MATLAB

MATLAB の新機能

アプリの構築、スクリプトの記述、そしてチームベースのソフトウェア開発のための新しいツールが追加されたほか、データ アナリティクス、機械学習、ディープラーニングの新しいオプションが用意されています。

また、MATLAB のパフォーマンスが一段と向上しました。以下ではこれらの機能について詳細を見ていきます。

Live Editor

コードをキャプチャするだけではなく、他のユーザーとストーリーを共有できるスクリプトを作成します。自動化されたコンテキスト ヒントによりプログラミングの作業をすばやくこなし、実行結果やグラフをコードとともに表示することが可能です。

App Designer

App Designer を利用すると、ソフトウェア開発の専門家ではない一般のユーザーも完成度の高いアプリを作成できます。ビジュアル コンポーネントをドラッグ アンド ドロップしてアプリのレイアウトの設計を行い、統合されたエディターを使ってアプリの動作をすばやくプログラミングすることができます。

データ解析

データを取得したら、それを解析用に準備する時間はなるべく短くしたいものです。MATLAB の新しいツールと機能を使用すると、データのインポート、クリーニング、フィルター処理およびグループ化を迅速に行い、より短い時間で解析を開始することができます。

ビッグ データ

ビッグ データ プログラミングを学ぶ必要はありません。MATLAB の tall 配列を利用すると、データセットがメモリに収まらない場合であっても今までと同じコードと構文を使用できます。また、MATLAB は従来のファイル システム、SQL および NoSQL データベース、そして Hadoop/HDFS などの既に使用しているストレージ システムで機能します。

パフォーマンス

MATLAB のコード実行速度が 2 年前と比べてほぼ 2 倍にスピードアップしました。コードを書き換える必要はまったくありません。

グラフィックス

MATLAB グラフィックス システムを使用してプロットの作成やカスタマイズを簡単に行えるほか、新しい既定の色、フォント、スタイルにより、データを簡単に見分けることができます。新しいプロットについては、以下をご覧ください 

チームベースのソフトウェア開発

プロジェクトの規模や複雑さが増しても、MATLAB なら共同作業でのソフトウェア開発に役立つ各種の機能が用意されています。

データ アナリティクス

MATLAB を利用して、ビジネス データやエンジニアリング データの種類を問わずデータサイエンスを実践することができます。従来の IT や組み込みプラットフォームで実行するアプリケーションを含め、どこでもアナリティクスを実行できます。

ディープラーニング

MATLAB を使用すれば、専門家ではない一般のユーザーもディープラーニングを簡単に利用できます。独自のモデルを設計したり、最新のモデルにアクセスしたり、事前学習済みのモデルを Caffe からインポートします。モデルの学習には NVIDIA GPU を使用します。組み込み向けの CUDA コードを自動生成できます。

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リリースごとの新機能

  • Live Editor: 自動表示される引数、プロパティ値、および代替構文のコンテキスト ヒントを使って MATLAB コマンドを記述​​​​​
  • Live Editor: ライブ スクリプトの LaTeX 形式へのエクスポート​​​​​​​​​
  • Live Editor: PDF 出力での高解像度プロットの表示​​​
  • Live Editor: テキスト、方程式、画像の水平揃え​​​​​​​​​​​
  • ドキュメンテーション: Web ブラウザーでライブ エディターを使って MATLAB オンライン ドキュメンテーションの例を開いて編集、実行
  • MATLAB Drive: どこからでもファイルを保管、アクセス、管理
  • アドオン マネージャー: アドオンの有効化と無効化による MATLAB 環境のカスタマイズ​​​​​​
  • アドオン マネージャー: 並べ替えと検索によるインストール済みアドオンの高速検出​​​​​​​​​​
  • ツールボックスのパッケージ: ライブ スクリプト テンプレートからツールボックスの入門ガイドを作成​​​​​​​​​​​​​
  • ツールボックスのパッケージ: パッケージ化の際にツールボックスを File Exchange で直接共有​​​​

言語およびプログラミング

  • コードの互換性レポート: 新しい MATLAB リリース用にコードを更新するために役立つレポートを生成​​

数学

  • decomposition オブジェクト: 線形システムを繰り返し短時間で解く
  • 関数 lsqminnorm: 劣決定の線形システムの最小ノルム解を見つける
  • 関数 dissect: 入れ子分解の順序を使ってスパース行列の列を並べ替え
  • 関数 vecnorm: 配列のベクトル単位のノルムの計算
  • polyshape オブジェクト: 2 次元多角形を作成、解析および可視化

