DeepMat_R2026

DeepMat智能编程助手（英文名：Deep Mathematics Laboratory Suite, 缩写：DeepMat LabSuite）是一款基于MATLAB的APP Designer开发的智能编程软件。

免责声明

1. 使用目的限制

本软件仅供学术交流、教育或非商业研究用途，严禁用于任何形式的商业活动（包括但不限于销售、盈利性服务、商业项目集成等）。使用者需自行承担因违反本条款导致的法律责任。

2. 版权与许可证声明

（1）本软件版权归开发者（Junpu Li，ORCID：0000-0002-3000-2897）所有，保留所有权利。

（2）本软件基于MATLAB语言开发，不可替代MATLAB全部或部分功能。软件运行不依赖MATLAB环境及相关工具箱，但需安装Runtime插件，使用者须确保已获得MathWorks合法授权（如学生版、教育版或商业许可证），并遵守其许可协议。

3. 免责条款

（1）本软件按“现状”提供，开发者不承诺任何功能性、安全性或兼容性保证。

（2）开发者对因使用或无法使用本软件导致的直接或间接损失（包括数据丢失、业务中断等）概不负责。

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开发团队保留不提前通知而进行版本更新、功能修改或服务终止的权利，用户应定期备份重要配置及数据。

7. 法律适用

本声明受中国法律管辖，任何法律争议均以郑州属地法院为一审管辖法院。

8. 效力条款

若本声明部分条款被判定无效，不影响其余条款的持续有效性。

9. 联系方式

本协议最终解释权归开发者所有，如有争议，请联系：[e-mail]；[e-mail]

1. 简介

DeepMat智能编程助手R2026软件（Deep Mathematics Laboratory Suite R2026）是一款基于MATLAB语言开发的智能编程软件。作为DeepMat R2025版本的全面升级版本，该软件版本全面优化UI界面，新增支持Qianwen系列大模型，新增团队协作智能编程平台，新增AI调试功能，新增多个专业工具箱，大幅提升了软件智能编程性能。DeepMat智能编程助手R2026软件深度融合大语言模型，构建了“自然语言驱动工程仿真”的核心能力。软件基于自然语言交互，具备智能编程、智能编辑、联合仿真、多工具箱扩展等功能，可为用户提供“所见即所得”的Office式编程体验。用户可通过自然语言对话生成、编辑、优化和运行多语言代码，显著提升代码开发效率。

