maple優化工具箱

『叄』 evalf在maple中什麼意思

內容Maple系統內置高級技術解決建模和模擬中的數學問題，包括世界上最強大的的符號計算、無限精度數值計算、創新的互聯網連接、強大的4GL語言等，內置超過5000個計算命令，數學和分析功能覆蓋幾乎所有的數學分支，如微積分、微分方程、特殊函數、線性代數、圖像聲音處理、統計、動力系統、等。
Maple不僅僅提供編程工具，更重要的是提供數學知識。Maple是教授、研究員、科學家、工程師、學生們必備的科學計算工具，從簡單的數字計算到高度復雜的非線性問題，Maple都可以幫助您快速、高效地解決問題。用戶通過Maple產品可以在單一的環境中完成多領域物理系統建模和模擬、符號計算、數值計算、程序設計、技術文件、報告演示、演算法開發、外部程序連接等功能，滿足各個層次用戶的需要，從高中學生到高級研究人員。Maple 主要技術特徵1. 強大的求解器：數學和分析軟體的領導者★ 內置超過5000個符號和數值計算命令，覆蓋幾乎所有的數學領域，如微積分，線性代數，方程求解，積分和離散變換，概率論和數理統計，物理，圖論，張量分析，微分和解析幾何，金融數學，矩陣計算，線性規劃，組合數學，矢量分析，抽象代數，泛函分析，數論，復分析和實分析，抽象代數，級數和積分變換，特殊函數，編碼和密碼理論，優化等。
★ 各種工程計算：優化，統計過程式控制制，靈敏度分析，動力系統設計，小波分析，信號處理，控制器設計，集總參數分析和建模，各種工程圖形等。
★ 提供世界上最強大的符號計算和高性能數值計算引擎，包括世界上最強大的微分方程求解器（ODEs，PDEs，高指數DAEs）。
★ 智能自動演算法選擇。
★ 強大、靈活、容易使用的編程語言，讓您能夠開發更復雜的模型或演算法。
★ 與多學科復雜系統建模和模擬平台MapleSim緊密集成。2. 技術文件環境：重新定義數學的使用性★ 大量易學易用的工具和特徵，提供「數學版office」工作環境，用戶即使沒有任何語法知識也可以完成大量數學問題的計算，戲劇性縮短學習曲線。
★ 技術文件界面組合文字、數學、圖形、聲音、建模、科學計算等您所有的工作。
★ 大量的繪圖和動畫工具，包括超過150種圖形類型。基於OpenGL的可視化技術，可定義相機軌跡。圖片輸出格式包括：BMP、DXF、EPS、GIF、等等。
★ 數據輸入和輸出格式：ASCII、CSV、MATLAB、Excel、等。
★ 各種文件處理工具，如頁眉頁腳、段落、幻燈片等；各種圖元件，刻度盤、滑動條、按鈕等，可在圖元件中添加程序，實現互動式模擬操作。3. 知識捕捉：不僅是工具，更是知識★ Maple是您所有數學工作的理想環境，您所想像的數學就是您在Maple中做數學的方式。
★ 多種格式（1D、2D）輸入數學內容，如教科書一樣地顯示和操作數學和文字。
★ 工作過程包括最初的草稿、計算、深度分析、演示報告、共享，以及重用。
★ 專業出版工具包括文件處理工具，可輸出Maple文件為PDF、HTML、XML、Word、LaTeX、和MathML格式文件。
★ 特有的教育功能包，包含特定主題的計算方法信息和Step-by-Step求解步驟。
★ 使用MapleNET發布互動式內容到web上，將您的工作互動式呈現給您的同事、學生、和同行。4. 外部程序連接無縫集成到您現有的工具鏈中
★ OpenMaple API - 在外部程序中使用Maple作為計算引擎，或者通過External calling，在Maple中使用外部程序，如C/Java/Fortran。
★ Maple - CAD系統雙向連接：通過CAD Link為CAD系統增加重要的分析功能，如統計、優化、單位和公差計算等，結果在CAD模型中自動更新，目前支持SolidWorks，NX，和 Autodesk Inventor。
★ Excel：Excel數據的輸入和輸出；通過載入項，在Excel內使用Maple計算命令。
★ 專業出版工具包括文件處理工具，可輸出Maple文件為PDF、HTML、XML、Word、LaTeX、和MathML格式文件。
★ 資料庫：對大型數據集完成分析和可視化。
★ MATLAB連接：您可以使用MATLAB Link在Maple中調用MATLAB完計算，以及利用MATLAB代碼生成和轉換的功能；另一個選擇是Maple Toolbox for Matlab工具箱，Maple-Matlab雙向連接，共享數據、變數等。
★ Simulink：輸入和輸出Simulink模塊，添加Maple的分析和優化功能到Simulink模塊。其他附加產品MapleSim：高性能、多領域復雜系統建模和模擬
Global Optimization Toolbox：全局優化工具箱
MapleSim Simulink Connector：MapleSim