グラフィックス

  • 関数 geobubble: データ値に合わせてサイズと色が変化するバブルを使用した対話型のマップを作成
  • 関数 wordcloud: 語句を頻度やカスタムのサイズ データに基づいて異なるサイズで表示
  • 関数 binscatter: ビンのサイズを動的に調整してデータ密度を可視化
  • tall 配列のサポート: plotscatterMbinscatter を使用してメモリに収まりきらないデータを可視化
  • 関数 heatmap: heatmap の行と列の並べ替えおよびカスタム ラベルの使用
  • 関数 bar: 個々のバーの色を制御

データのインポートとエクスポート

  • カスタム データストア: カスタマイズしたデータストアを構築
  • 関数 datastore: Windows Azure BLOB ストレージに保存したデータを処理

データ解析

  • 関数 ischange: データの急激な変化を検出
  • 関数 islocalmin および islocalmax: データの局所的な最小値および最大値を検出
  • 関数 rescale: データを指定範囲にスケーリング
  • tall 配列: fillmissingfiltermedianpolyfitsynchronize など、より多くの関数で tall 配列を操作
  • timetable データ コンテナー: VariableContinuity プロパティを使用して timetable の各変数に連続データと離散データのどちらを含めるかを指定

アプリの作成

  • App Designer: さまざまな 2 次元および 3 次元プロットを使用したアプリを作成
  • App Designer: コンポーネント ライブラリからアプリにメニューを追加
  • App Designer: アプリの実行時に入力引数を指定
  • App Designer: アプリのパッケージ化とコンパイル用に概要、説明、スクリーンショットを追加
  • 関数 uitree および uitreenode: アプリ内にツリーとツリー ノードを作成
  • 関数 uiconfirm: モーダルのアプリ内確認ダイアログ ボックスを作成
  • ツールボックスのパッケージ: ツールボックスのインストール時に App Designer アプリをアプリ ギャラリーに追加
  • MATLAB Online: MATLAB Online での App Designer の実行

パフォーマンス

  • App Designer: アプリの読み込み速度の改善
  • 実行エンジン: AVX2 対応 CPU におけるベクトル演算のパフォーマンスを改善​​​
  • Live Editor: ループを使用したライブ スクリプト実行速度を改善

ハードウェア サポート

  • Arduino: 低コスト Bluetooth アダプターを使用して Arduino ボードにワイヤレス接続
  • Arduino セットアップ UI: Arduino ボードの接続を USB、Bluetooth または WiFi 経由でセットアップ
  • Arduino プラグイン検出: 対応 Arduino ボードの差し込み時に利用可能な Arduino サポートおよび例を検索

高度なソフトウェア開発

  • C++ 向け MATLAB エンジン API: オブジェクト指向プログラミングのサポートと非同期実行を提供する C++ プログラムから MATLAB コードを実行
  • C++ 向け MATLAB エンジン API: MATLAB データ配列を使用して C++ プログラムと MATLAB 間でデータをやり取り
  • Java SE 8: MATLAB サポートによる、新しい Java 機能のセキュリティとアクセスの改善​​​
  • MinGW 5.3: MATLAB サポート​​​
  • Microsoft Visual Studio 2017: Microsoft Visual Studio 2017 の Community、Professional および Enterprise エディションの MATLAB サポート​
  • Python バージョン 3.6: MATLAB サポート
  • MATLAB ハンドル クラス メソッド: リスナーをソース オブジェクトにバインドせずにイベントのリスナーを追加
  • ユニット テスト フレームワーク: Cobertura 形式のコード カバレッジ レポート提供による継続的な統合ワークフローの改善​​​

詳細については、リリース ノートをご覧ください。

デスクトップ

  • Live Editor: タイトル、ラベル、凡例、およびその他の注釈を含む図を対話的に編集
  • Live Editor: 誤入力のコマンドおよび変数に対する修正候補を取得
  • Live Editor: 他のアプリケーションにライブ スクリプトの出力をコピー
  • Live Editor: 変数上にカーソルを合わせることで現在の値を表示
  • アドオン エクスプローラー: GitHub 上でホスティングされている File Exchange に公開されたアドオンをアドオン エクスプローラーから見つけてインストール
  • MATLAB Online: Web ブラウザーから MATLAB にアクセス

