1. matlab这么强大，为什么还有看不起用这个软件的人
其实一些讨厌Matlab的人只是讨厌调包这事情而已，保守来看，七成的Matlab选手是没办法自己实现一个算法的......但是就建模而言，你要是不用改算法的话，为什么要自己实现它呢？
想做硬核的程序员是好事情，不过数模这事本身就没那么硬核...你可以去做机器学习去刷Kaggle，那边应该没人会用Matlab——不过大家依然都还是调包侠就是了。
2. 为什么很多程序员会鄙视MATLAB
其实有一个问题混淆了，matlab的集成程序非常的丰富，开发matlab软件的才能称作程序猿。用matlab的不一定能称作是程序员，其实只要是用的好，也是非常牛的。
一般程序猿鄙视的是那种只会用matlab但不怎么会写matlab代码的人（或者用matlab 只要简单的调用几个程序命令）。
但这种鄙视只是在写编写代码水平上的鄙视。 所以这导致一个误区。就是拿自己比较擅长的一方面跟别人不擅长的一方面对比。 如果一般程序猿跟开发matlab的去比，不一定比的上他们，而如果程序猿跟使用matlab的人比使用的思想，这些程序猿也不一定能行。
3. 为什么不少程序员认为Matlab的语言设计不优雅甚至比较丑
C
虽说C语言在内存管理方面存在严重的缺陷，不过它还是在某些应用领域里称王称霸。对于那些要求最高的效率，良好的实时性，或者与操作系统内核紧密关联的程序来说，C仍然是很好的选择。
C良好的可移植性也为它加了分。不过现在很多其他的语言可移植性越来越好，C在这方面的优势可能会逐渐丧失。
现有的很多程序可以产生非常棒的C代码，比如语法分析器、GUI
Builder等，这时候C语言也是有吸引力的，因为你所需要编写的代码只是整个程序的一小部分。
再有，我们当然应该认识道，C语言对于程序员来说具有无可替代的价值。就我这里讨论的每一种语言而论，只要你发掘的足够深，到最后你会看到它们的内核都是用纯正的、可移植的C写成的。
到了今天这个时候，我们最好把C看成是UNIX虚拟机上的高级汇编语言。
就算是其他的高级语言完全可以满足你的工作需要，抽出时间来学习C语言也仍然有益，它能帮助你在硬件体系的层次上思考问题。
即使到了今天，最好的C语言教程仍然是1988年出版的K&R第二版The
C Programming Language.
总结：C最出色的地方在于其高效和贴近机器，最糟糕的地方在它的内存管理地狱。
C++
C++最初发布于1980年代中期，当时面向对象语言被认为是解决软件复杂性问题的银弹。C++的面向对象特性看相去使其全面超越了C，支持者认为C++将迅速把上一代语言挤到陈列馆里去。
但是历史并非如此。究其原因，至少有一部分归咎于C++本身。为了与C兼容，C++被迫作出了很多重大的设计妥协，结果导致语言过分华丽，过分复杂。为了与C兼容，C++并没有采用自动内存管理的策略，从而丧失了修正C最严重问题的机会。
另外一部分原因，恐怕要算到面向对象身上。看起来OO并没有很好的达成人们当年的预期。我就这个问题调研过，我发现使用OO方法导致组件之间出现很
厚的粘合层，并且带来了严重的可维护性问题。今天让我们来看看开放源码社区，你会发现C++的应用还是集中在GUI，游戏和多媒体工具包这些方面，在其他
地方很少用到。要知道，面向对象也只是在这些领域被证明非常成功，而开放源码社区的选择，很大程度上体现了程序员的自由意志，而不是公司管理层的胡乱指挥。
也许C++实现OO的方法有问题。有证据表明C++程序在整个生命周期的开销高于相应的C,
Fortran和Ada程序。不过，究竟这是否应该归咎与C++的OO实现上，还不清楚。
最近几年，C++加入了很多非OO的思想，其异常思想类似Lisp，STL的出现是非常了不起的。
其实C++最根本的问题在于，它基本上只不过是另一种传统的语言。STL中的内存管理比先前的new/delete和C的方案要好的多，但是还是没有解决问题。对于很多应用程序而言，其OO特性并不明显，相比与C，除了增加复杂度之外没有获得很多好处。
