16.7: Einführung in MATLAB

MATLAB steht für Matrix LabOratory. MathWorks hat MATLAB als numerische Multi-Paradigmen-Rechenumgebung und proprietäre Programmiersprache entwickelt. Es hat sich im Laufe der Jahre erheblich weiterentwickelt und ist zu einem Werkzeug geworden, das von Ingenieuren, Naturwissenschaftlern und Mathematikern für verschiedene Aufgaben verwendet wird, darunter Matrixberechnungen, Entwicklung von Algorithmen, Datenanalyse und Visualisierung. Die Anwendungen von MATLAB erstrecken sich über verschiedene Branchen und Disziplinen. Es wird in den Bereichen Bild- und Signalverarbeitung, Kommunikation, Design von Steuerungssystemen, Test und Messung, Finanzmodellierung und -analyse sowie Computerbiologie eingesetzt. Genauer gesagt ist es in der akademischen Welt ein Standardwerkzeug für Lehre und Forschung in Mathematik, Technik und Naturwissenschaften. Zu den wichtigsten Komponenten gehören:

1. MATLAB-Sprache: Eine High-Level-Matrix- oder Array-Sprache mit Kontrollflussanweisungen, Funktionen, Datenstrukturen, Ein-/Ausgabe und objektorientierten Programmierfunktionen.
2. MATLAB-Arbeitsumgebung: Diese besteht aus Tools und Einrichtungen zum Verwalten der Workspace-Variablen und zum Importieren und Exportieren von Daten. Es enthält auch Tools zum Entwickeln, Verwalten, Debuggen und Profilieren von MATLAB-Dateien.
3. Handle-Grafiken: Das MATLAB-Grafiksystem umfasst High-Level-Befehle für die 2D- und 3D-Datenvisualisierung, Bildverarbeitung, Animation und Präsentationsgrafiken.
4. Mathematische Funktionsbibliothek: Dies ist eine umfangreiche Bibliothek für Rechenalgorithmen, die elementare Funktionen wie Summe, Sinus und Kosinus, komplexe Arithmetik und komplexere Funktionen wie Matrixinverse, Matrixeigenwerte, Bessel-Funktionen und schnelle Fourier-Transformationen enthält.
5. MATLAB API (Application Program Interface): Dies ermöglicht es Benutzern, Programme zu schreiben, die mit MATLAB interagieren.

Zu seinen Vorteilen gehören die Benutzerfreundlichkeit, die Vielseitigkeit der Anwendungen, die Verfügbarkeit zahlreicher Toolboxen für bestimmte Anwendungen und eine große Gemeinschaft von Benutzern und Mitwirkenden. Zu den Nachteilen gehören im Gegensatz dazu die Kosten, da es sich um proprietäre Software handelt, potenzielle Leistungsprobleme bei groß angelegten Rechenaufgaben und die Tatsache, dass es möglicherweise nicht für jede Programmier- oder Datenanalyseaufgabe das beste Werkzeug ist.