使用期限租赁和永久
许可形式单机和网络版
原产地美国
介质下载
适用平台windows,mac,linux
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金融预测和建模
运动MATLAB的应用程序，只需移动鼠标并点击，，即可导入时间序列的数据完成计量经济模型的拟合（例如 ARMA、ARIMA、GARCH、EGARCH、GJR）或机器学习算法。
MATLAB提供了DSGE 模型界面来预测关键经济变量的。
根据 Nelson-Siegel 或 Svensson 模型估算的参数进行利率建模和预测。
品定价
使用 MATLAB 中的 Monte Carlo 模拟计算变异期权（exotic option）的价格和敏感度指标变量，远远快于其在 Visual Basic、R 和 Python 中的运算速度。
选择多种方法（例如闭合方程、二叉树、三叉树和随机波动模型）来对期权进行定价，包括欧式期权、美式期权、亚式期权、障碍期权、利率封顶期权、利率保底期权、互换期权和多基础资产品。
并行运行计算密集型应用程序或者将它们部署到 GPU。
与 Numerix 进行交互。
保险和精算学
分析大数据集，创建定制的精算模型，并使用并行化轻松加快模拟运算速度。
以 MATLAB 为平台，针对 Solvency II 构建自定义风险模型。
对多种保险产品（如变额年金、低收益保证期权、定期保险和养老保险）进行定价。
Behavioral Analog/Mixed-Signal Design
Modeling and simulating analog/mixed-signal systems in circuit-level tools is time consuming and limits the number of design alternatives engineers can evaluate. By contrast, MATLAB and Simulink provide a higher level of design abstraction and faster modeling and simulation, which enables engineers to quickly evaluate numerous design options.
Semiconductor engineers use MATLAB and Simulink models as golden references when they create transistor-level circuit models. These MATLAB and Simulink models integrate with analog/mixed-signal design tools such Cadence® Virtuoso® AMS Designer, and can also be used as behavioral verification models in production SystemVerilog test environments.
访问无处不在的数据
设备数据可被结构化或非结构化，它们存储于诸如本地文件、云（例如 AWS® S3、Azure® Blob）、数据库以及历史数据等多种源中。无论您的数据在哪里，您都可以使用 MATLAB 来获取。当您没有足够的故障数据时，可以通过输入信号故障，从机器设备上的 Simulink 模型来生成故障数据，并对系统故障动态进行建模。
整理和探索您的数据以实现简化
数据是散乱的。使用 MATLAB，您可以对数据进行预处理、降维处理并提取特征。
对不同采样率的数据进行调整，并说明缺失值和异常值。
使用的信号处理技术移除杂点、筛选数据并分析瞬态或变化的信号。
使用统计和动态方法进行特征提取和选择，以简化数据集并减少预测模型的过度拟合。
使用机器学习检测和预测错误
运用分类、回归和时序建模技术确定故障根源并预测故障时间。
交互式探查并选择重要的变量来估算 RUL 或对故障模式进行分类。
使用内置函数训练、比较和验证多个预测模型。
计算并可视化置信区间以量化预测中的不确定性。
在生产系统中部署算法
通过在嵌入式设备和企业 IT/OT 系统上实施 MATLAB 算法，缩短响应时间，减少传输的数据，并立即提供结果给车间操作员。
通过使用 MATLAB 和 Simulink 为目标资产和边缘设备自动生成 C/C ++代码来摆脱手动编码。
在含生产服务器的云上扩展 MATLAB 分析，并与 Spotfire、 PI Server 及其他平台集成。
探索如何使用 MATLAB 进行大数据、机器学习和生产分析。
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