MathWorks MATLAB R2023b破解版是全新版本的集数据计算处理、迭代分析和设计过程、可视乎研究、编程等诸多功能和工作流程于一身的专业解决方案！全面满足所有用于在相关工作上的复杂需求，经过专业的开发、测试和探索研究，让用户不需要进行代码重写和学习大量的编程和技术，也不需要有丰富的经验就能够进行可视化的数据处理和函数的绘制等操作，您可以提高数学计算能力和技术，对能够实现理想结果的途径和方法进行无数次的探索和分析，而您只需要这一个软件即可搞定这些高难度的挑战，各种丰富便捷的功能和工具将为您的工作提供大力的支持，MATLAB R2023b破解版的功能空前的强大和完善，本版本在环境、语言和编程、数据分析、数据导入和导出、数学计算、图形处理和分析、应用的构建、软件开发、外部语言界面、新的硬件支持以及性能方面都带来了诸多新的设计和增强，MATLAB R2023b win+mac+linux 破解版本下载，有需要的朋友不要错过了~！
安装激活教程
1、在本站下载并解压，如图所示
2、将iso文件R2023b_Windows.iso装载到虚拟磁盘，运行setup.exe，在高级选项中勾选我有一个文件安装密钥选择
3、勾选是
4、输入_ReadmeWin.txt文本中提供的文件安装密钥
5、当您被要求“选择许可证文件”时，点击浏览选择medicined中文件“License.lic”
6、然后选择要安装Matlab的文件夹
7、选择要安装的组件，软件整体非常大，根据需求选择。在“选择选项”中选择“将快捷方式添加到桌面”，安装过程比较久，请耐心等待
8、安装完成后，将medicine中的libmwlmgrimpl.dll复制到安装目录中，默认C:\Program Files\MATLAB\R2023b\bin\win64\matlab_startup_plugins\lmgrimpl
9、对于polyspace，请替换以下路径上的libmwlmgrimpl：C:\Program Files\polyspace\R2023a\bin\win64\matlab_startup_plugins\lmgrimpl
10、如果没有创建桌面快捷方式（或创建了错误的快捷方式），则创建新的快捷方式或更改现有快捷方式，使其运行“<matlabfolder>\bin\win64\MATLAB.exe”
新版特色
一、新产品
1、多空间测试
开发、管理和执行嵌入式系统中 C 和 C++ 代码的测试
Polyspace 测试提供了用于开发、管理和执行嵌入式系统中 C 和C++代码的单元和集成测试的工具。您可以使用 Polyspace xUnit API 或图形测试创作编辑器以及存根或模拟来创建测试，以隔离和验证受测代码。Polyspace 测试允许您在主机或嵌入式目标上执行测试，自动执行测试，并将测试与可追溯性要求联系起来。
您可以执行代码覆盖率分析，以使用决策、条件和修改的条件/决策覆盖率 （MC/DC） 等指标来衡量测试完整性。您可以使用自动生成测试来实现所需的代码覆盖率、测试边界值和扩展基于需求的测试用例。
Polyspace 测试包括一个通用用户界面，可用于配置、运行和查看 Polyspace 静态分析工具的结果。您可以使用这些结果来证明缺少代码覆盖率的合理性并验证测试的稳健性。
开发和执行单元测试和集成测试
使用 Polyspace Test xUnit API 或使用图形测试创作编辑器以交互方式开发和运行 C 和 C++ 代码测试。创建存根和模拟以隔离受测组件，并与第三方模拟库（如 gMock）集成。
测量代码覆盖率和配置文件执行
生成并查看行业标准指标的代码覆盖率，包括决策、条件和 MC/DC。使用代码执行分析运行测试，以确定需要内存和运行时性能改进的代码段。
将测试与软件要求联系起来