『肆』 有人知道怎麼解整數最優化嗎我要用數學軟體（matlab, maple等）解一個多項二次函數整數最優化問題，謝謝

% 下面舉例說明遺傳演算法 %
% 求下列函數的最大值 %
% f(x)=10*sin(5x)+7*cos(4x) x∈[0,10] %
% 將 x 的值用一個10位的二值形式表示為二值問題，一個10位的二值數提供的解析度是每為 (10-0)/(2^10-1)≈0.01 。 %
% 將變數域 [0,10] 離散化為二值域 [0,1023], x=0+10*b/1023, 其中 b 是 [0,1023] 中的一個二值數。 %
% %
%--------------------------------------------------------------------------------------------------------------%
%--------------------------------------------------------------------------------------------------------------%

% 編程
%-----------------------------------------------
% 2.1初始化(編碼)
% initpop.m函數的功能是實現群體的初始化，popsize表示群體的大小，chromlength表示染色體的長度(二值數的長度)，
% 長度大小取決於變數的二進制編碼的長度(在本例中取10位)。
%遺傳演算法子程序
%Name: initpop.m
%初始化
function pop=initpop(popsize,chromlength)
pop=round(rand(popsize,chromlength)); % rand隨機產生每個單元為 {0,1} 行數為popsize，列數為chromlength的矩陣，
% roud對矩陣的每個單元進行圓整。這樣產生的初始種群。
% 2.2 計算目標函數值
% 2.2.1 將二進制數轉化為十進制數(1)
%遺傳演算法子程序
%Name: decodebinary.m
%產生 [2^n 2^(n-1) ... 1] 的行向量，然後求和，將二進制轉化為十進制
function pop2=decodebinary(pop)
[px,py]=size(pop); %求pop行和列數
for i=1:py
pop1(:,i)=2.^(py-i).*pop(:,i);
end
pop2=sum(pop1,2); %求pop1的每行之和
% 2.2.2 將二進制編碼轉化為十進制數(2)
% decodechrom.m函數的功能是將染色體(或二進制編碼)轉換為十進制，參數spoint表示待解碼的二進制串的起始位置
% (對於多個變數而言，如有兩個變數，採用20為表示，每個變數10為，則第一個變數從1開始，另一個變數從11開始。本例為1)，
% 參數1ength表示所截取的長度（本例為10）。
%遺傳演算法子程序
%Name: decodechrom.m
%將二進制編碼轉換成十進制
function pop2=decodechrom(pop,spoint,length)
pop1=pop(:,spoint:spoint+length-1);
pop2=decodebinary(pop1);
% 2.2.3 計算目標函數值
% calobjvalue.m函數的功能是實現目標函數的計算，其公式採用本文示例模擬，可根據不同優化問題予以修改。
%遺傳演算法子程序
%Name: calobjvalue.m
%實現目標函數的計算
function [objvalue]=calobjvalue(pop)
temp1=decodechrom(pop,1,10); %將pop每行轉化成十進制數
x=temp1*10/1023; %將二值域 中的數轉化為變數域 的數
objvalue=10*sin(5*x)+7*cos(4*x); %計算目標函數值
% 2.3 計算個體的適應值
%遺傳演算法子程序
%Name:calfitvalue.m
%計算個體的適應值
function fitvalue=calfitvalue(objvalue)
global Cmin;
Cmin=0;
[px,py]=size(objvalue);
for i=1:px
if objvalue(i)+Cmin>0
temp=Cmin+objvalue(i);
else
temp=0.0;
end
fitvalue(i)=temp;
end
fitvalue=fitvalue';
% 2.4 選擇復制
% 選擇或復制操作是決定哪些個體可以進入下一代。程序中採用賭輪盤選擇法選擇，這種方法較易實現。
% 根據方程 pi=fi/∑fi=fi/fsum ，選擇步驟：
% 1） 在第 t 代，由（1）式計算 fsum 和 pi
% 2） 產生 {0,1} 的隨機數 rand( .)，求 s=rand( .)*fsum
% 3） 求 ∑fi≥s 中最小的 k ，則第 k 個個體被選中
% 4） 進行 N 次2）、3）操作，得到 N 個個體，成為第 t=t+1 代種群
%遺傳演算法子程序
%Name: selection.m
%選擇復制
function [newpop]=selection(pop,fitvalue)
totalfit=sum(fitvalue); %求適應值之和
fitvalue=fitvalue/totalfit; %單個個體被選擇的概率
fitvalue=cumsum(fitvalue); %如 fitvalue=[1 2 3 4]，則 cumsum(fitvalue)=[1 3 6 10]
[px,py]=size(pop);
ms=sort(rand(px,1)); %從小到大排列
fitin=1;
newin=1;
while newin<=px
if(ms(newin))<fitvalue(fitin)
newpop(newin)=pop(fitin);
newin=newin+1;
else
fitin=fitin+1;
end
end
% 2.5 交叉
% 交叉(crossover)，群體中的每個個體之間都以一定的概率 pc 交叉，即兩個個體從各自字元串的某一位置
% （一般是隨機確定）開始互相交換，這類似生物進化過程中的基因分裂與重組。例如，假設2個父代個體x1，x2為：
% x1=0100110
% x2=1010001
% 從每個個體的第3位開始交叉，交又後得到2個新的子代個體y1，y2分別為：
% y1＝0100001
% y2＝1010110
% 這樣2個子代個體就分別具有了2個父代個體的某些特徵。利用交又我們有可能由父代個體在子代組合成具有更高適合度的個體。
% 事實上交又是遺傳演算法區別於其它傳統優化方法的主要特點之一。
%遺傳演算法子程序
%Name: crossover.m
