MATLAB Funktionen
Welche Funktionen hat MATLAB?
Design
- Werkzeuge für die 3D-/Volumenmodellierung
- Zeichenwerkzeuge
- Bearbeitungswerkzeuge
- Rendering-Werkzeuge
Tools
- Finite-Elemente-Analyse
- Mehrkörper-Dynamik
Arbeit
- Diskrete Ereignismodellierung
- Kontinuierliche Ereignismodellierung
- Simulation mechanischer Ereignisse
- Simulation von Fertigungsprozessen
- Integrieren
Umwelt
- Hardware-Unterstützung
- Aufgabe
- Mehrere Profile verwalten
- Klarheit des Befehls
Top-bewertete MATLAB Alternativen
(0)
0.0 von 5
Website besuchen
Gesponsert
MATLAB Kategorien auf G2
Filter für Funktionen
Modellentwicklung
Unterstützte Sprachen | Wie in 77 MATLAB Bewertungen berichtet. Unterstützt Programmiersprachen wie Java, C oder Python. Unterstützt Frontend-Sprachen wie HTML, CSS und JavaScript | 84% (Basierend auf 77 Bewertungen) | |
Drag-and-Drop | Bietet Entwicklern die Möglichkeit, Codeteile oder Algorithmen beim Erstellen von Modellen per Drag & Drop zu verschieben 75 Rezensenten von MATLAB haben Feedback zu dieser Funktion gegeben. | 88% (Basierend auf 75 Bewertungen) | |
Vorgefertigte Algorithmen | Wie in 84 MATLAB Bewertungen berichtet. Bietet Benutzern vorgefertigte Algorithmen für eine einfachere Modellentwicklung | 89% (Basierend auf 84 Bewertungen) | |
Modell-Training | Wie in 81 MATLAB Bewertungen berichtet. Liefert große Datensätze zum Trainieren einzelner Modelle | 86% (Basierend auf 81 Bewertungen) | |
Vorgefertigte Algorithmen | Wie in 70 MATLAB Bewertungen berichtet. Bietet Benutzern vorgefertigte Algorithmen für eine einfachere Modellentwicklung | 88% (Basierend auf 70 Bewertungen) | |
Modell-Training | Liefert große Datensätze zum Trainieren einzelner Modelle Diese Funktion wurde in 65 MATLAB Bewertungen erwähnt. | 87% (Basierend auf 65 Bewertungen) | |
Feature-Entwicklung | Basierend auf 65 MATLAB Bewertungen. Wandelt Rohdaten in Merkmale um, die das zugrunde liegende Problem für die Vorhersagemodelle besser darstellen | 87% (Basierend auf 65 Bewertungen) |
Machine-/Deep-Learning-Dienste
Maschinelles Sehen | Basierend auf 71 MATLAB Bewertungen. Bietet Bilderkennungsdienste an | 88% (Basierend auf 71 Bewertungen) | |
Verarbeitung natürlicher Sprache | Bietet Dienstleistungen zur Verarbeitung natürlicher Sprache an Diese Funktion wurde in 61 MATLAB Bewertungen erwähnt. | 83% (Basierend auf 61 Bewertungen) | |
Generierung natürlicher Sprache | Basierend auf 59 MATLAB Bewertungen. Bietet Dienstleistungen zur Generierung natürlicher Sprache an | 83% (Basierend auf 59 Bewertungen) | |
Künstliche neuronale Netze | Basierend auf 73 MATLAB Bewertungen. Bietet künstliche neuronale Netze für Benutzer | 85% (Basierend auf 73 Bewertungen) | |
Maschinelles Sehen | Bietet Bilderkennungsdienste an 58 Rezensenten von MATLAB haben Feedback zu dieser Funktion gegeben. | 89% (Basierend auf 58 Bewertungen) | |
Verstehen natürlicher Sprache | Bietet Dienste zum Verstehen natürlicher Sprache 55 Rezensenten von MATLAB haben Feedback zu dieser Funktion gegeben. | 85% (Basierend auf 55 Bewertungen) | |
Generierung natürlicher Sprache | Bietet Dienstleistungen zur Generierung natürlicher Sprache an Diese Funktion wurde in 53 MATLAB Bewertungen erwähnt. | 83% (Basierend auf 53 Bewertungen) | |
Deep Learning | Basierend auf 63 MATLAB Bewertungen. Bietet Deep-Learning-Funktionen | 87% (Basierend auf 63 Bewertungen) |
Einsatz
Managed Service | Verwaltet die intelligente Anwendung für den Benutzer und reduziert den Bedarf an Infrastruktur 65 Rezensenten von MATLAB haben Feedback zu dieser Funktion gegeben. | 86% (Basierend auf 65 Bewertungen) | |
Anwendung | Ermöglicht es Benutzern, maschinelles Lernen in Betriebsanwendungen einzubinden 75 Rezensenten von MATLAB haben Feedback zu dieser Funktion gegeben. | 87% (Basierend auf 75 Bewertungen) | |
