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请问mathematica与matlab相比有什么优势？
与matlab相比，有哪些优势呢？
比如解方程，
mathematica里有solve函数
matlab里也有solve函数
前者相比后者到底有何优势呢？
太谢谢你啦
这个帖子对我很有帮助
其实，我的问题比较具体
比如，针对同样一个常微分方程而言
Matlab与Mathematica在解法上有何不同呢？
哪个更简便？
这个和解代数方程的情况是类似的，可以参看我上一个介绍solve()和Solve区别的回复。Mathematica解微分方程的两个关键函数的帮助，你可以看看：
/language/ref/DSolve.html
/language/ref/NDSolve.html
顺便含积分的微分方程现在Mathematica还不直接支持，但是它的积分变换函数做的还不错，这是一个用LaplaceTransform解积分微分方程的例子：
例如，一个微分方程
Matlab解法: dsolve('dy=a*y+b')
Mathematica解法: Dsolve(y'=ay+b)
从解法上来看，二者都可以求解该微分方程
那么二者有何区别呢？
你那个Mathematica解法是错的好吗。正确的语法是：
DSolve == a y + b, y, x]
这个上面已经说了，它们的优劣体现在求解能力上。你可以试试DSolve自带帮助的“范围”一节中的微分方程MuPAD能解哪些。
谢谢您的批评指正啊
我是Mathematica的初学者
想了解国内有哪些相关课程和培训？
听说有一个认证培训，请问您了解吗？
……不是很了解。这个好像是新科学网那边弄的？你可以去他们的网站问问：/home/index
这话说的有道理哦
看自带文档外加google就行了
我谷歌上不去啊
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Mathematica 和 MATLAB 都有什么不同？做数学分析哪个比较专业？
MATLABWolframMathematica知乎用户看到@燕家猫的答案槽点太多，来说几句。要吐槽Mathematica我没什么意见，但喷也要喷到点子上，还一再以程序员的口吻自居，有些更像是搬石头砸自己的脚，我都怀疑是不是高级黑了。mathematica更适合于工程这种说法真是新鲜。“工科生用Matlab，理科生用M,
MATLABWolframMathematica知乎用户看到@燕家猫 的答案槽点太多，来说几句。要吐槽Mathematica我没什么意见，但喷也要喷到点子上，还一再以程序员的口吻自居，有些更像是搬石头砸自己的脚，我都怀疑是不是高级黑了。mathematica更适合于工程这种说法真是新鲜。“工科生用Matlab，理科生用Mathematica”。Matlab最厉害的就是工程领域的工具箱，解放了大波工科生。Mathematica就比较偏理论了，不过近几个版本工程方面进步也不小。数学家(不包括应用数学)普遍喜欢的是计算机代数系统(CAS)，他们更愿意用Mathematica、Maple、SageMath、Axiom、Maxima、GAP...等，喜欢Matlab的就极少。物理学家要推导公式，也需要一个强悍的符号计算系统，Mathematica的主要作者Stephen Wolfram就是物理学出身。计算机科学家很多更喜欢和LISP族函数式语言打交道，而Mathematica就继承了LISP的优良血统，Donald Ervin Knuth用Mathematica多年，裘宗燕老师、王垠先生用Mathematica的水平很高。数值分析的话，MATLAB严格优于MathematicaMatlab从一开始就是数值计算软件，Mathematica则是计算机代数系统。历史上Matlab的数值计算的确比Mathematica好点，不过大概从Mathematica5.2开始情况就没这么简单了。然而很多人对Mathematica的印象还停留在10多年前，仍认为比Matlab差了很多，这些人有浅尝辄止的，跟风的怕是更多。严格来说孰优孰劣远非几句话就说得清。比内置函数，这里（http://www./question/22327443）就有一些Matlab表现不好的例子，算得慢也就罢了有些还算不了。。Matlab中很强调向量化，向量化也是局限性的，规模稍大就容易爆内存，而且有的算法不容易按这种方式来写。支持向量化的语言不少，Mathematica、Python的numpy、R等等，而且未必就比Matlab差了，一个最简单的例子：试试