%交叉
function [newpop]=crossover(pop,pc)
[px,py]=size(pop);
newpop=ones(size(pop));
for i=1:2:px-1
if(rand<pc)
cpoint=round(rand*py);
newpop(i,:)=[pop(i,1:cpoint),pop(i+1,cpoint+1:py)];
newpop(i+1,:)=[pop(i+1,1:cpoint),pop(i,cpoint+1:py)];
else
newpop(i,:)=pop(i);
newpop(i+1,:)=pop(i+1);
end
end
% 2.6 變異
% 變異(mutation)，基因的突變普遍存在於生物的進化過程中。變異是指父代中的每個個體的每一位都以概率 pm 翻轉，即由「1」變為「0」，
% 或由「0」變為「1」。遺傳演算法的變異特性可以使求解過程隨機地搜索到解可能存在的整個空間，因此可以在一定程度上求得全局最優解。
%遺傳演算法子程序
%Name: mutation.m
%變異
function [newpop]=mutation(pop,pm)
[px,py]=size(pop);
newpop=ones(size(pop));
for i=1:px
if(rand<pm)
mpoint=round(rand*py);
if mpoint<=0
mpoint=1;
end
newpop(i)=pop(i);
if any(newpop(i,mpoint))==0
newpop(i,mpoint)=1;
else
newpop(i,mpoint)=0;
end
else
newpop(i)=pop(i);
end
end
% 2.7 求出群體中最大得適應值及其個體
%遺傳演算法子程序
%Name: best.m
%求出群體中適應值最大的值
function [bestindivial,bestfit]=best(pop,fitvalue)
[px,py]=size(pop);
bestindivial=pop(1,:);
bestfit=fitvalue(1);
for i=2:px
if fitvalue(i)>bestfit
bestindivial=pop(i,:);
bestfit=fitvalue(i);
end
end
% 2.8 主程序
%遺傳演算法主程序
%Name:genmain05.m
clear
clf
popsize=20; %群體大小
chromlength=10; %字元串長度（個體長度）
pc=0.6; %交叉概率
pm=0.001; %變異概率
pop=initpop(popsize,chromlength); %隨機產生初始群體
for i=1:20 %20為迭代次數
[objvalue]=calobjvalue(pop); %計算目標函數
fitvalue=calfitvalue(objvalue); %計算群體中每個個體的適應度
[newpop]=selection(pop,fitvalue); %復制
[newpop]=crossover(pop,pc); %交叉
[newpop]=mutation(pop,pc); %變異
[bestindivial,bestfit]=best(pop,fitvalue); %求出群體中適應值最大的個體及其適應值
y(i)=max(bestfit);
n(i)=i;
pop5=bestindivial;
x(i)=decodechrom(pop5,1,chromlength)*10/1023;
pop=newpop;
end
fplot('10*sin(5*x)+7*cos(4*x)',[0 10])
hold on
plot(x,y,'r*')
hold off
[z index]=max(y); %計算最大值及其位置
x5=x(index)%計算最大值對應的x值
y=z
【問題】求f(x)=x 10*sin(5x) 7*cos(4x)的最大值，其中0<=x<=9
【分析】選擇二進制編碼，種群中的個體數目為10，二進制編碼長度為20，交叉概率為0.95,變異概率為0.08
【程序清單】
%編寫目標函數
function[sol,eval]=fitness(sol,options)
x=sol(1);
eval=x 10*sin(5*x) 7*cos(4*x);
%把上述函數存儲為fitness.m文件並放在工作目錄下
initPop=initializega(10,[0 9],'fitness');%生成初始種群，大小為10
[x endPop,bPop,trace]=ga([0 9],'fitness',[],initPop,[1e-6 1 1],'maxGenTerm',25,'normGeomSelect',...
[0.08],['arithXover'],[2],'nonUnifMutation',[2 25 3]) %25次遺傳迭代
運算借過為：x =
7.8562 24.8553(當x為7.8562時，f（x）取最大值24.8553)
註：遺傳演算法一般用來取得近似最優解，而不是最優解。
遺傳演算法實例2
【問題】在－5<=Xi<=5,i=1,2區間內，求解
f(x1,x2)=-20*exp(-0.2*sqrt(0.5*(x1.^2 x2.^2)))-exp(0.5*(cos(2*pi*x1) cos(2*pi*x2))) 22.71282的最小值。
【分析】種群大小10，最大代數1000，變異率0.1,交叉率0.3
【程序清單】
％源函數的matlab代碼
function [eval]=f(sol)
numv=size(sol,2);
x=sol(1:numv);
eval=-20*exp(-0.2*sqrt(sum(x.^2)/numv)))-exp(sum(cos(2*pi*x))/numv) 22.71282;
%適應度函數的matlab代碼
function [sol,eval]=fitness(sol,options)
numv=size(sol,2)-1;
x=sol(1:numv);
eval=f(x);
eval=-eval;
%遺傳演算法的matlab代碼
bounds=ones(2,1)*[-5 5];
[p,endPop,bestSols,trace]=ga(bounds,'fitness')
註：前兩個文件存儲為m文件並放在工作目錄下，運行結果為
p =
0.0000 -0.0000 0.0055
大家可以直接繪出f(x)的圖形來大概看看f（x）的最值是多少，也可是使用優化函數來驗證。matlab命令行執行命令：
fplot('x 10*sin(5*x) 7*cos(4*x)',[0,9])
evalops是傳遞給適應度函數的參數，opts是二進制編碼的精度，termops是選擇maxGenTerm結束函數時傳遞個maxGenTerm的參數，即遺傳代數。xoverops是傳遞給交叉函數的參數。mutops是傳遞給變異函數的參數。
