Ⅰ MATLAB对计算机专业的用处大不大
MatLab主要应用于数学领域，因此被数学专业学生广泛使用，是一项重要的技能。然而，对于计算机专业而言，它的价值可能没有那么显着。通常情况下，MatLab的使用范围主要局限于那些专注于数理研究的计算机专业学生。不过，值得注意的是，早期的MatLab是用Fortran编写的，后来改用C语言重写，目前的版本依然是基于C语言开发的。
MatLab虽然在数学和科学计算领域表现卓越，但它在计算机科学中的应用却相对有限。尽管如此，对于那些对算法开发、数据分析和模拟感兴趣的学生而言，掌握MatLab仍然是非常有帮助的。它能够帮助学生快速实现数学模型和算法，尤其是在处理复杂的数据集时，MatLab可以提供强大的工具支持。
此外，MatLab还具有友好的用户界面和丰富的内置函数库，使得编程过程更加高效。对于计算机专业的学生来说，掌握这项技能可以提高他们在特定领域的竞争力。尽管在计算机科学的其他领域中，Python、Java等语言更为普及，但MatLab的独特优势仍然使其在某些专业领域中具有不可替代的价值。
总之，虽然MatLab在计算机科学中的应用不如其他编程语言广泛，但对于那些希望在数理研究领域有所作为的学生来说，掌握这项技能仍然是非常有价值的。因此，对于计算机专业的学生来说，了解MatLab的特性和功能，对于拓宽自己的知识领域和提升专业素养是非常有益的。
Ⅱ matlab算法转换C语言随笔
将MATLAB算法转换为C语言以实现移动端应用是一个常见的需求。此过程通常利用MATLAB工具箱中的CODER功能，它能将MATLAB程序转换为C或C++代码。转换后的C代码可以封装成Java可调用的so库，实现MATLAB算法在安卓设备上的调用。
在进行转换时，应明确区分核心算法部分与数据处理解析工作。将核心算法部分转换为C语言，其余采用Java实现，以提高效率并避免复杂数据处理中的问题。核心算法部分直接转换为C语言，而数据处理工作在Java中完成，这样能减少C语言中变量声明、定义和类型转换等操作，避免降低效率。
一个案例中，遇到需要转换的算法是用于数据集比较的普氏分析，MATLAB中的procrustes函数实现此功能。在转换过程中，CODER不支持直接转换procrustes函数。通过重写类似算法，使用SVD方法实现普氏分析的旋转、平移和缩放变换，成功实现了独立代码的生成。转换后算法输出结果与MATLAB的有细微差异，但分布形态保持一致。结果的数值差异需根据业务需求考虑。为了完整移植程序，最终采用Java实现普氏分析算法，确保运算结果与MATLAB一致。
总结而言，算法转换只是解决问题的一种技术手段，需结合具体场景和遇到的问题进行全面考虑。技术问题并非难题，关键在于找到解决问题的最佳途径。