MATLAB - это высокопроизводительный язык для технических расчетов. Он включает в себя вычисления, визуализацию и программирование в удобной сре­де, где задачи и решения выражаются в форме, близкой к математической. Ти­пичное использование MATLAB - это:

математические вычисления

создание алгоритмов

моделирование

анализ данных, исследования и визуализация

научная и инженерная графика

разработка приложений, включая создание графического интерфейса

MATLAB - это интерактивная система, в которой основным элементом данных является массив. Это позволяет решать различные задачи, связанные с техническими вычислениями, особенно в которых используются матрицы и вектора.

В MATLAB важная роль отводится специализированным группам программ, называемых toolboxes. Они очень важны для большинства пользователей MATLAB, так как позволяют изучать и применять специализированные методы. Toolboxes - это всесторонняя коллекция функций MATLAB (М-файлов), кото­рые позволяют решать частные классы задач. Toolboxes применяются для обра­ботки сигналов, систем контроля, нейронных сетей, моделирования и т.д.

Система MATLAB

Система MATLAB состоит из пяти основных частей:

Язык MATLAB . Это язык матриц и массивов высокого уровня с управлением по­токами, функциями, структурами данных, вводом-выводом и особенностями объектно-ориентированного программирования. Это позволяет как программи­ровать в "небольшом масштабе" для быстрого создания черновых программ, так и в "большом" для создания больших и сложных приложений.

Среда MATLAB . Это набор инструментов и приспособлений, с которыми работает пользователь или программист MATLAB. Она включает в себя средства для управления переменными в рабочем пространстве MATLAB, вводом и выводом данных, а также создания, контроля и отладки М-файлов и приложении MATLAB.

Управляемая графика. Это графическая система MATLAB, которая включает в себя команды высокого уровня для визуализации двух- и трехмерных данных, обработки изображений, анимации и иллюстрированной графики. Она также включает в себя команды низкого уровня, позволяющие полностью редактиро­вать внешний вид графики, также как при создании Графического Пользова­тельского Интерфейса (GUI) для MATLAB приложений.

Библиотека математических функций. Это обширная коллекция вычислительных алгоритмов от элементарных функций, таких как сумма, синус, косинус, ком­плексная арифметика, до более сложных, таких как обращение матриц, нахож­дение собственных значений, функции Бесселя, быстрое преобразование Фурье.

Программный интерфейс. Это библиотека, которая позволяет писать программы на Си и Фортране, которые взаимодействуют с MATLAB. Она включает средства для вызова программ из MATLAB (динамическая связь), вызывая MATLAB как вычислительный инструмент и для чтения-записи МАТ-файлов.

Пакеты расширения Matlab.

Вывод списка пакетов расширения

Полный состав системы MATLAB содержит ряд компонентов, название, номер версии и дату создания которых можно вывести на просмотр командой ver:

Simulink for Windows

Пакет расширения Simulink служит для имитационного моделирования моделей, состоящих из графических блоков с заданными свойствами (параметрами).

Компоненты моделей, в свою очередь, являются графическими блоками и моделями, которые содержатся в ряде библиотек и с помощью мыши могут переноситься в основное окно и соединяться друг с другом необходимыми связями. В состав моделей могут включаться источники сигналов различного вида, виртуальные регистрирующие приборы, графические средства анимации.

Real Time Windows Target и Workshop

Подключающаяся к Simulink мощная подсистема имитационного моделирования в реальном масштабе времени (при наличии дополнительных аппаратных средств в виде плат расширения компьютера), представленная пакетами расширения Real Time Windows Target и Workshop, - мощное средство управления реальными объектами и системами.

Report Generator для MATLAB и Simulink

Генераторы отчетов дает информацию о работе системы MATLAB и пакета расширения Simulink. Это средство очень полезно при отладке сложных вычислительных алгоритмов или при моделировании сложных систем. Генераторы отчетов запускаются командой Report. Отчеты могут быть представлены в виде программ и редактироваться.

Neural Networks Toolbox

Пакет прикладных программ, содержащих средства для построения нейронных сетей, базирующихся на поведении математического аналога нейрона. Пакет обеспечивает эффективную поддержку проектирования, обучения и моделирования множества известных сетевых парадигм, от базовых моделей персептрона до самых современных ассоциативных и самоорганизующихся сетей.