言語およびプログラミング

  • string 配列: 二重引用符を使用して string 配列を作成
  • 関数 missing: doubledatetimecategorical、および string 配列などの基本的なデータ型で欠損値を代入
  • 関数 issortedrows: 行列およびテーブルの行が並べ替えられているかを判別
  • 関数 sort および sortrows: 複素数を並べ替えたり、欠損している要素を埋めたりするオプションを指定
  • 関数 issorted: 単調、厳密な単調、厳密な昇順、厳密な降順のオプションで並べ替え順序をクエリ

グラフィックス

  • 関数 heatmap: テーブルまたは行列データをヒートマップとして可視化
  • 関数 legend: 座標軸にデータを追加または削除すると更新される凡例を作成
  • カテゴリカル プロット: 一般的なプロット関数でカテゴリカル データを使用、カテゴリカル ルーラーを使用して座標軸をカスタマイズ
  • 関数 histogram: 日時および期間データのヒストグラムをプロット

データのインポートとエクスポート

  • 関数 ​datastore および tabularTextDatastore: テキストファイルに含まれる日時データを自動検出​
  • インポート ツール: 文字列とカテゴリカル配列を対話的にインポート
  • 関数 detectImportOptions: 固定幅テキスト ファイルの読み込みプロパティを制御
  • RESTful Web サービス: webreadwebwrite、および websave での PUT および DELETE HTTP メソッドのサポート​​​

データ解析

  • tall 配列: 関数 ismembersortconv、移動統計関数など、より多くの関数で tall 配列を操作
  • 関数 isoutlier および filloutliers: 配列またはテーブルで外れ値を検出して置換
  • 関数 smoothdata: フィルタリングまたは局所回帰により配列またはテーブルでノイズを含むデータを平滑化
  • 関数 summary: テーブルおよび timetable の要約統計および変数情報を計算
  • 関数 movmad および movprod: 移動中央絶対偏差および配列の移動積を計算
  • 関数 bounds: 配列の最小および最大の要素を同時に判別
  • 関数 fillmissing: 移動平均または移動中央値オプションを使用して配列またはテーブルの欠損データを置換

アプリの作成

  • App Designer: 対話型チュートリアルを使用したアプリ作成の学習
  • App Designer: プロットのズームとパン
  • App Designer: テーブルの列が自動的にテーブルの幅に合うように構成
  • App Designer: [設定] ダイアログ ボックスを使用して設計時の共通設定を管理

パフォーマンス

  • 実行エンジン: MATLAB オブジェクト プロパティの設定のパフォーマンスを改善
  • 関数 save: 一部のストレージ デバイスにおいて MAT v7.3 ファイルを圧縮なしで保存してパフォーマンスを改善
  • 関数 memoize: 関数の結果をキャッシュして、同じ入力で呼び出されたときにもう一度返さないようにする
  • スクリプト: スクリプトの負荷を軽くしてパフォーマンスを改善
  • try, catch ブロック: 実行負荷を軽くして try ブロックのパフォーマンスを改善

ハードウェア サポート

  • Arduino: 直交エンコーダーから読み取る
  • Arduino: Wi-Fi で Arduino MKR1000 ボードに無線接続
  • iPhone および Android センサー: センサー データを Android または iOS デバイスでローカルに記録し、後で解析​​​​​

高度なソフトウェア開発

  • オブジェクト プロパティ: タイプ、サイズ、形状、またはその他のパラメーターでオブジェクト プロパティの値の有効性を確認
  • 模擬フレームワーク:従属コンポーネントの動作を模倣することによりシステムの一部を切り離してテスト
  • ユニット テスト フレームワーク: TestReportPlugin を使用してテスト中に生成されたスクリーンショットおよび Figure をキャプチャ​
  • ユニット テスト フレームワーク: 関数 runtestsdebugstrict、および verbosity オプションで制御​
  • パフォーマンス テスト フレームワーク: sampleSummary メソッドを使用して、テスト測定結果の統計を表示​​

デスクトップ

  • Live Editor: 出力図内の軸を移動、ズームおよび回転
  • Live Editor: 方程式エディターを使用して、方程式を対話形式で作成および編集
  • Live Editor: 新しいセクションを作成し、自動書式設定を使用してテキスト形式を迅速に設定
  • Command Window: クラス、サイズおよび形状を示すヘッダーを含む配列の、更新されたディスプレイを表示
  • 製品評価版: アドオンエクスプローラーを使用して MathWorks 製品の評価版をダウンロード
  • ツールボックスのパッケージ: ライブ スクリプト例の追加、カスタム ドキュメンテーションに使用する info.xml および helptoc.xml テンプレートの生成、インストール上の Java クラス パスの編集

