MATLAB 및 Simulink를 통해 실험 데이터를 수집, 처리 및 분석하고 시뮬레이션된 데이터셋의 생성을 자동화할 수 있습니다. MATLAB을 사용하면 대규모 데이터를 시각화하고 처리할 수 있습니다. 또한 머신러닝과 딥러닝 방법을 사용해 분자 및 재료 구조와 물성에 대한 예측 모델을 개발할 수도 있습니다.
MATLAB 및 Simulink를 사용하여 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.
- 수치 해석 및 시각화를 사용한 다양한 유형의 분광 데이터 시뮬레이션 및 피팅
- 분자 및 재료 물성(구조, 반응성, 분광학적 거동)을 예측하기 위한 머신러닝 및 딥러닝 모델 개발
- 복잡한 화학 시스템을 모델링하고 해석적 해 또는 수치 해를 얻기 위한 계산 워크플로 개발
- 모든 수준의 교육에서 화학 중심 프로그래밍 역량 강의 및 평가
MATLAB을 사용한 주요 논문
- A First Look at Coding in Chemistry: Solving Problems Using MATLAB, Tamas Bansagi, Royal Society of Chemistry
- Protein NMR assignment by isotope pattern recognition, Rasulov et al., Science Advances
화학 분야의 MATLAB 커뮤니티 툴박스
- EasySpin - EPR 스펙트럼 시뮬레이션
- SpinDynamics – Spinach