总结：C++优点在于作为编译型语言，把效率与泛型和面向对象特性结合起来，其缺点在于过于华丽复杂，倾向于鼓励程过分复杂的设计。
Visual
Basic(简称VB)
VB是快速的界面生成语言，是快速的数据库程序开发语言。vba是vb的应用版，嵌入在MS
office中。编写MS office上的程序很好用。缺点是只能在Windows平台运作。
Java
Java的设计很聪明，它采用了自动内存管理，这是最大的改进，支持OO设计带来的好处虽然不那么突出，不过也很值得赞赏，相比C++，其OO设计规模小而且简单
。
相对于Python而言，Java有一些明显的失误。有些地方设计的还是太复杂，甚至有缺陷。Java的类可见性和隐式scoping规则太复杂
了。Interface机制是为了避免多继承带来的问题而设计的，但是要理解和使用它还是挺难。内部类和匿名类导致令人困惑的代码。缺乏有效的析构机制，使得除了内存之外的其他资源（比如互斥量和锁）管理起来很困难。Java的线程不可靠，其I/O机制很强大，但是读取一个文本文件却非常繁琐。
Java没有管理库版本的机制，从而形式上重蹈了了Windows
DLL地狱的覆辙。在类似应用服务器这样的环境里，这引起了大量的问题。
总体而言，我们可以说除了系统编程和对效率要求极高的程序之外，Java在大部分领域优于C++。经验表明，Java程序员似乎不太容易象C++程序员那样构造过度的OO层，不过在Java中这仍然是个严重问题。
Java是否优于诸如Perl,
Python这样的语言？我们还不是很清楚，很大程度上似乎跟程序规模有关。其擅长的领域基本上于Python相似，在效率上无法跟C/C++相提并论，
在小规模的、大量使用模式匹配和编辑的项目里也无法匹敌Perl。在小项目里，Java显得过分强大了。我们猜测Python更适合小项目，而Java适
合大项目，不过这一点并没有得到有力的证明。
Python
Python是一种脚本语言，可以与C紧密整合。它可以与动态加载的C库模块交换数据，也可以作为内嵌脚本语言而从C中调用。其语法类似C和模块化语言的杂合，不过有一个独一无二的特征，就是以缩进来确定语句块。
Python语言非常干净，设计优雅，具有出色的模块化特性。它提供了面向对象能力，但不强迫用户进行面向对象设计。其类型系统提供了强大的表达能力，类似Perl，具有匿名lambda表达式，这点又让Lisp黑客们感到亲切。Python依靠Tk提供方便的GUI界面开发能力。
在所有的解释型语言里，Python和Java最适合多名程序员以渐进方式协同开发大型项目。在很多方面，Python比Java要简单，它非常适合与构造快速原型，这一点使得它对于Java有独特优势：对于那些既不很复杂，又不要求高效率的程序，Python十分合适。
Python的速度没法跟C/C++相比，不过在今天的高速CPU上，合理地使用混合语言编程策略使得Python的上述弱点被有效地弥补。事实上，Python几乎被认为是主流脚本语言中最慢的一个，因为它提供了动态多态性。在大量使用正则表达式的小型项目，它逊于Perl。对于微型项目而言，
shell和Tcl可能更好，Python显得太过强大了。
总结：Python最出色的地方在于，它鼓励清晰易读的代码，特别适合以渐进开发的方式构造大项目。其缺陷在于效率不高，太慢，不但跟编译语言相比慢，就是跟其他脚本语言相比也显得慢。
.NET介绍
.NET所实现的Java的功能
可控代码 跨平台的虚机和伪码 免费赠送命令行编译器 纯面向对象语言 对XML和XML web
serviCes的支持 和jsp对应的asp.NET 网页上的程序 一套统一的中间件环境。
asp.NET跟jsp不是同一个层次上的web技术，
asp.NET使用完善的事件响应机制，WinForms类似的 WebForm技术，只有JSF跟Asp.NET有可比性。
.NET未实现的Java功能
免费的集成开发环境 多厂家支持,跨平台的成熟度
免费的IDE, #develop
