matlab

MATLAB e GNU Octave

Use esta skill para projetar ou revisar código numérico, migrar versões do MATLAB, preparar projetos reproduzíveis e planejar execução confiável. MATLAB e GNU Octave são produtos distintos: a compatibilidade é parcial, não uma garantia de licença ou comportamento.

Portão de produto e licença

• MATLAB R2026a é proprietário. Não assuma que MATLAB, MATLAB Online, uma toolbox específica, MATLAB Test, MATLAB Compiler, MATLAB Coder, Parallel Computing Toolbox ou um complemento está instalado, licenciado ou disponível para o usuário.
• MATLAB Runtime não é MATLAB. Ele executa aplicações compatíveis produzidas com MATLAB Compiler; não pode executar código-fonte arbitrário ou hospedar o MATLAB Engine para Python. A criação de artefatos requer o compilador licenciado aplicável e todos os produtos usados pela fonte.
• GNU Octave 11.3.0 é software livre sob GPLv3+. Pacotes do Octave não são toolboxes do MATLAB. Nomes semelhantes não implicam equivalência de API, numérica, gráfica ou de licenciamento.
• Pergunte qual ambiente de execução, versão, plataforma, produtos instalados e contexto de licença o usuário realmente possui. Trate a disponibilidade como desconhecido até confirmação.

Consulte compatibilidade Octave e limites de execução/produto.

Fronteira de segurança inegociável

Nunca execute um arquivo .m, .mlx, binário MEX, arquivo MAT, ação de inicialização ou encerramento de projeto, instalador de pacote ou artefato gerado não confiável. A revisão estática não prova segurança.

Trate estas como superfícies de execução ou carregamento de código:

• eval, evalin, assignin, feval derivado de texto, str2func, callbacks, timers, callbacks de aplicativos e caminhos modificados dinamicamente;
• system, unix, dos, escape de shell !, Java, .NET, Python (py.*, pyrun, pyrunfile), MEX e bibliotecas nativas;
• mex, codegen, MATLAB Compiler, tarefas de compilação, inicialização de pacotes/projetos e código gerado;
• load, desserialização de objetos (loadobj, serialização personalizada), handles de função, objetos Java/System e código de classe acessível a partir de arquivos MAT.

.mlx é um arquivo opaco para este kit de ferramentas e MEX é código executável nativo. Não use pickle do Python para troca. Inspecione primeiro, isole quando apropriado, obtenha aprovação explícita, então invoque um executável e licença confirmados pelo usuário. Scripts incluídos são ferramentas estáticas ou de simulação: nenhum inicia MATLAB, Octave, Python Engine, um compilador ou um subprocesso.

Fluxo de trabalho padrão

1. Esclareça o alvo. Registre a versão do MATLAB ou Octave, SO/arquitetura, produto base versus toolboxes/pacotes necessários, entradas/saídas esperadas, tolerâncias numéricas e se a execução está autorizada.
2. Inventário estático. Escaneie arquivos .m, artefatos opacos, caminhos de projeto, produtos necessários e cabeçalhos MAT antes de qualquer carregamento em tempo de execução.
3. Escolha a forma de código. Prefira funções com um bloco arguments para automação. Use scripts apenas para orquestração controlada e live scripts para narrativas interativas revisadas.
4. Torne a semântica explícita. Registre formas, classes, unidades, regras de valores ausentes, indexação, expansão implícita, algoritmo/semente de RNG, tolerâncias e formatos de saída.
5. Teste sem estado oculto. Mantenha dados sintéticos locais ao projeto, caminhos locais ao projeto, gráficos determinísticos e testes independentes de resíduos do workspace base.
6. Planeje a execução. Gere um plano de argv, revise efeitos de inicialização/caminho e licenças, e inicie apenas após aprovação explícita fora destes auxiliares.
7. Capture proveniência. Faça hash de entradas/código nomeados e registre versão, produtos, política de RNG, tolerâncias e plano de comandos sem despejar o ambiente.

Lista de verificação de linguagem e dados

Scripts, funções e live scripts

• Scripts compartilham o workspace do chamador/base e deixam variáveis para trás. Funções têm workspaces locais e entradas/saídas explícitas.
• Live scripts (.mlx) misturam código e saída rica, mas não são artefatos de revisão em texto simples. Exporte o código revisado para .m para inspeção estática.
• Evite clear all, addpath(genpath(...)) amplo, dependência de pwd, variáveis globais e sombreamento silencioso de nomes. Use raízes de projeto e fullfile.
• Valide tamanhos, classes e valores em blocos arguments. Lembre-se de que declarações de tipo podem converter entradas; validadores verificam sem converter.
• O arquivo de função principal deve corresponder ao nome da função principal. Funções locais são privadas ao arquivo; desde R2024a, podem aparecer em qualquer lugar de um script fora de contextos condicionais.

function y = scaleSignal(x, options)
arguments
    x (:,1) double {mustBeFinite}
    options.Scale (1,1) double {mustBeFinite, mustBeNonzero} = 1
end
y = x .* options.Scale;
end

Leia programação.