在用户界面中链接 C 和C++测试，以测试在外部编辑器或工具（如 IBM DOORS、IBM DOORS NEXT、Microsoft Word 或 Microsoft Excel）中编写的测试需求。
在主计算机和目标硬件上运行测试
在主机和目标硬件上执行测试、收集代码覆盖率指标以及配置文件内存和执行。
生成测试以满足覆盖率和边界值目标
自动生成测试以增强手动创建的测试用例，并解决不完整的代码覆盖率和边界值测试。
认证支持
创建完成行业标准认证流程所需的工件。Polyspace测试已通过TÜV南德意志集团认证，可符合IEC 61508和ISO 26262标准。将报告和工件用于 DO-178C 进程。
自动化并集成到开发运营中
通过将 Polyspace Test 插入现有的 DevOps 工作流和自动化流程，支持现代软件开发实践。Polyspace Test可与流行的持续集成工具配合使用，包括Jenkins和Bamboo。®
集中管理静态分析和动态测试
从通用用户界面配置、运行和查看 Polyspace Bug Finder、Polyspace Code Prover 和 Polyspace Test 的结果。
使用静态分析来补充动态测试
证明 Polyspace Code Prover 无法访问的代码的缺失覆盖率。通过分析测试以查找缺陷和运行时错误，确保测试的可靠性和一致性。
2、同步故障分析仪
对故障进行建模并分析影响
Simulink 故障分析仪可通过仿真进行系统的故障效应和安全分析。
Simulink 故障分析器无需修改您的设计即可执行故障注入仿真。故障可以定时或由系统条件触发。您可以管理在 Simulink、Simscape 和 System Composer 中建模的故障。可以使用仿真数据检查器分析故障影响。您可以使用“多重模拟”面板执行故障敏感性分析。您可以利用仿真执行安全分析，例如失效模式和影响分析 （FMEA）。
Simulink 故障分析器允许您在故障、危险、故障检测和缓解逻辑以及其他工件之间创建正式连接（使用需求工具箱）。
模型故障
将故障和其他异常行为注入到 Simulink 信号中，而无需修改模型。定义复杂的故障行为，如噪声和延迟。根据仿真时间和系统条件配置故障注入触发器。
分析故障影响
使用仿真数据检查器分析故障对设计的影响。记录故障活动并监控感兴趣的系统状况，例如危险。
执行系统的安全分析
使用设计和仿真工件进行安全分析，例如失效模式和影响分析 （FMEA）。
跨域管理故障
配置和管理在 Simulink、Simscape 和 System Composer 中建模的故障。
进行故障敏感性研究
分析在设计算例期间通过仿真注入多个故障时，故障检测和故障缓解策略的有效性。
进行故障敏感性研究
分析在设计算例期间通过仿真注入多个故障时，故障检测和故障缓解策略的有效性。
二、主要更新
Aerospace Toolbox - 传播和可视化卫星星座图的轨道；执行视距 (LOS) 和亏蚀分析。
Datafeed Toolbox - 使用 Bloomberg Hypermedia API 接收历史和市场数据。
DO Qualification Kit - 根据 DO-178C 和 DO-330 标准鉴定 Polyspace Test。
Predictive Maintenance Toolbox - 从电机和旋转机械中提取基于物理的特征。
Signal Integrity Toolbox - 从 MATLAB 命令行自动化仿真、分析数据和创建可视化。
Simulink Desktop Real-Time - 从 Linux 桌面计算机执行实时测试。
Wavelet Toolbox - 使用 App 应用小波和时频分析；使用自动特征提取实现人工智能工作流。
Wireless HDL Toolbox - 为 FPGA、ASIC 和 SoC 设计与实现基于 5G、卫星、WLAN 及自定义 OFDM 的通信子系统。
三、版本亮点