Пакет может быть использован для исследования и применения нейронных сетей к таким задачам, как обработка сигналов, нелинейное управление и финансовое моделирование.

Fuzzy Logic Toolbox

Пакет прикладных программ Fuzzy Logic относится к теории нечетких (размытых) множеств. Обеспечивается поддержка современных методов нечеткой кластеризации и адаптивных нечетких нейронных сетей. Графические средства пакета позволяют интерактивно отслеживать особенности поведения системы.

Symbolic Math Toolbox

Пакет прикладных программ, дающих системе MATLAB принципиально новые возможности - возможности решения задач в символьном (аналитическом) виде, включая реализацию точной арифметики произвольной разрядности. Пакет базируется на применении ядра символьной математики одной из самых мощных систем компьютерной алгебры - Maple V R4. Обеспечивает выполнение символьного дифференцирования и интегрирования, вычисление сумм и произведений, разложение в ряды Тейлора и Маклорена, операции со степенными многочленами (полиномами), вычисление корней полиномов, решение в аналитическом виде нелинейных уравнений, всевозможные символьные преобразования, подстановки и многое другое.

Пакеты математических вычислений

В MATLAB входит множество пакетов расширения, усиливающих математические возможности системы, повышающих скорость, эффективность и точность вычислений.

NAG Foundation Toolbox

Одна из самых мощных библиотек математических функций. Пакет содержит сотни новых функций.

Spline Toolbox

Пакет прикладных программ для работы со сплайнами. Поддерживает одномерную, двумерную и многомерную сплайн-интерполяцию и аппроксимацию. Обеспечивает представление и отображение сложных данных и поддержку графики.

Statistics Toolbox

Пакет прикладных программ по статистике, резко расширяющий возможности системы MATLAB в области реализации статистических вычислений и статистической обработки данных. Содержит весьма представительный набор средств генерации случайных чисел, векторов, матриц и массивов с различными законами распределения, а также множество статистических функций.

Optimization Toolbox

Пакет прикладных задач- для решения оптимизационных задач и систем нелинейных уравнений. Поддерживает основные методы оптимизации функций ряда переменных.

Partial Differential Equations Toolbox

Весьма важный пакет прикладных программ, содержащий множество функций для решения систем дифференциальных уравнений в частных производных. В пакете используется метод конечных элементов. Команды и графический интерфейс пакета могут быть использованы для математического моделирования уравнений в частных производных применительно к широкому классу инженерных и научных приложений, включая задачи сопротивления материалов, расчеты электромагнитных устройств, задачи тепломассопереноса и диффузии.

Пакеты анализа и синтеза систем управления

Control System Toolbox

Пакет Control System предназначен для моделирования, анализа и проектирования систем автоматического управления - как непрерывных, так и дискретных.

Функции пакета реализуют традиционные методы передаточных функций и современные методы пространства состояний. Частотные и временные отклики, диаграммы расположения нулей и полюсов могут быть быстро вычислены и отображены на экране. В пакете реализованы:

полный набор средств для анализа MIMO-систем (множество входов -

множество выходов) систем;

временные характеристики: передаточная и переходная функции, реакция на

произвольное воздействие;

частотные характеристики: диаграммы Боде, Николса, Найквиста и др.;

разработка обратных связей;

проектирование LQR/LQE-регуляторов;

характеристики моделей: управляемость, наблюдаемость, понижение порядка моделей;

поддержка систем с запаздыванием.

Пакет Control System содержит средства для выбора параметров обратной связи.

Среди традиционных методов: анализ особых точек, определение коэффициента усиления и затухания.

Среди современных методов: линейно-квадратичное регулирование и др. Пакет Control System включает большое количество алгоритмов для проектирования и анализа систем управления. Кроме того, он обладает настраиваемым окружением и позволяет создавать свои собственные m-файлы.

Nonlinear Control Design Toolbox

Nonlinear Control Design (NCD) Blockset реализует метод динамической оптимизации для проектирования систем управления. Этот инструмент, разработанный для использования с Simulink, автоматически настраивает системные параметры, основываясь на определенных пользователем ограничениях на временные характеристики.

Пакет использует перенос объектов мышью для изменения временных ограничений прямо на графиках, что позволяет легко настраивать переменные и указывать неопределенные параметры, обеспечивает интерактивную оптимизацию, реализует моделирование методом Монте-Карло, поддерживает проектирование SISO- (один вход - один выход) и MIMO-систем управления, позволяет моделировать подавление помех, слежение и другие типы откликов, поддерживает проблемы повторяющегося параметра и задачи управления системами с запаздыванием, позволяет осуществлять выбор между удовлетворенными и недостижимыми ограничениями.

