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पीसी पर Matlab Code Numerical Analysis

Matlab Code Numerical Analysis, डेवलपर engrshams से आ रहा है, अतीत में Android सिस्टर्म पर चल रहा है।

अब, आप Matlab Code Numerical Analysis को पीसी पर GameLoop के साथ आसानी से खेल सकते हैं।

इसे GameLoop लाइब्रेरी या खोज परिणामों में डाउनलोड करें। अब और गलत समय पर बैटरी या निराशाजनक कॉलों पर ध्यान नहीं देना चाहिए।

बस मुफ्त में बड़ी स्क्रीन पर Matlab Code Numerical Analysis पीसी का आनंद लें！

Matlab Code Numerical Analysis परिचय

संख्यात्मक (विधियों) विश्लेषण के बारे में मैटलैब ट्यूटोरियल (कार्यक्रम) का नि: शुल्क आवेदन।

MATLAB (मैट्रिक्स प्रयोगशाला) एक बहु-प्रतिमान संख्यात्मक कंप्यूटिंग वातावरण और चौथी पीढ़ी की प्रोग्रामिंग भाषा है। मैथवर्क्स द्वारा विकसित एक मालिकाना प्रोग्रामिंग भाषा, MATLAB मैट्रिक्स जोड़तोड़, कार्यों और डेटा की साजिश रचने, एल्गोरिदम के कार्यान्वयन, उपयोगकर्ता इंटरफेस के निर्माण और सी, सी ++, सी #, जावा, फोरट्रान और पायथन सहित अन्य भाषाओं में लिखे गए कार्यक्रमों के साथ इंटरफेसिंग की अनुमति देता है।

हालांकि MATLAB मुख्य रूप से संख्यात्मक कंप्यूटिंग के लिए अभिप्रेत है, एक वैकल्पिक टूलबॉक्स MuPAD प्रतीकात्मक इंजन का उपयोग करता है, जिससे प्रतीकात्मक कंप्यूटिंग क्षमताओं तक पहुंच की अनुमति मिलती है। एक अतिरिक्त पैकेज, सिमुलिंक, गतिशील और एम्बेडेड सिस्टम के लिए ग्राफिकल मल्टी-डोमेन सिमुलेशन और मॉडल-आधारित डिज़ाइन जोड़ता है।

2017 तक, MATLAB के उद्योग और शिक्षा जगत में 2 मिलियन से अधिक उपयोगकर्ता हैं।

MATLAB उपयोगकर्ता इंजीनियरिंग, विज्ञान और अर्थशास्त्र की विभिन्न पृष्ठभूमि से आते हैं।

दुनिया भर में लाखों इंजीनियर और वैज्ञानिक हमारी दुनिया को बदलने वाली प्रणालियों और उत्पादों का विश्लेषण और डिजाइन करने के लिए MATLAB® का उपयोग करते हैं। MATLAB ऑटोमोबाइल सक्रिय सुरक्षा प्रणालियों, अंतरग्रहीय अंतरिक्ष यान, स्वास्थ्य निगरानी उपकरणों, स्मार्ट पावर ग्रिड और LTE सेलुलर नेटवर्क में है। इसका उपयोग मशीन लर्निंग, सिग्नल प्रोसेसिंग, इमेज प्रोसेसिंग, कंप्यूटर विज़न, संचार, कम्प्यूटेशनल फाइनेंस, कंट्रोल डिज़ाइन, रोबोटिक्स और बहुत कुछ के लिए किया जाता है।

गणित। ग्राफिक्स। प्रोग्रामिंग।

MATLAB प्लेटफॉर्म को इंजीनियरिंग और वैज्ञानिक समस्याओं को हल करने के लिए अनुकूलित किया गया है। कम्प्यूटेशनल गणित को व्यक्त करने के लिए मैट्रिक्स-आधारित MATLAB भाषा दुनिया का सबसे स्वाभाविक तरीका है। बिल्ट-इन ग्राफिक्स डेटा से कल्पना करना और अंतर्दृष्टि प्राप्त करना आसान बनाता है। प्रीबिल्ट टूलबॉक्स की एक विशाल लाइब्रेरी आपको अपने डोमेन के लिए आवश्यक एल्गोरिदम के साथ तुरंत आरंभ करने देती है। डेस्कटॉप वातावरण प्रयोग, अन्वेषण और खोज को आमंत्रित करता है। ये MATLAB उपकरण और क्षमताओं का कड़ाई से परीक्षण किया गया है और एक साथ काम करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

पैमाना। एकीकृत। तैनात करें।

प्रत्येक टूलबॉक्स अलग से खरीदा जाता है। MATLAB का एक छात्र संस्करण MATLAB, सिमुलिंक के लिए घरेलू उपयोग लाइसेंस के रूप में उपलब्ध है, और काफी कम कीमतों पर मैथवर्क के टूलबॉक्स का एक सबसेट है।

MATLAB आपको अपने विचारों को डेस्कटॉप से ​​परे ले जाने में मदद करता है। आप अपने विश्लेषणों को बड़े डेटा सेट पर चला सकते हैं और क्लस्टर और क्लाउड तक बढ़ा सकते हैं। MATLAB कोड को अन्य भाषाओं के साथ एकीकृत किया जा सकता है, जिससे आप वेब, एंटरप्राइज और प्रोडक्शन सिस्टम के भीतर एल्गोरिदम और एप्लिकेशन को तैनात कर सकते हैं।

संख्यात्मक विश्लेषण एल्गोरिदम का अध्ययन है जो गणितीय विश्लेषण की समस्याओं के लिए संख्यात्मक सन्निकटन (सामान्य प्रतीकात्मक जोड़तोड़ के विपरीत) का उपयोग करता है (जैसा कि असतत गणित से अलग है)।

संख्यात्मक विश्लेषण स्वाभाविक रूप से इंजीनियरिंग और भौतिक विज्ञान के सभी क्षेत्रों में आवेदन पाता है, लेकिन 21वीं सदी में भी जीवन विज्ञान और यहां तक ​​कि कलाओं ने भी वैज्ञानिक संगणना के तत्वों को अपनाया है। खगोलीय यांत्रिकी (ग्रहों, सितारों और आकाशगंगाओं) में साधारण अंतर समीकरण दिखाई देते हैं; डेटा विश्लेषण के लिए संख्यात्मक रैखिक बीजगणित महत्वपूर्ण है; दवा और जीव विज्ञान के लिए जीवित कोशिकाओं के अनुकरण में स्टोकेस्टिक अंतर समीकरण और मार्कोव श्रृंखलाएं आवश्यक हैं।

संख्यात्मक विश्लेषण व्यावहारिक गणितीय गणनाओं की इस लंबी परंपरा को जारी रखता है। 2 के वर्गमूल के बेबीलोनियन सन्निकटन की तरह, आधुनिक संख्यात्मक विश्लेषण सटीक उत्तरों की तलाश नहीं करता है, क्योंकि व्यवहार में सटीक उत्तर प्राप्त करना अक्सर असंभव होता है। इसके बजाय, अधिकांश संख्यात्मक विश्लेषण त्रुटियों पर उचित सीमा बनाए रखते हुए अनुमानित समाधान प्राप्त करने से संबंधित है।

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