① vc++ matlab混合编程 fsolve
这个可以有四种方法实现：
（1）将Matlab程序编译成 C/C++源文件并嵌入VC++；
（2）在C／C++程序中利用 Matlab engine调用 Matlab函数；
（3）在C/C++程序中直接使用 Matlab C/C++ Math Library；
(4)将.m文件编译成 *.dll文件嵌入到 VC++的程序中。
自己上网查一下。
不过告诉你一个简单的，在matlab的工作窗口执行：
mbuild -setup
按提示操作
然后执行
met -setup
完成后，到VC里面，应该会出现met工程选项，然后操作就很简单了。
② 如何实现java和matlab的混合编程，用java做交互界面，调用matlab做计算有实例请发给我参考下,十分谢谢
部署好了就行了。环境部署网上都有。直接搜索Java与matlab混编就行。我也在做混编，部署完了，使用matlab中的deploytool将.m文件编译为class文件，就可以在Java中当成类的一个方法调用。实例发给你，你也参考不了什么。
③ matlab和c混合编程如何运行
简单点的，你就用matlab写一个接口程序，封装你的c程序，类似下面这种：（matlab的例子，实现数组相乘，文件为arrayProct.c）
#include "mex.h"
/* 你的c */
void arrayProct(double x, double *y, double *z, mwSize n)
{
mwSize i;
/* multiply each element y by x */
for (i=0; i<n; i++) {
z[i] = x * y[i];
}
}
/* 接口程序 */
void mexFunction( int nlhs, mxArray *plhs[],
int nrhs, const mxArray *prhs[])
{
/*初始化输入输出*/
double multiplier; /* input scalar */
double *inMatrix; /* 1xN input matrix */
mwSize ncols; /* size of matrix */
double *outMatrix; /* output matrix */
/* 参数检查，如果程序较简单也可以不用做*/
if(nrhs!=2) {
mexErrMsgIdAndTxt("MyToolbox:arrayProct:nrhs","Two inputs required.");
}
if(nlhs!=1) {
mexErrMsgIdAndTxt("MyToolbox:arrayProct:nlhs","One output required.");
}
/* make sure the first input argument is scalar */
if( !mxIsDouble(prhs[0]) ||
mxIsComplex(prhs[0]) ||
mxGetNumberOfElements(prhs[0])!=1 ) {
mexErrMsgIdAndTxt("MyToolbox:arrayProct:notScalar","Input multiplier must be a scalar.");
}
/* check that number of rows in second input argument is 1 */
if(mxGetM(prhs[1])!=1) {
mexErrMsgIdAndTxt("MyToolbox:arrayProct:notRowVector","Input must be a row vector.");
}
/* get the value of the scalar input */
multiplier = mxGetScalar(prhs[0]);
/* create a pointer to the real data in the input matrix */
inMatrix = mxGetPr(prhs[1]);
/* get dimensions of the input matrix */
ncols = mxGetN(prhs[1]);
/* create the output matrix */
plhs[0] = mxCreateDoubleMatrix(1,ncols,mxREAL);
/* get a pointer to the real data in the output matrix */
outMatrix = mxGetPr(plhs[0]);
/* call the computational routine */
arrayProct(multiplier,inMatrix,outMatrix,ncols);
}
这个看起来复杂，其实很简单的，就几步：
1、使用mxGet*将输入变为matlab兼容形式
2、使用mxSet*初始化输出空间
3、使用你的C程序运算
④ MATLAB混合编程在调用FORTRAN的程序
方法一、把这段代码用matlab支持的风格重写一遍，然后用mex编译成mex32文件就可以了
方法二、把这段代码封装成exe，system命令进行含参调用，exe与matlab之间用文件进行数据传递。
方法三、把这段代码封装成dll，然后在matlab里用操作dll的命令进行调用，这种方法我用的不多，没法说的更详细。相关资料可以查阅ilovematlab论坛混合编程板块。
⑤ matlab可以和什么语言混编
可以和matlab语言混编的语言多了,C/C++/VB/JAVA....具体怎么用,就得另行研究了,如果想学习和哪个混编的可问我.
乐意为您解答.
⑥ matlab与才c/c++混合编程
用Matlab编译C语言生成的代码效率并不高．如果真想有效的在Windows环境下调用数学工具的链接库或com文件，建议还是用Microsoft Math v3.0.