, ASP.NET的有MS的WebMatrix 而免费开源的CLR实现，有MS自己的XP，FreeBSD，MaCOS下的 实现（原理演示不能进行商业应用），
Novell下的Mono项目， 已经发布了Beta1版本，在2004-6-30 将会发布Release1； 还有GNU的一个.NET实现！！
.NET实现的Java不具备的功能
多语言支持 强大的集成开发环境。 在Windows上媲美本机程序的速度。
对COM的支持，对vs的继承 对widows form 、web form、服务器端程序的图形直观编程。
追问：
哪种语言是今后编程的趋势了？
回答：
个人感觉是 Java
C++ 好学一些
Java 复杂额
4. matlab的定位是科研还是应用有什么用途
主要是科研，根据mathworks（制作matlab的公司）的说法，现在有“数百万科研人员”在用matlab。
然后是关于效率。matlab的效率确实不高（除了关于矩阵的运算，matlab一开始就是一个进行矩阵相关运算的程序，经过数十年的不断改进，可以说，无论是方便程度还是运算速度都无人能敌），这主要是因为它通过预设数量极其丰富的函数、工具包（通常以.m文件存储），使使用者不必费心去从头编写程序，从而可以集中精力设计算法；毫无疑问，算法是最重要的，一个可以高效调用硬件计算能力的语言（比如科研普遍使用的fortran，一般程序员首选的C）对计算速度的贡献，与一个优秀的算法相比，简直不值一提；而matlab则可以提供足够便捷的发挥空间，自由试验各种新老算法。当一种新算法形成后（或者改进后），可以帮助其他语言改进。
总之，用来做研究比较适合。
5. matlab程序员要学吗
看专业方向，用不到就不用学。
MATLAB主要用于数值分析、数值和符号计算、工程与科学绘图、控制系统的设计与仿真、数字图像处理、数字信号处理、财务与金融工程等方面，其实跟一般的编程有些区别。
6. 数学建模一定要求学会 matlab 吗我是会计专业，数学方面不是很专业学的也不系统，，应该掌握哪些呢
不一定，还有很多可以代替它的软件！比如Mathematica，不过相比之下matlab 还是更胜一筹的，尤其它的画图功能简直就是无敌的！数学建模是离不开画图的，从各个角度来观察，不是别的软件可以代替的！matlab 挺好学的，多看看书，一般的建模问题不会很让你纠结的
7. matlab与C语言的区别是什么
MATLAB是解释语言，c是编译语言。
MATLAB是一种由美国MathWorks公司出品的商业数学软件，是一种数值计算环境和编程语言，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。MATLAB基于矩阵（英语：Matrix）运算，其全称MATrix LABoratory即得名于此。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。
C语言，是一种通用的、程序式的编程语言，广泛用于系统与应用软件的开发。具有高效、灵活、功能丰富、表达力强和较高的移植性等特点，在程序员中备受青睐。
8. 学编程应该先学什么听说最好先不要学C语言，一个学长说应该先学MATLAB，是这样吗
关于到底首先该学习哪一种编程语言？这个并没有一定之规。可以根据自己的具体工作需要进行编程语言的选择。从来没有听说过最好不要先学 C 语言，而应该先学习 MATLAB 语言的。如果你的工作需要使用 MATLAB 语言进行各种复杂的数学运算，那么你就可以首先学习 MATLAB 语言；但是如果在你的工作中根本就不需要进行各种复杂的数学运算，而是需要你编写和计算机操作系统比较紧密的软件，那么你就必须学习、并精通 C 语言编程。
这就是我个人的亲身体会。因为在我的计算机编程工作中，由于根本就不涉及到需要使用各种复杂的数学运算的地方，所以我到现在也从来没有学习过 MATLAB 语言的编程；但是由于我的编程工作是和系统的相关性比较紧密的，所以我的 C 语言编程就比较熟练。
9. 我是学的机械自动化的，需要学习matlab吗，我知道它是一个数学软件，它的应用广泛吗
