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matlab2014b mac破解版

大小:6.22GB語言:簡體中文類別:學習軟件

類型:國外軟件授權:免費軟件時間:2018/8/4

官網:

環境:

安全檢測:無插件360通過騰訊通過金山通過瑞星通過

matlab2014b mac是首個支持簡體中文的大版本,于2014年10月推出,并且新增了默認的顏色,字體以及欄式,支持新的圖形系統,新增大數據的支持,支持模型搭建加速與連續仿真運行的Simulink新功能。軟件應用廣泛,其中包括信號處理和通信、圖像和視頻處理、控制系統、測試和測量、計算金融學及計算生物學等眾多應用領域。在各行業和學術機構中,有一百多萬工程師和科學家使用matlab 2014b這一技術計算語言。
matlab2014b mac

安裝破解教程

1. 在百度網盤下載軟件安裝包并解壓。首先斷開網絡連接,在系統偏好設置中找到網絡,在配置下拉點擊停止服務,然后應用即可斷網,如有疑問可訪問AECS6頁面,學堂君在那里有詳細說明;
2. 解壓縮文件,打開【matlab2014b mac.dmg】,進入【MATLAB2014B】文件夾,雙擊【InstallForMacOSX.app】
1打開【matlab2014b mac.dmg】
3. 選擇【文件安裝密匙安裝】Mathworks MATLAB R2014b for Mac 破解版
2選擇【文件安裝密匙安裝】
4. 選擇【我已有我的許可證的文件安裝密鑰】,將【Install.rtf】文檔里面的Key拷貝進去,然后點擊底部的【下一步】
3【Install.rtf】文檔
5. 一直到點擊底部的【下一步】,稍等片刻,安裝完成,接下來開始激活步驟!
4安裝完成
6. 選擇【不使用Internet手動激活】
5【不使用Internet手動激活】
7. 接下來選擇輸入許可證文件的完整路徑,選中之前下載解壓后的文件夾內的【license.lic】文件即可,然后點擊【下一步】
6選擇【license.lic】許可證文件
8. 激活已完成,不過還沒有結束。
7激活已完成
9. 我們還需要復制復制解壓后文件夾內的【libmwservices.dvlib】到 /Applications/MATLAB_R2014b.app/bin/maci64/ 目錄下并替換原文件,至此我們才算是真正的完成了對matlab 2014b for mac的破解
8替換【libmwservices.dvlib】
10.打開【Dock】左側的【Finder】,在【應用程序】中找到并運行【MATLAB_R2014b.zpp】
10運行【MATLAB_R2014b.zpp】
11. 打開界面如下,恭喜您可以盡情享受您的MATLAB旅程吧!
start盡情享受MATLAB

安裝注意事項

此軟件為破解版本,部分Mac系統用戶可能無法直接安裝,若遇到【app已損壞,無法啟動。你應該將它移到廢紙簍。】提示時,建議進行以下操作:
1. 打開系統偏好設置,選擇【安全性與隱私】
2. 點擊右下角鎖狀圖標,輸入密碼解除鎖定
3. 在【允許從以下位置下載的應用】的三個選項里,選擇最下方的【任何來源】
4. 重新啟動程序
*如果打開【安全性與隱私】后沒有發現【允許從以下位置下載的應用】選項的用戶,可以進行以下操作:
1. 復制括號內代碼:【sudo spctl --master-disable】
2. 在【應用程序】-【實用工具】中找到【終端.app】打開,粘貼之前復制的代碼,回車鍵運行。
3. 重新啟動程序*破解需要在無網絡的情況下進行,請先斷開電腦的網絡連接

注意事項

1. 安裝過程中,如果出現如下對話框提示,請務必點擊【繼續】。
0點擊【繼續】
-1【繼續】
2. 用戶如果下載軟件后(請確保已下載完的.dmg文件是完整的,不然打開文件的時候也會出現文件損壞無法打開),在打開【.dmg文件】的時候提示“來自不受信用的開發者”而打不開軟件的,請在“系統偏好設置—安全性與隱私—通用—允許從以下位置下載的應用”選擇“任何來源”即可。
1選擇“【任何來源】”” title=

軟件特色

用于數值計算、可視化和應用程序開發的高級語言
可實現迭代式探查、設計及問題求解的交互式環境
用于線性代數、統計、傅立葉分析、篩選、優化、數值積分以及常微分方程求解的數學函數
用于數據可視化的內置圖形以及用于創建自定義繪圖的工具
用于改進代碼質量和可維護性并最大限度地發揮性能的開發工具
用于構建自定義圖形界面應用程序的工具
可實現基于 MATLAB 的算法與外部應用程序和語言(如 C、J*Va、.NET 以及 Microsoft Excel)集成的函數
二、數值計算
MATLAB提供了一系列用于分析數據、開發算法和創建模型的數值計算方法。MATLAB語言包括用以支持常見的工程設計和科學運算的數學函數。核心的數學函數采用處理器優化庫,可以快速地執行向量運算和矩陣運算。
具體可采用的方法包括:
插值與回歸
微分與積分
線性方程組
傅立葉分析
特征值與奇異值
常微分方程 (ODE)
稀疏矩陣
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