氢原子百科 
MATLAB是美国MathWorks公司开发的一款商业数学软件[1]。是较多工程师和数学家都在使用的编程和数值计算平台[1]。
MATLAB入门容易、操作简单，功能涉及众多领域[1]。可以通过实时编辑器与他人共享脚本，方便协作[3]；可以对数据进行探查、建模、绘图及可视化[4]；能够支持简单交互式命令的运行和大型应用程序的开发[5]；还能用于专业App的创建[6]。
在某些特定的情况下，可能需要在其他的编程软件中唤醒MATLAB配合工作，这时可以轻松便捷地借助 MATLAB 引擎 API，不发起 MATLAB 桌面会话就可以实现即时使用[7]。从MATLAB2010a版开始，C/C++、Fortran、Java、Python等编程语言中均可执行上述操作。[7]
MATLAB除了在各种商业场景中发挥作用外，还应用于航空航天、医学医疗，以及高校专业科目教学中，帮助高质量完成专业教学任务。[8][9]
技术缘起
初版MATLAB 的数学基础源自 J. H. Wilkinson 及 18 个同事于1965到1970年间发表的一系列研究论文。这些论文主要阐述了解决矩阵线性方程和特征值问题的算法。[2]
1970年阿贡国家实验室的一组研究人员在美国国家科学基金会(NSF)的支持下，开发出叫做EISPACK的矩阵特征系统软件包，1975年克里夫·莫勒尔和其他几位学者在深入研究后，一起研发出名为LINPACK的线性方程软件包。由于借助FORTRAN调用这两个程序库太过于复杂和繁琐，这两个项目是失败的。[2]
1975年，克里夫·莫勒尔（Cleve Moler）提交了一项“调研数学软件的开发方法”研究项目，目的是“调研满足研发、测试和推广高质量数学软件所需要的方法、成本和资源”。[2]
版本初现
20世纪80年代初，创始人克里夫·莫勒尔（Cleve Moler）作为大学教授，希望学生可以方便地使用LINPACK和EISPACK[2]，在学习了如何解析编程语言后，克里夫·莫勒尔用Fortran编写了初版的MATLAB。该名称是矩阵实验室（Matrix Laboratory）的缩写，其只是一个简单的交互式矩阵计算器，数据类型只有矩阵。并且保存于库中的文字和函数只有71个，若用户想添加库外的函数，须在获得源代码的前提下编写Fortran子程序，在解析表里添加自己的函数名称，然后重新编译MATLAB。[2]
商业化发展
初版MATLAB出现后，受到许多涉及数学矩阵运算专业的老师和学生追捧。1983年，在斯坦福攻读研究生工程学位的Jack Little提议开发基于MATLAB的商用产品[2]。而后，Little、Moler、Steve Bangert合作于1984年成立了MathWorks公司。由于当时的IBM台式机还不能够完全承载MATLAB的运行，Little在购买的Compaq电脑克隆机上不断修改和更新MATLAB运行程序。终于，1984年可以在电脑上运行的PC-MATLAB首次发布；次年Pro-MATLAB正式问世，这一新版本主要针对20世纪70年代初出现的操作系统Unix工作站。[2]
现代版本更新
1990年开始，各种新技术添加应用于MATLAB中，更多表示数据的方法被引入。如1992年在MATLAB 4中引入了稀疏矩阵，用于表示表示非常大的，有很少非零值的数组[2]；1990年在MATLAB中嵌入了Simulink工具，开启可视化仿真阶段[10]；1996年MATLAB 5中引入的元胞数组，它是MATLAB对象的索引[2]；2004年由MATLAB 7完成了对单精度算术的支持[2]；2008年面对对象的编程进行了重大改进。[2]
在不断的更新和优化过程中，有两个非常重要的功能上线。一个是于2000年推出的MATLAB桌面版，该版中的任一面板都可以关闭或在取消停靠后在独立窗口中打开，十分便捷。另一个是2016年推出的实时编辑器，能够在单一的交互式环境中编写、运行和修改代码。[11]
重要版本发布
自2012年以来，MATLAB不断推出重要版本及重大更新，优化功能服务，拓展涉及领域。
| 时间 | 版本 | 主要更新 |
|---|---|---|
| 2012年 | MATLAB R2012b[12] | MATLAB桌面版添加MATLAB工具条和应用程序库；Simulink更新外观，引入Simulink Projects管理项目文件和连接源控制软件[12] |
| 2014年 | MATLAB R2014b[13] | 更新图形系统样式；增添更改图形对象属性新语法，方便自定义可视化；简化大数据文本文件和数据库访问及分析方式[13] |
