MATLAB是一种广泛应用于科学计算、数据分析、工程设计和机器学习等多个领域的强大编程环境。这款由MathWorks公司开发的软件以其矩阵运算为基础，提供了一个交互式的界面，使得用户能够轻松进行数值计算、符号计算以及可视化操作。针对“MATLAB 测验（100 题）”，我们可以涵盖以下几个关键知识点：
1. **基本操作与语法**：
- 矩阵与向量的创建：了解如何定义、索引和操作不同类型的数组，如行向量、列向量和矩阵。
- 常量与变量：学习如何声明和使用常量、变量以及变量的数据类型。
- 运算符：掌握基本的算术、关系和逻辑运算符。
- 控制结构：包括if-else语句、for循环和while循环的使用。
2. **函数与脚本**：
- 内置函数：学习MATLAB内置的数学函数，如sin、cos、exp等。
- 自定义函数：理解如何编写.m文件来定义自定义函数。
- 脚本文件：学习如何编写和运行MATLAB脚本。
3. **绘图与可视化**：
- 二维图形：掌握plot、scatter、histogram等函数绘制各种二维图形。
- 三维图形：了解surf、mesh、slice等函数绘制三维表面、网格和切片。
- 图形属性：学习如何调整颜色、线条样式、轴标签等图形属性。
4. **数组操作与矩阵运算**：
- 矩阵运算：包括加减乘除、转置、逆矩阵、求解线性方程组等。
- 数组函数：例如sum、mean、std等用于统计计算的函数。
- 编程技巧：使用数组索引来实现元素级别的操作，如find、sort等。
5. **符号计算**：
- 使用syms声明符号变量，进行符号表达式计算，解决高阶方程。
- 符号函数如diff、int、simplify帮助进行微积分和简化运算。
6. **数值优化**：
- 了解fminunc、fmincon等函数用于无约束和有约束的最小化问题。
- 使用lsqcurvefit、lsqnonlin等工具进行曲线拟合和非线性最小二乘问题。
7. **数据导入导出**：
- 学习如何从CSV、Excel或文本文件导入数据到MATLAB。
- 掌握save、load函数将数据保存和加载到MATLAB工作空间。
8. **信号处理与图像处理**：
- 使用信号处理工具箱进行滤波、频谱分析等操作。
- 图像处理函数如imread、imshow、imwrite等用于读取、显示和保存图像。
9. **系统仿真与模型构建**：
- Simulink：学习如何使用Simulink构建动态系统模型并进行仿真。
10. **并行计算**：
- 掌握parfor循环进行并行计算，提高代码效率。
通过100题的MATLAB测验，你可以全面检验自己在这些领域的掌握程度，不断提升MATLAB技能，无论是解决学术问题还是实际工程任务，都能更加得心应手。
