ویرایش: شاید بهترین راه استفاده از C/C ++ برای محاسبه آرایه های بزرگ و لوله گذاری آنها به پایتون باشد. سپس ، می خواهم از VPython برای رندر استفاده کنم.

فرض کنید شما فقط از پایتون (همراه با NumPy) استفاده می کنید. در این حالت ، بسته به اجزای مورد استفاده ، اینکه آیا کتابخانه جبری خطی بهینه سازی شده نصب شده است و چگونه می توان از NumPy بیشترین استفاده را کرد ، سرعت ممکن است کندتر شود.

چند مرحله وجود دارد که می توانید برای سرعت بخشیدن به امور انجام دهید. ابزاری به نام Cython وجود دارد که می توان از آن برای افزودن اعلانات نوع به کد پایتون و اعلام آن به عنوان افزونه پایتون استفاده کرد. اینکه چقدر می توانید از آن استفاده کنید تا حدودی به کد سخت کوش شما بستگی دارد. گونه ها. اعلامیه-اگر اصلاً اظهارنامه اضافه نکنید ، مزایای زیادی نخواهد داشت. Cython همچنین از انواع NumPy پشتیبانی می کند ، اگرچه آنها کمی پیچیده تر از انواع دیگر هستند.

اگر کارت گرافیک صدا دارید و می خواهید در مورد محاسبات GPU اطلاعات کسب کنید ، PyCUDA نیز می تواند به شما کمک کند. (اگر کارت گرافیک Nvidia وجود ندارد ، شنیدم که PyOpenCL در حال توسعه است). من منطقه مشکل شما را نمی دانم ، اما اگر بتوان آن را به عنوان یک مشکل CUDA ترسیم کرد ، باید بتواند عناصر 10^9 شما را به درستی مدیریت کند.

با توجه به اصلاح 2 ، من به شدت از Fortran استفاده می کنم زیرا می توانید از روالهای جبری خطی موجود (Lapack و Blas) استفاده کنید و محاسبات ماتریس بسیار ساده تر از C/C ++ است.

اگر رویکرد C/C ++ را دوست دارید ، من از C استفاده خواهم کرد زیرا ممکن است بخواهید عملکرد ساده ای در رابط کاربری ساده داشته باشید (محاسبات ماتریس معمولاً دارای رابط های ساده و الگوریتم های پیچیده هستند). با این حال ، اگر تصمیم دارید به C ++ بروید ، می توانید از TNT (قالب ابزار دیجیتال قالب ، پیاده سازی C ++ Lapack) استفاده کنید.

مزایای پایتون نسبت به متلب

بسیاری از مردم ترجیح می دهند Python و Matlab را مقایسه کنند و می گویند این یکی بهترین است که سالم تر است. بیایید امروز آن را مقایسه کنیم

بیایید مقایسه ای را با برنامه های مربوطه از 2 انجام دهیم.

یکی ، مزیت پایتون

مهمترین مزیت پایتون در مقایسه با Matlab دو فاقد کلمه است. پذیرش بسیاری از ما اهمیتی نخواهد داد ، اما هنوز در خارج از کشور کنترل دارد

دومین مزیت بزرگ پایتون: منبع باز ، پایتون در همه FLOSS یکی است ، کاربران از پایتون برای توسعه و انتشار برنامه های خود بدون پرداخت هیچ گونه هزینه ای استفاده می کنند. شما اساساً جزئیات الگوریتم محاسبات علمی را تغییر می دهید.

از نظر قابلیت حمل ، بدون شک Matlab به اندازه پایتون خوب نیست. به عنوان یک زبان تفسیری ، پایتون ذاتاً چند پلتفرم است. تا زمانی که مترجم پایتون مربوطه برای پلتفرم ارائه شده باشد ، پایتون می تواند بر روی آن اجرا شود.

کتابخانه غنی و قدرتمند: کتابخانه کلاس زبان پایتون شامل کتابخانه های کلاس برای حل مشکلات مختلف است. استفاده منطقی از کتابخانه های کلاس پایتون و پروژه های منبع باز می تواند عملکردها را به سرعت پیاده کرده و نیازهای تجاری را برآورده کند.

در همان زمان ، پایتون می تواند جهت های زیادی را انجام دهد ، خزیدن ، برنامه های وب ، توسعه برنامه های رومیزی ، تصاویر محاسباتی علمی ، پردازش AI ، که همه آنها ممکن است مورد استفاده قرار گیرند.

دوم ، مزایای Matlab.

1 گرامر انعطاف پذیرتر از پایتون است. Matlab برای نوشتن برنامه ها نیازی به روال معمول ندارد. مرد به اصطلاح مسن فقط یک کلمه به متلب می گوید ، این کار را انجام دهید.

