16.7: Introduzione a MATLAB

MATLAB è l’acronimo di Matrix Laboratory. MathWorks ha sviluppato MATLAB come ambiente di calcolo numerico multi-paradigma e linguaggio di programmazione proprietario. Si è evoluto in modo significativo nel corso degli anni fino a diventare uno strumento utilizzato da ingegneri, scienziati e matematici per vari compiti, tra cui calcoli di matrici, sviluppo di algoritmi, analisi dei dati e visualizzazione. Le applicazioni di MATLAB abbracciano vari settori e discipline. Viene utilizzato nell’elaborazione di immagini e segnali, nelle comunicazioni, nella progettazione di sistemi di controllo, nei test e nelle misurazioni, nella modellazione e analisi finanziaria e nella biologia computazionale. Più specificamente, nel mondo accademico, è uno strumento standard per l’insegnamento e la ricerca in matematica, ingegneria e scienze. I suoi componenti chiave includono:

1. Linguaggio MATLAB: un linguaggio di matrici o array di alto livello con istruzioni del flusso di controllo, funzioni, strutture dati, input/output e funzionalità di programmazione orientata agli oggetti.
2. Ambiente di lavoro MATLAB: consiste in strumenti e strutture per la gestione delle variabili dell’area di lavoro e l’importazione e l’esportazione dei dati. Include anche strumenti per sviluppare, gestire, eseguire il debug e profilare i file MATLAB.
3. Handle Graphics: il sistema grafico MATLAB prevede comandi di alto livello per la visualizzazione di dati 2D e 3D, l’elaborazione di immagini, l’animazione e la grafica di presentazione.
4. Libreria di funzioni matematiche: si tratta di una vasta libreria di algoritmi computazionali contenente funzioni elementari come somma, seno e coseno, aritmetica complessa e funzioni più sofisticate come l’inversa della matrice, gli autovalori della matrice, le funzioni di Bessel e le trasformate di Fourier veloci.
5. MATLAB API (Application Program Interface): consente agli utenti di scrivere programmi che interagiscono con MATLAB.

I suoi vantaggi includono la facilità d’uso, la versatilità delle applicazioni, la disponibilità di numerosi toolbox per applicazioni specifiche e una vasta comunità di utenti e collaboratori. Al contrario, i suoi svantaggi includono il suo costo, in quanto si tratta di un software proprietario, potenziali problemi di prestazioni per attività computazionali su larga scala e il fatto che potrebbe non essere lo strumento migliore per ogni attività di programmazione o analisi dei dati.