Matlab2021破解版是一款功能強(qiáng)大的商業(yè)數(shù)學(xué)軟件。該軟件為用戶提供了數(shù)據(jù)分析、開發(fā)算法、創(chuàng)建數(shù)學(xué)模型等功能，同時(shí)還可以最大限度地發(fā)揮開發(fā)工具的性能，以及和C、Java、.NET、Microsoft Excel等語言完成相關(guān)函數(shù)的調(diào)用。

【功能特點(diǎn)】

　　1、桌面基礎(chǔ)知識

　　在命令行上輸入語句并查看結(jié)果。

　　2、矩陣和數(shù)組

　　主要處理數(shù)組和矩陣，既可以整個(gè)處理，也可以部分處理。矩陣是指通常用來進(jìn)行線性代數(shù)運(yùn)算的二維數(shù)組。

　　3、數(shù)組索引

　　變量通常是可包含很多數(shù)字的數(shù)組。如果要訪問數(shù)組的選定元素，請使用索引。

　　4、工作區(qū)變量

　　工作區(qū)包含在軟件中創(chuàng)建或從數(shù)據(jù)文件或其他程序?qū)肫渲械淖兞俊?/p>

　　5、文本和字符

　　為文本創(chuàng)建字符串?dāng)?shù)組，或?yàn)閿?shù)據(jù)創(chuàng)建字符數(shù)組。

　　6、調(diào)用函數(shù)

　　提供了大量執(zhí)行計(jì)算任務(wù)的函數(shù)。要調(diào)用函數(shù)，請將其輸入?yún)?shù)括在圓括號中。

　　7、二維圖和三維圖

　　圖形函數(shù)包括二維和三維繪圖函數(shù)，用于以可視化形式呈現(xiàn)數(shù)據(jù)和通信的結(jié)果。

【破解說明】

　　輸入安裝秘鑰：09806-07443-53955-64350-21751-41297，然后下一步；

　　此時(shí)需要選擇許可證文件，在Crack破解補(bǔ)丁目錄下，選擇license.lic即可；

　　根據(jù)自己的實(shí)際情況選擇軟件的安裝路徑，這里小編選擇的是默認(rèn)安裝路徑；

【全新亮點(diǎn)】

　　MATLAB 圖形 – 使用新的氣泡圖和分簇散點(diǎn)圖，并使用新的標(biāo)題、標(biāo)簽和軸范圍選項(xiàng)對圖進(jìn)行自定義

　　MATLAB App 構(gòu)建 – 對使用 App 設(shè)計(jì)工具創(chuàng)建的 App 進(jìn)行比較與合并，并將自定義圖窗圖標(biāo)和自定義組件添加到您的 MATLAB App

　　GPU Coder – 面向 NVIDIA GPU 仿真和部署 Simulink 模型

　　Mapping Toolbox – 使用底圖構(gòu)建三維地圖顯示，并在坐標(biāo)參考系之間轉(zhuǎn)換地理數(shù)據(jù)

　　Model Predictive Control Toolbox – 使用 Embotech 開發(fā)的 FORCES PRO 求解器仿真 MPC 控制器并生成代碼

　　Optimization Toolbox – 使用實(shí)時(shí)編輯器任務(wù)求解優(yōu)化問題；對非線性表達(dá)式應(yīng)用自動微分

　　RF Blockset – 對收發(fā)機(jī)天線建模，包括頻變阻抗和遠(yuǎn)場輻射方向圖

　　RF Toolbox – 使用 RF Budget Analyzer 中的非線性諧波平衡分析來設(shè)計(jì)射頻收發(fā)機(jī)

　　Sensor Fusion and Tracking Toolbox – 在自主和監(jiān)控應(yīng)用中設(shè)計(jì)、仿真和測試多傳感器跟蹤和定位系統(tǒng)

　　SerDes Toolbox – 在 SerDes 系統(tǒng)的時(shí)域仿真和統(tǒng)計(jì)分析中對抖動和串?dāng)_建模

　　SimBiology – 使用 SimBiology Model Builder 在單個(gè)整合視圖中交互式構(gòu)建模型

　　Simscape – 建模和仿真多域物理系統(tǒng)

　　Simulink Check – 使用測試控制板，評估基于需求的測試活動的完整性是否符合 ISO 26262 或 DO-178C 標(biāo)準(zhǔn)

　　Simulink Online - 在 Web 瀏覽器中使用 Simulink

　　Simulink Real-Time – 探索全新的 64 位 RTOS、資源管理器、圖形化儀表，以及信號記錄

　　Statistics and Machine Learning Toolbox – 使用 AutoML 進(jìn)行分類和回歸，實(shí)現(xiàn) LIME 可解釋性，并使用原生 Simulink 模塊進(jìn)行 SVM 預(yù)測