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  • matlab2014b mac 破解版

     
  • 大小:6.22GB 更新:18-08-04
  • 类别:学习软件 系统:Mac
立即下载 没有对应的手机版,本软件为电脑版,电脑版软件不支持手机安装
matlab2014b mac是首个支持简体中文的大版本,于2014年10月推出,并且新增了默认的颜色,字体以及栏式,支持新的图形系统,新增大数据的支持,支持模型搭建加速与连续仿真运行的Simulink新功能。软件应用广泛,其中包括信号处理和通信、图像和视频处理、控制系统、测试和测量、计算金融学及计算生物学等众多应用领域。在各行业和学术机构中,有一百多万工程师和科学家使用matlab 2014b这一技术计算语言。
matlab2014b mac

安装破解教程

1、在百度网盘下载软件安装包并解压。首先断开网络连接,在系统偏好设置中找到网络,在配置下拉点击停止服务,然后应用即可断网,如有疑问可访问AECS6页面,学堂君在那里有详细说明;
2、解压缩文件,打开【matlab2014b mac.dmg】,进入【MATLAB2014B】文件夹,双击【InstallForMacOSX.app】
1打开【matlab2014b mac.dmg】
3、选择【文件安装密匙安装】Mathworks MATLAB R2014b for Mac 破解版
2选择【文件安装密匙安装】
4、选择【我已有我的许可证的文件安装密钥】,将【Install.rtf】文档里面的Key拷贝进去,然后点击底部的【下一步】
3【Install.rtf】文档
5、一直到点击底部的【下一步】,稍等片刻,安装完成,接下来开始激活步骤!
4安装完成
6、选择【不使用Internet手动激活】
5【不使用Internet手动激活】
7、接下来选择输入许可证文件的完整路径,选中之前下载解压后的文件夹内的【license.lic】文件即可,然后点击【下一步】
6选择【license.lic】许可证文件
8、激活已完成,不过还没有结束。
7激活已完成
9、我们还需要复制复制解压后文件夹内的【libmwservices.dvlib】到 /Applications/MATLAB_R2014b.app/bin/maci64/ 目录下并替换原文件,至此我们才算是真正的完成了对matlab 2014b for mac的破解
8替换【libmwservices.dvlib】
10、打开【Dock】左侧的【Finder】,在【应用程序】中找到并运行【MATLAB_R2014b.zpp】
10运行【MATLAB_R2014b.zpp】
11、打开界面如下,恭喜您可以尽情享受您的MATLAB旅程吧!
start尽情享受MATLAB

安装注意事项

此软件为破解版本,部分Mac系统用户可能无法直接安装,若遇到【app已损坏,无法启动。你应该将它移到废纸篓。】提示时,建议进行以下操作:
1、打开系统偏好设置,选择【安全性与隐私】
2、点击右下角锁状图标,输入密码解除锁定
3、在【允许从以下位置下载的应用】的三个选项里,选择最下方的【任何来源】
4、重新启动程序
*如果打开【安全性与隐私】后没有发现【允许从以下位置下载的应用】选项的用户,可以进行以下操作:
1、复制括号内代码:【sudo spctl --master-disable】
2、在【应用程序】-【实用工具】中找到【终端.app】打开,粘贴之前复制的代码,回车键运行。
3、重新启动程序*破解需要在无网络的情况下进行,请先断开电脑的网络连接

注意事项

1、安装过程中,如果出现如下对话框提示,请务必点击【继续】。
0点击【继续】
-1【继续】
2、用户如果下载软件后(请确保已下载完的.dmg文件是完整的,不然打开文件的时候也会出现文件损坏无法打开),在打开【.dmg文件】的时候提示“来自不受信用的开发者”而打不开软件的,请在“系统偏好设置—安全性与隐私—通用—允许从以下位置下载的应用”选择“任何来源”即可。
1选择“【任何来源】”” title=

软件特色

用于数值计算、可视化和应用程序开发的高级语言
可实现迭代式探查、设计及问题求解的交互式环境
用于线性代数、统计、傅立叶分析、筛选、优化、数值积分以及常微分方程求解的数学函数
用于数据可视化的内置图形以及用于创建自定义绘图的工具
用于改进代码质量和可维护性并最大限度地发挥性能的开发工具
用于构建自定义图形界面应用程序的工具
可实现基于 MATLAB 的算法与外部应用程序和语言(如 C、J*Va、.NET 以及 Microsoft Excel)集成的函数
二、数值计算
MATLAB提供了一系列用于分析数据、开发算法和创建模型的数值计算方法。MATLAB语言包括用以支持常见的工程设计和科学运算的数学函数。核心的数学函数采用处理器优化库,可以快速地执行向量运算和矩阵运算。
具体可采用的方法包括:
插值与回归
微分与积分
线性方程组
傅立叶分析
特征值与奇异值
常微分方程 (ODE)
稀疏矩阵
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软件信息
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