【問題】求f(x)=x+10*sin(5x)+7*cos(4x)的最大值，其中0<=x<=9
【分析】選擇二進制編碼，種群中的個體數目為10，二進制編碼長度為20，交叉概率為0.95,變異概率為0.08
【程序清單】
%編寫目標函數
function[sol,eval]=fitness(sol,options)
x=sol(1);
eval=x+10*sin(5*x)+7*cos(4*x);
%把上述函數存儲為fitness.m文件並放在工作目錄下
initPop=initializega(10,[0 9],'fitness');%生成初始種群，大小為10
[x endPop,bPop,trace]=ga([0 9],'fitness',[],initPop,[1e-6 1 1],'maxGenTerm',25,'normGeomSelect',...
[0.08],['arithXover'],[2],'nonUnifMutation',[2 25 3]) %25次遺傳迭代
運算借過為：x =
7.8562 24.8553(當x為7.8562時，f（x）取最大值24.8553)
註：遺傳演算法一般用來取得近似最優解，而不是最優解。
遺傳演算法實例2
【問題】在－5<=Xi<=5,i=1,2區間內，求解
f(x1,x2)=-20*exp(-0.2*sqrt(0.5*(x1.^2+x2.^2)))-exp(0.5*(cos(2*pi*x1)+cos(2*pi*x2)))+22.71282的最小值。
【分析】種群大小10，最大代數1000，變異率0.1,交叉率0.3
【程序清單】
％源函數的matlab代碼
function [eval]=f(sol)
numv=size(sol,2);
x=sol(1:numv);
eval=-20*exp(-0.2*sqrt(sum(x.^2)/numv)))-exp(sum(cos(2*pi*x))/numv)+22.71282;
%適應度函數的matlab代碼
function [sol,eval]=fitness(sol,options)
numv=size(sol,2)-1;
x=sol(1:numv);
eval=f(x);
eval=-eval;
%遺傳演算法的matlab代碼
bounds=ones(2,1)*[-5 5];
[p,endPop,bestSols,trace]=ga(bounds,'fitness')
註：前兩個文件存儲為m文件並放在工作目錄下，運行結果為
p =
0.0000 -0.0000 0.0055
大家可以直接繪出f(x)的圖形來大概看看f（x）的最值是多少，也可是使用優化函數來驗證。matlab命令行執行命令：
fplot('x+10*sin(5*x)+7*cos(4*x)',[0,9])
evalops是傳遞給適應度函數的參數，opts是二進制編碼的精度，termops是選擇maxGenTerm結束函數時傳遞個maxGenTerm的參數，即遺傳代數。xoverops是傳遞給交叉函數的參數。mutops是傳遞給變異函數的參數。
matlab遺傳演算法工具箱函數及實例講解
核心函數：
(1)function [pop]=initializega(num,bounds,eevalFN,eevalOps,options)--初始種群的生成函數【輸出參數】
pop--生成的初始種群【輸入參數】
num--種群中的個體數目
bounds--代表變數的上下界的矩陣
eevalFN--適應度函數
eevalOps--傳遞給適應度函數的參數
options--選擇編碼形式(浮點編碼或是二進制編碼)[precision F_or_B],如
precision--變數進行二進制編碼時指定的精度
F_or_B--為1時選擇浮點編碼，否則為二進制編碼,由precision指定精度)
(2)function [x,endPop,bPop,traceInfo] = ga(bounds,evalFN,evalOps,startPop,opts,...
termFN,termOps,selectFN,selectOps,xOverFNs,xOverOps,mutFNs,mutOps)--遺傳演算法函數【輸出參數】
x--求得的最優解
endPop--最終得到的種群
bPop--最優種群的一個搜索軌跡【輸入參數】
bounds--代表變數上下界的矩陣
evalFN--適應度函數
evalOps--傳遞給適應度函數的參數
startPop-初始種群
opts[epsilon prob_ops display]--opts(1:2)等同於initializega的options參數，第三個參數控制是否輸出，一般為0。如[1e-6 1 0]
termFN--終止函數的名稱,如[\'maxGenTerm\']
termOps--傳遞個終止函數的參數,如[100]
selectFN--選擇函數的名稱,如[\'normGeomSelect\']
selectOps--傳遞個選擇函數的參數,如[0.08]
xOverFNs--交叉函數名稱表，以空格分開，如[\'arithXover heuristicXover simpleXover\']
xOverOps--傳遞給交叉函數的參數表，如[2 0;2 3;2 0]
mutFNs--變異函數表，如[\'boundaryMutation multiNonUnifMutation nonUnifMutation unifMutation\']
mutOps--傳遞給交叉函數的參數表,如[4 0 0;6 100 3;4 100 3;4 0 0]注意】matlab工具箱函數必須放在工作目錄下【問題】求f(x)=x+10*sin(5x)+7*cos(4x)的最大值，其中0<=x<=9
【分析】選擇二進制編碼，種群中的個體數目為10，二進制編碼長度為20，交叉概率為0.95,變異概率為0.08
【程序清單】
%編寫目標函數
function[sol,eval]=fitness(sol,options)
x=sol(1);
eval=x+10*sin(5*x)+7*cos(4*x);
%把上述函數存儲為fitness.m文件並放在工作目錄下
initPop=initializega(10,[0 9],\'fitness\');%生成初始種群，大小為10
[x endPop,bPop,trace]=ga([0 9],\'fitness\',[],initPop,[1e-6 1 1],\'maxGenTerm\',25,\'normGeomSelect\',...
[0.08],[\'arithXover\'],[2],\'nonUnifMutation\',[2 25 3]) %25次遺傳迭代運算借過為：x =
7.8562 24.8553(當x為7.8562時，f（x）取最大值24.8553)