2. ابزارهای محاسبات علمی کامل است. همه متغیرها اشیاء ماتریسی هستند. محاسبات ماتریس بیشتر از حلقه ها استفاده می شود. سرعت تند است. Academia از Matlab به طور گسترده برای شبیه سازی استفاده می کند.

3. پیاده سازی موازی فوق العاده آسان است. parfor و gpuarray خارج از جعبه پیاده سازی می شوند و همچنین جعبه ابزار GPU کل Cuda را بسته بندی می کند.

4. این به تنهایی یک سیستم عملیاتی تانسور ایده آل است و بنابراین اجرای چارچوب یادگیری عمیق ساده است.

نتیجه

برخی از مردم می گویند که تجسم داده ، پایتون به خوبی MATLAB یا R نیست ، و غیره. این نتیجه گیری قبلی است. پایتون دو روش برای تجسم داده ها دارد. یکی از بسته هایی مانند matplotlib ، seaborn ، plotly و غیره استفاده می کند ، افرادی که از قابلیت های تجسم پایتون اطلاع ندارند از آنها شکایت دارند. ؛ دیگری تجسم پشته کامل پایتون است که متکی به جاوا اسکریپت است ، یعنی تجسم جلویی. از نظر تجسم ، قسمت جلویی شکست ناپذیر است.

Matlab بسیار بزرگ است ، 7 ~ 17G ، و حق چاپ کپی رایت گران است ، هزاران تا 10000 ، بنابراین اگر در چین مشغول به کار هستید ، جایگزینی Matlab با پایتون یک مهارت ضروری ضروری است ، که خوب نیست. مشکل با انتخاب بد ، اما انتخاب زیاد فناوری ، شما نمی توانید آن را مقایسه کنید. پایتون منبع باز و رایگان است و محیط زیست کامل است. یک محیط زیست کامل و قدرتمند به شما کمک می کند تا راحت تر شروع به کار کنید (کتاب ، فیلم ، آموزش ، مقاله ، و غیره) ، و راحت تر برای توسعه ، به شما کمک می کند تا جهت اشتغال بیشتری داشته باشید (تجسم ، دفتر ، آزمایش ، عملیات

چکیده: Matlab ، Python و R همه با موفقیت در آموزش اصول ریاضیات و آمار به دانشجویان کالج مورد استفاده قرار گرفته اند. در محیط مبتنی بر داده های امروزی ، مطالعه دانش از طریق تجزیه و تحلیل داده های مقیاس بزرگ ، به ویژه برای فرایندهای شناختی بالاتر و استفاده آماری از داده ها در این محیط غنی از داده ، قانع کننده است. MatLab به آموزش ریاضیات مقدماتی مانند حساب و آمار عادت خواهد کرد. هر دو پایتون و R اغلب تصمیم نمی گیرند که در مورد داده های بزرگ مقیاس تصمیم گیری کنند.

اصول اولیه MatLab

MatLab ممکن است یک زبان برنامه نویسی باشد که عمدتا توسط مهندسان و مفسران داده برای حساب عددی استفاده می شود. هنگام خرید Matlab ، مجموعه ای از جعبه ابزارها در دسترس هستند تا دفاتر مجازی موجود در هنگام خرید را افزایش دهند. Matlab در محیط های یونیکس ، مکینتاش و ویندوز قابل دسترسی است ، اما به دلیل استفاده دانش آموزان از رایانه های شخصی نیز شناخته شده است.

مبانی پایتون

پایتون یکی دیگر از زبان های مصنوعی موجود است که ممکن است توسط مجرب ترین برنامه نویسان و دانشجویان تازه وارد به آن دسترسی داشته و از آن به نحو احسن استفاده کنند. پایتون ممکن است یک زبان برنامه نویسی باشد که ممکن است برای پیش بینی های مهم و جزئی استفاده شود. این می تواند به دلیل تغییرپذیری آن و یک زبان مصنوعی توسعه یافته باشد. این برنامه آموزشی به دلیل کیفیت کارآمد جنبه های برنامه نویسی ، به طور گسترده مورد استفاده قرار می گیرد. پایتون همچنین اشکال زدایی را برای برنامه نویس ساده کرده است زیرا دارای اشکال زدایی داخلی است. پایتون سرانجام به برنامه نویسان کمک کرد تا با عصر خود مولدتر و کارآمدتر شوند و پیشرفت آنها را بهتر کرده است.

