Version MATLAB - Caractéristiques et avantages des versions MATLAB

Introduction à MATLAB

Matrix Laboratory ou MATLAB fourni par la société Mathworks est un environnement de programmation utilisé pour effectuer le calcul mathématique, la programmation et la visualisation. Il s'agit d'un outil puissant qui comprend son propre langage et ses fonctions de haut niveau pour effectuer plus rapidement les tâches liées aux mathématiques. Il est utilisé dans de nombreuses organisations pour effectuer des problèmes réels qui réduisent la complexité et aident à expliquer les résultats aux autres plus facilement.

Caractéristiques et avantages des versions MATLAB

Il existe plus de 50 versions de Matlab publiées de 1984 à ce jour. Matlab 1.0 a été la première version publiée en 1984. Cependant, les versions récentes sont écrites en C, C ++ et Java. Mathworks a récemment publié la version Matlab 9.7 R2019b, qui comprend les compétences et les outils Ai pour faciliter les décisions.

• MATLAB 1.0 : Il a été publié en 1984 par Mathworks. Il a été écrit en C et a fonctionné sur différentes machines.
• MATLAB 2 : Il est sorti en 1986.
• MATLAB 3 : Il est sorti en 1987.
• MATLAB 3.5: Il est sorti en 1990. Il était compatible avec MS-DOS.
• MATLAB 4 . Il est sorti en 1992. Il fonctionnait sur Windows 3 et MAC.
• MATLAB 4.2c : Il a été publié en 1994.
• MATLAB 5.0 : Il est sorti en 1996. Sorti pour toutes les plateformes.
• MATLAB 5.1 : Il est sorti en 1997.
• MATLAB 5.1.1 R9.1 : Il est sorti en 1997.
• MATLAB 5.2 R10 : Il est sorti en 1998. Il s'agissait de la dernière version fonctionnant sur d'anciens Mac.
• MATLAB 5.2.1 1 : Il est sorti en 1998.
• MATLAB 5.3 R11 : Il est sorti en 1999.
• MATLAB 5.3.1 R11.1 : Il est sorti en 1999.
• MATLAB 6.0 R12 : Il est sorti en l'an 2000. C'était la première version de Java Virtual Machine.
• MATLAB 6.1 R12.1 : Il est sorti en 2001.
• MATLAB 6.5 R13 : Il a été publié en 2002. Il comprend une nouvelle interface utilisateur graphique pour l'importation de données et fournit une vue graphique des métadonnées.
• MATLAB 6.5.1 R13SP1 : il est sorti en 2003
• MATLAB 6.5.2 R13SP2 : Il est sorti en 2003.
• MATLAB 7 R14 : Il a été publié en 2004. Il a introduit des fonctions imbriquées et réintroduit MAC.
• MATLAB 7.0.1 R14SP1 : il est sorti en 2004
• MATLAB 7.0.4 R14SP2 : il est sorti en mars 2005.
• MATLAB 7.1 R14SP3 : Il est sorti en septembre 2005. Il était disponible pour Windows XP-64 bits
• MATLAB 7.2 R2006a : Il est sorti en mars 2006.
• MATLAB 7.3 R2006b : il est sorti en septembre 2006.
• MATLAB 7.4 R2007a : Il a été publié en mars 2007. La fonction Bsxfun a été introduite pour appliquer l'opération binaire.
• MATLAB 7.5 R2007b : il est sorti en septembre 2007.
• MATLAB 7.6 R2008a : Il a été publié en mars 2008. Des améliorations ont été apportées aux capacités de programmation orientée objet.
• MATLAB 7.7 R2008b : Il a été publié en octobre 2008. Il y a eu une mise à niveau des générateurs de nombres aléatoires.
• MATLAB 7.8 R2009a : Il est sorti en mars 2009. Il s'agissait de la première version pour Microsoft 32 et 64 bits Windows 7, l'interface avec le framework .NET a été effectuée.
• MATLAB 7.9 R2009b : Il est sorti en septembre 2009. Il y a eu la première version en Intel MAC 64 bits et un nouvel opérateur (~) a été introduit.
• MATLAB 7.9.1 R2009bSP1 : il est sorti en avril 2010. Il y avait des corrections de bugs pour cette mise à niveau.
• MATLAB 7.10 R2010a : Il est sorti en mars 2010. C'était la dernière version pour Mac Intel 32 bits
• MATLAB 7.11 R2010b : il a été publié en septembre 2010. Une aide a été ajoutée pour les énumérations.
• MATLAB 7.11.1 R2010bSP1 : il est sorti en mars 2011. Corrections de bugs et mises à jour.
• MATLAB 7.11.2 R2010bSP2 : il est sorti en avril 2011. Corrections de bugs et mise à jour
• MATLAB 7.12 R2011a : Il a été publié en avril 2011. La fonction RNG a été introduite pour la génération de nombres aléatoires.
• MATLAB 7.13 R2011b : Il a été publié en septembre 2011. Modification de parties de variables et augmentation du nombre maximum de travailleurs locaux.
• MATLAB 7.14 R2012a : Il est sorti en 2012. Il s'agissait de la dernière version pour le support Linux 32 bits.
• MATLAB 8 R2012b : Il a été publié en 2012. L'interface de la bande d'outils a été publiée et le système de documentation a été repensé.
• MATLAB 8.1 R2013a : Il a été publié en mars 2013. Le cadre de tests unitaires a été ajouté.
• MATLAB 8.2 R2013b : Il a été publié en septembre 2013. Le type de données de table a été ajouté et Java Runtime Environment a été mis à jour vers la version 7.
• MATLAB 8.3 R2014a : Il a été publié en mars 2014. Le support de webcam USB dans le noyau MATLAB et le nombre de travailleurs locaux n'était pas limité à 12.
• MATLAB 8.4 R2014b : Il a été publié en octobre 2014. Boîte à outils utilisateur améliorée, nouvelles fonctions et packages comme py (pour l'utilisation de Python), comptage Web, histogrammes, client TCP et autres ont été ajoutés.
• MATLAB 8.5 R2015a : Il est sorti en mars 2015. Il s'agit de la dernière version prenant en charge Windows XP et Vista.
• MATLAB 8.5 R2015aSP1 : il est sorti en octobre 2015.
• MATLAB 8.6 R2015b : Il est sorti en 2015. Un nouveau moteur d'exécution (LXE) et de nouvelles classes comme des graphiques et des digraphes ont été ajoutés pour fonctionner avec les graphiques.
• MATLAB 9.0 R2016a : Il est sorti en mars 2016. App Designer a été ajouté pour créer et concevoir des applications. Le nouveau bouton de pause a été introduit pour mettre en pause l'exécution pendant l'exécution.
• MATLAB 9.1 R2016b : Il est sorti en septembre 2016. Moteur officiel MATLAB pour JAVA, nouvelles fonctions d'encodage et de décodage pour JSON, nouveau type de données «chaîne» a été ajouté.
• MATLAB 9.2 R2017a : Il a été publié en mars 2017. MATLAB basé sur le cloud (MATLAB Online), un cadre pour les tests unitaires, les opérations sur les fonctions de grands tableaux pour la mémorisation et la création de cartes de carte thermique ont été ajoutés.
• MATLAB 9.3 R2017b : Il est sorti en septembre 2017. De nouvelles fonctions comme la fonction propre et de nouvelles couleurs de graphique avec de nouvelles couleurs par défaut ont été ajoutées.
• MATLAB 9.4 R2018a : Il est sorti en mars 2018. Différentes nouvelles fonctions ont été ajoutées pour les graphiques et les graphiques. Le cadre des tests unitaires a été modifié.
• MATLAB 9.5 R2018a : Il est sorti en septembre 2018.
• MATLAB 9.6 R2019a : Il a été publié en mars 2019. Il contient des améliorations pour l'intelligence artificielle et l'analyse ainsi que les corrections de bogues.
• MATLAB 9.7 R2019b : Il a été publié en septembre 2019. Il comprend des mises à jour sur l'intelligence artificielle, de nouveaux produits à l'appui de la robotique et de nouvelles ressources pour la modélisation.

