在数学分析工具方面，MATLAB无疑是佼佼者，除了作为软件工具外，MATLAB的自定义编程语言以及混合编程的支持，使其可以与Python、R之类数学分析语言媲美。尤其是在一些传统领域的研究，由于其研究领域的专业性，研究人员一般是该专业科班出身，而计算机则是副业，因此MATLAB的应用要远比Python和R广泛。
MATLAB拥有众多的算法包，.Net平台下的F#是用于数据分析的语言，但相比较而言，MATLAB的算法更多，计算效率更高，而且MATLAB的绘图能力很强；另一方面，MATLAB在传统的UI界面、程序功能控制、系统软件集成等方面略逊，因此将C# WinForm等与MATLAB结合起来，实现高效、便捷、集成的数学分析是一个很好的解决方案，而MATLAB的混合编程则可以支持该方案的实现。
MATLAB的混合编程，即将MATLAB平台（软件、计算引擎、DCOM服务、命令行接口等）与C#.Net等平台结合起来，分别负责某部分功能，相互传递数据和命令，共同实现数据分析。MATLAB与C#.Net实现混合编程的方式有两种，一种是将MATLAB脚本编译为.Net程序集(dll)，然后C#.Net引用该程序集实现数据分析；另一种是C#调用MATLAB执行MATLAB脚本（m文件），也就是俗称使用MATLAB引擎的方式。
两种集成方式各有优缺点，例如编译为.Net程序集，受限于.Net程序集版本等，且需要编译后使用，不利于版本更新；直接调用MATLAB引擎，则需要安装MATLAB软件。选择何种集成模式，可根据具体需求、场景确定。网上有不少关于方案一的说明，本帖就方案二的实现做一概要说明。
MATLAB平台提供了DCOM服务、命令行接口两种接口方式，网上一般可以看到DCOM服务的方式，该方式可以直接将命令字符串传递给MATLAB实例（根据MATLAB类型反射创建MATLAB实例），使用其Excute方法执行代码，并可以获取到返回值。次方法调用时，MATLAB将DCOM服务提供给调用者，因此执行过程和结果MATLAB程序不反馈，最终将输出结果反馈给调用者。
System.Type oType = System.Type.GetTypeFromProgID("Matlab.Application");
object ostr = System.Activator.CreateInstance(oType);
object results = oType.InvokeMember("Execute", BindingFlags.InvokeMethod, null, ostr, new object[] { data });
上述方式的一个缺点是，当MATLAB执行耗时或者出错时，不易排查，因为调用者仅能获取到执行结果，无法获取到MATLAB脚本中的debug、info等信息，因此适用于算法成熟、固定的场景。在算法灵活多变或者不成熟的情况下，跟踪脚本执行无疑是重要的，此时可采用方式二，即调用MATLAB命令行执行。
调用MATLAB命令行执行，MATLAB将启动应用程序，然后执行脚本，执行过程中的输出信息可以输出到命令窗口中，类似于分析人员执行使用MATLAB分析一样，只是其分析过程实现了集成、自动化。