Robust Control Toolbox

Пакет Robust Control включает средства для проектирования и анализа многопараметрических устойчивых систем управления. Это системы с ошибками моделирования, динамика которых известна не полностью или параметры которых могут изменяться в ходе моделирования. Мощные алгоритмы пакета позволяют выполнять сложные вычисления с учетом изменения множества параметров.

Model Predictive Control Toolbox

Пакет Model Predictive Control содержит полный набор средств для реализации стратегии предиктивного (упреждающего) управления. Эта стратегия была разработана для решения практических задач управления сложными многоканальными процессами при наличии ограничений на переменные состояния и управление. Методы предикативного управления используются в химической промышленности и для управления другими непрерывными процессами.

Пакет содержит более полусотни специализированных функций для проектирования, анализа и моделирования динамических систем с использованием предикативного управления. Он поддерживает следующие типы систем: импульсные, непрерывные и дискретные по времени, пространство состояний. Обрабатываются различные виды возмущений.

(Мю)-Analysis and Synthesis

Пакет p-Analysis and Synthesis содержит функции для проектирования устойчивых систем управления. Пакет использует оптимизацию в равномерной норме и сингулярный параметр и. В этот пакет включен графический интерфейс для упрощения операций с блоками при проектировании оптимальных регуляторов.

Stateflow

Stateflow - пакет моделирования событийно-управляемых систем, основанный на теории конечных автоматов. Этот пакет предназначен для использования вместе с пакетом моделирования динамических систем Simulink. В любую Simulink-модель можно вставить Stateflow-диаграмму (или SF-диаграмму), которая будет отражать поведение компонентов объекта (или системы) моделирования.

SF-диаграмма является анимационной. По ее выделяющимся цветом блокам и связям можно проследить все стадии работы моделируемой системы или устройства и поставить ее работу в зависимость от тех или иных событий.

Quantitative Feedback Theory Toolbox

Пакет содержит функции для создания робастных (устойчивых) систем с обратной связью. QFT (количественная теория обратных связей) - инженерный метод, использующий частотное представление моделей для удовлетворения различных требований к качеству при наличии неопределенных характеристик объекта. В основе метода лежит наблюдение, что обратная связь необходима в тех случаях, когда некоторые характеристики объекта неопределенны и/или на его вход подаются неизвестные возмущения.

LMI Control Toolbox

Пакет LMI (Linear Matrix Inequality) Control обеспечивает интегрированную среду для постановки и решения задач линейного программирования. Предназначенный первоначально для проектирования систем управления пакет позволяет решать любые задачи линейного программирования практически в любой сфере деятельности, где такие задачи возникают. Основные возможности пакета:

исследование задач линейного программирования;

графический редактор задач линейного программирования;

задание ограничений в символьном виде;

многокритериальное проектирование регуляторов;

проверка устойчивости: квадратичная устойчивость линейных систем, устойчивость по Ляпунову, проверка критерия Попова для нелинейных систем.

Пакет LMI Control включает два вида графического интерфейса пользователя: редактор задачи линейного программирования (LMI Editor) и интерфейс Magshape. LMI Editor позволяет задавать ограничения в символьном виде, a Magshape обеспечивает пользователя удобными средствами работы с пакетом.

Пакеты идентификации систем

System Identification Toolbox

Пакет System Identification содержит средства для создания математических моделей динамических систем на основе наблюдаемых входных и выходных данных.

Domain System Identification Toolbox

Пакет Frequency Domain System Identification предоставляет специализированные средства для идентификации линейных динамических систем по их временному или частотному отклику. Частотные методы направлены на идентификацию непрерывных систем, что является мощным дополнением к более традиционной дискретной методике. Методы пакета могут быть применены к таким задачам, как моделирование электрических, механических и акустических систем.

Дополнительные пакеты расширения Matlab

Communications Toolbox

Пакет прикладных программ для построения и моделирования разнообразных телекоммуникационных устройств: цифровых линий связи, модемов, преобразователей сигналов и др. Имеет богатейший набор моделей самых различных устройств связи и телекоммуникаций. Содержит ряд интересных примеров моделирования коммуникационных средств.