1.1核心价值

（1）降低使用门槛：用户无需具有专业编程背景，通过多轮自然语言对话即可生成复杂代码。

（2）智能编辑体验：集成前进、回退、接受/拒绝修订等代码版本控制功能，提供类Office编程操作流程。

（3）全流程效率提升：代码生成、调试及优化全周期加速，开发效率提升40%以上。

（4）跨语言智能编程：基于自然语言交互，自动生成MATLAB、Python等多语言代码。

（5）动态可视化支持：通过自然语言指令生成基于MATLAB、Python等语言静态图像。

（6）交互式动画生成：通过自然语言指令生成基于MATLAB、Python等语言动态可视化动画。

（7）多场景覆盖能力：适配数值计算、数据分析、算法开发及可视化等核心工程与科研场景。

1.2 DeepMat智能编程助手R2026软件升级亮点

（1）交互优化

① 全面重构主软件和工具箱UI界面，优化功能分区设计。

② 新增支持阿里云、火山引擎代理商，扩展AI能力矩阵。

③ 全面完善AI功能角色模板

④ 优化聊天栏功能、增加常用功能快捷键功能

（2）模型优化

① 新增阿里系千问大模型

千问-Plus（稳定版）、 千问-Max（稳定版）、千问-Max（最新版）

千问-Plus（最新版）、千问-Coder-Plus

② 新增火山引擎系大模型和火山引擎智能体接入功能

豆包V1.6（深度思考）、DeepSeek V3.1（联网搜索）智能体

③ 更新全系Deepseek 模型至DeepSeek V3.1

（3）完善跨平台仿真功能

新增基于DeepSeek的SolidWorks宏、Simulink命令流及COMSOL-MATLAB命令流生成功能，实现跨平台联合仿真。

（4）新增团队协作智能编程系统、AI调试功能，支持处理复杂工程仿真任务

（5）完善专业工具箱生态

新增“论文综述”、“路演汇报”、“职业规划”、“求职简历”、“旅游规划”、“证券精灵”、“教学辅助”等专业工具箱，覆盖教学、科研全流程需求。

（6）完善智能扩展能力

深度集成“腾讯ima知识库”、"郑州大学科学导航平台"与“豆包语音助手”，强化全流程科研与教学场景支持。

（7）完善“中英文界面”一键翻译切换

（8）增加知识卡功能栏

奇异边界法知识：奇异边界法计算波场问题知识卡

PDE求解器：基于奇异边界法（SBM）求解Laplace、Helmholtz等偏微分方程

三维声散射：基于奇异边界法求解三维声波散射与辐射问题

时域薄膜振动：基于时间依赖奇异边界法 (Time-dependent SBM) 求解二维波动方程与薄膜振动问题

桩柱波流力：基于RSBM计算近岸风机桩柱的波浪-流耦合力

水下障碍物：基于奇异边界法（SBM）求解二维水下障碍物与水波相互作用，计算传递系数（T）与反射系数（R）

参考文献：快速半解析边界配点法：大规模复杂波场动力环境高精度模拟 科学出版社 2024

（9）新增专家调优功能：根据运行结果启动专家系统对代码自动优化

（10）优化AI调试功能：根据错误信息对代码自动调试

（11）新增“系统附加提示词”和“用户附加提示词”：用户可以更灵活地设置大模型提示词

DeepMat智能编程助手R2026软件基于DeepMat R2025版本进行了全面升级，开发团队将持续深耕智能科学计算领域，通过不断创新迭代，推动软件向着更智能、更高效的科学计算新范式迈进！愿本使用说明能帮助您充分发掘DeepMat智能编程助手R2026软件的强大潜能！

1. Brief introduction

Deep Mathematics Laboratory suite r2026 is an intelligent programming software based on MATLAB language. As a fully upgraded version of deepmat r2025, the software version comprehensively optimizes the UI interface, adds a multi-agent expert system, supports code debugging, code tuning, and adds a number of professional toolkits, greatly improving the performance of software intelligent programming. Deepmat intelligent programming assistant r2026 software deeply integrates the large language model to build the core ability of "natural language driven engineering simulation". Based on natural language interaction, the software has functions such as intelligent programming, CO simulation, and multi toolbox expansion, which can provide users with an office style programming experience of "what you see is what you get". Users can generate, edit, optimize and run multilingual code through natural language dialogue, significantly improving the efficiency of code development.

1.1 Core values

(1) Lower the entry barrier: Users need no professional programming background, as complex code can be generated through multi-turn natural language conversations.

(2)Smart Editing Experience：Integrated version control features such as forward and backward navigation, as well as accepting or rejecting revisions, provide a programming workflow similar to Office.

(3)Efficiency improvement throughout the entire process：The full cycle acceleration of code generation, debugging, and optimization has increased development efficiency by over 40%.

(4)Cross language intelligent programming：Based on natural language interaction, automatically generate code in multiple languages such as MATLAB and Python.

(5)Dynamic visualization support：Generate static images based on languages such as MATLAB and Python using natural language instructions.

(6)Interactive animation generation：Generate dynamic visual animations based on languages such as MATLAB and Python using natural language instructions.

(7)Multi scene coverage capability: Adapt to core engineering and scientific research scenarios such as numerical computation, data analysis, algorithm development, and visualization.

1.2 Applicable subjects

(1) Researchers: Quickly implement algorithm prototypes.

(2) Engineer: Accelerate the development of engineering calculation modules.

(3) Educators: Create classroom tests and course papers.

(4) Student: Reduce the learning curve and quickly generate paper illustrations.