sin(1:1e7);以及 Sin[Range[1., 10^7]]; // AbsoluteTiming这个例子Mathematica的速度是Matlab的3倍。顺便请教下这两个链接中的简单问题能否使Matlab的速度快过Mathematicahttp://www./question/22167644http://www./question/21995226如果是自己编程写算法，Matlab的速度也未必更快。近几年发布的Matlab已经默认开启了JIT，使用循环比以前快多了，而Mathematica中按照恰当的编程风格才会启用（通常是函数式），按照过程式风格编程的话是需要使用Compile函数的，Compile后的代码经常能提速1~2个数量级甚至更多。两者的速度可以参考julialang.org上的表格，如果觉得这个样本小，benchmarksgame.alioth.debian.org上面的例子随便选，只要有人愿意提供Matlab代码，我就给出对应的Mathematica代码随着两款软件的升级，功能上出现了很多重叠。尤其mathematica引入了很多吸引人眼球的元素。在内置函数和语法的设计上更是别具匠心。敢说自己是OO的functional programming language真是让wolfram大民科的逼格高了N个档次。。Mathematica 1.0就已经确定了其语言风格，已经是多范式语言了，随后的版本虽然不断增加许多新函数，但语法的设计上并未有稍大点的改动。Mathematica深度支持functional programming，但从未说自己是所谓“OO的functional programming language”，不知道是从哪里听来的。Mathematica官方可没有提供OOP，相关的Package倒是有的，自己写也不算难，OO这东西这年头已经被滥用的太多。还有wolfram怎么“大民科”了，是他的一些观点太过激进？还是他20岁博士毕业太早？我倒是记得Matlab的祖师爷Cleve Moler被同学们问到他平时还用哪些科学计算软件时说自己也用Mathematica，对wolfram的评价也不赖。(http://wp-/tag/moler/，可能要爬墙) 如此看来，越是大牛越谦虚。。MATLAB的强大之处在于矩阵运算表示的简洁。比方说，一行代码就可以对数据矩阵做标准化 m = (m - repmat(mean(m),length(m),1))./repmat(std(m),length(m),1)好像Mathematica这方面就拿不出手似的，Matlab固然简洁，Mathematica也不遑多让，非要认真比起来Matlab还占不了什么便宜Matlab code:(m-repmat(mean(m),length(m),1))./repmat(std(m),length(m),1)Mathematica code:(m-Array[Mean@m &,Length@m])/Array[StandardDeviation@m &,Length@m]同样是一行代码。行数是一样了，可能还有人说Mathematica代码更长一些，仔细看的话就会发现Matlab短在函数名是缩写，而Mathematica更多使用全称，这也是两者风格不同之处，这一点不想再展开。其实稍用点技巧就能写出更短的代码(可读性下降了)Mathematica code:(m-#@Mean)/√(#@Variance)&[Table[#@m,{Length@m}]&]另外，看看http://上用Matlab的有几个，还有http:///blog/33702121。既然对方举了个例子，我也不妨举一个，写一个IFS(迭代函数系统)，例子来自《用Python做科学计算》。http:///scipy-doc/example_ifs.htmlMathematica只需一行代码(如果不考虑效率还可以更短)，求对应的Matlab版本(我自己用Matlab写的简洁度和效率均不及Mathematica，就不贴了)Mathematica code:ifs[prob_,A_,init_,maxIter_]:=FoldList[#2.