言語およびプログラミング

  • スクリプトに含まれる関数: ローカル関数をスクリプトで定義することで、コードの再利用性と可読性が向上
  • string 配列: テキスト データを効率的に操作、比較および格納
  • timetable データ コンテナー: 時間ベースのインデックス付けおよび同期により、タイムスタンプ付き表データを管理
  • 関数 timerange:timetable 内の指定された日付および時間範囲内のすべてのデータにアクセス
  • 関数 vartype: テーブル内の指定したデータ型のすべての変数にアクセス
  • table データ コンテナー: Variables プロパティを使用して、テーブル内の互換性のある型をもつすべての変数を参照
  • 関数 dir: フォルダーおよびサブフォルダーの再帰検索

数学

  • 暗黙の展開: 長さ 1 の次元の自動展開による、要素の操作と関数の適用
  • graphおよび digraph オブジェクト: グラフ同型、重連結成分、切断点およびノード凝縮の計算
  • graph および digraph オブジェクト: グラフおよびネットワークを 3-D で可視化
  • digraph オブジェクト: 関数 flipedge を使用して、有向グラフのエッジ方向を反転

グラフィックス

  • 日付と時刻のプロット: 一般的なプロット関数で datetime または duration データを使用、datetime と duration ルーラーを使用してプロットをカスタマイズ
  • 関数 polarscatter および polarhistogram: 極座標で散布図およびヒストグラム図を作成
  • 関数 fimplicit および fimplicit3: フォーム f(x,y) = 0 および f(x,y,z) = 0 の陰関数をプロット
  • 目盛りの書式設定の関数: 軸の目盛りラベルのテキスト、位置、回転および書式設定をカスタマイズ
  • 関数 errorbar: 垂直および水平誤差範囲を作成して、ハット幅を制御
  • 関数 plot: MarkerIndices プロパティを使用してマーカーの位置と周波数を制御

データのインポートとエクスポート

  • 関数 readtable: 日時データを自動検出して、テキストおよびスプレッドシート ファイルで返す
  • 関数 detectImportOptions: テキストと Excel ファイルのレイアウトを検出して、readtable へのインポート オプションをカスタマイズ
  • VideoReader オブジェクト: Windows システム上の MP4 および MOV ファイルから、ビデオ フレームをさらに迅速に読み取る
  • 関数 imageDatastore: 画像をまとめて読み取ることで、機械学習アプリケーションおよびコンピューター ビジョン アプリケーションでの処理をさらに高速化
  • TallDatastore オブジェクト: MATLAB の tall 配列の関数write を使用して、前処理してクリーンアップされたデータを効率的に取得
  • 関数 jsondecode、jsonencode: JSON 書式のテキストの構造化データの暗号化および復号化

データ解析

  • tall 配列: 大きすぎてメモリに収まらないデータの操作および解析
  • 欠損データの関数: ismissing、standardizeMissing、fillmissing、rmmissing を使用した、配列またはテーブル内の欠損データの検索、設定および削除
  • 累積関数: cumsum、cummin、cummax'omitnan' を使用して NaN を無視
  • 関数 discretize: タイムスタンプ付きデータを通常の期間に分割するために datetime および duration 配列を離散化
  • 制約付きの移動およびズーム: 2-D および 3-D プロットを行うための単一の次元での移動またはズーム

アプリの作成

  • App Designer: area、bar、contour、histogram、yyaxis および関数プロットなどの一般的な 2-D プロットをアプリに追加
  • App Designer: アプリで 2-D プロットの凡例を作成
  • App Designer: uitable を使用してアプリに表形式の表示を組み込み
  • App Designer: 複数のコンポーネント間で共有可能なコールバック関数を作成
  • App Designer: ラベル付けされたコンポーネントの追加、位置設定、サイズ変更およびコンポーネントを作成してラベルから派生した名前を付ける

パフォーマンス

  • グラフィックス ディスプレイ: 使用するメモリ量を削減して、多数のマーカーによるプロットのレンダリングを高速化
  • 実行エンジン: スカラー数学をさらに迅速に実行して緊密なループを実行
  • 実行エンジン: オブジェクトをさらに迅速に構築