1、在 Mac 上使用 MATLAB
MATLAB 和 Simulink 现已能够以原生方式运行在使用 Apple 芯片的 MacBooks 上，为用户带来高性能以及长电池寿命。
2、MATLAB
试验管理器：设计试验以运行 MATLAB 代码；可视化、过滤和比较结果。
实时编辑器任务：基于带有交互式控件的所选代码创建实时编辑器任务。
实时编辑器表：在实时脚本和函数中添加包含文本和图像的表。
实时编辑器控件：在实时脚本中添加颜色选择器和状态按钮。
export 函数：将实时脚本和函数转换为 Markdown 文件和 Jupyter Notebook 文件。
“透视表”实时编辑器任务：以交互方式在透视表中汇总表格数据。
编译自动化：使用预先创建的任务来定义常见的编译操作。
功能特色
一、 实时编辑器
创建在可执行笔记本中组合代码、输出和格式化文本的脚本。
1、创建可执行笔记本
创建组合代码、输出和格式化文本的脚本。将代码划分为可独立运行的可管理部分。查看生成它们的代码旁边的输出和可视化效果。使用格式化文本、标题、图像和超链接增强代码和结果。使用交互式编辑器插入方程式或使用 LaTeX 创建方程式。将代码、结果和格式化文本保存在单个可执行文档中。
您可以在 MATLAB 和 MATLAB Online™ 中使用实时编辑器。®
2、分享您的作品
添加交互式控件，以允许其他人试验代码中的参数。隐藏代码以创建简单的应用程序和仪表板。将实时脚本发布为 HTML、PDF、LaTeX 或 Microsoft Word。使用格式化文本、图像、超链接和公式为实时函数创建文档。通过 MATLAB Online 和 MATLAB Drive™ 分享您的工作。
3、更快地获得结果
MATLAB 可帮助您使用函数参数、文件名等的上下文提示进行编码。使用交互式工具浏览输出中的图形和表格。然后获取自动生成的代码以重现更改。选择代码块以创建可重用的函数。使用完全集成的调试器对代码进行故障排除。
4、以交互方式完成步骤
使用实时编辑器中的任务完成分析中的步骤。交互式探索参数和选项，并立即查看结果。在脚本中为已完成的任务生成代码并预览。将实时编辑器任务另存为实时脚本的一部分，以供共享或后续使用。
5、使用实时脚本进行教学
创建结合解释性文本、数学方程式、代码和结果的引人入胜的讲座。逐个部分地逐步浏览主题，并动态修改代码以演示概念。开发示例，说明工程师如何使用数学来解决实际和复杂的问题。使用 MATLAB 代码创建实时脚本，以构建让学生自主探索和学习的作业。
二、探索、建模和可视化数据
工程师和科学家使用 MATLAB 来组织、清理和分析来自不同领域的复杂数据集，例如气候学、预测性维护、医学研究和金融。MATLAB 提供：®
专为工程和科学数据设计的数据类型和预处理功能
交互式和高度可定制的数据可视化
应用程序和实时编辑器任务，有助于交互式数据清理、准备和代码生成
数千个用于统计分析、机器学习和信号处理的预构建函数
广泛且专业的书面文档
通过简单的代码更改和附加硬件提高性能
将分析扩展到大数据，无需大量代码更改
自动将分析打包到可自由分发的软件组件或可嵌入的源代码中，无需手动重新编码算法
从您的分析自动生成的可共享报告
1、工程师和科学家使用 MATLAB 来组织、清理和分析来自不同领域的复杂数据集，例如气候学、预测性维护、医学研究和金融。MATLAB 提供：®
专为工程和科学数据设计的数据类型和预处理功能
交互式和高度可定制的数据可视化
应用程序和实时编辑器任务，有助于交互式数据清理、准备和代码生成
数千个用于统计分析、机器学习和信号处理的预构建函数
广泛且专业的书面文档
通过简单的代码更改和附加硬件提高性能
将分析扩展到大数据，无需大量代码更改
自动将分析打包到可自由分发的软件组件或可嵌入的源代码中，无需手动重新编码算法
从您的分析自动生成的可共享报告
2、使用更少的代码分析和清理数据
