Los físicos de todo el mundo confían en MATLAB®y仿真软件®Para realizar simulaciones exploratorias que demandan una alta carga computacional。MATLAB cuenta con un entorno informático orientado a matrices, que lo convierte en la herramienta de elección para colaborar y desarrollar código con rapidez, en busca de innovaciones en el campo de la física。MATLAB y Simulink también proporcionan un enfoque integrado para la generación de código de hardware, la adquisición de datos, la simulación y las pruebas en tiempo real, el análisis de datos y los cálculos escalables。
Los físicos eligen MATLAB y Simulink para:
- 积分métodos de IA con flujos de trabajo para analyizar y visualizar datos
- Ejecutar aceleradores de partículas
- Procesar señales recibidas por radiotelescope y detectores de ondas gravacionales
- Controlar varias plataformas de hardware de“pequeño laboratorio”
- Comparar simulaciones con datos experimentales
- Enseñar física y colaborar con otros físicos
“En LIGO, utilizamos MATLAB para analizar los ruidos fundamentales que limitan el rendimiento del detector de ondas gravitacionales, calcular la respuesta óptica de nuestros interferómetros y verificar toda la cadena de control…”
马修·埃文斯,麻省理工学院
Uso de MATLAB y Simulink en física
MATLAB Simulink para física en“pequeños laboratorios”
Los físicos utizan MATLAB y Simulink para conectar y controlar hardware de laboratorio, como microscopios personalizados, realizar diversos análisis espectroscópicos, desarrollar sensores mejorados con IA yanalizar拿督。
Las operaciones altamente optimizadas en matrices densas y分散化之子prácticas para el desarrollo rápido de código para similar sistemas clásicos y cuánticos de muchos cuerpos。Las matemáticas simbólicas permiten calcular con precisión arbitraria。
Con MATLAB y Simulink, los físicos pueden:
- general automáticamente código HDL y C/ c++ para conectividad de hardware y usar código C/ c++ dentro de MATLAB
- 硬件和仪器的实时数据控制器
- Desplegar cálculos en clusters para big data o cálculos exigentes
- Compartir código mediante脚本en vivo接口gráficas intuitivos
- Acelerar la IA y otros análisis de alta carga computacional en GPU
- Escalar cálculos a clusters y nubes usandoMATLAB并行服务器™
- Ensenar运动Con UN plan de estudios interactivo
Explorar或含
MATLAB y Simulink para física en“grandes laboratorios”
MATLAB和Simulink允许的原程序rápido y控制系统的模型实时的真正的大实验，LIGO的故事。La legibilidad del código y La compatibilidad con versiones anteriores son funcionalidades de MATLAB que se prestan特殊性，一个扩展的协作和一个大广场。
Los físicos de aceleradores utilzan MATLAB para controlar sincrotrones y aceleradores lineales de todo el mundo。MATLAB también permite supervisor haces de partículas y comparar el comportamiento del haz con las versiones simuladas。MATLAB y algunas工具箱de la communidad de usuarios escritas por físicos de aceleradores比例cionan un sistema de prototiado y despliegue rápido sumamente probado por usuarios de todo el mundo。
MATLAB y Simulink permiten a los físicos e ingenieros:
- Diseñar módulos mejorados con IA para la supresión de ruido y el procesamiento de señales
- Eliminar el tiempo de inactividad no planificado de“máquinas grandes”
- Interactuar con hardware mediante scripts y entornos de interfaz gráfica intuitivos
- utilzar la generación de código para PLC, FPGA y ASIC
- Diseñar sistemas de control
- Pasar de la simulación en escritorio a pruebas en tiempo real con Simulink real - time™y Speedgoat de forma fluida
工具箱de la comunidad de usuarios
MATLAB para física médica
Los físicos médicos utizan MATLAB como una plataforma uniificada para la planificación de tratamientos, lo que resulta sumamente práctico en la educación y la investigación。Con MATLAB, los radioterapeutas pueden utizar herramientas de etiquetado semiautomáticas que facilitan la integración de métodos de IA en flujos de trabajo para aplicaciones tales como la radioterapia guiada por imágenes。
Con MATLAB y las toolboxes de la comunidad de usuarios, los físicos médicos pueden:
- explar planes de tratamiento con precisión clínica
- Planificar la radioterapia de intensidad modulada para varias modalidades
- 预处理输出数据对中心模型autosegmentación de深度学习，comenzando con DICOM u otros formatos de档案
- Entrenar modelos de deep learning con imágenes多肛门mediante diversas transformaciones y métodos de relleno de canales de imagen
- Realizar simulaciones acústicas y ecográficas en el dominio del tiempo en medios complejos y de tejidos realistas
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