MATLAB具备卓越的数值计算能力外，它还提供了专业水平的符号计算，文字处理，可视化建模仿真和实时控制等功能。
你可以看看这个：
MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学,工程中常用的形式十分相似,故用MATLAB来解算问题要比用C,FORTRAN等语言完相同的事情简捷得多.在新的版本中也加入了对C,FORTRAN,c++ ,JAVA的支持.可以直接调用,用户也可以将自己编写的实用程序导入到MATLAB函数库中方便自己以后调用，此外许多的MATLAB爱好者都编写了一些经典的程序，用户可以直接进行下载就可以用，非常的方便。
MATLAB的基础是矩阵计算,但是由于他的开放性,并且mathwork也吸收了像maple等软件的优点,使MATLAB成为一个强大的数学软件
当前流行的MATLAB 6.5/7.0包括拥有数百个内部函数的主包和三十几种工具包(Toolbox).工具包又可以分为功能性工具包和学科工具包.功能工具包用来扩充MATLAB的符号计算,可视化建模仿真,文字处理及实时控制等功能.学科工具包是专业性比较强的工具包,控制工具包,信号处理工具包,通信工具包等都属于此类.
开放性使MATLAB广受用户欢迎.除内部函数外,所有MATLAB主包文件和各种工具包都是可读可修改的文件,用户通过对源程序的修改或加入自己编写程序构造新的专用工具包.
Matlab的官方网站：http://www.mathworks.com
Matlab的优势和特点
（1）友好的工作平台和编程环境
MATLAB由一系列工具组成。这些工具方便用户使用MATLAB的函数和文件，其中许多工具采用的是图形用户界面。包括MATLAB桌面和命令窗口、历史命令窗口、编辑器和调试器、路径搜索和用于用户浏览帮助、工作空间、文件的浏览器。随着MATLAB的商业化以及软件本身的不断升级，MATLAB的用户界面也越来越精致，更加接近Windows的标准界面，人机交互性更强，操作更简单。而且新版本的MATLAB提供了完整的联机查询、帮助系统，极大的方便了用户的使用。简单的编程环境提供了比较完备的调试系统，程序不必经过编译就可以直接运行，而且能够及时地报告出现的错误及进行出错原因分析。
（2）简单易用的程序语言
Matlab一个高级的距阵/阵列语言，它包含控制语句、函数、数据结构、输入和输出和面向对象编程特点。用户可以在命令窗口中将输入语句与执行命令同步，也可以先编写好一个较大的复杂的应用程序(M文件)后再一起运行。新版本的MATLAB语言是基于最为流行的C＋＋语言基础上的，因此语法特征与C＋＋语言极为相似，而且更加简单，更加符合科技人员对数学表达式的书写格式。使之更利于非计算机专业的科技人员使用。而且这种语言可移植性好、可拓展性极强，这也是MATLAB能够深入到科学研究及工程计算各个领域的重要原因。
（3）强大的科学计算机数据处理能力
MATLAB是一个包含大量计算算法的集合。其拥有600多个工程中要用到的数学运算函数，可以方便的实现用户所需的各种计算功能。函数中所使用的算法都是科研和工程计算中的最新研究成果，而前经过了各种优化和容错处理。在通常情况下，可以用它来代替底层编程语言，如C和C++ 。在计算要求相同的情况下，使用MATLAB的编程工作量会大大减少。MATLAB的这些函数集包括从最简单最基本的函数到诸如距阵，特征向量、快速傅立叶变换的复杂函数。函数所能解决的问题其大致包括矩阵运算和线性方程组的求解、微分方程及偏微分方程的组的求解、符号运算、傅立叶变换和数据的统计分析、工程中的优化问题、稀疏矩阵运算、复数的各种运算、三角函数和其他初等数学运算、多维数组操作以及建模动态仿真等。
（4）出色的图形处理功能
