。
快速实现拟合，模式识别，和类型分类。
支持大多数主流的网络架构。
强大的训练和学习函数。
动态学习网络，包括时延，非线性自回归。
与仿真平台Simulink 无缝联合使用。
模块化网络表示功能实现无限制的输入层，网络连接和架构显示。
强大的可视化功能实现网络性能和训练过程的动态更新。
Curve Fitting Toolbox – 曲线拟和工具箱Spline Toolbox – 样条拟和工具箱通过编程与图形界面使用该工具箱来实现曲线拟和。
主要用来数据预览，预处理，开发和比较标准与研究模型，实现标准拟合，鲁棒拟合，及拟合分析：专用图形用户界面来实现多种拟合计算功能。
数据预处理：数据缩放，分割，平滑，异值剔除。
强大的线性，非线性参数拟合模型，非线性模型的初始点，求解器优化功能。
多种线性，非线性拟合模型，包括最小二乘，加权最小二乘，和鲁棒拟合。
线性，非线性模型开发。
用样条法，插值法来拟合非参数模型。
这是一个实现样条插值法求数据拟合，内插法，外插法，和可视化的综和平台。
通过图形界面来产生，可视化，及操作样条插值。
许多强大的函数来支持样条插值的计算，绘图，整合，微分和积分： 专用图形用户界面来实现样条插值的创建，观察，及操作。
方便不同算法的管理与比较。
强大的样条计算功能：微分，积分，断点/节点操作，节点优化。
支持ppform, bform 样条插值法。
支持张量积和有理数样条插值法。
三：编程与应用开发编程与应用开发功能功能MATLAB Compiler – MATLAB 编译器Spreadsheet Link EX – Excel 电子表格链接发布是结果共享的一部分，可以将MA TLAB 开发的算法生成可执行文件或动态连接库。
被编译的文件需要MA TLAB Complier Runtime(MCR)来支持运行。
MCR 是compiler 的一部分，随编译后文件一同发布，且是免税版。
生成独立可执行文件或动态连接库。
支持免税版发布。
支持将MA TLAB 开发的算法集成到其他开发平台中。
实现算法加密，实现版权保护。
该链接功能实现电子表格软件Excel 与MATLAB 软件的联合使用，客户可以在Excel 平台下对MA TLAB 进行操作，实现数据互换，从而在熟悉的电子表格平台中运用MA TLAB 强大的计算功能和可视化功能。
在Excel 环境中进行数据预处理，编辑和观测。
使用MA TLAB 和相关工具箱对Excel 中复杂数据进行处理。
在MA TLAB 中开发基于Excel 的应用算法。
MA TLAB Function Wizard 实现函数选取。
图形界面实现属性客户化设置MATLAB Builder EX – MATLAB Builder for ExcelMATLAB Builder JA – MATLAB Builder for JavaMATLAB Builder NE – MATLAB Builder for .NET Framework该工具将MA TLAB 开发的应用免税版发布成宏，或插件集成到Excel 的工作簿里直接引用。
主要流程是将MA TLAB 算法加密，打包成Excel 可引用的动态连接库，最终生成VBA 封装。
将MA TLAB 应用打包成Excel 插件。
免税版发布，无需MA TLAB 平台的Excel 插件。
自动在VBA 中将MATLAB 函数封装。
自动实现Excel 数据与MA TLAB 数组数据的转换。
该工具将MA TLAB 开发的应用免税版发布Java 类，在桌面或网络服务器中运行。
主要流程是将MA TLAB 算法加密，最终生成Java 封装。
将MA TLAB 应用打包成Java 类，在Java 中集成引用。
免税版发布，无需MA TLAB 平台的桌面或网络服务器Java 类。
支持客户端网络图形控制。
自动实现Java 数据与MA TLAB 数组数据的转换。
该工具将MA TLAB 开发的应用免税版发布成.NET 或COM 的组件，在桌面或网络服务器中运行。
主要流程是将MA TLAB 算法加密，最终生成.NET 或COM 封装。
将MA TLAB 应用打包成.NET 或COM 组件。
免税版发布，无需MA TLAB 平台的桌面或网络服务器.NET 或COM 组件。
自动实现.NET/COM 数据与MA TLAB 数组数据的转换。
Database Toolbox – 数据库工具箱Datafeed Toolbox – Datafeed 工具箱MATLAB Report Generator – MATLAB 报告生成器该工具箱支持MA TLAB 与ODBC/JDBC 兼容的数据库数据互换，使用VQB 工具可以在没有任何SQL 知识的情况下查询存贮数据。