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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& A$ b( ?3 q( r0 v. u( r# y! O8 G
。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。' }8 t9 v6 f4 C$ d0 I" ]9 [/ G# q; i
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。
# i3 L8 w% n/ I+ K1 p& l) c, y, a4 B6 Z4 J6 ]
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3 G) P3 X5 M& {% s: t. \4 |
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/ N5 ~; y5 n" O
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
$ I3 S. t3 ^7 H1 O3 K, c/ P在写出来的类和在
/ U8 b. O- I \# Npython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#
" u: F# b; |# x# C3 w的优点，除了支持封装(encapsulation)，继承(inheritance)，和多态(polymorphism)这
% V( h; B" O$ a0 g* \& ]+ P+ l* ?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( E; v2 b0 [$ k& ]0 H0 H# ~
方法(static
" V* ^) |( B; r& Y Mmethod)。
! n5 q% y* g3 V# }$ T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2 w2 k9 S+ |; @/ y7 l
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，1 w% `3 L6 N) s' \/ Z
这# F2 E4 a' i4 a+ `! ~$ [
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
) p, G6 b& x- K6 O( _难。比如一个列表$ q/ e, a0 i# Y! o* {5 W
，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 p0 S. U! J" b
擅
4 k" [6 Z6 ^/ I7 a 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，
) r+ ]1 s3 U; S' ]5 E5 r: S& s, F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
" K! n, C& o4 O$ [6 yLAB实现经典数据
9 s0 r% ]6 `8 L [& O1 a: N( j! w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* W+ K! n: u$ v5 T
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。
/ K9 ~$ ~8 \ W4 {: w0 ]/ |/ u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
. P; U& n3 v7 m" R" O5 F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* g- _9 e$ [+ h6 S
nt4 p& M& u( S) Q7 w
Dirichlet Allocation，一个是Linear Discriminant Analysis，在一个应用中需要同时
$ ]; u. ~( N2 O) V用到两个算法，6 z- O. Z8 K+ Q
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: e" t' W$ n! O
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
0 F8 z. S, m9 u7 x级
, v: g5 c1 e9 c+ X! N3 N* B) P6 e' V语言的经验，终于引入了namespace，给这个问题一个很好的解决。
+ d' f$ X% h& |$ v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! A, e$ C; M7 ^7 s8 f, a4 Y
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
, W y: r4 n8 C0 \用的需要。* t. R3 A# b* D' z8 h
& U0 e, A3 T* ^- Q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
E9 s; @) n c2 @9 R: |. Z8 u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" F: G8 {- o* d
言7 P9 z0 w) D2 c9 F1 @+ m
，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
5 M' n( J6 K/ i( G' u. h: x& N1 [挑战。, ~1 c* M0 Q4 \# R3 b5 D
Z# B/ a- L" I! `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。8 |/ g4 z8 x. K7 i
; o& W2 I( v# H它的优化工具箱(optimization toolbox)首次引进了interior point algorithm。interio
3 U5 ], m. { g: U: Kr point algorithm在convex optimization中占有重要地位，并且性能优越。MATLAB ' N2 G' L- |4 `8 k4 W+ q w0 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+ o$ G$ v* p$ q
入interior point，希, X/ t8 {6 S9 ~( t# u
望它的优化性能能得到显著改善。: q8 R& E- k/ G% i
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/Lapac8 B+ ?. \- ^: {8 f8 {
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/ p( f- K) m0 O: ^9 ^2 ]7 p9 Y0 `: Y
度) d6 Z9 s7 K9 c' X2 n( L: S3 q) f
。
9 n0 l2 K: X* b, d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
+ J' }7 Z3 [! f% { gegative Matrix Factorization)，并且开始引入对蒙特卡罗采样的支持。( G8 |' @3 L, c$ E. b
Windows 版本下载:
% F% b3 I' Q7 Y9 u
$ j2 |. G3 _! Z, oed2k://|file|[%E7%9F%A9%E9%98%B5%E5%AE%9E%E9%AA%8C%E5%AE%A4].TLF-SOFT-Mathworks
. V: E0 H! y, v. M4 i0 a.Matlab.R2008a.DVD.ISO-TBE.iso|4035084288|FB8CAA9360B243A21B5DB25D2DD96B92|h=KN
; X& d% K8 [/ ]4 P3 n) ^BMQIGIWDPTOWBUCFZ6TMATIBU3DVLS|/+ g1 b6 y4 a/ I8 p. C5 L$ v7 r+ u/ I
0 P. F. c5 u/ _5 F+ X9 d. H j+ E+ n# m- i5 D7 A5 p
q4 X' O) y! G4 U# E/ [Unix(Linux)版本下载:$ k \. X& }, ^" V; G" o
" q* ^. c0 u* L' c. Ned2k://|file|[%E7%9F%A9%E9%98%B5%E5%AE%9E%E9%AA%8C%E5%AE%A4].Mathworks.Matlab.R6 D4 m% y" ^5 O8 q( }
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# X; P( U! E" W! U+ v- Y$ o5 y$ |008a.UNIX.DVD.ISO-TBE.iso|3889903616|DDAA56CA614BF07712D0A17828681316|h=773TVKT' Y7 U E# \/ B2 `( {$ C1 C
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狗仔卡
发表于 2008-5-2 12:45:47
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