MATLAB自产生之日起就具有方便的数据可视化功能，以将向量和距阵用图形表现出来，并且可以对图形进行标注和打印。高层次的作图包括二维和三维的可视化、图象处理、动画和表达式作图。可用于科学计算和工程绘图。新版本的MATLAB对整个图形处理功能作了很大的改进和完善，使他不仅在一般数据可视化软件都具有的功能（例如二维曲线和三维曲面的绘制和处理等）方面更加完善，而且对于一些其他软件所没有的功能（例如图形的光照处理、色度处理以及四维数据的表现等），MATLAB同样表现了出色的处理能力。同时对一些特殊的可视化要求，例如图形对话等，MATLAB也有相应的功能函数，保证了用户不同层次的要求。另外新版本的MATLAB还着重在图形用户界面（GUI）的制作上作了很大的改善，对这方面有特殊要求的用户也可以得到满足。
（5）应用广泛的模块集合工具箱
MATLAB对许多专门的领域都开发了功能强大的模块集和工具箱。一般来说，他们都是由特定领域的专家开发的，用户可以直接使用工具箱学习、应用和评估不同的方法而不需要自己编写代码。目前，MATLAB已经把工具箱延伸到了科学研究和工程应用的诸多领域，诸如数据采集、数据库接口、概率统计、样条拟合、优化算法、偏微分方程求解、神经网络、小波分析、信号处理、图像处理、系统辨识、控制系统设计、LMI控制、鲁棒控制、模型预测、模糊逻辑、金融分析、地图工具、非线性控制设计、实时快速原型及半物理仿真、嵌入式系统开发、定点仿真、DSP与通讯、电力系统仿真等，都在工具箱（Toolbox）家族中有了自己的一席之地。
（6）实用的程序接口和发布平台
新版本的MATLAB可以利用MATLAB编译器和C/C++数学库和图形库，将自己的MATLAB程序自动转换为独立于MATLAB运行的C和C++代码。允许用户编写可以和MATLAB进行交互的C或C＋＋语言程序。另外，MATLAB网页服务程序还容许在Web应用中使用自己的MATLAB数学和图形程序。
MATLAB的一个重要特色就是他有一套程序扩展系统和一组称之为工具箱的特殊应用子程序。工具箱是MATLAB函数的子程序库，每一个工具箱都是为某一类学科专业和应用而定制的，主要包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波分析和系统仿真等方面的应用。
（7）应用软件开发（包括用户界面）
在开发环境中，使用户更方便地控制多个文件和图形窗口；在编程方面支持了函数嵌套，有条件中断等；在图形化方面，有了更强大的图形标注和处理功能，包括对性对起连接注释等；在输入输出方面，可以直接向Excel和HDF5。
(8) Matlab常用工具箱介绍(英汉对照)
Matlab Main Toolbox——matlab主工具箱
Control System Toolbox——控制系统工具箱
Communication Toolbox——通讯工具箱
Financial Toolbox——财政金融工具箱
System Identification Toolbox——系统辨识工具箱
Fuzzy Logic Toolbox——模糊逻辑工具箱
Higher-Order Spectral Analysis Toolbox——高阶谱分析工具箱
Image Processing Toolbox——图象处理工具箱
LMI Control Toolbox——线性矩阵不等式工具箱
Model predictive Control Toolbox——模型预测控制工具箱
μ-Analysis and Synthesis Toolbox——μ分析工具箱
Neural Network Toolbox——神经网络工具箱
Optimization Toolbox——优化工具箱
Partial Differential Toolbox——偏微分方程工具箱
Robust Control Toolbox——鲁棒控制工具箱
Signal Processing Toolbox——信号处理工具箱
Spline Toolbox——样条工具箱
Statistics Toolbox——统计工具箱
Symbolic Math Toolbox——符号数学工具箱
Simulink Toolbox——动态仿真工具箱
System Identification Toolbox——系统辨识工具箱
Wavele Toolbox——小波工具箱