| 2016年 | MATLAB R2016a[11] | 新增MATLAB实时编辑器，包括App Designer及Simulink加快仿真速度等新功能[11] |
| 2018年 | MATLAB R2018a[14] | 更新MATLAB、Simulink及其94个系列产品。包括两个新产品用于设计和测试状态监控和预测性维护算法的Predictive Maintenance Toolbox，集成了三维虚拟环境的车辆动态性能建模和仿真工具箱Vehicle Dynamics Blockset[14] |
| 2018年 | MATLAB R2018b[15] | 增强MATLAB深度学习功能，修复各系列产品中存在的bug；加入ONNX社区，实现MATLAB用户与其他深度学习框架用户间的协作；提供参考模型，且其模型导入器支持来自Caffe和Keras-Tensorflow的模型[15] |
| 2019年 | MATLAB R2019b[16] | 增添了面向人工智能和汽车行业的垂类功能；加入Deep Learning Toolbox功能[16] |
| 2020年 | MATLAB R2020a[17] | 扩展深度学习方面的AI功能；更新可训练神经网络的Deep Network Designer[17] |
| 2021年 | MATLAB R2021a[18] | 支持在实时脚本中使用动态控件，以及在实时脚本中使用任务添加绘图；推出针对卫星通信、雷达和DDS领域新产品[18] |
| 2021年 | MATLAB R2021b[19] | MATLAB支持用户进行代码重构和列编辑；Simulink支持在编辑器中针对不同场景进行多个仿真，以及在工具条中创建自定义选项卡[19] |
| 2022年 | MATLAB R2021a[20] | MATLAB新功能包括新App和App设计工具函数、图形增强以及自定义实时编辑器任务的功能；Simulink更新让用户能够使用新的封装编辑器简化封装工作流,或使用模型引用局部求解器加速仿真[20] |
| 2022年 | MATLAB R2021b[21] | 新增医学成像工具箱（Medical Imaging Toolbox）、设计和仿真电池和储能系统（Simscape Battery）功能，深入医学和电气工程专业领域[21] |
数据预处理
MATLAB可以对数据进行预处理，如数据清洗、数据转换等。数据清洗器（Data Cleaner）可以识别面向列的混乱数据，一次可完成对于多个数据的清理，同时还可以完善清理过程。利用实时编辑器也可以完成诸多数据预处理任务，如调用ismissing函数可以清洗缺失数据，调用rmmissing函数能够删除缺失的条目，使用ischange函数可以查找数据的突变点，通过smoothdata函数可以平滑处理含噪数据，normalize函数能实现对数据的归一化处理等。除此之外，MATLAB还能完成清理离群数据、按组计算、去除数据中多项式趋势等预处理任务。[22]
数值计算
MATLAB的技术缘起于数学，可以完成初等数学中的算术运算、三角学相关运算、指数和对数运算、复数运算、离散数学运算等相对较为简单的运算[23]。还能够完成各种矩阵分解、线性方程求解、计算特征值或奇异值等，例如，运用mldivide或mrdivide函数可以求解线性方程组，通过transpose函数能够完成向量或矩阵的转置，eig函数可以求出特征值及特征向量，svd函数可以对奇异值进行分解等。[24]
同时，由于MATLAB主要以矩阵运算作为数据的基本操作形式，能够快速、简洁且高效完成矩阵运算，所以广泛运用于各类数值分析任务中。借助MATLAB可以完成数值积分、微分方程相关运算，线性方程组相关运算，还可以求解常微分方程(ODE)和偏微分方程(PDE)[25]。另外，调用MATLAB中的傅里叶分析和滤波相关函数还可以对离散数据进行处理和分析，fftn函数、convn函数可分别实现N维快速傅里叶变换及卷积，filter2函数可以实现二维数字滤波。[26]
数值统计分析
MATLAB可以对数值进行各种统计分析操作，包括描述性统计分析、假设检验、方差分析等。使用其自带的Statistics and Machine Learning Toolbox可以通过统计信息和机器学习来分析数据并为数据建模[27]。不仅可以完成数据的导入导出及可视化，还能根据样本数据计算有关集中趋势、散度、形状、相关性和协方差等描述性统计量[28]。在对样本数据进行概率分布拟合后，可以判断数值分布类型，并生成分布样本[29]。运用ANOVA系列函数还能够实现数值方差与协方差的分析与多重比较等任务[30]。除此之外，这一Toolbox还能够对数值的回归模型进行学习及模拟，通过回归学习器以交互方式训练、验证和调整回归模型。[31]
