MathWorks MATLAB R2026a中文版镜像+详细安装教程

2026-05-14 | 标签

MathWorks MATLAB R2026a是由MathWorks开发的多范式数值计算环境和专有编程语言。 MATLAB允许矩阵操作，函数和数据绘图，算法实现，用户界面创建，以及与其他语言（包括C，C ++，C＃，Java，Fortran和Python）编写的程序的接口。

此次MATLAB R2026a更新引入了一系列由 AI 驱动的工具，其中包括支持基于模型设计的 Simulink Copilot，以及旨在增强嵌入式软件代码分析能力的 Polyspace Copilot。R2026a 版本还包含了 Polyspace 产品系列的一系列全面更新，例如：新增一款桌面应用程序，用于实现统一的配置管理与结果管理；扩展了 Polyspace Bug Finder 的功能，支持自定义检查器及各类编码标准；并在 Polyspace Test 中新增了软件净化（Sanitization）功能，用于对运行时错误进行动态分析。

MathWorks MATLAB R2026a新功能

针对常微分方程（ODE）的自动微分支持：自动微分（Automatic Differentiation）是一个绝佳的理念。事实上，它好到了连 MATLAB 都为其提供了三种不同的实现方式（这背后可是个长故事！）。您可以在深度学习工具箱（Deep Learning Toolbox）和优化工具箱（Optimization Toolbox）中找到这项功能；而如今，在求解常微分方程组这一特定场景下，MATLAB 基础环境本身也已集成了这项功能。
在 R2026a 版本中，您可以通过设置 ODE 对象的 `JacobianMethod` 属性，来指定求解器在处理特定问题时，是采用有限差分法还是自动微分法来计算雅可比矩阵。默认情况下，雅可比矩阵是利用有限差分法进行计算的。若将 `JacobianMethod` 设置为 `”autodiff”`，即可切换至自动微分模式；对于求解大型刚性方程组而言，这种模式往往能带来更快的求解速度；而在进行灵敏度分析时，它也能提供更高的计算精度。
Simulink Copilot：Simulink Copilot 也正式登场，它将生成式 AI 的强大能力引入了基于模型的系统设计（Model-Based Design）领域。Simulink Copilot 能够依据用户模型、团队定义的流程以及 MathWorks 的官方文档提供指导。它不仅能生成模型解释、解答关于模型行为的疑问、识别潜在问题并提出解决方案，还能协助用户在模型中快速定位相关的模块（Blocks）和子系统。
Polyspace Copilot ：基于 Polyspace 的分析结果提供指导，协助用户解读静态分析输出、识别问题并高效地予以解决。此外，该工具还引入了“Polyspace as You Code”（编码即分析）功能，可在开发过程中实时检查编码规范，并同步识别代码中的缺陷与安全漏洞。
在 MATLAB 中管理 Python 环境：MATLAB 对 Python 的集成支持在每个新版本中都在不断完善。R2026a 版本的一大亮点在于：您现在可以直接在 MATLAB 内部管理及创建 Python 环境。这一功能通过全新的“外部语言”（External Languages）面板来实现。
MATLAB 与 Python 数据类型之间新增的自动转换功能：多年来，MATLAB 已直接支持多种 Python 数据类型，且这种支持范围仍在持续扩展。R2024a 版本新增了 Pandas DataFrame 与 MATLAB 表格（table）之间的相互转换功能；而在 R2026a 版本中，MATLAB 字符串数组与 Python 列表之间的自动转换功能也已正式加入。
用于 PyTorch 和 LiteRT 模型的 MATLAB Coder 支持包：多年来，MATLAB Coder 一直是我手中的“秘密武器”之一。它使我能够直接基于 MATLAB 代码，确定性地生成高性能且具备良好可移植性的 C/C++ 代码。全新的“用于 PyTorch 和 LiteRT 模型的 MATLAB Coder 支持包”是 MATLAB Coder 的一款附加组件。借助该组件，您可以直接将 PyTorch 和 LiteRT 模型转换为 C/C++ 代码。此外，通过结合使用该附加组件与 GPU Coder，您还能将上述模型直接转换为 CUDA 代码。