Fortran和MATLAB：哪种更适合科学计算
Fortran和MATLAB：哪种更适合科学计算
在科学计算领域，Fortran和MATLAB都被广泛应用。然而，哪一个更适合科学计算呢？本文将分析Fortran和MATLAB在性能、语言特性、开发效率和应用领域等方面的差异，以帮助读者更好地选择适合自己的工具。
1.性能
Fortran语言在科学计算领域应用非常广泛，其中一个重要原因是它的高性能。Fortran是一种编译型语言，能够通过编译器优化来获得更高的执行效率。Fortran语言的优化功能特别适合于数值计算和科学计算领域，这使得它在性能方面比大多数其他语言都要快。
相比之下，MATLAB的性能较为一般。虽然MATLAB拥有丰富的库函数和易用的语法，但它主要是一种解释型语言。这意味着MATLAB需要在运行时对代码进行解析和编译，因此它无法像Fortran那样进行编译器优化和静态类型检查。由于这些原因，MATLAB的性能通常比Fortran差。
2.语言特性
Fortran和MATLAB在语言特性方面也有很大的差异。Fortran是
一种面向过程的编程语言，通常用于数值计算和科学计算。Fortran拥有强大的数组和矩阵操作功能，可以在循环结构和条件语句之间进行
高效的转换。Fortran的语法和结构非常简单，易于阅读和编写。
与Fortran不同，MATLAB是一种基于矩阵的编程语言。它以矩阵
为核心，在数组、向量和矩阵操作方面非常出色。MATLAB的语法相对
简单，适合于快速原型设计和开发。
3.开发效率
在开发效率方面，MATLAB通常比Fortran更适合科学计算。MATLAB的函数库拥有丰富的函数和工具箱，可以快速开发和测试算法。MATLAB也提供了大量的可视化工具，使得数据可视化和分析变得更加
容易。
相比之下，Fortran的开发效率较低。Fortran需要编写大量的代
码来实现科学计算算法，相对于MATLAB，它需要更长的开发时间和更
高的技术难度。同时，Fortran的调试过程也比较繁琐，需要更多的时间和精力。
4.应用领域
Fortran和MATLAB在应用领域上也有很大的区别。Fortran被广泛应用于科学计算、高性能计算、气象预报、地球物理学等领域。Fortran在这些领域中具有强大的性能和计算能力，这使它成为第一选择。
与之相比，MATLAB主要应用于数据分析、信号处理、控制系统等领域。MATLAB的易用性和可视化功能使其成为广泛使用的工具，适用于快速原型设计和开发。MATLAB甚至成为许多学科的标准编程工具。
结论
综上所述，Fortran和MATLAB都是科学计算领域非常常见的编程语言。Fortran适用于需要高性能计算的领域，而MATLAB适用于数据分析和算法快速原型设计。在实际应用中，应根据具体需求选择适合自己的工具。如果要进行高性能计算和复杂科学计算，可以选择Fortran；如果需要快速原型设计和开发，可以选择MATLAB。
MATLAB 简介
第4章MATLAB简介 MATLAB是一门计算机编程语言，取名来源于Matrix Laboratory，本意是专门以矩阵的方式来处理计算机数据，它把数值计算和可视化环境集成到一起，非常直观，而且提供了大量的函数，使其越来越受到人们的喜爱，工具箱越来越多，应用范围也越来越广泛。 MATLAB最突出的特点就是简洁。MATLAB用更直观的，符合人们思维习惯的代码，代替了C和FORTRAN语言的冗长代码。MATLAB给用户带来的是最直观，最简洁的程序开发环境。MATLAB还具有以下特点： (1) 语言简洁紧凑，使用方便灵活，库函数极其丰富。 (2) 运算符丰富。 (3) MATLAB既具有结构化的控制语句（如for循环，while循环，break语句和if语句），又有面向对象编程的特性。 (4) 程序限制不严格，程序设计自由度大。 (5) 程序的可移植性很好，基本上不做修改就可以在各种型号的计算机和操作系统上运行。 (6) MATLAB的图形功能强大。 (7) MATLAB的缺点是，它和其他高级程序相比，程序的执行速度较慢。由于MATLAB的程序不用编译等预处理，也不生成可执行文件，程序为解释执行，所以速度较慢。 (8) 功能强大的工具箱是MATLAB的另一特色。 (9) 源程序的开放性。开放性也许是MATLAB最受人们欢迎的特点。 4.1 MATLAB的安装 MATLAB的安装非常简单，这里以MATLAB 7.0版本为例。运行setup后，输入正确的序列号，选择好安装路径和安装的模块，几乎是一直回车就可以了。这里有一点要注意的是，由于不同操作系统设置，可能会出现一些意外错误，而且越高版本的MATLAB对计算机系统的要求也越高，如6.1版本要求至少64M内
Fortran和MATLAB：哪种更适合科学计算