MATLAB 实时编辑器任务和应用程序允许您以交互方式执行迭代任务，例如清理数据、训练机器学习模型或标记数据。然后，这些任务和应用程序会生成以编程方式以交互方式重现您所做的工作所需的 MATLAB 代码。
使用预构建的函数系列来识别和清理传感器漂移、信号异常值、缺失数据和噪声。通过联接表和同步时间序列数据来合并单独的数据集。实时编辑器任务允许您在实时脚本中以交互方式解决这些问题并为您生成代码。数据清理器应用有助于识别数据问题，并以迭代方式配置和应用多种清理方法来清理时序数据。
3、轻松扩展您的分析
使用循环和多处理器硬件来加速并行分析，几乎无需更改代码。创建以利用 GPU 加速实现适当的算法。使用高阵列处理内存不足数据集，这会在整个数据分析工作流中过载数百个函数，以对内存不足的数据进行操作。parforgpuarrays
4、分享您的结果
将您的分析打包在可自由共享的软件组件中，例如可执行文件、C/C++ 库、.NET 程序集、Java 库和 Python 包。自动将您的 MATLAB 代码转换为 C 语言，并C++代码以部署到嵌入式目标。使用 MATLAB 实时编辑器记录您的工作，并将结果导出为 PDF、Microsoft Word、Latex 和 HTML 格式的报告。®®®
三、可视化和浏览数据
1、从内置库创建可视化效果
使用内置绘图可视化数据、获取见解并识别基本模式和趋势。使用集成文档探索函数语法和可用的图表选项。根据您选择的数据，从显示的相关图中进行选择。这使您可以找到数据的最佳可视化效果。
2、浏览和注释可视化
虽然可以使用编程方法，但您可以探索和注释 MATLAB 可视化，而无需自己编写大量代码。平移、缩放或旋转图形以直观地浏览和理解数据。以交互方式注释标题、轴标签和数据提示，以传达和突出显示必要的信息。然后自动生成相应的 MATLAB 代码以重现您的工作，并通过按一下按钮将其添加到您的脚本中。
3、创建自定义图形和交互
使用自定义默认值扩展图形系统，并与您的同事共享，以在整个团队中采用通用标准。找不到正确的图表类型？创建新的自定义可视化，并以与内置 MATLAB 图表相同的方式使用它们。您还可以添加自定义交互。
4、导出和共享可视化效果
直接导出出版物质量的图形以用于论文、海报和演示文稿。使用图表本身的选项以交互方式保存绘图，或使用专用函数以编程方式保存图。将可视化另存为图像或矢量图形文件，包括 PDF、EPS 和 PNG。
四、使用 MATLAB 编程
MATLAB 是一种专为工程师和科学家设计的高级编程语言，可直接表达矩阵和数组数学。您可以将 MATLAB 用于所有事情，从运行简单的交互式命令到开发大规模应用程序。
1、将命令合并到脚本中
您可以组合命令来创建脚本，使您能够自动执行工作。然后添加高级编程构造，例如条件语句和循环。您可以将脚本作为整个程序运行，也可以将其划分为可以单独运行的部分。使用实时编辑器，您可以创建一个脚本，该脚本是一个可执行笔记本，在生成它们的代码旁边带有输出和可视化效果。使用格式化文本、标题、方程式、图像和超链接来记录您的工作，然后与他人共享。
2、将命令合并到脚本中
您可以组合命令来创建脚本，使您能够自动执行工作。然后添加高级编程构造，例如条件语句和循环。您可以将脚本作为整个程序运行，也可以将其划分为可以单独运行的部分。使用实时编辑器，您可以创建一个脚本，该脚本是一个可执行笔记本，在生成它们的代码旁边带有输出和可视化效果。使用格式化文本、标题、方程式、图像和超链接来记录您的工作，然后与他人共享。
3、创作自定义类
使用面向对象的编程，可以定义将数据（属性）与对该数据进行操作的函数（方法）组合在一起的对象。您可以使用对象对现实世界中设备和系统的行为进行建模，并将代码组织到更易于维护和扩展的组件中。
MATLAB 类定义了一组用于构建特定类型对象的指令。类包含有关以下内容的信息：
用于存储类的每个对象的数据的属性