绘图及数据可视化
MATLAB具有较强的绘图能力，其自带的图形函数可以进行二维及三维静态图形的绘制[32]。另外，还可以借助animate、movie等生成动画或视频的函数实现动态图形绘制[33]。另外，使用hold on函数还可进行多线条的同步绘制，将多条图线共同展示于一块MATLAB面板上。[34]
MATLAB可以通过调用不同函数绘制不同图像。主要绘图类型包括：线图、散点图和气泡图、数据分布图、离散数据图、地理图、极坐标图、等高线图、向量场、曲面图和网格图和读取图像，除此之外，还能够进行三维可视化和动画呈现[33]。例如，plot函数可以进行二维曲线的绘制，area函数可以填充区二维绘图，fplot3函数可以绘制三维参数化曲线，scatter函数可以绘制散点图，histogram2函数可完成二元直方图的绘制，bar函数可以进行条形图的绘制等。[33]
在使用MATLAB进行绘图时，还会使用以下函数对图像进行辅助信息的调整及呈现：title 函数向图中添加标题； xlabel 和 ylabel 函数向图中添加轴标签；legend 函数向图中添加标识每个数据集的图例；还可以通过设置FontSize属性来控制标题、标签和图例的字体大小。[35][36]
数字图像处理
MATLAB以其库内丰富的函数更加深入应用于数字图像处理领域，可以实现对图像格式转换、图像色彩变更、图像增强、图像去噪等操作。[37]
在数字图像处理方面，可利用MATLAB中的imread、imshow等函数读取并显示图像；imwrite函数可以实现图像文件的保存；rgb2hsv函数、rgb2ycbcr函数可以实现数字图像的格式转换；gb2gray函数可以实现彩色图像灰度化；im2bw可以实现彩色图像的黑白化。[38]
在图像增强方面，MATLAB可对灰度图像和彩色图像实现增强。可以通过调用库中的imadjust函数将输入强度图像的值映射到新值，提高图像对比度；histeq函数可以对图像执行直方图均衡化，以实现对比度增强；adapthisteq函数可实现自适应直方图均衡化，可以对每个图块对比度的增强，同时限制整体对比度增强，以避免放大图像中可能存在的噪声。[39]
在数字图像去噪方面，通过MATLAB可实现对图像中常见噪声的去除[40]。如，运行MATLAB自带的平均值滤波器Kaverage=fspecial('average',hsize) %，中位数滤波器Kmedian=medfilt2(x0,[n,n])，Wiener滤波器（一种自适应滤波器）K=wiener2(J,[n,n])可以对图像进行线性滤波[40]。MATLAB较强的图像处理能力使其不断加持于在医疗影像、卫星定位系统等科技领域。[41][42]
程序设计及仿真建模
MATLAB中有数学、科学和工程计算相关的上万个相关内置函数，在程序设计时，可以使用包括数值、字符串、日期时间、分类、结构体和表在内的专用数据类型表示数据，还可以使用专门为每种数据类型设计的函数来执行常见任务。此外，MATLAB还能够进行编写可重用函数、创建自定义类等操作，并且加入了实时编辑器等专属功能，这使得借助 MATLAB的编程及程序设计，相比于传统的 C、C++ 或 Fortran 等语言更快速高效和灵活。[5]
同时，MATLAB中嵌入的Simulink工具箱能够用于构建仿真模型，它为用户提供了图形编辑器、可自定义的模块库以及求解器，能够进行动态系统建模和仿真[43]。Simulink常被应用于汽车、航空、工业自动化、信号处理、控制设计、物理建模、离散事件仿真等领域。[44]
生成报告和演示文稿
MATLAB可以用于演示文稿（PPT）的生成及修改。如使用newName函数可以打开演示文稿；find及replace函数可以对演示文稿中的内容进行修改和替换。另外，还可以使用MATLAB的PPT生成工具箱，将MATLAB生成的图形和文本直接插入到PPT中，也可以使用MATLAB的LaTeX支持，生成高质量的科技报告和论文。[45][46]
快速构建MATLAB应用程序
MATLAB中提供的App Designer是快速构建MATLAB应用程序的工具，可以帮助用户进行专业App的创建。MATLAB为用户提供了大量的App 组件和自定义交互，帮助复现仪表面板的外观和操作。由于并不要求软件开发专业背景，用户只需拖放可视化组件即可实现图形用户界面 (GUI) 设计布局，或通过使用集成的编辑器快速为其行为编程，就可以完成App基本创建。[6]