مبانی R

R نرم افزاری است که برای اجرای تحقیقات آماری و خروجی گرافیک طراحی شده است. تقریباً می تواند روی هر سیستم نرم افزاری اجرا شود و منبع باز است (The R Foundation، 2017). این در دسترس بودن در سیستم عامل ها به دلیل باز بودن عمومی آن را در سطح MatLab قرار می دهد. با این وجود ، R برتری دارد.

Ceyhun Ozgur 361 در گفتگوهای مبتنی بر جامعه برای جستجوی راههای جدید برای استفاده از برنامه و اشکال زدایی در اصلاحات احتمالی کدگذاری.

مقایسه R با Python هنگام شروع به استفاده از R ، برنامه نویس داده های آنها را به اطلاعات پیش بینی می کند ، با سوء استفاده از زبان فرمول R یک مدل داخلی را اجرا کرده است ، بنابراین می تواند در تولید خلاصه شبیه سازی در آخرین لحظه فراخوانی کند. هنگام شروع به کار با پایتون ، برنامه نویس انتخاب های بیشتری برای انجام و تلاش دارد. این موارد می تواند شامل انتخاب شیوه ای باشد که آنها ترجیح می دهند داده های خود را بخوانند ، از چه ساختار کاملی برای جمع آوری داده های خود استفاده کنند ، از چه بسته یادگیری ماشینی باید سوء استفاده کنند ، و چه اهدافی که جعبه حتی به آنها اجازه می دهد در ورودی قرار بگیرند.

مهندسی متلب در مقابل مهندسی پایتون

کدام زبان برنامه نویسی از نظر مهندس برق بهتر است: Matlab یا Python؟ برخی از موضوعات مطمئناً باعث بحث اپراتورها می شود. به عنوان مثال ، کدام یک از نسلهای قدیمی می تواند جنگهای Endian در دهه 1980 و 1990 را فراموش کند؟ یکی از این ویژگیهای موضوعی که زبانهای برنامه نویسی مختلف مستحق آن هستند. به عنوان مثال ، که از دیدگاه مهندس برق بهترین است:

متلب یا پایتون؟

پاسخ این است که، بستگی دارد. هر دو ابزار قوی هستند (این می تواند چیزی باشد که انتخاب را کمی دشوار می کند) و هر دو دستگاه دارای پشتیبان و اسناد عالی هستند. علاوه بر این ، هر دو بسیار شیک هستند ، در نتیجه بررسی آنها معنی دار است.

بخش قابل توجه بین این کلمات نمونه های تجاری آنها است. صادقانه بگویم ، متلب عزیز است. این هزینه تا حدی گران است که هر سازمانی که در آن کار کرده ام فقط تعداد محدودی مجوز در اختیار داشته است ، که منجر به صف طولانی طراحان جنگل دار شده است که به دنبال مجوز زیر هستند. اما اگر واقعیت گفته شود ، با Matlab ، آنچه را که تهیه می کنید به دست می آورید. علاوه بر این ، با مستندات عالی ، Matlab همچنین یک نوع جعبه ابزار ایده آل را ارائه می دهد.

از سوی دیگر ، پایتون منبع باز است. رایگان است و با حمایت گسترده جامعه همراه است. ترجیح می دهید یا نه ، نرم افزار منبع باز جهت فعلی است. مردم به طور کلی زمینه ها و محدودیت های خود را در پایتون سرمایه گذاری می کنند ، به ویژه در صنعت. افزایش ، دامنه و کاربرد پایتون به این معنی است که پایتون برای بازگشت به مدت طولانی وجود دارد.

پایتون دقیقاً همان کاری را انجام می دهد که اکثر ابزارهای دیگر می توانند انجام دهند ، زیرا موجودات بیشتری آن را برای هر هدف ممکن سفارشی می کنند. آنها حتی با میکرو پایتون برای میکروکنترلرهای برنامه (MCU) با کمی یادآوری پیشنهاد می دهند. یک جامعه منبع باز استثنایی و گسترده از پایتون پشتیبانی می کند. در جنبه منفی ، پایتون دارای برخی مشکلات سازگاری بین 2.7 تا 3. x است. اگرچه این امر اغلب برای افرادی که برنامه های زیرساختی را در 2.7 ایجاد کرده اند ناخوشایند است ، اما برای برنامه های "دور ریختن" (معروف به یکبار مصرف) بحث برانگیز نیست.

