MathWorks MATLAB R2024b中文版

MathWorks MATLAB R2024b中文版是一款帮助用户进行数学方面的商业软件，可用于算法的开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境。并且，它还很好的将数值分析、举证计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等等强大功能集成到了一个异于使用的视窗环境中，很大程度上帮助用户摆脱了传统非交互式的程序设计语言的编辑模式。

MATLAB R2024b中文版的新功能和改进包括但不限于：自定义实时编辑器、帮助中心优化、ODE解决任务、调试和性能改进、图形可视化增强、人工智能和机器学习扩展、Simulink编辑器更新、新的硬件支持包功能等等，这些特性和改进使MATLAB R2024b成为功能强大、易于使用且高度灵活的科学计算和仿真软件！有需要的用户欢迎下载使用。

MathWorks MATLAB R2024b安装激活教程

1、鼠标右键以管理员身份运行安装程序setup。

2、点击右上角的“高级选项”，然后选择“我有文件安装密钥”。

3、软件安装许可协议接受，勾选是，然后下一步。

4、输入文件安装密钥【39676-02743-14813-63132-22122-21739-42724-01237-08353-51560-41813-30272-46436-42021-53831-05395-21684-43572-58789-40638-42099-40160-19797-60670-44428-39867】然后下一步。

5、选择许可证文件，点击【浏览】进去，找到安装包Crack文件夹里面的license.lic文件打开。

6、点击下一步。

7、选择目标文件夹，点击浏览进去更改安装位置或者直接在路径上就可以更改安装位置（注意：更改安装位置不能带有中文或特殊符号），然后下一步。

8、选择产品，直接下一步。

9、勾选“添加桌面快捷方式”，取消“Mathworks 发送用户体验信息来帮助改进 MATLAB”然后下一步。

10、准备安装，点击开始安装。

11、软件正在安装中，请耐心等候安装成功。

12、软件安装成功，点击关闭。

13、在电脑桌面找到MATLAB R2024b软件，鼠标右键打开文件所在的位置进去安装目录位置。

14、打开Crack文件夹，将libmwlmgrimpl.dll复制到软件安装目录下的\bin\win64 \matlab_startup_plugins\lmgrimpl文件夹里面替换，替换成功则软件激活成功。

15、最后打开软件便可以使用全部功能啦。

功能介绍

1、增强的用户界面

改进的 App Designer：新的 App Designer 增强了 UI 组件的可用性，提供更多模板和自定义选项，让用户可以更容易地创建交互式应用程序。

改进的可视化工具：用户界面和可视化工具进行了优化，允许用户更方便地编辑和管理图形，提升数据可视化的直观性。

2、新增功能

更强大的数据分析工具：新增的函数和工具箱支持更复杂的数据分析任务，包括机器学习和深度学习功能的改进。

增强的时间序列分析：引入新的函数和工具用于时间序列数据的处理和分析，方便用户进行预测和建模。

3、机器学习和深度学习

增强的模型训练工具：MATLAB 2024b 提供了更新的机器学习和深度学习工具，支持新的网络架构和优化算法，提升模型的训练速度和效果。

自动化超参数优化：新增自动超参数优化工具，简化了模型选择和调优的过程，让用户能够更快地找到最佳模型配置。

4、并行计算

改进的并行计算功能：增强了并行计算工具箱的性能，支持更多的并行计算选项，允许用户在多核处理器和计算集群上更高效地执行大规模计算任务。

5、与其他工具的集成

更好的与 Python 集成：MATLAB 2024b 增强了与 Python 的互操作性，用户可以更轻松地调用 Python 库和函数，将 MATLAB 与 Python 结合使用。

云计算与 IoT 集成：新增对云平台和物联网（IoT）设备的支持，方便用户将 MATLAB 应用部署到云端和边缘计算设备。

6、文档与学习资源

更新的文档和示例：新版本提供了更全面的文档和示例，帮助用户更快上手新功能和工具，提高学习效率。

社区支持与资源：增强了用户社区的互动性，提供更多的在线论坛和资源，用户可以分享经验和解决方案。

7、性能与稳定性改进

运行速度提升：对 MATLAB 核心功能进行了优化，提高了整体性能和计算效率，尤其是在处理大数据集和复杂模型时。

错误修复与稳定性增强：持续的错误修复和性能优化，确保软件运行更加稳定和可靠。

软件特色

1、用于数值计算、可视化和应用程序开发的高级语言。

2、可实现迭代式探查、设计及问题求解的交互式环境。

3、用于线性代数、统计、傅立叶分析、筛选、优化、数值积分以及常微分方程求解的数学函数。

4、用于数据可视化的内置图形以及用于创建自定义绘图的工具。

5、用于改进代码质量和可维护性并最大限度地发挥性能的开发工具。

6、用于构建自定义图形界面应用程序的工具。

7、可实现基于MATLAB的算法与外部应用程序和语言（如 C、Java、.NET 以及Microsoft  Excel）集成的函数。