{#[[1]], #[[2]], 1} &, init, RandomChoice[prob-&A, maxIter]];(*------------------------------*)a1 = {{0, 0, 0}, {0, 0.16, 0}};a2 = {{0.2, -0.26, 0}, {0.23, 0.22, 1.6}};a3 = {{-0.15, 0.28, 0}, {0.26, 0.24, 0.44}};a4 = {{0.85, 0.04, 0}, {-0.04, 0.85, 1.6}};A = {a1, a2, a3, a4} // N;{p, init, max} = {{1, 7, 7, 85}/100, {0., 0.}, 10^5};data = ifs[p, A, init, max]; // AbsoluteTimingGraphics[{PointSize@Tiny, Green, Point@data}]Mathematica的强大之处是解析运算，另外支持任意精度。但这在研究领域是很无力的。这固然是Mathematica的强大之处，但Mathematica的强大之处远不止这个。却是Matlab的软肋，而Matlab这么多年了还是没有原生支持长整数，大整数及高精度运算不方便且效率堪忧。现在流行的脚本语言Python Ruby哪个不能方便地做到。这一点不以为耻，反以为荣，端的少见。在我的经验里Mathematica不是个独立的语言。只是一个功能繁多，界面新颖的计算器。如果这一点成立的话，推论就是Matlab可能连计算器都不如。这里有2个中学阶段的方程(http://www./question/21464432) Matlab自己的函数无力解出，只看到了有人用了最笨的暴力方法，如果只能用穷举的话干嘛不用更低级的语言呢，效率高很多哦。小明的爷爷只会用Windows玩蜘蛛纸牌，小黑用C语言只会写简单的控制台程序，他们是否也能用“仅限于此”来评价他们呢？就Matlab是编程语言，其他的科学计算软件Mathematica等不是语言仅仅是一个软件，B格马上就提升了~ 是与不是编程语言的界限是什么？程序员不上爆栈网吗，不知道的话搜一搜也知道了。还有一些Matlab用户把工具箱的强大与编程能力混为一谈，个人认为Matlab作为软件是极其强大的，然而语言层面上实在乏善可陈。它并没有教会过我任何算法。它也不适于开发较大的项目算法不会是某个软件或语言教的，你喜欢用Matlab写算法，别人就不一定了，似乎没有什么算法非Matlab而不能写。对了，Matlab的部分源码可见这一点不错，一款商业软件能这么做这是什么精神？而wolfram就比较保守了。“较大的项目”不知道是如何定义的，有的人说几万行代码就算较大的，肯定也有人认为几十万行也不算大。人家几百万行代码的Wolfram Alpha都写出来了。Mathematica在Stack Exchange上有自己的子站(http://)，这个可不是内部社区。Matlab也曾经在Area51上申请过但未遂(http:///proposals/38040/matlab)。stackoverflow上曾经刮过一阵xkcd style之风，就是始于Mathematica StackExchange，随后Matlab、Matplotlib、R、Latex等纷纷效仿。Mathematica不是只有interactive mode，也可以像脚本语言一样运行，编辑器用自己顺手的就行，写完了命令行调用。其他的IDE还有Eclipse平台上构建的Wolfram Workbench，神器IntelliJ IDEA也有支持Mathematica的插件写的乱懒得再改了邵庆贤，明日太阳升起时，一个世界在等待。本人大学略懂些Matlab，最近在学用Mathematica（这里题主应该是拼错吧）。相比较来说，Matlab缺少的是Mathematica强大的符号计算能力，但是Matlab的功能强大是不用多说的，Mathematica的图形界面更美观，但是在复杂处理的时候输入需要编程，不如Matlab方便，内核的稳定性也有些差距，在数值计算的速度上Matlab也要快一些。所以看你需要多么强大的功能了，如果通过Mathematica比较简单的输入完全满足你的需要，那么就用它吧，我受够了Matlab的丑陋界面了……如果一些比较复杂的应用上，用Matlab要好些，虽然Mathematica也能实现，但是需要复杂的编程来输入，效率比较低。还有，Matlab学起来简单多了 XD发现题主是学计算机的，那么打个比方Matlab是C语言，Mathematica是Lisp。徐浩浩，没有介绍资深外观控来说一二，首先我从高中开始就几乎只用Mathematica，长期以往的习惯甚至是用c/cuda写的独立的科学运算程序的数据都会导入mma处理。现在偶然也会用到python或者直接写OpenGL。主要原因很简单，就是mma比matlab好看……