Digital Signal Processing (DSP ) Blockset

Пакет прикладных программ для проектирования устройств, использующих процессоры цифровой обработки сигналов. Это прежде всего высокоэффективные цифровые фильтры с заданной или адаптируемой к параметрам сигналов частотной характеристикой (АЧХ). Результаты моделирования и проектирования цифровых устройств с помощью этого пакета могут использоваться для построения высокоэффективных цифровых фильтров на современных микропроцессорах цифровой обработки сигналов.

Fixed-Point Blockset

Этот специальный пакет ориентирован на моделирование цифровых систем управления и цифровых фильтров в составе пакета Simulink.

Пакеты для обработки сигналов и изображений

Signal Processing Toolbox

Мощный пакет по анализу, моделированию и проектированию устройств обработки всевозможных сигналов, обеспечению их фильтрации и множества преобразований.

Пакет содержит модули для разработки линейных систем и анализа временных рядов. Пакет будет полезен, в частности, в таких областях, как обработка аудио- и видеоинформации, телекоммуникации, геофизика, задачи управления в реальном режиме времени, экономика, финансы и медицина.

Higher-Order Spectral Analysis Toolbox

Пакет Higher-Order Spectral Analysis содержит специальные алгоритмы для анализа сигналов с использованием моментов высшего порядка. Пакет предоставляет широкие возможности для анализа негауссовых сигналов, так как содержит алгоритмы, пожалуй, самых передовых методов для анализа и обработки сигналов.

Мы надеемся, что помогли Вам решить проблему с файлом MATLAB. Если Вы не знаете, где можно скачать приложение из нашего списка, нажмите на ссылку (это название программы) - Вы найдете более подробную информацию относительно места, откуда загрузить безопасную установочную версию необходимого приложения.

Посещение этой страницы должно помочь Вам ответить конкретно на эти, или похожие вопросы:

• Как открыть файл с расширением MATLAB?
• Как провести конвертирование файла MATLAB в другой формат?
• Что такое расширение формата файлов MATLAB?
• Какие программы обслуживают файл MATLAB?

Если после просмотра материалов на этой странице, Вы по-прежнему не получили удовлетворительного ответа на какой-либо из представленных выше вопросов, это значит что представленная здесь информация о файле MATLAB неполная. Свяжитесь с нами, используя контактный формуляр и напишите, какую информацию Вы не нашли.

Что еще может вызвать проблемы?

Поводов того, что Вы не можете открыть файл MATLAB может быть больше (не только отсутствие соответствующего приложения).
Во-первых - файл MATLAB может быть неправильно связан (несовместим) с установленным приложением для его обслуживания. В таком случае Вам необходимо самостоятельно изменить эту связь. С этой целью нажмите правую кнопку мышки на файле MATLAB, который Вы хотите редактировать, нажмите опцию "Открыть с помощью" а затем выберите из списка программу, которую Вы установили. После такого действия, проблемы с открытием файла MATLAB должны полностью исчезнуть.
Во вторых - файл, который Вы хотите открыть может быть просто поврежден. В таком случае лучше всего будет найти новую его версию, или скачать его повторно с того же источника (возможно по какому-то поводу в предыдущей сессии скачивание файла MATLAB не закончилось и он не может быть правильно открыт).

Вы хотите помочь?

Если у Вас есть дополнительная информация о расширение файла MATLAB мы будем признательны, если Вы поделитесь ею с пользователями нашего сайта. Воспользуйтесь формуляром, находящимся и отправьте нам свою информацию о файле MATLAB.

Недостатком рассмотренных функций save и load является то, что они работают с определенными форматами файлов (обычно mat-файлы) и не позволяют загружать или сохранять данные в других форматах. Между тем бывает необходимость загружать информацию, например, из бинарных файлов, созданных другими программными продуктами для дальнейшей обработки результатов в MatLab. С этой целью были разработаны функции

fwrite(<идентификатор файла>, <переменная>, <тип данных>);

<переменная>=fread(<идентификатор файла>);
<переменная>=fread(<идентификатор файла>, <размер>);
<переменная>=fread(<идентификатор файла>, <размер>, <точность>);

Здесь <идентификатор файла> - это указатель на файл, с которым предполагается работать. Чтобы получить идентификатор, используется функция

<идентификатор файла> = fopen(<имя файла>,<режим работы>);

где параметр <режим работы> может принимать значения, приведенные в табл. 5.1.

