以前参加しました、MATLAB EXPO のレポートです。
MATLAB ( 技術計算言語 ) Simulink ( シミュレーションとモデルベースデザイン環境 )
数値解析や、Photoshopでできないような画像処理が可能、なソフトウェア ソフトウェア開発も可能（自社業務にマッチしたソフトの開発など） http://jp.mathworks.com/index.html?s_tid=gn_logo https://jp.mathworks.com/products/matlab/
セミナー内容 http://www.matlabexpo.com/jp/?s_iid=evconf_conf_event_bod
１）MATLAB入門 ～便利ツールをフル活用～
MATLABは、データの読み込みから解析、結果の共有、アプリケーション配布までの一連の流れを単一環境で実現するデータ解析環境である。 様々な分野で使えるインタラクティブな解析アプリも多数用意されている。
・ 各種ファイル、アプリケーションからのデータインポート ・ アプリを使ったデータの分析 / 可視化（データのプロット） ・ ヘルプの活用方法 ・ 作成したプログラムの配布
統計解析やデータビジュアライゼーションのtipsを交えながら解説
２）MATLAB入門～開発向けプログラミング編～
近年、MATLAB®は、対話的な科学技術計算環境としてだけでなく、複数人で共有しての、本格的なプログラミング環境としての利用も増えている。 先日のIEEEのジャーナルでは、プログラム言語の人気ランキングでTOP10に入っており（有料のプログラム言語ではNO.1）、製造業の研究開発の現場や、コンピューターサイエンス分野など、ますますエンジニアの利用が増えている。
３）最適化による課題解決とパフォーマンス向上
最適化とは、ある条件の元で最も効果を最大化、あるいはリスクを最小化することである。例えば工場における機械の運転スケジュールの決定、電池の充放電計画の最適化、流通小売業界商品の適正な価格決定など、さまざまな分野で使用されている。最適化を行うことにより、現在の環境を改善したりパフォーマンスを最大化するような意思決定を自動化することができる。
本セッションでは、実際の例をふまえて最適化を使うことで何ができるかについて紹介。複数の最適化手法を含む Optimization Toolbox™ と Global Optimization Toolbox を使用し、主要機能や課題に応じた手法の使い分けについて解説。
また、最適化計算における課題のひとつとして計算時間の短縮が挙げられた。この課題に対し、並列計算を使用して計算を高速化する方法も紹介。
