MATLAB

 

数学、グラフィックス、プログラミング

データの解析、アルゴリズムの開発、モデルの作成など、
MATLAB は思考や作業プロセスに合うよう設計されています。

 

MATLAB は数百万人の技術者や科学者から信頼を得ています

MATLAB は、反復的に実施する分析や設計プロセスに適したデスクトップ環境、そして行列と配列の数学を直接表現するプログラミング言語が 1 つに組み合わさっています。

各分野の専門家による製品開発

MATLAB ツールボックスは各分野の専門家により開発され、厳密なテストを経ており、仕様はドキュメンテーションに詳細にまとめられています。

対話型アプリ

MATLAB アプリを使用することで、異なるアルゴリズムが特定のデータを使用してどのように動作するかを確認できます。望ましい結果が得られるまで作業を繰り返し、その後 MATLAB プログラムを自動的に生成して作業の再現や自動化が可能です。

スケーラビリティ

わずかなコード変更で、クラスター、GPU、またはクラウドでの実行まで分析を拡張できます。コードを書き直したり、ビッグデータ プログラミングやout-of-memory 処理の技術を学習したりする必要はありません。

アイデアを研究フェーズから運用へ

エンタープライズ アプリケーションへの展開

MATLAB コードは、そのままクラウドおよびエンタープライズ システムに直接実装し、データソースやビジネス システムと統合することができます。

組み込みデバイスでの実行

MATLAB アルゴリズムを C/C++ および HDL コードに自動変換し、組み込みデバイスでの実行が可能です。

モデルベース デザインとの統合

MATLAB は Simulink と連携することで、マルチドメイン シミュレーション、自動コード生成、組み込みシステムのテストと検証を可能にするモデルベース デザインをサポートします。

世界中の技術者や科学者が MATLAB を信頼しています

ASML

「プロセスエンジニアとして、ニューラルネットワークや機械学習の経験はありませんでしたが、C や Python では、適切なパッケージの特定、検証、統合に時間がかかりすぎて実現は難しかったかもしれません」

開発エンジニア、Emil Schmitt-Weaver 氏

MIT

「MATLAB は重力波検出器を設計する世界中のほぼすべてのチームが使用している言語です... 新たに検出されるデータを MATLAB で解析することを心待ちにしています。」

物理学准教授、Matthew Evans 氏

Delphi Automotive

「アルゴリズム設計とその改善がスピーディに行えるMATLAB はお気に入りのツールです。信頼性が高く、効率の高い、そしてソフトウェア エンジニアが大規模なシステムへの統合を簡単に実現できるCコードを生成できます。」

システム エンジニア、Liang Ma 氏

MATLAB の活用例

データアナリティクス

大規模なデータ、機械学習、およびエンタープライズ環境での分析に MATLAB を使用する方法を紹介します。

無線通信

アルゴリズムを開発し、ワイヤレス システムシミュレーションを実行するのに MATLAB がどのように役立つかをご覧ください。