Таблица 5.1. Режимы работы с файлами в MatLab

параметр <режим работы>	описание
	запись (стирает предыдущее содержимое файла)
	добавление (создает файл, если его нет)
	чтение и запись (не создает файл, если его нет)
	чтение и запись (очищает прежнее содержимое или создает файл, если его нет)
	чтение и добавление (создает файл, если его нет)
	дополнительный параметр, означающий работу с бинарными файлами, например, ‘wb’, ‘rb’ ‘rb+’, ‘ab’ и т.п.

Если функция fopen() по каким-либо причинам не может корректно открыть файл, то она возвращает значение -1. Ниже представлен фрагмент программы записи и считывания данных из бинарного файла:

A = ;

fid = fopen("my_file.dat", "wb"); % открытие файла на запись

error("File is not opened");
end

fwrite(fid, A, "double"); % запись матрицы в файл (40 байт)
fclose(fid); % закрытие файла

fid = fopen("my_file.dat", "rb"); % открытие файла на чтение
if fid == -1 % проверка корректности открытия
error("File is not opened");
end

B = fread(fid, 5, "double"); % чтение 5 значений double
disp(B); % отображение на экране
fclose(fid); % закрытие файла

В результате работы данной программы в рабочем каталоге будет создан файл my_file.dat размером 40 байт, в котором будут содержаться 5 значений типа double, записанных в виде последовательности байт (по 8 байт на каждое значение). Функция fread() считывает последовательно сохраненные байты и автоматически преобразовывает их к типу double, т.е. каждые 8 байт интерпретируются как одно значение типа double.

В приведенном примере явно указывалось число элементов (пять) для считывания из файла. Однако часто общее количество элементов бывает наперед неизвестным, либо оно меняется в процессе работы программы. В этом случае было бы лучше считывать данные из файла до тех пор, пока не будет достигнут его конец. В MatLab существует функция для проверки достижения конца файла

feof(<идентификатор файла>)

которая возвращает 1 при достижении конца файла и 0 в других случаях. Перепишем программу для считывания произвольного числа элементов типа double из входного файла.

fid = fopen("my_file.dat", "rb"); % открытие файла на чтение
if fid == -1
end

B=0; % инициализация переменной
cnt=1; % инициализация счетчика
while ~feof(fid) % цикл, пока не достигнут конец файла
= fread(fid, 1, "double"); %считывание одного
% значения double (V содержит значение
% элемента, N – число считанных элементов)
if N > 0 % если элемент был прочитан успешно, то
B(cnt)=V; % формируем вектор-строку из значений V
cnt=cnt+1; % увеличиваем счетчик на 1
end
end
disp(B); % отображение результата на экран
fclose(fid); % закрытие файла

В данной программе динамически формируется вектор-строка по мере считывания элементов из входного файла. MatLab автоматически увеличивает размерность векторов, если индекс следующего элемента на 1 больше максимального. Однако на такую процедуру тратится много машинного времени и программа начинает работать заметно медленнее, чем если бы размерность вектора B с самого начала была определена равным 5 элементам, например, так

Следует также отметить, что функция fread() записана с двумя выходными параметрами V и N. Первый параметр содержит значение считанного элемента, а второй – число считанных элементов. В данном случае значение N будет равно 1 каждый раз при корректном считывании информации из файла, и 0 при считывании служебного символа EOF, означающий конец файла. Приведенная ниже проверка позволяет корректно сформировать вектор значений B.

С помощью функций fwrite() и fread() можно сохранять и строковые данные. Например, пусть дана строка

str = "Hello MatLab";

fwrite(fid, str, "int16");

Здесь используется тип int16, т.к. при работе с русскими буквами система MatLab использует двухбайтовое представление каждого символа. Ниже представлена программа записи и чтения строковых данных, используя функции fwrite() и fread():

fid = fopen("my_file.dat", "wb");
if fid == -1
error("File is not opened");
end

str="Привет MatLab"; % строка для записи
fwrite(fid, str, "int16"); % запись в файл
fclose(fid);

fid = fopen("my_file.dat", "rb");
if fid == -1
error("File is not opened");
end

B=""; % инициализация строки
cnt=1;
while ~feof(fid)
= fread(fid, 1, "int16=>char"); % чтение текущего
% символа и преобразование
% его в тип char
if N > 0
B(cnt)=V;
cnt=cnt+1;
end
end
disp(B); % отображение строки на экране
fclose(fid);

Результат выполнения программы будет иметь вид

Установка MATLAB имеет несколько хитростей, знать которые необходимо во избежание досадных ошибок, а также правильной настройки параллельного программирования.