其次，作为一个OI保送的物理系学生在计算机专业实验室做无人机以及在等体实验室做模拟……我个人接触的东西很多很杂，但是我知道我需要的是一套通用的工具（如python）和一些专用的东西。你说Matlab可以做工程有限元，其实我同时也需要花两个月去自己写一个跑在GPU的有限元，你说matlab可以做很多很多，但是因为他丑。所以我有时候不得不用它却不得不用完后捂着鼻子离开。Matlab的丑不仅仅是ui拙计，就我少量接触而言，语言风格庞杂混乱，根本不是一门严谨的编程语言，虽然我也很讨厌mma 有时候过于啰嗦（主要是用于约定格式的符号太多……）而且缩进起来语法高亮下一点都不如python或者java规整好看。但是mma的语言至少是一门严谨的函数式编程语言（我也试过用mma封装oop……那效率惨不忍睹）。至少你可以把mma偶尔当Haskell玩（虽然没有Haskell的模式匹配）或者当lisp折腾（我恨lisp的括号），心情好了他是会问你电脑要gpu的python（巨费电），顺便写个微分方程作业做个网格划分或者折腾点社交分析。作为心情不好就碰各种语言的强迫症，matlab连文件名都可以不带括号不能忍！另外是对客户端的评判，mma的ui清新太多…表示理想的编程环境就该只有一个文本框，剩下的你要他出来他出来，不需要滚远。而mma则是图文并茂了。图像处理啊，各种分析折腾啊，虽然不使用，但在码opencv之前当个测试器也很赞啊……py cv就没有mma sexy…虽然确实快了那么一点（几个数量级）也说说mma的问题吧，至少很多时候我个人在mma上会搞得语言混乱…因为写代码时候从来不是把它当正经的代码写……没有vim模拟器又不喜欢调subl/vim也是图个满屏幕\sigma好看……再加上mma的格式符号确实不讨巧…就乱七八糟……于是是真当绘图板用了。而且看过一点点mma和c的接口…属于看了第一眼就不想看第二眼的api类型（比jni一还烦人）…结论是我宁可把数据导出文件或者用python+scipy……还有就是mma的绘图确实质量好观察容易，但那个效率………我Haswell i7 +GT 750m表示很捉急啊。其次是MMA的并行虽然已经有了（比如ParallizeMap就是我很喜欢的玩意，很MapReduce的feel，很赞哦…）。但是智能度还能提升，而且CUDA support不多，这边我不知道matlab怎么样。。。总之呢，mma更像一个sexy girl，待你去调节，matlab是个中年大叔了…虽然在数值确实比mma好一些（主要是…咳咳……盗版的包多），但是谁愿意…嗯天天捡肥皂呢。最后，鄙视一切用盗版还骂软件的（包括我自己）以后收入了一定买正版Mathematica题外话……要不是Wolfram写了mma这么叼的东西，他那个元胞自动机和宇宙等价的理论确实…民科……不过在计算物理课学到元胞自动机可以解N-S方程，或者波什么的……确实给wolfram他老人家跪了。没想到当年在霍金他老人家书里面看到的小玩意还能这么叼…匿名用户http:///question/.htmlmatlab在实际工程应用上的优势是非常巨大的，在工程上，matlab最大的用途就是进行模拟分析，而数学分析只是其庞大功能的其中一种。但是要知道，matlab之所以提供600多函数的数学模型，是因为在工程计算中，确实会用到这些模型。比如说，有限元分析，这就必须要有强大的数学分析能力，才能完成。总的来说，对于初级应用，matlab的应用范围要远远比mathematica要广，使用的人数也非常多，因为在绝大多数情况下，我们或者很多非专业人员是需要一个软件直接提供一个直观的计算结果或者模拟结果的。这就是matlab的优势。mathematica的实际应用范围比matlab要小，但是不是说mathematica就比matlab要差。两者的侧重不一样。从名字上，就可以知道，mathematica是一款计算功能极其卓越的软件，不仅可以提供常规所有函数的数学模型，而且可以进行深度计算。其数学模型分析方面的能力是matlab远远不可比及的。只是mathematica在工程应用和模拟分析的方面就显然要比matlab要稍逊一筹了。所以软件无高低，只是侧重不同，对于学校这个级别的数学建模，是不会用到深度计算的。