آیا Matlab بهتر از پایتون است؟

پایتون ممکن است یک زبان برنامه نویسی چند پلتفرمی باشد. این یک کلمه برنامه نویسی سطح بالا است که نسخه ، کامپایل ، تعاملی و شی گرا را با هم ترکیب می کند. در ابتدا برای نوشتن دیالوگ های خودکار (پوسته) طراحی شده بود
https://news.akhbarrasmi.com/news/140004255329716836/%D9%86%D8%B1%D9%85-%D8%A7%D9%81%D8%B2%D8%A7%D8%B1-%D9%85%D8%AA%D9%84%D8%A8-%DA%86%DB%8C%D8%B3%D8%AA/

با استفاده از MATLAB ، می توانید:

از برنامه ها و ابزارهای تجسم برای شکل گیری ، اصلاح و تحلیل معماری های یادگیری عمیق استفاده کنید.

از برنامه دستگاه برای پیش پردازش اطلاعات و علامت گذاری خودکار مقدار واقعی تصویر ، فیلم و داده های صوتی استفاده کنید.

الگوریتم های NVIDIA ® GPU ، ابر و منابع مرکز داده را بدون نیاز به برنامه نویسی خاص تسریع کنید.

با کاربران با چارچوب های پشتیبانی شده مانند TensorFlow ، PyTorch و MxNet همکاری کنید.

برای شبیه سازی و آموزش رفتار سیستم پویا از یادگیری تقویتی استفاده کنید.

تولید آموزش مبتنی بر شبیه سازی و آزمایش داده ها از مدل های سیستم های فیزیکی MATLAB و Simulink.

تصویر ، آمار و داده های متنی را تهیه و برچسب گذاری کنید.

استفاده از برنامه های کاربردی MATLAB خاص می تواند زمان مورد نیاز برای پیش پردازش و حاشیه نویسی مجموعه داده های داده های صوتی ، تصویری ، تصویری و متنی را به میزان قابل توجهی کاهش دهد. زمان بندی های مختلف را همگام سازی کنید ، نقاط داخلی را با درون یابی جایگزین کنید ، تصویر را تار کنید و سیگنال های نویز را فیلتر کنید. از برنامه های تعاملی برای برچسب زدن ، تنظیم و شناسایی ویژگی های اساسی و استفاده از الگوریتم های داخلی برای خودکارسازی فرآیند برچسب زنی استفاده کنید.

طراحی ، آموزش و ارزیابی مدلها.

با مجموعه ای کامل از الگوریتم ها و مدل های از پیش تعیین شده شروع کنید و بنابراین از برنامه Deep Network Designer برای ایجاد و اصلاح مدل های یادگیری عمیق استفاده کنید. از مدلهای یادگیری عمیق برای حل مشکلات مربوط به حوزه بدون نیاز به ایجاد معماری پیچیده شبکه از ابتدا استفاده کنید.

از تکنیک های مناسب برای جستجوی ساده ترین پارامترهای شبکه استفاده کنید و از جعبه ابزار محاسبه موازی و GPU های NVIDIA با کارایی بالا برای تسریع این الگوریتم های فشرده محاسباتی استفاده کنید. از ابزارهای تجسم در MATLAB و تکنیک هایی مانند Grad-CAM و حساسیت انسداد برای دستیابی به بینش مدل خود استفاده کنید. از Simulink برای سنجش تاثیر مدلهای آموزش عمیق آموزش دیده بر عملکرد سطح سیستم استفاده کنید.

آیا متلب سخت تر از پایتون است؟

تمایز بین پایتون و متلب اغلب یک نگرانی مهم است. در سراسر جهان علمی و آماری بیشتر آشنا شده است. به همین دلیل است که محیط های محاسباتی فنی در دهه گذشته محبوبیت بیشتری پیدا کرده اند. این محیطها برای دانشمندان و مهندسان انعطاف پذیری بیشتری می طلبد.

اگر در مورد مدل سازی و شبیه سازی با استفاده از Python و MATLAB® جدی هستید ، روی این پیوند وابسته کلیک کنید

مانند هیچ زبان برنامه نویسی دیگری در جهان. این زبانها همراه با بهترین زبانهای فرمان ، یک جعبه ابزار قدرتمند ارائه می دهند. مهمترین نکته قابل توجه در مورد این زبان های برنامه نویسی این است که شما می توانید هر آنچه را که در این سخنرانی ها به طور موثر محاسبه می کنید تجسم کنید. امروز من در حال بازدید هستم تا تفاوت مهم بین Python و Matlab را با شما در میان بگذارم.

پایتون ممکن است یک زبان مصنوعی عمومی باشد. شما پایتون را روی هر داربستی اجرا می کنید. قصد دارد پایتون مستقل از پلتفرم باشد. پایتون اولین نحوی ساده را ارائه می دهد. این بدان معناست که شما قادر خواهید بود به راحتی در این زبان مصنوعی کدگذاری کنید.