Skalierbarkeit | Basierend auf 75 MATLAB Bewertungen. Bietet leicht skalierbare Anwendungen und Infrastrukturen für maschinelles Lernen | 84% (Basierend auf 75 Bewertungen) | |
Managed Service | Wie in 58 MATLAB Bewertungen berichtet. Verwaltet die intelligente Anwendung für den Benutzer und reduziert den Bedarf an Infrastruktur | 83% (Basierend auf 58 Bewertungen) | |
Anwendung | Basierend auf 65 MATLAB Bewertungen. Ermöglicht es Benutzern, maschinelles Lernen in Betriebsanwendungen einzubinden | 86% (Basierend auf 65 Bewertungen) | |
Skalierbarkeit | Bietet leicht skalierbare Anwendungen und Infrastrukturen für maschinelles Lernen 65 Rezensenten von MATLAB haben Feedback zu dieser Funktion gegeben. | 86% (Basierend auf 65 Bewertungen) |
Datentransformation
Echtzeit-Analysen | Basierend auf 70 MATLAB Bewertungen und verifiziert vom G2 Produkt-F&E-Team. Erleichtert die Analyse großer Datenmengen in Echtzeit. | 87% (Basierend auf 70 Bewertungen) | |
Datenabfrage | Basierend auf 43 MATLAB Bewertungen und verifiziert vom G2 Produkt-F&E-Team. Ermöglicht es dem Benutzer, Daten über Abfragesprachen wie SQL abzufragen. | 86% (Basierend auf 43 Bewertungen) |
Verbindung
Hadoop-Integration | Basierend auf 45 MATLAB Bewertungen und verifiziert vom G2 Produkt-F&E-Team. Richtet Verarbeitungs- und Verteilungs-Workflows auf Apache Hadoop aus | 83% (Basierend auf 45 Bewertungen) | |
Spark-Integration | Basierend auf 48 MATLAB Bewertungen und verifiziert vom G2 Produkt-F&E-Team. Richtet Verarbeitungs- und Verteilungsworkflows auf Apache Spark aus | 86% (Basierend auf 48 Bewertungen) | |
Multi-Source-Analyse | Basierend auf 58 MATLAB Bewertungen und verifiziert vom G2 Produkt-F&E-Team. Integriert Daten aus mehreren externen Datenbanken. | 84% (Basierend auf 58 Bewertungen) | |
Data Lake | Basierend auf 50 MATLAB Bewertungen und verifiziert vom G2 Produkt-F&E-Team. Erleichtert die Verbreitung der gesammelten Big Data in parallelen Computing-Clustern. | 83% (Basierend auf 50 Bewertungen) |
Transaktionen
Datenvisualisierung | Basierend auf 70 MATLAB Bewertungen und verifiziert vom G2 Produkt-F&E-Team. Verarbeitet Daten und stellt Interpretationen in einer Vielzahl von grafischen Formaten dar. | 90% (Basierend auf 70 Bewertungen) | |
Daten-Workflow | Basierend auf 66 MATLAB Bewertungen und verifiziert vom G2 Produkt-F&E-Team. Reiht bestimmte Funktionen und Datasets aneinander, um Analyseiterationen zu automatisieren. | 89% (Basierend auf 66 Bewertungen) | |
Eingebettete Analytik | Basierend auf 58 MATLAB Bewertungen und verifiziert vom G2 Produkt-F&E-Team. Ermöglicht das Big-Data-Tool das Ausführen und Aufzeichnen von Daten in externen Anwendungen. | 87% (Basierend auf 58 Bewertungen) | |
Notizbücher | Basierend auf 34 MATLAB Bewertungen und verifiziert vom G2 Produkt-F&E-Team. Verwenden von Notebooks für Aufgaben wie das Erstellen von Dashboards mit vordefinierten, geplanten Abfragen und Visualisierungen | 88% (Basierend auf 34 Bewertungen) |
Design
Werkzeuge für die 3D-/Volumenmodellierung | Möglichkeit, 3D-Primitive zu modifizieren (parametrische Bearbeitungswerkzeuge, Freiform-Bearbeitungswerkzeuge, symmetrischer Bearbeitungsprozess usw.) Diese Funktion wurde in 127 MATLAB Bewertungen erwähnt. | 85% (Basierend auf 127 Bewertungen) | |
Zeichenwerkzeuge | Möglichkeit, auf grundlegende Zeichenwerkzeuge (Linie, Kreis, Polygone usw.) zuzugreifen 144 Rezensenten von MATLAB haben Feedback zu dieser Funktion gegeben. | 82% (Basierend auf 144 Bewertungen) | |
Bearbeitungswerkzeuge | Möglichkeit, auf grundlegende Bearbeitungswerkzeuge zuzugreifen (Löschen, Trimmen, Erweitern, Rückgängigmachen usw.) 146 Rezensenten von MATLAB haben Feedback zu dieser Funktion gegeben. | 83% (Basierend auf 146 Bewertungen) | |
