Mathematica12.3中文版是一款功能强大的科学计算器软件,将强大的计算软件引擎与方便的用户界面结合起来,让你可以进行高效的操作,而且该版本还新增了机器学习、3D打印、音频处理等功能,满足了用户多方面的使用需求,同时它凭借了先进的计算美学和屡获殊荣的设计,可以为用户完美呈现出你想要的结果。
Mathematica12.3免费版拥有强大的数值计算和符号运算能力,帮助用户进行高效的运算,而且该软件引入了很多创新,同时其不断扩展的系统可以让你使用起来更加便捷。
1、新增数据科学、概率和统计的重要功能,包括生存性和可靠性分析、马尔可夫链、排队论、时间序列以及随机微分方程等
2、R 语言完全集成入 Mathematica 的工作流程,从而实现数据和代码的无缝交流
3、三维立体图像处理以及核外技术,将性能拓展到非常大的二维和三维图像及视频
4、集成的模拟和数字信号处理
5、下一步计算建议栏
某个计算一旦完成,您将得到关于下一步操作的最优化建议。按下按钮即可运行一个新函数,或者弹出互动向导。这是一个全新的界面模式,帮助您在 Mathematica 系统
6、基于语境的输入助手
与 Mathematica 完美的文档系统集成,实现对 Mathematica 各种函数、选项和其他元素的智能化自动补全和突出显示。
7、整个系统范围内支持各种单位
高度集成了超过 4,500 种单位—包括在图形和数值以及符号式计算上的自由格式语言输入、单位换算和量纲一致性检查。
8、企业版 CDF 的部署
全新的 Mathematica 企业版 具备直接的 CDF 部署功能,以及运行时间的实时数据和其他增强功能。预览模式模拟 CDF Player 和 Wolfram Player Pro
9、提供对随机过程的全面支持
提供对随时间随机演变的系统进行建模的广义框架,并且支持仿真、估计、切片 分布和均值以及协方差函数。
10、马尔可夫链和队列
自动支持离散和连续时间马尔可夫链以及队列网络。计算性能度量和设计诸如呼叫中心或者服务器结构等应用的过程。
11、时间序列和随机微分方程
从数据自动估计时间序列模型并根据模型进行预测。计算金融、信号处理等领域的随机微分方程的符号式属性。
12、可靠性分析
全套可靠性分析工具,具有可靠性框图、故障树、备用模型和重要性测量的功能。
13、生存分析
广泛支持各种删截数据、优化的参数式和非参数式生存模型建模框架,以及各种广义假设检验函数。
14、增强的概率和统计功能
扩展了概率和统计功能,包括依赖性测量、全新的假设检验、加权数据和全新的参数式和导出布。
15、增强的图与网络功能
全新和优化的随机图分布,网络流功能和性能的全面改进。
16、与 R 的内置集成
把 R 代码集成到您的 Mathematica 工作流中,在 Mathematica 和 R 之间交换数据,并且从 Mathematica 内部执行 R 代码。包含 R runtime 的自动下载功能。
17、三维立体图像处理
图像处理引擎现可支持三维立体图像处理,比如像素操作、局部滤波和形态学。包括三维表面和立体渲染。
18、全新高级图像处理算法
使用特征跟踪、面部检测、图像增强和其他高度优化的算法来执行图像的全面分析。
19、交互式图像助手
探索图像处理功能的全新方式,具有点击式访问的功能—所有这些都能在笔记本环境中实现。
20、大型图像支持
使用核外技术,Mathematica 12在相当大的二维和三维立体图像中也具有卓越的性能。
1、下载压缩包,解压后后的安装包和破解补丁,补丁含32位和64位。
2、双击Setup目录内的Setup.exe安装,点next继续。
3、选择安装目录,点next。
4、默认安装,点next继续。
5、默认目录,默认要创建快捷方式,点next。
6、确认安装信息,点install安装。
7、开始安装,耐心等待。
8。终于安装完成。
单元(代码块)
随便输入一些东西,单击右键计算单元,如下图所示:
可以看到,窗口右侧显示了输入、输出代码块的范围,点击右侧的竖杠,按delete键可进行代码块的删除操作 右键单击可进行代码块的划分等操作
函数
Mathematica属函数式编程范式,其函数都是大写开头,参数列表用方括号[]包住,逗号分开,例如Sum[]、Derivative[]等函数,具体查找某个功能的函数及其用法可打开菜单栏-->Wolfram参考资料进行查找
特殊符号的快捷输入
Mathematica可使用Esc键输入特殊字符,比如:Esc键--a--Esc键可输入Alpha,如下图所示:
标准形式
选中一段文本或单元,右击转换为-->Standard Form,效果如下图所示:
图片声音输入输出
mathematica可以直接把图片拖入其中,进行各种滤波、分割操作,如下图所示:
还可以输出声音
首先我们新建一个Mathematica的nb文件,本文以3x3矩阵为例,首先创建一个空的矩阵元素mma={},现在我们需要对mma的每一个元素依次赋值,从一般编程的思维出发,我们将选择循环结构依次对矩阵每个元素赋值,该方法如图所示,我们需要在一个循环结构中嵌套一个循环结构,本文选择了在While中嵌套For循环,从理论上分析,While循环和For循环的时间效率是等效的;
在得到正确结果后,我们可以来看一下这款程序的运行效率,只需要在循环结构的结束“]”之后加上“;//AbsoluteTiming”,然后同时按下Shift+Enter键运行该段代码,即可得到程序运行时间(为了更好地到时间差别,这次我将矩阵元素的量改成了300,而步骤一中是10);
下面我门采用Mathematica特有的“Table”函数对矩阵元素进行赋值,这次,我们新建了一个矩阵mbt,直接用Table函数给其赋值可以直接省略初始化mbt的步骤,直接在输入界面输入“mbt = Table[x*y, {x, 10}, {y, 10}]”即可,结果和步骤1完全一样,是不是非常方便,非常简洁,具体参见附图;
下面我们再来看看Table函数的时间效率,同样在函数的结束“]”之后加上“;//AbsoluteTiming”,然后运行代码,我们就可以看到Table函数运行所需的时间(同样,矩阵元素量被改成了300);
最后,我们来比较一下两种方法的时间效率,通过放在一起比较,我们发现,Table函数的时间效率非常之高,仅有循环结构的1/10,这在大数据运算时候是非常高效的,比如说循环结构用了10个小时,而Table函数就只需要1个小时,节约了极大的时间,这个高效的矩阵赋值同时也给代码书写带来了很大的方便,使得代码的书写量也大大减小,出错率明显降低,所以,日后若是在Mathematica中用到循环结构的时候,先想一想,是不是可用Table函数代替。
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