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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; h' I& D& i3 l, b! x
。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。1 W) {% s- s5 _
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- ]1 R" b' C2 s7 \3 w8 r E) q$ ^" C
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
! T; t; ^; ^: |' D# A* t; R/ X2 M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: o. g, i8 g6 H! \1 }5 a) m+ Z& |
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4 Y X' b) K$ [, b, E
在写出来的类和在
0 M5 U( T$ }6 ~- Y Rpython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#
7 m9 s& q( z, w5 O的优点，除了支持封装(encapsulation)，继承(inheritance)，和多态(polymorphism)这
8 @& a+ H' V% 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7 }' O& }5 \9 Z/ f0 X
方法(static7 p. D( t, \/ m0 B0 `0 @
method)。
- ~5 n4 p+ S) ]4 g' `8 R; k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& }+ x2 \, Y8 p
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，
5 u/ P6 `- O& J# W这
+ Q/ m& L8 L3 B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
" ` Y4 a+ \! R% i: s" ~" L难。比如一个列表
1 p* {/ n1 ?0 ^; o) v. y$ R! 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% c& j- X: ^$ c; M6 o
擅. W! O5 U% q* v) c: N1 y) e
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' L) Z2 L2 g/ h2 q
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* M2 x! s3 K0 _$ ?4 R% g; D# b
LAB实现经典数据. |% z- f& i3 U* I
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% ]# y+ N7 w& s5 T( r' J
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。; f. m9 n4 c3 V5 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
4 t" q% A5 _. x! y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
. a( I1 w9 W8 |1 ant9 s! J( ^; O' |) [1 y3 E) z
Dirichlet Allocation，一个是Linear Discriminant Analysis，在一个应用中需要同时
9 d* P4 H/ s0 E5 u5 \" F a用到两个算法，6 L' x" K+ u- u1 m
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
- n7 Y: ?0 w! `' {0 s2 N ~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
" i! D8 D. N$ ^! Q级
( N' C9 B+ o' R9 u4 L2 N/ T, l语言的经验，终于引入了namespace，给这个问题一个很好的解决。
n0 k. T' I! _5 ?$ R! z1 N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 \2 T, ]+ z3 H- ^
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1 C f4 B" b- A2 H/ I" Y
用的需要。
3 U" q5 M0 r5 e, z) y1 y5 i; q- R: v! h2 M% y4 P; _/ I5 }
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/ C8 R' K$ t1 _% {* y
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+ W- X7 n _! e
言
- ~* x6 {- M8 D4 z; l5 c3 S，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& q9 t- }- _% A+ _8 f
挑战。" ?5 U6 I: h2 X
' O7 K% P9 {$ P% T/ p) E$ K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。# A% H- f4 N3 d
1 S2 c: Q) e+ H+ H1 W4 z: B它的优化工具箱(optimization toolbox)首次引进了interior point algorithm。interio" V9 }( p8 N+ N& W* I+ E
r point algorithm在convex optimization中占有重要地位，并且性能优越。MATLAB 9 i" e, O; `) ? e7 K
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
; Z9 q" ?2 y$ e+ j2 ]入interior point，希
( _4 I$ ?6 i. q, S7 p$ d( U5 E+ B+ n望它的优化性能能得到显著改善。
" c3 a, C8 ~( G+ J, C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
( k) p9 F& g5 x' D: x0 E1 Kk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
0 l+ n% }4 `( _度
% R- @& p4 ?: o8 C6 @4 \& K。
( u, S9 N5 q" ?; s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
, o8 ~! A5 K+ k/ K' xegative Matrix Factorization)，并且开始引入对蒙特卡罗采样的支持。; u- { k" O' ?: H/ [7 ?# n
Windows 版本下载:
$ s. r0 B& p) A8 F. ~
% U A% w$ Y s, S8 y/ a) ced2k://|file|[%E7%9F%A9%E9%98%B5%E5%AE%9E%E9%AA%8C%E5%AE%A4].TLF-SOFT-Mathworks( s5 s) e u! P) @% D4 r
.Matlab.R2008a.DVD.ISO-TBE.iso|4035084288|FB8CAA9360B243A21B5DB25D2DD96B92|h=KN% D8 @& R8 L" a0 Y2 {
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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& T" L6 r9 h4 g- J
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& A" G* [& F0 m5 M8 L( o008a.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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