ハードウェア サポート

  • iPhone および Android センサー: MathWorks クラウド上のモバイル センサーのデータを Wi-Fi または移動体通信ネットワーク経由でログに記録
  • Arduino: シフト レジスタへの書き込み
  • Raspberry Pi: PWM 信号を生成して、Raspberry Pi 上の GPIO ピンでサーボ モーターを制御
  • Raspberry Pi: Raspberry Pi 3 Model B のサポート
  • Raspberry Pi: センサーからの読み取りおよび Raspberry Pi Sense HAT 上の LED マトリックスへの書き込み

高度なソフトウェア開発

  • matlab.net.http オブジェクト: 低水準プロトコル制御による HTTP サービスへのアクセス
  • Java 向け MATLAB エンジン API: Java プログラムでの MATLAB コードの実行
  • matlab.mixin.SetGet: set または get の呼び出しで、正確ではないプロパティ名を既定で使用可能
  • ユニット テスト フレームワーク: テスト実行の Microsoft Word または Adobe PDF のレポートを生成
  • ユニット テストおよびパフォーマンス テストのフレームワーク: スクリプトベースのテストでローカル関数を使用することで、コードの再利用性と可読性を向上

詳細につきましては、リリース ノート (英語) をご覧ください。

デスクトップ

  • Live Editor: 出力が組み込まれて表示されるライブ スクリプトを作成および実行。方程式およびイメージを追加して対話型の表現を向上
  • ツールボックス: matlab.addons.toolbox パッケージでカスタム MATLAB ツールボックスをプログラムによってパッケージ化およびインストール
  • タブ補完機能: 一部の MATLAB 関数呼び出しでパラメーター名およびオプションを補完
  • 一時停止ボタン: エディターからプログラムの実行を一時停止し、デバッグ モードに移行

言語およびプログラミング

  • datetime オブジェクト: 設定パネルで datetime オブジェクトの既定のロケールおよび形式を設定
  • 関数 zerosones および eye: 配列 logical を作成

数学

  • 移動統計関数: 関数 movmeanmovsummovmedianmovmaxmovminmovvar および movstd を使用して移動統計を計算
  • 配列 datetime および duration: std で標準偏差を計算
  • 配列 datetime および duration: 関数 meanmedianstd および sum'omitnan' または 'omitnat' を使用して NaN および NaT を無視
  • クラス graph および digraph: 中心度および最近接ノードの関数を使用してグラフおよびネットワークを解析
  • 関数 svds: さまざまな行列によってパフォーマンスと収束の動作が向上した特異値の計算
  • 関数 median: パフォーマンスが向上した中央値の計算
  • 関数 cummincummaxcumprod および cumsum: パフォーマンスが向上した累積最小、最大、積および和の計算

グラフィックス

  • 関数 polarplot: 極座標でデータをプロットし、原線のプロパティを変更
  • 関数 yyaxis: 2 つの Y 軸をもつグラフを作成して各 Y 軸を個別にカスタマイズ
  • 凡例オブジェクト: 凡例のタイトルを追加し、凡例項目がクリックされたときにプロットを強調表示するためのコールバックを作成
  • 関数 histogram2: 2 変量ヒストグラムのためにデータ リンクとデータのブラシ選択を実現
  • 関数プロット: 数式をパラメトリックな折れ線グラフ、表面プロットおよび等高線図として可視化
  • グラフィックス ディスプレイ: 多数のマーカーによるプロットのレンダリングを高速化
  • 3-D パンおよびズーム: 3 次元ビューでデータを確認する際の軸のパンおよびズームの動作が向上

アプリの作成

  • App Designer: 強化された設計環境と拡張された UI コンポーネント セットを使用して、折れ線グラフおよび散布図を用いた MATLAB アプリを作成

データのインポートとエクスポート

  • 関数 writetable: 特にファイル サイズが大きい場合にテキスト ファイルへの書き込みを大幅に高速化
  • 関数 readtable: Excel ファイルからの読み取り時のパフォーマンスが向上
  • 関数 writetable: Mac および Linux プラットフォームでの Excel ファイルへの書き込み
  • 関数 spreadsheetDatastore: Excel ファイルのコレクションからデータをインポートして処理
  • 関数 datastore: TabularTextDatastore オブジェクトをインポートする際のファイル形式の検出が向上
  • ImageDatastore オブジェクト: Labels プロパティを使用してイメージ ラベルを指定し、関数 splitEachLabelcountEachLabel および shuffle で処理
  • 関数 fileDatastore: サイズが大きすぎてメモリ内に収まらないファイルのコレクションのためにカスタム データ ストアを作成
  • 関数 readtable: 区切り記号、ヘッダー行および変数名の自動検出を使用したテキスト ファイルの読み取り
  • 関数 tabularTextDatastore および imageDatastore: サイズの大きいテキスト データおよびイメージ データのコレクションをインポートするためのオブジェクトを作成

