Қутб координаталар системасида кўринишдаги

4. 
   Қутб координаталар системасида кўринишдаги функция танлаб, унинг графигини чизинг.
   

МАВЗУ-17-18. “MatLab” амалий дастури ва унинг имкониятлари. “MatLab” дастурини умумий кщриниши. Дастур ускуналари билан

ишлаш


Режа:

1. 
   MatLab амалий дастури ва унинг имкониятлари.
   
2. 
   MatLab дастурини умумий кщриниши.
   
3. 
   Дастур ускуналари билан ишлаш.
   

Таянч тушунчалар:MatLab, Linpack ва EISPACK дастурий кутубхоналари, Optimization Toolbox, Econometrics, Financial, Financial Derivative, Fixed Income, Опцио_́н, скриптлар, Processing Toolbox, Wavelet Toolbox,
Communication Toolbox, Filter Design Toolbox, Control
Systems Toolbox, µ-Analysis and Synthesis Toolbox, Robust Control Toolbox, System Identification Toolbox, LMI Control Toolbox, Model Predictive Control Toolbox, Model-Based Calibration Toolbo, GARCH Toolbox, Fixed-Income Toolbox, Financial Time Series Toolbox, Financial Derivatives Toolbox, Financial Toolbox, Datafeed Toolbox;Mapping Toolbox функцияси, Data Acquisition Toolbox, Image Acquisition Toolbox, Instrument Control Toolbox, Link for Code Composer Studio;
MatLab (ингл. «MATrix LABoratory»нинг қисқартмаси, ўзбек тилида матрица лабораторияси, Матлаб, каби талаффуз қилинади) — техник ҳисоблаш масалаларини ечиш учун амалий дастурлар пакети ва ушбу пакетда фойдаланиладиган номдош дастурлаш тилидир. Пакетни миллиондан кўп муҳандис ва илмий ҳодимлар фойдаланиладилар, у кўпчилик замонавий, шу жумладан,
Linux, Mac OS, Solaris (R2010b версиясидан бошлаб Solaris қўллаб-қувватлаш тўхтатилган) ва Microsoft Windows операцион системаларда ишлайди.
MatLabдастурлаш тили сифатида Нью-Мексика университетининг компьютер фанлари факультетининг декани (ингл. Cleve Moler) томонидан 1970 йиллар охирларида ишлаб чиқилган. Ишланманинг мақсади факультет талабаларига Фортран тилини ўрганиш заруратисиз
Linpack ва EISPACK дастурий кутубхоналаридан фойдаланиш имкониятини беришдан иборат бўлган. Тез

орада ушбу тил бошқа университетлар орасида оммалашиб кетди ва амалий математика соҳасида фаолият қилаётган олимлар томонидан катта қизиқиш билан кутуб олинган. Ҳозиргача Фортранда ёзилган, очиқ дастлабки код билан тарқатиладиган 1982 йилги версиясини Интернетда топиш мумкин. Муҳандис Джон Литтл (ингл. John N. (Jack) Little) бу тил билан 1983 йили Стэнфорд университетга қилган ташрифида танишган. Янги тил катта тижорат салоҳиятига эга эканлигини тушуниб, у Клив Моулер ва Стив Бангерт (ингл. Steve Bangert) билан бирлашди. Улар ҳамкорлик MatLabниС тилида қайта ёздилар ва 1984 йили дастурнинг кейинги ривожлантириш учун The MathWorks компаниясини ташкил этишни асосладилар. Ушбу С да қайта ёзилган кутубхоналар узоқ вақтгача JACKPAC ном билан таниқли эдилар. Дастлаб MatLab бошқариш системаларини лойиҳалаш (Джон Литтлнинг асосий мутахассислиги) учун мўлжалланган эди, лекин тезликда бошқа кўпгина илмий ва муҳандисик соҳаларда оммалашишга эришди. У, шунингдек, таълим тизимида, хусусан, чизиқли алгебра ва сонли усулларни ўқитиш учун кенг фойдаланилади.
MatLab тили ўзига маълумотлар тузулишли матрицаларда асосланган, функцияларнинг кенг спектрини, ишлаб чиқишнинг интеграллашган муҳитини, объектга мўлжалланган имкониятини ва бошқа дастурлаш тилларида ёзилган дастурларига интерфейсларни олган юқори даражадаги интерпретацияловчи дастурлаш тилидан иборат.
MatLabдастури, эҳтимол, берилганларни қайта ишлаш учун энг кучли дастурдир. MatLab – жадвал (ёки математик тилда, матрица) кўринишида тақдим этиладиган кўп ўлчовли маълумотлар билан ишлаш учун идеал муҳитдан иборат. Берилганларнинг ҳудди мана шундай синфига кўпчилик молиявий: котировка³²⁾, индикатор³³⁾лар, макроиқтисодий статистика ва ш.к. ахборотлар киради .
MatLabниўзлаштириш, масалан Excelни ўзлаштиришга
ўхшаш осон эмас. Энди ўрганаётганларни буйруқли сатрлар қўрқитиб юбориши мумкин. Аслида, кўп масалалар MatLabда Excelдагига қараганда нисбатан осон ва тез ечилиши мумкин. Буни устига кўп функциялар учун MatLabда одатдаги график интерфейс мавжуд, буйруқли сатр эса, амалиётда унча қўрқинчли эмас ва балки, бир қанча вақтлардан кейин Сизга у орқали ишлаш маъқул бўлар.

