Matlab เป็นเครื่องมืออันทรงพลังที่สามารถใช้งานได้หลากหลายวิธี มักใช้สำหรับการคำนวณทางวิทยาศาสตร์และคณิตศาสตร์ แต่ก็สามารถใช้สำหรับสิ่งต่างๆ เช่น การเขียนโปรแกรมในระบบสมองกลฝังตัว มีคุณสมบัติพื้นฐานบางประการที่คุณควรทราบเมื่อใช้งาน ซึ่งรวมถึงฟังก์ชันทางคณิตศาสตร์และการดำเนินการแบบ Vectorized
ระบบฝังตัว
MATLAB ถูกนำมาใช้ในการพัฒนาระบบฝังตัวจำนวนมาก ซึ่งรวมถึงอุปกรณ์ทางการแพทย์ โทรศัพท์มือถือ เครื่องใช้ไฟฟ้า และอุปกรณ์อุตสาหกรรม MATLAB ยังถูกใช้สำหรับการประมวลผลสัญญาณ การสร้างภาพ และการใช้งานฮาร์ดแวร์ MATLAB เป็นภาษาคอมพิวเตอร์ที่รวมการสร้างภาพและการเขียนโปรแกรมเข้าด้วยกัน MATLAB เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสำหรับการประมวลผลข้อมูลแบบเรียลไทม์ แต่ไม่ใช่วิธีเดียวในการสร้างแอปพลิเคชันแบบฝังตัว ตัวอย่างเช่น สามารถเขียนโปรแกรมด้วยภาษาซีได้ แต่ก็ไม่ได้เร็วเสมอไป หลายครั้ง คุณจะต้องดาวน์โหลดโครงสร้างข้อมูลจากโปรเซสเซอร์โดยใช้สายรัดทดสอบ เพื่อให้กระบวนการเร็วขึ้น MATLAB ขอเสนอ Simulink ซึ่งช่วยให้คุณสร้างโมเดลที่มีบล็อก ระบบย่อย และลิงก์แบบสองทิศทาง หลังจากนั้น คุณสามารถใช้ Embedded Coder เพื่อแปลงโมเดลของคุณเป็นโค้ดได้ Embedded Coder สร้างโค้ดที่กะทัดรัดและพร้อมสำหรับการดำเนินการ คุณสามารถสร้างซอร์สโค้ด MISRA-C และสร้างไฟล์เรียกทำงานแบบครบวงจรด้วยภาษา AutoSAR
ฟังก์ชันทางคณิตศาสตร์
MATLAB เป็นสภาพแวดล้อมการเขียนโปรแกรมคอมพิวเตอร์ที่มีฟังก์ชันมากมาย ช่วยให้ผู้ใช้สามารถแก้สมการ คำนวณจำนวนเชิงซ้อน และสร้างกราฟิกเชิงโต้ตอบ ฟังก์ชันใน Matlab มีประโยชน์มากและเข้าใจง่ายสำหรับผู้เริ่มต้น สามารถเรียกได้โดยชื่อฟังก์ชันหรือตามพารามิเตอร์ของฟังก์ชันจำนวนหนึ่ง สิ่งนี้เรียกว่าองค์ประกอบของฟังก์ชัน หนึ่งในการใช้งานฟังก์ชัน MATLAB ที่พบบ่อยที่สุดสำหรับการสร้างกราฟ การแสดงกราฟิกของข้อมูลตัวเลขเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับสาขาวิทยาศาสตร์ที่สำคัญทั้งหมด นอกจากนี้ ฟังก์ชัน MATLAB ยังช่วยให้คุณเห็นภาพแหล่งข้อมูลต่างๆ ตัวอย่างเช่น ฟังก์ชัน MATLAB สามารถดำเนินการต่อไปนี้: imag (x l) ส่งกลับส่วนจินตภาพของ x ในทำนองเดียวกัน atan (x) จะส่งกลับส่วนโค้งของ x ฟังก์ชันทางคณิตศาสตร์ของ MATLAB คือชุดของอัลกอริทึมการคำนวณและวิธีการคำนวณที่ช่วยให้รูปแบบการคำนวณเป็นธรรมชาติที่สุด ซึ่งรวมถึงการดำเนินการที่ง่ายที่สุด เช่น การคูณหรือการหาร ไปจนถึงการดำเนินการที่ซับซ้อนที่สุด เช่น การขจัดแบบเกาส์เซียน
การดำเนินการแบบเวกเตอร์