所以你老师推荐你用matlab只是说，他比较熟悉matlab，或者matlab的通用性比较好（除非你打算一个人包干），这样方便协作。毕竟matlab使用的人数更多。但是对于mathematica而言，做数学建模正是它的特长，mathematica的数分能力可以说是各个软件之首，如果你擅长mathematica，我个人建议你完全可以使用mathematica参加比赛。最后，强调的是，这两个软件都是非常卓越的，用伟大来形容也不过分，也今天我们很多基础学科都到了瓶颈期。而这两个软件是最有可能成为将来这些学科突破的开路先锋。所以不存在谁更强的说法，重要的是应用的人以及应用的方式方法。合理的建模和分析模式都会取得同样的结果。刘纬要是纯数值分析，那肯定是Mathematica，但是一般你要用到一些模拟之内的东西还是推荐Matlab，个人对Matlab也比较有感情知乎用户，盲目流动人口科学家用Mathematica，工程师用Matlab知乎用户没用过mathematics，不过我们老师都是用它来推导很复杂的公式的。比如非线性方程的数值解。所以感觉这个应该偏数学一点Terrain Shen有的人说的玄乎玄乎的，这么说吧，推公式的时候只能用mathematica，然后MATLAB启动太慢我受不了的时候用mathematica，其他的功能没什么大区别，当然，MATLAB画图要丑一些。yatou xiao那为啥Mathematica在中国的市场推广没有matlab做的好呢？匿名用户作为一个接触Matlab只有两年多的土木男弱弱的表示，Matlab不是你们数学界的大神们开发出来给我们工科屌丝搬砖用的么？怎么你们搞数学的也要搞这个？难不成题主说的数学分析是数值分析？哈哈哈哈给理科生回复评论好害羞［掩面逃走］知乎用户我来补下楼上。一般学数学，用mathmatic学技术，用matlabHoyeung Wong，In search of data-driven marketing我是自己编写数学应用app的，从分析运算，到统计再到视觉化。用B或C自己写程序有助于理解数学概念，而且可以突破现有工具的短板。San Zhang啊，我一直以为用纸和笔做数学分析，比较专业。Matlab是用来画图的吗……好吧，估计都没有人来折叠我了。燕家猫，You just got slapped两者在逻辑和使用领域有很大的区别。可能和有些人的理解相反，我认为MATLAB在科学领域应用更多，而mathematica更适合于工程（师玩）。如果题主说的数学分析是数值分析的话，MATLAB严格优于Mathematica。如果指解析解的话，毫无疑问正好相反。因为它们的目标就是不同的。而且好像没有什么相同。。随着两款软件的升级，功能上出现了很多重叠。尤其mathematica引入了很多吸引人眼球的元素。在内置函数和语法的设计上更是别具匠心。敢说自己是OO的functional programming language真是让wolfram大民科的逼格高了N个档次。。抛开两者丰富的工具箱和效率不论，单谈语言特性。MATLAB的强大之处在于矩阵运算表示的简洁（相比之下mathematica的矩阵是链表的链表）。比方说，一行代码就可以对数据矩阵做标准化（0均值，单位方差）m = (m - repmat(mean(m),length(m),1))./repmat(std(m),length(m),1)这对做统计和智能相关的人来说十分贴心。因此，很多算法在设计的初期都是用matlab做的demo。比如hdp和spectral clustering。水涨船高，现在matlab成了很多学者跑实验的必需工具，同时也是各高校机器学习，多元统计分析，优化算法等课程的教学利器。Mathematica的强大之处是解析运算，另外支持任意精度。但这在研究领域是很无力的。在我的经验里Mathematica不是个独立的语言。只是一个功能繁多，界面新颖的计算器。没错它可以做很多cool stuff，在图像处理应用上我还是挺有体会的。给内置函数穿上functional的外衣，可谓是程序员最clever的玩具之一。比如说，画个圆：Mathematica:Graphics[{{Thickness[.03], Circle[]}, (* other stuff... *)}]MATLAB:R = linspace (0, 2*pi, 1000);x1 = 9*cos (R);y1 = 9*sin (R);plot (x1, y1, ' b', ' linewidth', 8, ' color', ' k')但是它也仅限于做这些cool stuff罢了。它是我做数学分析时偷懒的工具，但它并没有教会过我任何算法。它也不适于开发较大的项目。我没见过有人基于mathematica做过什么流行的工具，网上的资源也只是内部社区上的一些代码段。从一个使用者的角度说，Mathematica的界面还是相当友好且有创意的。。然而一直在interactive mode下工作的后果就是，我离开IDE就不会写代码了。。