1. 
   Берилганлар билан ишлашнинг умумий вазифалари: жадвал элементларини қўшиш ва йўқ қилиш, саралаш, ўзгартириш ва ш.к. Мисол учун, MatLabда функция ёрдамида котировкалар устунини эскироқ берилганлар юқорида, пастда эса – янгироқлари жойлашадиган қилиб жуда тез “оёғини осмондан” қилиб айлантириб қўйиш мумкин. Бу аксинча юкланадиган (юқорида – янгилар, пастда - эскилари) котировкаларнинг баъзи манбалари билан ишлашда долзарбдир.
   
2. 
   Математик функциялар. Математикани қўллаш имкониятлари фақат бизнинг ҳаёлимиз бўйича чегаралангандир. Бу таъкид
   

³²⁾ Котиро_́вка (фр. Cote, ингл. Financial quote) — сотувчи ёки харид қилувчи эълон қиладиган ва шу бўйича улар ҳарид қилишга ва сотишга тайёр бўлган товар баҳоси (курс, фойизли ставка). Одатда нисбатан тез ўзгариб турадиган баҳо кўзда тутилади, масалан биржа баҳоси.
³³⁾ Индикатор— ўрганилаётган объектни тадқиқотчига бевосита кириш мумкин бўлмаган унинг бошқа табиати ҳақида хукм чиқариш учун кузатиш ва ўлчаш мумкин бўлган табиати.
математик функцияаларга ҳам таълуқликдир. MatLab элементар функциялардан, масалан логарифмик функциялардан тортиб, токи махсус, масалан гамма- функциягача бўлган ўрнатилган катта сондаги функцияларга эга. Бу функциялар қарийиб барча ихтиёрий масалаларниечишда “ғиштчалар” сифатида фойдаланади.

3. 
   Сонли методлар: интеграллар вамақбуллаштирувчилар. Уларга мурожаат қилиш зарурати одатда портфелни
   

мақбуллаштиришда, шунингдек маблағ ва хавф - хатарни бошқаришда пайдо бўлади. Мақбуллаштириш масалалари MatLabдафункцияларнинг Optimization Toolbox (мақбуллаштириш ускуналари) махсус тўплами ёрдамида ечилади. Фойдаланувчи портфелнинг бошланғич оғирлиги ёки сотув системасининг
параметрларини, MatLab эса, махсус алгоритмлар бўйича уларни мақбул комбинациясига эришгунга қадар эгалайди.

4. 
   Статистик функциялар ва олдиндан айтиш: ўрта арифметик, ўрта геометрик, стандарт четланиш (волатильность³⁴), корреляциялар, эҳтимолликлар тақсимотлари, тасоддифий сонлар генераторлари, регрессия, омиллик таҳлил, кластерли таҳлил ва кўпгина бошқалар. Бу функциялар сотув системалари ва портфелларни, визуаллаш ва котировкалардаги боғлиқларни излашда зурур бўлади. Функцияларнинг ушбу гуруҳига вақтли қаторларнинг кучли ускунаси бўлган Neural Network Toolbox (нейрон тармоқнинг ускуналар тўплами)ни ҳам киритиш мумкин.
   
5. 
   Молиявий функцияларнинг махсус пакетлари (Toolboxes):