Fortran和MATLAB：哪种更适合科学计算 在科学计算领域，Fortran和MATLAB都被广泛应用。然而，哪一个更适合科学计算呢？本文将分析Fortran和MATLAB在性能、语言特性、开发效率和应用领域等方面的差异，以帮助读者更好地选择适合自己的工具。 1.性能 Fortran语言在科学计算领域应用非常广泛，其中一个重要原因是它的高性能。Fortran是一种编译型语言，能够通过编译器优化来获得更高的执行效率。Fortran语言的优化功能特别适合于数值计算和科学计算领域，这使得它在性能方面比大多数其他语言都要快。 相比之下，MATLAB的性能较为一般。虽然MATLAB拥有丰富的库函数和易用的语法，但它主要是一种解释型语言。这意味着MATLAB需要在运行时对代码进行解析和编译，因此它无法像Fortran那样进行编译器优化和静态类型检查。由于这些原因，MATLAB的性能通常比Fortran差。 2.语言特性
Fortran和MATLAB在语言特性方面也有很大的差异。Fortran是 一种面向过程的编程语言，通常用于数值计算和科学计算。Fortran拥有强大的数组和矩阵操作功能，可以在循环结构和条件语句之间进行 高效的转换。Fortran的语法和结构非常简单，易于阅读和编写。 与Fortran不同，MATLAB是一种基于矩阵的编程语言。它以矩阵 为核心，在数组、向量和矩阵操作方面非常出色。MATLAB的语法相对 简单，适合于快速原型设计和开发。 3.开发效率 在开发效率方面，MATLAB通常比Fortran更适合科学计算。MATLAB的函数库拥有丰富的函数和工具箱，可以快速开发和测试算法。MATLAB也提供了大量的可视化工具，使得数据可视化和分析变得更加 容易。 相比之下，Fortran的开发效率较低。Fortran需要编写大量的代 码来实现科学计算算法，相对于MATLAB，它需要更长的开发时间和更 高的技术难度。同时，Fortran的调试过程也比较繁琐，需要更多的时间和精力。
MATLAB 与其他程序设计语言的比较
MATLAB 与其他程序设计语言的比较 MATLAB是解释性语言，这与BASIC语言是一样的。这类语言对命令是边解释边执行，因而执行的速度比较慢，尤其是进行循环计算时。如果执行多次嵌套，则其执行速度会更慢，这会使整个程序的运行效率非常低，因而MATLAB是不太适合复杂的数值计算的。然而，MATLAB所拥有的“无所不能”的矩阵处理功能，“丰富多彩”的画图功能却是其他程序语言所不易拥有的。与此同时，其他的程序设计语言，如C/C++等是编译性语言，它们一经编译通过后，以二进制代码的方式执行，因而执行速度非常快，在进行多层次的嵌套循环运算时，就更能体现它们的优势。因此，通过把它们有机地结合起来，就能很好地发挥它们各自的优势。 早期的MATLAB版本是用FORTRAN语言编写的，现在的MATLAB版本都是用C语言编写的。由于MATLAB的库函数大都是用C语言编写的，因而在C/C++等语言中，调用快速执行的MEX函数，便能充分利用两者的长处，很好的实现特定功能。MEX函数是MATLAB中的动态链接函数库，就如同Windows中的DLL一样；MEX函数是一种动态链接的子程序，与MATLAB中的内置函数一样，能被MATLAB的解释器自动装入和执行。 MEX文件的使用 用C/C++等程序设计语言编写的函数或子程序，被编译成MEX文件形式后，就可以MATLAB中函数直接调用，而不必重新编写相应的M文件。 利用MEX文件，还可以调用其他的一些软件，如Windows中的用户界面资源，以扩大MATLAB的功能。 MATLAB在调用MEX文件时，除了运行速度快一点之外，其他方面与M文件没有差别。 在MEX源程序文件中，含有一个接口函数用来充当MATLAB与C/C++等程序设计语言的通道。 注意：对C/C++程序开发人员特别需要注意的是，MATLAB矩阵中的元素是按列存放的，与C/C++环境中的存储方式不同，因为C/C++中数组元素是按行存放的。 win7环境下，VS 2010调用matlab2010方法。先将m文件编译成动态库再使用VC 调用，不是mex函数的方法，更加灵活。
Matlab技术与其他编程语言的比较分析
Matlab技术与其他编程语言的比较分析 概述 在计算机科学和数据处理领域，编程语言扮演着至关重要的角色。Matlab是一种功能强大的编程语言，特别适用于数值计算和数据可视化。然而，与其他编程语言相比，Matlab在某些方面可能存在一些限制。本文将比较Matlab与其他常见编程语言的关键方面，包括语法、性能、库和应用领域等，以便读者更好地理解其优势和局限性。 语法比较 首先，我们来比较Matlab与其他编程语言的语法。与C、Java和Python等传统编程语言相比，Matlab的语法更简洁、更直观。由于其专注于数值计算和科学工程应用，Matlab的语法更加贴近数学表达式的形式，因此对于进行矩阵运算和复杂数学计算的用户来说，Matlab更易于上手。然而，Matlab缺乏一些高级的面向对象编程的功能，这一点与Python和Java等语言相比略显不足。 性能比较 性能对于编程语言的选择至关重要。在这方面，Matlab的性能可能不如C或Fortran等编译型语言。由于Matlab是一种解释性语言，因此它的执行速度较慢。这意味着在需要高度优化和性能敏感的应用场景下，其他编程语言可能更适合。然而，Matlab通过使用JIT（即时编译）技术和并行计算工具包等方式，可以在一定程度上提高其性能，使其能够处理大规模的计算任务。 库和工具比较 编程语言的生态系统取决于其可用的库和工具。在这方面，Matlab拥有丰富的工具包和函数库，如信号处理工具包、图像处理工具包和控制系统工具包等。这些工具包提供了方便的函数和算法，使得Matlab在信号处理、图像处理和控制系统