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原始语言：Uniform norm；台灣：均勻範數；大陆：一致范数； 当前用字模式下显示为→一致范数
原始语言：Uniform space；台灣：均勻空間；大陆：一致空间； 当前用字模式下显示为→一致空间
原始语言：Union；台灣：聯集；大陆：并集； 当前用字模式下显示为→并集
原始语言：Unitary space；台灣：么正空間；大陆：酉空間； 当前用字模式下显示为→酉空間
原始语言：Unitary group；台灣：么正群；大陆：酉群； 当前用字模式下显示为→酉群
原始语言：Unitary matrix；台灣：么正矩陣；大陆：酉矩阵； 当前用字模式下显示为→酉矩阵
原始语言：Variance；大陆：方差；台灣：變異數； 当前用字模式下显示为→方差
原始语言：Bayes' theorem；大陆：贝叶斯定理；台灣：貝氏定理； 当前用字模式下显示为→贝叶斯定理
原始语言：Vector；大陆：矢量；台灣：向量； 当前用字模式下显示为→矢量
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MATLAB是MATrix LABoratory的缩写，是一款由美国公司出品的商业。MATLAB是一种用于开发、、以及的高级技术计算语言和。除了、绘制函数/数据图像等常用功能外，MATLAB还可以用来创建及与调用其它语言（包括，和）编写的程序。
尽管MATLAB主要用于数值运算，但利用为数众多的附加工具箱（Toolbox）它也适合不同领域的应用，例如控制系统设计与分析、图像处理、信号处理与通讯、金融建模和分析等。另外还有一个配套软件包，提供了一个可视化开发环境，常用于系统模拟、动态/嵌入式系统开发等方面。
1970年代末到80年代初，时任（）教授的克里夫·莫勒尔（）为了让学生更方便地使用及（需要通过FORTRAN编程来实现，但当时学生们并无相关知识），独立编写了第一个版本的MATLAB。这个版本的MATLAB只能进行简单的矩阵运算，例如矩阵转置、计算行列式和本征值，此版本软件分发出大约两三百份。
1984年，杰克·李特（）、克里夫·莫勒尔和斯蒂夫·班格尔特（）合作成立了MathWorks公司，正式把MATLAB推向市场。MATLAB最初是由莫勒尔用FORTRAN编写的，李特和班格尔特花了约一年半的时间用C重新编写了MATLAB并增加了一些新功能，同时，李特还开发了第一个系统控制工具箱，其中一些代码到现在仍然在使用。C语言版的面向系统的MATLAB 1.0在举行的IEEE決策与控制会议（IEEE Conference on Decision and Control）正式推出，它的第一份订单只售出了10份拷贝，而到了现在，根据MathWorks自己的数据，目前世界上100多个国家的超过一百万工程师和科学家在使用MATLAB和Simulink。
1992年，学生版MATLAB推出；1993年，版MATLAB面世；1995年，推出版。
MATLAB的主要提供以下功能：
可用于技术计算的高级语言
可对代码、文件和数据进行管理的开发环境
可以按迭代的方式探查、设计及求解问题的交互式工具
可用于线性代数、统计、傅立叶分析、筛选、优化以及数值积分等的数学函数
可用于可视化数据的二维和三维图形函数
可用于构建自定义的图形用户界面的各种工具
可将基于MATLAB的算法与外部应用程序和语言（如C、C++、Fortran、Java、COM以及Microsoft Excel）集成的各种函数
MATLAB的一个重要特点是可扩展性。作为Simulink和其它所有MathWorks产品的基础，MATLAB可以通过附加的工具箱（Toolbox）进行功能扩展，每一个工具箱就是实现特定功能的函数的集合。MathWorks提供的工具箱分以下几大类：
数学和优化
统计和数据分析
控制系统设计和分析
信号处理和通讯
测试和测量
金融建模和分析
应用程序部署
数据库连接和报表