例如：控制系统工具箱包含如下功能：
连续系统设计和离散系统设计
状态空间和传递函数以及模型转换
时域响应（脉冲响应、阶跃响应、斜坡响应）
频域响应（Bode图、Nyquist图）
根轨迹、极点配置
1.补充新的内容：
MATLAB R2007b正式发布了！MATLAB 2007b于2007年秋节正式发布，TMW正式发布了MATLAB R2007b，新版本涵盖：Simulink 7、新产品Simulink Design Verifier、Link for Analog Devices VisualDSP以及82个产品模块的更新升级及Bug修订。从现在开始，MathWorks公司将每年进行两次产品发布，时间分别在每年的3月和9 月，而且，每一次发布都会包含所有的产品模块，如产品的new feature、bug fixes和新产品模块的推出。
在R2007b中（MATLAB 7.4,Simulink 6.6），主要更新了多个产品模块、增加了多达350个新特性、增加了对64位Windows的支持，并新推出了.net工具箱。R2007b, released on March 1, 2007, includes updates to MATLAB and Simulink, two new procts released since R2007b, and updates and bug fixes to 82 other procts. R2007b adds support for the Intel® based Mac, Windows Vista™, and 64-bit Sun Solaris™ SPARC platforms.
这次的升级做了重大的增强，也升级了以下各版本，提供了MATLAB、SIMULINK的升级以及其他最新的模块的升级。这个Matlab 2007版本不仅仅提高了产品质量，同时也提供了新的用于数据分析、大规模建模、固定点开发、编码等新特征。
其中MATLAB Builder for .net扩展了MATLAB Compiler的功能，主要有：
可以打包MATLAB函数，使网络程序员可以通过C#，VB.net等语言访问这些函数；
创建组件来保持MATLAB的灵活性；
创建COM组件；
将源自MATLAB函数的错误作为一个标准的管理异常来处理。
R2007b 提供了重大的新功能： 直接在命令行使用 Real-Time Workshop 的 嵌入式 MATLAB 函数的 C 代码生成。 另外，Simulink 中的嵌入式 MATLAB 函数块支持多 M 文件中的算法。
MATLAB R2007b新版本中，产品模块进行了一些调整，MATLAB Builder for COM的功能集成到MATLAB Builder for .net中去了，Finacial Time Series Toolbox的功能集成到Financial Toolbox中了。MATLAB 将高性能的数值计算和可视化集成在一起，并提供了大量的内置函数，从而被广泛地应用于科学计算、控制系统、信息处理等领域的分析、仿真和设计工作，而且利用 MATLAB 产品的开放式结构，可以非常容易地对 MATLAB 的功能进行扩充，从而在不断深化对问题认识的同时，不断完善 MATLAB 产品以提高产品自身的竞争能力。
作为和Mathematica、Maple并列的三大数学软件。其强项就是其强大的矩阵计算以及仿真能力。要知道Matlab的由来就是Matrix + Laboratory = Matlab，所以这个软件在国内也被称作《矩阵实验室》。每次MathWorks发布Matlab的同时也会发布仿真工具Simulink。在欧美很多大公司在将产品投入实际使用之前都会进行仿真试验，他们所主要使用的仿真软件就是Simulink。Matlab提供了自己的编译器：全面兼容C++以及 Fortran两大语言。所以Matlab是工程师，科研工作者手上最好的语言，最好的工具和环境。Matlab 已经成为广大科研人员的最值得信赖的助手和朋友！