matlab本身是收費的，新版本越來越龐大和臃腫，由原來的教學實驗室產(chǎn)品，逐步變成了開發(fā)者生態(tài)圈。從學習角度，老版本的matlab更加簡單，易于上手。因此下載了matlab5.3綠色版本作為起點。

先在Win10上解壓運行，意外發(fā)現(xiàn)Win10對老版本的matlab支持很差，經(jīng)常出現(xiàn)運行錯誤和閃退。那么就只好在linux下來配置運行了。進入Deepin，將下載的壓縮包解壓到 ～./Deepinwine/matlab 目錄下，運行：

> deepin-wine ~/.deepinwine/MATLAB5/bin/matlab.exe

則順利正常啟動，運行 bench 和 demo 命令，查看效果：

碾壓20年前的王者

simulink 和 stateflow 全部正常工作。

竊以為，任何一個工科領(lǐng)域的本科或者研究生，如果熟悉精通matlab且深度理解matlab里面的各個領(lǐng)域內(nèi)容，都可以作為優(yōu)秀畢業(yè)生了。MATLAB5.3里面已經(jīng)包含了自動控制、圖像處理、信號處理、系統(tǒng)辨識、最優(yōu)控制、小波、通訊、數(shù)據(jù)庫、偏微分方程等工具包。本質(zhì)講，這些包都是開源的，意味著所有的算法都可以看代碼學習。

比如教科書上都是講，求矩陣特征值，是通過求矩陣特征多項式的根來獲得特征值：

>A = rand(3)

A =

0.4103 0.3529 0.1389

0.8936 0.8132 0.2028

0.0579 0.0099 0.1987

>p = poly(A)

p =

1.0000 -1.4222 0.2514 -0.0016

>roots(p)

ans =

1.2167

0.1987

0.0068

特征多項式的三個根就是矩陣A的三個特征值。

我們再看看MATLAB是如何求的，用 type 命令顯示 poly 代碼，可以看出MATLAB求矩陣的特征多項式，是先求矩陣的特征值，然后再用特征值構(gòu)建特征多項式。再看看求n階多項式的根的方法：

MATLAB是用多項式來構(gòu)建一個矩陣，叫多項式的伴隨矩陣，然后再矩陣的特征值作為多項式的根。之所以這么做，是因為在現(xiàn)代數(shù)值計算中，對任意階矩陣，采用QR矩陣分解算法求特征值遠比求特征多項式的根來得高效快捷，matlab把eig命令作為一個內(nèi)置函數(shù)來執(zhí)行。

matlab及其toolbox的所有算法和函數(shù)，都值得深入研究。一句話，掌握和精通MATLAB，畢業(yè)不發(fā)愁。

（正文已結(jié)束）

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