同时，MATLAB中创建的App还可以实现共享，不论对方是否拥有MATLAB，都可以从 App 库单击即访问。另外用户在打包时可以直接打包为交互式 Web App ，并使用 MATLAB Web App Server 进行共享。最终用户可直接基于浏览器运行 Web App，而无需额外安装任何软件，并且只要获得用户的允许，还能够实现多人协作模式。[6]
系统要求
Windows系统要求
| 类别 | 最低要求 | 推荐使用 |
|---|---|---|
| 操作系统 | Windows Server 2019 | Windows 11、Windows 10（版本20H2或更高版本）、Windows服务器2022 |
| 中央处理器 | 任何英特尔或AMD x86-64处理器 | 任何具有四个逻辑内核和AVX2指令集支持的英特尔或AMD x86-64处理器 （未来版本的MATLAB将需要支持AVX2指令集的处理器） |
| 内存 | 4 GB | 8 GB |
| 磁盘空间 | 仅MATLAB的3.8 GB 典型安装需要 5-8 GB | 23 GB用于所有产品的安装，强烈建议使用（SSD固态硬盘） |
| 显卡 | 不需要特定显卡 | 建议使用支持带有1GB GPU内存的OpenGL 3.3的硬件加速显卡 （使用并行计算工具箱的GPU加速需要具有特定计算能力范围的GPU） |
| 统计时间：2023年7月，参考来源[47] | ||
macOS系统要求
| 类别 | 最低要求 | 推荐使用 |
|---|---|---|
| 版本 | macOS Big Sur（11.6） （不再支持macOS Big Sur（11）） | macOS文图拉（13）、macOS Monterey（12.6） |
| 处理器 | 任何英特尔x86-64处理器、任何M系列芯片 （在Mac上，MATLAB使用Rosetta 2运行） | 任何具有四个逻辑核心和AVX2指令集支持的英特尔x86-64处理器 （未来版本的MATLAB将需要支持AVX2指令集的处理器） |
| 内存 | 4 GB | 8 GB |
| 磁盘空间 | 仅MATLAB的3.8 GB 典型安装需要 5-8 GB | 16 GB用于所有产品的安装，强烈建议使用SSD（固态硬盘） |
| 显卡 | 不需要特定显卡（使用并行计算工具箱的GPU加速在macOS上不可用） | 任何能够运行 macOS Big Sur 的 Mac 都具有能够运行 MATLAB 的 GPU |
| 统计时间：2023年7月，参考来源[47] | ||
向量、矩阵相关函数
| 函数 | 功能 |
|---|---|
| size(A) | 返回矩阵的行数和列数 |
| size(C,1)/size(C,2) | 返回矩阵的行数/列数 |
| length(A) max(size(A)) | 返回长度最大的维度的长度 |
| numel(A) | 返回矩阵元素的总个数 |
| sum(A) | 返回矩阵所有元素的和 |
| inv(A) | 返回矩阵A的逆矩阵 |
| ndims(A) | 返回矩阵A的维度 |
| iscolumn(x)/isrow(x) | 判断是否为列向量/行向量 |
| isvector(x)/ismatrix(x) | 判断是否为向量/矩阵 |
| isempty(x)/isscalar(x) | 判断是否为空向量/单个数值 |
| dot(a,b) | 向量a点乘向量b（点积） |
| cross(a,b) | 向量a叉乘向量b（叉乘） |
| repmat(A,m,n) | 通过将A复制m行n列，返回m*n的矩阵 |
| 参考来源[48][49] | |
符号、方程相关函数
绘图及可视化相关函数
| 函数 | 功能 |
|---|---|
| figure( ) | 创建画布 |
| clf( ) | 清空画布内容 |
| set( ) | 设置图形对象属性 |
| plot(X,Y) | 创建Y中数据对X中对应值的二维线图 |
| plot3( ) | 绘制三维图像 |
| xlabel( ),ylabel( ) | 横轴、纵轴标签 |
| xlim( ),ylim( ) | 横轴、纵轴范围 |
| text( ) | 标注图线名称 |
| title( ) | 添加图题 |
| hold on/hold off | 不刷新画布/刷新画布 |
| legend( ) | 添加图例 |
| grid on/grid off | 打开/关闭网格线 |
| grid minor | 打开最小网格线 |
| save( ) | 保存工作区变量 |
| saveas( )/imwrite( ) | 保存图片 |
| 参考来源[32][51][52] | |
MATLAB Online