分布式计算
这些工具箱大多是用开放式的MATLAB语言写成，用户不但可以查看源代码，还可以可根据自己的需要进行修改以及创建自定义函数。此外，常有用户在发布自己编写的MATLAB程序或工具箱，供他人自由下载使用。
MATLAB语言是一种交互性的数学脚本语言，其语法与C/C++类似。它支持包括逻辑（boolen）、数值（numeric）、文本（text）、函数柄（function handle）和异质数据容器（heterogeneous container）在内的15种数据类型，每一种类型都定义为矩阵或阵列的形式（0维至任意高维）。
执行MATLAB代码的最简单方式是在MATLAB程序的命令窗口（Command Window）的提示符处（&& ）输入代码，MATLAB会即时返回操作结果（如果有的话）。此时, MATLAB可以看作是一个交互式的数学，简单来说，一个功能强大的“计算器”。MATLAB代码同样可以保存在一个以.m为后缀名的文本文件中，然后在命令窗口或其它函数中直接调用。
MATLAB的变量名字跟许多程序语言一样，严格区分大小写，例如，var、VAR和Var是三个不同的变量。另外，MATLAB中变量名字必须以字母为首字母，3var、_var等是非法的变量名。 变量由赋值运算符（=）定义. MATLAB是的，这意味着变量可以在未定义其类型的情况下赋值并且变量的类型也可以改变，除非将变量看做是符号对象。变量值可以取自，计算中的其他变量的值，或某一函数的输出。例如：
&& x = 'hat'
&& x = [3*4, pi/2]
12.0000 1.5708
&& y = 3*sin(x)
-1.6097 3.0000
MATLAB的意思是"矩阵实验室"，因此它提供了许多创建向量，矩阵和多维数组的便捷的方式。在MATLAB自己的语言中，一个向量（vector）指的是一维（1×N或N×1）矩阵，在其他语言中通常被叫做数组（array）。 矩阵（matrix）通常指的是2-维数组，例如m×n数组其中m和n大于或等于1。多维数组通常指的是维数大于2的数组。
需要注意的是，虽然MATLAB用C语言重写，但是在矩阵存储方式上却和FORTRAN保持一致，两者使用的均为列优先存储，而非行优先存储。在进行较大的矩阵运算时，这一差别对性能的影响是不应忽略的。
MATLAB提供了定义简单数组的简单方式，使用语法: 初值:增量:终值。例如:
&& array = 1:2:9
定义了一个名为array的变量(或向已存在的变量array赋予一个新值)，其值为包含1, 3, 5, 7, 9的一个向量。即数组由1开始（初值），每次以增量2 (增量)递增，当达到9 (终值)时停止。
&& array = 1:3:9
在该语法中增量可被省略（这样仅剩一个冒号），这时增量采用默认值1。
&& ari = 1:5
由于默认增量为1，上面的语句对变量ari用1, 2, 3, 4, 5的向量赋值。
在MATLAB内定义矩阵同样很简单，例如：
&& M = [1,2,3;4,5,6;7,8,9]
利用MATLAB的符号数学工具箱（Symbolic Math Toolbox）可以进行代数或符号运算，如分解多项式因子和解代数方程：
&& syms x y
&& A=x^3-3*x^2*y+3*x*y^2-y^3;
&& factor(A)
把多项式简化成了。
&& solve('x^2 - 2*x - 4 = 0')
1 - 5^(1/2)
5^(1/2) + 1
求得方程的两个解为和。
MATLAB中常用的绘图命令是plot，例如描绘一个在[-4,4]区间内的正弦函数：
&& x = -4:0.05:4;
&& y = sin(x);
&& plot(x,y)
利用plot命令也可以在同一幅图中描绘多个函数图形：
&& x = 0:.01:2*pi;
&& y1 = sin(x);
&& y2 = sin(2*x);
&& y3 = sin(4*x);
&& plot(x, [y1; y2; y3])
&& legend('y=sin(x)', 'y=sin(2x)','y=sin(4x)')
用MATLAB的画图命令可以生成复杂的三维图形：
&& t = linspace(0, 2*pi, 512);
&& [u,v] = meshgrid(t);
&& a = -0.4; b = .5; c = .1;
&& x = (a*(1 - v/(2*pi)) .* (1+cos(u)) + c) .* cos(n*v);