パフォーマンス

  • パフォーマンス テスト フレームワーク: ユニット テスト フレームワークを使用して MATLAB コードのパフォーマンスを測定
  • グラフィックス ディスプレイ: 多数のマーカーによるプロットのレンダリングを高速化
  • 関数 writetable: 特にファイル サイズが大きい場合にテキスト ファイルへの書き込みを大幅に高速化
  • 関数 readtable: Excel ファイルからの読み取り時のパフォーマンスが向上
  • 関数 median: パフォーマンスが向上した中央値の計算
  • 関数 cummincummaxcumprod および cumsum: パフォーマンスが向上した累積最小、最大、積および和の計算

ハードウェア サポート

  • Raspberry Pi: USB Web カメラからイメージを取得
  • Arduino: 追加のハードウェアおよびソフトウェア ライブラリとのインターフェイスを行うカスタム アドオンを作成

高度なソフトウェア開発

  • パフォーマンス テスト フレームワーク: ユニット テスト フレームワークを使用して MATLAB コードのパフォーマンスを測定

詳細につきましては、リリース ノート (英語) をご覧ください。

2015aSP1 で提供される Simulink 8.5.1 には、バグフィクスが含まれています。

詳細につきましては、リリース ノート (英語) をご覧ください。

デスクトップ

  • アドオン エクスプローラー: コミュニティで作成した、MathWorks のツールボックス、アプリ、関数、モデルおよびハードウェア サポートなどの機能を MATLAB に追加
  • ドキュメンテーション: 設計が変更されたヘルプ ナビゲーションとブラウザースタイルのキーボード ショートカットを使用して、情報を迅速に検索
  • タブ補完機能: 大文字小文字を修正してコマンドを補完
  • コマンドに対する修正候補: ヘルプ コマンドを呼び出すときに関数名の入力を誤ると修正候補を表示

言語およびプログラミング

  • 関数 findgroups および splitapply : データをグループに分割して、データの各グループに関数を適用する
  • 関数 NaT : Not-a-Time 値の配列を作成
  • 関数 timezones : タイム ゾーン名の一覧を表示
  • help コマンド: 変数を、変数のクラス名として指定する代わりに help コマンドへの入力として指定

高度なソフトウェア開発

  • Python に対する MATLAB インターフェイス: Python クラス定義を clear classes コマンドを使用して消去 (変更された Python クラスを再度読み込む場合に便利)
  • Python に対する MATLAB インターフェイス: ある Python 関数へのハンドルを、MATLAB から呼び出される他の Python 関数に渡す
  • Python 向けの MATLAB エンジン: MATLAB の実行中のセッションに接続することで、MATLAB 関数およびオブジェクトを Python から呼び出す
  • MEX コンパイラのサポート: 無償の MinGW-w64 コンパイラを使用して 64 ビット Windows 上で MEX ファイルをコンパイル​
  • ユニット テスト フレームワーク: TAP プラグインおよび JUnit スタイルの XML プラグインの診断により、継続的統合ワークフローを向上
  • ユニット テスト フレームワーク: 最終結果を即時にレポートして、システム全体で認証するプラグインを使用してテスト ランナーをカスタマイズ​
  • ユニット テスト フレームワーク: 関数 runtests​UseParallel オプションを指定して使用して、利用可能な場合にテストを並列で実行
  • ユニット テスト フレームワーク: 新しい FailOnWarningsPlugin を使用するテストにより発行される警告を検出および回避

演算

  • graph および digraph クラス: グラフおよびネットワークを作成、解析および可視化
  • 関数 histcounts2 : 2 変量データをビンにまとめる
  • 関数 deg2rad および rad2deg : ラジアンと度を変換
  • 配列 datetime : 関数 interp1 を使用して日付と時刻を補間
  • 配列 duration : 関数 interp1epscummaxcummincumsummod および rem を使用して、期間の計算を実行

データのインポートとエクスポート

  • Excel スプレッドシート: パフォーマンスが向上した関数 xlsreadxlswritereadtable および writetable を使用して、同じスプレッドシートに対して繰り返し読み取り/書き込みを実行
  • 関数 datastore : ImageDatastore としてサイズが大きすぎてメモリ内に収まらない画像のコレクションからデータをインポート
  • 関数 datastore : TabularTextDatastore を使用して、追加の文字エンコード方式のサポートによりテキスト ファイルからデータをインポート​
  • VideoReader オブジェクト: Mac 上のビデオ ファイルからデータのストリームをより迅速に読み取り