به غیر از این ، اگر کسی جدا از کار بر روی کد پایتون شما ، به سرعت کد را می خواند و ضمیمه می کند. این تنها زبان اشاره در دهه گذشته است و شما می خواهید برخی خطوط سیستم را در مقایسه با جاوا و C ++ برای انجام هر کاری بنویسید.

پایتون با ANSI C. قابل حمل نوشته شده است ، بنابراین شما سیستم را بر روی هر نرم افزاری ، از جمله Mac OS ، Windows ، Linux و موارد دیگر ، کامپایل و کار می کنید. این پلت فرم را به طور مشابه به طور کامل هدایت می کند. پایتون به شما امکان انعطاف پذیری برای کد نویسی در محیطی بسیار مختلط را می دهد.

پایتون ممکن است یک زبان برنامه نویسی سطح بالا باشد و بسیار شبیه MATLAB است. این نوع پویا و مدیریت یادآوری خودکار را فراهم می کند. همانطور که قبلاً بحث کردم ، پایتون اولین نحوی ساده را ارائه می دهد. این بدان معناست که شما به راحتی ایده های خود را به زبان برنامه نویسی تبدیل می کنید.

اگر مجوز رایگان پایتون را دریافت کرده اید ، می توانید کتابخانه ها ، برنامه ها و فرهنگ لغت ها را دریافت کنید. این به شما کمک می کند تا اهداف نامحدود را به شیوه ای منظم تحقق بخشید. به طور مشابه با مجموعه ای از ماژول ها کار می کند که شروع سریع با پایتون را برای شما آسان می کند

(توجه: ممکن است از محصولات/خدماتی که روی آنها کلیک می کنید ، کمیسیون دریافت کنیم. این هیچ هزینه اضافی برای شما ندارد.)

فهرست مطالب

آیا ارزش یادگیری متلب در سال 2020 را دارد؟

یادگیری عمیق Matlab در مقابل پایتون

آیا متلب سخت تر از پایتون است؟

Matlab در مقابل r در مقابل Python.

مهندسی متلب در مقابل مهندسی پایتون

آیا Matlab بهتر از پایتون است؟

آیا Matlab کندتر از پایتون است؟

مزایای پایتون نسبت به متلب

نتیجه

MATLAB در دسترس ترین و پربارترین محیط محاسباتی برای فناوران و دانشمندان است. این شامل زبان MATLAB ، تنها زبان برنامه نویسی برتر اختصاص داده شده به محاسبات علمی و فنی است. در مقابل ، پایتون یک زبان برنامه نویسی عمومی است.

پایتون ، طبق تعریف ، یک زبان برنامه نویسی است. رایج ترین پیاده سازی در C (معروف به CPython) است و در درجه اول با عنوان "پایتون" شناخته می شود. به غیر از زبان برنامه نویسی و مترجم ، پایتون نیز شامل یک کتابخانه استاندارد طولانی است. این کتابخانه به طور کلی برنامه نویسی شده است و شامل ماژول هایی برای سیستم عامل ، بافت ، ساختارها ، پایگاه داده ها و غیره است.

برای شروع کسب و کار مکانیک MATLAB ، روی این پیوند وابسته کلیک کنید.

Matlab یک محیط محاسبات عددی تجاری و گویش برنامه نویسی است. مفهوم Matlab به کل بسته از جمله محیط رشد یکپارچه (IDE) اشاره دارد. کتابخانه استاندارد از قابلیت برنامه کلی بسیار بهتری برخوردار نیست ، اما شامل جبر ماتریسی و یک کتابخانه کامل برای پردازش و طرح ریزی داده ها است.

اگرچه Matlab دارای مزایایی مانند موارد ذکر شده در بالا است ،

بحث های قوی و بحث انگیز برای انتخاب پایتون را در زیر بشنوید]]> 2021-09-04T23:49:35+04:30

مربیان دوره های مهندسی مکانیک را با استفاده از MATLAB و Simulinkby بر اساس مطالب درسی موجود ، آموزش های onramp و نمونه کد آموزش می دهند. مربیان می توانند از اسکریپت های متلب زنده برای ایجاد سخنرانی هایی استفاده کنند که متن توضیحی ، معادلات ریاضی ، کد و نتایج را ترکیب کند. مثالهایی برای نشان دادن کاربرد MATLAB و Simulink در تجزیه و تحلیل مشکلات پویایی سیستم ، مکانیک مهندسی ، مدل سازی ریاضی و طراحی مبتنی بر مدل ارائه شده است.