定义可对类的每个对象执行的操作的方法
类属性和方法的行为方式以及如何从对象外部访问它们
通过继承实现类之间的超类和子类关系
五、应用程序设计器
在 MATLAB 中创建桌面和 Web 应用程序
应用程序设计器允许您创建专业应用程序，而无需成为专业的软件开发人员。拖放可视组件以布置图形用户界面 （GUI） 的设计，并使用集成编辑器快速编程其行为。
使用 MATLAB Drive™ 共享您的应用程序，或者使用 MATLAB Compiler 和 Simulink Compiler™™ 创建独立的桌面或 Web 应用程序。
1、构建您的应用
应用程序设计器集成了应用程序构建的两个主要任务 - 布局图形用户界面 （GUI） 的可视组件和编程应用程序行为。这是在 MATLAB 中构建应用程序的推荐环境。
2、设计用户界面
将可视组件拖放到设计画布上，并使用对齐提示来获得精确的布局。应用程序设计器自动生成面向对象的代码，用于指定应用程序的布局和设计。
3、定义应用行为
使用 MATLAB 编辑器的集成版本来定义应用的行为。应用程序设计器可以使用代码分析器自动检查编码问题。你可以在编写代码时查看有关代码的警告和错误消息，并根据这些消息修改应用。还可以使用状态流图对应用行为进行建模。®
4、组件库
使用标准组件（如按钮、复选框、树和下拉列表）构建应用。App Designer 还提供了仪表、灯、旋钮和开关等控件，可让您复制仪表板的外观和操作。您还可以使用容器组件（如选项卡、面板和网格布局）来组织用户界面。
5、组件交互
添加在用户与应用交互时执行的组件回调以及自定义鼠标和键盘交互。在应用中使用 2D 和 3D 绘图以及表格，以允许用户以交互方式浏览数据。
6、与其他 MATLAB 用户共享应用程序
将任何 MATLAB 应用程序打包到一个文件中，该文件可以使用 MATLAB Desktop 和 MATLAB Online 与其他用户轻松共享。打包应用程序时，MATLAB 会创建一个应用程序安装文件 （.mlappinstall）。安装文件使你和其他人能够安装你的应用，并通过从应用库中单击一下即可访问它。
然后，您可以通过 MATLAB Online 和 MATLAB Drive 与其他 MATLAB 用户共享您的应用程序，允许他们通过扩展编辑文件的权限来运行和协作处理您的应用程序设计。
7、创建独立桌面和 Web 应用
使用 MATLAB 编译器和 Simulink 编译器创建独立应用程序，与其他用户共享这些应用程序免版税。您还可以将应用程序打包为交互式 Web 应用程序，并使用 MATLAB Web 应用程序服务器共享它们。最终用户可以直接从其浏览器运行 Web 应用程序，而无需安装任何其他软件。
六、将 MATLAB 与其他编程语言结合使用
借助 MATLAB®，您可以重用以其他语言编写的既有代码，也可以创建基于 MATLAB 的响应式网站，还可以使用由 MATLAB 直接生成且正确无误的嵌入式 C 代码进行硬件编程。编程语言的差异不再是团队协作的障碍，他们可以投入更多的时间来开发产品，花费较少的时间来换用其他语言重新编码。
1、使用其他语言调用 MATLAB
借助 MATLAB 引擎 API，您可以在其他编程环境中使用 MATLAB。这些 API 支持使用其他编程语言执行 MATLAB 命令，而不必发起 MATLAB 桌面会话。
2、将 MATLAB 与其他编程语言结合使用
借助 MATLAB®，您可以重用以其他语言编写的既有代码，也可以创建基于 MATLAB 的响应式网站，还可以使用由 MATLAB 直接生成且正确无误的嵌入式 C 代码进行硬件编程。编程语言的差异不再是团队协作的障碍，他们可以投入更多的时间来开发产品，花费较少的时间来换用其他语言重新编码。
3、将 MATLAB 代码转换为 C/C++
