物理学向けMATLABおよび仿真软金宝app件
実験の制御,データの収集と解析,シミュレーションとの比較
探索的なシミュレーションと計算負荷が非常に高いシミュレーションの両方を行うために,世界中の物理学者がMATLAB®と仿金宝app真软件®を使用しています。行列指向の計算環境であるMATLABは,今までにない物理学を求め,業界と連携して迅速にコードを開発するための自然な選択肢といえます。また,MATLABと仿真金宝app软件には,ハードウェアコードの生成,データ収集,リアルタイムシミュレーションおよびテスト,データ解析,スケーラブルな計算に適した統合的なアプローチが用意されています。
物理学者は,以下を行うため,MATLABおよび仿真金宝app软件を選択しています。
- 人工智能手法とワークフローを統合したデータの解析および可視化
- 粒子加速器の実行
- 電波望遠鏡や重力波検出器で受信した信号の処理
- さまざまな”スモールラボ”ハードウェアの制御
- シミュレーションと実験データの比較
- 物理学の授業および他の物理学者との作業の共有
“LIGOでは,MATLABを使用して,重力波検出器の性能を制限する基本波のノイズの解析,干渉計の光学応答の計算,制御チェーン全体の検証を行いました……”
马修·埃文斯,麻省理工学院
”“スモールラボにおける物理学向けMATLABおよび仿真软件金宝app
物理学者は,MATLABや仿真金宝app软件を使用して,カスタムマイクロスコープなどのラボハードウェアへの接続と制御,さまざまなスペクトル解析の実行のほか,AIを強化したセンサーの開発,データの解析などを行っています。
密行列やスパース行列に対する高度に最適化された演算は,古典多体系および量子多体系のシミュレーションのための迅速なコード開発に便利です。シンボリック数学では,任意の精度で計算を行うことができます。
MATLABや仿真金宝app软件を使用して,物理学者は以下を行うことができます。
- ハードウェア接続用のHDLコードおよびC / c++コードを自動生成し,MATLAB内でC / c++コードを使用
- ハードウェアや機器の制御,およびハードウェアや機器からのリアルタイムデータ収集
- ビッグデータや要求の厳しい計算向けにクラスター上に演算を展開
- 直感的なライブスクリプトやGUIを使用したコードの共有
- GPU上でのAIやその他の計算負荷の高い解析の高速化
- MATLAB并行服务器™によるクラスターやクラウドへの演算のスケーリング
- 対話型のコースカリキュラムを使用した物理学の授業
”“ビッグラボにおける物理学向けMATLABおよび仿真软件金宝app
MATLABおよび仿真金宝app软件では,LIGOのような大規模な実験向けにリアルタイム制御システムのラピッドプロトタイピングおよびモデル化を行うことができます。大規模で長期的な共同作業におけるMATLABの特に魅力的な機能として,コードの可読性や下位互換性があります。
加速器物理学者はMATLABを使用して,世界中のシンクロトロンや線形加速器(优点)を制御しています。また,MATLABを使用して粒子線をモニタリングし,シミュレーションされたバージョンをビームの挙動と比較します。加速器物理学者によって記述されたMATLABや一部のコミュニティツールボックスには,ラピッドプロトタイピングや展開システムが用意されており,その性能は世界中で実証されています。
物理学者やエンジニアは,MATLABや仿真金宝app软件を使用して,以下を行うことができます。
- ノイズ抑制および信号処理用にAIで強化されたフィルターモジュールを設計
- ”“大型マシンの予定外のダウンタイムを削減
- 直感的なスクリプト記述とGUI環境によってハードウェアを操作
- PLC、FPGA、ASIC用のコードを生成
- 制御システムの設計
- 金宝app仿真软件实时™およびSpeedgoatを使用したデスクトップシミュレーションからリアルタイムテストへのシームレスな移行
コミュニティツールボックス
医学物理学向けMATLAB
医学物理学者は治療計画の統合プラットフォームとしてMATLABを使用しており,特に教育や研究に便利に利用できます。放射線療法士は,MATLABで半自動ラベル付けツールを使用することで,画像誘導放射線治療用などのワークフローにおいて,容易にAI手法を統合できます。
医学物理学者は,MATLABおよびコミュニティツールボックスを使用して,以下を行うことができます。
- 臨床的に正確な治療計画の作成
- 複数のモダリティに対応した強度変調放射線治療の計画
- ディープラーニングの自動セグメンテーションモデルの学習を行うためのデータの前処理およびエクスポート(DICOMやその他のファイル形式から開始)
- さまざまな変換や画像チャネルの入力方法によって,マルチチャネル画像でディープラーニングモデルを学習
- 複雑で現実的な組織の媒体における時間領域の音響および超音波のシミュレーションの実行
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