&& y = (a*(1 - v/(2*pi)) .* (1+cos(u)) + c) .* sin(n*v);
&& z = b*v/(2*pi) + a*(1 - v/(2*pi)) .* sin(u);
&& surf(x,y,z,y)
&& axis off
&& axis equal
&& colormap(hsv(1024))
&& shading interp
&& material shiny
&& lighting phong
&& camlight('left', 'infinite')
&& view([-160 25])
到7.1版为止，MATLB的释放编号均以数字来命名，例如R7，R12.1，R14 SP1等；从7.2版开始，释放编号以年份来命名，每年3月份推出的用a表示，9月份推出的则以b表示，例如R2006a代表2006年3月推出的版本，R2009b指2009年下半年推出的版本：
MATLAB 1.0
MATLAB 3.5
MATLAB 4.2c
MATLAB 5.0
MATLAB 5.1
MATLAB 5.1.1
MATLAB 5.2
MATLAB 5.2.1
MATLAB 5.3
MATLAB 5.3.1
MATLAB 6.0
MATLAB 6.1
MATLAB 6.5
MATLAB 6.5.1
MATLAB 6.5.2
MATLAB 7.0.1
MATLAB 7.0.4
MATLAB 7.1
MATLAB 7.2
MATLAB 7.3
MATLAB 7.4
MATLAB 7.5
MATLAB 7.6
MATLAB 7.7
MATLAB 7.8
MATLAB 7.9
MATLAB 7.10
MATLAB 7.11
MATLAB 7.12
MATLAB 7.13
MATLAB 7.14
Maple是Waterloo Maple Inc.（简称Maplesoft）开发的商业计算机代数系统，用于快速计算、开发设计表单、教学基本概念或建立高保真模拟模型等。最新版本是2012年6月发布的第16版，分Student（学生版）、Academic（高校版）、Professional（专业版）和Personal（个人版）。
Mathematica是开发的技术运算软件，开发工作现由Wolfram Research公司负责。最新版本是2010年11月发布的Mathematica 8。
LabVIEW是开发的可视化编程平台，主要用于，和。最新版本是2010年8月发布的LabVIEW 2010。
FreeMat是一个与MATLAB和（IDL）很类似的数值计算平台及程序语言。最新版本是2009年10月发布的FreeMat 4.0
GNU Octave是一种主要用于数值计算的高级语言。它除了提供用数值方法解决线性和非线性问题的命令行界面，还提供了一种与MATLAB大抵兼容的语言。最新版本是2010年1月发布的3.2.4。
Scilab是一个交互性的数值运算平台，主要用于工程和科学应用方面，例如航空航天、汽车、能源、金融、化学、生物、医学、国防等。最新版本是5.3.3。
ScicosLab是由一些曾在INRIA和ENPC参与Scilab开发的研究人员，在Scilab BUILD4版本的基础上开发出來的GTK+版本，它集成了建模/模拟工具Scicos及其它数量众多的工具箱，被认为是“惟一一款可以与商业软件MATLAB/Simulink及MATRIXx/SysstemBuild媲美的开源软件”。最新稳定版本是4.3。
Thomas Haigh.
(PDF). Santa Barbara, California. : (64-65)
(English&).
Cleve Moler.
(PDF). January 2006
. MathWorks .
Schrader, C.B.; Spong, M.W.. . IEEE Control Systems Magazine. Dec. 2004, 24 (6): 56 - 66 . :.
. MathWorks .
. MathWorks中国 .
. MathWorks中国 .
. MathWorks .
. MathWorks .
. MathWorks .
- MATLAB R2009a web interface
：SIMPSA（SA和单纯的组合），洗牌复杂的演化（SCA）和粒子群优化（PSO）。
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