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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' W- O% [1 D$ e7 O9 m
。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。
& ]7 k* @+ W$ o+ ]& y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。 |- M8 a' r$ b" I/ c$ v* t
3 s3 @, w* s& }+ A
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 @2 E0 P8 F$ o
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
4 ?1 \6 g' |% i& u: T% l4 fcky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9 u* d8 }" S0 X) U: X4 _" [
在写出来的类和在
/ |6 M0 p4 w- T% gpython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#% }$ \( b5 {* b7 ^8 Y
的优点，除了支持封装(encapsulation)，继承(inheritance)，和多态(polymorphism)这1 r B8 J& F/ W! l8 q+ j U
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
" R6 @% N; ], Y4 D方法(static W/ [1 L0 w' U5 N: ^
method)。
# G+ g% D4 L5 }: J e* L6 @& A% C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
- m( u6 D% ?4 I. n* X ]0 `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，& L# `3 a) ~' B& _
这
6 V0 p# g; ]5 e/ q. l. c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' y: A9 d8 U; g! h
难。比如一个列表
) S; ^ Y) g/ V，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
+ ~. H" Q& p4 K6 }6 {4 `擅. r3 D( j3 I6 z
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，
( A- w& L, ~* X S( U' ^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+ m" [9 ^$ D, o: S- O3 v- z
LAB实现经典数据) a9 _7 H6 F9 k! H" X1 _
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' S$ N6 u- @9 m, N" _% 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。% K7 J# Y8 {7 P" ]
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
6 M/ l3 B9 }. o+ |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
; m" Q( v% d2 T. x0 Z* W' g7 hnt- q) C9 h# G! H( X
Dirichlet Allocation，一个是Linear Discriminant Analysis，在一个应用中需要同时7 |1 G9 {* [$ X* d* u6 _$ P: |
用到两个算法，5 m3 ]8 I- O8 u' k, d* y
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
5 B; `7 d8 t( }! i. }, h$ C) G; W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
Y c4 ~( I; F级
$ g$ ?( r n* e2 N6 T7 g& v+ m语言的经验，终于引入了namespace，给这个问题一个很好的解决。
" Q$ ^- l0 L" V2 p7 s& m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* E# I2 `. @" g# w
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! c7 L" j6 \& i9 G4 X# I; o! o
用的需要。) Y& v' R# o$ k* [/ k/ Z0 g
0 }7 q2 W/ {* v2 e
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
; m4 U T8 s& m# C! a9 s, a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" k5 c9 ~# M) v/ L. d. }
言! t$ A: _# t! ]8 c) h% e+ u. |
，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
+ I0 G% b2 J ]6 f. a3 T# {& ~挑战。: x& y' t+ a- {" E6 N; O# j5 a$ j
: H; g4 i! F1 f
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。5 _& e0 R* k- z |* k
7 g/ ~' G& m) \/ J它的优化工具箱(optimization toolbox)首次引进了interior point algorithm。interio( H' v) }% N% \$ a2 `- b! r0 U
r point algorithm在convex optimization中占有重要地位，并且性能优越。MATLAB
2 B4 @8 d* N' A* ioptimization 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
, `4 J! s! q" i' Q+ y入interior point，希
/ F7 Y9 ?2 g6 U望它的优化性能能得到显著改善。$ T: s6 V4 K/ h3 l# R9 g
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# ]9 [5 h7 N& ~3 `; j% ~* x* R
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
1 ^1 q Z- {( ^3 J度: ~( S$ n) p4 e' ^3 S) E
。3 a/ ]; f# @* l" q2 i( O2 e& y
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$ b1 P R* d3 |, I1 Z0 M5 q
egative Matrix Factorization)，并且开始引入对蒙特卡罗采样的支持。- o. _, ]8 A1 Q, v% j4 _$ t) H
Windows 版本下载:! D. a6 |; R9 Z
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R! ?9 d6 J/ l.Matlab.R2008a.DVD.ISO-TBE.iso|4035084288|FB8CAA9360B243A21B5DB25D2DD96B92|h=KN7 F& Z3 [, R- R% M) @- x7 G
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Unix(Linux)版本下载:
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ed2k://|file|[%E7%9F%A9%E9%98%B5%E5%AE%9E%E9%AA%8C%E5%AE%A4].Mathworks.Matlab.R" C7 \+ t" z! Z i8 }& @
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1 h9 Y- D0 g; x0 ]008a.UNIX.DVD.ISO-TBE.iso|3889903616|DDAA56CA614BF07712D0A17828681316|h=773TVKT
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狗仔卡
发表于 2008-5-2 12:45:47
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