註：遺傳演算法一般用來取得近似最優解，而不是最優解。遺傳演算法實例2

【問題】在－5<=Xi<=5,i=1,2區間內，求解
f(x1,x2)=-20*exp(-0.2*sqrt(0.5*(x1.^2+x2.^2)))-exp(0.5*(cos(2*pi*x1)+cos(2*pi*x2)))+22.71282的最小值。【分析】種群大小10，最大代數1000，變異率0.1,交叉率0.3
【程序清單】
％源函數的matlab代碼
function [eval]=f(sol)
numv=size(sol,2);
x=sol(1:numv);
eval=-20*exp(-0.2*sqrt(sum(x.^2)/numv)))-exp(sum(cos(2*pi*x))/numv)+22.71282;
%適應度函數的matlab代碼
function [sol,eval]=fitness(sol,options)
numv=size(sol,2)-1;
x=sol(1:numv);
eval=f(x);
eval=-eval;
%遺傳演算法的matlab代碼
bounds=ones(2,1)*[-5 5];
[p,endPop,bestSols,trace]=ga(bounds,\'fitness\')
註：前兩個文件存儲為m文件並放在工作目錄下，運行結果為
p =
0.0000 -0.0000 0.0055
大家可以直接繪出f(x)的圖形來大概看看f（x）的最值是多少，也可是使用優化函數來驗證。matlab命令行執行命令：
fplot(\'x+10*sin(5*x)+7*cos(4*x)\',[0,9])
evalops是傳遞給適應度函數的參數，opts是二進制編碼的精度，termops是選擇maxGenTerm結束函數時傳遞個maxGenTerm的參數，即遺傳代數。xoverops是傳遞給交叉函數的參數。mutops是傳遞給變異函數的參數。

『伍』 求分享一個 maple 2017破解版

軟體介紹：

maple 2017是一款有著非常強大的數值計算能力、符號運算能力以及圖形處理能力的專業數學工程計算軟體，同時它也是四大商數學軟體之一。該軟體它擁有非常強大的符號計算、無限精度數值計算、強大的4GL語言以及創新的互聯網連接等等功能。