در زیر نمونه ای از برنامه های درسی ، کتاب های درسی ، فیلم های آموزشی ، آزمایشگاه های آنلاین و ابزارهای اضافی برای آموزش دروس مهندسی مکانیک با متلب و سیمولینک آمده است.

مواد قابل بارگیری دوره های آموزشی برای کمک به توسعه و تقویت برنامه درسی

سیستم های Mass-Spring-Damper

اولین دوره مکانیک جامد (انگلیسی و ایتالیایی)

]]> 2021-08-18T11:41:50+04:30

معرفی MATLAB
MATLAB از MathWorks یک بسته نرم افزاری بسیار قدرتمند است که دارای ابزارهای داخلی بسیاری برای حل مشکلات و توسعه تصاویر گرافیکی است. MATLAB یک فرم کوتاه از MATrix LABoratory است. به این دلیل نامیده می شود که عنصر داده اصلی آن یک ماتریس است که از نظر ریاضی چیزی جز یک آرایه نیست. MATLAB در اصل یک نرم افزار برای محاسبات عددی است که می تواند برای محاسبات ریاضی ، مدل سازی و شبیه سازی ، تجزیه و تحلیل داده ها و پردازش ، تجسم و گرافیک و توسعه الگوریتم استفاده شود. این یک زبان برنامه نویسی سطح بالا و محیط تعاملی برای محاسبه عددی ، تجسم و برنامه نویسی است. MATLAB ابزارهایی برای حل مشکلات و توسعه تصاویر گرافیکی با استفاده از توابع داخلی برای انجام بسیاری از عملیات ارائه می دهد. این نرم افزار همچنین شامل یک محیط توسعه یکپارچه و همچنین ساختارهای برنامه نویسی رویه ای و شی گرا است.

MATLAB در اصل یک نرم افزار برای محاسبات علمی و عددی است. این مجموعه کامل از توابع داخلی برای انواع مختلف محاسبات و بسیاری از جعبه ابزار دارد. این شامل دستکاری های ماتریس عملکرد و تفسیر گرافیکی توابع و داده ها است که به سمت رشته های تحقیقاتی خاص هدایت می شود. محاسبات روش عددی شامل محاسبه آمار ، معادلات دیفرانسیل جزئی ، بهینه سازی و تجزیه و تحلیل داده ها است. با استفاده از کتابخانه عملکردی قدرتمند داخلی که MATLAB ارائه می دهد ، امکان پیاده سازی الگوریتم ها ، ایجاد رابط کاربری و تولید نمودارها وجود دارد. علاوه بر این ، اگر اهل برنامه نویسی هستید ، می توانید راه حل های ریاضی سفارشی را با استفاده از زبان هایی مانند C ، C ++ ، جاوا و حتی FORTRAN ، که یک زبان برنامه نویسی علمی محبوب در اواخر دهه 80 بود ، توسعه دهید. MATLAB به کاربران امکان می دهد تجزیه و تحلیل را روی مجموعه داده های بزرگتر انجام دهند و تا خوشه ها و ابرها را افزایش دهند. کد متلب را می توان با زبان های دیگر ادغام کرد و به کاربران امکان می دهد الگوریتم ها و برنامه های کاربردی را در سیستم های وب ، سازمانی و تولیدی به کار گیرند.

اگرچه زبان برنامه نویسی MATLAB دارای قابلیت های گسترده ای است که برای جامعه علمی و ریاضی بسیار مفید است ، اما دارای منحنی یادگیری نسبتاً ملایمی است. این کد بسیار جمع و جور و خواندنی را ارائه می دهد که بسیار شبیه معادلات ریاضی مورد نیاز برای حل مسئله موجود است. این یکی از دلایلی است که باعث می شود MATLAB یک زبان بسیار رایج برای محاسبات فنی باشد که توسط دانشجویان ، مهندسان و دانشمندان در دانشگاه ها ، موسسات تحقیقاتی و صنایع سراسر جهان مورد استفاده قرار می گیرد.

محیط متلب
امروزه MATLAB یک ابزار بسیار محبوب و ضروری است که در دانشگاه ها و کالج ها برای دوره های مقدماتی و پیشرفته ریاضیات ، علوم و به ویژه مهندسی استفاده می شود. MATLAB همچنین می تواند برای اقتصاد استفاده شود. در صنعت از نرم افزار در تحقیقات ، توسعه و طراحی استفاده می شود. برنامه استاندارد MATLAB دارای ابزار (توابع) است که می تواند برای حل مشکلات متداول مورد استفاده قرار گیرد. علاوه بر این ، MATLAB دارای جعبه ابزار اختیاری است که مجموعه ای از برنامه های تخصصی است که برای حل انواع خاصی از مشکلات طراحی شده است.