Rendering-Werkzeuge | Möglichkeit des Zugriffs auf Rendering-Tools (Beleuchtungswerkzeuge, Textur-Mapping, benutzerdefinierte Materialerstellung usw.) 121 Rezensenten von MATLAB haben Feedback zu dieser Funktion gegeben. | 80% (Basierend auf 121 Bewertungen) |
Tools
Fluid-Analyse | Basierend auf 107 MATLAB Bewertungen. Fähigkeit, numerische Strömungsmechanik und thermische Analysen durchzuführen | 83% (Basierend auf 107 Bewertungen) | |
Finite-Elemente-Analyse | Basierend auf 131 MATLAB Bewertungen. Fähigkeit zur Durchführung von Finite-Elemente-Analysetests | 85% (Basierend auf 131 Bewertungen) | |
Mehrkörper-Dynamik | Wie in 113 MATLAB Bewertungen berichtet. Fähigkeit zur kinematischen und dynamischen Analyse von Mechanismen | 84% (Basierend auf 113 Bewertungen) |
Arbeit
Diskrete Ereignismodellierung | Basierend auf 141 MATLAB Bewertungen. Möglichkeit zur Modellierung ereignisdiskreter Simulationen, z. B. zur Analyse ereignisgesteuerter Systemmodelle und zur Optimierung von Leistungsmerkmalen wie Latenz, Durchsatz und Paketverlust. | 88% (Basierend auf 141 Bewertungen) | |
Kontinuierliche Ereignismodellierung | Basierend auf 143 MATLAB Bewertungen. Möglichkeit zur Modellierung der Simulation kontinuierlicher Ereignisse | 89% (Basierend auf 143 Bewertungen) | |
Simulation mechanischer Ereignisse | Fähigkeit zur Durchführung mechanischer Ereignissimulationen Diese Funktion wurde in 127 MATLAB Bewertungen erwähnt. | 86% (Basierend auf 127 Bewertungen) | |
Simulation von Fertigungsprozessen | Fähigkeit, Fertigungsprozesse wie Gießen, Formen und Formformen zu modellieren 117 Rezensenten von MATLAB haben Feedback zu dieser Funktion gegeben. | 84% (Basierend auf 117 Bewertungen) | |
Integrieren | Basierend auf 124 MATLAB Bewertungen. Möglichkeit zur Integration mit CAD- und PLM-Software | 84% (Basierend auf 124 Bewertungen) |
Umwelt
Hardware-Unterstützung | Wie in 146 MATLAB Bewertungen berichtet. Fähigkeit, eine ausreichende Anzahl von Hardwareentwicklern zu unterstützen (standardmäßig oder durch die Verwendung von benutzerdefinierten Treibern). | 84% (Basierend auf 146 Bewertungen) | |
Aufgabe | Wie in 146 MATLAB Bewertungen berichtet. Unterstützung für benutzerdefinierte Schnittstellen, die für bestimmte Designaufgaben entwickelt wurden, standardmäßig (standardmäßig (vorkonfiguriert) oder durch Benutzeranpassung. | 87% (Basierend auf 146 Bewertungen) | |
Mehrere Profile verwalten | Unterstützung für mehrere Anpassungen der Benutzeroberfläche. Kann Schnittstellen nach Bedarf eines bestimmten Benutzers speichern und abrufen, ohne die Anwendung zu schließen und ohne Skriptkenntnisse erforderlich zu sein. Diese Funktion wurde in 122 MATLAB Bewertungen erwähnt. | 84% (Basierend auf 122 Bewertungen) | |
Klarheit des Befehls | Wie in 161 MATLAB Bewertungen berichtet. Die Namen der grundlegenden Befehle sind klar und leicht verständlich. On-Cursor-Dokumentation, z. B. QuickInfos und Popup-Beschreibungen, bieten Erläuterungen zu Symbolen und anderen Elementen der Benutzeroberfläche. | 87% (Basierend auf 161 Bewertungen) |
system
Datenerfassung und -aufbereitung | Basierend auf 59 MATLAB Bewertungen. Bietet dem Benutzer die Möglichkeit, eine Vielzahl von Datenquellen zur sofortigen Verwendung zu importieren | 85% (Basierend auf 59 Bewertungen) | |
Unterstützte Sprachen | Basierend auf 61 MATLAB Bewertungen. Unterstützt Programmiersprachen wie Java, C oder Python. Unterstützt Frontend-Sprachen wie HTML, CSS und JavaScript | 84% (Basierend auf 61 Bewertungen) | |
Drag-and-Drop | Bietet Entwicklern die Möglichkeit, Codeteile oder Algorithmen beim Erstellen von Modellen per Drag & Drop zu verschieben 63 Rezensenten von MATLAB haben Feedback zu dieser Funktion gegeben. | 87% (Basierend auf 63 Bewertungen) |