所需工具：點擊下載 maple 2017中文破解版

maple 2017安裝破解教程

1、在本站下載好軟體，你會得到兩個安裝包，解壓其中一個安裝包，你會得到一個程序，一個文件夾，運行程序「Maple2017.0WindowsX64Installer.exe」。

2、開始安裝軟體，點擊「next」。

3、勾選「I accept the agreement」，點擊「next」。

4、選擇安裝目錄，建議不要修改，默認的安裝目錄為「C:Program FilesMaple 2017」，點擊「next」。

5、是否常見快捷桌面，點擊「yes」。

6、選擇「Single User License」。

7、連續多次點擊「next」確認安裝信息。

8、安裝需要一小會，請稍微等待一會。

9、安裝完成，取消頁面中的勾選，點擊「finish」，完成安裝。

10、下面開始破解軟體，打開安裝包的內「patch」文件夾，將裡面的破解補丁「license.dat」復制到軟體的安裝目錄license文件夾下（默認的復制地址為：C:Program FilesMaple 2017license）。

11、再將「patch」文件夾下面的「maple.dll」破解補丁復制到軟體安裝目錄的「bin.X86_64_WINDOWS」文件夾下，覆蓋原文件。（默認的復制地址為：C:Program FilesMaple 2017in.X86_64_WINDOWS）

12、然後打開軟體，你會發現maple 2017已經破解完成，點擊「幫助」—「關於」，可以看到軟體已經永久授權，以後我們就都可以免費使用了！

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2、構建復雜的情節甚至很容易

在Maple2017小區建設者有了一個新的設計使得它可以定製各種各樣的情節更容易，簡單，不知道一個單一的繪圖命令。

3、解決更多的問題

Maple2017，你可以找到更多的偏微分方程與邊界條件的精確解，找到新的限制，解決更多的積分，執行新的圖論計算，計算多組屬性，新的超幾何函數的工作，和更多。

4、保護你的工作

現在你可以使用密碼保護的工作表，同時仍然允許訪問所包含的程序，所以你可以分享你的工作而不共享你的IP。

5、擴大你的世界觀

新的地圖可視化工具和地理資料庫讓你探索和了解世界的數據在一個高度可視化的方式。

6、陳述你的假設

你可以給Maple更多的關於你的問題的信息，和Maple會更計算把這些假設的考慮，消除的解決方案，你不需要和適當簡化結果。

7、添加一個新圖層的信息到您的情節

在Maple2017，您可以添加動態圖的注釋，會出現當你的滑鼠懸停在特定的點或曲線，所以你可以在你的圖形傳達更多的信息。

8、在解決工程問題的開端

工程師的Maple葉門，它提供了常見的工程任務的一個起點，現在涵蓋了許多主題，包括更多的例子，並提供了示例應用程序來幫助你成為生產力的迅速。

9、開發自己的演算法和解決方案

從核心功能的性能改進，以更靈活的調試，新的工具，簡化包裝的製作和分發，Maple2017給你一切你需要自己開發更復雜的演算法和解決方案。

10、了解你的數據

統計和數據分析，包括新的和改進的可視化的增強支持，新的數據分析工具，並擴大支持數據幀在Maple，所以你可以從你的數據中學習。

軟體特色

一、強大的求解器

1、內置超過5000個符號和數值計算命令，覆蓋幾乎所有的數學領域，如微積分，線性代數，方程求解，積分和離散變換，概率論和數理統計，物理，圖論，張量分析，微分和解析幾何，金融數學，矩陣計算，線性規劃，組合數學，矢量分析，抽象代數，泛函分析，數論，復分析和實分析，抽象代數，級數和積分變換，特殊函數，編碼和密碼理論，優化等。