设计等领域具有显著的优势。然而，与其他语言相比，Matlab的库和工具包可能 不如Python和R等语言那样多样化和广泛。特别是在机器学习和深度学习等领域，Python的库（如TensorFlow和PyTorch）更为流行和丰富，使用者更多。 应用领域比较 不同的编程语言在不同的领域具有不同的优势。Matlab在工程学科和科学领域 中广泛应用，特别是在电子工程、机械工程、控制系统和信号处理等领域。其独特的语法和函数库使得用Matlab进行数据分析、建模和仿真变得更加容易。然而， 与之相比，Python在科学计算和数据科学领域的流行性有所增加，其强大的科学 计算库和机器学习工具使其成为许多数据科学家和研究人员的首选。 总结 Matlab是一种功能强大的编程语言，特别适用于数值计算和科学工程应用。其 简洁的语法、丰富的工具包和应用领域广泛性使其成为许多科学家和工程师的首选。然而，Matlab在性能和库的多样性方面可能不如其他编程语言，因此在一些特定 的场景下，其他编程语言如Python和C可能更适合。在选择编程语言时，需要根 据具体需求权衡各种因素，并选择最适合的语言。
matlab特点及应用领域
MATLAB是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进展有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案，并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言〔如C、Fortran〕的编辑模式，代表了当今国际科学计算软件的 MATLAB的根本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB来解算问题要比用C，FORTRAN等语言完成一样的事情简捷得多，并且MATLAB也吸收了像Maple等软件的优点,使MATLAB成为一个强大的数学软件。在新的版本中也参加了对C，FORTRAN，C++ ，JAVA的支持。可以直接调用,用户也可以将自己编写的实用程序导入到MATLAB函数库中方便自己以后调用，此外许多的MATLAB爱好者都编写了一些经
典的程序，用户可以直接进展下载就可以用。 一种语言之所以能如此迅速地普及，显示出如此旺盛的生命力，是由于它有着不同于其他语言的特点。正如同FORTRAN和C等高级语言使人们摆脱了需要直接对计算机硬件资源进展操作一样，被称作为第四代计算机语言的MATLAB，利用其丰富的函数资源，使编程人员从繁琐的程序代码中解放出来。MATLAB的最突出的特点就是简洁。MATLAB 用更直观的、符合人们思维习惯的代码，代替了C和FORTRAN语言的冗长代码。MATLAB给用户带来的是最直观、最简洁的程序开发环境。以下简单介绍一下MATLAB的主要特点。 ①语言简洁紧凑，使用方便灵活，库函数极其丰富。MATLAB程序书写形式自由，利用其丰富的库函数避开繁杂的子程序编程任务，压缩了一切不必要的编程工作。由于库函数都由本领域的专家编写，用户不必担忧函数的可靠性。可以说，用MATLAB进展科技开发是站在专家的肩膀上。 具有FORTRAN和C等高级计算机语言知识的读者可能已经注意到，如果用FORTRAN或C语言去编写程序，尤其当涉及矩阵运算和画图时，编程会很麻烦。例如，如果用户想求解一个线性代数方程，就得编写一个程序块读入数据，然后再使用一种求解线性方程的算法〔例如追赶法〕编写一个程序块来求解方程，最后再输出计算结果。在求解过程中，最麻烦的要算第二局部。解线性方程的麻烦在于要对矩阵的元素作循环，选择稳定的算法以及代码的调试都不容易。即使有局部源代码，用户也会感到麻烦，且不能保证运算的稳定性。解线性方程的
科学计算的算法和工具
科学计算的算法和工具 在现代科技的时代，科学计算是不可替代的重要部分。科学计 算是把数学方法和算法应用于科学问题，广泛应用于物理、化学、生物、经济、工程等领域，使得我们对问题有更深刻的认识。科 学计算的算法和工具有很多种，我们可以通过这些工具和算法来 解决复杂的科学问题。 一、科学计算的算法 1. 数值积分法 数值积分法是近似计算定积分的一种方法，使得我们可以通过 有限次运算得到一个比较准确的近似值。数值积分法有很多种， 例如梯形公式、辛普森法则等。这些算法通过对积分项的逼近计算，得到近似解。 2. 非线性方程组的求解方法 非线性方程组在物理学、化学、工程等学科中有广泛的应用。 求解非线性方程组是一个相对困难的问题，但是通过牛顿法、共
