MATLAB 与 Octave 科学计算助手
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技能介绍
解决什么问题
MATLAB/Octave 脚本容易在矩阵语义、索引、工具箱依赖和数值求解细节上踩坑。本技能面向需要写、读、改科学计算代码的工程师，把常用能力收敛到可参考的文档索引：矩阵与数组、线性代数、绘图、数据导入导出、函数与控制流、统计、ODE 与信号处理。
技能如何工作
它先识别任务类型，再指向对应参考文件：matrices-arrays.md 处理创建、索引和运算；mathematics.md 覆盖线性代数、优化、统计、ODE；graphics-visualization.md 处理 2D/3D 绘图与导出；data-import-export.md 处理文件 I/O 和表格；programming.md 处理脚本、函数、控制流与 OOP；python-integration.md 用于跨语言调用。对 GNU Octave，它会关注兼容差异：注释可用 # 或 %、支持 +=/++/--、部分工具箱函数缺失、需要用 pkg load 加载包。最佳实践包括向量化、预分配数组、用矩阵存数值数据、用表格存混合字段，并保留函数帮助注释。
适用边界
该技能偏重 MATLAB/Octave 本体用法与脚本生成参考，不替代完整工具箱文档或云端计算资源。若任务涉及商业工具箱、GUI、并行集群或特定硬件加速，应优先查阅官方文档；对复杂多步研究流程，可将其作为局部代码生成与审查依据。
使用场景
- 科研工程师将传感器 CSV 导入表格、清洗后用矩阵运算求均值并绘制时序图
- 控制算法工程师用 MATLAB 定义状态矩阵、调用求解器检查闭环响应并导出曲线
- 教学助教把学生数据按班级分组统计，用表格保存成绩并生成柱状图
- 开源维护者核对脚本在 Octave 的注释、运算符与包加载差异，保证可运行
适合人员
- 数值算法工程师：写矩阵运算、线性代数与 ODE 仿真脚本
- 数据工程师：导入导出 CSV/TXT、用表格清洗实验数据并绘图
- 科研教学人员：演示 MATLAB 绘图与统计流程，并核对 Octave 兼容细节
- 嵌入式控制工程师：实现控制流函数、批量处理传感器数据并生成响应曲线
相关技能
解析目录或文件中的代码，提取控制流与数据流，输出带 Mermaid 源码的 Markdown 和高清 PNG 图。
面向 VSCode 与 TypeScript IDE 的开发编程场景。
面向 TypeScript 场景的 Windmill Wrap 开发参考。
基于 Python 的 Selenium 网页操作封装，适合工程化编写浏览器自动化流程。