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今年3月，Mathworks推出了MATLAB一个重要的新版本，MATLAB 2008a，也叫做MATLAB 7.63 M' h7 \! z F7 \' `+ [
。在这个版本里，MATLAB解决了几个长期以来固有的弊端，而且加入了一些重要的能力。
- B- T$ j0 M5 F" ^; @' ^, F+ c这次的更新是非常aggressive的，可能代表了MATLAB的一种历史性的转型。
' S: D8 }& C1 B% a
6 i g1 g* j- u2 m7 x9 G完全实现面向对象编程。其实，在MATLAB的早期版本里面，也有class的概念，不过大家如
2 q8 G0 {& U- {9 V* Z$ F/ c果使用过的话，可能知道那是一种不太好的设计。功能不强，过程繁琐，而且，很多很tri
/ E9 h# D! f T u5 X+ ?- Ucky的地方，尤其是重载numel, subsref这类函数的时候。而新的设计抛开了历史包袱，现6 z n# `: ~. U( i
在写出来的类和在
3 B Y4 ^1 o: v% z, |python里面写的长得差不多，舒服多了。这套设计，吸取（或者“抄袭”）了Python和C#
8 ` Z* h& I& E, n( T! E' s的优点，除了支持封装(encapsulation)，继承(inheritance)，和多态(polymorphism)这
b4 ~& [( A7 @$ P些基本特性以外，还支持了一些新兴的特性，包括属性(property)，事件(event)，和静态
: ?! K* G* N8 c- p方法(static
8 ]% H2 x& x+ b" Q: y2 Umethod)。) }- e" K; k* d0 N4 Z* }
支持Handle类型——用另外一种说法，就是支持函数调用传引用。以前matlab传递参数只
8 t+ o# ^% G6 J/ |有一种方法，copy on write。就是说，当你传一个东西进去，如果它要发生改变，那么，
, E3 \. k' J7 T3 K( T( k( o# T这, c ?3 o+ C6 l- [
个东西会整个copy一份，然后修改会在副本上生效。这使得实现动态数据结构变得非常困; j1 [6 B& S0 W; o! x
难。比如一个列表1 o- m( z* }9 j/ n
，如果每添加一个元素，都要拷贝整个列表一次，将是什么效果呢？因此，传统上matlab
/ P, c& E2 H, ?0 z5 U2 {3 g擅0 _/ `5 N; O2 j2 L) U; N# b. _% }
长于以矩阵为基础的算法，但是对于以经典动态数据结构为基础的算法，比如动态列表，
1 b6 j( }3 z, K; ~+ F3 U# O哈希表，搜索树，图等，就力不从心了。这个新版本终于引入了对引用的支持，这将使MAT& V. i6 }5 _" Q" a1 q y" i, Z
LAB实现经典数据
# `1 C/ r" d4 |8 x* f3 z结构和算法变得前所未有的轻松。现在，数值和统计算法与经典算法越来越多地合流，很
% q! I( _4 Z. e) X+ _- [3 p0 X" C多应用都需要同时使用两方面的算法，MATLAB的这个变化正好适应了这种需求。
! \9 D& p7 @7 ]: q' N+ \引入了名空间的管理。以前，MATLAB所有的函数都在同一个global的名空间下面。比如两* y) }+ H) x3 {/ F, a+ T
个工具包里面出现了同名函数，解决起来很麻烦。比如现在有两个算法叫LDA，一个是Late% D% C8 O; d; K$ Q) e2 @6 i# N
nt: q. F+ i* m- m/ n
Dirichlet Allocation，一个是Linear Discriminant Analysis，在一个应用中需要同时; E. V5 t' R+ j- v" h
用到两个算法，2 X7 k4 A6 f* R
而写这两个算法的人各自把它们命名为lda.m，那么问题就出来了。一种naive的方法是改
+ q. \6 Y8 T! @! Q8 R2 t名字，不过会直接破坏掉那些toolbox里面对那个函数的依赖。而这个版本，它借鉴其它高
3 @( r' H3 e7 `" v5 I$ _ e# d级. I6 Z9 i+ D; O
语言的经验，终于引入了namespace，给这个问题一个很好的解决。
f2 h# w1 u+ J! ] j从这些特点看来，MATLAB这个版本的重要改变，就是全面吸收其它高级语言的特性，从一