2、各種工程計算：優化，統計過程式控制制，靈敏度分析，動力系統設計，小波分析，信號處理，控制器設計，集總參數分析和建模，各種工程圖形等。

3、提供世界上最強大的符號計算和高性能數值計算引擎，包括世界上最強大的微分方程求解器（ODEs，PDEs，高指數DAEs）。

4、智能自動演算法選擇。

5、強大、靈活、容易使用的編程語言，讓您能夠開發更復雜的模型或演算法。

6、與多學科復雜系統建模和模擬平台MapleSim緊密集成。

二、技術文件環境

1、大量易學易用的工具和特徵，提供「數學版office」工作環境，用戶即使沒有任何語法知識也可以完成大量數學問題的計算，顯著地縮短學習時間。

2、術文件界面組合文字、數學、圖形、聲音、建模、科學計算等您所有的工作。

3、大量的繪圖和動畫工具，包括超過150種圖形類型。基於OpenGL的可視化技術，可定義相機軌跡。圖片輸出格式包括：BMP、DXF、EPS、GIF、等等。

4、數據輸入和輸出格式：ASCII、CSV、MATLAB、Excel、等。

5、各種文件處理工具，如頁眉頁腳、段落、幻燈片等；各種圖元件，刻度盤、滑動條、按鈕等，可在圖元件中添加程序，實現互動式模擬操作。

三、知識捕捉

1、maple 2017是您所有數學工作的理想環境，您所想像的數學就是您在Maple中做數學的方式。

2、多種格式（1D、2D）輸入數學內容，如教科書一樣地顯示和操作數學和文字。

3、工作過程包括最初的草稿、計算、深度分析、演示報告、共享，以及重用。

4、專業出版工具包括文件處理工具，可輸出Maple文件為PDF、HTML、XML、Word、LaTeX、和MathML格式文件。

5、特有的教育功能包，包含特定主題的計算方法信息和Step-by-Step求解步驟。

6、使用MapleNET發布互動式內容到web上，將您的工作互動式呈現給您的同事、學生、和同行。

四、外部程序連接—無縫集成到您現有的工具鏈中

1、OpenMaple API - 在外部程序中使用Maple作為計算引擎，或者通過External calling，在Maple中使用外部程序，如C/Java/Fortran。

2、Maple - CAD系統雙向連接：通過CAD Link為CAD系統增加重要的分析功能，如統計、優化、單位和公差計算等，結果在CAD模型中自動更新，目前支持SolidWorks，NX，和 Autodesk Inventor。

3、xcel：Excel數據的輸入和輸出；通過載入項，在Excel內使用Maple計算命令。

4、專業出版工具包括文件處理工具，可輸出Maple文件為PDF、HTML、XML、Word、LaTeX、和MathML格式文件。

5、資料庫：對大型數據集完成分析和可視化。

6、ATLAB連接：您可以使用MATLAB Link在Maple中調用MATLAB完成計算，以及利用MATLAB代碼生成和轉換的功能；另一個選擇是Maple Toolbox for Matlab工具箱，Maple-Matlab雙向連接，共享數據、變數等。

7、Simulink：輸入和輸出Simulink模塊，添加Maple的分析和優化功能到Simulink模塊。

『陸』 maple中_Z是什麼意思

_Z是一種佔位符，即用一個變數表示方程的所有根。高階多項式的顯式解可能很長，所以Maple可能使用RootOf表達式作為佔位符返回解。在無法用一個變數表示出非代數方程的顯式解時，Maple也會使用RootOf表達式作為佔位符。例如：

2013年已經更新到Maple17

『柒』 Maple與Matlab聯合應用的問題

一、關於在MATLAB中使用Maple，類似的問題http://..com/question/391916191171959045
二、直接在Maple中優化：
Maple中優化分兩種，1是默認主程序的優化演算法，它提供多種演算法或適用對象，如求解局部最小值、最大值，求解線性系統最優值、求解最小二乘問題、求解非線性系統最優值、求解二次規劃問題等。函數包為Optimization。
2是額外的Maple全部優化工具箱，它是Maple的官方附加產品，提供三種全局優化演算法。

『捌』 maple啥意思

軟體名稱：Maple
開發商：Maplesoft
Maple : 通用的數學和工程軟體，是世界上最值得信賴、最完整的數學軟體之一，被高等院校、研究機構和公司廣泛應用，用戶滲透超過97％的世界主要高校和研究所，超過81％的世界財富五百強企業。
Maple提供世界上最強大的符號計算，無與倫比的數值計算，支持用戶界面開發和網路發布，內置豐富的數學求解庫，覆蓋幾乎所有的數學分支，所有的操作都是在一個所見即所得的互動式技術文檔環境中完成，完成計算的同時也生成了專業技術文件和演示報告。
Maple不僅僅提供編程工具，更重要的是提供數學知識。Maple是教授、研究員、科學家、工程師、學生們必備的科學計算工具，從簡單的數字計算到高度復雜的非線性問題，Maple都可以幫助您快速、高效地解決問題。用戶通過Maple產品可以在單一的環境中完成多領域物理系統建模和模擬、符號計算、數值計算、程序設計、技術文件、報告演示、演算法開發、外部程序連接等功能，滿足各個層次用戶的需要，從高中學生到高級研究人員。
Maple 有三個比較特出的技術特徵：數學引擎，開放性、操作簡單。
數學引擎：Mathematics＝Maplesoft ！做數學工作時，世界上沒有任何其他軟體比Maple更完整、更好。
開放性：Maple 的程序可以自動轉換為其他語言代碼，如Java/C/Fortran/VB/MATLAB，解決了多種開發環境不相容的問題。Maple能夠與MATLAB/Simulink, NAG，EXCEl，資料庫等工具連接。另外Maple可與CAD系統連接，可通過參數傳輸完成對CAD模型的數學分析，如統計分析、優化、經驗公式計算、公差和單位計算，並自動在CAD系統中完成更新。 通過專業工具箱，Maple可與數值計算軟體Matlab共享命令、變數等。
操作簡單：Maple人性化的界面讓用戶只需要按幾個鍵就可以解決大量復雜的計算問題，Maple的文件模式界面可以創建多樣化的、專業級的技術文件，並可以自由轉換為其他格式的文件，如Latex / Html / Word等。
現已經推出 Maple 12 Professional 版本
一款韓國網游的簡稱 全稱為maplestory 中國大陸的名稱為冒險島,