Graphics

  • グラフィックス ディスプレイ: Apple Retina ディスプレイおよび Windows の高解像度ディスプレイ向けの DPI 対応 MATLAB グラフィックスを活用
  • axes オブジェクト: プロットのそれぞれの軸の場所を原点で交差するように設定
  • Numeric Ruler オブジェクト: プロットの個々の軸の表示を制御するために目盛りの書式、指数およびテキストのスタイルをカスタマイズ
  • 関数 histogram2 : ビン、正規化および表示の制御による 2 変量ヒストグラムをプロット
  • MATLAB のチャート: 棒グラフ、散布図および面積グラフで透明性を使用

GUI の作成

  • UI の表示: Apple Retina ディスプレイおよび Windows の高解像度ディスプレイ向けの DPI 対応 UI を作成

パフォーマンス

  • MATLAB 実行エンジン: 設計が変更されたアーキテクチャを使用してプログラムをさらに高速に実行
  • table データ型: ドットと丸かっこを使用する際の、データ アクセスのパフォーマンスが向上
  • カテゴリカル配列: 大量のカテゴリを作成するときのメモリの効率性とパフォーマンスが向上

ハードウェア サポート

  • ​Raspberry Pi 2 Model B: Raspberry Pi ハードウェア向け MATLAB サポート パッケージを使用して Raspberry Pi 2 ボードからセンサーおよび画像データを取得
  • ​BeagleBone Black: BeagleBone Black ハードウェア向け MATLAB サポート パッケージを使用して BeagleBone Black ボードからセンサーおよび画像データを取得
  • iOS センサー: Apple iOS センサー向け MATLAB サポート パッケージを使用して Apple iOS モバイル デバイスからセンサー データを取得

詳細につきましては、リリース ノート (英語) をご覧ください。

デスクトップ

  • ドキュメンテーション:カスタム ツールボックス用のドキュメンテーションを MATLAB ヘルプ ブラウザーに統合
  • 配列サイズの制限:行列が意図しない大きさにならないように配列の最大サイズを制限
  • タブ補完機能:クラス定義ファイルの編集時にクラスのプロパティやメソッドを入力

言語およびプログラミング

  • repelem:配列要素を繰り返しコピーして大きい配列を作成

数学

  • discretize:数値データをビンまたはカテゴリにグループ化
  • 記述統計:基本的な統計計算 (maxminmeanmediansumvarstdcov など) で NaN 値を除外
  • ismembertol および uniquetol:許容誤差を使用してセットの比較を実行
  • 乱数:倍精度 SIMD 指向高速メルセンヌ・ツイスター (dSFMT) アルゴリズムを使用して乱数を生成

データのインポートとエクスポート

  • Datastore:ReadSize プロパティの 'file' オプションで 1 つの完全なファイルを読み取り
  • Datastore:Parallel Computing Toolbox を使用して関数 partition でデータ ストアのデータを並列に読み取り
  • webwrite:HTTP POST メソッドを使用して RESTful Web サービスにデータを送信
  • webread および websave:HTTP POST メソッドを使用して RESTful Web サービスにデータを要求

パフォーマンス

  • MapReduce:並列プールをサポートする任意のコンピューター クラスターで MATLAB Distributed Computing Server を使用して mapreduce アルゴリズムを実行
  • 内挿関数:マルチスレッド計算を使用して高速化

ハードウェア サポート

  • IP カメラ:インターネット プロトコル カメラからビデオを直接取り込み
  • BeagleBone Black ハードウェア:BeagleBone Black ハードウェア向け MATLAB サポート パッケージを使用して BeagleBone Black ハードウェアにアクセス
  • Arduino ハードウェア:Arduino ハードウェア向け MATLAB サポート パッケージを使用して Arduino Leonardo およびその他のボードにアクセス

詳細につきましては、リリース ノート (英語) をご覧ください。

デスクトップ

  • GitHub 上のリポジトリなどの Web ホスト リポジトリからの同期など、現在のフォルダー ブラウザーを使った Git および Subversion ソース管理システムの統合
  • 単一のインストール可能ファイルへのカスタム MATLAB ツールボックスのパッケージング
  • カスタム MATLAB ツールボックスを管理するためのダイアログ ボックス
  • 以前の MATLAB セッションからのフォルダーで開始するためのオプションをもつ、初期作業フォルダーを管理するための環境設定
  • MATLAB 内から使用できる自習型 eラーニング