您可以使用 MATLAB Coder™ 将 MATLAB 算法转换为 C/C++ 代码。生成的 C 代码可读且可移植，支持 MATLAB 语言的大部分功能以及多种工具箱。有关详细信息，请参考 MATLAB Coder，或观看网络研讨会 MATLAB 转换为 C/C++ 简单易行 (47:38)。
您可以使用 Embedded Coder® 扩展 MATLAB Coder 功能，并可以使用 Simulink Coder™ 从 Simulink 生成代码。
MATLAB Coder 和 MATLAB Compiler SDK 都可以用于 C/C++ 集成，具体选择哪种工具取决于工作流和需求，包括是否需要可移植的独立代码。这份指南可帮助您选择最佳解决方案。
4、将 MATLAB 程序打包为软件组件
MATLAB 程序可打包成适用于特定语言的软件组件，以便与常用编程语言集成。这些组件可以与自定义应用集成并部署到桌面、Web 和企业系统。
该方法适用于最终用户不具备 MATLAB 的情形。软件组件使用 MATLAB Compiler SDK 创建，支持免版权费分发。
5、使用多种集成方法
上文介绍了 MATLAB 与其他编程语言相集成的各种方法，实际应用中，很多用户会综合多种方法，创建适合自身需求的混合解决方案。我们为您提供多种方法，助您完成复杂的工作流；同时，MathWorks Consulting Services 还可为您的集成项目再添助力。
七、MATLAB 性能
优化 MATLAB 代码的性能
1、MATLAB：卓越性能，更快一步
MATLAB® 执行引擎于 R2015a 推出，采用 JIT 编译，可显著加快所有 MATLAB 代码的执行速度。JIT 编译生成本机级代码，该代码针对 MATLAB 代码和特定硬件进行优化。得益于其架构，该执行引擎随着版本更迭不断优化，包括更快地调用内置函数和更快地执行索引操作。此外，很多核心 MATLAB 函数通过隐式多线程化提高性能。
MATLAB 性能由一组基准测试衡量，其中既包含单元操作，也包含反映真实用户工作流的完整应用程序。在一个 MATLAB 发布周期中，这些基准测试会在不同硬件和操作系统上运行多次，以确认新优化、检测和解决性能退化，并识别特定于操作系统的问题。
请参考 MATLAB 发行说明，了解具体的性能改进。自 MATLAB R2019b 以来，性能方面的发行说明开始量化呈现执行时间相比上一版本的改进情况。
2、提高 MATLAB 代码的性能
提高代码性能的第一步是识别瓶颈。例如，您可以：
使用 tic、toc 和 timeit 等函数测量代码执行时间
使用 MATLAB 探查器查看程序的哪些部分运行时间最长
使用 MATLAB 代码分析器获得提高性能的其他建议
一旦确定了代码中的瓶颈，通常可采用已知的编程技巧加快代码执行速度。两种最常用的方法是数组预分配和向量化。预分配可避免动态内存分配，从而提高性能。向量化在单个命令中操作向量的所有元素，从而避免循环操作。结合使用这些方法，代码速度可提升几个数量级。
如有必要，对于应用程序中计算量大的部分，您可以用编译语言编写，从而提高性能。在 MATLAB 中，MEX 函数支持您调用高性能的 C、C++ 或 Fortran 代码，就像调用 MATLAB 内置函数一样轻松。借助 MATLAB Coder™，您可以自动将 MATLAB 代码转换为 MEX 文件，后者的运行速度可能会快很多。
3、使用并行计算，充分利用硬件
您可以使用并行计算来直接利用所有硬件资源，从而求解计算或数据密集型问题。借助熟悉的 MATLAB，您可以轻松利用各项功能来扩展到多个进程、多个线程和 GPU。您可以在同一台计算机上完成开发和运行，还可以将执行扩展到计算集群或云，而无需重新编码。
使用帮助
一、、算术运算
加、减、乘、除、幂、四舍五入
算术函数包括用于简单运算（如加法和乘法）的运算符，以及用于常见计算（如求和、移动和、取模运算和舍入）的函数。