轭梯度法等算法，我们能够得到比较准确的解，使得我们得到一 些比较真实的物理或化学现象。 3. 偏微分方程的数值方法 偏微分方程在物理、工程领域有广泛的应用，通过使用有限元法、有限差分法及有限体积法等数值方法，我们能够得到相对准 确的解，使得我们能够研究一些非常重要的现象和重要的数学问题，如海平面上涨、风场模拟等。 二、科学计算的工具 1. Matlab Matlab是一种高级的数值计算工具，由MathWorks公司开发。Matlab拥有强大的计算和绘图功能，在各种学科中有广泛的应用。Matlab的代码和函数可以与其他编程语言集成使用，也可以使用Matlab自带的工具箱进行相关分析和计算。 2. Python
Python是一种先进的编程语言，具有可读性好、易于学习、简洁、功能多样化的优点。Python可以被用来进行可视化、数据分析和科学计算等方面的工作，还可以作为一种计算机语言集成使用。 3. Fortran Fortran是一种可扩展的高级计算机语言，广泛应用于科学计算和数值分析。Fortran的编译器可以生成高性能机器代码，属于具有快速速度和高运行效率的编程语言之一。 综上所述，科学计算的算法和工具是推动各种学科发展的重要组成部分。当然，还有其他的计算工具和算法，但在使用计算工具和算法时，我们要注意其适用范围，避免错误和误导，以便更好的为社会做出贡献。
Matlab的优势
Matlab的优势 3.1.2.1 编程效率高 Matlab是一种面向科学与工程计算的高级语言，允许用数学形式的语言编写程序，且比Basic、Fortran和C等语言更加接近我们书写计算公式的思维方式，用Matlab编写程序犹如在演算纸上排列出公式求解问题。因此，Matlab语言也可通俗地称为演算纸式科学算法语言，由于它编写简单，所以编程效率高，易学易懂。 3.1.2.2 用户使用方便 Matlab语言是一种解释执行的语言（在没被专门的工具编译之前），它灵活、方便，其调试程序的手段丰富，调试速度快，需要学习时间少。人们用任何一种语言编写程序和调试程序一般都要经过四个步骤：编辑、编译、连接以及执行和调试。各个步骤之间是顺序关系，编程的过程就是在它们之间作瀑布型的循环。Matlab语言与其它语言相比，较好地解决了上述问题，把编辑、编译、连接和执行融为一体。它能在同一画面上进行灵活操作快速排除输入程序中的书写错误、语法错误以至语意错误，从而加快了用户编写、修改和调试程序的速度，可以说在编程和调试过程中它是一种比VB还要简单的语言。 3.1.2.3 扩充能力强 高版本的Matlab语言有丰富的库函数，在进行复杂的数学运算时可以直接调用，而且Matlab的库函数同用户文件在形式上一样，所以用户文件也可作为Matlab的库函数来调用。因而，用户可以根据自己的需要方便地建立和扩充新的库函数，以便提高Matlab使用效率和扩充它的功能。另外，为了充分利用Fortran、C等语言的资源，包括用户已编好的Fortran，C语言程序，通过建立M文件的形式，混合编程，方便地调用有关的Fortran，C语言的子程序。 3.1.2.4 语句简单，内涵丰富 Matlab语言中最基本最重要的成分是函数，其一般形式为[]() c fun a=，即一个函数由函数名，输入变量 d b , e ,, , ,f , d和输出变量 e , ,,f b a组成，同一函数名，不同数目的输入变量（包括无输入变量）及不同数,, ,c 目的输出变量，代表着不同的含义（有点像面向对象中的多态性），这不仅使Matlab的库函数功能更丰富，而且大大减少了需要的磁盘空间，使得Matlab编写的M文件简单、短小而高效。 3.1.2.5 高效方便的矩阵和数组运算 Matlab语言象Basic、Fortran和C语言一样规定了矩阵的算术运算符、关系运算符、逻辑运算符、条件运算符及赋值运算符，而且这些运算符大部分可以毫无改变地照搬到数组间的运算中。另外，它不需要定义数组的维数，并且给出了
matlab介绍
MATLAB （矩阵实验室）,被称为矩阵实验室，是具有先进技术计算语言和用于算法开发,数据可视化，数据分析和数值计算的交互式环境的商业数学软件。 MATLAB具有数值分析，数值和符号计算，工程和科学制图，控制系统设计和仿真，数字图像处理，数字信号处理，金融和金融工程等功能。它为许多科学领域提供了全面的解决方案，代表了当今国际科学计算软件的先进水平。 MATLAB是矩阵与实验室的组合，即矩阵工厂。这是一个由美国Mathworks公司发布的主要面向科学计算，可视化和交互式编程的高科技计算坏境。它将许多强大功能（如数值分析，矩阵计算，科学数据可视化，非线性动力学系统的建模和仿真）集成到易于使用的窗口环境中，从而为科学研究，工程设计和许多科学领域提供了全面的解决方案，必须执行有效的数值计算，并且在很大程度上摆脱了传统的非交互式编程语言（例如C和Fortran ）的编辑模式，代表了当今国际科学计算软件的先进水平。 MATLAB , Mathematica和Maple被称为三个数学软件。在数学科学和技术应用软件的数值计算中它是首屈一指的。MATLAB可以执行矩阵运算，绘制函数和数据，实现算法，创建用户界面，以其他编程语言连接程序等。它主要用于工程计算，控制设计，信号处理和通信，图像处
