MATLAB 是一款功能强大的科学计算软件，广泛应用于科学研究、工程计算、数据分析、算
法开发等领域。其丰富的工具库为用户提供了高效、便捷的解决方案。以下是对 MATLAB 中
一些常用工具库的使用说明：
一、MATLAB 主程序
MATLAB 主程序是科学计算的基础平台，提供高效的数据分析和可视化工具，支持算法开发
和模型构建。用户可以通过 MATLAB 的编程环境，编写脚本和函数，实现各种计算任务。
二、并行计算工具箱（Parallel Computing Toolbox）
提供并行计算能力，支持多核处理器和计算集群的并行化计算任务。用户可以利用该工具箱，
将计算任务拆分为多个子任务，并在多个处理器或计算节点上并行执行，从而显著提高计算
效率。
**使用说明**：
1. 启动并行池：使用`parpool`命令启动并行池，指定处理器数量或计算集群。
2. 并行执行计算任务：使用`parfor`循环代替普通的`for`循环，实现计算任务的并行执行。
3. 收集并处理结果：使用`gatheroutputs`等函数收集并行计算的结果，并进行后续处理。
### 三、数学、统计与优化工具箱
#### 1. 符号数学工具箱（Symbolic Math Toolbox）
提供符号计算功能，支持符号表达式的求解、积分、微分等操作。适用于数学建模、符号计
算、工程分析等领域。
**使用说明**：
1. 创建符号变量和表达式：使用`syms`命令创建符号变量，使用符号运算符号（如`+`、`-`、
`*`、`/`、`^`等）构建符号表达式。
2. 求解符号方程：使用`solve`命令求解符号方程或方程组。
3. 进行符号积分和微分：使用`int`和`diff`命令进行符号积分和微分运算。
#### 2. 统计和机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）
提供统计分析和机器学习算法，支持数据挖掘、预测建模和模式识别。适用于数据科学、机
器学习、统计分析等领域。
**使用说明**：
1. 数据预处理：使用`zscore`、`normalize`等函数对数据进行标准化或归一化处理。
2. 统计建模：使用`fitlm`、`fitglm`等函数构建线性模型或广义线性模型。
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