Matlab for Mac R2019b

Matlab for Mac هو برنامج تعليمي قوي يدمج الحوسبة الرياضية والتصور ولغة قوية لتوفير بيئة مرنة للحوسبة التقنية. تم تصميم هذا البرنامج لمساعدة الطلاب والمهنيين في مجال الهندسة والعلوم والرياضيات على استكشاف البيانات وإنشاء الخوارزميات وإنشاء أدوات مخصصة توفر رؤى مبكرة ومزايا تنافسية.

Matlab for Mac له بنية مفتوحة تجعل من السهل استخدام Matlab والمنتجات المرافقة له. باستخدام هذا البرنامج ، يمكنك بسهولة تحليل البيانات من مصادر مختلفة مثل جداول البيانات أو قواعد البيانات. يمكنك أيضًا تصور بياناتك باستخدام رسومات ثنائية أو ثلاثية الأبعاد بألوان وخطوط وملصقات قابلة للتخصيص ، وما إلى ذلك.

تتمثل إحدى الميزات الرئيسية لبرنامج Matlab for Mac في قدرته على إجراء عمليات حسابية معقدة بسرعة ودقة. يأتي هذا البرنامج مزودًا بوظائف مضمنة للجبر الخطي والإحصاءات وتقنيات التحسين مثل النسب المتدرج أو طريقة نيوتن. كما أنه يدعم العمليات الحسابية الرمزية التي تسمح لك بمعالجة المعادلات رمزيًا وليس رقميًا.

ميزة أخرى رائعة لـ Matlab for Mac هي لغة البرمجة التي تتيح لك كتابة البرامج النصية أو الوظائف من أجل أتمتة المهام المتكررة أو تخصيص سير عمل التحليل الخاص بك. اللغة المستخدمة بواسطة Matlab تشبه لغات البرمجة الأخرى مثل C ++ أو Python ولكن مع بعض عناصر بناء الجملة الفريدة الخاصة بـ Matlab فقط.

بالإضافة إلى هذه الميزات المذكورة أعلاه ، هناك العديد من الإمكانات الأخرى التي تقدمها Matlab لنظام التشغيل Mac مثل:

- التعلم الآلي: باستخدام هذه الميزة ، يمكنك تدريب النماذج على مجموعات البيانات الكبيرة باستخدام تقنيات التعلم الخاضعة للإشراف مثل تحليل الانحدار أو تقنيات التعلم غير الخاضعة للإشراف مثل التجميع.

- معالجة الإشارة: تتيح لك هذه الميزة تحليل الإشارات من مصادر مختلفة مثل ملفات الصوت أو الصور.

- أنظمة التحكم: باستخدام هذه الميزة يمكنك تصميم وحدات تحكم تنظم سلوك الأنظمة الديناميكية.

- معالجة الصور: تسمح لك هذه الميزة بمعالجة الصور باستخدام مرشحات مثل مرشح التمويه أو مرشح الكشف عن الحواف.

يوفر Matlab لنظام التشغيل Mac بشكل عام حلاً شاملاً لاحتياجات الحوسبة التقنية سواء كانت تقوم بتحليل مجموعات البيانات من مصادر مختلفة ؛ إنشاء الخوارزميات تصميم أدوات مخصصة ؛ إجراء العمليات الحسابية المعقدة بسرعة وبدقة ؛ أتمتة المهام المتكررة من خلال لغات البرمجة/البرمجة (عناصر بناء الجملة المماثلة محددة فقط) ؛ نماذج التدريب على مجموعات البيانات الكبيرة عبر تقنيات التعلم الآلي (تحت الإشراف/بدون إشراف) ؛ تحليل الإشارات من مصادر مختلفة بما في ذلك الملفات/الصور الصوتية ؛ تصميم وحدات تحكم تنظم سلوك الأنظمة الديناميكية ، فلاتر معالجة معالجة الصور بما في ذلك مرشح الحافة للكشف عن مرشح الضبابية وغيرها!