函数
1、基本算术
加法
+ 添加数字，追加字符串
sum 数组元素总和
cumsum 累积和
movsum 移动总和
减法
- 减法
diff 差分和近似导数
乘法
.* 乘法
* 矩阵乘法
prod 数组元素的乘积
cumprod 累积乘积
pagemtimes 按页矩阵乘法 （自 R2020b 起）
tensorprod Tensor products between two tensors （自 R2022a 起）
除法
./ 数组右除
.\ 数组左除
/ 求解关于 x 的线性方程组 xA = B
\ 求解关于 x 的线性方程组 Ax = B
pagemldivide Page-wise left matrix divide （自 R2022a 起）
pagemrdivide Page-wise right matrix divide （自 R2022a 起）
幂
.^ 按元素求幂
^ 矩阵幂
转置
.' 转置向量或矩阵
' 复共轭转置
pagetranspose 按页转置 （自 R2020b 起）
pagectranspose 按页复共轭转置 （自 R2020b 起）
数组符号
uminus 一元减法
uplus 一元加法
2、模除法和舍入
mod 除后的余数（取模运算）
rem 除后的余数
idivide 带有舍入选项的整除
ceil 向正无穷舍入
fix 向零舍入
floor 向负无穷舍入
round 舍入至最近的小数或整数
3、自定义二元函数
bsxfun 对两个数组应用按元素运算（启用隐式扩展）
二、三角学
结果以弧度或度为单位的正弦、余弦和相关函数
MATLAB® 中的三角函数计算以弧度或度为单位的标准三角函数值、以弧度为单位的双曲三角函数值以及每个函数的逆函数。您可以使用 rad2deg 和 deg2rad 函数在弧度和度之间进行转换，或使用如 cart2pol 之类的函数在坐标系之间进行转换
函数
1、正弦
sin 参数的正弦，以弧度为单位
sind 参数的正弦，以度为单位
sinpi 准确地计算 sin(X*pi)
asin 反正弦（以弧度为单位）
asind 反正弦（以度为单位）
sinh 双曲正弦
asinh 反双曲正弦
2、余弦
cos 以弧度为单位的参数的余弦
cosd 以度为单位的参数的余弦
cospi 准确计算 cos(X*pi)
acos 反余弦（以弧度为单位）
acosd 反余弦（以度为单位）
cosh 双曲余弦
acosh 反双曲余弦
3、正切
tan 以弧度表示的参数的正切
tand 以度表示的参数的正切
atan 反正切（以弧度为单位）
atand 反正切（以度为单位）
atan2 四象限反正切
atan2d 四象限反正切（以度为单位）
tanh 双曲正切
atanh 反双曲正切
4、余割
csc 输入角的余割（以弧度为单位）
cscd 以度为单位的参数的余割
acsc 反余割（以弧度为单位）
acscd 反余割（以度为单位）
csch 双曲余割
acsch 反双曲余割
5、正割
sec 角的正割（以弧度为单位）
secd 参数的正割，以度为单位
asec 反正割（以弧度为单位）
asecd 反正割（以度为单位）
sech 双曲正割
asech 反双曲正割
6、余切
cot 角的余切（以弧度为单位）
cotd 以度为单位的参数的余切
acot 反余切（以弧度为单位）
acotd 反余切（以度为单位）
coth 双曲余切
acoth 反双曲余切
7、斜边
hypot 平方和的平方根（斜边）
8、转换
度/弧度转换
deg2rad 将角从以度为单位转换为以弧度为单位
rad2deg 将角的单位从弧度转换为度
坐标转换
cart2pol 将笛卡尔坐标转换为极坐标或柱坐标
cart2sph 将笛卡尔坐标转换为球面坐标
pol2cart 将极坐标或柱坐标转换为笛卡尔坐标
sph2cart 将球面坐标转换为笛卡尔坐标
