matlab2019b和matlab2019a有什麼區別

1樓：匿名使用者

2015 年 9 月 9 日 – mathworks推出了包含一系列 matlab 和 simulink 新功能的 release 2015b(r2015b)。除包括 matlab 和 simulink 的新功能以外，r2015b 還包括 83個其他產品的更新和修補程式。

matlab 產品系列

·matlab 更新包括：

o新增更快執行 matlab **的執行引擎

o用於建立、分析圖形和網路並實現視覺化的圖形函式和有向圖函式

o附加瀏覽器 — 用於增加社群創作的工具箱和 mathworks 工具箱、應用、函式、模型及硬體支援的單一介面

o對 ios 感測器、raspberry pi 2 和 beaglebone black 的硬體支援

·matlab compiler sdk：可部署的 matlab 元件，與採用 python 編寫的應用程式整合

·statistics and machine learning toolbox：用於擬合模型的svr(支援向量迴歸)和高斯過程(kriging)，用於分類學習應用的pca特徵變換和65個函式的gpu加速

·parallel computing toolbox：statistics and machine learning toolbox 中函式的 gpu 加速，包括概率分佈、描述性統計和假設檢驗，以及其他 matlab 函式

·image processing toolbox：gabor 及盒濾波，20個函式可使用matlab coder生成c**，並改進了灰度形態和濾波效能

·?computer vision system toolbox：3-d 點雲處理，包括幾何形狀擬合、法向向量估算和視覺化

·database toolbox：更快的資料庫讀取和寫入速度

·control system toolbox：2-dof pid 控制器調節

·robust control toolbox：使用 systune 和 control system tuner 應用進行魯棒調節，為不確定引數物件自動調節魯棒控制器

simulink 產品系列

·simulink 更新包括：

o新增在示波器中通過游標和測量值來檢視和除錯訊號的 ui

o用於建立可重用元件和簡化大型建模專案的引用專案

o在**過程中，始終開啟模組引數和工作空間變數的微調

o可用於 simulink、stateflow 和 simulink coder的多語言模組名稱、訊號名稱和 matlab 函式註釋

·stateflow：訊息 —可承載資料並且可以排隊的新增物件

·simscape：兩相流體模組庫，線性切換系統**速度改進

·simulink design optimization：藉助 simulink 快速重啟，提高了引數估計和響應優化速度

訊號處理和通訊

·antenna toolbox：無限陣列分析和 e-h 域的視覺化

·lte system toolbox： release 12 **all cells下行 256 qam 調製、release 11 多區零功率 csi-rs 模式和增強波形生成

**生成

·matlab coder：元胞陣列的 c **生成

·embedded coder：快速配置模型，以生成高效、可重用**

·hdl coder：使用 axi4 介面為 xilinx zynq 和 altera soc fpga 調節執行時硬體引數

·simulink plc coder：可以為 siemens tia portal ide 生成**，並在 siemens tia portal 和 step 7 ide 中支援全域性變數

測試和驗證

·simulink design verifier：c-s function分析和model advisor執行時錯誤檢查

·simulink test：使用 simulink design verifier 生成的輸入建立測試用例，可利用 do qualification kit 和 iec certification kit 進行工具鑑定

·polyspace bug finder：用於檢測**漏洞的檢查項和動態結果顯示

r2015b 已在全球上市。有關詳細資訊，請參閱 r2015b 亮點。

2樓：許源鄲耘濤

matlab每年會發布兩個版本，a版在3月份釋出，b版在9月份釋出，兩者沒有本質上的區別，b版可以簡單理解為版本更新。

matlab 中的a.*b和a*b有什麼區別

3樓：miss小花

一、名稱不同：

1、a.*b為「點乘」。

2、a*b為「位乘「。

二、用法不同：

1、a.*b是兩個矩陣對應元素相乘。

2、a*b就是線性代數裡面的矩陣相乘。

三、要求不同：

1、a.*b要求兩個變數的元素個數相等，排列方式相同。

2、a*b要求內維相同。

4樓：凌亂心扉

區別：a.*b前面是點乘，要求兩個變數的元素個數相等，排列方式相同，如都是行向量或都是列向量或都矩陣。a*b後者是矩陣乘法，要求內維相同。

用例項來說明matlab中這兩種乘法c=a.b,c=ab的區別1、a矩陣

2、b矩陣

3、c=a.*b

4、c=a*b

5樓：我行我素

前面是點乘，要求兩個變數的元素個數相等，排列方式相同，如都是行向量或都是列向量或都矩陣。後者是矩陣乘法，要求內維相同，如a是？*2個元素，b則是2*？

個元素，如不是這樣，就出錯。如：a=1:

5;b=6:10;c=a.*b,d=a*b'

結果是：

c =6 14 24 36 50d =130

6樓：匿名使用者

a.*b是將a矩陣與b矩陣中相同位置的元素相乘，兩個矩陣的大小必須相等

a*b就是矩陣運算中的矩陣相乘

如果a和b都是一個數，運算結果相同

7樓：匿名使用者

a*b就是線性代數中的矩陣相乘，a的列數必須等於b的行數。

而a.*b是對應元素相乘，兩個矩陣大小不一定相等。比如a是1*2的向量，b是2*4的矩陣，乘出來結果是一個2*4的矩陣。

剛剛dubug卡在這。。。才發現matlab裡.*和*不一樣。。。

8樓：匿名使用者

加點那個是針對數的運算

(直接把對應元素相乘即可)

沒加點的那個要楊哥按照高數中矩陣的運演算法則進行運算舉例a=[1,2;3,0] b=[2,3;1,1]a.*b=[1x2,2x3;3x1,0x1]=[2,6;3,0]a*b=[1x2+2x1,1x3+2x1;3x2+0x1,3x3+0x1]=[4,5;6,9]

9樓：匿名使用者

a .* b 是元素乘法，a 和 b 的維度要一樣。

a * b 是矩陣乘法，a 的列數要和 b 的行數一樣。

10樓：匿名使用者

% 列舉下列幾種可能，希望能自己總結下，加深映像a = 2; b = 3;

a.*b = 6;

a*b = 6;

%a = [2 3]; b = 3;

a.*b = [6 9];

a*b = [6 9];

%a = [2 3]; b = [4 7];

a.*b = [8 21];

a*b %錯誤

a*b' = 29;

%a = [1 2;3 4]; b =[2 3;4 7];

a.*b = [2 6;12 28];

a*b = [10 37;22 37];

11樓：匿名使用者

>> a=[1 2;3 4];

>> b=[1 2;3 4];

>> a/b

ans =

1 0

0 1

>> a./b

ans =

1 1

a/b相當於a乘b的逆

a./b是a的每個元素與b的每個元素對應相除>> a=[1 2 3 4 5];

>> b=3;

>> a./b

>> a/b

這種情況下，結果就是一樣的，自己體會下

12樓：馬洋洋

a * b means matrix multiply

a .* b means pixel by pixel multiply

matlab 中 [a,b'] 和[a,b]' 有什麼區別~~~哎

13樓：匿名使用者

>> a=[1 2;3 4];

>> b=[1 2;3 4];

>> a/b

ans =

1 0

0 1

>> a./b

ans =

1 1

a/b相當於a乘b的逆

a./b是a的每個元素與b的每個元素對應相除>> a=[1 2 3 4 5];

>> b=3;

>> a./b

>> a/b

這種情況下

回，結果就是一樣答的，自己體會下

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