理，信号检测，财务建模设计和分析等。 MATLAB的基本数据单元是矩阵，其指令表达式与数学和工程中常用的表达式非常相似。因此，使用MATLAB解决问题比使用C, FORTRAN和其他语言完成相同的事情要简单得多，而且MATLAB 还吸收了 Maple等软件的优势，使MATLAB成为功能强大的数学软件。在新版本中，还添加了对C .FORTRAN ,C ++和JAVA的支持。
matlab程序设计与应用
matlab程序设计与应用 Matlab是一款高效能的编程语言，具有高品质的计算和分析功能，近十多年来被广泛应用在工程计算、科学研究、商业分析、金融模拟和教育工作等多个领域。它拥有一系列强大的算法编写功能，可以实现非线性矩阵求解、信号处理、图像处理、生物医学信号处理等功能。 本文将介绍Matlab程序设计与应用，以及它在工程计算、科学研究、商业分析等领域的应用和示例。 一、Matlab程序设计 Matlab是一种操作方便的高级编程语言，立足于原始编码，它建立在C及FORTRAN之上，而且它的高级结构使得设计程序不必写成复杂的程序框架，而可以把主要精力放在要实现的功能上。Matlab 在程序设计方面支持面向对象编程（Object-oriented programming，OOP）方式，可以实现结构化的程序设计，把大量的程序按照模块和函数来管理，方便调用和重用，并可以利用Matlab的类和类的方法来实现程序的重用和拓展。 二、Matlab在工程计算领域的应用 Matlab在工程计算领域的应用如下： （1）Matlab可以用于科学计算，如：数值分析、科学计算、多元函数拟合、图像处理以及信号处理等。 （2）Matlab可以用于设计和调试电子电路，如：数字电路、模拟电路、射频电路、功率电路以及控制电路等。
（3）Matlab可以用于控制系统分析，如：数模转换、频响函数以及过程控制等。 （4）Matlab可以用于机械结构设计，如：机械结构分析、运动学以及动力学等。 三、Matlab在科学研究和商业分析领域的应用 Matlab在科学研究和商业分析领域的应用如下： （1）Matlab可以用于统计学研究，如：概率统计、偏差分析、多元分析以及非参数分析等。 （2）Matlab可以用于数据挖掘，如：决策树分类、聚类分析以及因子分析等。 （3）Matlab可以用于仿真研究，如：求解方程、模拟实验以及模型预测等。 （4）Matlab可以用于商业分析，如：市场调研、销售预测以及风险评估等。 四、Matlab在教育工作领域的应用 Matlab在教育工作领域的应用如下： （1）Matlab可以用于教学设计，如：课程设计、作业分析以及实验教学等。 （2）Matlab可以用于科研答辩，如：理论分析、抽样检验以及仿真模拟等。 （3）Matlab可以用于科学研究，如：实验设计、模型分析以及结果展示等。
matlab介绍
MATLAB（矩阵实验室），全称为Matrix Laboratory，是MathWorks公司推出的用于算法开发、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的商业数学软件。 MATLAB具有数值分析、数值和符号计算、工程与科学绘图、控制系统的设计与仿真、数字图像处理、数字信号处理、财务与金融工程等功能，为众多科学领域提供了全面的解决方案，代表了当今国际科学计算软件的先进水平。 MATLAB是matrix&laboratory两个词的组合，意为矩阵工厂（矩阵实验室）。是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案，并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言（如C、Fortran）的编辑模式，代表了当今国际科学计算软件的先进水平。 MATLAB和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。
MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB来解算问题要比用C，FORTRAN等语言完成相同的事情简捷得多，并且MATLAB也吸收了像Maple等软件的优点，使MATLAB成为一个强大的数学软件。在新的版本中也加入了对C，FORTRAN，C++，JAVA的支持。
matlab科学计算pdf 温正