Arrays, indexação e numéricos

• MATLAB usa indexação baseada em 1, coluna-major. A(i,j), A(k), A(:,j), A{...} e A.(name) têm semânticas diferentes.
• *, /, \) e ^ são operações matriciais; formas pontilhadas são elemento a elemento. Use A\b, não inv(A)*b.
• Desde R2016b, dimensões compatíveis se expandem implicitamente. Afirme a forma pretendida antes de operações que poderiam acidentalmente formar um resultado externo.
• Pré-aloque quando o tamanho da saída for conhecido, mas não vetorize ao custo de temporários enormes ou código ilegível. Meça com timeit ou o profiler.
• Compare resultados de ponto flutuante com tolerâncias absolutas e relativas escolhidas para o domínio, não com == genérico ou um múltiplo mágico de eps.
• Fixe tanto o algoritmo aleatório quanto a semente. Use subfluxos nomeados RandStream para trabalho paralelo independente; não use rng("shuffle") baseado em tempo para uma alegação de reprodutibilidade.

Leia arrays e matemática.

Tabelas, timetable e valores ausentes

• Uma table tem variáveis nomeadas de mesma altura que podem ter tipos diferentes. T(linhas,vars) retorna uma tabela; T{linhas,vars} extrai conteúdos; T.Var seleciona uma variável.
• Uma timetable adicionalmente tem tempos de linha. Classifique, valide fusos horários e unicidade, então use retime/synchronize intencionalmente.
• Sentinela de ausentes são específicos de tipo: NaN, NaT, <missing>, <undefined> e vetores de caracteres vazios. Arrays inteiros e lógicos não têm sentinela de ausente padrão.
• Defina opções de importação em vez de confiar em inferência para dados de produção. Preserve unidades, fusos horários, nomes de variáveis, codificações e regras de ausentes.

Leia importação/exportação de dados.

Gráficos e exportação

Use handles explícitos de figura/eixos e tiledlayout; rotule unidades; defina limites, escalas de cor, tamanhos de fonte e colormap deliberadamente. Prefira exportgraphics em vez de saveas para saída de publicação. Em R2026a, exporta raster, PDF/EPS/EMF, SVG, GIF e HTML interativo; as capacidades de formato diferem. Especifique ContentType="vector" para saída PDF/SVG adequada e Resolution para saída raster. Revise acessibilidade e comportamento de raster incorporado.

Leia gráficos e exportação.

Arquivos MAT e troca

• Versão 7 é o padrão save normal; matfile cria 7.3 por padrão. As versões 4/6/7/7.3 diferem em tipos, compressão e limites por variável.
• Versão 7.3 é baseada em HDF5, não um contrato de troca HDF5 arbitrário. Acesso parcial e chunking podem ajudar com arrays grandes.
• Nunca carregue um arquivo MAT não confiável. Inventarie cabeçalhos/conjuntos de dados primeiro. Objetos podem invocar comportamento de desserialização de classes; conteúdo opaco de função/nativo requer escalação.
• Prefira CSV/JSON/Parquet/HDF5 com um esquema documentado para troca simples. Não renomeie cargas pickle como arquivos MAT e não desserialize pickle.

Leia importação/exportação de dados.

Projetos, análises e testes

• Use MATLAB Projects para caminhos controlados, tarefas de inicialização/desligamento, dependências, controle de versão e pontos de entrada reproduzíveis. Revise ações do projeto antes de abrir um projeto não confiável.
• matlab.codetools.requiredFilesAndProducts e Dependency Analyzer são aproximações estáticas; despacho dinâmico pode causar omissões ou falsos positivos. Um relatório de produto necessário não prova que uma licença está disponível.
• Use Code Analyzer (codeIssues; fluxos de trabalho de texto legados podem usar checkcode) e codeCompatibilityReport antes da migração.
• MATLAB base inclui fluxos de trabalho matlab.unittest baseados em script, função e classe. Execuções paralelas requerem Parallel Computing Toolbox. Seleção baseada em dependência, painéis de qualidade mais ricos, testes gerados e recursos avançados de cobertura/equivalência podem exigir MATLAB Test ou outros produtos.
• R2026a runtests abre e depois fecha automaticamente um projeto quando os testes alvo pertencem a um projeto que ainda não está aberto. Considere ações de inicialização e desligamento antes de usar este comportamento.