محیط MATLAB شامل اجزای زیر است:
زبان متلب: زبان متلب یک زبان برنامه نویسی سطح بالا است. دارای دستورات جریان کنترل ، ساختار داده ها ، ویژگی های برنامه نویسی شی گرا و ارائه ورودی و خروجی است. بسته MATLAB دارای کتابخانه های پیچیده برای عملیات ماتریسی ، روش های عددی عمومی و ترسیم داده ها است.

MATLAB Handle Graphics: Handle Graphics مفهومی است که MATLAB از آن برای برخورد با تمام گرافیک های MATLAB استفاده می کند. دارای دستورات سطح بالا برای تجسم داده های دو بعدی و سه بعدی است. دسته ها می توانند صحیح یا شناور p باشند

bit.ly/3hVyMtM

]]> 2021-08-06T15:59:22+04:30
در این مقاله ، شما می آموزید که چگونه:

تفاوت های استفاده از MATLAB در مقابل پایتون را ارزیابی کنید
محیطی را برای پایتون تنظیم کنید که اکثر توابع MATLAB را کپی کند
اسکریپت ها را از MATLAB به پایتون تبدیل کنید
از مشکلات رایجی که ممکن است هنگام تغییر از MATLAB به پایتون داشته باشید ، خودداری کنید
کدی بنویسید که مانند پایتون به نظر برسد و احساس شود
پاداش رایگان: برای دسترسی به راهنمای منابع NumPy رایگان که شما را به بهترین آموزش ها ، فیلم ها و کتابها برای ارتقا مهارت های NumPy خود راهنمایی می کند ، اینجا را کلیک کنید.]]> 2021-07-23T16:30:43+04:30 نمودار موجود در شکل ویژگی ها و قابلیت های اصلی MATLAB را نشان می دهد.

ویژگی ها و قابلیت های اصلی MATLAB
توابع داخلی MATLAB ابزارهای بسیار خوبی را برای محاسبات جبری خطی ، تجزیه و تحلیل داده ها ، پردازش سیگنال ، بهینه سازی ، حل عددی معادلات دیفرانسیل معمولی (ODE) ، کوادرات و بسیاری از انواع دیگر محاسبات علمی فراهم می کند.
https://www.mathworks.com/discovery/what-is-matlab.html

]]> 2021-07-16T21:39:00+04:30  

برای ارزیابی خصوصیات مواد برای کاربردهای خاص ، استفاده از آزمون آزمایشی متناسب با وضعیت برنامه به بهترین شکل ممکن ضروری است. به منظور ارزیابی خسارات ضربه به مواد و سیستم ، ابزار خاصی برای تجهیزات لازم است. تفنگ گاز کارآمدترین و رایج ترین ابزار برای شبیه سازی تهدیدات بالستیک و آسیب رساندن آنها به مواد محافظتی مانند زره پوش است. هدف کار ما طراحی و ساخت یک اسلحه گازی است که از یک گاز فشار بالا (هلیوم) برای شلیک گلوله های با جرم های مختلف در محدوده سرعت 25m / m - s 1000 m / s یعنی محدوده بالستیک استفاده کند. این برای مهندسان مکانیک بسیار ابتکاری است.

در یک کشور مملو از مناطق عقب مانده با دسترسی آب تمیز کم و یا بدون دسترسی ، سیستم تصفیه آب با نیروی انسانی نه تنها به عنوان یک تسکین بلکه یک راه حل جامع طراحی شده است. مکانهایی که از راه دور و منزوی هستند ، مانند خانه های خارج از شبکه ، کلبه های تابستانی ، مناطق بیابانی و اردوگاه با منبع تغذیه محدود یا فاقد منبع تغذیه ، بهترین گزینه برای استفاده در این پروژه ها است. سیستم تصفیه آب با انرژی انسانی یک سیستم مکانیکی است که می تواند آب آلوده به شدت را برای مصرف انسان از طریق پدال انسان تصفیه کند. این طرح از قدرت پدال برای هدایت فرآیند فیلتراسیون غشایی استفاده می کند که غشای فیلتراسیون اسمز معکوس است. این می تواند به اندازه خلوص 0.001 میکرون برسد. آب منبع تصفیه شده ، ممکن است حاوی مواد جامد محلول ، ترکیبات آلی و آلاینده های بیماری زا نیز باشد. سیستم پس از 20 دقیقه کار تولید تقریباً. 10 لیتر آب ، می تواند تمام سطوح موجود باکتریها را از آب ، و ~ 94 of از جامد محلول را از بین ببرد. این سیستم تنها به غشاهای اسمز معکوس وابسته نیست و از سیستم قبل از فیلتراسیون برای از بین بردن تمام ذرات بزرگ برای محافظت از غشاهای حساس استفاده می کند.