使用MATLAB Online版本，用户可以通过 Web 浏览器使用 MATLAB。无需下载，不必安装，只要接入互联网并登录，就能够直接使用 MATLAB 和 Simulink；还可以通过在线共享和发布,与他人协作；在任何位置存储、管理和访问文件[53]。这一版本受到高校师生及科研工作者的青睐，基本版 MATLAB Online 每月提供 20 小时的免费使用时间，用户可以访问 10 个常用工具箱。[54]
争议事件
参考资料 56
- MATLAB总览 — MathWorks官网
- MATLAB发展简史 — MathWorks官网
- MATLAB 实时编辑器 — MathWorks官网
- 数据分析 — MathWorks官网
- MATLAB 编程 — MathWorks官网
- MATLAB App 设计工具 — MathWorks官网
- 将 MATLAB 与其他编程语言结合使用 — MathWorks官网
- Matlab软件在大学物理课程教学中的辅助应用 — 中国知网
- MATLAB软件辅助高等数学教学的探讨 — 中国知网
- 【芯历史】“神器”也是“毒苹果”，MATLAB是如何长成的? — 搜狐
- MathWorks发布包含MATLAB和Simulink系列的2016a版本 — 中国知网
- MathWorks发布Matlab和Simulink重大更新的版本 — 中国知网
- MathWorks推出MATLAB重要新版本 — 中国知网
- MATLAB和Simulink新版本Release 2018a发布众多更新 — 中国知网
- MathWorks 2018b版本的MATLAB和Simulink中扩展深度学习功能 — 中国知网
- matlab2019b 深度学习_Matlab R2019b新增功能介绍 — CSDN博客
- MathWorks发布MATLAB和Simulink R2020a版本 — 中国知网
- MathWorks发布MATLAB和Simulink版本2021a — 中国知网
- MathWorks发布MATLAB和Simulink版本2021b — 中国知网
- MathWorks发布MATLAB和Simulink版本2022a — 中国知网
- Matlab 2022b如期而至，新增两款新产品 — 搜狐网
- 数据的预处理 — MathWorks官网
- 初等数学 — MathWorks官网
- 线性代数 — MathWorks官网
- 数值积分和微分方程 — MathWorks官网
- 傅里叶分析和滤波 — MathWorks官网
- Statistics and Machine Learning Toolbox — MathWorks官网
- 描述性统计量和可视化 — MathWorks官网
- 概率分布 — MathWorks官网
- ANOVA — MathWorks官网
- 回归 — MathWorks官网
- 图形 — MathWorks官网
- MATLAB 绘图类型 — MathWorks官网
- 创建二维线图 — MathWorks官网
- 为图添加标题和轴标签 — MathWorks官网
- 格式和注释 — MathWorks官网
- Image Processing Toolbox-执行图像处理、可视化和分析 — MathWorks官网
- 图像-读取、写入、显示和修改图像 — MathWorks官网
- 对比度增强方法 — MathWorks官网
- 去除噪声 — MathWorks官网
- 帮助中心-医学影像工作箱 — MathWorks官网
- Lidar Toolbox-激光雷达工具箱 — MathWorks官网
- Simulink 与系统设计和仿真 — MathWorks官网
- 应用领域 — MathWorks官网
- 创建PPT对象 — MathWorks官网
- 使用 MATLAB 和 Simulink 生成报告 — MathWorks官网
- MATLAB R2023a Windows系统要求 — MathWorks官网
- 语言基础知识 — MathWorks官网
- 运算符和基本运算 — MathWorks官网
- 符号数学工具箱 — MathWorks官网
- 线图 — MathWorks官网
- 格式和注释 — MathWorks官网
- MATLAB Online — MathWorks官网
- MATLAB Online 的不同版本 — MathWorks官网
- 多高校被禁用Matlab — 澎湃新闻
- 哈工大也太难了！曝在全国大学生数学建模竞赛中被禁用“理工神器”MATLAB — 搜狐网