言語およびプログラミング

  • 日付と時間の効率的な計算、比較、および書式付き表示のための datetimeduration、および calendarDuration 配列
  • コマンド ウィンドウでの構文エラーに対する修正候補
  • MATLAB で Python の関数を使用するための py パッケージと、Python から MATLAB を呼び出すためのエンジン インターフェイス
  • SOAP ベースの Web サービスにアクセスするための matlab.wsdl.createWSDLClient 関数
  • 既存および新規のワークスペース変数に対する即時の影響など、classdef ファイルを編集したときのワークフローの向上

数学

  • 数値データをビン化するための histcounts 関数
  • 最近の頂点を識別したり、指定点の三角形または四面体を囲むための、三角形分割関数 nearestNeighbor および pointLocation
  • interp1 関数と griddedInterpolant クラスによる [次][前] 近傍への内挿のオプション
  • round 関数を使用した小数または有効数字の指定桁数に数字を丸めるオプション
  • 点の離散セットの周囲の適合境界を作成するための、boundary 関数と alphaShape クラス
  • 配列の累積最小および最大を計算するための cummin および cummax 関数
  • cumsumcummincummax、および cumprod 関数に対する逆累積オプション
  • カテゴリカル データの中央値およびモード計算

データのインポートとエクスポート

  • インポート ツールと、readtable および textscan 関数を使用したテキスト ファイルからの高速データ インポート
  • readtable および textscan 関数を使用した、 カテゴリカル および 日時配列としてのデータのインポート
  • datastore でメモリに収まらないテキスト ファイルおよびテキスト ファイルのコレクションからのデータ インポート
  • VideoReader のパフォーマンス向上と、ビデオ内の指定時刻からの読み取り開始機能
  • ソケットベース接続を使用するネットワーク接続デバイスおよびサーバーに対してデータを読み書きするための tcpclient 関数
  • JSON、CSV、画像データなどのオンライン データをインポートするための webread 関数

グラフィックス

  • 鮮明度の美しさが向上した MATLAB グラフィックスの新しい表示
  • MATLAB オブジェクトに基づいたインフラの改善
  • 回転可能な軸ティック ラベル
  • plot 関数による datetime および duration ティック ラベルの自動更新
  • ヒストグラムをプロットするための histogram 関数
  • ライン アニメーションを作成するための animatedline 関数
  • 多言語のテキストと記号の表示

GUI の作成

  • タブ付きパネルを持つユーザー インターフェイスを作成するための uitab および uitabgroup コンポーネント

パフォーマンスとビッグ データ

  • mapreduce でHadoop にスケールできるデスクトップ上のビッグ データ解析
  • sort でカテゴリカル データをソートするためのパフォーマンスを向上

詳細につきましては、リリース ノート (英語) をご覧ください。

デスクトップ

  • コマンド ウィンドウで最近使用されたコマンドの呼び出し、表示、フィルター処理、検索をするためのポップアップ型のコマンド履歴
  • テキスト ファイル間の相違点を探すための MATLAB 比較ツールのマージオプション
  • ワークスペース変数とその値を MATLAB スクリプトに保存

言語およびプログラミング

  • コマンド ウィンドウでユーザー定義関数の入力を誤った場合に修正候補を表示
  • MEX コンパイラのセットアップの効率化およびトラブルシューティングの向上
  • 関数 flipudfliplrrot90 での多次元配列のサポート
  • circshift が指定された次元で動作するためのオプション

数学

  • 行列構造をテストするための関数 isdiagisbandedissymmetricishermitianistrilistriubandwidth
  • Sylvester 方程式を解くための関数 sylvester
  • 左固有ベクトルを計算するための関数 eig のオプション
  • 既存の変数のデータ型と一致する乱数の配列を作成するための、関数 randrandirandn のオプション

データのインポートとエクスポート

  • ライブの画像とビデオをプレビューと取得を行うためにWeb カメラのサポート
  • モーターやアクチュエーターなどの機器を制御するため、および MATLAB から直接、センサーやカメラのライブ データをキャプチャするための Raspberry Pi ハードウェアのサポート

パフォーマンス

  • 3 個の入力を使用した場合に関数 conv2 のパフォーマンス向上
  • FIR および IIR に対し関数 filter のパフォーマンス向上

詳細につきましては、リリース ノート (英語) をご覧ください。