; C$ m. l, \7 _) F个数值运算语言开始迈向一个以数值计算为强项的通用语言，以应对复杂或者更大规模应7 f# T4 N7 V: Q/ D3 L
用的需要。
1 I- B# v; d! x5 ]5 p+ v: ~: n! {4 a# C$ T* k+ L5 G
一直以来，由于matlab缺乏处理高级数据结构和建立复杂应用的能力，它有一个有力的竞- [2 \7 L2 q5 V0 v% n, [" r
争者numpy，这是python里面进行矩阵和数值运算的包，它建基于python这种著名的通用语5 c5 h2 [" f6 z7 ?% [" W
言0 k% r; [- A. c2 c: z6 }
，并且提供matlab矩阵的部分能力。这次MATLAB的全面升级，对于numpy无疑提出了严峻的8 A# Z% M3 E. \$ b" i
挑战。
- B0 P9 r) ] |) F; U1 L0 I) W' y7 i. b
除了程序设计结构方面的变化，MATLAB 2008在多个方面也有重要进步。6 @; d, S& v( A
' @5 X. k) D7 x- V6 M7 M/ f它的优化工具箱(optimization toolbox)首次引进了interior point algorithm。interio) i- V3 {0 l) F m( ~ ~+ n
r point algorithm在convex optimization中占有重要地位，并且性能优越。MATLAB
T" F$ d/ b/ m" [; y! _# ^optimization toolbox一直以为因为使用老式算法，性能太差，而饱受诟病。这次终于引
* |" O. G2 K+ Q, ^9 J入interior point，希9 m5 K% Y1 E$ k
望它的优化性能能得到显著改善。6 B& w6 X6 @2 y0 d! g2 Y* u
重写核心JIT引擎（运行时编译，可以显著提高运行效率），并且采用了最新的BLAS/Lapac
`+ V+ _% B5 S' I6 A5 ok核心，运算速度会有相当程度的提高。另外，还大幅度提高了对sparse matrix的计算速
$ n$ i/ U0 c0 V, m# f4 W) H度3 j; W6 j& B( }3 P3 y
。
* m- m( v4 X R: _1 @5 K它的统计工具箱增强了对很多著名的统计算法的有力支持，比如HMM, GMM，还有NMF（Nonn8 _ @: u/ r. Y0 U1 o& D
egative Matrix Factorization)，并且开始引入对蒙特卡罗采样的支持。
' g% h) a, u) }3 H1 wWindows 版本下载:4 Z* f0 n$ C0 O
0 ]" I$ [8 f1 W+ Z" ?% r/ @: m" T
ed2k://|file|[%E7%9F%A9%E9%98%B5%E5%AE%9E%E9%AA%8C%E5%AE%A4].TLF-SOFT-Mathworks
: F( M- L9 ?6 R) t0 a.Matlab.R2008a.DVD.ISO-TBE.iso|4035084288|FB8CAA9360B243A21B5DB25D2DD96B92|h=KN
" P- m; l% i: a/ m8 hBMQIGIWDPTOWBUCFZ6TMATIBU3DVLS|/, [8 Z: W' V, n; c8 D$ A
' \( W7 L: f# \3 x3 Y
% u) m7 N3 w4 X4 B$ S6 N3 b; d1 @6 e! K+ p* O1 b: @ m
Unix(Linux)版本下载:1 z$ [7 x) s3 |8 C
+ `' \6 C( d9 ?
ed2k://|file|[%E7%9F%A9%E9%98%B5%E5%AE%9E%E9%AA%8C%E5%AE%A4].Mathworks.Matlab.R% G/ n, F, W% r2 F
2- P* [9 m4 G% n5 ?- k# d
008a.UNIX.DVD.ISO-TBE.iso|3889903616|DDAA56CA614BF07712D0A17828681316|h=773TVKT) I+ K+ D, b8 e0 K$ b2 P
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狗仔卡
发表于 2008-5-2 12:45:47
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