matlab科学计算pdf 温正 随着科技的进步和计算机技术的发展，科学计算在研究和工程领域 的应用越来越广泛。而MATLAB作为一种强大的科学计算软件，在实 践中扮演着非常重要的角色。本文将对MATLAB科学计算的特点和应 用进行详细介绍。我们将了解到，MATLAB科学计算具有较高的灵活 性和易用性，并且能够方便地与其他科学计算工具和编程语言进行集成。 一、MATLAB科学计算的特点 MATLAB科学计算具有以下几个重要特点： 1. 强大的数值计算能力：MATLAB提供了丰富的数学库和函数， 涵盖了各种数学和统计方法。用户可以直接调用这些函数，完成复杂 的数值计算任务，比如矩阵运算、插值计算、数值求解和优化等。 2. 丰富的数据可视化功能：MATLAB具有优秀的数据可视化功能，可以通过绘制图表、曲线和三维图像等方式，直观地展示计算结果， 并进行数据分析和模型验证等工作。 3. 高效的算法开发环境：MATLAB提供了一个友好的开发环境， 使用户可以方便地进行算法开发和调试。用户可以使用MATLAB自带 的编辑器编写和调试脚本文件，也可以使用MATLAB的GUI界面进 行交互式编程和调试。
4. 广泛的工具箱和应用库：MATLAB拥有众多的工具箱和应用库，涵盖了各种科学计算领域。用户可以根据自己的需求选择适合的工具 箱和函数，以满足特定的科学计算任务。 二、MATLAB科学计算的应用领域 MATLAB科学计算在各个领域都有广泛的应用。以下是一些典型 的应用领域： 1. 工程和科学研究：MATLAB被广泛应用于工程和科学研究中， 比如信号处理、图像处理、电路设计、控制系统设计和仿真、声音和 振动分析等。 2. 金融和经济学：MATLAB在金融和经济学领域的应用也非常广泛。它可以用来进行金融风险分析、股票预测、经济模型建立和分析等。 3. 数据分析和机器学习：MATLAB提供了丰富的数据处理和分析 工具，适用于各种数据分析任务。同时，MATLAB也支持机器学习算 法的开发和应用，可以用于模式识别、数据挖掘和预测分析等。 4. 物理和化学计算：MATLAB可以用于物理和化学计算，比如量 子力学计算、电子结构计算和分子动力学模拟等。 5. 计算机视觉和图像处理：MATLAB提供了强大的计算机视觉和 图像处理工具箱，可用于图像特征提取、目标检测、图像分类和分割 等任务。 三、MATLAB与其他科学计算工具的集成
基于FORTRAN语言的科学计算与数值模拟系统设计
基于FORTRAN语言的科学计算与数值模拟系 统设计 一、引言 FORTRAN（Formula Translation）是一种面向科学计算的高级程 序设计语言，由IBM公司于上世纪50年代开发。随着计算机技术的不 断发展，FORTRAN语言在科学计算领域得到了广泛应用，尤其在数值模拟和工程计算方面表现突出。本文将探讨基于FORTRAN语言的科学计 算与数值模拟系统设计，介绍其原理、特点以及应用。 二、FORTRAN语言概述 FORTRAN是一种面向数值计算的编程语言，其语法简洁、规范， 适合处理复杂的科学计算问题。FORTRAN具有良好的可移植性和高效性，能够充分利用计算机硬件资源，提高计算效率。在科学计算领域，FORTRAN语言被广泛应用于线性代数运算、微分方程求解、统计分析等方面。 三、科学计算与数值模拟系统设计原理 1. 算法设计 科学计算与数值模拟系统设计的核心是算法设计。在FORTRAN语 言中，可以实现各种复杂的数值计算算法，如有限元法、有限差分法、
蒙特卡洛模拟等。通过合理选择和设计算法，可以高效地解决各种科 学计算问题。 2. 数据结构 数据结构在科学计算与数值模拟系统设计中起着重要作用。FORTRAN语言支持多种数据结构的定义和操作，如数组、矩阵、链表等。合理设计数据结构可以提高程序的运行效率和可维护性。 3. 并行计算 并行计算是提高科学计算效率的重要手段。FORTRAN语言支持并 行编程模型，可以利用多核处理器和集群系统进行并行计算，加速复 杂科学计算任务的处理过程。 四、基于FORTRAN语言的科学计算与数值模拟系统设计实践 1. 线性代数运算 利用FORTRAN语言实现线性代数运算是科学计算中常见的任务。 通过调用线性代数库或编写自定义函数，可以实现矩阵运算、特征值 求解、线性方程组求解等功能。 2. 微分方程求解 微分方程在科学计算与数值模拟中具有重要地位。FORTRAN语言 提供了丰富的数值积分和微分方程求解库，可以实现常微分方程和偏 微分方程的数值解法。 3. 统计分析
科学计算编程中的Fortran
科学计算编程中的 Fortran 科学计算编程中的 Fortran 与 C++之争 自从有了程序设计语言，“哪种编程语言好”就成为了亘古不变的话题。这个问题一经提出，必然会招来一场巨大的口水仗。作者曾经在某些论坛上提出了类似“Fortran 和 C++那个用的多”之类的问题，回帖全部达几十个以上，各种意见针锋相对，犹如 Fortran 和 C++信徒之间的“圣战”一般好看。 有很多人曾经请 C++语言之父 Bjarne Stroustrup 做一个 C++与其它编程语言的比较，而 Stroustrup 明确的拒绝了。他指出，从技术上讲，一个所谓的“公平”的比较将会涉 及到大量的技术，这是一个工作量巨大的任务，绝对不是简单的用 C++和其它语言写同一段代码然后比较其运行时间就能完成的。这种比较涉及到具体的应用领域和用户需求，所处理的信息类型，编译器的质量(不同语言的编译器开发的投入是有相当大差别的)，程 序员的水平与“偏好”，编程语言的标准(如究竟是 C++97 与 Fortran90 比较，还是应该C++0x 与 Fortran2019 比较？)