『玖』 我的MATLAB裝上後，圖像處理工具箱不能用

MATLAB
開放分類： 自然科學、數學、數學軟體、模擬

MATLAB是矩陣實驗室（Matrix Laboratory）之意。除具備卓越的數值計算能力外，它還提供了專業水平的符號計算，文字處理，可視化建模模擬和實時控制等功能。

MATLAB的基本數據單位是矩陣，它的指令表達式與數學,工程中常用的形式十分相似,故用MATLAB來解算問題要比用C,FORTRAN等語言完相同的事情簡捷得多.在新的版本中也加入了對C,FORTRAN,c++ ,JAVA的支持.可以直接調用,用戶也可以將自己編寫的實用程序導入到MATLAB函數庫中方便自己以後調用，此外許多的MATLAB愛好者都編寫了一些經典的程序，用戶可以直接進行下載就可以用，非常的方便。

MATLAB的基礎是矩陣計算,但是由於他的開放性,並且mathwork也吸收了像maple等軟體的優點,使MATLAB成為一個強大的數學軟體

當前流行的MATLAB 6.5/7.0包括擁有數百個內部函數的主包和三十幾種工具包(Toolbox).工具包又可以分為功能性工具包和學科工具包.功能工具包用來擴充MATLAB的符號計算,可視化建模模擬,文字處理及實時控制等功能.學科工具包是專業性比較強的工具包,控制工具包,信號處理工具包,通信工具包等都屬於此類.

開放性使MATLAB廣受用戶歡迎.除內部函數外,所有MATLAB主包文件和各種工具包都是可讀可修改的文件,用戶通過對源程序的修改或加入自己編寫程序構造新的專用工具包.

Matlab的官方網站：http://www.mathworks.com

Matlab的優勢和特點

（1）友好的工作平台和編程環境
MATLAB由一系列工具組成。這些工具方便用戶使用MATLAB的函數和文件，其中許工具採用的是圖形用戶界面。包括MATLAB桌面和命令窗口、歷史命令窗口、編輯器和調試器、路徑搜索和用於用戶瀏覽幫助、工作空間、文件的瀏覽器。隨著MATLAB的商業化以及軟體本身的不斷升級，MATLAB的用戶界面也越來越精緻，更加接近Windows的標准界面，人機交互性更強，操作更簡單。而且新版本的MATLAB提供了完整的聯機查詢、幫助系統，極大的方便了用戶的使用。簡單的編程環境提供了比較完備的調試系統，程序不必經過編譯就可以直接運行，而且能夠及時地報告出現的錯誤及進行出錯原因分析。

（2）簡單易用的程序語言
Matlab一個高級的距陣/陣列語言，它包含控制語句、函數、數據結構、輸入和輸出和面向對象編程特點。用戶可以在命令窗口中將輸入語句與執行命令同步，也可以先編寫好一個較大的復雜的應用程序(M文件)後再一起運行。新版本的MATLAB語言是基於最為流行的C＋＋語言基礎上的，因此語法特徵與C＋＋語言極為相似，而且更加簡單，更加符合科技人員對數學表達式的書寫格式。使之更利於非計算機專業的科技人員使用。而且這種語言可移植性好、可拓展性極強，這也是MATLAB能夠深入到科學研究及工程計算各個領域的重要原因。

（3）強大的科學計算機數據處理能力
MATLAB是一個包含大量計算演算法的集合。其擁有600多個工程中要用到的數學運算函數，可以方便的實現用戶所需的各種計算功能。函數中所使用的演算法都是科研和工程計算中的最新研究成果，而前經過了各種優化和容錯處理。在通常情況下，可以用它來代替底層編程語言，如C和C++ 。在計算要求相同的情況下，使用MATLAB的編程工作量會大大減少。MATLAB的這些函數集包括從最簡單最基本的函數到諸如距陣，特徵向量、快速傅立葉變換的復雜函數。函數所能解決的問題其大致包括矩陣運算和線性方程組的求解、微分方程及偏微分方程的組的求解、符號運算、傅立葉變換和數據的統計分析、工程中的優化問題、稀疏矩陣運算、復數的各種運算、三角函數和其他初等數學運算、多維數組操作以及建模動態模擬等。

『拾』 maple Global Optimization Toolbox 全局優化工具箱

maple自己有一個局部優化的Optimization包，一般這個就行了
with(Optimization)
你要的那個得花錢的，網上下不來，中文參考地址（就算個廣告頁）：
http://www.cca-es.com/cn/maple/got/
除非你有特殊的用途，不然買個那東西幹啥？