Leia programação e execução/testes.

Integração Python, fixada no R2026a

• R2026a suporta CPython 64-bit 3.9-3.13 para MATLAB Interface to Python, MATLAB Engine for Python e MATLAB Compiler SDK for Python.
• O pacote PyPI R2026a atual revisado aqui é matlabengine==26.1.12 (lançado em 2026-05-08). Ele requer um R2026a instalado; MATLAB Runtime sozinho é insuficiente. R2026a também inclui uma distribuição Engine pré-instalada sob um caminho nomeado matlabroot.
• A instalação do pacote não concede licenças MATLAB ou de toolbox. Configure um interpretador/executável nomeado; não imprima o ambiente completo, PATH, PYTHONPATH ou credenciais.
• pyenv controla a seleção do interpretador MATLAB-para-Python. Python in-process geralmente requer reiniciar o MATLAB para alternar; Python out-of-process pode ser encerrado e reconfigurado.
• Iniciar Engine é uma ação de execução explícita: matlab.engine.start_matlab() inicia um processo MATLAB e pode verificar uma licença. Nunca o chame apenas para verificar disponibilidade.
• Verifique a semântica de conversão para arrays NumPy, DataFrames pandas, tabelas/timetable, strings/valores ausentes, datetime/duration, dicionários, forma/ordem e casos não suportados esparso/objeto/categórico.

Leia integração Python.

CLIs auxiliares locais

Cada auxiliar é livre de rede, limitado, rejeita links simbólicos e não executa. Execute a partir do diretório desta skill com Python 3.11+. Bash é permitido apenas para invocar estes CLIs Python e comandos de validação; nunca o use para executar um plano de argv MATLAB/Octave gerado ou artefato não confiável.

Auxiliar	Propósito
scripts/plan_batch_command.py	Produzir argv MATLAB/Octave revisado; nunca executar
scripts/scan_m_code.py	Escanear texto .m e sinalizar riscos opacos de .mlx/MEX
scripts/validate_project_manifest.py	Validar caminhos e status declarado de produto/licença
scripts/inventory_mat_file.py	Inventário de cabeçalho/metadados; nunca chamar loadmat
scripts/plan_python_compatibility.py	Verificar compatibilidade CPython/Engine R2026a
scripts/reproducibility_report.py	Hash de artefatos locais nomeados e emitir relatório limitado
scripts/generate_function_scaffold.py	Simular ou criar esqueletos de função e teste unitário

python scripts/scan_m_code.py caminho/para/fonte --root caminho/para/projeto
python scripts/plan_batch_command.py matlab script caminho/para/main.m --root caminho/para/projeto
python scripts/validate_project_manifest.py manifest-do-projeto.json --root caminho/para/projeto
python scripts/inventory_mat_file.py dados.mat --root caminho/para/projeto
python scripts/plan_python_compatibility.py --python-version 3.13
python scripts/reproducibility_report.py --root caminho/para/projeto --file src/analisar.m
python scripts/generate_function_scaffold.py analyzeSignal --root caminho/para/projeto

O gerador de esqueleto usa simulação por padrão; escrita requer --write e recusa colisões. SciPy e h5py são backends opcionais de inventário; se autorizados, adicione versões revisadas exatas ao arquivo de bloqueio do projeto do chamador. Eles não são necessários para --help ou inventário apenas de cabeçalho, e esta skill não realiza instalação de pacotes.

Referências

• Programação, workspaces, projetos, análises, testes
• Matrizes, indexação, tipos, ausência, desempenho
• Métodos numéricos, tolerâncias, RNG, limites de toolbox
• Gráficos e exportgraphics
• Importação/exportação, tabelas/timetable, semântica e segurança MAT
• Execução em linha de comando MATLAB/Octave e migração
• Interoperabilidade MATLAB e Python
• Diferenças de compatibilidade GNU Octave 11.3.0

Ativos JSON incluídos são o manifesto de projeto, manifesto de reprodutibilidade e tabela Python R2026a. Não há diretório templates/ e nenhum arquivo Markdown é carregado de assets/; testes de link local reforçam este contrato de pacote.

Fontes primárias (verificadas em 2026-07-23)

• Documentação MATLAB R2026a
• Notas de versão MATLAB R2026a
• Requisitos de sistema R2026a
• Compatibilidade Python por versão
• Instalação do MATLAB Engine
• Lançamento GNU Octave 11.3.0
• Manual atual GNU Octave