Сам дистрибутив условно можно разделить на две части:

• "не параллельная" часть: MATLAB , Simulink и их компоненты (Toolbox"ы...);
• "параллельная" часть: MATLAB Distributed Computing Server + Parallel Computing Toolbox.

Получаются три варианта установки:

1. Для настольных вычислений (только "не параллельная часть").
2. Для параллельных вычислений в сети (только "параллельная часть").
3. Для настольных и параллельных вычислений вместе (обе части).

Рассмотрим их более подробно.

По сути выбор между вариантами осуществляется установкой или не установкой компонента "MATLAB Distributed Computing Server". Поэтому при выборе типа установки "Typical" или "Custom" всегда выбираем "Custom":

Вариант 1. Для настольных вычислений

Этот вариант подходит для большинства пользователей. Единственная тонкость - это снять галочку "MATLAB Distributed Computing Server":

Почему так следует делать см. описание следующего варианта.
Отмечу, что параллельные вычисления можно делать, но:

• задействовать можно только процессоры и ядра локальной машины;
• средства параллельных вычислений ограничиваются инструкцией parfor (чего обычным пользователям хватает с лихвой).

Дополнения к варианту 1

Система MATLAB использует понятие текущего каталога при работе с М- и МАТ-файлами во время сеанса работы. Начальный текущий каталог определен в файле запуска, который ассоциирован с ярлыком запуска системы MATLAB, расположенном на рабочем столе. Щелчок правой кнопки мыши, установленной на этом ярлыке, и выбор контекстного элемента "Свойства/Properties" позволяет изменить начальный каталог, используемый по умолчанию:

Теперь при запуске MATLAB видим заданный текущий каталог:

В ранних версиях MATLAB были проблемы с поддержкой русского языка. Также были проблемы с загрузкой моделей Simulink, где названия и/или имена файлов были на русском. Как правило, такие проблемы решаются с помощью следующих команд:
set_param(0,"SavedCharacterEncoding","windows-1252"); set_param(0,"CharacterEncoding","windows-1252"); slCharacterEncoding("windows-1252"); feature("MultibyteCharSetChecking",0);
Если эти команды записать в файл с именем "startup.m" и сохранить данный файл в начальный рабочий каталог (см. выше) или в один из каталогов PATH (Меню "File" > "Set PAth..."), то записанные команды будут выполняться автоматически при каждом запуске MATLAB.

Вариант 2. Для параллельных вычислений в сети

При установке нужно установить галочку "MATLAB Distributed Computing Server", а также выбрать компоненты (Simulink, Toolbox"ы), которые необходимы в процессе параллельных вычислений.

Внимание! Режим параллельных вычислений подразумевает, что интерактивной работы с MATLAB нет и не будет.
Следствие 1. Нет иконок приложения MATLAB. Нет ассоциаций с файлами (для открытий файлов по двойному щелчку).
Следствие 2. MATLAB интерактивно запустить всё же можно. Достаточно открыть папку с установленной программой и в каталоге bin запустить matlab.exe. Но при параллельных вычислениях может возникнуть ошибка:

MATLAB_PREFDIR must be an absolute path.
Cannot set preferences directory to the relative path Mathworks\MATLAB\2012b.

В случае такой ошибки, рекомендую также посмотреть тему http://matlab.exponenta.ru/forum/viewtopic.php?t=16365 .

Если всё-таки требуется выполнять интерактивные вычисления и параллельные, то переходим к варианту 3.

Дополнения к варианту 2

Вариант 3. Для настольных и параллельных вычислений вместе

Слово вместе говорит о том, что вычисления интерактивно и параллельно могут вестись одновременно, но это не обязательно.

Основная проблема в этом варианте установке, как же установить MATLAB с MATLAB Distributed Computing Server и иметь ярлыки, ассоциации и прочие прелести настольной установки.

Я предлагаю установку проводить в два этапа:

Дополнения к варианту 3

Эти дополнения состоят из дополнений к вариантам 1 и 2.