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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 7.6. ?2 O, {) h% y; k
。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。# h1 \/ J1 ?& r) J" |+ x& ^
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。' H: Y3 @3 a3 ]
7 Z# k+ R* f/ R% E! r7 ^
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
' C. V! N6 H' ^/ t% C( A* w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% z# g; }, b& b4 z! c! j
cky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
+ z* T4 G' C. D* r5 b3 d) O在写出来的类和在* X$ W/ a. c0 {
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#' n* u, g" D' d$ I& b7 o# F
的优点，除了支持封装(encapsulation)，继承(inheritance)，和多态(polymorphism)这, M* w8 ?4 c3 N# ?* 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
# D4 z, J: h/ P2 y* {7 K7 R. y方法(static* ]6 M; a3 ?" b2 p9 M3 J
method)。
5 ?2 |9 V$ m1 A4 a: T+ b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9 v0 b. z7 Z4 R, g2 w, g, { U
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，
( Z9 s9 P8 Q, N; \7 I; G: g这5 _; p& R. m% Z
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4 G4 Z& S Q& z
难。比如一个列表
9 T0 S1 B0 o, {6 d' E% }，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$ C5 L f5 z/ w
擅
4 ]7 g, y2 }$ a. _4 b0 Q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，
% B. \( H6 R9 U. v$ {" C+ {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MAT6 p$ N+ A8 O- h. n( u0 z. M
LAB实现经典数据( G/ \: T4 R/ `! A, d" t1 E3 @$ d
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. J a! o) U' x3 i% v |
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。/ j$ k7 p) b- n) z. F% G
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
0 {' g& y& y, x5 D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Late6 [- F& V9 z/ Y) M$ n; E
nt
" C6 q% S: g' z, S. l& HDirichlet Allocation，一个是Linear Discriminant Analysis，在一个应用中需要同时( j" G& ^$ ~; J/ V( z8 Q, C
用到两个算法，) X" L. Z/ d. K( u* I( w3 C) J
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' }$ _- W8 x. f! c; q
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
: x8 ~( c/ ?* N* v# h* k2 w级
) m& b0 Y' |. j语言的经验，终于引入了namespace，给这个问题一个很好的解决。8 o. T6 R, r3 m1 E+ U' p
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
* p' i- T2 F& R1 A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# }# V) ^+ i$ L# f. _ z
用的需要。6 n3 U9 x: o" b' d/ w. v% u
. U/ S* o* v$ f$ O7 o' \
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
5 N `( U9 z* \4 O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
% E! @, `+ x' m0 W3 h9 ]言$ A2 Q [# Y. v( M4 f/ D
，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: o ?8 o q! m9 e) J- ~' c$ n
挑战。% I- g9 a9 m; [! C
) a* `* I" S# u- E: O! {5 _1 c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。; B: ?- l7 A& t3 z) t9 Y) O
. _+ H0 r7 O" h6 i: p. i, [
它的优化工具箱(optimization toolbox)首次引进了interior point algorithm。interio
6 F, W: {: |5 _r point algorithm在convex optimization中占有重要地位，并且性能优越。MATLAB 8 ?3 c. E; ^5 G( R" R
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
3 k; }$ F% e. q$ l+ @, S2 ]入interior point，希
5 H! Q2 k/ a" f. P8 Z# U8 o( \望它的优化性能能得到显著改善。
4 ^/ Y, }7 y- r! J+ o/ S) R* R+ F5 N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/Lapac5 R/ i% g# K+ ~
k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+ u1 _- {+ }0 o
度
/ l( T5 d( K7 }8 o3 |。
8 p; P7 @$ N, L# p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（Nonn
4 I( D K' R9 T8 Pegative Matrix Factorization)，并且开始引入对蒙特卡罗采样的支持。1 p9 o2 v) u6 b2 O9 z0 u" j5 V
Windows 版本下载:( H$ l) N/ W! [; }+ @) M( {! M
/ F8 j: G2 u( y7 f: @ I
ed2k://|file|[%E7%9F%A9%E9%98%B5%E5%AE%9E%E9%AA%8C%E5%AE%A4].TLF-SOFT-Mathworks [+ k2 m" z V1 R9 _; C
.Matlab.R2008a.DVD.ISO-TBE.iso|4035084288|FB8CAA9360B243A21B5DB25D2DD96B92|h=KN
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* i& w, g d2 u9 _* H% f5 K1 B8 Q# Q' L; h" m' V
Unix(Linux)版本下载:
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" r; Y2 Q2 W c. W* r( m9 Hed2k://|file|[%E7%9F%A9%E9%98%B5%E5%AE%9E%E9%AA%8C%E5%AE%A4].Mathworks.Matlab.R% H9 S5 \- n' m1 C* n) G4 v0 M
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& w' y9 ^! t& ]6 F% C2 _4 `, Q7 b" X008a.UNIX.DVD.ISO-TBE.iso|3889903616|DDAA56CA614BF07712D0A17828681316|h=773TVKT2 B. ~2 d8 R5 T6 \! [6 q
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狗仔卡
发表于 2008-5-2 12:45:47
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