等等。他甚至认为，这种比较是“rarely meaningful”的[1]。 因此，今天作者也不打算为某种编程语言摇旗呐喊，而是仅就科学计算编程领域，特别是，限于作者专业即量子化学和分子模拟，来谈一谈两大“主流”编程语言： Fortran 和 C++的在理论化学界的应用历史，以及某些人(包括作者)对它们的看法。 1 Fortran 的美好时代 毋庸置疑， 1957 年出现的 Fortran 是世界上第一个高级编程语言。它的出现，大大 降低了普通科研人员学习编程的门槛，而且增强了代码的可移植性。在此之前，人们都是用机器语言直接书写程序，这种语言对于一般人而言难度太大了，而且是与运行机器相关，因此很难写出高效且具有可移植性的程序。 例如， Roothaan 在研究原子自洽场的计算时专门为 IBM 7030 数字计算机写了一些程序，这些程序用来优化 Slater 基组已经 10 多年了。不幸的是，由于该程序是完全使用IBM 的机器语言所书写，因此在 20 世纪 60 年代，当这种机器逐渐消失时，这些程序逐渐成为了废品。意识到这个资源的重要性， Clementi 及其同事决定把这些程序用 Fortran 全部重写，并且增加了处理 Gauss 基组的功能[2]。这段代码从此复活，成为了量子化学 程序库中一个重要部分。 Fortran 语言的重要性从此被理论化学家所知。它的优点几乎数不胜数。首先，它的语法简单，任何一个理论化学的研究生几乎一天就能学会，可以迅速用它开展工作；其次，它的运行效率极高，不要说现代编译器(如 GNU Fortran 或 intel Fortran 编译器)，就是世界上第一个 Fortran 编译器都可以将其每一语句都翻译成几乎没有冗余的、效率至少不低于手写的机器码；第三， Fortran 代码具有可移植性，与机器无关。很快，在 20 世 纪 70~80 年代，一批批量子化学程序如雨后春笋般出现，如早期的 Gaussian ，
Fortran与matlab在数组上的对比
Fortran与matlab在数组运算上的对比 航院力9 金鹏2009011622 Fortran与matlab均是数值计算中的有力的工具。前者以效率著称，后者以灵活出众。二者在矩阵运算上很有特色，“matlab”更是矩阵实验室的简称。二者在矩阵运算上，自然值得一比。 首先最简单的一个是生成随机矩阵并作矩阵乘法的速度对比。 Fortran中： program cpr implicit none integer ,parameter::n=300 real(8) a(n,n),b(n,n),c(n,n) integer i,j real(8) t1,t2,t call cpu_time(t1) call ran_matrix(a) call ran_matrix(b) call cpu_time(t2) print*, t2-t1 c=matmul(a,b) call cpu_time(t2) print*, t2-t1 !print*, a contains subroutine ran_matrix(a) implicit none real(8) a(n,n) integer i,j real(8) r call random_seed() do i=1,n do j=1,n call random_number(r) a(i,j)=10000*r enddo enddo end subroutine ran_matrix end program 加上注释，共有40行。 运行结果如下图：
对于MATLAB中，程序代码： tic;t1=clock;a=rand(300,300);b=rand(300,300);c=a*b;toc;t2=clock;t=t2-t1; 只用一行，其中包括了8句语句，为Fortran的1/5。 结果显示： Elapsed time is 0.015592 seconds. t=0.016 当然，有时也有： Elapsed time is 0.022325 seconds. 上下浮动相当大。 在debug状态下，fortran的效率并没有体现出来明显的优势，甚至还更慢。但是，在relaese状态下： 多次运行保持不变 让MATLAB与Fortran的效率作对比，几乎可是说没有可比性，如果让Fortran与MATLAB 在图形显示尤其是三维图形的显示上对比，也是如此。
MATLAB的简介