⑦ Matlab混合编程之使用C\UDP动态链接库传输数据的秘诀
方法/步骤
1、启动两个matlab软件，分别加载Dll
loadlibrary('CSForUDLL.dll','CSForUDLL.h')
2、libfunctions
CSForUDLL
-full
查看一下Dll里的所有函数
3、在一个matlab运算add_server函数，作为启动Server端
我写的dll第一个参数为要发送的数字
calllib('CSForUDLL','add_server',2,2,0)
之行结束会发现Server端在一直等待。
4、在另一个matlab上运行add_client函数，作为启动Client端
同理，我的dll第一个参数用来发送数字；
calllib('CSForUDLL','add_client',2,2,0)
5、回车运行，会发现返回一个数字。
这个数字是从Server端发送过来的。
6、再看一下Server端，收到Client发送的数字1
。
⑧ matlab与java混合编程有什么作用
Java和matlab混合编程
如果用Matlab和java混合编程开发Windows的应用程序则可以实现优势互补，缩短开发时间，降低程序设计的复杂度。同时程序可以脱离Matlab环境独立运行，在工程计算和教学实践中都具有实际意义。
1.使用java调用Maltab函数的基本方法是：通过Java Builder实现Java调用Matlab。在Java环境中直接调用Matlab所生成的Jar包。
下面以在Java中产生任意维数的魔方矩阵，计算任意矩阵的特征向量和特征值，对两组数据进
行拟合并绘制拟合曲线三个实例来说明通过Java
Builder实现Java调用Matlab的过程。传统的纯Java编程实现上述实例非常复杂，甚至很难完成。这一问题在Matlab中只需要调用几个
函数即可完成。
1.1、将Matlab函数包装成Java类
首先在Matlab中编写三个M文件：
Eig.m
function [v,d]=Eig(input)
format long
[v,d]=eig(input);
End
Magic.m
function f =Magic( input )
f=magic(input);
end
Plot.m
function Plot(x,y )
p=polyfit(x,y,3);
t=min(x):max(x)/100:max(x);
s=polyval(p,t);
plot(x,y,'*',t,s);
title('数据拟合结果');
xlabel('x');
ylabel('y');
end
其次，在Matlab中新建一个Deployment
Project,名称为MyProject.prj，类型为Java
package。在Project中新建三个Class，分别为GetEig，GetMagic，PolyFit。将
Eig.m，Magic.m，plot.m分别添加到上述Class中。之后点击Builder the project，等待编译成功即可。
1.2、在Java中调用Matlab函数
新建一个Java类JavaMatlab，并引入相关的包。
import com.mathworks.toolbox.javabuilder.*;//引入Matlab相关包
import MyProject.*;//引入建立的包及类
调用时Java与Matlab之间的参数传递需要通过MWNumericArray完成。具体的调用代码如下：
package org.genius.ExpandJava;
import MyProject.*;
import com.mathworks.toolbox.javabuilder.*;
public class JavaMatlab {
public static void main(String[] args) {
MWNumericArray a = null; // 用于保存矩阵
MWNumericArray ax = null; // 用于保存矩阵
MWNumericArray ay = null; // 用于保存矩阵
Object[] result = null; // 用于保存计算结果
GetEig getEig = null;
GetMagic getMagic=null;
PolyFit polyFit=null;
int r = 4; // 魔方矩阵维数
int array[][]={{50,-20,0},{-20,80,60},{0,60,-70}};
double x[]={0,0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9,1};
double y[]={-0.447,1.978,3.28,6.16,7.08,7.34,7.66,9.56,9.48,9.3,11.2};
try {
//产生魔方矩阵并打印
a = new MWNumericArray(r, MWClassID.DOUBLE);
getMagic = new GetMagic();
result = getMagic.Magic(1,a);
System.out.println("产生的四维魔方矩阵:");
System.out.println(result[0]);
MWArray.disposeArray(result);
//计算所给矩阵的特征向量和特征值并打印结果
a = new MWNumericArray(array, MWClassID.DOUBLE);
getEig = new GetEig();
result = getEig.Eig(2, a);
System.out.println("原始矩阵:");
System.out.println(a.toString());
System.out.println("得到的特征向量:");
System.out.println(result[0]);
System.out.println("得到的特征值:");
System.out.println(result[1]);
MWArray.disposeArray(result);
ax = new MWNumericArray(x, MWClassID.DOUBLE);
ay = new MWNumericArray(y, MWClassID.DOUBLE);
polyFit = new PolyFit();
result=polyFit.Plot(ax,ay);
polyFit.waitForFigures();
} catch (Exception e) {
System.out.println("Exception: " + e.toString());
}
finally {
// 释放本地资源
MWArray.disposeArray(a);
MWArray.disposeArray(ax);
MWArray.disposeArray(ay);
MWArray.disposeArray(result);
getEig.dispose();
getMagic.dispose();
polyFit.dispose();
}
}
}
⑨ matlab与c 混合编程 大概可提速多少倍
我做图像处理的时候，先是用MATLAB，因为有大量的循环处理，其运行时间将近一分钟，后来改用MATLAB与C混合，时间缩短至0.09秒，时间之差，真的是不可估量。
但是，情况不完全如此，MATLAB优点在于矩阵运算中，如果你的程序中有大量的矩阵运算，那么混合编程个人不是很建议；C语言优点在于循环速度很快。
我也有这样的经历，我的算法中有大量的矩阵运算（由于我是做图像处理，矩阵基本上是512*512的），本来用MATLAB编程用了9秒左右的时间，但是改用了C混合后，N长时间，反正我是等了将近一分钟，混合程序我是检验过的，没有死循环的。
以上这些完全个人经验之谈，希望对您有个帮助。
⑩ Java与MATLAB混合编程，如何处理之间图像传递
Java与MATLAB混合编程，如何处理之间图像传递？
Java和matlab混合编程 如果用Matlab和java混合编程开发Windows的应用程序则可以实现优势互补，缩短开发时间，降低程序设计的复杂度。同时程序可以脱离Matlab环境独立运行，在工程计算和教学实践中都具有实际意义。