การดำเนินการแบบ Vectorized เป็นวิธีที่ยอดเยี่ยมในการเพิ่มความเร็วโค้ด MATLAB ของคุณ แต่ไม่ใช่ทุกลูปของ MATLAB ที่เหมาะสำหรับการทำเวกเตอร์ แม้ว่าการพิจารณาเวกเตอร์สำหรับปัญหาขนาดใหญ่จะเป็นความคิดที่ดี แต่ก็ไม่สามารถทำได้เสมอไป วิธีที่ดีที่สุดวิธีหนึ่งในการใช้ประโยชน์จาก vectorization คือการใช้ประเภทข้อมูลที่ถูกต้อง สิ่งนี้สามารถลดความต้องการหน่วยความจำของรหัสในขณะเดียวกันก็เพิ่มประสิทธิภาพของ CPU สูงสุด รายงานการเพิ่มประสิทธิภาพคอมไพเลอร์ของ Intel (ICOR) สามารถช่วยคุณกำหนดว่าพื้นที่รหัสใดที่จะได้ประโยชน์จาก vectorization แนะนำให้ใช้คำแนะนำคอมไพเลอร์และรหัสการสั่งซื้อใหม่เพื่อให้ได้ประสิทธิภาพสูงสุด การใช้ประเภทข้อมูลที่ถูกต้องสามารถปรับปรุงความสามารถของ MATLAB ในการดำเนินการโค้ดของคุณได้เร็วขึ้น ตัวอย่างเช่น หากคุณกำลังเรียกใช้การคำนวณหลายรายการบนอาร์เรย์ ควรใช้ความแม่นยำสองเท่า นอกจากนี้ ความแม่นยำเดียวยังมีประสิทธิภาพมากกว่าสำหรับตัวเลขจำนวนน้อย ในทำนองเดียวกัน หากคุณต้องการเรียกใช้โค้ดของคุณบนคอร์เดียว ให้พิจารณาใช้ตัวเลือก Intel singleCompThread การมีเธรดพนักงานช่วยลดความจำเป็นในการทำซ้ำข้อมูล นอกจากนี้ยังสามารถลดค่าใช้จ่ายในการวนรอบ
รุ่นคู่ขนาน
เป็นเวลาหลายปีที่คำถามว่า MATLAB เวอร์ชันคู่ขนานแบบใดที่ผู้ใช้ควรมีให้ใช้งานนั้นเป็นที่มาของการถกเถียง เดิมที MATLAB ได้รับการออกแบบให้เป็นภาษาการเขียนโปรแกรมแบบเธรดเดียวและใช้หน่วยความจำร่วมกัน ดังนั้นมันจึงไม่ได้ทำงานโดยกำเนิดบนสถาปัตยกรรมแบบคู่ขนาน อย่างไรก็ตาม มีความพยายามในการวิจัยหลายอย่างที่มุ่งสร้างสภาพแวดล้อมการเขียนโปรแกรมแบบ MATLAB แบบคู่ขนาน MATLAB ของ MathWorks เป็นหนึ่งในสภาพแวดล้อมการเขียนโปรแกรมเชิงโต้ตอบชั้นนำสำหรับนักวิทยาศาสตร์และวิศวกร มีการใช้กันอย่างแพร่หลายสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล การพัฒนาอัลกอริทึม การทดลอง และการแก้ปัญหา MATLAB ยังมีเครื่องมือมากมายสำหรับการแสดงข้อมูลเป็นภาพ รวมทั้งการสร้างกราฟ การลงจุด และการวิเคราะห์ มีการปรับปรุงหลายอย่างใน MATLAB รวมถึงการคอมไพล์แบบ Just-In-Time เมทริกซ์แบบกระจาย รายการหลายมิติ และกราฟิกแบบขยาย นอกจากนี้ MATLAB ยังสร้างขึ้นเพื่อให้ขยายภาษาได้ง่าย MATLAB ยังใช้กันอย่างแพร่หลายเป็นเครื่องมือในการสอน หนังสือเรียนหลายเล่มใช้ MATLAB เป็นแหล่งเรียนรู้หลัก MathWorks มีกล่องเครื่องมือมากมายที่สามารถเพิ่มลงใน MATLAB ได้ เพิ่มความสามารถสำหรับการประมวลผลสัญญาณ เวฟเล็ต ฟัซซีลอจิก สมการเชิงอนุพันธ์ย่อย และอื่นๆ