MATLAB的简介 MATLAB 是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，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，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。 MATLAB是矩阵实验室（Matrix Laboratory）的简称，和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。 MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB来解算问题要比用C，FORTRAN等语言完相同的事情简捷得多，并且m athwork也吸收了像Maple等软件的优点,使MATLAB成为一个强大的数学软件。在新的版本中也加入了对C，FORTRAN，C++ ，JAVA的支持。可以直接调用,用户也可以将自己编写的实用程序导入到MATLAB函数库中方便自己以后调用，此外许多的MATLAB爱好者都编写了一些经典的程序，用户可以直接进行下载就可以用。 发展历程
20世纪70年代，美国新墨西哥大学计算机科学系主任Cl eve Moler为了减轻学生编程的负担，用FORTRAN编写了最早的MATLAB。1984年由Little、Moler、Steve Bangert合作成立了的MathWorks公司正式把MATLAB推向市场。到2 0世纪90年代，MATLAB已成为国际控制界的标准计算软件。 版本更新
图像邻域与块运算
摘要 MATLAB7.0的工作环境包括当前工作窗口、命令历史记录窗口、命令控制窗口、图形处理窗口、当前路径选择菜单、程序编辑器、变量查看器、模型编辑器、GUI编辑器以及丰富的函数库和MATLAB附带的大量M文件。 在MATLAB图像处理中，有时并不需要对整个图像进行操作，而是对图像中的某一部分进行操作，即块操作。比如许多线性滤波操作和二进制图像均按照块操作方式实现。MATLAB的图像处理工具箱提供了多个专门用于图像块操作的函数，如dilate函数等。此外，工具箱提供的大量通用函数也适用于块操作。利用这些函数，用户可以进行各种块操作，包括滑动邻域操作和块处理操作。 关键词: MATLAB图像处理滑动邻域操作块处理操作
目录 1课程设计目的 (1) 2课程设计要求 (2) 3 MATLAB 及其图像处理工具箱 (3) 3.1 MATLAB的广泛应用 (4) 3.2 MATLAB软件系统构成 (5) 3.3 MATLAB语言 (5) 3.4 MATLAB中的傅里叶变换函数[2] (6) 3.5 MATLAB GUI设计工具简介 (7) 3.6 GUI开发环境 (9) 3.7 GUIDE菜单编辑工具 (9) 4 图像邻域与块处理 (10) 4.1 块处理操作 (10) 4.2 滑动邻域操作 (11) 4.3 分离块操作 (13) 4.4 滑动邻域操作程序 (15) 4.5 分离块处理操作程序 (16) 5 总结和体会 (19) 参考文献 (20)
1课程设计目的 1)掌握matlab的基本操作和函数的实用 2)掌握二值图像滑动邻域操作、分离块操作的基本方法 3)编程实现滑动邻域操作、分离块操作
MATLAB语言介绍
一 MATLAB概述 1.1 MATLAB是21世纪的科学计算软件 在科学研究和工程应用等领域中会涉及到大量的科学计算问题，自从计算机出现以来，人们就一直在使用计算机这个有力的工具帮助解决科学计算问题，并由此发明了许多用于科学计算的程序语言，如BASIC、FORTRAN、C等等。随着时代的变化、随着计算机的普及和快速发展，计算机程序语言在不断地变化发展、在不断地推陈出新。在当今时代，什么程序语言是最流行的科学计算语言呢？答案是——MATLAB语言。MATLAB 之所以能够成为最好的和最流行的科学计算语言，是因为它具有强大的科学计算及数据处理能力和出色的图形处理功能等特点。
1.1.1 MATLAB具有强大的科学计算及数据处理能力 MATLAB拥有600多个工程中要用到的数学运算函数，可以方便地实现用户所需的各种计算功能。函数中所使用的算法都是科研和工程计算中的最新研究成果，而且经过了各种优化及容错处理，因此使用起来稳定性和可靠性非常高，在通常情况下，可以用它来代替底层编程语言，如C和C++等。在计算要求相同的情况下，使用MATLAB的编程工作量会大大减少。MATLAB函数所能解决的问题包括矩阵运算、多维数组操作（阵列运算）、复数的各种运算、三角函数和其他初等数学函数运算、非线性方程求根、线性方程组的求解、微分方程及偏微分方程组的求解、符号运算、傅立叶变换和数据的统计分析、工程中的优化问题、稀疏矩阵运算、建模和动态仿真等等。
1.1.2 MATLAB具有出色的图形处理功能 在科学计算中，往往需要用各种图形把数值计算的结果形象地表现出来，以帮助人们更好地理解、认识和发现其中的科学规律。MATLAB不仅提供数值计算功能和符号运算功能，而且自诞生之日起就具有方便的数据可视化功能，使计算结果的可视化要求得到充分满足。MATLAB在二维曲线和三维曲面的绘制和处理等方面的功能比一般数据可视化软件更加完善，在一些其他软件所没有的功能（例如图形的光照处理、色度处理以及四维数据的表现等）方面也表现得非常出色。在MATLAB 6.x 中有一个对图形对象属性进行设置的图形属性编辑界面，该界面比MATLAB 5.x中的界面功能更为全面，操作也更为方便。MATLAB 6.x对图形的输出也做了适当的改进，提供了更为丰富的属性设置，以提高图形输出的效