مواد کامپوزیت یک زمینه در حال ظهور است. استفاده از این مواد روز به روز در حال افزایش است. دلایل اصلی استفاده گسترده از آنها خواص خوب آنها است. یکی از مهمترین خواص مقاومت در برابر ضربه بسیار زیاد آن است. مقاومت ضربه کامپوزیت ها با پارامترهای مختلف مانند هندسه ضربه ، سرعت ضربه و غیره متفاوت است. ما قصد داریم ماشین تست ضربه کم سرعت بومی را طراحی و تولید کنیم که برای آزمایش مقاومت ضربه مواد کامپوزیت استفاده می شود. طراحی و مشخصات دیگر مطابق با استاندارد ASTM D7136 است. در این آزمایش قطره ضربه بر روی نمونه قرار می گیرد و پس از ضربه زدن دارت در حال سقوط برمی گردد. مکانیسم ضبط برگشت باعث می شود تا دارت دوباره بر روی نمونه سقوط کند زیرا این استاندارد استاندارد ASTM است. سپس نمونه دندانه دار بیشتر مطالعه خواهد کرد تا میزان تحریف ، تغییر قدرت و تغییر در سایر خصوصیات را تجزیه و تحلیل کند. این دستگاه در مقیاس آزمایشگاهی است. به این ترتیب می توانیم به طور آزمایشی خصوصیات ماده کامپوزیت را که برای آزمایشگاه کامپوزیت کالج EME مهم است ، مطالعه کنیم.

ما در حال حاضر پروژه های مهندسی کارشناسی ارشد ، کارشناسی و تحقیق و توسعه با ارتباطات بی سیم ، شبکه و تجزیه و تحلیل داده ها را ارائه می دهیم.

موقعیت یابی در مناطق شهری برای ربات های متحرک

این پروژه به مشکل موقعیت یابی با دقت بالا در مناطق شهری می پردازد. فناوری GNSS-RTK با استفاده از ربات های موبایل ، وسایل نقلیه خودمختار و هواپیماهای بدون سرنشین در بسیاری از برنامه های فضای باز ادغام شده است. پروژه پیشنهادی با هدف ارزیابی اختلالات سیگنال رادیویی سیستم GNSS به دلیل تداخل ، محو شدن و سایه زایی ناشی از محیط پیرامون به محلول موقعیت یابی GNSS-RTK است.

راه حل هدف GNSS-RTK یک سیستم موقعیت یابی Kinematic در زمان واقعی شبکه (NRTK) است که سرویس RTK را از TAPAS (www.tapasweb.dk) از طریق اینترنت ثبت می کند. سکوی TAPAS شامل شبکه ای از 11 ایستگاه مرجع مستقر در شهر ارهوس است که داده های سیستم های ناوبری ماهواره ای جهانی مانند GPS و گالیله و دیگران (GNSS) را بهبود می بخشد. کیفیت موقعیت یابی (به عنوان مثال ، دقت و به موقع بودن) ممکن است تحت تأثیر کیفیت ارتباط بین گیرنده GNSS روی صفحه (GNSS دو باند) و سیستم عامل TAPAS باشد.

دانش آموزانی که در این پروژه کار می کنند منابع تداخل ، اجزای محو و سایه را بررسی و توصیف می کنند ، اندازه گیری های میدانی را برنامه ریزی می کنند و مفروضات تحقیق را ارزیابی می کنند. این پروژه علاوه بر این الگوریتم تطبیقی ​​را مورد بررسی قرار خواهد داد تا به ربات تصمیم بگیرد که چه موقع و چگونه از موقعیت مبتنی بر GNSS به موقعیت غیر GNSS تبدیل یا تبدیل شود (به عنوان مثال فناوری شما می توانید در Lunar rover برای تخمین وضعیت ربات با استفاده از کیلومترشمار اینرسیایی بصری و کیلومترشمار چرخ مشاهده کنید) ، در حالی که ربات در برخی از محیط ها در حال حرکت است که سیگنال GNSS قابل اعتماد نیست. برای ارائه تبیین مطالعه تجربی ، مدل هایی برای آخرین راه حل های موقعیت یابی مبتنی بر GNSS درگیر می شوند.

در طول پروژه ، دانش آموزان با فن آوری GNSS-RTK ، مشخصات انتقال سیگنال GNSS آشنا می شوند و با استفاده از ROS (سیستم عامل ربات) تجربه کسب و کار در سیستم عامل و توسعه ربات های موبایل را کسب می کنند.