Applications de MATLAB

Voici les points suivants:

1. Industrie aérospatiale

Il est généralement utilisé pendant sa période de cours d'ingénierie. Nous pouvons évaluer le mouvement et l'orientation du véhicule à l'aide d'opérations mathématiques aérospatiales intégrées et d'un système de coordonnées et de transformations spatiales.

2. Traitement et reconnaissance d'images numériques

Les applications IPT (Image Processing Toolbox) dans MATLAB aident à effectuer la segmentation de l'image, l'amélioration de l'image, la réduction du bruit, les transformations géométriques, l'enregistrement de l'image et le traitement de l'image 3D.

3. Science des données

Il offre une grande variété de bibliothèques liées à l'apprentissage automatique et aux statistiques et certaines fonctions avancées comme l'optimisation non linéaire, l'identification du système. Nous pouvons construire des modèles prédictifs en utilisant divers algorithmes de régression logistique, des arbres de classification, des vecteurs de support, des méthodes de forêt aléatoire et utiliser des outils de raffinement de modèle pour créer un modèle précis.

4. Réseaux de neurones

L'objectif des réseaux de neurones est d'imiter le cerveau humain, c'est ainsi que le cerveau fonctionne. MATLAB comprend des outils d'apprentissage en profondeur et des bibliothèques qui sont utilisés pour construire et former les réseaux de neurones et valider les résultats.

Conclusion

Il existe de nombreuses industries qui utilisent MATLAB où l'analyse des informations est la tâche préférée. Si le travail porte sur une étude de recherche, choisir MATLAB est la bonne option dans presque tous les domaines car il a de nombreuses fonctions de présentation qui fournissent de meilleures informations.

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Ceci est un guide de la version MATLAB. Ici, nous discutons également de l'introduction à MATLAB, des fonctionnalités et des avantages ainsi que des applications de MATLAB. Vous pouvez également consulter nos autres articles suggérés pour en savoir plus -

1. Qu'est-ce que Matlab?
2. Utilisations de Matlab
3. Fonctions MATLAB
4. Types de données dans MATLAB
5. Commandes Matlab
6. Générateur de nombres aléatoires en JavaScript
7. Applications du traitement d'image numérique